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# DuoduoAgent(多多智能体_演示版) - 12个订单班演示构建计划
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## 项目概述
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### 定义
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多多智能体是多多畅职为学生在订单班中提供的AI助手，帮助学生快速弥补与企业岗位需求之间的技能差距，实现精准就业对接。
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### 核心价值
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- 🎯 **精准匹配**: 根据不同行业订单班的特点，定制化AI智能体能力
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- 🚀 **快速成长**: 通过智能体协作，加速学生技能提升
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- 💼 **就业导向**: 直接对接企业需求，提高就业成功率
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## 当前进度状态
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### ✅ 已完成（1/12）
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- **文旅订单班**: 完整的演示系统（展会策划案例）
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- n8n工作流可视化
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- 7个专业AI Agent协作
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- 完整的前端展示页面
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### 📝 文档已准备（3/12）
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在 `doc/notion文档资料/` 目录下：
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- **财经商贸**: 文档和图片素材已准备
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- **食品**: 文档和图片素材已准备
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- **智能开发**: 文档和图片素材已准备
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### ⏳ 待准备（8/12）
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需要准备文档和案例的订单班：
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- 智能制造
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- 视觉设计
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- 交通物流
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- 土木水利
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- 大健康
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- 能源
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- 化工
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- 环保
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## 项目技术架构
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### 现有结构
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2025-09-08_n8nDEMO演示/
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├── n8n-n8n-1.109.2/ # n8n工作流引擎（中文版）
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├── web_frontend/
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│ ├── exhibition-demo/ # React智能体执行过程模拟
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│ └── web_result/ # 生成结果展示页面
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└── doc/
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└── notion文档资料/ # 各订单班素材
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├── 财经商贸/
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├── 食品/
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└── 智能开发/
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```
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### 技术栈
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- **后端**: n8n工作流引擎 (Node.js + TypeScript)
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- **前端演示**: React 18 + TypeScript + Vite
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- **结果展示**: HTML5 + Tailwind CSS + GSAP
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- **运行端口**:
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- n8n: 5678
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- React演示: 4173
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- 结果展示: 静态HTML
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## 12个订单班规划
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### 订单班列表与特色定位
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| 序号 | 订单班名称 | 状态 | 核心场景 | AI Agent特色 |
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|------|------------|------|----------|--------------|
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| 1 | 文旅 | ✅ 完成 | 展会策划 | 7个协作Agent |
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| 2 | 财经商贸 | 📝 文档就绪 | 待定 | 待设计 |
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| 3 | 食品 | 📝 文档就绪 | 待定 | 待设计 |
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| 4 | 智能开发 | 📝 文档就绪 | 待定 | 待设计 |
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| 5 | 智能制造 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
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| 6 | 视觉设计 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
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| 7 | 交通物流 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
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| 8 | 土木水利 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
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| 9 | 大健康 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
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| 10 | 能源 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
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| 11 | 化工 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
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| 12 | 环保 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
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## 技术挑战与解决方案
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### 🔴 当前痛点
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1. **多端部署复杂**
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- 三个独立前端项目
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- 需要频繁切换目录
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- 启动流程繁琐
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2. **开发效率低下**
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- 每个项目单独启动
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- 缺乏统一管理工具
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- 调试困难
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### 💡 建议解决方案
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#### 方案一：统一启动脚本
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创建一个主控脚本，一键启动所有服务：
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```bash
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#!/bin/bash
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# start-all.sh
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./start-n8n.sh &
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./start-react-demo.sh &
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./start-web-result.sh &
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```
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#### 方案二：Docker Compose编排
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使用容器化部署，简化环境配置：
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```yaml
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version: '3'
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services:
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n8n:
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build: ./n8n-n8n-1.109.2
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ports: ["5678:5678"]
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react-demo:
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build: ./web_frontend/exhibition-demo
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ports: ["4173:4173"]
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web-result:
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build: ./web_frontend/web_result
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|
ports: ["8080:80"]
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```
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#### 方案三：Monorepo架构优化
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将所有前端项目整合到一个Monorepo中，使用Turborepo或Nx管理。
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## 实施计划
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### 第一阶段：完善现有文档（1周）
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- [ ] 整理财经商贸订单班演示方案
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- [ ] 整理食品订单班演示方案
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- [ ] 整理智能开发订单班演示方案
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- [ ] 统一演示模板和规范
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### 第二阶段：快速原型开发（2周）
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- [ ] 基于文旅模板，快速复制3个已有文档的订单班
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- [ ] 调整每个订单班的Agent角色设定
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- [ ] 定制化各行业的演示内容
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- [ ] 测试和优化用户体验
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### 第三阶段：批量生产（3周）
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- [ ] 收集剩余8个订单班的需求和素材
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- [ ] 设计各订单班的核心场景
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- [ ] 批量开发剩余演示系统
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- [ ] 统一部署和测试
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### 第四阶段：部署优化（1周）
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- [ ] 实施统一启动方案
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- [ ] 优化部署流程
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- [ ] 性能测试和调优
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- [ ] 编写使用文档
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## 成功标准
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### 功能要求
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- ✅ 12个订单班都有完整的演示系统
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- ✅ 每个系统都能展示AI Agent协作过程
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- ✅ 生成的结果符合各行业特点
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- ✅ 用户体验流畅，视觉效果专业
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### 技术要求
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- ✅ 一键启动所有服务
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- ✅ 部署流程简化到3步以内
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- ✅ 支持快速切换不同订单班演示
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- ✅ 代码复用率达到80%以上
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### 业务要求
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- ✅ 能够清晰展示多多智能体的价值
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- ✅ 帮助学生理解技能提升路径
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- ✅ 支持销售团队的演示需求
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- ✅ 可扩展到更多订单班
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## 资源需求
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### 人力资源
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- 前端开发：1-2人
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- 内容策划：1人
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- UI设计：1人（复用现有设计）
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- 测试：1人
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### 时间预估
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- 总工期：6-7周
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- 关键里程碑：
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- 第2周：3个订单班上线
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- 第4周：6个订单班上线
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- 第7周：全部12个订单班上线
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## 风险管理
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### 主要风险
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1. **内容风险**: 8个订单班缺少素材
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- 缓解措施：提前与业务团队沟通，收集需求
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2. **技术风险**: 部署复杂度增加
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- 缓解措施：早期实施统一部署方案
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3. **时间风险**: 工期延误
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- 缓解措施：优先完成核心订单班，分批交付
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## 下一步行动
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### 立即行动（本周）
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1. 评审并完善本计划文档
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2. 确定3个已有文档订单班的演示方案
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3. 搭建统一启动脚本的原型
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### 短期行动（2周内）
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1. 完成3个订单班的演示开发
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2. 收集剩余8个订单班的需求
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3. 制定详细的开发排期
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### 长期行动（1个月）
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1. 完成所有12个订单班演示
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2. 部署到生产环境
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3. 收集用户反馈并迭代优化
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*最后更新：2025-09-26*
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*负责人：[待指定]*
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*状态：规划中*
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