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# Agent B: 深度画像智能体 - 系统集成手册 V1.0
## 1. 系统综述
**Agent B (The Deep Profiler)** 是医美销售洞察系统的核心推理引擎。它位于数据流的中游,接收上游清洗/复盘数据,结合最终交易结果,输出结构化的客户心理画像,为下游的 Agent C (话术生成) 提供策略靶点。
* **核心功能**: 跨模态一致性分析、ORBIT/PRISM 心理打标、未成交归因。
* **触发时机**: 面诊结束,且销售/咨询师在系统中录入了“成交/未成交”结果后。
* **运行环境**: 支持长上下文 (Long Context) 的 LLM (建议 GPT-4o 或同级模型)Temperature 建议设为 0.2 以保证分析的客观性。
## 2. 接口定义 (Interface Specifications)
### 2.1 输入接口 (Input JSON)
系统需构造包含以下三个 key 的标准 JSON 包投喂给 Agent B
```json
{
"chat_log_report": {
// 来源: Agent A1 输出
// 若无聊天记录,请传 nullAgent 将进入"单源模式"
},
"consultation_review_report": {
// 来源: Agent A2 输出
// 必须包含详细的"detailed_analysis"字段,否则画像深度受损
},
"transaction_result": {
// 来源: CRM/收银系统 (人工录入)
"is_deal": false, // true=成交, false=未成交
"deal_amount": 0, // 成交金额
"deal_project": null, // 成交项目名
"memo": "客户说回去和老公商量一下,觉得太贵了" // 销售填写的备注
}
}
```
### 2.2 输出接口 (Output JSON)
Agent B 将返回严格的 JSON 格式。前端工程师需关注 `narrative` 字段用于 UI 展示,后端工程师需关注 `tags` 字段用于搜索和统计。
* **Schema 概览** (详细字段见提示词 Operation Layer):
* `meta_data`: 数据源质量评估。
* `gap_analysis`: 线上线下矛盾点分析 (UI重点)。
* `orbit_profile`: 权力/关系/动机分析 (含 Tags)。
* `prism_profile`: 恐惧/逻辑分析 (含 Tags)。
* `strategy_anchor`: 给 Agent C 的策略指令。
## 3. 功能说明与逻辑流
### 3.1 核心处理逻辑
1. **基线建立**: 读取 A1 建立客户的“人设预期”(如:自称贵妇)。
2. **现实碰撞**: 读取 A2 还原“真实表现”(如:嫌贵、犹豫)。
3. **结果回溯**: 读取 `transaction_result`
* *成交*: 证明 A2 中的抗拒是“假性抗拒”,信任度判定为合格。
* *未成交*: 证明 A2 中的抗拒是“真性障碍”,或 A1 人设崩塌。
4. **3C 打标**: 调用内置知识库Med-3C 框架)填入标准化标签。
### 3.2 异常处理策略
* **缺失 A1**: 系统会自动降级为“单源分析”,`gap_analysis` 模块将返回空数据或 N/A。
* **医生严重失误**: 若 A2 报告中包含【⚠风险警示】如未问病史Agent B 会自动将流失原因归结为 `[Gap: 信任崩塌-医生原因]`,这可能会触发系统的质检告警。
## 4. 前端展示建议 (UI/UX Guide)
在“客户画像”页面,建议采用 **“左画像,右策略”** 的布局:
* **标签云 (Tag Cloud)**: 高亮展示 `orbit_profile``prism_profile` 中的 Tags`[P: 需审批]` `[Mem: 痛感恐惧]`)。
* *交互*: 鼠标悬停 Tag 时,显示 `evidence` (原文引用),增加可信度。
* **信任心电图**: 可视化展示 `gap_analysis` 中的 `trust_trend`,让咨询师一眼看出客户信任度是升是降。
* **策略卡片**: 醒目展示 `strategy_anchor`,告诉咨询师下一步做什么(比如:发痛感科普文、发同龄人案例)。
## 5. 调试与运维
* **Prompt 维护**: 严禁修改 Prompt 末尾的 **“附录医美3C心理推理框架”** 中的标签定义,除非前端代码同步更新了对应的标签映射逻辑。
* **质量监控**: 定期检查 `meta_data.profiling_quality` 字段。如果大量出现“低”,说明上游 A1/A2 的输入质量太差,需优化上游 Agent。