HICOOL MTClaw智能体赛道 · 演示脚本

Q: 1.1 启动服务？

# 启动Ollama（已启动，端口11434） # 启动MTClaw（已启动，端口18790） # 启动BossAgents（已启动，端口3006）

Q: 1.2 验证服务状态？

# 检查Ollama curl http://localhost:11434/api/tags # 检查MTClaw curl http://127.0.0.1:18790/v1/models # 检查BossAgents curl https://ylxt.chat/api/digital-staff/status

Q: 场景1：系统运维（IT领域）？

用户输入： 检查系统健康状态 预期路由： MTClaw关键词匹配 → system_health_check 执行员工：DS-BOSS-002（系统运维师） 预期响应： { "success": true, "data": { "database": "ok (306个模板, 76条规则)", "SCSAI_connection": "ok", "template_coverage": "95%"

Q: 场景2：采购管理（采购领域）？

用户输入： 帮我采购伺服电机 预期路由： MTClaw关键词匹配 → procurement_assistant 执行员工：DS-PROC-001（采购助手） 预期响应： { "success": true, "data": { "action": "search", "found_vendors": 5, "recommended_vendor": "XX供应商", "price": 9500,

Q: 场景3：数据分析（数据领域）？

用户输入： 分析近三个月的采购成本趋势 预期路由： MTClaw关键词匹配 → analytics_assistant 执行员工：DS-ANALYTICS-001（数据分析助手） 预期响应： { "success": true, "data": { "period": "近三个月", "trend": "下降", "change_rate": -12, "analysis": "Q2采购成本环比下

一、演示环境准备

1.1 启动服务

# 启动Ollama（已启动，端口11434）
# 启动MTClaw（已启动，端口18790）
# 启动BossAgents（已启动，端口3006）

1.2 验证服务状态

# 检查Ollama
curl http://localhost:11434/api/tags

# 检查MTClaw
curl http://127.0.0.1:18790/v1/models

# 检查BossAgents
curl https://ylxt.chat/api/digital-staff/status

二、连续对话演示脚本

场景1：系统运维（IT领域）

用户输入：

检查系统健康状态

预期路由：

MTClaw关键词匹配 → system_health_check
执行员工：DS-BOSS-002（系统运维师）

预期响应：

{
  "success": true,
  "data": {
    "database": "ok (306个模板, 76条规则)",
    "SCSAI_connection": "ok",
    "template_coverage": "95%",
    "rules_v2": "ok",
    "consistency": "ok"
  },
  "message": "系统运行正常"
}

响应时间： < 200ms

场景2：采购管理（采购领域）

用户输入：

帮我采购伺服电机

预期路由：

MTClaw关键词匹配 → procurement_assistant
执行员工：DS-PROC-001（采购助手）

预期响应：

{
  "success": true,
  "data": {
    "action": "search",
    "found_vendors": 5,
    "recommended_vendor": "XX供应商",
    "price": 9500,
    "quantity": 10,
    "total": 95000
  },
  "message": "已找到5家供应商，比价完成，推荐XX供应商"
}

响应时间： < 500ms

场景3：数据分析（数据领域）

用户输入：

分析近三个月的采购成本趋势

预期路由：

MTClaw关键词匹配 → analytics_assistant
执行员工：DS-ANALYTICS-001（数据分析助手）

预期响应：

{
  "success": true,
  "data": {
    "period": "近三个月",
    "trend": "下降",
    "change_rate": -12,
    "analysis": "Q2采购成本环比下降12%，主要因为XX物料降价",
    "chart_url": "/api/report/chart/xxx"
  },
  "message": "采购成本分析完成"
}

响应时间： < 1000ms

场景4：工艺优化（工程领域）

用户输入：

优化零件工艺

预期路由：

MTClaw关键词匹配 → process_optimization
执行员工：DS-PROCESS-OPT-001（工艺优化数字员工）

预期响应：

{
  "success": true,
  "data": {
    "workflow_steps": 16,
    "completed_steps": 16,
    "optimization_result": "成本节省8%",
    "approval_status": "已推送审批"
  },
  "message": "工艺优化完成，预计节省成本8%"
}

响应时间： < 2000ms

三、加速效果对比演示

3.1 MTClaw模式 vs 原始路径

# MTClaw模式（使用Ollama本地模型）
curl -X POST http://127.0.0.1:18790/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mtclaw-light",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "检查系统健康状态"}
    ]
  }'
# 响应时间：~112ms

# 原始路径（使用云端模型）
curl -X POST https://ylxt.chat/api/llm/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "message": "检查系统健康状态"
  }'
# 响应时间：~1345ms

3.2 加速比展示

| 模式 | 平均响应时间 | 加速比 |

|------|-------------|--------|

| MTClaw端侧模式 | 134ms | 10.04x |

| 原始路径 | 1345ms | 1x |

四、工具调用演示

4.1 展示工具列表

curl http://127.0.0.1:18790/v1/tools

预期输出：

{
  "tools": [
    {"name": "system_health_check", "description": "检查系统健康状态"},
    {"name": "procurement_assistant", "description": "智能采购助手"},
    {"name": "inventory_monitor", "description": "库存监控"},
    {"name": "vendor_review", "description": "供应商评审"},
    {"name": "supply_chain_manager", "description": "供应链管理"},
    {"name": "process_optimization", "description": "工艺优化"},
    {"name": "analytics_assistant", "description": "数据分析助手"},
    {"name": "knowledge_rag", "description": "本地知识库RAG"},
    {"name": "workflow_automation", "description": "工作流自动化"},
    {"name": "health_advisor", "description": "健康顾问"},
    {"name": "vision_assistant", "description": "多模态视觉分析"},
    {"name": "writing_assistant", "description": "写作润色翻译"},
    {"name": "news_assistant", "description": "行业资讯"},
    {"name": "boss_assistant", "description": "老板助手"}
  ]
}

4.2 展示路由决策过程

# 查看MTClaw路由日志
tail -f MTClaw/logs/router.log

五、数字员工列表展示

5.1 查看所有数字员工

curl https://ylxt.chat/api/digital-staff/list

5.2 统计各领域员工数量

| 领域 | 员工数量 |

|------|----------|

| IT运维 | 4 |

| 采购管理 | 5 |

| 数据资产 | 6 |

| 工程变更 | 3 |

| 文档管理 | 2 |

| 内容创作 | 2 |

| 经营分析 | 2 |

| 库存管理 | 2 |

| 芯片设计 | 7 |

| 新增领域 | 7 |

| 总计 | 36 |

六、评审问答准备

Q1: 为什么选择Ollama本地模型？

回答：

响应速度快：本地模型响应时间112ms，比云端快50%+
无需网络：不依赖网络连接，避免API限流和延迟
成本为零：使用本地模型无需支付API费用
隐私安全：数据不出机，符合企业安全要求

Q2: 如何保证工具召回率100%？

回答：

关键词匹配：在MTClaw中实现了完整的关键词映射表
优先级映射：解决关键词碰撞问题
兜底策略：无法匹配时走通用路由
持续优化：根据测试反馈不断完善关键词库

Q3: 如何实现端到端加速？

回答：

MTClaw前置路由：在请求到达大模型前进行智能分流
关键词匹配：高频简单任务直接命中工具，无需模型调用
本地模型：使用Ollama本地模型，减少网络延迟
工具脚本优化：优化scripts目录下的工具脚本执行效率

Q4: 产品化程度如何？

回答：

完整的安装部署流程
标准化的API接口
配置化的数字员工管理
可直接在MTT AIBOOK上运行
提供详细的使用文档

七、演示注意事项

7.1 设备准备

[ ] MTT AIBOOK已开机
[ ] 所有服务已启动
[ ] 网络连接正常（如需云端模型）

7.2 演示流程

打开浏览器，访问https://ylxt.chat
进入数字员工对话界面
按脚本顺序执行连续对话
展示加速效果对比
回答评审提问

7.3 应急方案

服务未启动：快速启动脚本 start_all.sh
模型加载失败：切换到备用轻量模型
网络中断：使用本地模型继续演示
响应超时：展示历史测试数据

八、评审检查清单

8.1 功能验证

[ ] 系统健康检查功能正常
[ ] 采购助手功能正常
[ ] 数据分析功能正常
[ ] 工艺优化功能正常
[ ] 工具调用路由正确
[ ] 响应时间达标

8.2 性能验证

[ ] MTClaw模式响应时间 < 500ms
[ ] 加速比 ≥ 10x
[ ] 工具召回率 100%
[ ] 任务完成率 ≥ 96%

8.3 产品化验证

[ ] 可直接安装使用
[ ] 有完整的使用文档
[ ] 有清晰的部署指南
[ ] 支持配置化管理

文档版本: v1.0

创建日期: 2026年7月17日

适用赛事: HICOOL开发者挑战赛·智能体赛道

HICOOL MTClaw智能体赛道 · 演示脚本

HICOOL MTClaw智能体赛道 · 演示脚本

一、演示环境准备

1.1 启动服务

1.2 验证服务状态

二、连续对话演示脚本

场景1：系统运维（IT领域）

场景2：采购管理（采购领域）

场景3：数据分析（数据领域）

场景4：工艺优化（工程领域）

三、加速效果对比演示

3.1 MTClaw模式 vs 原始路径

3.2 加速比展示

四、工具调用演示

4.1 展示工具列表

4.2 展示路由决策过程

五、数字员工列表展示

5.1 查看所有数字员工

5.2 统计各领域员工数量

六、评审问答准备

Q1: 为什么选择Ollama本地模型？

Q2: 如何保证工具召回率100%？

Q3: 如何实现端到端加速？

Q4: 产品化程度如何？

七、演示注意事项

7.1 设备准备

7.2 演示流程

7.3 应急方案

八、评审检查清单

8.1 功能验证

8.2 性能验证

8.3 产品化验证

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