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HaHafeng 96290d2f76 feat(aia): Implement Protocol Agent MVP with reusable Agent framework

Sprint 1-3 Completed (Backend + Frontend):

Backend (Sprint 1-2):
- Implement 5-layer Agent framework (Query->Planner->Executor->Tools->Reflection)
- Create agent_schema with 6 tables (agent_definitions, stages, prompts, sessions, traces, reflexion_rules)
- Create protocol_schema with 2 tables (protocol_contexts, protocol_generations)
- Implement Protocol Agent core services (Orchestrator, ContextService, PromptBuilder)
- Integrate LLM service adapter (DeepSeek/Qwen/GPT-5/Claude)
- 6 API endpoints with full authentication
- 10/10 API tests passed

Frontend (Sprint 3):
- Add Protocol Agent entry in AgentHub (indigo theme card)
- Implement ProtocolAgentPage with 3-column layout
- Collapsible sidebar (Gemini style, 48px <-> 280px)
- StatePanel with 5 stage cards (scientific_question, pico, study_design, sample_size, endpoints)
- ChatArea with sync button and action cards integration
- 100% prototype design restoration (608 lines CSS)
- Detailed endpoints structure: baseline, exposure, outcomes, confounders

Features:
- 5-stage dialogue flow for research protocol design
- Conversation-driven interaction with sync-to-protocol button
- Real-time context state management
- One-click protocol generation button (UI ready, backend pending)

Database:
- agent_schema: 6 tables for reusable Agent framework
- protocol_schema: 2 tables for Protocol Agent
- Seed data: 1 agent + 5 stages + 9 prompts + 4 reflexion rules

Code Stats:
- Backend: 13 files, 4338 lines
- Frontend: 14 files, 2071 lines
- Total: 27 files, 6409 lines

Status: MVP core functionality completed, pending frontend-backend integration testing

Next: Sprint 4 - One-click protocol generation + Word export

2026-01-24 17:29:24 +08:00

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Protocol Agent 降本增效开发指南：从 MVP 到最终形态

核心原则： "Think Big, Start Small" (大处着眼，小处着手)。
当前状态：感到 PRD 工作量过大，需要削减范围，聚焦核心价值。
目标：将 V3 架构拆解为可落地的 MVP，优先保证核心流程跑通，暂缓非关键特性的开发。

1. 心理减负：我们到底在做什么？

其实 Protocol Agent V3 的核心代码并没有 PRD 看起来那么吓人。剥去那些高大上的名词，它的本质其实很简单：

Orchestrator ≈ 一个 switch/case 语句，根据当前步骤加载不同的 Prompt。
Context ≈ 往数据库存一个 JSON 对象。
Action Card ≈ 给前端发一个特定格式的 JSON，让它渲染个按钮。
Backend CoT ≈ 把一大段 Prompt 拆成 3 段小 Prompt 拼起来。

结论： 技术本身不难（都是 CRUD 和字符串拼接），难的是逻辑梳理。只要逻辑理顺了，代码量其实可控。

2. 战术削减：MVP 阶段可以“砍”掉什么？(Phase 1 Scope)

为了在第一阶段快速上线并验证价值，建议暂时砍掉以下 50% 的非核心功能：

功能模块	PRD 定义 (V3)	MVP 策略 (Phase 1)	理由 (为什么砍掉？)
🧠 大脑 (Brain)	复杂的意图识别 Router	线性流转	用户只要完成 PICO，就自动跳到样本量。不需要 AI 猜意图，强制按顺序来。
💾 记忆 (Memory)	复杂的增量提取算法	全量覆盖	不要做复杂的 diff 提取。每次对话结束后，直接让 AI 提取一次 PICO 覆盖存入 DB 即可。
📚 知识 (Knowledge)	EKB V2 混合检索	Mock 数据 / 暂缓	第一版先用通用大模型的能力，暂不接自建知识库。或者仅接入最简单的关键词检索。
🛠️ 手脚 (Hands)	通用的 Action Card 协议	硬编码	不要写通用的 Deep Link 协议。直接硬编码：if (stage == 'SAMPLE') return { type: 'sample_card' }。
⚙️ 配置 (Ops)	可视化 SOP 编排后台	JSON 文件	不要开发 Admin UI。直接在代码里写一个 const SOP_CONFIG = [...] JSON 对象。
🛡️ 风控 (Reflexion)	复杂的规则引擎	Prompt 校验	不写代码规则。直接在 System Prompt 里加一句：“请检查样本量是否过小”。

MVP 核心交付物：

一个能聊天的界面。
右侧能显示 PICO 表格（数据存 DB）。
能弹出一个样本量计算器，算完能把数填回右侧表格。
(这就足够震撼了！)

3. 分阶段实施路线图 (Step-by-Step)

我们把原本宏大的 V3 计划，重新拆解为三个“舒适区”内的小目标。

✅ Phase 1: 核心链路打通 (2周)

目标： "跑通 Happy Path"。用户能进来，能聊，能算，能存。

数据库：建 ProtocolContext 表 (JSONB)。
后端：写一个简单的 Orchestrator，只支持 SCIENTIFIC_QUESTION -> PICO -> SAMPLE_SIZE 三个阶段的线性切换。
前端：
- 左侧聊天。
- 右侧面板（只读，显示 Context JSON）。
- 一个写死的“样本量计算”卡片。
验证：用户说完 PICO，右侧面板能变；点击卡片能算数；算完数右侧面板能更新。（这就够了！）

⏩ Phase 2: 配置化与逻辑增强 (2周)

目标： "把硬编码变成配置"。

配置化：把 Phase 1 里写死在代码里的 Prompt 和 SOP，提取到 prompt_templates 表中。
管理后台：做一个极其简陋的 Admin 页面（哪怕是纯文本框编辑 JSON），用来改 Prompt。
知识库接入：此时再把 EKB V2 接入进来，增强“选题评价”环节的专业度。

🚀 Phase 3: 平台化与反思 (2周)

目标： "更聪明，更通用"。

Reflexion：加上 reflexionGuard，开始对用户算出的结果指指点点（“你这个样本量太小了”）。
通用化：重构代码，提取 BaseOrchestrator，准备开发统计 Agent。

4. 给开发团队的具体建议 (Actionable Advice)

不要过度设计 (YAGNI)：
- 不要一开始就写 interface IAgent，不要写复杂的 AbstractFactory。
- 就写一个 ProtocolService.ts，里面的逻辑哪怕有点面条代码也没关系，先跑通。
利用现有资源：
- 前端：你们已经有了 Ant Design X，聊天界面和卡片组件几乎是现成的。
- 后端：你们已经有了 pg-boss，异步提取任务直接套用以前的代码。
- 工具：样本量计算器已经是现成的 Web 页面，只要加一行代码 window.parent.postMessage 就能和 Chat 通信（如果是 iframe 嵌入）或通过 URL 回调。
关于“力不从心”：
- 这种感觉通常来自于**“不确定性”**。
- 解决办法：把 PRD 里的所有“待定”、“可能”、“未来支持”全部划掉。只做确定的、具体的、最简单的功能。

5. 总结

您不需要现在就造出完美的 AIA-OS。

现在的任务只是：
用 Postgres 存一个 JSON，让 LLM 根据这个 JSON 说话，再让一个网页计算器改一下这个 JSON。
仅此而已。把这个做出来，就是巨大的成功。其他的（可视化编排、混合检索、多Agent协同）都是在这个核心循环跑通之后，自然生长出来的枝叶。

建议： 拿着这份“减负版”计划，跟团队说：“我们先不看那份几十页的 PRD 了，我们先花两周时间，把这三个核心功能（聊天、状态同步、工具调用）做出来。”

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