#  DuoduoAgent(多多智能体_演示版) - 12个订单班演示构建计划

## 项目概述

### 定义
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。

### 核心价值
- 🎯 **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
- 🚀 **快速成长**: 通过智能体协作，加速学生技能提升
- 💼 **就业导向**: 直接对接企业需求，提高就业成功率

## 当前进度状态

### ✅ 已完成（1/12）
- **文旅订单班**: 完整的演示系统（展会策划案例）
  - n8n工作流可视化
  - 7个专业AI Agent协作
  - 完整的前端展示页面

### 📝 文档已准备（3/12）
在 `doc/notion文档资料/` 目录下：
- **财经商贸**: 文档和图片素材已准备
- **食品**: 文档和图片素材已准备
- **智能开发**: 文档和图片素材已准备

### ⏳ 待准备（8/12）
需要准备文档和案例的订单班：
- 智能制造
- 视觉设计
- 交通物流
- 土木水利
- 大健康
- 能源
- 化工
- 环保

## 项目技术架构

### 现有结构
```
2025-09-08_n8nDEMO演示/
├── n8n-n8n-1.109.2/           # n8n工作流引擎（中文版）
├── web_frontend/
│   ├── exhibition-demo/       # React智能体执行过程模拟
│   └── web_result/           # 生成结果展示页面
└── doc/
    └── notion文档资料/        # 各订单班素材
        ├── 财经商贸/
        ├── 食品/
        └── 智能开发/
```

### 技术栈
- **后端**: n8n工作流引擎 (Node.js + TypeScript)
- **前端演示**: React 18 + TypeScript + Vite
- **结果展示**: HTML5 + Tailwind CSS + GSAP
- **运行端口**:
  - n8n: 5678
  - React演示: 4173
  - 结果展示: 静态HTML

## 12个订单班规划

### 订单班列表与特色定位

| 序号 | 订单班名称 | 状态 | 核心场景 | AI Agent特色 |
|------|------------|------|----------|--------------|
| 1 | 文旅 | ✅ 完成 | 展会策划 | 7个协作Agent |
| 2 | 财经商贸 | 📝 文档就绪 | 待定 | 待设计 |
| 3 | 食品 | 📝 文档就绪 | 待定 | 待设计 |
| 4 | 智能开发 | 📝 文档就绪 | 待定 | 待设计 |
| 5 | 智能制造 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
| 6 | 视觉设计 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
| 7 | 交通物流 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
| 8 | 土木水利 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
| 9 | 大健康 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
| 10 | 能源 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
| 11 | 化工 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |
| 12 | 环保 | ⏳ 待准备 | 待定 | 待设计 |

## 技术挑战与解决方案

### 🔴 当前痛点
1. **多端部署复杂**
   - 三个独立前端项目
   - 需要频繁切换目录
   - 启动流程繁琐

2. **开发效率低下**
   - 每个项目单独启动
   - 缺乏统一管理工具
   - 调试困难

### 💡 建议解决方案

#### 方案一：统一启动脚本
创建一个主控脚本，一键启动所有服务：
```bash
#!/bin/bash
# start-all.sh
./start-n8n.sh &
./start-react-demo.sh &
./start-web-result.sh &
```

#### 方案二：Docker Compose编排
使用容器化部署，简化环境配置：
```yaml
version: '3'
services:
  n8n:
    build: ./n8n-n8n-1.109.2
    ports: ["5678:5678"]
  react-demo:
    build: ./web_frontend/exhibition-demo
    ports: ["4173:4173"]
  web-result:
    build: ./web_frontend/web_result
    ports: ["8080:80"]
```

#### 方案三：Monorepo架构优化
将所有前端项目整合到一个Monorepo中，使用Turborepo或Nx管理。

## 实施计划

### 第一阶段：完善现有文档（1周）
- [ ] 整理财经商贸订单班演示方案
- [ ] 整理食品订单班演示方案
- [ ] 整理智能开发订单班演示方案
- [ ] 统一演示模板和规范

### 第二阶段：快速原型开发（2周）
- [ ] 基于文旅模板，快速复制3个已有文档的订单班
- [ ] 调整每个订单班的Agent角色设定
- [ ] 定制化各行业的演示内容
- [ ] 测试和优化用户体验

### 第三阶段：批量生产（3周）
- [ ] 收集剩余8个订单班的需求和素材
- [ ] 设计各订单班的核心场景
- [ ] 批量开发剩余演示系统
- [ ] 统一部署和测试

### 第四阶段：部署优化（1周）
- [ ] 实施统一启动方案
- [ ] 优化部署流程
- [ ] 性能测试和调优
- [ ] 编写使用文档

## 成功标准

### 功能要求
- ✅ 12个订单班都有完整的演示系统
- ✅ 每个系统都能展示AI Agent协作过程
- ✅ 生成的结果符合各行业特点
- ✅ 用户体验流畅，视觉效果专业

### 技术要求
- ✅ 一键启动所有服务
- ✅ 部署流程简化到3步以内
- ✅ 支持快速切换不同订单班演示
- ✅ 代码复用率达到80%以上

### 业务要求
- ✅ 能够清晰展示多多智能体的价值
- ✅ 帮助学生理解技能提升路径
- ✅ 支持销售团队的演示需求
- ✅ 可扩展到更多订单班

## 资源需求

### 人力资源
- 前端开发：1-2人
- 内容策划：1人
- UI设计：1人（复用现有设计）
- 测试：1人

### 时间预估
- 总工期：6-7周
- 关键里程碑：
  - 第2周：3个订单班上线
  - 第4周：6个订单班上线
  - 第7周：全部12个订单班上线

## 风险管理

### 主要风险
1. **内容风险**: 8个订单班缺少素材
   - 缓解措施：提前与业务团队沟通，收集需求

2. **技术风险**: 部署复杂度增加
   - 缓解措施：早期实施统一部署方案

3. **时间风险**: 工期延误
   - 缓解措施：优先完成核心订单班，分批交付

## 下一步行动

### 立即行动（本周）
1. 评审并完善本计划文档
2. 确定3个已有文档订单班的演示方案
3. 搭建统一启动脚本的原型

### 短期行动（2周内）
1. 完成3个订单班的演示开发
2. 收集剩余8个订单班的需求
3. 制定详细的开发排期

### 长期行动（1个月）
1. 完成所有12个订单班演示
2. 部署到生产环境
3. 收集用户反馈并迭代优化

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*最后更新：2025-09-26*
*负责人：[待指定]*
*状态：规划中*