# 智能需求分析与解决方案生成器 - 使用说明

  

## 📋 Agent 基本信息

  

- **名称**: 智能需求分析与解决方案生成器

- **状态**: 已发布（可直接使用）

- **节点数量**: 8个节点

- **连接数量**: 8条连接

- **Agent ID**: `9195f8df-3340-46a0-b761-b955a57acc6c`

  

## 🎯 功能概述

  

这是一个智能的多节点Agent，能够：

1. **自动理解用户需求** - 分析用户输入，提取关键信息

2. **智能需求分类** - 根据需求类型自动分类（技术方案/业务流程/数据分析等）

3. **专业方案生成** - 调用专业模板或LLM生成针对性解决方案

4. **方案整合优化** - 整合各分支结果，优化输出格式

5. **专业文档输出** - 生成结构化的Markdown文档

  

## 🔄 工作流结构

  

```

开始节点

  ↓

需求理解与分析节点（LLM）

  ↓

需求分类节点（条件判断）

  ├─→ [技术方案分支] → 技术方案设计节点（Template/LLM）

  └─→ [业务流程分支] → 业务流程设计节点（Template/LLM）

         ↓                    ↓

         └────→ 方案整合节点（Transform）

                    ↓

           输出优化与格式化节点（LLM）

                    ↓

                结束节点

```

  

## 📊 节点详细说明

  

### 1. 开始节点（start-1）

- **功能**: 接收用户输入

- **输入格式**: JSON格式

- **输出**: 将用户输入传递给需求理解节点

  

### 2. 需求理解与分析节点（llm-requirement-analysis）

- **类型**: LLM节点

- **模型**: DeepSeek Chat

- **功能**:

  - 分析用户需求

  - 提取关键信息

  - 识别需求类型、复杂度、领域等

- **输出格式**: JSON

  ```json

  {

    "requirement_type": "技术方案|业务流程|数据分析|工作流设计|其他",

    "key_points": ["关键点1", "关键点2", ...],

    "complexity": "简单|中等|复杂",

    "domain": "领域（如：电商、金融、教育等）",

    "summary": "需求摘要"

  }

  ```

  

### 3. 需求分类节点（condition-classify）

- **类型**: 条件节点

- **功能**: 根据需求类型进行分支

- **判断条件**:

  - 如果需求类型是"技术方案"或"API集成" → 走技术方案分支

  - 否则 → 走业务流程分支

  

### 4. 技术方案设计节点

- **类型**: Template节点（优先）或LLM节点（备用）

- **功能**: 生成技术方案

- **输出内容**:

  - 技术选型建议

  - 架构设计

  - 实施步骤

  - 风险评估

  - 最佳实践建议

  

### 5. 业务流程设计节点

- **类型**: Template节点（优先）或LLM节点（备用）

- **功能**: 生成业务流程方案

- **输出内容**:

  - 流程概述

  - 关键步骤

  - 角色与职责

  - 流程优化建议

  - 实施路线图

  

### 6. 方案整合节点（transform-integration）

- **类型**: Transform节点

- **功能**: 整合各分支的结果

- **模式**: 合并模式

- **输出**: 包含解决方案、需求分析、时间戳的整合数据

  

### 7. 输出优化与格式化节点（llm-optimization）

- **类型**: LLM节点

- **模型**: DeepSeek Chat

- **功能**:

  - 优化文档结构

  - 补充关键细节

  - 添加实施建议

  - 统一格式

- **输出**: 完整的Markdown文档

  

### 8. 结束节点（end-1）

- **功能**: 返回最终结果

  

## 🚀 使用方法

  

### 方法一：通过Agent管理界面测试

  

1. **进入Agent管理页面**

   - 在左侧菜单选择"Agent管理"

   - 找到"智能需求分析与解决方案生成器"

  

2. **测试Agent**

   - 点击Agent名称进入详情页

   - 点击"测试"按钮

   - 在输入框中输入你的需求

  

3. **输入示例**:

   ```json

   {

     "query": "我需要设计一个电商系统的用户订单处理流程，包括下单、支付、发货、售后等环节"

   }

   ```

   或者简单输入：

   ```json

   {

     "query": "设计一个微服务架构的在线教育平台"

   }

   ```

  

4. **查看结果**

   - 等待Agent执行完成（通常需要30-60秒）

   - 查看生成的解决方案文档

  

### 方法二：通过API调用

  

```bash

POST /api/v1/executions

Content-Type: application/json

Authorization: Bearer <your_token>

  

{

  "agent_id": "9195f8df-3340-46a0-b761-b955a57acc6c",

  "input_data": {

    "query": "你的需求描述"

  }

}

```

  

## 💡 使用场景示例

  

### 场景1：技术方案设计

**输入**:

```

设计一个高并发的实时推荐系统，需要支持千万级用户，毫秒级响应

```

  

**输出**:

- 技术选型（Redis、Kafka、Spark等）

- 架构设计图

- 实施步骤

- 性能优化建议

  

### 场景2：业务流程优化

**输入**:

```

优化我们公司的客户服务流程，提高客户满意度

```

  

**输出**:

- 当前流程分析

- 优化建议

- 新流程设计

- 实施路线图

  

### 场景3：系统架构设计

**输入**:

```

设计一个微服务架构的电商平台，包括用户、商品、订单、支付等模块

```

  

**输出**:

- 微服务拆分方案

- 服务间通信设计

- 数据一致性方案

- 部署架构

  

## ⚙️ 配置说明

  

### 节点配置参数

  

- **LLM节点温度**: 0.5-0.7（平衡创造性和准确性）

- **最大Token数**: 2000-3000（确保输出完整）

- **模型**: DeepSeek Chat（默认）

  

### 自定义配置

  

如果需要修改Agent配置：

1. 进入Agent管理页面

2. 点击"设计"按钮

3. 在可视化编辑器中修改节点配置

4. 保存并发布

  

## 📝 输出格式

  

Agent最终输出为结构化的Markdown文档，包含：

  

1. **需求摘要**

2. **需求分析结果**

   - 需求类型

   - 关键点

   - 复杂度评估

   - 领域识别

3. **解决方案**

   - 详细方案内容

   - 实施建议

   - 最佳实践

4. **附录**

   - 相关资源

   - 注意事项

  

## 🔍 注意事项

  

1. **输入格式**: 建议使用JSON格式，包含`query`字段

2. **执行时间**: 复杂需求可能需要60-120秒

3. **Token限制**: 如果输出被截断，可以增加`max_tokens`参数

4. **需求描述**: 越详细的需求描述，生成的方案越准确

  

## 🛠️ 故障排查

  

### 问题1：Agent执行超时

**解决方案**:

- 检查网络连接

- 确认LLM服务正常

- 简化需求描述

  

### 问题2：输出不完整

**解决方案**:

- 增加`max_tokens`参数

- 分段处理复杂需求

  

### 问题3：分类不准确

**解决方案**:

- 在需求描述中明确说明需求类型

- 例如："我需要一个技术方案..."或"请帮我设计业务流程..."

  

## 📈 性能优化建议

  

1. **缓存机制**: 对于相似需求，可以复用之前的分析结果

2. **并行处理**: 对于多个独立需求，可以并行执行

3. **模板优化**: 根据使用频率优化模板选择逻辑

  

## 🔄 更新日志

  

- **v1.0** (2026-01-19): 初始版本

  - 支持需求理解和分类

  - 支持技术方案和业务流程生成

  - 支持输出优化和格式化

  

## 📞 技术支持

  

如有问题或建议，请联系系统管理员或查看系统日志。

  

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**最后更新**: 2026-01-19