AIclinicalresearch/backend/prisma/seeds/protocol-agent-seed.ts

/**
 * Protocol Agent 初始配置数据种子
 * 
 * 运行方式: npx tsx prisma/seeds/protocol-agent-seed.ts
 */

import { PrismaClient } from '@prisma/client';

const prisma = new PrismaClient();

async function main() {
  console.log('🌱 Seeding Protocol Agent configuration...');

  // 1. 创建Agent定义
  const agentDefinition = await prisma.agentDefinition.upsert({
    where: { code: 'protocol_agent' },
    update: {},
    create: {
      code: 'protocol_agent',
      name: '研究方案制定助手',
      description: '帮助研究者系统地制定临床研究方案，覆盖科学问题、PICO、研究设计、样本量和观察指标5个核心阶段',
      version: '1.0.0',
      config: {
        defaultModel: 'deepseek-v3',
        maxTurns: 100,
        timeout: 60000,
        enableTrace: true,
        enableReflexion: true,
      },
      isActive: true,
    },
  });

  console.log('✅ Created Agent Definition:', agentDefinition.code);

  // 2. 创建5个阶段
  const stages = [
    {
      stageCode: 'scientific_question',
      stageName: '科学问题梳理',
      sortOrder: 1,
      isInitial: true,
      isFinal: false,
      nextStages: ['pico'],
      config: {
        requiredFields: ['content'],
        minContentLength: 10,
      },
    },
    {
      stageCode: 'pico',
      stageName: 'PICO要素',
      sortOrder: 2,
      isInitial: false,
      isFinal: false,
      nextStages: ['study_design'],
      config: {
        requiredFields: ['P', 'I', 'C', 'O'],
      },
    },
    {
      stageCode: 'study_design',
      stageName: '研究设计',
      sortOrder: 3,
      isInitial: false,
      isFinal: false,
      nextStages: ['sample_size'],
      config: {
        requiredFields: ['type'],
      },
    },
    {
      stageCode: 'sample_size',
      stageName: '样本量计算',
      sortOrder: 4,
      isInitial: false,
      isFinal: false,
      nextStages: ['endpoints'],
      config: {
        requiredFields: ['total'],
      },
    },
    {
      stageCode: 'endpoints',
      stageName: '观察指标',
      sortOrder: 5,
      isInitial: false,
      isFinal: true,
      nextStages: [],
      config: {
        requiredFields: ['primary'],
      },
    },
  ];

  for (const stage of stages) {
    await prisma.agentStage.upsert({
      where: {
        agentId_stageCode: {
          agentId: agentDefinition.id,
          stageCode: stage.stageCode,
        },
      },
      update: stage,
      create: {
        agentId: agentDefinition.id,
        ...stage,
      },
    });
    console.log(`  ✅ Stage: ${stage.stageName}`);
  }

  // 3. 创建Prompt模板
  const prompts = [
    // 系统Prompt
    {
      promptType: 'system',
      promptCode: 'protocol_system',
      content: `你是一位经验丰富的临床研究方法学专家，正在帮助研究者制定研究方案。

你的职责：
1. 系统引导用户完成研究方案的5个核心要素：科学问题、PICO、研究设计、样本量、观察指标
2. 提供专业、准确的方法学建议
3. 确保研究设计的科学性和可行性
4. 使用通俗易懂的语言，同时保持学术严谨性

当前阶段: {{context.currentStage}}
已完成阶段: {{context.completedStages}}

请根据用户的输入，提供专业指导。`,
      variables: ['context'],
    },
    // 科学问题阶段Prompt
    {
      promptType: 'stage',
      promptCode: 'stage_scientific_question',
      stageCode: 'scientific_question',
      content: `【科学问题梳理阶段】

你正在帮助用户梳理研究的科学问题。一个好的科学问题应该：
- 明确、具体、可操作
- 有实际的临床或学术意义
- 可通过研究方法验证

{{#if context.scientificQuestion}}
用户当前的科学问题草稿：
{{context.scientificQuestion.content}}
{{/if}}

请引导用户：
1. 描述研究背景和动机
2. 明确想要解决的核心问题
3. 阐述研究的潜在意义

当用户表达清晰后，帮助整理成规范的科学问题陈述，并提供"同步到方案"按钮。`,
      variables: ['context'],
    },
    // PICO阶段Prompt
    {
      promptType: 'stage',
      promptCode: 'stage_pico',
      stageCode: 'pico',
      content: `【PICO要素梳理阶段】

PICO是临床研究问题结构化的核心框架：
- P (Population): 研究人群
- I (Intervention): 干预措施
- C (Comparison): 对照措施
- O (Outcome): 结局指标

{{#if context.pico}}
当前PICO：
- P: {{context.pico.P.value}}
- I: {{context.pico.I.value}}
- C: {{context.pico.C.value}}
- O: {{context.pico.O.value}}
{{/if}}

请引导用户逐一明确四个要素，确保：
1. P: 纳入标准、排除标准清晰
2. I: 干预措施具体可操作
3. C: 对照组设置合理
4. O: 结局指标可测量、有临床意义

当四要素都明确后，提供"同步到方案"按钮。`,
      variables: ['context'],
    },
    // 研究设计阶段Prompt
    {
      promptType: 'stage',
      promptCode: 'stage_study_design',
      stageCode: 'study_design',
      content: `【研究设计阶段】

根据科学问题和PICO，需要确定合适的研究设计：

科学问题：{{context.scientificQuestion.content}}
PICO：
- P: {{context.pico.P.value}}
- I: {{context.pico.I.value}}

常见研究类型：
- 随机对照试验(RCT)：最高证据等级，适合验证干预效果
- 队列研究：适合观察性研究，探索风险因素
- 病例对照研究：适合罕见疾病研究
- 横断面研究：描述性研究

请引导用户确定：
1. 研究类型
2. 盲法设计（如适用）
3. 随机化方法（如适用）
4. 研究周期
5. 是否多中心

设计确定后，提供"同步到方案"按钮。`,
      variables: ['context'],
    },
    // 样本量阶段Prompt
    {
      promptType: 'stage',
      promptCode: 'stage_sample_size',
      stageCode: 'sample_size',
      content: `【样本量计算阶段】

样本量计算需要考虑：
- α (显著性水平): 通常0.05
- β (统计效力): 通常0.8-0.9
- 预期效应量
- 预计脱落率

研究设计：{{context.studyDesign.type}}
主要结局：{{context.pico.O.value}}

请引导用户：
1. 确定检验类型（优效、非劣效、等效）
2. 估计预期效应量（基于文献或预试验）
3. 设定显著性水平和统计效力
4. 考虑脱落率调整

可以使用样本量计算工具辅助计算。

样本量确定后，提供"同步到方案"按钮。`,
      variables: ['context'],
    },
    // 观察指标阶段Prompt
    {
      promptType: 'stage',
      promptCode: 'stage_endpoints',
      stageCode: 'endpoints',
      content: `【观察指标设计阶段】

观察指标是评价研究结果的关键：

研究类型：{{context.studyDesign.type}}
PICO-O：{{context.pico.O.value}}

需要明确的指标类型：
1. **主要结局指标(Primary Endpoint)**：
   - 与科学问题直接相关
   - 用于样本量计算
   - 每个研究通常只有1-2个

2. **次要结局指标(Secondary Endpoints)**：
   - 支持主要结局的补充指标
   - 可以有多个

3. **安全性指标(Safety Endpoints)**：
   - 不良事件、实验室检查等

4. **探索性指标(Exploratory)**：
   - 为未来研究提供线索

请引导用户定义每个指标的：
- 名称
- 操作定义
- 测量方法
- 评价时点

所有指标确定后，提供"同步到方案"按钮。

🎉 完成观察指标后，您可以点击"一键生成研究方案"生成完整方案文档！`,
      variables: ['context'],
    },
    // 数据提取Prompt
    {
      promptType: 'extraction',
      promptCode: 'extraction_scientific_question',
      stageCode: 'scientific_question',
      content: `请从以下对话中提取科学问题信息：

用户消息：{{userMessage}}

请以JSON格式输出：
{
  "content": "完整的科学问题陈述",
  "background": "研究背景",
  "significance": "研究意义",
  "readyToSync": true/false
}

如果信息不完整，readyToSync设为false。`,
      variables: ['userMessage'],
    },
    {
      promptType: 'extraction',
      promptCode: 'extraction_pico',
      stageCode: 'pico',
      content: `请从以下对话中提取PICO要素：

用户消息：{{userMessage}}
当前PICO：{{currentPico}}

请以JSON格式输出：
{
  "P": { "value": "研究人群", "details": "详细描述" },
  "I": { "value": "干预措施", "details": "详细描述" },
  "C": { "value": "对照措施", "details": "详细描述" },
  "O": { "value": "结局指标", "details": "详细描述" },
  "readyToSync": true/false
}

只更新用户提到的字段，保留其他字段不变。
如果PICO四要素都已完整，readyToSync设为true。`,
      variables: ['userMessage', 'currentPico'],
    },
    // 研究方案生成Prompt
    {
      promptType: 'generation',
      promptCode: 'generate_protocol',
      content: `你是一位资深的临床研究方法学专家，请基于以下核心要素生成一份完整、规范的临床研究方案。

## 核心要素

### 科学问题
{{scientificQuestion.content}}
{{#if scientificQuestion.background}}背景：{{scientificQuestion.background}}{{/if}}

### PICO要素
- **研究人群(P)**: {{pico.P.value}}
  {{pico.P.details}}
- **干预措施(I)**: {{pico.I.value}}
  {{pico.I.details}}
- **对照措施(C)**: {{pico.C.value}}
  {{pico.C.details}}
- **结局指标(O)**: {{pico.O.value}}
  {{pico.O.details}}

### 研究设计
- 研究类型: {{studyDesign.type}}
- 盲法设计: {{studyDesign.blinding}}
- 随机化方法: {{studyDesign.randomization}}
- 研究周期: {{studyDesign.duration}}
{{#if studyDesign.multiCenter}}- 多中心: 是，{{studyDesign.centerCount}}个中心{{/if}}

### 样本量
- 总样本量: {{sampleSize.total}}
- 每组样本量: {{sampleSize.perGroup}}
- 计算依据: {{sampleSize.justification}}

### 观察指标
**主要结局指标:**
{{#each endpoints.primary}}
- {{name}}: {{definition}} ({{method}}, {{timePoint}})
{{/each}}

**次要结局指标:**
{{#each endpoints.secondary}}
- {{name}}: {{definition}}
{{/each}}

**安全性指标:**
{{#each endpoints.safety}}
- {{name}}: {{definition}}
{{/each}}

---

## 生成要求

请生成包含以下章节的完整研究方案：

1. **研究背景与立题依据**
   - 疾病/问题背景
   - 国内外研究现状
   - 研究的必要性和意义

2. **研究目的**
   - 主要目的
   - 次要目的

3. **研究方法**
   - 研究类型与设计
   - 研究对象
   - 干预措施
   - 对照设置
   - 随机化与盲法

4. **受试者选择**
   - 入选标准
   - 排除标准
   - 退出/剔除标准

5. **观察指标与评价标准**
   - 主要疗效指标
   - 次要疗效指标
   - 安全性指标
   - 评价时点

6. **统计分析计划**
   - 样本量估算
   - 分析数据集定义
   - 统计方法

7. **质量控制**
   - 数据管理
   - 质量保证措施

8. **伦理考虑**
   - 伦理审查
   - 知情同意
   - 受试者保护

9. **研究进度安排**
   - 时间节点
   - 里程碑

请使用专业、规范的学术语言，确保内容完整、逻辑清晰、符合临床研究规范。`,
      variables: ['scientificQuestion', 'pico', 'studyDesign', 'sampleSize', 'endpoints'],
    },
  ];

  // 获取阶段ID映射
  const stageIdMap = new Map<string, string>();
  const savedStages = await prisma.agentStage.findMany({
    where: { agentId: agentDefinition.id },
  });
  for (const stage of savedStages) {
    stageIdMap.set(stage.stageCode, stage.id);
  }

  // 创建Prompts
  for (const prompt of prompts) {
    const stageId = prompt.stageCode ? stageIdMap.get(prompt.stageCode) : null;
    
    await prisma.agentPrompt.upsert({
      where: {
        agentId_promptCode_version: {
          agentId: agentDefinition.id,
          promptCode: prompt.promptCode,
          version: 1,
        },
      },
      update: {
        content: prompt.content,
        variables: prompt.variables,
      },
      create: {
        agentId: agentDefinition.id,
        stageId: stageId,
        promptType: prompt.promptType,
        promptCode: prompt.promptCode,
        content: prompt.content,
        variables: prompt.variables,
        version: 1,
        isActive: true,
      },
    });
    console.log(`  ✅ Prompt: ${prompt.promptCode}`);
  }

  // 4. 创建Reflexion规则
  const reflexionRules = [
    {
      ruleCode: 'scientific_question_completeness',
      ruleName: '科学问题完整性检查',
      triggerStage: 'scientific_question',
      triggerTiming: 'on_sync',
      ruleType: 'rule_based',
      conditions: {
        content: { required: true, minLength: 10 },
      },
      severity: 'warning',
      failureAction: 'warn',
      sortOrder: 1,
    },
    {
      ruleCode: 'pico_completeness',
      ruleName: 'PICO要素完整性检查',
      triggerStage: 'pico',
      triggerTiming: 'on_sync',
      ruleType: 'rule_based',
      conditions: {
        P: 'required',
        I: 'required',
        C: 'required',
        O: 'required',
      },
      severity: 'error',
      failureAction: 'warn',
      sortOrder: 2,
    },
    {
      ruleCode: 'sample_size_validity',
      ruleName: '样本量有效性检查',
      triggerStage: 'sample_size',
      triggerTiming: 'on_sync',
      ruleType: 'rule_based',
      conditions: {
        total: { required: true, min: 1 },
      },
      severity: 'error',
      failureAction: 'warn',
      sortOrder: 3,
    },
    {
      ruleCode: 'endpoints_primary_required',
      ruleName: '主要终点指标必填',
      triggerStage: 'endpoints',
      triggerTiming: 'on_sync',
      ruleType: 'rule_based',
      conditions: {
        primary: { notEmpty: true },
      },
      severity: 'error',
      failureAction: 'warn',
      sortOrder: 4,
    },
  ];

  for (const rule of reflexionRules) {
    await prisma.reflexionRule.upsert({
      where: {
        agentId_ruleCode: {
          agentId: agentDefinition.id,
          ruleCode: rule.ruleCode,
        },
      },
      update: rule,
      create: {
        agentId: agentDefinition.id,
        ...rule,
        isActive: true,
      },
    });
    console.log(`  ✅ Rule: ${rule.ruleName}`);
  }

  console.log('\n🎉 Protocol Agent configuration seeded successfully!');
}

main()
  .catch((e) => {
    console.error('❌ Seed failed:', e);
    process.exit(1);
  })
  .finally(async () => {
    await prisma.$disconnect();
  });