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# Agent A2: 医美面诊复盘与挖掘智能体 - 集成开发手册
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## 1. 智能体简介 (Agent Overview)
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**Agent A2 (Consultation Reviewer)** 是“销售洞察智能体系统”中的核心质检与资产挖掘引擎。它处于业务流程的“事后复盘”环节。
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* **核心职责**：将非结构化的面诊录音文本（ASR转写结果）转化为结构化的 JSON 数据。
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* **业务价值**：
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1. **合规风控**：自动识别医疗禁忌症询问缺失和违规承诺。
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2. **销售洞察**：分析未成交原因，还原现场博弈逻辑。
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3. **资产沉淀**：自动挖掘金牌话术，反哺知识库。
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## 2. 系统集成架构 (Integration Architecture)
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Agent A2 位于 **清洗层** 与 **洞察层** 之间：
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```mermaid
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graph LR
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A[ASR 服务] -->|raw_transcript| B(Agent A2)
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B -->|JSON Report| C[业务数据库]
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C -->|compliance_data| D[质检看板]
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C -->|psych_insight| E[Agent B: 深度画像]
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C -->|mined_scripts| F[知识库管理后台]
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```
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## 3. 接口规范 (Interface Specification)
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该智能体通常通过 LLM API 调用实现。以下定义 Prompt 填充的数据契约。
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### 3.1 输入参数 (Inputs)
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在构建 Prompt 时，你需要将以下变量替换进提示词模板：
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| 参数名 | 类型 | 必填 | 描述 | 示例值 |
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| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
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| `transcript_text` | String | **Yes** | 完整的面诊录音转写文本。建议包含时间戳和说话人标识（如“发言人1”），Agent 会自动区分角色。 | `"发言人1: 您好... \n 发言人2:我想做眼睛..."` |
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| `doctor_name` | String | No | 医生/咨询师姓名（若已知）。有助于 Agent 更准确地定位角色。 | `"刘医师"` |
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| `consultation_date` | String | No | 面诊发生的日期。用于 JSON 中的 meta 信息填充。 | `"2025-09-05"` |
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| `is_deal` | Boolean | No | 面诊后是否完成销售。用于 JSON 中的 meta 信息填充。 | `"False"` |
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### 3.2 输出规范 (Outputs)
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Agent A2 **严格保证**输出纯 JSON 格式数据。开发人员可直接进行 `JSON.parse()`。
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#### 3.2.1 顶层结构
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```json
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{
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"meta_info": { ... }, // 基础元数据
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"module_1_complaint_expectations": { ... }, // 主诉与期望
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"module_2_medical_history": { ... }, // 病史与禁忌症 (重点关注 safety_protocol_check)
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"module_3_diagnosis": { ... }, // 诊断评估
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"module_4_treatment_plan": { ... }, // 方案逻辑
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"module_5_risk_disclosure": { ... }, // 风险合规 (重点关注 compliance_alert_level)
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"module_6_cost_negotiation": { ... }, // 价格博弈
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"module_7_psych_insight": { ... }, // 心理洞察 (流转给 Agent B)
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"module_8_doctor_coaching": { ... }, // 医生教练建议
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"module_9_script_mining": { ... } // 话术挖掘 (流转给 知识库)
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}
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```
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#### 3.2.2 关键业务字段解析 (用于后端逻辑处理)
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后端开发需重点关注以下字段，用于触发业务逻辑或告警：
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1. **合规熔断/告警**
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* 路径: `module_5_risk_disclosure.compliance_alert_level`
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* 值域: `"高" | "中" | "低"`
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* *Action*: 若值为 "高"，建议在后台标记该工单为“人工复核”，并推送消息给质检主管。
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2. **SOP 执行率统计**
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* 路径: `module_2_medical_history.safety_protocol_check.is_fully_compliant`
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* 值域: `Boolean`
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* *Action*: 用于计算医生的“SOP执行规范率”KPI。
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3. **违规词监控**
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* 路径: `module_5_risk_disclosure.prohibited_words_detected`
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* 值域: `Array<String>`
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* *Action*: 若数组非空，高亮展示违规词汇。
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4. **知识库资产入库**
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* 路径: `module_9_script_mining.scripts`
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* 值域: `Array<Object>`
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* *Action*: 将数组中的 `refined_text` 和 `applicability_tag` 存入“待审核话术池”，供人工审核入库。
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## 4. 异常处理建议 (Exception Handling)
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由于 LLM 的非确定性，建议在代码层做以下容错：
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1. **JSON 解析失败**:
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* 虽然提示词做了约束，但 LLM 偶尔可能输出 Markdown 代码块（如 ` ```json `）。建议先用正则清洗掉代码块标记，再 Parse。
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2. **角色混淆**:
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* 如果录音质量极差，Agent 可能无法区分医生和患者。检查 `meta_info.doctor_name` 是否为空或 `null`，若无法识别，前端展示时应提示“自动分析置信度低”。
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3. **字段缺失**:
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* 所有字段都可能返回 `null`（如果对话中未提及）。前端渲染时需做空值保护（Null Safety）。
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## 5. 开发调试 Tips
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* **Prompt 注入位置**: 将完整的系统提示词（Core Layer 到 Operation Layer）放入 API 的 `system_message` 或 `system_prompt` 参数中。
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* **Temperature 设置**: 建议设置为 **0.3 - 0.5**。
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* A2 需要一定的逻辑分析能力（不能太低），但输出格式又要严格受控（不能太高）。
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* *不要*设置为 0，否则生成的“话术挖掘”和“深度分析”会过于板正，缺乏灵气。
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* **Max Tokens**: 建议预留 **2000 - 4000 tokens** 用于输出。一份包含深度分析和话术挖掘的完整报告通常较长。
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## 6. 示例数据流 (Data Flow Example)
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**Input (ASR Text):**
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> “医生，我想打个瘦脸针，多少钱？... 不会有副作用吧？... 好的，我今天就打。”
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**Agent A2 Processing...**
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**Output (JSON Snippet):**
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```json
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{
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"module_2_medical_history": {
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"safety_protocol_check": {
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"is_fully_compliant": false,
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"missing_critical_items": ["重症肌无力史", "过敏史"],
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||
"risk_assessment_analysis": "严重违规。医生在客户决定'今天就打'之前，完全未确认禁忌症。"
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}
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},
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||
"module_5_risk_disclosure": {
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||
"compliance_alert_level": "高",
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||
"risk_disclosure_analysis": "医生对副作用问题采取了回避态度..."
|
||
},
|
||
"module_9_script_mining": {
|
||
"scripts": [] // 本次对话无亮点话术
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||
}
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}
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```
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**System Action:**
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* 触发【高危告警】。
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* SOP 评分扣除。
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* 知识库无新增。
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