# AI 伴学与教学辅助平台立项方案

## 0. 总体架构策略：Wrapper Pattern (壳模型)

为了在1个月内完成开发，严禁从零手写 Agent 编排逻辑。
**核心技术栈选型：**
*   **AI 引擎层 (Core)**：建议直接私有化部署或使用云端版 **Dify / FastGPT**。利用其现成的 RAG、工作流编排和模型管理能力。这是我们的“发动机”。
*   **业务应用层 (Shell)**：我们只需要开发一个轻量级的 **Web Wrapper (业务外壳)**。
    *   它负责：对接 OA、管钱 (计费)、管人 (权限)、管界面 (UI)。
    *   它不负责：Agent 的具体推理逻辑 (全部透传给底层引擎)。

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## 1. 阶段一：Demo 验证 (Greenhouse Phase)
**目标**：验证 Prompt 的“认知有效性”，而非验证代码。

*   **实施动作**：
    1.  **工具**：直接使用 Dify 云端版或 Coze。
    2.  **账号**：无需鉴权，直接生成 Public Link 发给内测群。
    3.  **数据埋点**：必须开启“用户标注”功能，要求内测师生对 AI 回复进行“点赞/点踩”，并填写理由。这是 Phase 2 优化的唯一依据。
    4.  **交付物**：2 个高保真 Prompt（英语/历史） + 1 份《Bad Case 修正报告》。

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## 2. 阶段二：全量开发 (Factory Phase)

本阶段分为两条并行的流水线：**A. 软件工程线** (负责壳) 和 **B. 认知工程线** (负责核)。

### 2.1 A 线：软件工程 (The Shell) - 开发周期 3-4 周
重点解决“如何把 Dify 的能力安全地卖给用户”。

*   **模块 1：身份与鉴权网关 (Auth Gateway)**
    *   **功能**：对接集团 OA (LDAP/CAS/OAuth)。
    *   **逻辑**：用户登录 Shell -> Shell 验证 OA -> Shell 并在后台映射一个 Dify 账号 (Session ID)。
*   **模块 2：计费账本 (The Ledger)**
    *   **配额策略**：采用 **Token Bucket (令牌桶)** 算法。
        *   **基础池**：每月 1号重置，额度 = 5元/10元对应 token 量。
        *   **充值池**：永久有效，优先扣除基础池。
    *   **技术实现**：每次调用 Agent API 前，先 Check 余额；调用结束后，根据 input/output token 数扣费。
*   **模块 3：会话管理 (Chat Manager)**
    *   **功能**：保存聊天记录到本地数据库（MySQL/PG），而非完全依赖 Dify 历史记录，便于后期做数据分析和审计。
    *   **UI**：仿 ChatGPT 界面，左侧侧边栏展示“我的智能体”列表。

### 2.2 B 线：认知工程 (The Core) - 提示词流水线
这是工作量最大、最核心的部分。我们需要建立一条 **“名师 -> 提示词”** 的转化流水线。

*   **Step 1: 知识萃取 (Knowledge Extraction)**
    *   *动作*：不让老师写代码，让老师写“SOP”。
    *   *模板*：为老师提供《智能体逻辑表》。例如：
        > "对于数学题，第一步先判断是否缺条件；第二步不要给公式，而是给提示；如果学生连错3次，再给解析。"
*   **Step 2: 提示词工程 (Prompt Engineering)**
    *   *执行者*：AI 实验室工程师。
    *   *方法论*：使用 **CCPE (Cognitive Core Prompt Engineering)** 框架封装。
        *   **SPGM 教学助手**：定义为 **[Logic Engine]**。使用 XML 格式严格规定教案输出的每一个 H1/H2 标签，确保格式绝对统一。
        *   **学生伴学助手**：定义为 **[Strategic Lens]**。在 Prompt 中植入 `Rule: 当检测到用户询问解题思路时，启动<Socratic_Mode>，进行反向提问。`
*   **Step 3: 压力测试 (Red Teaming)**
    *   *动作*：针对理科智能体，构建“诱导测试集”。例如：“直接告诉我答案”、“帮我写这篇800字作文”。
    *   *修正*：在 System Prompt 中加入**[安全防御层]**，一旦检测到此类意图，触发拒绝回复机制。

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## 3. 核心难点攻克方案

### 3.1 关于“幻觉” (理科解题不准)
*   **策略**：**工具外挂 (Tool Use)**。
*   **实现**：在 Dify 中配置“代码解释器 (Code Interpreter)”或 WolframAlpha 插件（如果有条件）。
*   **Prompt 约束**：强制要求智能体“在进行计算时，必须编写 Python 代码运行，严禁口算”。

### 3.2 关于“运营成本控制”
*   **模型路由 (Model Router)**：
    *   **简单任务**（如：讲历史故事、文科知识点）：默认调用 **GPT-3.5-Turbo / DeepSeek-V3 / Qwen-Turbo** (极低成本)。
    *   **复杂任务**（如：SPGM 教案设计、数学逻辑推理）：路由至 **GPT-4o / Claude-3.5 / DeepSeek-R1** (高性能)。
    *   *在 Prompt 中区分，或在界面上让用户选择“极速版（便宜）” vs “专家版（贵）”。*

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## 4. 里程碑规划 (WBS)

| 周期 | 阶段 | 关键交付物 | 责任人 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **W1** | **Demo Week** | 英语/历史 Demo 链接，内测反馈文档 | 实验室 + 学科带头人 |
| **W2-W3** | **Dev Sprint 1** | 壳系统（登录、界面、基础计费）上线 | 开发组 |
| **W2-W4** | **Prompt Sprint** | 全学科 Prompt 编写、RAG 知识库清洗与挂载 | 提示词工程师 + 老师 |
| **W4** | **Integration** | 对接联调，支付接口打通 | 全员 |
| **W5** | **Launch** | 全员宣讲，账号额度发放 | 负责人 |

## 5. 架构师建议 (Architect's Note)

1.  **不要自建知识库检索引擎**：直接用 Dify 自带的。初期把教材 PDF 和精选题库丢进去切片即可。
2.  **重视“提示词版本管理”**：Prompt 会改得非常频繁。建议在代码库（Git）里管理 Prompt 文本，不要散落在飞书文档里。
3.  **灰度计费**：建议上线第一个月虽然有计费逻辑，但显示“试运行期间免费”，后台偷偷跑计费数据，校准成本模型后再正式开启扣费。