# Deep Research V2.0 开发计划
> **文档版本:** v1.1
> **创建日期:** 2026-02-22
> **维护者:** 开发团队
> **前置文档:** PRD V4.1 / 原型图 V4.2 / 技术设计 V4.1
> **预计工期:** 5 天
> **核心理念:** 单页瀑布流 + 自然语言需求扩写 + 异步执行 + 务实结果展示
> **v1.1 更新:** 融入审查建议(Worker 重试、JSON 防崩溃、条件滚动、MeSH 扩展、Prompt 管理、数据源精简)
---
## 1. 升级概述
### 1.1 V1.x → V2.0 变化总结
| 维度 | V1.x (当前) | V2.0 (目标) |
|------|------------|------------|
| **交互模式** | 单输入框 → 直接搜索 | 四步瀑布流 Landing → 配置 → HITL 确认 → 终端 → 结果 |
| **需求理解** | 用户原文直传 unifuncs | 内置 LLM 需求扩写 + 用户人工核验修改 |
| **API 协议** | OpenAI 兼容(SSE 流式) | **Unifuncs 异步模式**(create_task + query_task 轮询) |
| **执行展示** | 混合文字流(打字机效果) | 暗黑终端 + 分类结构化日志(每 3-5s 弹出一条) |
| **结果展示** | PubMed 链接列表 | 综合报告(Markdown)+ 文献清单表格 + Word 导出 |
| **可靠性** | 离开页面任务丢失 | pg-boss 队列,离开页面任务继续,回来可恢复 |
### 1.2 设计决策记录
| 决策 | 选择 | 理由 |
|------|------|------|
| SSE vs 异步 | **异步模式** | Deep Research 任务 3-10 分钟,SSE 连接不稳定;异步模式用户可离开回来,可靠性远高于 SSE |
| 异步下的实时性 | **Worker 5s 轮询 + 前端 3s 轮询** | 用户每 3-5s 看到一条新日志,对分钟级 Agent 任务来说体验自然,比逐字流更适合终端 UI |
| 结果展示复杂度 | **报告 + 表格,不做图表看板** | 研究人员要的是内容本身(综合报告 + 文献清单),图表是锦上添花非刚需,MVP 不做 |
| Word 导出 | **复用 Pandoc** | Protocol Agent 已验证 Pandoc → Word 方案,零额外依赖 |
| 需求扩写 Prompt | **Prompt 管理服务(运营端可配)** | 使用 `ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION`,运营管理端可在线调优,代码中写兜底 Fallback |
| 数据源范围 | **精简为 5 个(3英文+2中文)** | 基于 18 站实测结果精选,PubMed 默认勾选,ClinicalTrials 标记需英文查询 |
| 状态管理 | **React Query + useState** | 服务端状态用 useQuery 轮询(自带缓存+去重),页面步骤用 useState,不引入 Zustand |
---
## 2. 系统数据流
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 1-2: 需求扩写(同步,本系统内部) │
│ │
│ 前端 Landing/Setup ──POST──→ Node.js ──LLMFactory──→ DeepSeek-V3 │
│ original_query "需求扩写Prompt" │
│ │
│ 返回:taskId + generatedRequirement(结构化自然语言检索指令书) │
│ 前端展示指令书,用户可编辑修改 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓ 用户确认
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 3: 异步执行(pg-boss + Unifuncs 异步 API) │
│ │
│ 前端 ──PUT──→ Node.js ──pg-boss push──→ Worker │
│ confirmed_requirement │
│ │
│ Worker: │
│ 1. POST unifuncs/v1/create_task(传入 confirmed_requirement) │
│ 2. 每 5s GET unifuncs/v1/query_task │
│ 3. 解析 reasoning_content → 增量日志写 DB (execution_logs) │
│ 4. 完成后解析 content → synthesis_report + result_list │
│ │
│ 前端每 3s GET /tasks/:id → 渲染 execution_logs 到暗黑终端 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓ status === 'completed'
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 4: 结果展示(读 DB 渲染) │
│ │
│ 终端折叠 → 白底结果区展开 │
│ ├── ✅ 完成横幅(一行 + 导出 Word 按钮) │
│ ├── 📄 AI 综合报告(synthesis_report → Markdown 渲染) │
│ └── 📋 文献清单表格(result_list → Ant Design Table) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 3. 数据库 Schema 变更
在现有 `AslResearchTask` 基础上**新增 6 个字段**,不删除任何现有字段(向后兼容)。
```prisma
model AslResearchTask {
// ── 现有字段(保留不动)──────────────────────────
id String @id @default(uuid())
projectId String @map("project_id")
userId String @map("user_id")
query String // 原始粗略输入(Step 1)
filters Json? // 高级筛选配置
externalTaskId String? @map("external_task_id") // unifuncs task_id
status String @default("pending")
errorMessage String? @map("error_message")
resultCount Int? @map("result_count")
rawResult String? @map("raw_result") @db.Text
reasoningContent String? @map("reasoning_content") @db.Text
literatures Json?
tokenUsage Json? @map("token_usage")
searchCount Int? @map("search_count")
readCount Int? @map("read_count")
iterations Int?
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
completedAt DateTime? @map("completed_at")
// ── V2.0 新增字段 ──────────────────────────────
targetSources Json? @map("target_sources") // 选中的数据源 ["pubmed.ncbi.nlm.nih.gov", ...]
confirmedRequirement String? @map("confirmed_requirement") @db.Text // 用户核验后的自然语言检索指令书
aiIntentSummary Json? @map("ai_intent_summary") // AI提炼的结构化摘要(左侧卡片用)
executionLogs Json? @map("execution_logs") // 终端日志数组 [{type, title, text, timestamp}]
synthesisReport String? @map("synthesis_report") @db.Text // AI综合报告(Markdown)
resultList Json? @map("result_list") // 结构化文献元数据列表
// ── 索引(保留现有)────────────────────────────
@@index([projectId], map: "idx_research_tasks_project_id")
@@index([userId], map: "idx_research_tasks_user_id")
@@index([status], map: "idx_research_tasks_status")
@@index([createdAt], map: "idx_research_tasks_created_at")
@@map("research_tasks")
@@schema("asl_schema")
}
```
**Status 枚举扩展:**
| 状态 | 含义 | 触发时机 |
|------|------|---------|
| `draft` | 需求已扩写,等待用户确认 | POST /generate-requirement |
| `pending` | 用户已确认,等待 Worker 拾取 | PUT /tasks/:id/execute |
| `running` | Worker 已创建 unifuncs 任务,轮询中 | Worker 内部 |
| `completed` | unifuncs 完成,结果已解析入库 | Worker 内部 |
| `failed` | 执行失败 | Worker 内部 |
**迁移命令:**
```bash
npx prisma migrate dev --name add_deep_research_v2_fields
```
---
## 4. 需求扩写 Prompt 设计
### 4.1 设计原则
需求扩写 Prompt 通过 **Prompt 管理服务**(`ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION`)进行管理,运营端可在线调优,代码内置 Fallback 兜底。
| 原则 | 说明 |
|------|------|
| PICOS 结构化 | 引导 LLM 按 Population-Intervention-Comparison-Outcome-Study Design 拆解用户模糊需求 |
| MeSH 同义词扩展 | 自动补充专业 MeSH 术语(如 "他汀" → "Statins, Hydroxymethylglutaryl-CoA Reductase Inhibitors") |
| 默认高质量研究设计 | 若用户未指定,默认偏向 RCT、SR/MA、Cohort Study |
| 自然语言对话风格 | 输出"像资深医学信息官写给检索助手的一封邮件",方便 HITL 编辑 |
| 数据源感知 | Prompt 接收用户选择的数据源列表,ClinicalTrials.gov 时自动生成英文指令段 |
| 不硬编码约束 | 不强制 Open Access / 不排除非英文文献 — 这些由用户在配置面板自主选择 |
### 4.2 Prompt 模板结构(Fallback)
```typescript
// backend/src/common/prompt/prompt.fallbacks.ts(新增)
const ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION = `
你是一位经验丰富的医学信息官(Medical Information Officer),
擅长将研究者的模糊想法转化为精准的文献检索需求指令。
## 任务
根据用户输入的粗略研究想法,生成一份结构化的深度文献检索指令书。
## 输出规则
1. **自然语言风格**:像写邮件一样,口语化但专业,方便研究者阅读和编辑
2. **PICOS 拆解**:明确 Population / Intervention / Comparison / Outcome / Study Design
3. **MeSH 扩展**:为关键术语补充 MeSH 同义词(用括号标注英文 MeSH 术语)
4. **研究设计偏好**:若用户未指定,默认优先 RCT、Systematic Review/Meta-Analysis、Cohort Study
5. **数据源适配**:根据用户选择的数据源列表调整语言和策略
- 若包含 ClinicalTrials.gov → 追加一段英文检索指令
- 若包含中文数据源(CNKI/中华医学期刊网)→ 保留中文检索关键词
6. **不得自行添加约束**:不要擅自限定"仅开放获取"或"仅英文文献"
## 用户输入
- 研究想法:{{originalQuery}}
- 选择的数据源:{{targetSources}}
- 时间范围:{{yearRange}}
- 目标数量:{{targetCount}}
## 输出格式
请同时输出两部分:
### Part 1: 自然语言检索指令书
(可编辑的完整检索需求描述)
### Part 2: 结构化摘要(JSON)
\`\`\`json
{
"objective": "...",
"population": "...",
"intervention": "...",
"comparison": "...",
"outcome": "...",
"studyDesign": ["RCT", "Meta-analysis", ...],
"meshTerms": ["term1", "term2", ...],
"condition": "..."
}
\`\`\`
`;
```
### 4.3 Prompt 管理集成
| 层级 | 说明 |
|------|------|
| **运营端** | Prompt 管理界面 → `ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION` → 可在线编辑、版本管理、A/B 测试 |
| **代码 Fallback** | `prompt.fallbacks.ts` 写入默认模板,数据库无记录时自动使用 |
| **调用方式** | `promptService.getPrompt('ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION')` → 填充变量 → LLMFactory 调用 |
---
## 5. API 契约
### 5.1 需求扩写(同步)
**POST /api/v1/asl/research/generate-requirement**
```typescript
// 请求
{
originalQuery: string, // "他汀预防心血管疾病,要能下载PDF的"
targetSources: string[], // 从精选数据源列表中选择(见 5.1.1)
filters: {
yearRange?: string, // "2010至今" | "过去5年" | "不限"
targetCount?: string, // "~100篇" | "全面检索"
requireOpenAccess?: boolean // true
}
}
// 响应
{
success: true,
data: {
taskId: "uuid", // 已创建DB记录(status=draft)
generatedRequirement: "请帮我执行一次深度的医学文献检索...", // LLM扩写结果
intentSummary: { // PICOS + MeSH 结构化摘要
objective: "为Meta分析构建测试语料库",
population: "心血管疾病高危患者",
intervention: "他汀类药物 (Statins, HMG-CoA Reductase Inhibitors)",
comparison: "安慰剂/未使用他汀",
outcome: "主要不良心血管事件 (MACE) 发生率",
studyDesign: ["RCT", "Meta-analysis", "Cohort"],
meshTerms: ["Hydroxymethylglutaryl-CoA Reductase Inhibitors", "Cardiovascular Diseases", "Primary Prevention"],
condition: "心血管疾病 (CVD)"
}
}
}
```
#### 5.1.1 精选数据源配置
基于 Unifuncs API 18 站实测结果精选的 5 个数据源:
| 类别 | 数据源 | domain_scope 值 | 默认 | 备注 |
|------|--------|-----------------|------|------|
| 🌍 英文 | **PubMed** | `https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/` | ✅ 默认勾选 | 一级可用,核心数据源 |
| 🌍 英文 | **ClinicalTrials.gov** | `https://clinicaltrials.gov/` | ☐ 可选 | ⚠️ 前端提示"需英文查询" |
| 🌍 英文 | **Cochrane Library** | `https://www.cochranelibrary.com/` | ☐ 可选 | 一级可用,系统综述金标准 |
| 🇨🇳 中文 | **中国知网 CNKI** | `https://www.cnki.net/` | ☐ 可选 | 二级可达,中文文献 |
| 🇨🇳 中文 | **中华医学期刊网** | `https://medjournals.cn/` | ☐ 可选 | 二级可达,中文文献 |
**实现要点:**
- 调用 `promptService.getPrompt('ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION')` 获取 Prompt(无数据库记录时走 Fallback)
- 填充变量 `{{originalQuery}}`、`{{targetSources}}`、`{{yearRange}}`、`{{targetCount}}`
- 调用 `LLMFactory.getAdapter('deepseek-v3')` 执行扩写
- 解析 LLM 输出:Part 1 → `generatedRequirement`,Part 2 JSON → `intentSummary`
- 创建 DB 记录,status = `draft`
### 5.2 启动执行(进入异步队列)
**PUT /api/v1/asl/research/tasks/:id/execute**
```typescript
// 请求
{
confirmedRequirement: string // 用户核验修改后的最终指令书
}
// 响应
{ success: true }
```
**实现要点:**
- 更新 DB 的 `confirmed_requirement` 和 `target_sources`
- `jobQueue.push('asl_deep_research_v2', { taskId })` 推入 pg-boss
- status 更新为 `pending`
### 5.3 任务状态与日志轮询
**GET /api/v1/asl/research/tasks/:id**
```typescript
// 响应
{
success: true,
data: {
taskId: "uuid",
status: "running", // draft/pending/running/completed/failed
executionLogs: [ // 终端日志(增量)
{ type: "think", title: "任务理解", text: "已收到检索需求...", ts: "..." },
{ type: "action", title: "Search", text: "executing search across PubMed...", ts: "..." },
{ type: "done", title: "搜索轮次完成", text: "", ts: "..." },
],
progress: { current: 60, total: 100 },
// 仅 completed 时有:
synthesisReport: "## 研究背景\n他汀类药物...",
resultList: [
{ title: "...", authors: "...", journal: "...", year: 2010, type: "Meta-analysis", pmid: "...", doi: "...", pdfStatus: "OA" },
],
resultCount: 103,
errorMessage: null
}
}
```
### 5.4 Word 导出
**GET /api/v1/asl/research/tasks/:id/export-word**
- 读取 DB 的 `synthesis_report`(Markdown)和 `result_list`(JSON)
- 拼接为完整 Markdown(报告 + 文献清单表格)
- 调用 Pandoc 转 Word
- 返回 `.docx` 文件流
### 5.5 路由汇总
| 方法 | 路径 | 说明 | 新增/改造 |
|------|------|------|----------|
| POST | `/research/generate-requirement` | 需求扩写 | **新增** |
| PUT | `/research/tasks/:id/execute` | 启动执行 | **新增** |
| GET | `/research/tasks/:id` | 状态+日志+结果 | **改造** |
| GET | `/research/tasks/:id/export-word` | Word 导出 | **新增** |
| POST | `/research/stream` | V1 SSE(保留兼容) | 不动 |
| POST | `/research/tasks` | V1 异步创建(保留) | 不动 |
---
## 6. 后台 Worker 逻辑
### 6.1 核心流程(伪代码)
```typescript
// backend/src/modules/asl/workers/deepResearchV2Worker.ts
export async function processDeepResearchV2(job: Job) {
const { taskId } = job.data;
const task = await prisma.aslResearchTask.findUnique({ where: { id: taskId } });
// 1. 调用 Unifuncs 创建异步任务
const unifuncsPayload = {
model: "s2",
messages: [{
role: "user",
content: `请根据以下详细检索需求执行深度研究:\n${task.confirmedRequirement}`
}],
introduction: buildIntroduction(),
max_depth: 25,
domain_scope: task.targetSources || ["https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/"],
domain_blacklist: ["wanfang.com", "cnki.net"],
output_prompt: buildOutputPrompt(),
reference_style: "link",
generate_summary: true,
};
const createRes = await unifuncsClient.createTask(unifuncsPayload);
const unifuncsTaskId = createRes.data.task_id;
await prisma.aslResearchTask.update({
where: { id: taskId },
data: { externalTaskId: unifuncsTaskId, status: 'running' }
});
// 2. 轮询 Unifuncs 直到完成(含指数退避重试)
let previousReasoning = '';
const MAX_POLLS = 180; // 最多 15 分钟(180 × 5s)
let consecutiveErrors = 0; // 连续错误计数
const MAX_CONSECUTIVE_ERRORS = 5;
for (let i = 0; i < MAX_POLLS; i++) {
await sleep(5000);
let data: any;
try {
const queryRes = await unifuncsClient.queryTask(unifuncsTaskId);
data = queryRes.data;
consecutiveErrors = 0; // 成功后重置
} catch (err) {
consecutiveErrors++;
logger.warn(`Unifuncs query_task 第 ${consecutiveErrors} 次失败`, { taskId, error: err.message });
if (consecutiveErrors >= MAX_CONSECUTIVE_ERRORS) {
throw new Error(`Unifuncs 连续 ${MAX_CONSECUTIVE_ERRORS} 次查询失败: ${err.message}`);
}
// 指数退避:2s → 4s → 8s → 16s → 32s
const backoffMs = Math.min(2000 * Math.pow(2, consecutiveErrors - 1), 32000);
await sleep(backoffMs);
continue;
}
// 解析增量日志
const currentReasoning = data.result?.reasoning_content || '';
if (currentReasoning.length > previousReasoning.length) {
const increment = currentReasoning.slice(previousReasoning.length);
const newLogs = parseReasoningToLogs(increment);
await appendExecutionLogs(taskId, newLogs);
previousReasoning = currentReasoning;
}
// 同步进度
if (data.progress) {
// progress 信息可通过 executionLogs 的最后一条体现
}
// 检查完成
if (data.status === 'completed') {
const content = data.result?.content || '';
const report = extractSection(content, 'REPORT_SECTION');
const jsonList = extractSection(content, 'JSON_LIST_SECTION');
const parsedList = safeParseJsonList(jsonList); // 防崩溃 JSON 解析,见 6.4
await prisma.aslResearchTask.update({
where: { id: taskId },
data: {
status: 'completed',
rawResult: content,
reasoningContent: currentReasoning,
synthesisReport: report || content,
resultList: parsedList,
resultCount: parsedList?.length || 0,
tokenUsage: data.statistics?.token_usage,
searchCount: data.statistics?.search_count,
readCount: data.statistics?.read_count,
iterations: data.statistics?.iterations,
completedAt: new Date(),
}
});
return;
}
if (data.status === 'failed') {
throw new Error(data.result?.content || 'Unifuncs 任务失败');
}
}
throw new Error('任务超时(15分钟)');
}
```
**v1.1 新增 — 轮询韧性设计:**
| 机制 | 策略 | 说明 |
|------|------|------|
| 瞬态失败重试 | 指数退避 2s → 4s → 8s → 16s → 32s | 网络抖动、Unifuncs 临时不可用时自动恢复 |
| 连续失败阈值 | `MAX_CONSECUTIVE_ERRORS = 5` | 连续 5 次查询全失败才标记任务 failed |
| 成功后重置 | `consecutiveErrors = 0` | 中间穿插成功不累计 |
### 6.2 日志解析逻辑
```typescript
function parseReasoningToLogs(increment: string): LogEntry[] {
const logs: LogEntry[] = [];
const lines = increment.split('\n').filter(l => l.trim());
for (const line of lines) {
if (line.includes('搜索') || line.includes('search') || line.includes('Search')) {
logs.push({ type: 'action', title: 'Search', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
} else if (line.includes('阅读') || line.includes('read') || line.includes('Read')) {
logs.push({ type: 'action', title: 'Read', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
} else if (line.includes('完成') || line.includes('成功') || line.includes('OK')) {
logs.push({ type: 'done', title: '阶段完成', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
} else if (line.includes('汇总') || line.includes('总结') || line.includes('发现')) {
logs.push({ type: 'summary', title: '阶段总结', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
} else if (line.trim().length > 10) {
logs.push({ type: 'think', title: 'Thinking', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
}
}
return logs;
}
```
### 6.3 output_prompt 设计
```typescript
function buildOutputPrompt(): string {
return `请严格按照以下格式输出结果:
[此处撰写深度综合研究报告,使用 Markdown 格式,包括:
- 研究背景与目的
- 核心发现与共识
- 分歧点与研究空白
- 参考文献列表(带编号和PubMed链接)]
[此处输出文献元数据的严格 JSON 数组,每条包含:
{"title":"...", "authors":"...", "journal":"...", "year":2024, "type":"RCT|Meta-analysis|Cohort|SR", "pmid":"...", "doi":"...", "pdfStatus":"OA|Restricted", "url":"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/..."}]
`;
}
```
### 6.4 JSON 解析防崩溃(v1.1 新增)
LLM 输出的 JSON 常携带 ` ```json ` 代码围栏或尾部逗号,直接 `JSON.parse` 会崩溃。
```typescript
function safeParseJsonList(raw: string | null): any[] | null {
if (!raw) return null;
// Step 1: 去除 Markdown 代码围栏
let cleaned = raw.replace(/```json\s*/gi, '').replace(/```\s*/g, '');
// Step 2: 去除尾部逗号(数组/对象末尾的 ,] 或 ,})
cleaned = cleaned.replace(/,\s*([}\]])/g, '$1');
// Step 3: 尝试解析
try {
const parsed = JSON.parse(cleaned);
return Array.isArray(parsed) ? parsed : [parsed];
} catch (e) {
logger.warn('JSON 解析失败,尝试正则提取', { error: e.message });
// Step 4: 降级 — 尝试逐行提取 JSON 对象
const objects: any[] = [];
const regex = /\{[^{}]*\}/g;
let match;
while ((match = regex.exec(cleaned)) !== null) {
try {
objects.push(JSON.parse(match[0]));
} catch { /* 跳过无法解析的单条 */ }
}
return objects.length > 0 ? objects : null;
}
}
```
**防崩溃策略总结:**
| 层级 | 处理 | 覆盖场景 |
|------|------|---------|
| L1 | 去除 ` ```json ` 围栏 | LLM 习惯性包裹代码块 |
| L2 | 去除尾部逗号 | `[{...}, {...},]` → `[{...}, {...}]` |
| L3 | 标准 JSON.parse | 正常路径 |
| L4 | 正则逐条提取 | JSON 结构被破坏但单条仍有效 |
| L5 | 返回 null | 彻底无法解析,前端降级展示报告 |
---
## 7. 前端组件设计
### 7.1 页面结构
```
frontend-v2/src/modules/asl/pages/
└── DeepResearchPage.tsx # V2.0 主页面(替代 ResearchSearch.tsx)
frontend-v2/src/modules/asl/components/
├── deep-research/
│ ├── LandingView.tsx # Landing 大搜索框
│ ├── SetupPanel.tsx # Step 1: 配置面板
│ ├── StrategyConfirm.tsx # Step 2: HITL 策略确认(左右分栏)
│ ├── AgentTerminal.tsx # Step 3: 暗黑执行终端
│ └── ResultsView.tsx # Step 4: 结果展示(报告+表格)
```
### 7.2 状态管理
**设计决策:** React Query + useState,不引入 Zustand(v1.1 确认)
| 状态类型 | 工具 | 理由 |
|---------|------|------|
| 服务端数据(任务状态、日志、结果) | `@tanstack/react-query` | 自带缓存、去重、条件轮询(refetchInterval),完美匹配轮询场景 |
| 页面步骤流转 | `useState` | 仅 5 个步骤的 FSM,组件树内部流转,无需全局状态 |
| 组件间共享(如 taskId) | `props drilling` / `React.memo` | 组件层级仅 2-3 层,prop 传递足够,不需要 Context/Zustand |
```typescript
// 页面级状态(useState 即可,不引入 Zustand)
interface DeepResearchState {
currentStep: 'landing' | 'setup' | 'strategy' | 'terminal' | 'results';
taskId: string | null;
originalQuery: string;
generatedRequirement: string;
intentSummary: IntentSummary | null;
isGenerating: boolean; // 需求扩写中
}
// PICOS + MeSH 结构化摘要(v1.1 新增)
interface IntentSummary {
objective: string;
population: string;
intervention: string;
comparison: string;
outcome: string;
studyDesign: string[];
meshTerms: string[];
condition: string;
}
```
### 7.3 各组件核心逻辑
**LandingView(Landing 大搜索框)**
- 居中大输入框 + "开始研究"按钮 + 推荐预置词
- 点击后携带输入值,平滑过渡到 SetupPanel
- 参考原型图 V4.2 的 `#landing-view` 部分
**SetupPanel(Step 1: 配置)** *(v1.1 数据源更新)*
- 继承 Landing 输入值到 textarea
- 数据源 Checkbox(基于实测精选 5 个,见 5.1.1):
- 🌍 **英文数据源**
- [x] PubMed(默认勾选,不可取消)
- [ ] ClinicalTrials.gov — ⚠️ 旁标橙色提示:"该站点需要英文查询,系统将自动为此数据源生成英文检索指令"
- [ ] Cochrane Library
- 🇨🇳 **中文数据源**
- [ ] 中国知网 CNKI
- [ ] 中华医学期刊网
- 高级过滤(年份下拉、目标数量、OA 偏好 — 注意是偏好非强制)
- 点击"解析并生成检索需求书" → POST /generate-requirement
- Loading 后平滑展开 Step 2
**StrategyConfirm(Step 2: HITL 确认)** *(v1.1 PICOS + MeSH)*
- 左侧 1/3:AI 意图提炼卡片(只读,PICOS 结构化展示)
- 🎯 研究目标:`objective`
- 👥 研究人群:`population`
- 💊 干预措施:`intervention`(含 MeSH 英文术语)
- ⚖️ 对照组:`comparison`
- 📊 结局指标:`outcome`
- 📋 研究设计:`studyDesign` Tag 列表
- 🏷️ MeSH 术语:`meshTerms` 小标签展示
- 右侧 2/3:可编辑 textarea(内容为 `generatedRequirement`,自然语言对话风格)
- 提示文案:"这是 AI 以医学信息官的视角为您扩写的检索需求,您可以像写邮件一样直接编辑修改"
- 点击"确认需求,启动 Deep Research" → PUT /execute
**AgentTerminal(Step 3: 暗黑终端)** *(v1.1 条件滚动)*
- 暗色背景(bg-slate-900),固定高度 550px,内部滚动
- 顶部状态栏:红/黄/绿圆点 + "Running" 脉冲指示灯
- 日志渲染:
- `think` → 紫色 + 🧠 图标
- `action` → 蓝色 + 💻 图标
- `done` → 绿色 + ✅ 图标
- `summary` → 黄色 + 📋 图标
- 轮询逻辑:`useQuery` + refetchInterval: 3000(running 时启用)
- **条件自动滚动**(v1.1 新增):
- 用户**未手动上滚**时 → 新日志自动滚到底部
- 用户**已手动上滚**查看历史 → 停止自动滚动,避免打断阅读
- 实现:`onScroll` 检测 `scrollTop + clientHeight < scrollHeight - threshold` 设 `userScrolled` flag
- 完成后状态灯变灰 "Finished",终端可折叠
**ResultsView(Step 4: 结果)**
- 白色背景,与终端形成视觉分界
- 完成横幅(一行):文献数 + 耗时 + "导出 Word" 按钮
- AI 综合报告区:`react-markdown` 渲染 `synthesisReport`,可折叠,默认展开
- 文献清单表格:Ant Design Table
- 列:标题(可点击跳转 PubMed)、期刊、年份、类型 Tag、PDF 状态
- 支持简单搜索过滤
- 分页(前端分页即可,数据量 ~100 条)
- **降级展示**:若 `resultList` 为 null(JSON 解析失败),隐藏表格,仅展示综合报告
### 7.4 轮询 Hook
```typescript
// hooks/useDeepResearchTask.ts
function useDeepResearchTask(taskId: string | null) {
return useQuery({
queryKey: ['deep-research-task', taskId],
queryFn: () => apiClient.get(`/api/v1/asl/research/tasks/${taskId}`),
enabled: !!taskId,
refetchInterval: (query) => {
const status = query.state.data?.data?.status;
return (status === 'pending' || status === 'running') ? 3000 : false;
},
});
}
```
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## 8. 复用清单(不重复造轮子)
| 能力 | 来源 | 用法 |
|------|------|------|
| LLM 调用 | `common/llm/LLMFactory` | DeepSeek-V3 需求扩写 |
| **Prompt 管理** | `common/prompt/promptService` | `ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION` Prompt 获取(运营端可配 + 代码 Fallback) |
| pg-boss 队列 | `common/jobs/jobQueue` | Worker 注册与任务推送 |
| 日志服务 | `common/logging/logger` | 全程结构化日志 |
| 认证中间件 | `common/auth/authenticate` | 所有 API 路由 |
| Prisma 全局实例 | `config/database` | 数据库操作 |
| Word 导出 | Pandoc(Python 微服务) | 复用 Protocol Agent 验证的方案 |
| DeepResearch 引擎 | `common/deepresearch/` | Unifuncs API 封装(create_task / query_task) |
| 前端 API Client | `common/api/axios` | 带认证的请求 |
| 前端布局 | `ASLLayout.tsx` | 左侧导航 |
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## 9. 分阶段开发计划
### Phase 1: 数据库 + Prompt 管理 + 需求扩写(Day 1)
**目标:** 用户输入粗略想法 → AI 按 PICOS 框架扩写为结构化指令书 → 用户可编辑修改
| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| Schema 迁移 | `prisma/schema.prisma` | 新增 6 个字段,`prisma migrate dev` |
| **Prompt Fallback** | `common/prompt/prompt.fallbacks.ts` | 新增 `ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION` 兜底模板(PICOS + MeSH) |
| 需求扩写服务 | `services/requirementExpansionService.ts` | 新建,调用 promptService → LLMFactory → 解析 Part 1/Part 2 输出 |
| 扩写 API | `controllers/researchController.ts` | 新增 `POST /generate-requirement` |
| 启动 API | `controllers/researchController.ts` | 新增 `PUT /tasks/:id/execute` |
| 状态 API 改造 | `controllers/researchController.ts` | 改造 `GET /tasks/:id`,返回新字段(含 PICOS intentSummary) |
| **数据源配置** | `config/dataSources.ts` | 新建,定义 5 个精选数据源常量(domain、label、默认状态、备注) |
| 路由注册 | `routes/index.ts` | 注册新端点 |
**验收标准:**
- [ ] `POST /generate-requirement` 返回 PICOS 结构化摘要 + 自然语言指令书
- [ ] Prompt 从数据库加载,无记录时自动走 Fallback
- [ ] `PUT /tasks/:id/execute` 成功推入 pg-boss 队列
- [ ] `GET /tasks/:id` 返回含新字段的完整数据
- [ ] 选择 ClinicalTrials.gov 时,扩写结果包含英文检索指令段
### Phase 2: Worker 改造 — Unifuncs 异步模式(Day 2)
**目标:** Worker 使用 create_task + query_task 轮询(含指数退避),增量日志写入 DB
| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| Unifuncs 异步客户端 | `services/unifuncsAsyncClient.ts` | 新建,封装 create_task / query_task |
| V2 Worker | `workers/deepResearchV2Worker.ts` | 新建,轮询 + 指数退避重试 + 日志解析 + 结果切割 |
| 日志解析器 | `utils/reasoningParser.ts` | 新建,reasoning_content → 结构化日志 |
| **结果解析器** | `utils/resultParser.ts` | 新建,XML 标签切割 + `safeParseJsonList` 防崩溃解析 |
| Worker 注册 | `workers/researchWorker.ts` | 注册新 Worker `asl_deep_research_v2` |
**验收标准:**
- [ ] Worker 成功调用 unifuncs create_task
- [ ] 轮询期间 execution_logs 持续增量更新
- [ ] 完成后 synthesis_report 和 result_list 正确入库
- [ ] **韧性测试**:模拟单次 query_task 失败 → 指数退避后自动恢复
- [ ] **JSON 防崩溃**:LLM 输出带 ` ```json ` 围栏 → safeParseJsonList 正确解析
- [ ] 超时保护(15 分钟)和错误处理正常
### Phase 3: 前端 — Landing + 配置 + HITL 确认(Day 3)
**目标:** 完成 Step 1-2 的前端交互,瀑布流渐进展开,PICOS 结构化展示
| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| 主页面骨架 | `pages/DeepResearchPage.tsx` | 新建,useState 管理瀑布流步骤 |
| Landing 组件 | `components/deep-research/LandingView.tsx` | 大搜索框 + 推荐预置词 |
| **配置面板** | `components/deep-research/SetupPanel.tsx` | **精选 5 数据源 Checkbox**(含 ClinicalTrials.gov 英文提示)+ 高级过滤 |
| **HITL 确认** | `components/deep-research/StrategyConfirm.tsx` | 左侧 **PICOS + MeSH 卡片** + 右侧可编辑 textarea |
| API 函数 | `api/index.ts` | 新增 generateRequirement / executeTask |
| 路由注册 | `pages/index.tsx` | 新增 V2 路由 |
**验收标准:**
- [ ] Landing 输入 → Step 1 配置面板流畅过渡
- [ ] 数据源显示 5 个选项,PubMed 默认勾选,ClinicalTrials.gov 标注英文提示
- [ ] 点击"生成需求书" → Loading → Step 2 展开
- [ ] Step 2 左侧 PICOS 结构化摘要 + MeSH 术语标签正确展示
- [ ] Step 2 右侧 textarea 显示自然语言对话风格的检索指令书,可编辑
- [ ] 点击"启动 Deep Research" → 进入 Step 3
### Phase 4: 前端 — 终端 + 结果展示(Day 4)
**目标:** 完成 Step 3-4,终端实时日志(条件滚动)+ 结果报告/表格(含降级)
| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| **暗黑终端** | `components/deep-research/AgentTerminal.tsx` | 日志渲染 + **条件 auto-scroll** + 状态灯 |
| 结果视图 | `components/deep-research/ResultsView.tsx` | 横幅 + 报告 + 文献表格 + **降级展示** |
| 轮询 Hook | `hooks/useDeepResearchTask.ts` | React Query 3s 轮询,running 时启用 |
| 终端样式 | CSS / Tailwind | 暗色主题 + 日志类型着色 |
**验收标准:**
- [ ] 终端日志按类型着色,未手动滚动时 auto-scroll,手动上滚时暂停
- [ ] 完成后终端折叠,结果区展开
- [ ] 综合报告 Markdown 渲染正确
- [ ] 文献清单表格展示(标题可点击跳转 PubMed)
- [ ] **降级验证**:resultList 为 null 时,隐藏表格仅展示报告
- [ ] 全流程端到端联调通过
### Phase 5: Word 导出 + 收尾(Day 5)
**目标:** Word 导出功能 + 全流程打磨 + 测试
| 任务 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| Word 导出 API | `controllers/researchController.ts` | `GET /tasks/:id/export-word` |
| Markdown 拼接 | `services/wordExportService.ts` | 报告 + 文献表格 → 完整 Markdown |
| Pandoc 调用 | 复用 Python 微服务 | Markdown → .docx |
| 前端导出按钮 | `ResultsView.tsx` | 下载 Word 文件 |
| 全流程测试 | 手动 + 脚本 | 端到端验证 |
| 文档更新 | 模块状态文档 | 更新 ASL 模块当前状态 |
**验收标准:**
- [ ] 点击"导出 Word" → 下载包含报告和文献清单的 .docx
- [ ] 全流程:Landing → 配置 → 扩写 → 确认 → 执行 → 日志 → 结果 → 导出
- [ ] 离开页面回来,能恢复查看正在执行/已完成的任务
- [ ] 错误情况处理(unifuncs 超时、API 报错、网络中断)
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## 10. 验收标准总览
### 功能验收
- [ ] **Landing 引导**:用户输入粗略想法 → 进入配置
- [ ] **需求扩写**:AI 自动扩写为结构化自然语言指令书
- [ ] **HITL 核验**:用户可直接编辑修改指令书
- [ ] **异步执行**:pg-boss 队列,离开页面任务不中断
- [ ] **终端日志**:每 3-5s 弹出一条结构化日志
- [ ] **综合报告**:Markdown 渲染,内容来自 Unifuncs 输出
- [ ] **文献清单**:表格展示,标题可跳转 PubMed
- [ ] **Word 导出**:一键导出报告 + 文献清单
### 非功能验收
- [ ] V1.x SSE 端点保留不动(向后兼容)
- [ ] 所有 API 经过 authenticate 中间件
- [ ] 日志使用 `logger`(非 console.log)
- [ ] 无硬编码配置(API Key 来自环境变量)
- [ ] 数据库变更通过 Prisma migrate(非 db push)
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## 11. 风险与应对
| 风险 | 概率 | 影响 | 应对措施 |
|------|------|------|---------|
| Unifuncs 异步模式下 reasoning_content 不增量更新 | 低 | 终端日志为空 | 降级方案:只显示 progress.message |
| output_prompt XML 标签分割不可靠 | 中 | 报告和列表无法分离 | 降级方案:整体作为报告展示,文献从 PubMed 链接提取 |
| **LLM 输出 JSON 格式不规范** | 中 | 文献列表解析失败 | `safeParseJsonList` 四层防崩溃(围栏清理 → 尾逗号 → 标准解析 → 正则逐条),见 6.4 |
| **Unifuncs query_task 瞬态失败** | 中 | 轮询中断 | 指数退避重试(2s→32s),连续 5 次失败才标记 failed,见 6.1 |
| Unifuncs 长任务超时 | 低 | 任务失败 | MAX_POLLS=180(15分钟),超时标记 failed,用户可重试 |
| **ClinicalTrials.gov 中文查询失败** | 高 | 临床试验检索无结果 | Prompt 自动为该数据源生成英文检索指令段,前端标注提示 |
| Pandoc Word 导出在 SAE 不可用 | 低 | 导出失败 | 降级方案:导出为 Markdown 文件 |
| **Prompt 管理服务不可用** | 低 | 需求扩写失败 | 代码内置 Fallback 模板,数据库无记录时自动使用 |
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## 附录:v1.1 更新变更记录
| 变更项 | 章节 | 说明 |
|--------|------|------|
| Prompt 管理集成 | §4(新增) | 需求扩写 Prompt 通过 Prompt 管理服务配置,含 PICOS + MeSH 扩展 |
| 精选数据源 | §5.1.1(新增) | 基于 18 站实测精选 5 个数据源(3英文+2中文) |
| 指数退避重试 | §6.1(更新) | Worker 轮询增加瞬态失败指数退避(2s→32s) |
| JSON 防崩溃 | §6.4(新增) | safeParseJsonList 四层解析策略 |
| PICOS 摘要 | §7.2, §7.3(更新) | IntentSummary 扩展为 PICOS + MeSH 结构 |
| 条件自动滚动 | §7.3(更新) | AgentTerminal 手动上滚时暂停 auto-scroll |
| 状态管理确认 | §1.2, §7.2(更新) | 确认 React Query + useState,不引入 Zustand |
| 降级展示 | §7.3(更新) | ResultsView 在 resultList=null 时仅展示报告 |
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**文档维护者:** 开发团队
**最后更新:** 2026-02-22
**文档状态:** ✅ v1.1 方案确认(含审查建议),待开发启动