# 5.1 项目选题与架构设计 > **第5周 | 第1课 | 项目选题与架构设计 | 预计时长：30分钟** --- ## 学习目标 - 了解5个综合项目选项的特点、难度和技术要求 - 掌握AI Agent系统的架构设计方法论 - 能够独立完成项目选题并填写架构设计文档 - 明确各组件之间的数据流向和交互关系 --- ## 一、项目选题 综合项目是整个实战营的收官之作，目的是将你前四周学到的知识（单Agent、多Agent、MCP工具、记忆系统）融会贯通，搭建一个完整的自动化工作流。以下是5个选题供你选择： ### 选项1：内容营销自动化（Content Marketing Automation） **难度：** 中等 **做什么：** 给定一个主题或关键词，自动完成"搜集素材 -> 撰写文章 -> 生成配图提示词 -> 排版发布"的全流程。 **需要的技术：** - 搜索引擎/新闻API（获取素材） - LLM 文本生成（撰写草稿） - 图片生成API或提示词生成（配图） - 社交媒体发布API（可选：微博、微信公众号等） - 记忆系统（存储用户偏好、品牌调性） **预期产出：** - 输入一个主题，输出一篇完整的营销文章（含标题、正文、标签、配图建议） - 可配置文章风格（专业、轻松、营销向） - 支持多平台格式适配 **预估工作量：** 3-5小时 ### 选项2：股票分析助手（Stock Analysis Assistant） **难度：** 中等 **做什么：** 输入股票代码，自动获取行情数据、财务数据、新闻舆情，生成综合分析报告，并给出投资建议。 **需要的技术：** - 金融数据API（如Tushare、AKShare、Yahoo Finance） - LLM 分析推理 - 数据可视化（matplotlib 或生成图表描述） - 记忆系统（保存关注的股票、历史分析记录） - 定时任务（可选：每日自动推送） **预期产出：** - 输入股票代码 -> 输出分析报告（技术面+基本面+舆情面） - 支持多股票对比 - 可设置价格预警 **预估工作量：** 3-5小时 ### 选项3：智能客服系统（Smart Customer Service） **难度：** 中等 **做什么：** 模拟企业客服场景，能够理解用户问题、查询知识库、处理常见工单、升级复杂问题。 **需要的技术：** - 向量数据库（FAQ知识库检索） - 多Agent协作（分类Agent + 检索Agent + 回复Agent） - MCP工具（工单系统、CRM系统接口） - 记忆系统（对话历史、用户画像） **预期产出：** - 用户输入问题 -> 自动分类 -> 检索答案 -> 生成回复 - 无法回答时自动升级人工 - 记录服务质量和常见问题统计 **预估工作量：** 4-6小时 ### 选项4：文档处理Agent（Document Processing Agent） **难度：** 中等 **做什么：** 接收文档（PDF/Word/Excel），自动完成"解析 -> 提取关键信息 -> 摘要 -> 格式化输出 -> 归档"。 **需要的技术：** - 文档解析库（PyPDF2、python-docx、openpyxl） - LLM 信息提取和摘要 - 文件存储系统（本地或云存储） - MCP工具（OCR服务、翻译API） - 记忆系统（处理记录、模板偏好） **预期产出：** - 上传文档 -> 自动解析 -> 提取关键信息 -> 生成摘要报告 - 支持批量处理 - 可自定义提取模板 **预估工作量：** 3-5小时 ### 选项5：会议助手（Meeting Assistant） **难度：** 较难 **做什么：** 会前自动准备议程和资料，会中实时记录要点和行动项，会后自动生成会议纪要并分发任务。 **需要的技术：** - 语音转文字API（如Whisper） - LLM 摘要和结构化提取 - 日历/邮件API（日程集成） - 多Agent协作（记录Agent + 摘要Agent + 任务分配Agent） - 记忆系统（历史会议、项目上下文） **预期产出：** - 会前：自动收集相关资料，生成议程草案 - 会中：实时转录，标记关键决策和行动项 - 会后：生成结构化会议纪要，自动发送邮件和任务 **预估工作量：** 5-8小时 ### 选题建议 ``` ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 选题决策树 │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 你有API密钥吗？ │ │ ├── 有 -> 你有金融数据API？ │ │ │ ├── 有 -> 选 [2] 股票分析助手 │ │ │ └── 无 -> 你有社交媒体API？ │ │ │ ├── 有 -> 选 [1] 内容营销自动化 │ │ │ └── 无 -> 选 [4] 文档处理Agent │ │ │ │ │ └── 没有 -> 你对哪个领域最熟悉？ │ │ ├── 客服/销售 -> 选 [3] 智能客服系统 │ │ ├── 内容/运营 -> 选 [1] 内容营销自动化 │ │ ├── 办公/效率 -> 选 [5] 会议助手 │ │ └── 数据处理 -> 选 [4] 文档处理Agent │ │ │ │ 时间充裕想挑战？-> 选 [5] 会议助手（最难但最全面） │ │ 想稳妥完成？ -> 选 [1] 或 [4]（资料多，容易出成果） │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 二、架构设计 选定项目后，下一步是设计系统架构。无论你选择哪个项目，都可以遵循以下通用模板。 ### 2.1 系统架构图模板 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 用户接口层 │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ CLI 终端 │ │ Web UI │ │ API 接口 │ │ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │ │ │ │ │ │ └───────────────┼───────────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ 协调器/路由器 │ <-- 入口，分发请求到对应Agent │ │ └───────┬────────┘ │ │ │ │ │ ┌──────────────┼──────────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │ │ Agent A │ │ Agent B │ │ Agent C │ <-- 业务Agent层 │ │ │ (分类) │ │ (处理) │ │ (审核) │ │ │ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │ │ │ │ │ │ │ └──────────────┼─────────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ 工具/MCP层 │ <-- 外部能力 │ │ ┌──────────┼──────────┬──────┼──────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ 搜索API 数据库 文件IO Web抓取 其他API │ │ └──────────┴──────────┴──────┴──────────┘ │ │ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ 记忆/存储层 │ <-- 持久化 │ │ ┌──────────┼──────────────────┐ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ 短期记忆 长期记忆向量库 文件系统 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 2.2 组件清单模板 填写以下表格，明确你的项目需要哪些组件： | 组件名称 | 职责描述 | 输入 | 输出 | 依赖 | |---------|---------|------|------|------| | 例：分类Agent | 判断用户意图类型 | 用户输入文本 | 意图标签 | LLM | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ### 2.3 数据流模板 用文字描述一个完整的请求处理流程： ``` 步骤1: 用户输入 [什么] -> 经过 [哪个组件] -> 产出 [什么结果] 步骤2: [结果] 传递给 [哪个组件] -> 调用 [什么工具/MCP] -> 获取 [什么数据] 步骤3: [数据] 交给 [哪个Agent] -> 结合 [什么记忆/上下文] -> 生成 [什么输出] 步骤4: [输出] 经过 [审核/格式化] -> 返回给用户 / 存储到 [哪里] ``` ### 2.4 技术选型清单 | 技术层 | 候选方案 | 最终选择 | 选择理由 | |-------|---------|---------|---------| | LLM框架 | LangChain / CrewAI / AutoGen / 原生API | | | | 记忆系统 | SQLite / ChromaDB / FAISS / 文件系统 | | | | 工具/MCP | 自建 / MCP官方协议 / 直接调用API | | | | 用户接口 | CLI / Streamlit / FastAPI + 前端 | | | | 部署方式 | 本地运行 / Docker / 云端 | | | --- ## 三、动手练习 ### 练习1：填写你的项目架构设计文档 根据你选择的项目，填写以下架构设计文档： ```markdown ## 我的项目：[项目名称] ### 项目描述 [用3-5句话描述你的项目做什么] ### 系统架构图 [画出你的系统架构图，参考上面的模板] ### 组件清单 [列出所有组件及其职责] ### 数据流 [描述一个完整的请求处理流程] ### 技术选型 | 技术层 | 选择 | 理由 | |-------|------|------| | LLM框架 | | | | 记忆系统 | | | | 工具/MCP | | | | 用户接口 | | | ### 风险与难点 [列出你预见的2-3个技术难点] ``` ### 练习2：画出数据流图 用下面的模板画出你项目的数据流： ``` 输入 ──→ [组件1] ──→ [组件2] ──→ [组件3] ──→ 输出 │ │ │ ▼ ▼ ▼ [工具A] [工具B] [存储C] ``` ### 练习3：列出依赖清单 ```bash # 你的项目需要的外部依赖 # 格式：名称 | 用途 | 是否有API密钥 例如： - Tushare | 股票数据 | 需要注册获取token - OpenAI API | LLM推理 | 需要API key - ChromaDB | 向量存储 | 本地运行，无需密钥 ``` --- ## 四、架构设计 Checklist 在完成架构设计后，逐项检查： - [ ] 明确了项目要解决的核心问题 - [ ] 画出了系统架构图（至少包含3层：接口层、Agent层、工具/存储层） - [ ] 列出了所有组件及其职责、输入输出 - [ ] 描述了一个完整的端到端数据流 - [ ] 确定了技术选型并说明了理由 - [ ] 识别了至少2个技术难点或风险点 - [ ] 确认了所有需要的API密钥和外部服务可用 - [ ] 评估了工作量，确保在规定时间内可以完成 --- ## 五、本周时间安排建议 ``` ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ Week 5 时间规划 │ ├──────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ Day 1 (今天) │ │ ├── 5.1 项目选题与架构设计 (30min) │ │ │ └── 完成：选题 + 架构设计文档 │ │ └── 开始搭建项目骨架 │ │ │ │ Day 2 │ │ ├── 5.2 项目开发指南 (60min) │ │ │ └── 完成：核心Agent + 基础工具 │ │ └── 继续开发：工具集成 │ │ │ │ Day 3 │ │ ├── 5.3 中期评审与问题修复 (30min) │ │ │ └── 完成：自测 + 问题记录 │ │ └── 修复发现的问题 │ │ │ │ Day 4 │ │ ├── 5.4 项目完善与答辩准备 (60min) │ │ │ └── 完成：README + 演示准备 │ │ └── 录制演示视频 │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 小结 本课完成了以下工作： 1. **了解了5个项目选项**：每个项目都有明确的输入输出、技术栈和工作量预估。选择时考虑你的兴趣、已有API资源和可用时间。 2. **掌握了架构设计方法**：通过系统架构图、组件清单、数据流和技术选型四个维度，建立完整的项目蓝图。 3. **填写了架构设计文档**：为接下来的开发打下了清晰的规划基础。 **下一步：** 进入 5.2 项目开发指南，开始搭建项目骨架并实现核心Agent。