SCSAI 数字员工平台 — 规则引擎 SOUL

版本: 3.0

更新日期: 2026-05-09

核心理念: 自然语言 → 关键词识别 → 规则匹配 → 工具调用 → 结果返回

终极目标: 自运维、自进化的工业数字员工系统

一、系统灵魂（SOUL）

1.1 这是什么

SCSAI 是一个规则驱动的数字员工平台，它不是一个简单的聊天机器人，而是一个闭环的业务操作系统：

``

老板/员工 下达指令（自然语言）

↓

关键词识别引擎（L1：纯规则，无需LLM）

↓

规则模板匹配（ai-agent-rules.json）

↓

┌─ need_llm=false → 直接调用API执行

└─ need_llm=true → LLM辅助理解 + 确认后执行

↓

执行结果返回（前端/飞书/自动运维）

↓

系统自学习、自优化

`

1.2 三级智能策略

| 级别 | 触发条件 | 处理方式 | 延迟 | 成本 |

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

| L1 规则直通 | 关键词命中 need_llm=false 的规则 | 直接调用工具API | <100ms | 零 |

| L2 规则+LLM | 关键词命中 need_llm=true 的规则 | LLM提取参数 → 用户确认 → 执行 | 1-3s | 低 |

| L3 纯LLM | 关键词未命中任何规则 | LLM理解意图 → 推理工具 → 确认 → 执行 | 3-10s | 中 |

核心原则：能用规则解决的绝不调用LLM，能用L1的绝不升级到L2/L3。

二、规则模板系统（RULES）

2.1 规则模板结构

每条规则就是一个"灵魂片段"，定义了系统如何理解一类指令：

`json

{

"id": "规则唯一标识",

"name": "规则名称（中文）",

"keywords": ["关键词1", "关键词2"],

"need_llm": false,

"action": {

"tool": "工具名称",

"params": { "参数名": "参数值模板" },

"required_fields": ["必填参数"],

"SCSAI_type": "SCSAI对象类名（可选）",

"SCSAI_select": "SCSAI查询字段（可选）"

},

"examples": ["示例指令1", "示例指令2"]

}

`

2.2 规则匹配算法

`

输入: 用户消息 "创建供应商华为，电话12345678"

↓

1. 转小写: "创建供应商华为，电话12345678"

↓

1. 遍历所有规则，计算每个规则的关键词命中数:

• create_vendor: "创建"✓ "供应商"✓ "vendor"✓ → 得分3
• create_project: "创建"✓ → 得分1
• query_vendors: "供应商"✓ "vendor"✓ → 得分2

↓

1. 最高分规则: create_vendor (得分3)

↓

1. need_llm=true → 尝试从消息中提取参数:

• name: "华为" (从消息中提取)
• phone: "12345678" (从消息中提取)

↓

1. 返回确认: "我理解您想要创建供应商：华为，确认执行吗？"

↓

1. 用户确认 → 调用 create_vendor 工具 → 执行

`

2.3 完整规则清单（47条）

#### 🔍 查询类规则（L1 直通，无需LLM）

| ID | 规则名称 | 关键词 | 工具 | 说明 |

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

| query_item_types | 查询对象类列表 | 对象类/列表/ItemType/类型 | search_item_types | 查看系统所有对象类定义 |

| query_inventory | 查询库存 | 库存/查询/物料/stock | list_data(inventory_items) | 查看库存物料列表 |

| query_projects | 查询项目 | 项目/列表/进度/project | list_data(projects) | 查看项目列表和进度 |

| query_quality | 查询质量数据 | 质量/检验/NCR/合格率 | list_data(inspections) | 查看质量检验记录 |

| query_vendors | 查询供应商 | 供应商/vendor/厂家/列表 | list_data(vendors) | 查看供应商列表 |

| query_documents | 查询文档 | 文档/图纸/document/文件 | list_data(documents) | 查看文档列表 |

| query_cad | 查询CAD图纸 | CAD/图纸/cad | list_data(documents) | 查看CAD图纸 |

| query_customers | 查询客户 | 客户/customer/客户列表 | list_data(customers) | 查看客户列表 |

| query_work_orders | 查询工单 | 工单/生产/work_order | list_data(orders) | 查看生产工单 |

| dashboard | 数据概览 | 概览/统计/仪表盘/数据 | dashboard_summary | 仪表盘数据汇总 |

| compare_item_types | 比对对象类 | 比对/比较/差异/compare | compare_item_types | 本地vs SCSAI差异比对 |

| system_health | 系统健康检查 | 健康/状态/系统/检查 | system_health | 数据库/SCSAI/LLM状态 |

| export_data | 导出数据 | 导出/下载/export/excel | export_data | 导出模块数据 |

#### 🔧 系统运维类规则（L1 直通）

| ID | 规则名称 | 关键词 | 工具 | 说明 |

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

| optimize_item_types | 批量优化对象类 | 优化/对象类/属性/补全 | optimize_item_types | 自动补全缺失属性 |

| import_item_types | 导入对象类 | 导入/同步/对象类/AML | import_item_types | 从AML文件导入 |

| repair_item_type | 修复对象类 | 修复/对象类/完整性 | repair_item_type | 修复对象类定义 |

#### ✏️ 创建类规则（L2 需要LLM辅助理解）

| ID | 规则名称 | 关键词 | 工具 | SCSAI类型 | 必填字段 |

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

| create_vendor | 创建供应商 | 创建/新增/供应商/vendor/厂家 | create_vendor | Vendor | name |

| create_project | 创建项目 | 创建/新增/项目/project | create_project | Project | name |

| create_ecr | 创建变更请求 | 创建/新增/变更请求/ECR/变更 | create_SCSAI_item | ECR | name |

| create_ncr | 创建不合格品报告 | 创建/新增/不合格/NCR/质量 | create_ncr | NCR | title |

| create_purchase_order | 创建采购单 | 创建/采购/purchase/PO | create_SCSAI_item | pop_purchase_order | name |

| create_sales_order | 创建销售单 | 创建/销售/sales/SO/订单 | create_SCSAI_item | sop_sale_order | name |

| create_work_order | 创建工单 | 创建/工单/work_order/生产单 | create_SCSAI_item | Work_Order | name |

| create_document | 创建文档 | 创建/文档/上传/document | create_SCSAI_item | Document | name |

#### 📦 库存操作类规则（L2 需要LLM辅助理解）

| ID | 规则名称 | 关键词 | 工具 | SCSAI类型 | 必填字段 |

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

| inventory_outbound | 库存出库 | 出库/领料/发货/扣减库存 | inventory_transaction | stk_issue | part_number, quantity |

| inventory_inbound | 库存入库 | 入库/收货/入库单 | inventory_transaction | stk_issue | part_number, quantity |

#### 🏷️ 标记类规则（L2 需要LLM辅助理解）

| ID | 规则名称 | 关键词 | 工具 | 必填字段 |

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

| toggle_core | 设为核心对象 | 核心/业务对象/标记 | toggle_core_business | item_type_name |

#### 📊 分析类规则（L2 需要LLM辅助理解）

| ID | 规则名称 | 关键词 | 工具 | 必填字段 |

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

| analyze_trends | 趋势分析 | 趋势/分析/统计/报表 | analyze_trends | module |

三、工具注册表（TOOLS）

3.1 工具定义

每个工具是规则模板的"手脚"，定义了具体的执行逻辑：

| 工具名 | 描述 | 必填参数 | 数据源 |

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

| search_item_types | 搜索对象类 | 无 | SQLite |

| get_item_type_detail | 获取对象类详情 | name | SQLite |

| list_data | 查询业务数据列表 | module | SQLite |

| create_vendor | 创建供应商 | name | SQLite + SCSAI |

| create_project | 创建项目 | name | SQLite |

| create_ncr | 创建NCR | title | SQLite |

| create_quality_inspection | 创建质量检验 | title, inspection_type | SQLite |

| create_inventory_item | 创建库存物品 | part_number, part_name | SQLite |

| inventory_transaction | 出入库操作 | part_number, transaction_type, quantity | SQLite |

| create_SCSAI_item | 通用SCSAI对象创建 | item_type, name | SQLite + SCSAI |

| optimize_item_types | 批量优化对象类 | 无 | SQLite |

| repair_item_type | 修复对象类 | name | SQLite |

| toggle_core_business | 设置核心对象标记 | item_type_name, is_core | SQLite |

| import_item_types | 从AML导入对象类 | source | AML文件 + SQLite |

| compare_item_types | 比对对象类差异 | 无 | SQLite + SCSAI |

| dashboard_summary | 仪表盘汇总 | 无 | SQLite |

| system_health | 系统健康检查 | 无 | SQLite + SCSAI + LLM |

| analyze_trends | 趋势分析 | module | SQLite |

| export_data | 数据导出 | module | SQLite |

3.2 工具执行流程

`

executeTool(toolName, params)

↓

1. 在 TOOLS 数组中查找工具

↓

1. 验证必填参数（required）

↓

1. 调用 tool.handler(params)

↓

1. 返回 { type: 'result', success: true, data: ... }

或 { type: 'error', message: '...' }

`

四、SCSAI 对象类映射

4.1 PLM 核心对象类

4.2 SCIOT 扩展对象类

4.3 SCIOT 对象类关系类型

从 ItemType.xml 中发现的真实关系类型（非 SCSAI 标准名称）：

| 关系类型 | 查询方式 | 说明 |

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

| Property | | 直接关系 |

| Method | | 直接关系 |

| View | | 直接关系 |

| Allowed Permission | | 直接关系 |

| Server Event | | 直接关系 |

| Item Action | | 直接关系 |

| RelationshipType | | 通过source_id查询 |

五、闭环执行示例

示例1：L1 直通 — "查看库存"

`

用户: "查看库存"

↓

关键词匹配: "库存"✓ "查询"✓ → query_inventory (得分2, need_llm=false)

↓

直接执行: list_data({ module: "inventory_items" })

↓

SQL: SELECT * FROM inventory_items ORDER BY created_at DESC LIMIT 50

↓

返回: { type: 'result', data: { total: 156, items: [...] } }

↓

前端展示库存列表

`

示例2：L2 规则+LLM — "创建供应商华为，电话12345678"

`

用户: "创建供应商华为，电话12345678"

↓

关键词匹配: "创建"✓ "供应商"✓ "vendor"✓ → create_vendor (得分3, need_llm=true)

↓

参数提取: name="华为", phone="12345678"

↓

返回确认: { type: 'confirm', message: "我理解您想要创建供应商：华为\n\n确认执行吗？" }

↓

用户点击"确认"

↓

执行: create_vendor({ name: "华为", phone: "12345678" })

↓

1. SQLite: INSERT INTO vendors (id, name, phone, ...) VALUES (...)
2. SCSAI: POST /server/odata/Part → 创建 Vendor 对象

↓

返回: { type: 'result', message: "供应商创建成功（已同步SCSAI）" }

`

示例3：飞书远程指令 — "库存预警"

`

老板在飞书群 @数字员工助手: "库存预警"

↓

飞书事件推送 → POST /api/feishu/webhook

↓

handleMessageEvent → aiAgent.processMessage("库存预警")

↓

关键词匹配: "库存"✓ "预警"✗ → query_inventory (得分1, need_llm=false)

↓

执行: list_data({ module: "inventory_items" })

↓

飞书回复: "当前库存预警物料共12项：\n1. R001 电阻 - 当前0 安全100\n2. ..."

`

六、AI巡检系统（自进化核心）

6.1 巡检架构

AI巡检系统是平台自进化的核心引擎，通过持续检测SCSAI对象类的数据质量问题，自动修复并验证：

`

巡检（1197个对象类）→ 发现问题（5类规则）→ 一键修复（SSE实时进度）→ 自动重新巡检验证

`

6.2 巡检规则（5条，全部可自动修复）

6.3 修复技术要点

• 串行执行 + 200ms延迟：避免SCSAI数据库死锁
• 重试机制：死锁自动重试最多2次
• SSE实时推送：每个修复项完成后立即推送到前端
• 数据分离：SSE只推summary，完整issues通过JSON接口获取（避免大数据卡住前端）
• 认证透传：前端当前登录用户的认证信息传递到服务端，使用该用户权限执行修复

6.4 API接口

七、数字员工团队

7.1 当前在岗员工（4人）

7.2 LLM大脑能力

八、自运维自进化路线

阶段一：规则驱动（✅ 已完成）

• ✅ 47条规则模板覆盖核心业务
• ✅ 42个工具函数实现业务操作
• ✅ 三级智能策略（L1/L2/L3）
• ✅ 飞书机器人远程指令
• ✅ 关键词匹配 + LLM降级
• ✅ AI巡检系统（5条规则，SSE实时修复）
• ✅ 4个数字员工自主工作
• ✅ SCSAI SOAP API集成
• ✅ 数据双写架构（SCSAI + SQLite）

阶段二：自学习（🔲 进行中）

• 🔲 操作日志分析 → 自动发现高频指令 → 自动生成新规则
• 🔲 用户反馈收集 → 优化规则关键词权重
• 🔲 规则冲突检测 → 自动调整优先级
• 🔲 AML变更监听 → 自动同步对象类定义
• 🔲 巡检规则扩展（关系类型/生命周期/权限/命名规范）

阶段三：自运维（🔲 规划中）

• ✅ 定时健康检查 → 数据书记员已实现
• 🔲 库存预警 → 自动触发采购建议
• 🔲 质量趋势分析 → 自动发起纠正措施
• 🔲 系统异常检测 → 自动诊断并修复
• 🔲 对象类完整性自动巡检 → 自动修复（AI巡检系统已实现基础版）

阶段四：自进化（🔲 远期）

• 🔲 业务流程挖掘 → 自动发现标准流程
• 🔲 规则自动生成 → 从历史操作中学习新规则
• 🔲 跨模块联动 → 自动触发关联操作
• 🔲 预测性运维 → 提前发现潜在问题

九、核心业务模块映射

9.1 业务模块 → SCSAI对象类 → 规则/工具 映射

9.2 待完善的业务模块

十、已知限制与改进方向

10.1 当前限制

1. 模拟实现：约13个高级工具（视觉检测、设备预测、工艺优化等）仍为模拟数据
2. 巡检规则不足：仅5条基础规则，缺少关系类型、生命周期、权限等检查
3. 数据同步局限：仅同步6种SCSAI对象类型，缺少BOM/Project/Customer等
4. 数字员工覆盖不足：47条规则仅4个数字员工覆盖
5. 缺少测试体系：无单元测试和集成测试

10.2 近期改进方向

1. 扩展巡检规则：增加关系类型完整性、属性标签中文化、命名规范等规则
2. 新增数字员工：质量检验员、库存管理员、生产调度员
3. 业务闭环：巡检发现 → 自动修复 → 验证 → 持续监控
4. 大模型集成：巡检修复 + LLM规则模板结合，实现智能修复决策

十一、如何扩展

7.1 添加新规则

编辑 server/ai-agent-rules.json，在 rules 数组中添加：

`json

{

"id": "你的规则ID",

"name": "规则名称",

"keywords": ["关键词1", "关键词2"],

"need_llm": false,

"action": {

"tool": "对应工具名",

"params": {}

},

"examples": ["示例指令"]

}

`

7.2 添加新工具

编辑 server/ai-agent.js，在 TOOLS 数组中添加：

`javascript

{

name: 'your_tool_name',

description: '工具描述',

parameters: {

type: 'object',

properties: {

param1: { type: 'string', description: '参数描述' }

},

required: ['param1']

},

handler: async (params) => {

// 实现你的业务逻辑

return { result: 'success' };

}

}

`

7.3 添加新SCSAI对象类

1. 在 SCSAI/SCIOT 中创建 ItemType 的 AML 定义文件
2. 在 ai-agent-rules.json 中添加对应的创建/查询规则
3. 在 ai-agent.js 中如果需要特殊逻辑，添加对应工具
4. 系统会自动通过 import_item_types 同步新对象类

十二、文件索引