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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（11/12）✨ [更新于2025-09-28]

在 doc/notion文档资料/ 目录下，所有订单班文案已全部准备完成：

已有完整文案的订单班：

1. 财经商贸: 化妆品电商全链路运营一体化方案
2. 食品: 中高端个性化轻食店铺经营方案
3. 智能开发: 在线教育平台开发项目
4. 智能制造: 物流输送线节拍优化的PLC与机器人联合调试
5. 视觉设计: 同里农文旅宣传片策划案
6. 交通物流: 某冷链智慧共配中心"百车级"AGV全局交通管制与充电调度系统设计
7. 土木水利: 宁川市滨河防洪堤加固及生态修复工程（一期）投标方案
8. 大健康: 心理咨询实务中的AI辅助建议方案
9. 能源: 光伏晶硅电池片印后AOI检测与分拣单元
10. 化工: 半导体材料综合检测方案拟定与分析报告撰写
11. 环保: 某地表水环境质量考核断面水质采样方案撰写

⏳ 待开发演示系统（11/12）

需要基于已有文案开发演示系统的订单班

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	✅ 系统完成	展会策划	7个协作Agent
2	财经商贸	📝 文档就绪	化妆品电商全链路运营	待设计
3	食品	📝 文档就绪	中高端轻食店铺经营	待设计
4	智能开发	📝 文档就绪	在线教育平台开发	待设计
5	智能制造	📝 文档就绪	物流PLC与机器人调试	待设计
6	视觉设计	📝 文档就绪	农文旅宣传片策划	待设计
7	交通物流	📝 文档就绪	AGV交通管制与充电调度	待设计
8	土木水利	📝 文档就绪	防洪堤工程投标方案	待设计
9	大健康	📝 文档就绪	心理咨询AI辅助方案	待设计
10	能源	📝 文档就绪	光伏电池片AOI检测	待设计
11	化工	📝 文档就绪	半导体材料检测分析	待设计
12	环保	📝 文档就绪	地表水质采样方案	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：

#!/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：

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 ✨ [更新于2025-09-28]

第一阶段：文档准备 ✅ 已完成

• 所有12个订单班文案已全部准备完成
• 每个订单班都有明确的核心场景定义
• 文档统一存放在 doc/notion文档资料/ 目录

第二阶段：优先开发（1周）🚀 当前重点

优先开发3个重点订单班的演示系统：

• 财经商贸: 化妆品电商全链路运营系统
• 智能开发: 在线教育平台开发助手
• 智能制造: PLC与机器人联合调试系统
• 基于文旅订单班的成功模板快速复制

第三阶段：批量开发（2周）

批量开发剩余8个订单班：

• 食品: 轻食店铺智能经营助手
• 视觉设计: 宣传片AI策划系统
• 交通物流: AGV智能调度系统
• 土木水利: 工程投标方案生成器
• 大健康: 心理咨询AI助手
• 能源: 光伏质检智能分析
• 化工: 材料检测报告生成器
• 环保: 水质监测方案设计器

第四阶段：整合优化（1周）

• 实施统一启动方案（Docker Compose）
• 创建演示选择器界面
• 性能优化和测试
• 编写完整的部署和使用文档

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：缩短至4周 ✨（文档已全部就绪）
• 关键里程碑：
  • 第1周：3个重点订单班上线（财经商贸、智能开发、智能制造）
  • 第2周：再完成4个订单班（食品、视觉设计、交通物流、土木水利）
  • 第3周：完成剩余4个订单班（大健康、能源、化工、环保）
  • 第4周：整合优化、统一部署、测试验收

风险管理

主要风险

1. 内容风险: 订单班缺少素材 ✅ 已解决

   • 所有12个订单班文案已全部准备完成

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（Docker Compose）

3. 时间风险: 开发效率问题

   • 缓解措施：使用模板化开发，最大化代码复用

下一步行动

立即行动（2025-09-28起）🎯

1. 选择开发优先级：确定首批3个订单班
   • 建议：财经商贸、智能开发、智能制造
2. 设计AI Agent架构：为每个订单班设计专属Agent组合
3. 搭建开发模板：基于文旅订单班创建可复用模板

本周目标（第1周）

1. 完成3个重点订单班的n8n工作流设计
2. 开发对应的前端演示界面
3. 实现Agent协作逻辑
4. 创建Docker Compose统一部署方案

月度目标（4周内）

1. 完成所有12个订单班演示系统
2. 创建统一的演示选择器界面
3. 部署到生产环境
4. 制作演示视频和使用文档

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最后更新：2025-09-28 负责人：[待指定] 状态：文档准备完成，待开发