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# 销售洞察智能体（教育、医美）系统核心设计文档 V1.0
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## 1. 系统综述 (System Overview)
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### 1.1 产品愿景
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本系统旨在构建一个 **“数据驱动的销售洞察工厂”**。通过对非结构化业务数据（微信聊天、面诊录音）的深度清洗与心理学分析（基于ORBIT/PRISM模型），为医美/教育机构提供**SOP优化**、**面诊质量质检**及**高转化率话术生成**服务。
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### 1.2 核心价值主张
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* **看见看不见的**：通过心理画像，挖掘客户未言明的顾虑与动机。
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* **沉淀带不走的**：将金牌咨询师的经验转化为机构的数字化资产（知识库）。
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* **赋能跟不上的**：让普通咨询师通过AI辅助，具备资深专家的接待与催单能力。
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### 1.3 系统架构隐喻： “一底座，三引擎”
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* **一底座 (The Base)**：**客户全生命周期数据中心**。这是配套的信息化功能，用于存储客户档案、交互记录（文本/语音）和知识库。
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* **三引擎 (The Engines)**：
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* **清洗引擎 (Agent A1/A2)**：负责将杂乱数据结构化。
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* **洞察引擎 (Agent B)**：负责心理分析与画像构建。
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* **策略引擎 (Agent C)**：负责输出行动指南与话术。
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## 2. 核心业务场景 (Core Business Scenarios)
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本系统不介入实时的“正在进行时”对话，而是专注于 **“事前预判”** 、 **“事后复盘”** 与 **“周期性优化”** 。以下定义三个核心业务闭环：
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### 场景一：邀约话术优化与知识库构建 (Invitation Optimization Loop)
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* **目标**：利用历史存量数据，提炼金牌邀约话术，解决“新客开口死”的问题。
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* **时机**：周期性执行（如每月一次）或系统初始化阶段。
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| 步骤 | 角色 | 动作 (Action) | 输入数据 | 输出结果 |
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| **1. 数据归集** | **信息化功能** | 批量导入/上传销售微信聊天记录（txt/csv格式）。 | 原始聊天记录 | 待处理数据池 |
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| **2. 数据清洗** | **Agent A1** | **聊天记录清洗智能体** 运行。剔除寒暄，识别客户关键提问与机构回答。 | 待处理数据池 | 1. 结构化线索<br>2. 原始问答对 (Raw QA Pairs) |
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| **3. 知识提炼** | **人工服务** | 专家顾问（我们）审视原始问答对，筛选高转化话术，剔除违规承诺。 | 原始问答对 | **金牌邀约话术库 (SOP)** |
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| **4. 知识应用** | **信息化功能** | 将SOP录入“话术检索工具”。咨询师可关键词检索。 | 金牌话术库 | 咨询师获得实时指导 |
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### 场景二：面诊前线索分析与预判 (Pre-Consultation Insight)
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* **目标**：在面诊前，让医生/咨询主管秒懂客户，制定针对性接待策略。
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* **时机**：客户到店前 / 前台接待间隙。
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| 步骤 | 角色 | 动作 (Action) | 输入数据 | 输出结果 |
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| **1. 记录上传** | **信息化功能** | 销售将该客户前期的微信聊天记录上传至该客户档案下。 | 单个客户聊天记录 | 客户关联数据 |
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| **2. 线索挖掘** | **Agent A1** | **聊天记录清洗智能体** 运行。提取显性诉求、预算信号、已暴露的顾虑。 | 客户关联数据 | **《面诊接待小贴士》** |
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| **3. 策略制定** | **医生/主管** | 查看小贴士。例如：“客户在意留疤，且对竞品A有恶感”，准备相应案例。 | 接待小贴士 | 针对性的面诊方案 |
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### 场景三：面诊复盘与催单转化 (Post-Consultation Conversion)
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* **目标**：针对未当场成交的客户，进行深度心理诊断，生成精准催单话术；同时监控面诊合规性。
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* **时机**：面诊结束后的当天复盘时段。
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| 步骤 | 角色 | 动作 (Action) | 输入数据 | 输出结果 |
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| **1. 录音上传** | **信息化功能** | 上传面诊录音文件，系统自动转写为文本。 | 录音文件 | 面诊实录文本 |
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| **2. 质量复盘** | **Agent A2** | **面诊复盘智能体** 运行。进行全维度信息提取与质检（含合规/病史检查）。 | 面诊实录文本 | **《面诊复盘分析报告》** |
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| **3. 深度洞察** | **Agent B** | **深度画像智能体** 运行。结合A1的微信线索和A2的现场实录，进行ORBIT/PRISM分析。 | 微信线索 + 复盘报告 | **《3C客户心理全景图》** |
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| **4. 话术生成** | **Agent C** | **话术生成智能体** 运行。基于心理全景图中的“阻碍点”，匹配知识库生成话术。 | 心理全景图 + 催单库 | **《催单行动指南 & 话术》** |
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| **5. 执行与反馈** | **咨询师** | 参考指南进行回访，并在系统中记录回访结果（成功/失败原因）。 | 催单话术 | 闭环反馈数据 |
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## 3. 智能体详细规格 (Agent Specifications)
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本章节定义智能体的具体“输入-处理-输出”逻辑。所有智能体均基于LLM构建，需通过Prompt Engineering和RAG（检索增强生成）技术实现。
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### 3.1 Agent A1: 聊天记录清洗智能体 (Chat Log Cleaner)
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* **定位**：非结构化文本清洗与线索提取器。
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* **核心能力**：去噪、语义归类、QA提取。
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* **Input (输入)**：
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* `raw_chat_text`: 导出的微信聊天记录文本（包含时间戳、发送人、内容）。
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* `config_tags`: 预设的业务标签集（如：[价格抗拒], [竞品对比], [距离抗拒]）。
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* **Processing (处理逻辑)**：
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1. **角色分离**：区分“咨询师”与“客户”。
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2. **垃圾过滤**：移除表情包、纯寒暄（“你好”、“在吗”）、无效语音提示。
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3. **线索抽取**：识别客户提及的症状（Symptoms）、诉求（Demands）、预算（Budget）。
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4. **问答对挖掘**：提取“客户提问”与紧随其后的“咨询师回答”，并尝试打上业务标签。
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* **Output (输出)**：
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* `client_clues`: { "symptoms": [], "demands": [], "budget_range": "", "concerns": [] }
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* `qa_pairs`: [ { "question": "...", "answer": "...", "tag": "..." }, ... ]
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* `summary_note`: 一段简短的《面诊接待小贴士》（用于场景二）。
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### 3.2 Agent A2: 面诊复盘智能体 (Consultation Reviewer)
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* **定位**：合规质检与全量信息结构化。
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* **核心能力**：长文本理解、规则检查、多维度摘要。
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* **Input (输入)**：
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* `transcript_text`: 面诊录音转写后的全量文本。
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* `checklist_rules`: 质检规则集（如：必须询问过敏史、禁止承诺100%效果）。
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* **Processing (处理逻辑)**：
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1. **分段摘要**：按面诊流程（寒暄-问诊-方案-报价）对文本进行分段总结。
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2. **合规扫描**：检索文本中是否存在违规话术或遗漏的关键询问（如病史）。
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3. **事实结构化**：提取确定的医疗事实（诊断结果、建议方案、排斥方案）。
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* **Output (输出)**：
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* `review_report`: 《医美面诊复盘分析报告》（包含8大模块：主诉、病史、评估、方案、风险、费用、心理反应、建议）。
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### 3.3 Agent B: 深度画像智能体 (The Deep Profiler)
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* **定位**：跨源推理与心理建模引擎。
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* **核心能力**：ORBIT/PRISM模型推理、矛盾检测。
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* **Input (输入)**：
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* `wechat_clues` (from A1): 微信聊天线索。
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* `consultation_facts` (from A2): 面诊事实报告。
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* **Processing (处理逻辑)**：
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1. **一致性校验**：对比 `wechat_clues` 与 `consultation_facts`，识别客户的前后不一致点（撒谎/掩饰）。
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2. **ORBIT分析**：评估决策权力（Power）、人际关系（Relationship）、动机（Motivation）。
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3. **PRISM分析**：评估深层恐惧（Meme）、认知逻辑（Reasoning）。
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* **Output (输出)**：
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* `3c_profile`: 《3C客户心理全景图》结构化数据。
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* `decision_maker`: 谁买单？（本人/配偶/父母）
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* `core_fear`: 真正怕什么？（怕痛/怕贵/怕没效果/怕被发现）
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* `trust_gap`: 信任缺口在哪里？
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### 3.4 Agent C: 话术生成智能体 (Script Writer)
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* **定位**：策略落地与内容生成器。
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* **核心能力**：知识库检索、风格化写作。
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* **Input (输入)**：
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* `3c_profile` (from B): 客户心理画像。
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* `knowledge_base`: 催单话术库、成功案例库。
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* **Processing (处理逻辑)**：
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1. **策略匹配**：根据 `core_fear` 检索对应的解决策略（Strategy）。
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2. **素材组装**：调用相关的案例描述或话术片段。
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3. **话术生成**：生成微信跟进文案（文本）和电话沟通要点（Bullet Points）。
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* **Output (输出)**：
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* `action_guide`: 《催单行动指南》。含：回访时机建议、话术原文、需发送的物料清单。
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## 4. 配套信息化功能需求 (Supporting Information System)
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为了让上述智能体运转，我们需要构建一个轻量级的 CRM (Customer Relationship Management) 和 KB (Knowledge Base) 系统。
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### 4.1 客户档案管理 (Client Profile Management)
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* **功能描述**：系统的核心数据实体。
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* **关键字段**：
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* 基础信息：编号、性别、年龄。
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* **智能体关联数据**：
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* `chat_logs`: 关联的聊天记录文件列表。
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* `transcripts`: 关联的面诊录音转写文件列表。
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* `agent_outputs`: 存储 A1/A2/B/C 生成的各类报告（JSON/Markdown格式）。
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* **操作**：新建客户、编辑客户、上传文件（支持拖拽上传微信导出文件/录音文件）。
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### 4.2 数据上传与解析中心 (Data Ingestion Center)
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* **功能描述**：作为 Agent 的触发入口。
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* **交互流程**：
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1. 用户进入“客户详情页”。
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2. 点击“上传微信记录” -> 触发 Agent A1 -> 生成并展示“接待小贴士”。
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3. 点击“上传面诊录音” -> 触发转写服务(ASR) -> 触发 Agent A2 -> 触发 Agent B -> 触发 Agent C -> 生成并展示“复盘报告”与“催单指南”。
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### 4.3 知识库管理后台 (Knowledge Base Admin)
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* **功能描述**：用于管理 Agent C 调用的素材，以及存储 Agent A1 挖掘出的 QA。
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* **模块划分**：
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* **邀约话术库**：存储经过人工清洗的QA对。字段：[问题关键词] [标准回答] [适用场景] [标签]。
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* **催单策略库**：存储针对不同心理画像的策略。例如：针对“怕痛”的客户，关联“无痛技术解析文案”。
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* **案例库**：存储脱敏后的成功案例（图片链接/文字描述），打上 [症状] [年龄段] 标签。
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### 4.4 权限与账号体系 (RBAC) - *[精简版]*
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* 不需要复杂的权限，但需区分角色：
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* **管理员/店长**：可查看所有数据，可管理知识库（审核话术）。
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* **咨询师/医生**：仅可上传数据，查看自己负责客户的报告与指南。
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## 5. 开发优先级建议 (Development Roadmap)
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基于 **“不确定性优先 (Hybrid Engineering)”** 原则，建议开发顺序如下：
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1. **Phase 1: 最小闭环验证 (The MVP)**
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* **信息化**：仅开发“客户档案” + “文件上传接口”。
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* **智能体**：优先开发 **Agent A2 (复盘)** 和 **Agent B (画像)**。
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* **目标**：跑通“录音 -> 复盘报告 -> 心理画像”的价值链。这是最核心的“去魅”环节。
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2. **Phase 2: 知识库与前置场景 (The Expansion)**
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* **智能体**：开发 **Agent A1 (清洗)**。
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* **信息化**：开发“知识库管理后台”，支持人工对A1提取的数据进行标记和入库。
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* **目标**：跑通“聊天记录 -> 邀约SOP”的知识积累闭环。
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3. **Phase 3: 全链路自动化 (The Automation)**
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* **智能体**：开发 **Agent C (生成)**，联通知识库。
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* **信息化**：优化前端展示（如H5报告页），提升咨询师体验。
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* **目标**：实现“一键生成催单话术”。
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