人工智能知识体系

🌊 第零层：原始信息

未处理的客户咨询、系统日志、市场噪音。如同富营养化水体中的浮游生物，量大但价值密度极低。

🦪 第一层：牡蛎+海贝

牡蛎过滤悬浮颗粒（去重/格式化），海贝将有机碎屑矿化为珍珠层（知识库结构化）。初级增值。

🐴 第二层：海马

百万Token长记忆进行复杂迷宫导航，产出策略与决策路径。认知增值——从数据到智慧。

🦞 第三层：龙虾

多钳并行执行标准业务流程，摄食过滤后的清洁数据，执行客服、订单等标准流程。劳动增值。

🥒 第四层：海参

摄食日志碎片、故障残留，分解为无害底泥（归档），净化水质（修复系统）。遇危自切再生。运维增值。

🐡 顶层：河豚

吞食全生态链最高价值信息，产出战略级决策。剧毒——必须由持证养殖师（朱老板）亲自把控。

🦪 方案池（牡蛎 Agent × 5）

角色定位：企业"销售大脑" | 相当于售前顾问+方案架构师+报价专员

• analyze_requirement — 智能需求分析（关键词识别+LLM增强）
• design_solution — 方案自动生成（模块化设计）
• generate_quote — 智能报价生成（动态成本计算+利润率调整）
• optimize_solution — 方案优化（客户反馈调整）
• communicate — 客户沟通（自动消息推送）

🐚 知识库（海贝 Agent × 3）

角色定位：企业"记忆系统" | 相当于档案室+培训部+搜索引擎

• collect_knowledge — 知识自动采集（LLM提取结构化知识）
• organize_knowledge — 知识智能整理（自动分类+关联分析+SOP生成）
• search_knowledge — 语义知识检索（不是关键词，是语义理解）
• build_knowledge_graph — 知识图谱构建（隐性关联发现）

🦞 执行池（龙虾 Agent × 6）

角色定位：企业"数字化员工" | 相当于全栈开发团队

• design_architecture — 架构设计（技术选型+组件+部署方案）
• develop_code — 代码开发（Vue3/FastAPI标准技术栈）
• write_test — 编写测试（自动生成单元测试+覆盖率报告）
• review_code — 代码审查（分级：error/warning/info）
• deploy — 部署上线（镜像→仓库→健康检查）
• rollback — 回滚版本（应急回退）

🐴 决策层（海马 Agent × 4）

角色定位：企业"大脑皮层" | 相当于CFO+销售VP+运营总监

• predict_sales — 销售预测（销售额+置信度+风险因素）
• analyze_finance — 财务分析（收入/成本/利润/健康度实时仪表盘）
• allocate_resource — 资源分配（动态调度+利用率优化）
• control_risk — 风险控制（内置风险矩阵+应对策略）

🥒 清理层（海参 Agent × 8）

角色定位：企业"免疫系统" | 相当于客服中心+运维团队+质量保障

• dispatch_ticket — 智能工单分配（自动分类+SLA时效标准）
• handle_issue — 标准问题处理（四步闭环：分析→定位→修复→验证）
• deep_support — 深度技术支持（根因分析RCA模板）
• health_check — 系统健康检查（六维体检：可用性/响应/连接/内存/磁盘/错误率）
• auto_recover — 自愈修复（47秒自动恢复流程）
• customer_followup — 客户回访（五维满意度评分）

🐡 战略层（河豚 Agent × 4）

角色定位：企业"核按钮" | 相当于董事长+CEO+风控总监

• plan_strategy — 战略规划（年度作战地图+五维风险矩阵）
• assess_risk — 风险评估（市场/技术/财务/运营风险）
• investment_decision — 投资决策（河豚隔离池机制）
• compliance_check — 合规检查（四维体检：数据/财务/业务/劳动）