# Project: 展会策划 AI 多智能体协作演示系统 + n8n 中文版工作流平台
_Last updated: 2025-09-29_

## Pinned（仅高置信"必须遵守"写入；受保护不可修订）
- ⚠️ 必须使用 pnpm（不能用 npm/yarn）
- ⚠️ n8n 命令在 n8n-n8n-1.109.2/ 目录执行
- ⚠️ 提交前必须运行 lint 和 typecheck
- ⚠️ Git 提交到 My_N8N 分支（自动化）
- ⚠️ n8n 运行端口: 5678，展会演示系统运行端口: 4173，食品订单班运行端口: 4174
- ⚠️ 项目核心目标：演示 AI 多智能体协作进行展会策划，基于 n8n 工作流平台
- ⚠️ 多订单班演示系统架构：使用单一exhibition-demo项目，动态切换12个订单班
- ⚠️ 数据存储方案：使用JSON文件存储所有订单班配置，不使用SQLite数据库
- ⚠️ 结果页面架构：采用混合模板方案（1个基础模板 + 动态内容加载）

## Decisions（按时间顺序追加，历史不可改）
- 2025-09-07: 确定使用 n8n-1.109.2 版本进行完整中文化（理由：成熟稳定版本，功能完整）
- 2025-09-08: 决定创建展会策划 AI 多智能体演示系统（理由：展示AI协作能力）
- 2025-09-08: 采用 React 18 + TypeScript + Tailwind CSS 技术栈（理由：现代化前端架构）
- 2025-09-09: 创建专门的展会展示页面集合（理由：完整的展示体验）
- 2025-09-26: 创建 duoduo_Multiple_Agents 分支用于多智能体展示（理由：功能演示需要）
- 2025-09-28: 确定食品订单班采用"青莳轻食"中高端轻食店铺经营案例（理由：强调营养科学和食品安全差异化）
- 2025-09-28: 将采用基于文旅订单班的成功模板进行快速复制开发策略（理由：已验证框架可实现90%代码复用）
- 2025-09-28: 确定多订单班演示系统使用单一exhibition-demo项目架构（理由：统一管理，动态切换12个订单班）
- 2025-09-28: 确定数据存储使用JSON文件而非SQLite数据库（理由：避免复杂度，简化配置管理）
- 2025-09-28: 确定页面跳转机制使用URL参数方式（理由：格式/web_result/?orderClass=food，可配合sessionStorage存储详细数据）
- 2025-09-28: 确定结果页面采用混合模板方案（理由：1个基础模板 + 动态内容加载，特殊订单班可定制组件）
- 2025-09-28: 决定暂不实施Docker Compose方案（理由：现阶段项目架构已简化为单项目+JSON配置，避免过度工程化，专注核心功能开发）
- 2025-09-29: 确定将orderClasses.json移动到exhibition-demo项目的data目录（理由：需求模板数据与演示系统紧密耦合，便于动态加载）

## TODO（权威待办清单）
- [P1][OPEN][#1] 优化 Duoduo Agent 设计系统的用户交互体验
- [P1][OPEN][#2] 完善多智能体协作流程的错误处理机制
- [P2][OPEN][#3] 添加更多展会类型的模板支持
- [P2][OPEN][#4] 验证所有展示页面的可用性
- [P1][OPEN][#14] 准备食品订单班Agent头像和UI素材（Context：需要7个Agent形象设计）
- [P0][OPEN][#17] 设计每个订单班的专属AI Agent组合（Context：基于12个订单班场景）
- [P1][OPEN][#18] 基于文旅模板创建可复用开发框架（Context：支持快速部署新订单班）
- [P0][OPEN][#20] 开发财经商贸订单班演示系统（Context：优先开发重点演示场景）
- [P0][OPEN][#41] 开发智能开发订单班演示系统（Context：优先开发重点演示场景）
- [P0][OPEN][#42] 开发智能制造订单班演示系统（Context：优先开发重点演示场景）
- [P2][OPEN][#26] 优化n8n工作流自动化演示效果
- [P1][OPEN][#30] 完整功能测试食品订单班演示系统（Context：端口4174全面验证）
- [P1][OPEN][#31] 准备其他订单班开发（Context：基于食品订单班成功模板）
- [P0][OPEN][#33] 收集其他11个订单班的Agent数据（Context：每个订单班需要7-9个Agent配置、头像.jpg格式、提示词.md文件、业务配图素材）
- [P1][OPEN][#34] 开发多订单班主入口界面（Context：exhibition-demo项目，显示12个订单班选项grid布局）
- [P1][OPEN][#36] 实现Agent动态加载机制（Context：选择订单班后动态加载对应Agent）
- [P0][OPEN][#37] 生成所有Agent头像（Context：约100个Agent形象设计，需要统一风格）
- [P1][OPEN][#46] 优化需求模板数据映射的用户体验（Context：改进点击订单班后的模板填充交互）

## In Progress
- [P1][DOING][#5] 维护和优化当前多智能体展示分支功能

## Done（最近完成的放前面）
- 2025-09-29: [#44] 完成12个订单班需求模板集成到exhibition-demo（evidence：移动orderClasses.json到/web_frontend/exhibition-demo/src/data/，修改RequirementModal组件使用配置文件数据，修复标题显示问题，实现需求模板数据映射，点击不同订单班自动填充对应专业需求描述）
- 2025-09-29: [#43] 完成订单班需求模板配置文件创建（evidence：创建orderClasses.json配置文件，包含12个订单班完整需求模板，基于实际文档内容提取，文件位置/web_frontend/orderClasses.json）
- 2025-09-28: [#38] 完成项目重组和文档资料整理（evidence：将2345个文件从doc/订单班文档资料/迁移到data/订单班文档资料/，保持所有12个订单班的完整文档资料，commit beb1ba38）
- 2025-09-28: [#39] 完成AI Agent架构设计（evidence：定义12个订单班共100+个专业Agent，确立4种Agent协作模式）
- 2025-09-28: [#40] 完成配置文件体系建设（evidence：创建orderClasses.json配置文件，支持动态加载和热更新）
- 2025-09-28: [#32] 完成食品订单班演示系统7个Agent全部开发（evidence：Agent-5财务分析师60万总投资14个月回本ROI285%，Agent-6运营管理专家15小时营业6人团队32个标准流程，Agent-7食品创业导师方案可行性96%A+级市场前景建议2025年Q2启动，端口4174正常运行，基于文旅订单班框架实现90%代码复用）
- 2025-09-28: [#28] 完成Agent-1市场研究专家和Agent-2营养配方师演示内容更新（evidence：commit ab20a4b2，轻食市场1200亿元数据，32款产品营养菜单，3款核心产品配方）
- 2025-09-28: [#29] 完成食品订单班系统启动序列更新（evidence：系统名称改为"AI青莳轻食经营方案生成系统 v1.0.0"，版权青莳轻食AI团队）
- 2025-09-28: [#15] 完善食品订单班演示内容和具体流程（evidence：Agent-1和Agent-2内容完善，演示内容更贴近食品行业实际场景）
- 2025-09-28: [#23] 测试食品订单班系统功能完整性（evidence：端口4174正常运行，演示内容技术验证成功）
- 2025-09-28: [#22] 完成食品订单班演示系统基础框架开发（evidence：exhibition-demo复制为food-order-demo，端口4174配置，7个AI Agent重构，"青莳轻食"主题界面，Git提交33516文件变更）
- 2025-09-28: [#21] 完成所有12个订单班的文案资料准备（evidence：财经商贸、食品、智能开发、智能制造、视觉设计、交通物流、土木水利、大健康、能源、化工、环保订单班文案全部就绪）
- 2025-09-28: [#12] 完成食品订单班实施方案设计（evidence: doc/订单班演示策划方案/食品订单班_轻食店铺经营方案.md）
- 2025-09-26: [#6] 创建完整的项目历史记录和现状说明（evidence: progress.md 完整更新）
- 2025-09-09: [#7] 完成4个展会展示页面开发（evidence: web_frontend/web_result/pages/）
- 2025-09-09: [#8] 实现 Duoduo Agent 智能设计系统（evidence: operation.html）
- 2025-09-08: [#9] 开发7个专业AI Agent协作系统（evidence: web_frontend/exhibition-demo/）
- 2025-09-08: [#10] 创建展会策划68页方案生成功能（evidence: 3分钟生成完整方案）
- 2025-09-07: [#11] 完成 n8n 平台完整中文化（evidence: 3465行翻译完成）
- 2025-09-26: [#16] 创建项目基础结构和分支管理（evidence: git branch duoduo_Multiple_Agents）

## Risks & Assumptions
- Risk：多智能体系统复杂度高可能影响维护性（Mitigation：模块化设计，清晰的接口定义）
- Risk：n8n 版本更新可能导致中文化丢失（Mitigation：版本控制管理，定期备份）
- Risk：n8n 1.109.2 版本可能存在兼容性问题（Mitigation：使用标准安装流程和依赖锁定）
- Risk：12个订单班同时开发资源分散（Mitigation：优先开发3个重点订单班，模板化快速复制）
- Risk：动态切换订单班可能造成状态管理复杂（Mitigation：使用JSON配置文件统一管理，清晰的数据流）
- Assumption：用户具备基本的n8n使用经验（Confidence: Medium）
- Assumption：展会策划需求相对标准化（Confidence: High）
- Assumption：开发环境支持 Node.js 和 pnpm 工具链（Confidence: High）
- Assumption：食品订单班基于文旅订单班框架，代码复用可达90%（Confidence: High）
- Assumption：订单班模板化开发可将总工期从6-7周缩短至4周（Confidence: High）
- Assumption：其他11个订单班的Agent数据可以及时收集到位（Confidence: Medium）

## Notes（简要要点）
- 2025-09-29: 12个订单班需求模板集成完成：实现了点击不同订单班自动填充专业需求描述的功能，包括食品-青莳轻食连锁品牌、文旅-2024长三角新能源汽车展、智能制造-汽车零部件智能分拣系统等12个专业领域具体项目需求，需求模板数据成功映射到RequirementModal组件
- 2025-09-29: orderClasses.json文件迁移完成：从项目根目录移动到exhibition-demo/src/data/目录，与演示系统实现紧密耦合，支持动态加载需求模板数据
- 2025-09-29: RequirementModal组件功能升级：从静态展会策划需求改为基于配置文件的动态需求模板，标题统一显示为"输入需求"，用户体验更加一致
- 2025-09-29: orderClasses.json配置文件创建完成：包含12个订单班需求模板（食品-青莳轻食连锁品牌、文旅-2024长三角新能源汽车展、智能制造-汽车零部件智能分拣系统、智能开发-K12在线教育平台、财经商贸-化妆品电商全链路运营、视觉设计-同里古镇农文旅宣传片、大健康-AI心理咨询服务平台、交通物流-冷链智慧共配中心AGV调度系统、能源-光伏电池片智能检测分拣系统、化工-半导体材料质量检测实验室、环保-城市地表水环境监测治理、土木-滨河防洪堤加固及生态修复工程），每个模板包含具体项目名称、规模、投资、技术指标等专业参数
- 2025-09-28: TODO任务调整完成：移除Docker Compose部署方案（#19），决定现阶段专注核心功能开发而避免过度工程化
- 2025-09-28: 核心任务重新规划：3个重点订单班（财经商贸#20、智能开发#41、智能制造#42）+ Agent头像生成#37 + 多订单班主入口#34 + Agent动态加载#36
- 2025-09-28: 项目重组完成确认：文档资料目录重组从doc/迁移到data/，保持12个订单班完整文档资料，AI Agent架构设计完成，配置文件体系建设完成
- 2025-09-28: Git状态更新：当前分支duoduo_Multiple_Agents，最新提交beb1ba38，代码库状态clean，所有变更已提交
- 2025-09-28: 多订单班技术决策确认完成：单一exhibition-demo项目架构，JSON文件数据存储，URL参数页面跳转，混合模板结果页面方案
- 2025-09-28: 用户交互流程设计：点击"输入需求"→显示12个订单班选项（grid grid-cols-1 gap-3）→选择订单班→动态加载对应Agent→执行完成→跳转结果页面
- 2025-09-28: 主体入口确定：web_frontend/exhibition-demo，结果展示：web_frontend/web_result
- 2025-09-28: 配置文件方案：orderClasses.json存储所有订单班配置，避免SQLite数据库复杂度
- 2025-09-28: 数据需求明确：每个订单班需要7-9个Agent配置、Agent头像（.jpg格式）、Agent提示词（.md文件）、业务配图素材
- 2025-09-28: 当前状态：文旅订单班已完成，等待其余11个订单班的Agent数据，数据到位后开始实施
- 2025-09-28: 食品订单班演示系统核心开发完成：7个专业Agent演示内容全部完成（市场研究专家、营养配方师、供应链管理专家、品牌策划师、财务分析师、运营管理专家、食品创业导师）
- 2025-09-28: 食品订单班财务数据：Agent-5财务分析师提供60万总投资，14个月回本，3年ROI 285%的可行性分析
- 2025-09-28: 食品订单班运营数据：Agent-6运营管理专家设计15小时营业，6人团队，32个标准流程，10项品控标准的完整运营体系
- 2025-09-28: 食品订单班创业导师评估：Agent-7食品创业导师给出方案可行性96%，A+级市场前景，建议2025年Q2启动的专业建议
- 2025-09-28: 技术验证成功：端口4174正常运行，无冲突，所有Agent演示内容贴合食品行业实际场景
- 2025-09-28: 系统开发完备：演示系统功能完整，可直接用于展示，文件位置：web_frontend/food-order-demo/
- 2025-09-28: 代码复用策略成功：基于文旅订单班框架，实现90%代码复用，验证了快速开发模板的可行性

## Context Index（轻量索引）
- 项目结构: 2025-09-08_n8nDEMO演示/
  - n8n-n8n-1.109.2/ (中文版源码)
  - web_frontend/exhibition-demo/ (React多智能体演示，主入口)
  - web_frontend/food-order-demo/ (食品订单班演示系统)
  - web_frontend/web_result/ (展会HTML页面，结果展示)
  - data/订单班文档资料/ (12个订单班完整文档资料，已重组)
  - data/智能开发/Agent/ (项目附件：前端资源、字体等)
  - .claude/agents/ (Claude智能体配置)
  - doc/订单班演示策划方案/ (食品订单班方案文档)
  - doc/notion文档资料/食品/ (食品订单班素材来源)
- 运行命令:
  - n8n平台: cd n8n-n8n-1.109.2 && ./start.sh
  - 展会演示: cd web_frontend/exhibition-demo && pnpm preview
  - 食品订单班: cd web_frontend/food-order-demo && pnpm dev (端口4174)
- 分支管理:
  - main (主分支)
  - My_N8N (个人开发分支)
  - Web_Create (Web创建分支)
  - duoduo_Multiple_Agents (当前：多智能体展示)
- 重要页面:
  - exhibition.html (会展智能页面)
  - marketing.html (营销推广页面)
  - operation.html (AI布局设计-重点页面)
  - overview.html (总览页面)
- 多订单班配置:
  - orderClasses.json (所有订单班配置文件，位置：exhibition-demo/src/data/，包含12个订单班需求模板)
  - 跳转格式: /web_result/?orderClass=food
  - 数据存储: sessionStorage配合URL参数
  - 配置内容: 每个订单班包含项目名称、规模、投资、技术指标等专业参数