HaHafeng
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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
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# Protocol Agent 开发计划总览
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> 版本：v1.0
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> 创建日期：2026-01-24
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> 状态：待开发
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## 一、项目背景
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Protocol Agent（研究方案制定助手）是AIA模块的第13个智能体入口，旨在通过多轮对话引导用户完成临床研究方案的核心要素制定。
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### 1.1 核心价值
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- **统一入口**：整合样本量计算、PICO提取等7个工具的能力
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- **长期记忆**：ProtocolContext持久化存储研究方案要素
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- **专业引导**：基于临床研究方法学的思维链引导
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- **平台基础**：为后续统计分析Agent、数据清洗Agent等提供可复用框架
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### 1.2 设计哲学
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Code as Skeleton, Data as Brain
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代码是骨架（确定性流程），数据是大脑（灵活配置）
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## 二、决策确认记录
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| 决策项 | 选择 | 说明 |
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| **入口方式** | B - 第13个入口 | Protocol Agent作为独立入口，12个现有智能体保留 |
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| **状态流转** | **对话驱动** | 用户在对话中说"继续"或点击"同步"按钮，自然推进阶段 |
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| **数据同步** | **内嵌同步按钮** | AI整理好数据后，在回复中显示"同步到方案"按钮 |
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| **Action Card** | B - 规则触发 | 基于阶段和条件规则触发，非LLM决定 |
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| **Reflexion** | B - Prompt-based | 使用Prompt模板进行质量检查（P2优先级） |
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| **MVP范围** | 渐进式演进 | Phase 1聚焦核心流程，后续迭代增强 |
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| **阶段数量** | **5个阶段** | 科学问题→PICO→研究设计→样本量→观察指标 |
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| **完成功能** | **一键生成** | 5阶段完成后，支持一键生成研究方案并下载Word |
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## 三、文档索引
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本开发计划包含以下文档：
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| 序号 | 文档名称 | 内容说明 |
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| 00 | 开发计划总览.md | 本文档，项目概述与决策记录 |
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| 01 | 架构设计.md | 五层Agent架构、组件职责、执行流程 |
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| 02 | 数据库设计.md | 完整Prisma Schema定义 |
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| 03 | 代码结构设计.md | 目录结构、核心接口、类型定义 |
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| 04 | 分阶段实施计划.md | Sprint划分、任务列表、里程碑 |
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## 四、核心架构概览
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### 4.1 核心交互模式：对话驱动
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│ 对话驱动交互模式 │
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│ 【用户与AI对话】 │
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│ ↓ │
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│ 【AI收集信息，整理数据】 │
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│ ↓ │
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│ 【AI回复中显示 "✅ 同步到方案" 按钮】 │
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│ ↓ │
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│ 【用户点击同步】→ 数据写入Context → State Panel更新 │
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│ ↓ │
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│ 【AI询问：继续下一阶段吗？】 │
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│ ↓ │
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│ 【用户说"继续"】→ AI识别意图 → 自动进入下一阶段 │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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### 4.2 五层架构
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 1. Query Layer 意图识别、实体提取、上下文消歧 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 2. Planner Layer 状态机、策略选择、任务分解 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 3. Executor Layer LLM调用、工具调用、响应构建 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 4. Tools Layer 内部工具、外部工具、RAG、Deep Link │
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├─────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 5. Reflection Layer 质量检查、一致性校验、恢复处理 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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### 4.3 三层职责划分
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| 层次 | 职责 | 实现方式 |
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| **代码层** | 状态流转、数据存储、API调用、错误处理 | TypeScript代码 |
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| **Prompt层** | 意图识别、对话生成、信息提取、质量检查 | Prompt模板 + LLM |
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| **工具层** | Deep Link、外部API、知识库检索 | 工具注册 + 调用 |
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## 五、阶段规划
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### Phase 1：MVP完整功能（4周）
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**目标**：完成Agent框架 + 5阶段对话 + 一键生成研究方案
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- ✅ 通用Agent框架搭建
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- ✅ 5个核心阶段（科学问题→PICO→研究设计→样本量→观察指标）
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- ✅ 对话驱动 + 同步按钮交互模式
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- ✅ ProtocolContext持久化
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- ✅ State Panel前端展示
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- ✅ **一键生成研究方案**
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- ✅ **Word文档导出**
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### Phase 2：知识增强（3周）
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**目标**：集成专家知识库，提升专业深度
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- 🔲 EKB知识库建设
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- 🔲 RAG检索集成
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- 🔲 Function Calling工具调用
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- 🔲 高级Reflexion质量检查
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### Phase 3：平台化（2周）
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**目标**：配置化、可观测性、多Agent支持
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- 🔲 后台配置管理界面
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- 🔲 Prompt在线调试
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- 🔲 完整Trace分析
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- 🔲 统计分析Agent接入准备
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## 六、技术栈
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| 类别 | 技术选型 | 说明 |
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| **后端框架** | Fastify v4 + TypeScript | 现有架构 |
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| **数据库** | PostgreSQL 15 + Prisma 6 | 现有架构 |
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| **LLM** | DeepSeek-V3 (主) / GPT-4 (备) | 通过LLM Gateway |
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| **前端框架** | React 19 + Ant Design 6 | 现有架构 |
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| **状态管理** | Zustand | 轻量级状态管理 |
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## 七、风险与缓解
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| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
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| LLM幻觉 | 生成不准确的医学信息 | Reflexion检查 + 知识库约束 |
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| 上下文丢失 | 长对话信息遗忘 | ProtocolContext持久化 + 摘要策略 |
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| 提取不准确 | Context数据错误 | 置信度标记 + 用户确认 |
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| Prompt调优耗时 | 延迟交付 | 预留充足调优时间 |
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## 八、成功标准
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### Phase 1 交付标准
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1. **功能完整性**：用户可完成5阶段研究方案要素制定
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2. **数据准确性**：Context提取准确率 > 85%
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3. **用户体验**：单阶段平均对话轮数 < 5轮
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4. **系统稳定性**：API响应成功率 > 99%
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## 九、相关文档
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- [Protocol Agent PRD v1.0](../00-系统设计/Protocol_Agent_PRD_v1.0.md)
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- [MVP简化指南](../00-系统设计/Protocol_Agent_Development_Simplification_Guide.md)
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||
- [架构设计V3](../02-技术设计/Protocol_Agent_Architecture_Design_V3.md)
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||
- [技术实现V3](../02-技术设计/Protocol_Agent_Technical_Implementation_V3.md)
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||
- [后端配置设计](../02-技术设计/Protocol_Agent_Backend_Config_Design.md)
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