母婴馆 Agent · 母婴小悦 Agent 设计

§2.2 场景 · 晨悦编排平台孵化的旗舰垂直 Agent · 商用版设计文档
索引 → §2 场景 Agent · 平台孵化 · 案例对照：PM vs 母婴

定位

母婴小悦 是 ChenYue AI Platform 上可运营、可评测、可复用的商用垂直 Agent 样板，不是小程序里的关键词脚本。

晨悦编排上孵化的 业务垂直 Agent（非 AgentPM）
跟营学员：生产环境 只读 / case 分析
PM 交付跟练仍走 AgentPM · §2.1

四层目标架构

L4 接入层（后接）     小程序 BabyXiaoYue · flow-admin 调试台 · 企微/飞书（可选）
L3 编排层             Scene baby（L1/L2/L3）· Workflow 交易链路 · Skills 组合包
L2 Agent 核心         固定 Agent · 三层记忆 · 育儿 KB RAG · HTTP Plugins ×4
L1 业务 API           /api/goods/* · /api/preference · 内容安全

设计原则：

平台承载智能，客户端承载呈现
确定性路径走 Workflow，开放性路径走 LLM + RAG
一切可 seed、可版本化、可回滚
输出结构化 — 不只 reply_text，还要有 goods_list / actions / checklist_groups

一、升级目标

将母婴小悦从「本地关键词匹配」升级为「ChenYue AI Platform 驱动的智能母婴顾问」，达到商用级别。

现状对比

	当前（v0）	目标（v1）
意图识别	纯关键词匹配	AI 语义理解
回复方式	硬编码文案池	LLM 动态生成
上下文	仅本地存储 `baby_stage`	三层记忆系统
商品搜索	正则抽词 → 调商品 API	AI 理解意图 → Function Calling → HTTP 节点
覆盖面	仅 7 种意图	全场景覆盖
用户体验	「小悦还不懂 😅」高频出现	温柔共情 + 专业建议

二、架构变化

2.1 升级前（v0 · 客户端承载）

BabyXiaoYue.vue
  → onSend()
    → handleBabyIntent(text, ctx)
      → baby-intents.js   关键词匹配
      → baby-handlers.js  硬编码回复 / 直调商品 API

2.2 升级后（v1 · 平台承载）

BabyXiaoYue.vue（薄客户端）
  → baby-ai-chat.js（固定 Agent ID + 协议解析）
    → POST /api/agents/{id}/chat
      → ChenYue AI Platform
        ├─ Scene baby（Layer1 本地命中 → 零 token）
        ├─ Chat 管线（Memory · RAG · Tool Calling）
        └─ Workflow baby-xiaoyue-v1（交易类确定性链路）
              → Memory Load
              → LLM 意图分类
              → Condition → HTTP（商品/券/清单）
              → Code 格式化结构化输出
              → LLM 导语（≤80字，不编价格）
              → Memory Save
        → 响应：reply_text + goods_list + actions + checklist_groups
  → 降级：AI/平台不可用时 → handleBabyIntent（offline fallback）

2.3 平台能力映射（全用满）

平台能力	在小悦 Agent 中的职责	优先级
Agent	角色、边界、模型参数、发布态	P0
Scene（baby）	高频意图 Layer1 本地命中；Layer2 AI+hint	P0
Workflow	交易类：意图→API→格式化→回复	P0
HTTP Plugins + Tool Calling	搜商品、查券、阶段清单、辅食 RAG	P0
Knowledge RAG	辅食/发育/选购要点（非商品库）	P0
Long-term Memory	baby_stage、过敏、搜过的品类	P0
Mid/Short Memory	多轮对话、摘要压缩	P1
Skills	KB + Workflow + Prompt 打包	P1
Preference API	用户档案真源；登录后同步进 Memory	P1
内容安全	入站+出站双向审核	P0
Semantic Cache	高频 FAQ 降本	P2
Model Routing	分类用 Flash，复杂问答路由 Plus	P2

刻意不用： 客户端创建 Agent（商用禁止）· MCP 直连商品（REST Plugin 更稳）· 纯 LLM 带货（无结构化卡片不合格）

2.4 Scene 设计（baby）

Layer	场景	示例	成本
L1 本地	极高频、零歧义	「设置阶段」「查看清单」「有优惠券吗」	0 token
L2 AI+hint	中频、需共情	「宝宝不爱吃辅食」→ 注入 RAG hint	低
L3 兜底	未命中	走完整 Agent Chat 管线	正常

初版意图（12 个）：goods_search · coupon_check · checklist_recommend · baby_food_qa · stage_set · stage_query · feeding_guide · goods_browse · development_qa · anxiety_chat · complaint · unknown

2.5 HTTP Plugins（Tool Calling 四件套）

Plugin	方法	参数	Agent 何时调
`baby_goods_search`	`GET /api/goods/list`	keyword, page_size, sort_by	用户要买具体东西
`baby_coupon_list`	`GET /api/goods/list`	filter coupon	「有券吗」
`baby_checklist_by_stage`	`GET /api/goods/checklist-by-stage`	stage	「该买什么」
`baby_food_rag`	内部 RAG search	query, stage	辅食/发育问答

2.6 Knowledge 设计

一个 KB：baby_parenting_kb

分片	内容	更新频率
feeding	辅食添加表、过敏观察	月更
development	月龄发育里程碑（非诊断）	季更
shopping_guide	品类选购要点（段数、材质）	随清单更新
stage_overview	7 阶段概述	稳定

不用 KB 存商品 — 商品永远走 API 实时查。上线前每分片 20 条 Q&A，RAG 命中率目标 ≥ 85%。

2.7 Memory + Preference 双写

数据	真源	Agent 读法	写入时机
`baby_stage`	`PUT /api/preference` → `extra.baby_stage`	Memory Load + Workflow 变量	用户设阶段 / memory_save
过敏/忌口	long_term `category=fact`	Memory Load	对话抽取 + 用户明示
最近搜过的品类	long_term `category=preference`	Memory Load	每次 goods_search 后
对话上下文	short + mid summary	Chat 管线自带	自动

规则：preference 是档案真源，memory 是 Agent 工作副本；登录时 preference → memory upsert。

2.8 结构化输出协议（商用关键）

Workflow end_1 与 Chat 响应扩展字段：

json

{
  "reply_text": "帮你找了5款尿不湿～",
  "message_type": "goods_cards",
  "goods_list": [
    {
      "id": "5001",
      "title": "贝亲宽口径PPSU奶瓶",
      "price": "89.00",
      "original_price": "129.00",
      "buy_url": "https://...",
      "coupon_url": "https://...",
      "platform": "京东",
      "reason": "新生儿必备"
    }
  ],
  "actions": [
    { "label": "去好物广场", "action": "navigate", "url": "/pages-goods/pages/index/index" }
  ],
  "checklist_groups": [
    {
      "category_name": "0-6月必备",
      "items": [
        { "name": "新生儿奶瓶", "buying_tip": "...", "importance": "essential" }
      ]
    }
  ],
  "meta": { "intent": "goods_search", "stage": "baby-0-6", "workflow_version": "v1" }
}

message_type 枚举：text · goods_cards · checklist_groups · action_buttons · mixed

客户端映射：goods_list → 商品卡片 · actions → 按钮消息 · checklist_groups → 分组清单卡

三、工作流设计

3.1 节点布局总览

触发条件：Workflow 不是每条消息都跑。Scene Layer1 命中 → 不触发；Layer2/L3 或未命中 → 由 Workflow Skill 触发。

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     工作流画布（16 节点 · 商用目标版）                  │
│                                                                       │
│  ┌──────────┐                                                         │
│  │  Start   │  输入变量: user_message, baby_stage, user_id            │
│  └────┬─────┘                                                         │
│       ▼                                                                │
│  ┌──────────────────────┐                                             │
│  │ 📖 Memory Load        │  long_term                                 │
│  │                       │  读取: baby_stage, 已购商品, 最近对话       │
│  └──────┬───────────────┘                                             │
│         ▼                                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐                      │
│  │ 🤖 LLM #1 — 意图分类                         │                      │
│  │  model: GLM-4-Flash, temperature: 0.3        │                      │
│  └──────┬──────────────────────────────────────┘                      │
│         ▼                                                              │
│  ┌──────────────────────────────────────┐                             │
│  │ 💻 parse_intent — JSON 容错 + stage   │                             │
│  └──────┬───────────────────────────────┘                             │
│         ▼                                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────┐                              │
│  │ 🔀 condition_trade（是否交易类？）    │                              │
│  └────┬────────────────┬───────────────┘                              │
│       │ True           │ False                                        │
│       ▼                ▼                                               │
│  ┌──────────────┐  ┌─────────────────────┐                           │
│  │ build_http   │  │ 🤖 llm_chat          │                           │
│  │ + http_trade │  │ 母婴顾问回复          │                           │
│  │ + has_items  │  └──────────┬──────────┘                           │
│  └──────┬───────┘             │                                        │
│         ▼                     │                                        │
│  ┌──────────────┐             │                                        │
│  │ code_format  │             │                                        │
│  │ llm_intro    │             │                                        │
│  └──────┬───────┘             │                                        │
│         └─────────┬───────────┘                                        │
│                   ▼                                                     │
│  ┌───────────────────────────────────────────┐                         │
│  │ 💾 Memory Save                             │                         │
│  └──────┬────────────────────────────────────┘                         │
│         ▼                                                               │
│  ┌──────────┐                                                           │
│  │   End    │  输出: reply_text, goods_list, actions                    │
│  └──────────┘                                                           │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 完整节点清单（16 节点）

#	节点 ID	类型	说明
1	`start_1`	Start	`user_message`, `baby_stage`, `user_id`
2	`memory_load_1`	Memory Load	long_term, limit=5
3	`llm_intent`	LLM	意图分类 JSON, temp=0.3
4	`parse_intent`	Code	JSON 容错 + stage 合并
5	`condition_trade`	Condition	是否交易类
6a	`condition_goods`	Condition	`intent == goods_search`
6b	`condition_coupon`	Condition	`intent == coupon`
6c	`condition_checklist`	Condition	`intent == checklist`
7	`http_trade`	HTTP	单节点动态 URL（方案 B）
8	`condition_has_items`	Condition	API 是否有结果
9	`code_format`	Code	格式化为 §2.8 协议
10	`llm_intro`	LLM	交易导语 ≤80 字，禁止编价格
11	`llm_empty`	LLM	空结果温柔回复 + 引导
12	`llm_chat`	LLM	非交易类：chat / feeding_qa / stage_qa
13	`memory_save_1`	Memory Save	保存本次对话关键信息
14	`end_1`	End	完整协议字段

3.3 连线关系

源节点	目标节点	条件
`start_1`	`memory_load_1`	—
`memory_load_1`	`llm_intent`	—
`llm_intent`	`parse_intent`	—
`parse_intent`	`condition_trade`	—
`condition_trade`	`build_http_request` → `http_trade` → `condition_has_items`	true（交易类）
`condition_trade`	`llm_chat`	false
`condition_has_items`	`code_format`	true（有结果）
`condition_has_items`	`llm_empty`	false
`code_format`	`llm_intro`	—
`llm_intro` / `llm_empty` / `llm_chat`	`memory_save_1`	—
`memory_save_1`	`end_1`	—

3.4 HTTP 节点接口详解

商品搜索

GET /api/goods/list?keyword={{llm_intent.output.search_keyword}}&page=1&page_size=5&sort_by=comprehensive

返回 JSON 结构：

json

{
  "code": 0,
  "data": {
    "items": [
      {
        "id": 5001,
        "title": "贝亲宽口径PPSU奶瓶 160ml",
        "image": "https://img.example.com/goods/5001.jpg",
        "price": "89.00",
        "original_price": "129.00",
        "category_name": "喂养用品",
        "age_range": "0-6个月",
        "platform": "京东",
        "buy_url": "https://u.jd.com/xxx",
        "brand": "贝亲",
        "shop_name": "贝亲官方旗舰店",
        "coupon_amount": "20",
        "coupon_url": "https://u.jd.com/coupon/xxx",
        "monthly_sales": 3200,
        "good_rate": "98%",
        "reason": "新生儿必备，PPSU材质轻便耐摔",
        "recommend_count": 156,
        "like_count": 89
      }
    ],
    "total": 156,
    "page": 1,
    "page_size": 5
  }
}

优惠券商品

GET /api/goods/list?sort_by=coupon&page_size=5

返回结构同商品搜索，聚焦 coupon_amount 和 coupon_url 字段。

选购清单

GET /api/goods/checklist-by-stage?stage={{llm_intent.output.stage}}

参数	枚举值
`stage`	`preparing`（备孕待产）、`pregnant-early/mid/late`（孕期）、`baby-0-6`、`baby-6-12`、`baby-1-3`、`baby-3plus`

返回 JSON 结构：

json

{
  "code": 0,
  "data": [
    {
      "category_id": 10,
      "category_name": "0-6月必备",
      "icon": "👶",
      "items": [
        {
          "id": 101,
          "name": "新生儿奶瓶",
          "buying_tip": "选择PPSU材质，宽口径易清洗，160ml即可",
          "importance": "essential",
          "icon": "🍼"
        }
      ]
    }
  ]
}

3.5 关键节点 Prompt 详情

LLM #1 — 意图分类 System Prompt

你是一个母婴对话意图分类器。根据用户的消息和记忆上下文，判断用户意图并输出 JSON。

用户消息: {{user_message}}
宝宝阶段: {{baby_stage}}
记忆上下文: {{memory_load_1.output}}

可能的意图：
- goods_search: 搜索商品、求推荐
- coupon: 查优惠券、查折扣
- checklist: 要选购清单
- feeding_qa: 喂养相关问题
- stage_qa: 阶段发育问题
- chat: 日常闲聊、情感陪伴

输出严格的 JSON 格式：
{
  "intent": "goods_search|coupon|checklist|feeding_qa|stage_qa|chat",
  "search_keyword": "提取的搜索关键词",
  "stage": "提取或推断的宝宝阶段",
  "reply_hint": "闲聊时的话题提示"
}

Code — 格式化 API 结果

python

import json

parsed = inputs.get("parse_intent") or {}
intent = parsed.get("intent", "chat")
stage = parsed.get("stage", "")

if intent in ("goods_search", "coupon"):
    raw = inputs.get("http_trade") or {}
    if isinstance(raw, dict) and "result" in raw:
        raw = raw["result"]
    api_result = raw if isinstance(raw, dict) else json.loads(str(raw))
    items = api_result.get("data", {}).get("items", [])

    goods_list = []
    for i, item in enumerate(items[:5]):
        goods_list.append({
            "id": item.get("id", str(i)),
            "title": item.get("title", ""),
            "price": str(item.get("price", "")),
            "original_price": str(item.get("original_price", "")),
            "coupon_amount": str(item.get("coupon_amount", "0")),
            "coupon_url": item.get("coupon_url", ""),
            "platform": item.get("platform", ""),
            "buy_url": item.get("buy_url", ""),
            "reason": item.get("reason", ""),
        })

    result = {
        "message_type": "goods_cards",
        "goods_list": goods_list,
        "item_count": len(goods_list),
    }

elif intent == "checklist":
    raw = inputs.get("http_trade") or {}
    if isinstance(raw, dict) and "result" in raw:
        raw = raw["result"]
    api_result = raw if isinstance(raw, dict) else json.loads(str(raw))
    categories = api_result.get("data", [])

    checklist_groups = []
    for cat in categories:
        group_items = []
        for item in cat.get("items", []):
            group_items.append({
                "name": item.get("name", ""),
                "buying_tip": item.get("buying_tip", ""),
                "importance": item.get("importance", ""),
            })
        if group_items:
            checklist_groups.append({
                "category_name": cat.get("category_name", ""),
                "items": group_items,
            })

    result = {
        "message_type": "checklist_groups",
        "checklist_groups": checklist_groups,
        "stage": stage,
    }
else:
    result = {"message_type": "text", "goods_list": [], "checklist_groups": []}

llm_intro Prompt 要点

你是小悦。根据下方已查到的真实商品/清单数据，写一段≤80字的温柔导语。
规则：
- 价格、链接、券额只能引用 structured_data 中的字段，禁止编造
- goods_cards 用「帮你找到了{n}款{keyword}」开头
- checklist 用「为你整理了{stage}阶段的必备清单」开头
- 结尾加一个 emoji

llm_empty Prompt 要点

用户想找的商品暂时没查到。温柔告知并建议：去好物广场逛逛 / 换个关键词 / 告诉小悦宝宝阶段。
不要编造商品。≤60字。emoji 结尾。

3.6 平台对齐要点

Condition 表达式校正：平台 Condition 节点仅 True/False 两出口，不能一个节点分三路。v2 采用 方案 B：一个 http_trade 节点 + 前置 Code 按 intent 拼 URL。

Code 节点约定：

项目	约定
读入	`inputs` 字典，key = 上游 `node_id`
写出	赋给 `result` 变量
禁止	`import`、`open`、`eval`、访问网络

变量解析优先级（baby_stage）：

优先级	来源	说明
1	`start_1.baby_stage`	Workflow 入参（来自 preference / 客户端）
2	`memory_load_1` 中的 stage 记忆	long_term 档案
3	`llm_intent` / `parse_intent.stage`	LLM 从对话推断
4	默认 `baby-0-6`	兜底

非交易类与 RAG 分工：

意图	Workflow 内	Agent Chat 管线
goods_search / coupon / checklist	✅ 主路径	Tool/Workflow 可补调
feeding_qa / stage_qa	⚠️ llm_chat 可兜底	✅ KB RAG + Plugin（推荐主路径）
chat	✅ llm_chat	✅ 记忆 + 共情 Prompt

3.7 End 节点输出映射

json

{
  "reply_text": "{{llm_intro.content 或 llm_empty.content 或 llm_chat.content}}",
  "message_type": "{{code_format.result.message_type 或 text}}",
  "goods_list": "{{code_format.result.goods_list 或 []}}",
  "checklist_groups": "{{code_format.result.checklist_groups 或 []}}",
  "actions": [],
  "meta": {
    "intent": "{{parse_intent.intent}}",
    "stage": "{{parse_intent.stage}}",
    "workflow_version": "baby-xiaoyue-v2",
    "item_count": "{{code_format.result.item_count 或 0}}"
  }
}

四、Agent System Prompt

母婴小悦角色定义

你是「小悦」，晨悦家生活助手中的母婴专属顾问。
你陪伴妈妈们走过备孕、怀孕、育儿每一段温柔旅程。

## 角色特点
- 语气：温柔、亲切、像懂你的闺蜜，叫用户"妈妈"
- 风格：先共情再给建议，不直接抛结论
- 专业：育儿知识准确可靠，不确定的事情诚实说"建议咨询医生"
- 有价值：每次对话都给出至少一个可执行的建议

## 能力范围
你可以帮助妈妈们：
- 推荐适合宝宝阶段的母婴好物
- 查看优惠券和折扣信息
- 按宝宝阶段生成选购清单
- 解答喂养、辅食、发育等育儿问题
- 聊天陪伴，缓解育儿焦虑

## 安全边界
- 不给出医疗诊断，涉及疾病时建议就医
- 不推荐具体品牌，只说品类和选购要点
- 涉及药物时强调"请遵医嘱"
- 不评价其他平台的优劣
- 如果有人输入政治敏感、色情暴力内容，礼貌转移话题

## 宝宝阶段知识
{{memory.stage_info}}
0-6个月：纯母乳/配方奶，不需额外喝水
6-12个月：添加辅食，从含铁米粉开始
1-3岁：可与大人同食，少盐少糖少油

## 回复规范
- 每条回复控制在 200 字内
- 如果能推荐商品，用「帮你找到了xxx」开头
- 如果需要用户补充信息，温柔提问（不超过 2 个问题）
- 对话结尾加一个 emoji 表情

五、客户端改动

v2 共识：先平台验收，后接小程序。客户端做薄渲染层，解析结构化响应。

5.1 文件改动清单

文件	操作	说明
`src/utils/baby-ai-chat.js`	改造	读 env 固定 `BABY_AGENT_ID`；解析结构化响应
`src/pages-baby/xiaoyue/BabyXiaoYue.vue`	改造	解析 `goods_list`/`actions`/`checklist_groups` → 渲染卡片
`src/pages-baby/xiaoyue/baby-handlers.js`	降级保留	offline fallback
`src/config/env.js`	新增	`features.babyAi` 开关

5.2 核心调用架构

BabyXiaoYue.vue
  ├─ onSend(text) ─────────────────────────────┐
  ├─ quickSearch / quickAsk / quickAction       │
  └─ onAction(checklist-recommend)              │
              ▼                                  │
        sendToPlatform(text)                     │
          1. addUserMsg                          │
          2. setLoading(true)                    │
          3. sendMessage(text)  ─────────────────┘
          4. 解析响应
               ├─ reply_text        → addBotMsg
               ├─ goods_list        → addGoodsMsg
               ├─ checklist_groups  → addActionMsg
               └─ actions           → addActionMsg
          5. catch → handleBabyIntent() 【offline fallback】

5.3 对接文件示例

javascript

// src/utils/baby-ai-chat.js
// 接口: POST /api/agents/{agentId}/chat
// 降级: 10s 超时 → 抛异常 → 降级到 keyword matching

const AGENT_ID = '<YOUR_BABY_AGENT_ID>'
const TIMEOUT_MS = 10000

export async function sendMessage(message, options = {}) {
  const controller = new AbortController()
  const timer = setTimeout(() => controller.abort(), options.timeout || TIMEOUT_MS)

  try {
    const res = await fetch(`/api/agents/${AGENT_ID}/chat`, {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({
        message,
        stream: options.stream || false,
      }),
      signal: controller.signal,
    })

    if (!res.ok) throw new Error(`AI Platform error: ${res.status}`)
    const data = await res.json()
    if (data.code !== 0) throw new Error(data.message || 'AI response error')

    return {
      text: data.data?.message?.content || '',
      raw: data.data,
    }
  } finally {
    clearTimeout(timer)
  }
}

六、风险与降级策略

风险	概率	影响	降级方案
AI Platform 响应慢/超时	中	用户等待感差	10s 超时 → 本地关键词兜底
LLM 不懂业务词	低	回复不准确	Prompt 中定义业务术语表
流式 SSE 小程序不支持	低	体验降级	`stream: false` 同步模式
商品 API 返回空	低	推荐无内容	LLM 生成「暂时没找到」的自然回复
LLM 服务不可用	低	全部不可用	切换备用模型，或整体降级到关键词匹配

降级链路图

用户发送消息
  ↓
sendToAI()
  ├─ 正常 → 解析结构化响应 → 渲染卡片/文本
  ├─ 超时(10s) → catch → handleBabyIntent（offline fallback）
  ├─ 网络错误 → catch → handleBabyIntent
  └─ babyAi=false → handleBabyIntent（主路径或降级）

handleBabyIntent: 7 种意图 + 商品搜索 + 优惠券 + 清单

七、评测与安全

7.1 评测指标

类别	指标	目标
意图	12 意图分类准确率	≥ 90%
交易	搜商品 / 清单 / 领券成功率	≥ 95%
RAG	辅食 FAQ 命中率	≥ 85%
安全	违规内容漏检	0
体验	首包响应（L1 / L3）	< 200ms / < 3s
成本	均对话 token	监控 + 周报

黄金测试集 50 条：含方言、错别字、多意图；每次改 Prompt / Workflow 必跑。

7.2 安全与合规

用户输入 → msgSecCheck → Agent
Agent 输出 → msgSecCheck → 客户端

医疗敏感：模板化「建议咨询儿科医生」
商品文案：价格/链接只来自 API 字段，LLM 禁止编造
审计：intent、plugin 调用、workflow 版本、token 消耗

八、Agent Seed 配置草案

字段	值
name	`母婴顾问小悦`
model	`GLM-4-Flash`（分类/日常）；复杂问答可路由 Plus
temperature	意图 0.3 / 聊天 0.7 / 商品导语 0.5
max_tokens	512
memory_enabled	`true`
scene_enabled	`true`
knowledge_base_ids	`[baby_parenting_kb]`
mounted_plugins	`baby_goods_search`, `baby_coupon_list`, `baby_checklist_by_stage`, `baby_food_rag`
mounted_skills	Prompt Skill + KB Skill + Workflow Skill

九、实施决策记录

#	问题	决策	理由
1	工作流复杂度	先跑通再升级 16 节点	验证链路
2	商品结果展示	平台定义结构化协议 → 客户端渲染卡片	商用带货必须出卡
3	记忆保存策略	开启 long_term + preference 双写	多端一致
4	兜底逻辑	保留本地关键词作 offline fallback	永不白屏
5	Scene 路由	开启 `scene_enabled`	L1 降本；高频业务不走 LLM
6	实施顺序	平台资产 → 手册 → 母婴馆对接	Agent 真身在平台
7	Agent 创建	平台 seed 固定 ID；禁止客户端创建	商用运维、Prompt 统一
8	工作流分支	短期方案 B（单 HTTP）；长期方案 A（引擎 Condition skip）	对齐引擎现状
9	feeding/stage 问答	主走 Agent Chat RAG，Workflow 内 llm_chat 仅兜底	Workflow 无 RAG 节点

十、现有代码迁移对照

现有文件	v1 角色	v2 目标角色
`baby-intents.js`	客户端意图	→ Scene Layer1 规则真源，客户端删除
`baby-handlers.js`	主业务逻辑	→ Workflow/Code 节点 + offline fallback
`baby-ai-chat.js`	AI 对接	→ 固定 ID + 协议解析
`BabyXiaoYue.vue`	UI + AI 编排	→ 纯 UI + 结构化消息渲染

→ §2 场景 Agent 总览 · 案例对照：PM vs 母婴

母婴馆 Agent · 母婴小悦 Agent 设计 ​

定位 ​

四层目标架构 ​

一、升级目标 ​

现状对比 ​

二、架构变化 ​

2.1 升级前（v0 · 客户端承载） ​

2.2 升级后（v1 · 平台承载） ​

2.3 平台能力映射（全用满） ​

2.4 Scene 设计（baby） ​

2.5 HTTP Plugins（Tool Calling 四件套） ​

2.6 Knowledge 设计 ​

2.7 Memory + Preference 双写 ​

2.8 结构化输出协议（商用关键） ​

三、工作流设计 ​

3.1 节点布局总览 ​

3.2 完整节点清单（16 节点） ​

3.3 连线关系 ​

3.4 HTTP 节点接口详解 ​

商品搜索 ​

优惠券商品 ​

选购清单 ​

3.5 关键节点 Prompt 详情 ​

LLM #1 — 意图分类 System Prompt ​

Code — 格式化 API 结果 ​

llm_intro Prompt 要点 ​

llm_empty Prompt 要点 ​

3.6 平台对齐要点 ​

3.7 End 节点输出映射 ​

四、Agent System Prompt ​

母婴小悦角色定义 ​

五、客户端改动 ​

5.1 文件改动清单 ​

5.2 核心调用架构 ​

5.3 对接文件示例 ​

六、风险与降级策略 ​

降级链路图 ​

七、评测与安全 ​

7.1 评测指标 ​

7.2 安全与合规 ​

八、Agent Seed 配置草案 ​

九、实施决策记录 ​

十、现有代码迁移对照 ​

母婴馆 Agent · 母婴小悦 Agent 设计

定位

四层目标架构

一、升级目标

现状对比

二、架构变化

2.1 升级前（v0 · 客户端承载）

2.2 升级后（v1 · 平台承载）

2.3 平台能力映射（全用满）

2.4 Scene 设计（baby）

2.5 HTTP Plugins（Tool Calling 四件套）

2.6 Knowledge 设计

2.7 Memory + Preference 双写

2.8 结构化输出协议（商用关键）

三、工作流设计

3.1 节点布局总览

3.2 完整节点清单（16 节点）

3.3 连线关系

3.4 HTTP 节点接口详解

商品搜索

优惠券商品

选购清单

3.5 关键节点 Prompt 详情

LLM #1 — 意图分类 System Prompt

Code — 格式化 API 结果

llm_intro Prompt 要点

llm_empty Prompt 要点

3.6 平台对齐要点

3.7 End 节点输出映射

四、Agent System Prompt

母婴小悦角色定义

五、客户端改动

5.1 文件改动清单

5.2 核心调用架构

5.3 对接文件示例

六、风险与降级策略

降级链路图

七、评测与安全

7.1 评测指标

7.2 安全与合规

八、Agent Seed 配置草案

九、实施决策记录

十、现有代码迁移对照