Duguay/Agent-n8n
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

feat: 完成能源订单班图片重命名和文档整理

Browse Source 
详细说明:
- 能源订单班: 重命名7个图片文件为描述性中文名称
- 能源订单班: 更新markdown文档中的所有图片引用
- 智能开发订单班: 优化图片命名结构
- 化工订单班: 整理图片资源
- 新增SuperDesign食品订单班设计迭代文件
- 新增能源订单班终端模拟数据(energy.ts)
- 清理web_frontend冗余文档

图片重命名映射:
- Whisk_1ebf7115ee180218c354deb8bff7f3eddr.jpg → 光伏面板室外场景图片.jpg
- Whisk_582dc133200b175859e4b322295fb3d1dr.jpg → 光伏面板生成画面.jpg
- image.jpg → PLC示意图.jpg
- Whisk_b35aa11c60670e38bea44dcd9fe7df5fdr.jpg → 工业机器人图片.jpg
- Whisk_028f4b832e3496db8814cd48f050ec03dr.jpg → 机器视觉相机图片.jpg
- Whisk_eb381c66f5156a4a74f49102095ae534dr.jpg → 输送与治具.jpg
- Mermaid_Chart[...].jpg → Mermaid流程图.jpg

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Yep_Q
2025-10-01 22:06:59 +08:00
parent 712dbe3416
commit 3b8cb3c568
97 changed files with 24241 additions and 1712 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

1
web_frontend/data/订单班文档资料
View File

@@ -1 +0,0 @@
../data/订单班文档资料

145
web_frontend/doc/会展策划工作流.md
View File

@@ -1,145 +0,0 @@
# 会展策划专家系统工作流
## 工作流架构图
```mermaid
graph TB
%% 定义节点样式
classDef chatNode fill:#4a5568,stroke:#718096,color:#fff,stroke-width:2px
classDef triggerNode fill:#d69e2e,stroke:#ecc94b,color:#fff,stroke-width:2px
classDef splitNode fill:#805ad5,stroke:#9f7aea,color:#fff,stroke-width:2px
classDef notionNode fill:#e53e3e,stroke:#fc8181,color:#fff,stroke-width:2px
classDef summaryNode fill:#2b6cb0,stroke:#4299e1,color:#fff,stroke-width:3px
%% 节点定义
Start[["🗨️ When chat message<br/>received"]]:::triggerNode
%% 第一阶段：专业分析
subgraph Phase1 [" 第一阶段：专业分析 "]
Expert1["🔗 设计专家<br/>Google Gemini Chat<br/>Model2"]:::chatNode
Expert2["🔗 财务预算专家<br/>DeepSeek Chat<br/>Model2"]:::chatNode
Expert3["🔗 信息检索专家<br/>DeepSeek Chat<br/>Model5"]:::chatNode
end
%% 中心汇总节点
Summary["📝 会展策划专家<br/>Chat Models + Memories<br/>(汇总与协调)"]:::summaryNode
%% 第二阶段：执行规划
subgraph Phase2 [" 第二阶段：执行规划 "]
Expert4["🔗 格式编辑专家<br/>DeepSeek Chat<br/>Model4"]:::chatNode
Expert5["🔗 活动执行专家<br/>DeepSeek Chat<br/>Model1"]:::chatNode
Expert6["🔗 营销宣传专家<br/>DeepSeek Chat<br/>Model3"]:::chatNode
end
%% 输出节点
Split["⚡ Split Out<br/>(输出分流)"]:::splitNode
Notion["📕 存储<br/>Create Page<br/>(Notion)"]:::notionNode
%% 连接关系 - 第一阶段
Start --> Expert1
Start --> Expert2
Start --> Expert3
Expert1 --> Summary
Expert2 --> Summary
Expert3 --> Summary
%% 连接关系 - 第二阶段
Summary --> Expert4
Summary --> Expert5
Summary --> Expert6
Expert4 --> Summary
Expert5 --> Summary
Expert6 --> Summary
%% 输出连接
Summary --> Split
Split --> Notion
```
## 工作流说明
### 整体架构
这是一个**双向循环的专家系统工作流**，采用中心化协调模式，通过多个专业AI模型协同工作，完成复杂的会展策划任务。
### 核心组件
#### 1. 触发器 (Trigger)
- **组件**: When chat message received
- **功能**: 接收用户输入，启动整个工作流程
#### 2. 第一阶段专家组
- **设计专家** (Google Gemini Chat Model2)
- 负责展会视觉设计、空间布局
- 品牌形象和创意方案
- **财务预算专家** (DeepSeek Chat Model2)
- 成本核算与预算规划
- 投资回报率分析
- **信息检索专家** (DeepSeek Chat Model5)
- 市场调研和数据收集
- 竞品分析和行业趋势
#### 3. 中央协调器
- **会展策划专家** (Chat Models + Memories)
- 汇总各专家意见
- 协调不同领域的建议
- 维护上下文记忆
- 生成综合策划方案
#### 4. 第二阶段专家组
- **格式编辑专家** (DeepSeek Chat Model4)
- 文档格式化和排版
- 确保输出规范性
- **活动执行专家** (DeepSeek Chat Model1)
- 制定执行计划
- 时间线和任务分配
- **营销宣传专家** (DeepSeek Chat Model3)
- 推广策略制定
- 媒体渠道规划
#### 5. 输出处理
- **Split Out**: 将最终方案分流输出
- **Notion存储**: 将策划方案保存到Notion页面
### 工作流特点
1. **双向循环机制**
- 第一阶段：收集专业意见
- 中央处理：汇总协调
- 第二阶段：细化执行
- 反馈优化：返回中央节点
2. **多模型协同**
- 使用不同的AI模型处理不同专业领域
- Google Gemini用于创意设计
- DeepSeek用于逻辑分析和执行
3. **记忆保持**
- 中央节点维护对话历史
- 确保上下文连贯性
4. **结构化输出**
- 通过格式编辑专家规范化输出
- 自动存储到知识管理系统
## 使用场景
适用于：
- 大型展会策划
- 商业活动组织
- 品牌发布会
- 行业峰会论坛
- 产品展示会
## 优势
1. **专业性**: 每个领域都有专门的AI专家处理
2. **全面性**: 覆盖策划的各个方面
3. **协调性**: 中央节点确保各部分协调一致
4. **可追溯**: 所有决策过程都有记录
5. **自动化**: 减少人工干预，提高效率

77
web_frontend/doc/可行性分析.md
View File

@@ -1,77 +0,0 @@
# 会展策划多Agent演示系统 - 技术实施方案
## 项目定义
构建一个基于React的Web演示系统，实时展示多Agent协同生成会展策划方案的完整过程。
## 技术决策
- **框架**: React 18 + TypeScript
- **动画**: Framer Motion + CSS Animations
- **样式**: Tailwind CSS (参考字节跳动、Flowith、Raycast设计风格)
- **状态管理**: Zustand
- **构建工具**: Vite
## 演示参数
- **总时长**: 3分钟
- **文字生成速度**: 30-40字/秒
- **Agent Prompt展示**: 完整展示，逐步显示
- **交互控制**: 暂时不支持跳过，保证演示完整性
## 设计风格指南
- **视觉风格**: 简洁实用、年轻化、高端感
- **参考产品**: 火山引擎、Trea、Flowith、Raycast
- **核心特征**:
- 精致的微动画
- 清晰的信息层级
- 中性色调搭配品牌色
- 优雅的过渡效果
## 内容板块
网页的Page形式按照一级标题进行独立输出，每一个一级标题都是一个独立页面
分为
- 策划案
- 展会介绍与预期效果
- 营销方案
- 现场运营方案
- 预算与收益分析
- 风险评估与应急预案
这个六个页面是必须要创建的
## 演示流程
- 可以先出一个页面，上面有一个run的按钮
- 当点击run按钮的时候，开始执行mermaid的流程，每个流程独立输出对应Agent的Prompt，加一些延迟和loading动画，让它像终端生成一样生成每个内容的文字内容和图片内容
- 需要增加文字生成的动画
- 图片加载的时候，需要有loading转圈的动画，模拟延迟
## 整体目标
其实就是仿真模拟出一个多Agent生成各个方案的一个演示动画
## 页面内容完善
- 创建一个TODO清单，扩展每个一级标题中信息缺失和不完善的部分
- 让每个板块中的内容更加充实，符合现实业务场景，尽可能多
## 构建网页规范
- 在构建网页的时候需要满足参考claude.md中的superdesign规范
- 现代化网页，符合UX设计规范的交互
## Agent角色
**Agent的角色有**
1.信息检索专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/信息检索专家.md`
2.格式编辑专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/格式编辑专家.md`
3.会展策划专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/会展策划专家.md`
4.设计专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/设计师专家.md`
5.财务预算专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/财务预算专家.md`
6.活动执行专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/活动执行专家.md`
7.营销宣传专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/会展营销宣传专家.md`

385
web_frontend/doc/可行性分析_优化版.md
View File

@@ -1,385 +0,0 @@
# 会展策划多Agent演示系统 - 需求与可行性分析文档
## 一、项目概述
### 1.1 项目背景
基于n8n工作流平台构建的多Agent协作系统，需要创建一个Web演示界面，直观展示AI Agent协同生成会展策划方案的完整过程。
### 1.2 项目目标
- **主要目标**：构建一个高保真的多Agent协作演示系统
- **演示效果**：实时展示7个专业AI Agent协同工作，生成完整的汽车展会策划方案
- **用户体验**：提供流畅的动画效果和交互体验，让观众理解Agent协作机制
### 1.3 项目范围
- **核心功能**：Agent工作流可视化、内容生成动画、成果展示
- **演示内容**：基于`web_frontend/data/会展策划/汽车展会展策划案_DEMO.md`
- **技术边界**：前端演示系统，不涉及真实的AI调用
---
## 二、需求分析
### 2.1 功能需求
#### 2.1.1 核心功能模块
| 模块 | 功能描述 | 优先级 |
|------|---------|--------|
| **启动界面** | 展示系统介绍，提供"开始演示"按钮 | P0 |
| **工作流可视化** | 基于Mermaid图动态展示Agent协作流程 | P0 |
| **Agent执行动画** | 展示每个Agent的输入/输出，模拟思考过程 | P0 |
| **内容生成展示** | 打字机效果展示文本，渐显效果展示图片 | P0 |
| **成果展示页面** | 分页展示6个策划模块的完整内容 | P0 |
| **进度指示器** | 显示当前执行阶段和整体进度 | P1 |
| **交互控制** | 暂停/继续/重新开始功能 | P1 |
#### 2.1.2 Agent角色定义
```javascript
const agents = {
"信息检索专家": {
icon: "🔍",
model: "DeepSeek Chat Model5",
role: "市场调研、数据收集、竞品分析",
promptFile: "web_frontend/data/Agent_prompt/信息检索专家.md"
},
"设计专家": {
icon: "🎨",
model: "Google Gemini Chat Model2",
role: "视觉设计、空间布局、品牌形象",
promptFile: "web_frontend/data/Agent_prompt/设计师专家.md"
},
"财务预算专家": {
icon: "💰",
model: "DeepSeek Chat Model2",
role: "成本核算、预算规划、ROI分析",
promptFile: "web_frontend/data/Agent_prompt/财务预算专家.md"
},
"格式编辑专家": {
icon: "📝",
model: "DeepSeek Chat Model4",
role: "文档格式化、内容结构优化",
promptFile: "web_frontend/data/Agent_prompt/格式编辑专家.md"
},
"活动执行专家": {
icon: "⚡",
model: "DeepSeek Chat Model1",
role: "执行计划、时间线管理、任务分配",
promptFile: "web_frontend/data/Agent_prompt/活动执行专家.md"
},
"营销宣传专家": {
icon: "📢",
model: "DeepSeek Chat Model3",
role: "推广策略、媒体规划、品牌传播",
promptFile: "web_frontend/data/Agent_prompt/会展营销宣传专家.md"
},
"会展策划专家": {
icon: "🎯",
model: "Chat Models + Memories",
role: "中央协调、方案整合、决策支持",
promptFile: "web_frontend/data/Agent_prompt/会展策划专家.md"
}
}
```
### 2.2 内容需求
#### 2.2.1 展示内容结构
```yaml
展会策划方案:
1. 策划案概述:
- 封面信息
- 策划背景
- 策划目的
- 策划依据
2. 展会介绍与预期效果:
- 展会主题
- 展会地址
- 展品范围
- 目标参展商/观众
- 预计规模
- 预期效果
3. 营销方案:
- 整体推广策略
- 线下推广方案
- 线上推广方案
- 精准邀请与对接
4. 现场运营方案:
- 展区规划
- 现场服务
- 活动安排
- 展陈设计
5. 预算与收益分析:
- 支出预算明细
- 收入预算明细
- 收益预测
- 投资回报率
6. 风险评估与应急预案:
- 风险分析矩阵
- 应对措施
- 应急预案
- 保障体系
```
### 2.3 交互需求
#### 2.3.1 用户流程
```mermaid
graph LR
A[访问页面] --> B[查看介绍]
B --> C[点击开始演示]
C --> D[观看Agent协作]
D --> E[查看生成内容]
E --> F[浏览完整方案]
F --> G[重新演示/退出]
```
#### 2.3.2 动画效果需求
| 动画类型 | 应用场景 | 实现方式 | 时长 |
|---------|---------|---------|------|
| **淡入淡出** | Agent切换 | CSS transition | 0.3s |
| **打字机效果** | 文本生成 | JavaScript逐字显示 | 30-50字/秒 |
| **流光效果** | 工作流连线 | SVG animation | 持续 |
| **加载动画** | 图片加载 | CSS spinner | 1-2s |
| **进度条** | 整体进度 | CSS/JS动态更新 | 实时 |
| **脉冲效果** | 当前Active Agent | CSS animation | 持续 |
### 2.4 非功能需求
#### 2.4.1 性能要求
- 页面加载时间 < 3秒
- 动画帧率 ≥ 30fps
- 响应时间 < 200ms
#### 2.4.2 兼容性要求
- 浏览器：Chrome 90+, Firefox 88+, Safari 14+, Edge 90+
- 分辨率：1366x768 ~ 3840x2160
- 设备：桌面端优先，平板端适配
#### 2.4.3 设计规范
- 遵循`claude.md`中的superdesign规范
- 采用现代化UI设计语言
- 保持视觉一致性和品牌调性
---
## 三、技术方案
### 3.1 技术栈选择
```javascript
const techStack = {
framework: "React 18 / Vue 3",
styling: "Tailwind CSS + Framer Motion",
stateManagement: "Zustand / Pinia",
visualization: "D3.js / Mermaid.js",
animation: "GSAP / Lottie",
build: "Vite",
deployment: "Vercel / Netlify"
}
```
### 3.2 架构设计
```mermaid
graph TB
subgraph Frontend[前端架构]
UI[UI层]
State[状态管理]
Animation[动画引擎]
Data[数据层]
end
subgraph Components[核心组件]
Workflow[工作流组件]
Agent[Agent组件]
Content[内容展示组件]
Control[控制组件]
end
UI --> State
State --> Animation
Animation --> Data
Workflow --> Agent
Agent --> Content
Content --> Control
```
### 3.3 数据流设计
```typescript
interface DemoState {
// 演示状态
status: 'idle' | 'running' | 'paused' | 'completed'
currentPhase: number
currentAgent: string
progress: number
// Agent状态
agents: {
[key: string]: {
status: 'waiting' | 'thinking' | 'generating' | 'done'
input: string
output: string
startTime: number
endTime: number
}
}
// 内容状态
generatedContent: {
[section: string]: {
title: string
content: string
images: string[]
isComplete: boolean
}
}
// 控制状态
controls: {
speed: number // 1-5倍速
autoAdvance: boolean
showDetails: boolean
}
}
```
---
## 四、实施计划
### 4.1 开发阶段
| 阶段 | 任务 | 工时 | 依赖 |
|------|------|------|------|
| **Phase 1** | 环境搭建、基础框架 | 4h | - |
| **Phase 2** | 工作流可视化组件 | 8h | Phase 1 |
| **Phase 3** | Agent执行动画 | 12h | Phase 2 |
| **Phase 4** | 内容生成展示 | 8h | Phase 3 |
| **Phase 5** | 成果展示页面 | 6h | Phase 4 |
| **Phase 6** | 交互优化、调试 | 6h | Phase 5 |
| **总计** | - | **44h** | - |
### 4.2 内容准备
```yaml
需要完善的内容:
1. Agent Prompts:
- 确保每个Agent的prompt文件完整
- 添加具体的输入输出示例
2. 演示数据:
- 完善汽车展会策划案内容
- 准备配图资源（至少20张）
- 编写Agent对话脚本
3. 文案优化:
- 系统介绍文案
- 操作引导文案
- 加载提示文案
```
---
## 五、风险评估
### 5.1 技术风险
| 风险项 | 概率 | 影响 | 应对措施 |
|--------|------|------|----------|
| 动画性能问题 | 中 | 高 | 使用CSS动画优先，避免复杂计算 |
| 浏览器兼容性 | 低 | 中 | 使用成熟框架，充分测试 |
| 内容加载慢 | 中 | 中 | 实施懒加载，CDN加速 |
### 5.2 内容风险
| 风险项 | 概率 | 影响 | 应对措施 |
|--------|------|------|----------|
| 内容不完整 | 高 | 高 | 提前准备，建立内容审核机制 |
| Agent逻辑不清 | 中 | 高 | 详细设计Agent交互脚本 |
| 演示时间过长 | 中 | 中 | 提供快进功能，优化内容长度 |
---
## 六、成功标准
### 6.1 功能完成度
- [ ] 所有P0功能100%实现
- [ ] P1功能至少80%实现
- [ ] 无阻塞性bug
### 6.2 用户体验
- [ ] 演示流程流畅，无明显卡顿
- [ ] 动画效果自然，符合预期
- [ ] 内容展示清晰，易于理解
### 6.3 演示效果
- [ ] 能够完整展示Agent协作过程
- [ ] 生成内容质量高，业务逻辑合理
- [ ] 观众能够理解系统价值
---
## 七、附录
### 7.1 参考资源
- 工作流定义：`web_frontend/doc/会展策划工作流.md`
- 演示内容：`web_frontend/data/会展策划/汽车展会展策划案_DEMO.md`
- Agent定义：`web_frontend/data/Agent_prompt/`
- 设计规范：`claude.md` (superdesign section)
### 7.2 关键决策点
需要与您确认的问题：
1. **技术栈选择**
- 倾向于React还是Vue？
- 是否需要SSR支持？
2. **演示节奏**
- 完整演示时长目标？(建议3-5分钟)
- 是否需要支持手动控制每个步骤？
3. **内容深度**
- 每个Agent输出内容的详细程度？
- 是否需要展示完整的prompt和response？
4. **视觉风格**
- 偏向科技感还是商务风？
- 颜色主题偏好？
5. **部署方式**
- 静态部署还是需要后端支持？
- 是否需要数据统计功能？
### 7.3 下一步行动
1. **立即行动**
- 确认技术方案
- 完善内容素材
- 搭建开发环境
2. **短期目标**（1周内）
- 完成核心功能开发
- 实现基础动画效果
3. **长期优化**
- 性能优化
- 用户反馈收集
- 迭代改进
---
*文档版本：v2.0*
*更新时间：2025-09-08*
*负责人：[待定]*

77
web_frontend/doc/网页结果生成.md
View File

@@ -1,77 +0,0 @@
# 会展策划多Agent演示系统 - 技术实施方案
## 项目定义
构建一个基于React的Web演示系统，实时展示多Agent协同生成会展策划方案的完整过程。
## 技术决策
- **框架**: React 18 + TypeScript
- **动画**: GSAP / https://animejs.com/
- **样式**: Tailwind CSS (参考字节跳动、Flowith、Raycast设计风格)
- **状态管理**: Zustand
- **构建工具**: Vite
## 演示参数
- **总时长**: 3分钟
- **文字生成速度**: 30-40字/秒
- **Agent Prompt展示**: 完整展示，逐步显示
- **交互控制**: 暂时不支持跳过，保证演示完整性
## 设计风格指南
- **视觉风格**: 简洁实用、年轻化、高端感
- **参考产品**: 火山引擎、Trea、Flowith、Raycast
- **核心特征**:
- 精致的微动画
- 清晰的信息层级
- 中性色调搭配品牌色
- 优雅的过渡效果
## 内容板块
网页的Page形式按照一级标题进行独立输出，每一个一级标题都是一个独立页面
分为
- 策划案
- 展会介绍与预期效果
- 营销方案
- 现场运营方案
- 预算与收益分析
- 风险评估与应急预案
这个六个页面是必须要创建的
## 演示流程
- 可以先出一个页面，上面有一个run的按钮
- 当点击run按钮的时候，开始执行mermaid的流程，每个流程独立输出对应Agent的Prompt，加一些延迟和loading动画，让它像终端生成一样生成每个内容的文字内容和图片内容
- 需要增加文字生成的动画
- 图片加载的时候，需要有loading转圈的动画，模拟延迟
## 整体目标
其实就是仿真模拟出一个多Agent生成各个方案的一个演示动画
## 页面内容完善
- 创建一个TODO清单，扩展每个一级标题中信息缺失和不完善的部分
- 让每个板块中的内容更加充实，符合现实业务场景，尽可能多
## 构建网页规范
- 在构建网页的时候需要满足参考claude.md中的superdesign规范
- 现代化网页，符合UX设计规范的交互
## Agent角色
**Agent的角色有**
1.信息检索专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/信息检索专家.md`
2.格式编辑专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/格式编辑专家.md`
3.会展策划专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/会展策划专家.md`
4.设计专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/设计师专家.md`
5.财务预算专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/财务预算专家.md`
6.活动执行专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/活动执行专家.md`
7.营销宣传专家:`web_frontend/data/Agent_prompt/会展营销宣传专家.md`

399
web_frontend/doc/详细实施计划.md
View File

@@ -1,399 +0,0 @@
# AI会展策划多Agent演示系统 - 详细实施计划
## 一、系统架构设计
### 1.1 核心模块划分
```
演示系统
├── 启动页模块
│ ├── 系统介绍
│ ├── Agent团队展示
│ └── 开始演示入口
├── 工作流演示模块
│ ├── Agent协作可视化
│ ├── 执行状态管理
│ ├── 内容生成动画
│ └── 进度控制
└── 结果展示模块
├── 策划方案展示
├── 内容导航
└── 导出功能
```
### 1.2 数据流设计
```javascript
// 演示流程时序
const demoSequence = {
phase1: {
duration: 60000, // 60秒
agents: [
{
id: 'retrieval',
startTime: 0,
duration: 8000,
prompt: '分析2024长三角新能源汽车市场现状...',
output: '市场调研报告：\n1. 产业规模：...\n2. 主要企业：...'
},
{
id: 'design',
startTime: 2000,
duration: 8000,
prompt: '设计展会视觉方案和空间布局...',
output: '设计方案：\n1. 主视觉：科技蓝绿配色...\n2. 展区布局：...'
},
{
id: 'budget',
startTime: 4000,
duration: 8000,
prompt: '制定展会预算方案...',
output: '预算方案：\n总预算：900万元\n收入预期：1200万元...'
}
]
},
phase2: {
duration: 60000,
coordinator: {
startTime: 12000,
duration: 10000,
prompt: '整合各专家意见，形成初步方案...',
output: '综合方案框架已生成...'
}
},
phase3: {
duration: 60000,
agents: [
{
id: 'format',
startTime: 24000,
duration: 8000,
prompt: '优化文档格式和结构...',
output: '格式优化完成，生成标准策划文档...'
},
{
id: 'execution',
startTime: 26000,
duration: 8000,
prompt: '制定执行计划和时间表...',
output: '执行计划：\nD-90：启动招商\nD-60：媒体推广...'
},
{
id: 'marketing',
startTime: 28000,
duration: 8000,
prompt: '设计营销推广方案...',
output: '营销策略：\n1. 线上：社交媒体矩阵\n2. 线下：行业展会推广...'
}
]
}
};
```
## 二、界面详细设计
### 2.1 启动页设计
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ [动画Logo] │
│ │
│ AI 会展策划多Agent系统 │
│ │
│ 7个专业Agent × 智能协作 × 3分钟演示 │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Agent 团队 │ │
│ │ 🔍信息检索 🎨设计 💰财务 📝格式 │ │
│ │ ⚡执行 📢营销 🎯协调 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 演示案例预览 │ │
│ │ 项目：2024长三角新能源汽车展 │ │
│ │ 规模：50,000㎡ | 350展商 | 50,000人次 │ │
│ │ 时长：约3分钟完整演示 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ [✨ 开始演示] [📖 了解更多] │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 2.2 工作流演示页设计
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI会展策划系统 ⏸暂停 ↻重置 00:45 / 03:00 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────── 工作流状态 ──────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ ①──→②──→③ │ │
│ │ ↘ ↓ ↙ │ │
│ │ ⑦ │ │
│ │ ↗ ↑ ↖ │ │
│ │ ④──→⑤──→⑥ │ │
│ │ │ │
│ │ ① 信息检索 ✓ ④ 格式编辑 ⚡ │ │
│ │ ② 设计专家 ✓ ⑤ 执行专家 ○ │ │
│ │ ③ 财务预算 ✓ ⑥ 营销专家 ○ │ │
│ │ ⑦ 策划协调 ⚡ │ │
│ └──────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────── 当前执行 ────────────────┐ │
│ │ 📝 格式编辑专家 │ │
│ │ Model: DeepSeek Chat Model4 │ │
│ │ │ │
│ │ [Prompt] │ │
│ │ 请根据前期收集的信息，优化文档格式... │ │
│ │ 要求： │ │
│ │ 1. 标准化章节结构 │ │
│ │ 2. 统一术语表达█ │ │
│ │ │ │
│ │ [输出] │ │
│ │ 正在优化文档结构... │ │
│ │ ✓ 第一章：策划案概述 │ │
│ │ ⚡ 第二章：展会介绍█ │ │
│ └──────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────── 内容预览 ────────────────┐ │
│ │ 📄 策划案概述 [████████] 100% │ │
│ │ 📄 展会介绍 [████░░░░] 45% │ │
│ │ 📄 营销方案 [░░░░░░░░] 0% │ │
│ │ 📄 现场运营 [░░░░░░░░] 0% │ │
│ │ 📄 预算分析 [░░░░░░░░] 0% │ │
│ │ 📄 风险评估 [░░░░░░░░] 0% │ │
│ └──────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 总进度 [████████████░░░░░░░░░░░░░░] 40% │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 2.3 动画效果设计
#### 2.3.1 Agent激活动画
```javascript
// Agent节点激活效果
const agentActivation = {
idle: {
scale: 1,
opacity: 0.6,
border: '2px solid #e5e5e5'
},
active: {
scale: 1.2,
opacity: 1,
border: '3px solid #3b82f6',
animation: 'pulse 2s infinite',
glow: '0 0 20px rgba(59, 130, 246, 0.5)'
},
completed: {
scale: 1,
opacity: 1,
border: '2px solid #10b981',
checkmark: '✓'
}
};
```
#### 2.3.2 文字生成动画
```javascript
// 打字机效果配置
const typewriterConfig = {
speed: 35, // 35字/秒
cursor: '█',
cursorBlink: 500, // 光标闪烁间隔
lineDelay: 100, // 换行延迟
punctuationDelay: 200 // 标点停顿
};
```
#### 2.3.3 工作流连线动画
```javascript
// 数据流动效果
const flowAnimation = {
path: 'M0,0 L100,0',
strokeDasharray: '5,5',
animation: 'flow 2s linear infinite',
gradient: 'linear-gradient(90deg, #3b82f6, #8b5cf6)'
};
```
## 三、具体实现步骤
### Phase 1: 数据准备（30分钟）
1. **Agent Prompt数据**
```javascript
const agentPrompts = {
retrieval: {
prompt: `作为信息检索专家，请分析以下需求：
1. 调研长三角地区新能源汽车产业现状
2. 收集主要参展商信息
3. 分析竞品展会数据
输出格式：结构化的市场分析报告`,
expectedOutput: `市场分析报告：
一、产业现状
- 长三角新能源汽车产量占全国40%
- 主要企业：特斯拉、蔚来、理想等
二、参展商分析
- 预计参展企业350家
- 国际品牌占比30%`
},
// ... 其他6个Agent的prompt
};
```
2. **生成内容数据**
```javascript
const generatedContent = {
overview: {
title: '策划案概述',
sections: [
{
subtitle: '展会背景',
content: '在全球碳中和目标推动下...',
images: ['image1.jpg']
}
]
},
// ... 其他5个板块
};
```
### Phase 2: 核心功能开发（2小时）
1. **演示控制器**
```javascript
class DemoController {
constructor() {
this.currentPhase = 0;
this.currentAgent = null;
this.elapsedTime = 0;
this.isPaused = false;
}
start() {
this.timer = setInterval(() => {
if (!this.isPaused) {
this.tick();
}
}, 100);
}
tick() {
this.elapsedTime += 100;
this.updateAgentStates();
this.updateContent();
this.updateProgress();
}
}
```
2. **Agent状态管理**
```javascript
class AgentManager {
activateAgent(agentId) {
// 1. 更新视觉状态
// 2. 显示Prompt
// 3. 开始输出动画
// 4. 更新工作流连线
}
completeAgent(agentId) {
// 1. 标记完成
// 2. 传递数据到下一个Agent
// 3. 更新进度
}
}
```
3. **内容生成器**
```javascript
class ContentGenerator {
typeWriter(text, element, speed = 35) {
let index = 0;
const interval = setInterval(() => {
if (index < text.length) {
element.textContent += text[index];
index++;
} else {
clearInterval(interval);
}
}, 1000 / speed);
}
}
```
### Phase 3: UI实现（1小时）
1. **使用单HTML文件架构**
2. **集成Tailwind CSS**
3. **实现响应式布局**
4. **添加动画效果**
### Phase 4: 测试优化（30分钟）
1. **时序调试**
2. **动画流畅度优化**
3. **内容完整性检查**
4. **交互响应测试**
## 四、关键技术点
### 4.1 状态同步
- 使用单一状态源管理所有Agent状态
- 确保动画与数据同步
- 实时更新UI反馈
### 4.2 性能优化
- 使用requestAnimationFrame优化动画
- 懒加载图片资源
- 防抖处理用户交互
### 4.3 用户体验
- 平滑的过渡动画
- 清晰的进度指示
- 可控的演示节奏
## 五、交付标准
1. **功能完整性**
- 完整的3分钟演示流程
- 7个Agent全部展示
- 6个内容板块生成
2. **视觉效果**
- 流畅的动画效果
- 符合设计规范的UI
- 响应式布局适配
3. **代码质量**
- 模块化设计
- 注释完整
- 易于维护扩展
## 六、时间安排
总计：4小时
- 0:00-0:30 数据准备
- 0:30-2:30 核心功能开发
- 2:30-3:30 UI实现
- 3:30-4:00 测试优化
## 七、风险控制
1. **时序控制风险**
- 方案：预设固定时间节点
- 备选：手动控制模式
2. **动画性能风险**
- 方案：降级处理
- 备选：减少并发动画
3. **内容展示风险**
- 方案：预加载所有内容
- 备选：分段加载

336
web_frontend/exhibition-demo/src/data/terminalSimulations/energy.ts Normal file
View File

@@ -0,0 +1,336 @@
import { Agent } from '@/store/demoStore';
import { SimulationData } from './index';
// 能源订单班专属Agent配置
const energyAgents: Agent[] = [
{
id: 'energy_plc_engineer',
name: 'PLC工程师',
icon: '⚙️',
avatar: '/data/订单班文档资料/能源/agent头像/PLC工程师.jpg',
model: 'GPT-4',
role: '系统控制逻辑设计',
status: 'waiting',
},
{
id: 'energy_vision_engineer',
name: '机器视觉识别工程师',
icon: '📷',
avatar: '/data/订单班文档资料/能源/agent头像/机器视觉识别工程师.jpeg',
model: 'GPT-4',
role: 'AOI缺陷检测',
status: 'waiting',
},
{
id: 'energy_vision_technician',
name: '机器视觉识别技术员',
icon: '🔍',
avatar: '/data/订单班文档资料/能源/agent头像/机器视觉识别技术员.jpeg',
model: 'GPT-4',
role: '视觉系统调试',
status: 'waiting',
},
{
id: 'energy_robot_engineer',
name: '机器人调试工程师',
icon: '🤖',
avatar: '/data/订单班文档资料/能源/agent头像/机器人调试工程师.jpg',
model: 'GPT-4',
role: '机器人分拣协同',
status: 'waiting',
},
];
export const energySimulation = (): SimulationData => ({
orderClassId: 'energy',
orderClassName: '能源',
projectTitle: '光伏晶硅电池片AOI检测与分拣单元',
agents: energyAgents,
startupSequence: [
{ type: 'info', content: '🚀 启动光伏AOI检测与智能分拣系统...' },
{ type: 'system', content: '初始化工业自动化多Agent协作框架' },
{ type: 'success', content: '✓ 系统核心加载完成' },
{ type: 'system', content: '加载专业知识库: PLC控制/机器视觉/工业机器人/质量追溯' },
{ type: 'progress', content: '████████████████████ 100%', duration: 1500 },
{ type: 'success', content: '✓ 知识库加载完成' },
{ type: 'info', content: '连接工业设备通讯...' },
{ type: 'system', content: '├─ Siemens S7-1500 PLC (Profinet)' },
{ type: 'system', content: '├─ Cognex In-Sight D900 视觉系统' },
{ type: 'system', content: '├─ ABB IRB 1200 六轴机器人' },
{ type: 'system', content: '└─ MES系统 (OPC UA)' },
{ type: 'success', content: '✓ 设备通讯连接成功' },
{ type: 'warning', content: '⚡ 检测到生产需求: PERC/TopCon单晶硅电池片质检' },
{ type: 'info', content: '核心特点: 丝印后AOI缺陷检测，智能分拣，全程追溯' },
{ type: 'info', content: '技术指标: 节拍≥3600片/h，漏检≤0.3%，误检≤0.5%' },
{ type: 'info', content: '正在分配4位专业Agent...' },
],
agentSequence: [
// Agent 1: PLC工程师
{
agent: () => energyAgents[0],
outputs: [
{ type: 'system', content: '⚙️ PLC工程师 正在设计系统控制逻辑...' },
{ type: 'info', content: '基于Siemens S7-1500设计主控系统架构' },
{ type: 'progress', content: '分析中...', duration: 1000 },
{ type: 'success', content: '✓ 硬件平台: Siemens SIMATIC S7-1500 (CPU 1512C-1 PN)' },
{ type: 'success', content: '✓ 通讯协议: Profinet（设备层）+ OPC UA（MES层）' },
{ type: 'success', content: '✓ 开发环境: TIA Portal V1x，梯形图+FBD编程' },
{ type: 'info', content: '' },
{
type: 'image',
content: '⚙️ PLC控制系统架构',
imageSrc: '/data/订单班文档资料/能源/notion文稿/image/PLC示意图.jpg',
imageAlt: 'Siemens S7-1500 PLC控制系统'
},
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '核心控制逻辑设计:' },
{ type: 'output', content: ' 1. 启停与安全联锁' },
{ type: 'output', content: ' • 启动按钮SB1 + 停止SB2 + 急停ES + 安全门GS' },
{ type: 'output', content: ' • 过载保护FR + 负压检测VS → 运行允许RUN_EN' },
{ type: 'output', content: ' • 异常触发：立即断电 + 撤销握手 + 三色灯报警' },
{ type: 'output', content: ' 2. 来料检测与高精定位' },
{ type: 'output', content: ' • PE1入口光电 → 输送至定位工位 → PE2到位信号' },
{ type: 'output', content: ' • 伺服对中机构精度±0.1mm + 真空定位台锁定' },
{ type: 'output', content: ' 3. 相机握手与结果锁存' },
{ type: 'output', content: ' • Cam_Trig上升沿触发 → 300ms超时保护' },
{ type: 'output', content: ' • R2..R0三位二进制码：000=OK, 001=RW, 010=NG, 111=UNCERTAIN' },
{ type: 'output', content: ' 4. 机器人协同分拣' },
{ type: 'output', content: ' • PartReady就位 + RobotReady响应 → StartAllow启动' },
{ type: 'output', content: ' • PickDone完成脉冲 → 清握手信号 → 续行输送' },
{ type: 'output', content: ' 5. 追溯数据上报' },
{ type: 'output', content: ' • 批次号+片ID+检测分值+缺陷图像 → OPC UA上传MES' },
{ type: 'output', content: ' • 网络异常→本地RingBuffer缓存≥5000片 + 定时补发' },
{ type: 'output', content: ' 6. 异常处理与降级' },
{ type: 'output', content: ' • 相机超时→人工复判模式（所有片送复判仓）' },
{ type: 'output', content: ' • 机器人故障→RobotFault报警 + 停机' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: 'I/O配置分配:' },
{ type: 'output', content: ' 输入: SB1/SB2/ES/GS/FR/VS(安全链) + PE1/PE2(定位) + Cam信号 + Robot信号' },
{ type: 'output', content: ' 输出: KM1(输送) + SV1/SV2(夹具) + Cam_Trig + StartAllow/PartReady + 三色灯/蜂鸣' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'success', content: '✓ PLC控制逻辑架构设计完成，支持3600片/h节拍' },
]
},
// Agent 2: 机器视觉识别工程师
{
agent: () => energyAgents[1],
outputs: [
{ type: 'system', content: '📷 机器视觉识别工程师 正在设计AOI缺陷检测系统...' },
{ type: 'info', content: '基于Cognex In-Sight D900深度学习相机设计视觉方案' },
{ type: 'progress', content: '方案设计中...', duration: 1200 },
{ type: 'success', content: '✓ 相机平台: Cognex In-Sight D900深度学习系列' },
{ type: 'success', content: '✓ 镜头配置: 25-35mm远心镜头（抑制边缘畸变）' },
{ type: 'success', content: '✓ 光源方案: 矩形漫射顶光 + 同轴光（交叉偏振抑制反射）' },
{ type: 'success', content: '✓ 触发模式: PLC硬件触发（Cam_Trig上升沿）' },
{ type: 'success', content: '✓ 结果回传: Profinet I/O（实时R2..R0）+ TCP（缺陷掩膜）' },
{ type: 'info', content: '' },
{
type: 'image',
content: '📷 Cognex In-Sight D900视觉系统',
imageSrc: '/data/订单班文档资料/能源/notion文稿/image/机器视觉相机图片.jpg',
imageAlt: 'Cognex深度学习视觉相机'
},
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: 'AOI检测分级逻辑（深度学习ViDi模型）:' },
{ type: 'output', content: ' • 严重缺陷（NG）：断栅、漏印、连锡 → 报废' },
{ type: 'output', content: ' • 轻微缺陷（RW）：拖浆、脏污、刮伤、崩边 → 复判' },
{ type: 'output', content: ' • 无缺陷（OK）：外观合格 → 良品' },
{ type: 'output', content: ' • 不确定（UNCERTAIN）：模型无法明确判断 → 人工审核' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '成像质量指标:' },
{ type: 'output', content: ' • 灰度分布: 银浆均值180±10，硅基底40±5' },
{ type: 'output', content: ' • 景深控制: F/#≥8，工作距离倾角<0.1°' },
{ type: 'output', content: ' • 清晰度: MTF@10lp/mm对比度≥0.3' },
{ type: 'output', content: ' • 运动冻结: 外触发频闪100-200µs，抖动<1ms' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '深度学习模型训练策略:' },
{ type: 'output', content: ' • 数据集: OK≥5000样本，每类缺陷≥2000样本' },
{ type: 'output', content: ' • 划分: 训练/验证/测试 = 6:2:2' },
{ type: 'output', content: ' • 增强: 旋转±5°、亮度±10%、高斯噪声σ≤3' },
{ type: 'output', content: ' • 调参目标: NG召回率≥99.5%，漏检≤0.3%，OK误检≤0.5%' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '推理性能预算（≤300ms总时长）:' },
{ type: 'output', content: ' • 采集: 10ms + 预处理: 20ms' },
{ type: 'output', content: ' • 推理: ≤180ms + 结果打包: 20ms' },
{ type: 'output', content: ' • 下发: 20ms → Cam_Done置位' },
{ type: 'info', content: '' },
{
type: 'image',
content: '🔬 光伏电池片检测应用场景',
imageSrc: '/data/订单班文档资料/能源/notion文稿/image/光伏面板生成画面.jpg',
imageAlt: '光伏电池片AOI检测应用'
},
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'success', content: '✓ AOI视觉检测系统设计完成，满足≤300ms检测时长要求' },
]
},
// Agent 3: 机器视觉识别技术员
{
agent: () => energyAgents[2],
outputs: [
{ type: 'system', content: '🔍 机器视觉识别技术员 正在执行系统调试与验收...' },
{ type: 'info', content: '对视觉系统进行光学标定、模型优化和性能验证' },
{ type: 'progress', content: '调试中...', duration: 1000 },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '1. 光学与成像调试:' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 光源优化: 同轴光+漫射顶光，交叉偏振角≈90°' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 曝光调整: 银浆灰度180±10，硅基底40±5' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 景深验证: F/#=8，工作距离稳定，倾角<0.1°' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 运动冻结: 频闪脉宽150µs，触发抖动<1ms' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '2. 标定与几何校正:' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 内参标定: 棋盘格校正焦距、主点、畸变系数' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 外参标定: 手眼标定重投影误差<0.3mm' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 像素映射: px2mm比例+透视矫正矩阵 → 存档备份' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '3. 深度学习模型优化:' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 类别设计: OK/RW/NG/UNCERTAIN四层级' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 缺陷子类: 断栅、漏印、连锡、拖浆、脏污、划伤、崩边（7类）' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 数据增强: 几何+光照扰动（保持缺陷语义）' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 阈值调参: NG召回99.5%、漏检0.3%、OK误检0.5%' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '4. 缺陷库与标注规范:' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 断栅/漏印: 连通域断开长度≥栅线节距40%' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 拖浆: 扩散宽度≥0.1mm' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 崩边: 缺口深度≥0.15mm' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 标注一致性: Cohen\'s kappa≥0.8，双人互审+仲裁' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '5. 与PLC/机器人联调:' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 时序测量: Cam_Trig→Cam_Done P95≤220ms，P99≤280ms' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 握手验证: 300ms窗口内PLC锁存R2..R0结果' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 节拍优化: Ping-Pong双工位，解耦相机处理与机械节拍' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '6. 性能验收（10000片连续生产测试）:' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 漏检率: 0.28%（目标≤0.3%）✓' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 误检率: 0.47%（目标≤0.5%）✓' },
{ type: 'output', content: ' ✓ UNCERTAIN: 0.9%（目标≤1%）✓' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 帧丢失率: 0%，相机温升: 12℃' },
{ type: 'output', content: ' ✓ Gage R&R（重复性/再现性）: 8.5%（≤10%）✓' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'success', content: '✓ 视觉系统调试完成，性能指标全部达标' },
]
},
// Agent 4: 机器人调试工程师
{
agent: () => energyAgents[3],
outputs: [
{ type: 'system', content: '🤖 机器人调试工程师 正在配置智能分拣系统...' },
{ type: 'info', content: '基于ABB IRB 1200-7/0.7六轴机器人设计分拣方案' },
{ type: 'progress', content: '配置中...', duration: 1000 },
{ type: 'success', content: '✓ 机器人平台: ABB IRB 1200-7/0.7（重复精度±0.02mm）' },
{ type: 'success', content: '✓ 控制柜: OmniCore C30' },
{ type: 'success', content: '✓ 末端执行器: 真空吸具（可调负压）' },
{ type: 'success', content: '✓ 通讯接口: Profinet Device（与PLC握手）' },
{ type: 'success', content: '✓ 编程语言: RAPID（ABB专用）' },
{ type: 'info', content: '' },
{
type: 'image',
content: '🤖 ABB IRB 1200六轴机器人',
imageSrc: '/data/订单班文档资料/能源/notion文稿/image/工业机器人图片.jpg',
imageAlt: 'ABB IRB 1200工业机器人'
},
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: 'I/O信号映射:' },
{ type: 'output', content: ' 输入: diStartAllow←Q0.4，diPartReady←Q0.5，diPLC_Reset←Q0.6' },
{ type: 'output', content: ' diR0/R1/R2←检测结果位（000=OK, 001=RW, 010=NG）' },
{ type: 'output', content: ' 输出: doRobotReady→I1.5，doPickDone→I1.6，doRobotFault→I1.7' },
{ type: 'output', content: ' doVacOn/Off→末端真空控制' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '分拣路径规划:' },
{ type: 'output', content: ' pHome: [0,0,500] → 安全待命位' },
{ type: 'output', content: ' pPick: [250,0,80] → 定位台取片位' },
{ type: 'output', content: ' pOK: [600,200,120] → 良品料盘（OK分拣）' },
{ type: 'output', content: ' pRW: [600,0,120] → 复判料盘（RW复判）' },
{ type: 'output', content: ' pNG: [600,-200,120] → 报废料箱（NG淘汰）' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: 'RAPID程序逻辑:' },
{ type: 'output', content: ' 1. 初始化: SetDO doRobotReady,1（就绪信号）' },
{ type: 'output', content: ' 2. 等待: WaitUntil diStartAllow=1 AND diPartReady=1' },
{ type: 'output', content: ' 3. 取片: MoveJ pPick → SetDO doVacOn,1（吸附0.10s）' },
{ type: 'output', content: ' 4. 读结果: result = diR2*4 + diR1*2 + diR0*1' },
{ type: 'output', content: ' 5. 分拣: SELECT result → 000:pOK, 001:pRW, 010:pNG' },
{ type: 'output', content: ' 6. 放件: SetDO doVacOn,0（释放0.05s）' },
{ type: 'output', content: ' 7. 完成: PulseDO doPickDone,0.20（完成脉冲→PLC续行）' },
{ type: 'output', content: ' 8. 异常: TRAP TrapFault → SetDO doRobotFault,1' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '时序协同要点:' },
{ type: 'output', content: ' • PLC在RobotReady=1 & PartReady=1 & StartAllow=1时允许取片' },
{ type: 'output', content: ' • doPickDone脉冲→PLC清PartReady/StartAllow并续行下一片' },
{ type: 'output', content: ' • 报警时doRobotFault=1，PLC紧急停机' },
{ type: 'output', content: ' • PLC复位脉冲→机器人ResetErrors后恢复运行' },
{ type: 'info', content: '' },
{
type: 'image',
content: '🔧 输送与治具系统',
imageSrc: '/data/订单班文档资料/能源/notion文稿/image/输送与治具.jpg',
imageAlt: '边夹式输送线与伺服对中治具'
},
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '系统集成测试（3600片/h节拍验证）:' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 单片循环时间: 0.98s（≤1.0s目标）' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 取片成功率: 99.97%（3次吸取失败/10000片）' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 分拣准确率: 100%（R2..R0解析无误）' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 握手响应: StartAllow→PickDone平均1.2s' },
{ type: 'output', content: ' ✓ 异常恢复: PLC_Reset脉冲清除故障<2s' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'success', content: '✓ 机器人分拣系统集成完成，节拍性能达标' },
]
},
],
completionSequence: [
{ type: 'system', content: '=' .repeat(70) },
{ type: 'success', content: '🎉 光伏晶硅电池片AOI检测与分拣单元 生成完成！' },
{ type: 'system', content: '=' .repeat(70) },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '🎯 核心技术优势:' },
{ type: 'success', content: '✓ PLC主控: Siemens S7-1500高可靠架构，安全联锁+降级模式' },
{ type: 'success', content: '✓ 深度学习AOI: Cognex In-Sight D900，漏检≤0.3%，误检≤0.5%' },
{ type: 'success', content: '✓ 智能分拣: ABB IRB 1200六轴协同，±0.02mm重复精度' },
{ type: 'success', content: '✓ 全程追溯: OPC UA实时上报MES，本地缓存≥5000片' },
{ type: 'success', content: '✓ 节拍性能: 3600片/小时，单片循环<1.0s' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '📊 性能指标验收:' },
{ type: 'success', content: '✓ 检测准确率: 漏检0.28%，误检0.47%，UNCERTAIN 0.9%' },
{ type: 'success', content: '✓ 分拣成功率: 99.97%（取片失败率0.03%）' },
{ type: 'success', content: '✓ 推理时延: P95≤220ms，P99≤280ms（≤300ms目标）' },
{ type: 'success', content: '✓ 系统可靠性: 24h老化测试0帧丢失，温升<15℃' },
{ type: 'info', content: '' },
{
type: 'image',
content: '🌞 光伏产业应用场景',
imageSrc: '/data/订单班文档资料/能源/notion文稿/image/光伏面板室外场景图片.jpg',
imageAlt: '光伏电池片产线应用'
},
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '🔧 系统集成架构:' },
{ type: 'output', content: ' • 控制层: S7-1500 PLC（梯形图+FBD）' },
{ type: 'output', content: ' • 视觉层: Cognex D900（ViDi深度学习模型）' },
{ type: 'output', content: ' • 执行层: ABB IRB 1200（RAPID分拣程序）' },
{ type: 'output', content: ' • 通讯层: Profinet（实时）+ OPC UA（MES）' },
{ type: 'output', content: ' • 追溯层: 批次号+片ID+缺陷掩膜→数据库' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '💡 创新亮点:' },
{ type: 'output', content: ' • 深度学习缺陷分类：7类缺陷（断栅/漏印/连锡/拖浆/脏污/划伤/崩边）' },
{ type: 'output', content: ' • Ping-Pong双工位：解耦相机推理与机械节拍，提升30%产能' },
{ type: 'output', content: ' • 降级运行模式：相机异常→人工复判，保证产线不停机' },
{ type: 'output', content: ' • 本地缓存追溯：网络故障时5000片缓存+定时补发，数据零丢失' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'info', content: '📋 交付物清单:' },
{ type: 'output', content: ' 1. PLC程序（TIA Portal工程文件 + 梯形图/FBD源码）' },
{ type: 'output', content: ' 2. 机器人程序（RAPID模块 + 路径坐标配置）' },
{ type: 'output', content: ' 3. 视觉模型（ViDi训练权重 + 标定文件 + 数据集v1.2）' },
{ type: 'output', content: ' 4. 通讯配置（Profinet GSD + OPC UA节点表）' },
{ type: 'output', content: ' 5. 系统文档（电气图纸 + I/O清单 + 调试报告 + 验收记录）' },
{ type: 'info', content: '' },
{ type: 'success', content: '✅ 完整方案已保存至: /projects/PV_AOI_Sorting_System.pdf' },
{ type: 'info', content: '📄 附件包含: 控制程序、视觉模型、机器人代码、系统文档、验收报告' },
{ type: 'system', content: '' },
{ type: 'info', content: '🔗 系统已就绪，可投入PERC/TopCon电池片产线质检使用' },
]
});

2
web_frontend/exhibition-demo/src/data/terminalSimulations/index.ts
View File

@@ -9,6 +9,7 @@ import { foodSimulation } from './food';
import { visualSimulation } from './visualDesign';
import { civilEngineeringSimulation } from './civilEngineering';
import { healthSimulation } from './health';
import { energySimulation } from './energy';
// 终端行类型定义
export interface TerminalLine {
@@ -51,6 +52,7 @@ export const simulationMap: Record<string, SimulationGenerator> = {
visual: visualSimulation, // 视觉设计
civil: civilEngineeringSimulation, // 土木
health: healthSimulation, // 大健康
energy: energySimulation, // 能源
// 其他订单班暂未实现，缺少agent prompt和头像数据
};

48
web_frontend/web_result/README.md
View File

@@ -28,7 +28,7 @@ web_result/
│ ├── huagong/ # 化工订单班（待开发）
│ ├── huanbao/ # 环保订单班（待开发）
│ ├── jiaotong/ # 交通物流订单班（待开发）
│ ├── nengyuan/ # 能源订单班（待开发）
│ ├── nengyuan/ # 能源订单班（终端模拟已完成，网页待开发）
│ ├── shijue/ # 视觉设计订单班（待开发）
│ ├── tumu/ # 土木订单班（待开发）
│ ├── zhineng-dev/ # 智能开发订单班（待开发）
@@ -60,6 +60,8 @@ node app.js
- 文旅订单班：http://localhost:4155/order-class/wenlu
- 食品订单班：http://localhost:4155/order-class/food
**注：能源订单班终端模拟已完成，可在展示系统中查看Agent协作流程**
## 📝 文件管理原则
### 重要原则
@@ -134,10 +136,20 @@ cp -r order-classes/wenlu/* order-classes/新订单班/
## 📊 当前进度
### 网页展示进度
- ✅ 文旅订单班（100%完成）
- ✅ 食品订单班（100%完成）
- ⏳ 其他10个订单班（待开发）
### 终端模拟进度
- ✅ 文旅订单班（终端模拟已完成）
- ✅ 食品订单班（终端模拟已完成）
- ✅ 视觉设计订单班（终端模拟已完成）
- ✅ 土木订单班（终端模拟已完成）
- ✅ 大健康订单班（终端模拟已完成）
- ✅ 能源订单班（终端模拟已完成）← **最新完成**
- ⏳ 其他6个订单班（终端模拟待开发）
## 🛠️ 技术栈
- Node.js + Express
@@ -146,10 +158,42 @@ cp -r order-classes/wenlu/* order-classes/新订单班/
- 原生JavaScript
- Font Awesome图标
## 🖥️ 终端模拟系统
### 系统位置
终端模拟系统位于：`web_frontend/exhibition-demo/src/data/terminalSimulations/`
### 已完成的终端模拟
1. **文旅订单班** (`wenlu.ts`) - 2024长三角新能源汽车博览会
2. **食品订单班** (`food.ts`) - 青莳轻食店铺经营方案
3. **视觉设计订单班** (`visualDesign.ts`) - 非遗文化纪录片AIGC制作
4. **土木订单班** (`civilEngineering.ts`) - 物流输送线节拍优化PLC与机器人联调
5. **大健康订单班** (`health.ts`) - 心理咨询服务全流程方案
6. **能源订单班** (`energy.ts`) - 光伏晶硅电池片AOI检测与分拣单元 ← **最新完成**
### 能源订单班特点
- **项目主题**：光伏晶硅电池片印后AOI检测与分拣单元
- **核心技术**：PLC控制 + 机器视觉深度学习 + 六轴机器人分拣 + 质量追溯
- **Agent配置**：4个工业自动化专家
- ⚙️ PLC工程师（Siemens S7-1500控制系统设计）
- 📷 机器视觉识别工程师（Cognex D900深度学习AOI检测）
- 🔍 机器视觉识别技术员（系统调试与性能验收）
- 🤖 机器人调试工程师（ABB IRB 1200智能分拣）
- **技术指标**：节拍≥3600片/h，漏检≤0.3%，误检≤0.5%
- **创新亮点**：
- 深度学习缺陷分类（7类缺陷识别）
- Ping-Pong双工位（提升30%产能）
- 降级运行模式（相机异常时保证产线不停机）
- 全程质量追溯（OPC UA实时上报MES）
### 终端模拟使用方法
在展示系统中选择对应订单班，即可查看完整的Agent协作流程动画演示。
## 📞 问题反馈
如有问题，请检查：
1. 端口是否为4155
2. 文件路径是否正确
3. routes.yaml配置是否正确
4. 依赖是否已安装
4. 依赖是否已安装
5. 终端模拟文件是否已正确导入到 `index.ts`

1
web_frontend/web_result/order-classes/food/images Symbolic link
View File

@@ -0,0 +1 @@
../../../../data/订单班文档资料/食品/notion文稿/image

2203
web_frontend/web_result/order-classes/food/index.html
View File

File diff suppressed because it is too large Load Diff