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n8n_Demo/doc/任务/构建12 个DEMO演示.md
2025-09-28 10:14:55 +08:00

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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3/12
`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*