功能规划文档

一、功能架构

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┌─────────────────────────────────────────┐

│ 老板智能体工作台 │

├─────────────────────────────────────────┤

│ 普通功能（图形界面） │

│ ├── 登录注册 │

│ ├── 变更管理 (ECR/ECO) │

│ ├── 物料管理 (Part) │

│ ├── BOM管理 │

│ ├── 供应商管理 (Vendor) │

│ ├── 库存管理 (Inventory) │

│ └── 大模型配置 │

├─────────────────────────────────────────┤

│ 智能功能（自然语言） │

│ ├── 自然语言指令 │

│ ├── 对象类创建（基于大模型） │

│ ├── BOM智能处理（创建/比对/修复） │

│ └── 自动化任务 │

└─────────────────────────────────────────┘

`

二、普通功能

2.1 模块列表

2.2 统一对象API

文件位置：/app/api/objects/route.ts

`typescript

import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';

import { queryItems, createItem, updateItem, deleteItem } from '@/app/lib/aml';

// GET /api/objects?type=ECR&status=pending_approval

// POST /api/objects { type: 'ECR', data: {...} }

// PUT /api/objects { type: 'ECR', id: '...', data: {...} }

// DELETE /api/objects?type=ECR&id=...

export async function GET(request: NextRequest) {

const { searchParams } = new URL(request.url);

const type = searchParams.get('type') || 'ECR';

const status = searchParams.get('status');

const result = await queryItems(type, status);

return Response.json(result);

}

export async function POST(request: NextRequest) {

const { type, data } = await request.json();

const result = await createItem(type, data);

return Response.json(result);

}

export async function PUT(request: NextRequest) {

const { type, id, data } = await request.json();

const result = await updateItem(type, id, data);

return Response.json(result);

}

export async function DELETE(request: NextRequest) {

const { searchParams } = new URL(request.url);

const type = searchParams.get('type');

const id = searchParams.get('id');

if (!type || !id) {

return Response.json({ success: false, error: 'Missing type or id' }, { status: 400 });

}

const result = await deleteItem(type, id);

return Response.json(result);

}

`

三、智能功能

3.1 自然语言指令

流程：

`

用户输入 → 意图识别 → 参数提取 → AML生成 → 执行 → 结果反馈

`

示例：

| 用户输入 | 识别结果 | 执行操作 |

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

| "创建ECR，标题是'修改电机'" | 创建ECR | createItem('ECR', {...}) |

| "查看所有待审批的ECR" | 查询ECR | queryItems('ECR', 'pending_approval') |

| "将ECR-001状态改为已审批" | 更新ECR | updateItem('ECR', '...', {status: 'approved'}) |

3.2 基于大模型的对象类创建

文件位置：/app/api/ai/create-object/route.ts

`typescript

// POST /api/ai/create-object

export async function POST(request: NextRequest) {

const { description } = await request.json();

// 1. 调用大模型生成AML

const prompt = 根据描述生成创建Part的AML：

描述：${description}

请生成完整的AML，包含以下字段：

• part_number（零件编号）
• name（名称）
• description（描述）
• 其他相关字段

只返回AML，不要其他内容。;

const llmResponse = await fetch('/api/ai-proxy', {

method: 'POST',

headers: { 'Content-Type': 'application/json' },

body: JSON.stringify({ messages: [{ role: 'user', content: prompt }] })

});

const llmResult = await llmResponse.json();

const aml = llmResult.data.content;

// 2. 执行AML

const result = await executeAml(aml);

// 3. 保存到本地数据库

if (result.success) {

saveToLocalDatabase('Part', aml);

}

return Response.json(result);

}

`

示例：

`

用户：创建一个汽车零件，编号是PART-CAR-001

↓

大模型生成AML：

PART-CAR-001

汽车零件

一辆完整的汽车零件

SUV

奔驰

↓

执行AML，保存到数据库

↓

返回结果给用户

`

3.3 BOM智能处理

`typescript

// 创建BOM

async function createBomFromDescription(description: string) {

// 1. 解析描述，提取组件信息

const prompt = 从以下描述中提取BOM信息：

${description}

返回JSON格式：

{

"part_id": "产品ID",

"items": [

{ "item_id": "组件1ID", "quantity": 2, "unit": "个" },

{ "item_id": "组件2ID", "quantity": 1, "unit": "个" }

]

};

// 2. 调用大模型

// 3. 生成AML

// 4. 执行并保存

}

// 比对BOM

async function compareBom(bom1Id: string, bom2Id: string) {

// 1. 获取两个BOM的数据

// 2. 调用大模型比对差异

// 3. 返回比对结果

}

`

四、实现计划

4.1 第一阶段：基础功能（1周）

4.2 第二阶段：CRUD模块（1周）

4.3 第三阶段：智能功能（1周）

五、关键文件位置

六、大模型默认配置

| 提供商 | 模型 | API Key |

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

| 讯飞星火 | astron-code-latest | SPARK_API_KEY |

| DeepSeek | deepseek-chat | DEEPSEEK_API_KEY |

配置位置：/app/.env.local

`env

SPARK_API_KEY=0508e2d155d689743f9fef6e9fd20400:MDlkZDI1YTU0ZTkyZDMyOTllOWMwMzQ5

DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-api-key

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