产品架构梳理（最新版）

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1. 架构调整背景

原系统按照业务能力边界拆分为任务规划、任务管理、智能提醒、数据管理、应用监控与控制等模块。这种拆分适合传统 App 的工程实现，但会带来两个问题：

1. 前端需要暴露较多功能入口，用户需要理解不同页面和操作路径。
2. AI 语音交互容易变成“传统系统外面套一层入口”，没有真正成为产品主交互方式。

新版架构调整为：

以母 AI 作为统一操作入口，以子 Agent 承担具体能力，以全局数据模块保存原始事实数据，以确认落盘机制保证系统稳定。

这套架构的目标不是让 AI 静默接管系统，而是降低用户操作门槛，让用户通过自然语言完成记录、反馈、重排、复盘和长任务拆分。

2. 核心设计原则

原则	说明
AI 是统一入口	用户主要通过语音、文本或图片 OCR 表达意图，由母 AI 判断应调用哪个子 Agent
子 Agent 承担能力边界	日程待办、反馈、重排、复盘、长任务拆分分别由独立子 Agent 实现
数据模块只保存原始事实	数据模块不做智能决策，只保存事项、反馈、画像、操作等事实数据
母 AI 编排链路按需读，不可以静默写	母 AI 编排链路可按当前意图读取必要上下文；子 Agent 不直接读数据；任何落盘写入必须经过用户确认
所有写入先生成候选结果	创建、修改、删除、反馈、重排应用等动作都先生成草稿或方案
用户确认后才落盘	数据库只接收用户确认后的结构化结果
前端负责展示和确认	前端减少复杂功能入口，主要承载对话、候选结果、确认卡片和必要数据展示

一句话概括：

母 AI 负责编排和数据 IO 收口，子 Agent 负责能力生成，用户负责确认，数据模块负责保存事实。

3. 系统模块拆分

序号	系统模块	管线范围	子能力 / 子模块	核心职责	实现注意事项
1	母 AI 编排模块	用户输入 → 输入理解 → 上下文组装 → 子 Agent 调用 → 确认落盘编排 → 结果汇总	语音转文字、OCR 图片识别、意图识别、多轮对话、上下文组织、数据 IO 编排、子 Agent 路由、确认请求生成、确认落盘编排	作为系统统一入口，理解用户语音、文本和图片中的意图，统一读取必要上下文，选择对应子 Agent，并在用户确认后编排写入	子 Agent 不直接访问数据模块；母 AI 负责数据 IO 编排，但不绕过确认直接修改业务事实
2	日程待办 Agent	创建 / 查询 / 修改 / 删除 → 候选结果 / 待确认操作	日程 CRUD、待办 CRUD、长任务与子任务基础查询、事项状态查询	管理事项类操作，包括日程、待办、长任务、子任务的基础增删改查能力	AI 只生成结构化候选；创建、修改、删除必须用户确认；删除和批量修改属于高风险操作
3	反馈 Agent	用户执行描述 → 反馈候选 → 用户确认 → 反馈数据	日程反馈、待办反馈、子任务反馈、未完成原因识别、耗时记录、干扰来源记录	将用户对执行结果的自然语言描述转为结构化反馈数据	反馈属于事实数据，落盘前必须确认；不能根据推测自动补全完成状态
4	重排 Agent	主动触发 / 被动触发 → 重排评估 → 重排方案 → 用户确认	主动重排、被动重排、冲突识别、空闲时间分析、重排方案生成	根据事项数据、反馈数据和用户约束生成可确认的重排方案	只能生成方案，不能自动应用；被动触发只能提醒用户是否需要重排
5	复盘 Agent	事项数据 + 反馈数据 + 用户操作数据 → 文本复盘	日复盘、周复盘、目标复盘、执行偏差分析、改进建议生成	基于原始事实数据生成文本形式的复盘报告	复盘可以自由生成文本，但统计事实必须来自数据模块；不能编造不存在的完成情况
6	长任务拆分 Agent	长目标描述 → 拆分方案 → 用户确认 → 子任务候选	目标理解、阶段拆分、任务拆解、周期安排、子任务生成	将长期目标拆解为可执行的阶段计划和子任务候选	拆分结果先作为计划草稿；不能直接创建大量正式子任务
7	全局数据模块	母 AI 数据请求 → 原始事实查询 / 确认后写入	事项数据、反馈数据、用户画像数据、用户操作数据	统一保存系统事实数据，只向母 AI 编排链路提供查询和写入能力	子 Agent 不直接访问；只做存储和基础查询；不做复盘、重排、画像推理等智能处理
8	前端交互与展示模块	对话输入 → 候选展示 → 用户确认 → 数据展示	AI 对话入口、确认卡片、今日事项展示、复盘展示、重排方案展示、基础数据视图	降低用户操作复杂度，让用户主要通过 AI 对话完成操作，通过界面确认关键结果	不承载复杂业务流程；重点做好确认、撤销、错误修正和结果可视化

产品数据流向图