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行业岗位智能体数字员工体系设计文档

👤 BossAgents 团队 📅 2026-08-30 👁️ 阅读 10 👍 点赞 0 ☕ 57 分钟阅读

行业岗位智能体数字员工体系设计文档

版本: 1.0 | 更新: 2026-08-28 | 状态: 已实现并验证

一、体系总览

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    用户（岗位角色）                        │
│         语音指令 / 文本指令 / 页面操作                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  岗位层 (Position)    │  16个岗位存入SCSAI PLM            │
│  操作工/质量员/工艺工程师/调度员/设备员/库存员/财务/采购/老板/IT/GOAI/... │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  AI能力层 (7大基础能力) │  数字员工层 (60+员工/11域)       │
│  识别·创建·修复·优化    │  数据治理·质量·变更·供应链·工艺   │
│  比对·生成·巡检         │  设备·文档·内容·项目·工作流       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  多智能体协同层         │  自运维/自进化层                 │
│  A2A协议·MACP角色      │  规则漂移检测·经验精炼           │
│  全局黑板·事件总线      │  自修复管线·进化追踪             │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  PLM底座 (SCSAI)       │  数据持久化 (SQLite)             │
│  ItemType/实例/关系     │  规则/执行结果/知识/进化记录      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

二、设计理念

2.1 核心原则

  1. 对象模型驱动 + 关系协同 — PLM对象为核心，关系连接业务
  2. PLM是权威源，YAML是缓存，SQLite是运行时 — 写入顺序: PLM → YAML → SQLite
  3. 数字员工是加速器，不是替代品 — 体制增效，逐步自运维
  4. 7大基础能力覆盖95%工作 — 识别/创建/修复/优化/比对/生成/巡检
  5. 自进化闭环 — 检测→分析→修复→验证→学习→进化

2.2 三层架构

| 层 | 职责 | 数据源 | 示例 |

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

| 行业层 | 行业配置（固定） | staff-taxonomy.js INDUSTRY_CONFIGS | 芯片/汽车/装备/电子/通用 |

| 岗位层 | 岗位定义（可调） | SCSAI PLM Position + YAML | 操作工/质量员/工艺工程师 |

| 员工层 | 数字员工（通用） | YAML staff段 + SQLite | DS-SPC-001/DS-PROCESS-OPT-001 |

三、岗位体系

3.1 SCSAI PLM 存储

  • ItemType: Position (GUID: 984BC4C4A9D24BFFAD27C5F12681D948)
  • 13个自定义属性: position_code, position_name, slogan, icon, category, target_users, department, sort_order, agents_json, pages_json, scenarios_json, human_json, is_active
  • 16个岗位实例: 已写入SCSAI，含agents/pages/scenarios/human完整数据
  • 权限: BossAgent_FullAccess (通过Allowed Permission关系设置)

3.2 前端集成

  • 岗位选择器: AppSidebar.vue 顶部下拉，选择后自动过滤导航
  • 岗位工作台: PositionsView.vue 全屏视图（功能入口+数字员工+待办+看板+职责）
  • 页面映射: 从API动态获取（不再硬编码），source字段标识数据来源(scsai/yaml)

3.3 API端点

方法路径功能
GET/api/digital-staff/positions获取所有岗位（SCSAI优先，YAML降级）
POST/api/digital-staff/positions创建岗位
PUT/api/digital-staff/positions/:id更新岗位
DELETE/api/digital-staff/positions/:id删除岗位
GET/api/digital-staff/positions/:id/pages获取岗位页面映射
PUT/api/digital-staff/positions/:id/pages更新页面映射
GET/api/digital-staff/positions/:id/todos获取岗位待办

四、7大基础AI能力

| 能力 | 英文 | API端点 | 意图规则 | LLM工具 |

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

| 识别 | identify | /api/capability/identify | bi_part_identify | identify_object |

| 创建 | create | /api/capability/create | bi_part_create/bi_bom_create | create_object |

| 修复 | repair | /api/capability/repair | bi_data_repair | repair_part/repair_object_class |

| 优化 | optimize | /api/capability/optimize | bi_bom_optimize | optimize_part |

| 比对 | compare | /api/capability/compare | bi_vendor_compare | compare_objects |

| 生成 | generate | /api/capability/generate | bi_report_generate | generate_report |

| 巡检 | inspect | /api/capability/inspect | bi_data_inspect | inspect_quality |

关键文件:

  • 定义: src/config/staff-taxonomy.js BASE_AGENTS (第18-96行)
  • 运行时: server/core/capability-runtime.js
  • 调度器: server/core/capability-dispatcher.js
  • 意图路由: server/core/intent-engine.js BUILTIN_INTENT_RULES (第52行)
  • LLM工具: server/ai-agent.js TOOLS数组 (第397行)

五、数字员工体系

5.1 员工分类

60+数字员工覆盖11个业务域:

  • 数据治理 (DS-OPS-001等)
  • 质量管理 (DS-AUDIT-001, DS-SPC-001等)
  • 变更管理 (DS-CHANGE-001等)
  • 供应链 (DS-PROC-001, DS-STOCK-001等)
  • 工艺管理 (DS-PROCESS-OPT-001等)
  • 设备管理 (DS-EQUIP-001等)
  • 文档管理 (DS-DOC-001等)
  • 内容生成 (DS-CONTENT-001等)
  • 项目管理 (DS-PROJ-001等)
  • 客服 (DS-CS-001等)
  • 工作流 (DS-WF-001等)

5.2 运行机制

  • 关键词匹配: staff-router.js matchStaff() (阈值score≥10)
  • 定时调度: lite-scheduler.js + node-cron (每个员工可配独立cron)
  • 熔断器: 连续失败5次→熔断5分钟→半开探测恢复
  • 无参数运行: 所有70个员工支持无参数手动触发
  • 自进化学习: correction-learner.js 记录执行结果→提取教训→提供指导

5.3 管理界面

  • 员工列表: DigitalStaff.vue staff tab (状态/指标/启停)
  • 任务看板: DigitalStaff.vue board tab
  • 岗位视图: DigitalStaff.vue positions tab
  • 自进化面板: DigitalStaff.vue evolution tab (进化统计/知识库/周期记录)

六、语音指令能力

6.1 实现

  • 前端: Web Speech API (SpeechRecognition), 支持中文(zh-CN)
  • composable: src/composables/useVoiceCommand.js
  • 集成: AiWorkbench.vue 输入框旁🎤按钮
  • 路由: 语音→文字→现有sendMessage逻辑→意图引擎→数字员工/AI能力

6.2 使用方式

  1. 点击输入框旁🎤按钮开始录音
  2. 说话指令（如"查询P-1001的影响范围"）
  3. 实时显示转写文字
  4. 再次点击停止录音，文字自动填入输入框
  5. 按发送或回车执行

七、自运维/自进化引擎

7.1 闭环架构

检测 → 分析 → 修复 → 验证 → 学习 → 进化
  ↑                                    │
  └────────────────────────────────────┘

7.2 五大能力

| 能力 | 模块 | 说明 |

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

| 规则漂移检测 | self-evolution-engine.js detectRuleDrift() | 比对规则与实际数据一致性 |

| 经验收集精炼 | self-evolution-engine.js refineExperiences() | 从执行结果提取可复用经验 |

| 自修复管线 | self-evolution-engine.js tryAutoFix() | 检测到问题后自动尝试修复 |

| 进化追踪 | self-evolution-engine.js getEvolutionStats() | 记录进化历程和能力增长 |

| 自运维调度 | lite-scheduler.js cron '0 /2 ' | 每2小时自动运行进化周期 |

7.3 SQLite表

表用途
evolution_cycles进化周期记录
rule_drift_log规则漂移日志
evolution_knowledge进化知识库
auto_fix_log自动修复日志
staff_execution_outcomes员工执行结果
staff_lessons学习教训

7.4 API端点

方法路径功能
GET/api/self-evolution/stats进化统计
POST/api/self-evolution/run手动运行进化周期
GET/api/self-evolution/knowledge知识库列表
GET/api/self-evolution/cycles周期记录

八、多智能体协同

组件文件功能
A2A协议a2a-protocol.js点对点通信，SQLite持久化
MACP角色a2a-protocol.jsleader/coordinator/worker/supervisor权限矩阵
全局黑板global-blackboard.js跨编队/跨会话共享数据，TTL过期
事件总线event-bus.js统一事件驱动，4个EventEmitter桥接
统一锁lock-manager.js对象级互斥锁，30min超时自愈
LLM分解llm-brain.js decomposeTask()任务→子任务DAG+依赖关系

九、MTCLAW 端侧加速 + Worker/Solver 分层

9.1 架构总览

用户请求 → SmartLLMRouter
  ├── 意图分类 → 数字员工确定性任务 → 直接响应
  ├── 复杂度分类 → simple → Worker(端侧小模型) ~70ms
  ├── 复杂度分类 → complex → Solver(云端大模型) ~500ms
  └── 降级链路: MTCLAW → Ollama → DeepSeek → 规则引擎

9.2 Worker/Solver 分层

| 角色 | 职责 | 典型模型 | 延迟 |

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

| Worker | 确定性计算、数据查询、记录校验 | Ollama端侧小模型 (gemma3:4b/qwen2:7b) | ~70ms |

| Solver | 复杂推理、内容生成、决策制定 | 云端大模型 (deepseek-v4-flash) | ~500ms |

任务分类 (mtclaw-integration.js:258 analyzeTaskType)：

  • deterministic: 查询/计算/检查/查找/比价/统计/评估 → Worker
  • complex: 生成/创建/设计/推荐/优化方案/决策 → Solver
  • hybrid: 混合任务 → 场景B（Worker端侧+Solver云端）

9.3 三场景执行策略

场景模式说明
A纯端侧MTClaw完成所有（确定性任务）
B混合Worker端侧计算+Solver云端推理
C纯云端BossAgents完成所有（复杂推理）

9.4 关键文件

文件职责
MTClaw/function_router/server.pyMTClaw FastAPI服务（L1关键词路由+L2工具执行+L3完成检查）
server/mtclaw-integration.jsWorker/Solver分工策略+三场景执行+smartRoute
server/digital-staff/llm-router.jsLLMRouter: classifyTask+_callWorker+_callSolver
server/digital-staff/smart-llm-router.jsSmartLLMRouter: 降级链+Worker/Solver分流
server/core/capability-runtime.jsCapabilityRuntime: 调用LLMRouter的Worker/Solver路由

9.5 SmartLLMRouter 集成

| 代码位置 | 功能 |

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

| smart-llm-router.js:580 | baseRouter = new LLMRouter (Worker/Solver配置) |

| smart-llm-router.js:597 | 激活mtclaw-integration任务分类 |

| smart-llm-router.js:720 | Worker/Solver分流统计 |

| smart-llm-router.js:1055 | _buildChain按complexity重排降级链 |

| smart-llm-router.js:1098 | _callMTCLAW转发到MTClaw服务 |

| smart-llm-router.js:1376 | _autoDetectServices探测MTClaw |

降级链路：MTCLAW(端侧) → Ollama(端侧) → DeepSeek(云端) → 规则引擎

9.6 配置

| 配置项 | 说明 |

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

| MTCLAW_ENABLED=true | 启用MTClaw端侧加速 |

| MTCLAW_BASE_URL | MTClaw服务地址 |

| OLLAMA_ENDPOINT | Worker端侧小模型地址 |

| OLLAMA_MODEL | Worker小模型名 (gemma3:4b/qwen2:7b) |

| LLM_MODEL | Solver大模型名 (deepseek-v4-flash) |

| MTCLAW_COMPLETION_MODE | L3完成检查模式 (permissive/strict) |

端侧有GPU/NPU时：Ollama加载本地模型 → Worker走端侧 → 70%+任务~70ms

端侧无GPU时：Ollama不可用 → 自动降级 → 全部走云端DeepSeek

十、导入导出/复制粘贴

  • 格式支持: Excel/CSV/JSON/XML/图片
  • 导入服务: object-importer.js, bom-import-service.js
  • 导出服务: sccapp-export-service.js, csv-export.js
  • 剪贴板Store: useClipboardStore.js (Pinia, MAX_ITEMS=100, 分组)
  • 复制粘贴: useCopyPasteSave.js composable, AiCapabilityBar.vue paste按钮

十一、用户引导系统

  • 首次引导: OnboardingGuide.vue 6步引导（岗位→AI→语音→数字员工→自进化→导入导出）
  • 引导状态: localStorage持久化，首次访问自动弹出
  • 岗位引导: 选岗位后导航自动过滤，PositionsView.vue展示岗位工作台

十二、进化路线

当前状态: 3.0/4 → 目标 4.0/4

阶段状态说明
基础设施✅ 完成健康监控+A2A持久化+熔断器
事件驱动✅ 完成事件总线+统一锁+LLM分解
MACP协同✅ 完成角色分配+全局黑板+超时告警
自进化✅ 完成漂移检测+经验精炼+自修复闭环
语音指令✅ 完成Web Speech API+中文识别
全替换人类🔄 进行中逐步扩大自动化覆盖范围

最终愿景

系统通过自进化机制，逐步：

  1. 减少人工干预（数字员工自动处理）
  2. 自我发现问题（规则漂移+健康巡检）
  3. 自我修复问题（自修复管线）
  4. 自我积累经验（经验精炼+知识库）
  5. 自我进化能力（学习教训+模式识别）
  6. 最终达成替换人类大部分甚至全部工作
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