AI生意帮手-饲料专版产品系统

【立项背景】
饲料行业一线销售与技服人员拜访养殖户时，最常被问一句话："用你的料，这一造能赚多少钱？"
这是决定成交的临门一脚，但多数人答不上来——靠经验拍脑袋，或者回去找技术部算、隔天再回复，
客户往往已被竞品截走。同时也要对客户的赊销额度进行估算，需要对养殖户进行盈利预测和对养殖户的司法信息进行归整等。

【要解决的三个问题】
1. 算不出来：养殖效益测算涉及品种、密度、FCR、饲料系数、鱼价等十余个变量，人工算不动；
现有 Excel 工具参数必须填全才能出结果，现场用不起来。
2. 记不下来：拜访靠纸质本或事后回忆录入系统，信息滞后、漏记严重，客户档案长期失真。
3. 留不下来：销售与技服离职即带走客户关系和经验判断，新人从零摸索。

行业场景
【使用者与作业环境】
饲料 → 养殖产业链。使用者为饲料企业一线销售业务员与技术服务人员，
作业地点在塘头 / 养殖场现场，手机操作、网络不稳定、单次停留时间短。
决策影响对象是养殖户（终端客户），核心诉求是"收集养殖户的各种养殖信息，进行赊销额度评估，和养殖盈利预测、客户维护等"。

【可迁移价值（本案例真正的资产）】
本案例的价值不在饲料行业经验，而在三项可平移到其他行业的工程能力：
· 口语转结构化采集 —— 解决"一线人员不愿填表单"的通用难题，
可直接平移到巡检、报工、售后、盘点、客户回访等场景；
· 确定性计算与生成分离 —— 适用于任何"数字必须准"的 AI 应用；
· 多层意图路由 + 双模型分工 —— 低成本模型处理分类与参数提取，
高成本模型只在必要时介入，控制 token 成本

【功能模块】六大模块 + 三项支撑能力
① 工作台：四张卡片（待办提醒 / 最近测算 / 最近客户 / 最近查询），无数据时给一句话引导，点一下自动发给 AI 完成操作
② AI 对话入口：三层路由（手动模式 → 本地关键词预判 → AI 分类）分四通道（盈利测算 / 联网搜索 / 工具调用 / 闲聊知识），底部菜单切换个功能。低成本模型先做意图判断，高成本模型只在必要时介入。
③ 盈利测算引擎（核心）：说一句话（品种+面积+密度+鱼价）→ 参数不全时 AI 逐项追问 → 本地引擎毫秒级算出 FCR / 成本 / 净利润 → 渲染预测卡片；支持自家料 vs 竞品双轨对比、换料话术、历史记录（复用 / 对比 / 删除）。关键取舍：数字全部由本地确定性代码计算，大模型只做参数提取、追问与解读。
④ 客户管理（九步攻客）：新建 → 拜访记录 → 养殖明细 → 待办提醒 → AI 客户画像 → 盈利测算 → 竞品分析 → 授信评估 → 客户报表。①–⑥ 已可用，⑧ 差结果页，⑦⑨ 规划中。
⑤ 对话式拜访采集（差异化功能）：塘头语音口述 → 碎片暂存 → 一次 AI 归纳 → 可编辑表单人工核对 → 保存入库（含照片），保存后推送行动卡片。解决一线人员不愿填表单这一通用难题，人在回路保证数据可用。
⑥ 记忆系统：MEMORY.md 持久记忆 + 每日日志（30 天自动蒸馏）+ 最近 100 条会话；空闲 / 切后台 / 退出自动归纳，回答时能"记得"用户偏好与历史上下文。
【支撑能力】
⑦ 联网搜索：鱼价行情 / 政策 / 新闻 / 司法，DuckDuckGo + 火山双通道互为兜底
⑧ 应收应付账单：记账 / 冲销 / 催款提醒 / 授信额度联动
⑨ 本地离线数据包：18 品种 57 桶预测基准、531 条养殖案例、16 品种知识库 KB v4.0、17 品牌对比，弱网与无网

独立开发，一人全栈：
① 行业需求调研与产品设计：访谈一线销售与技服，梳理拜访全流程，定义九步攻客工作流与测算参数体系
② 前端全部开发：uni-app (Vue3) 小程序全部页面与交互
③ 后端：CloudBase 云函数、数据模型、接口与权限
④ AI 应用工程：意图路由、Prompt 调优、参数提取、多轮追问状态机、输出结构化校验与失败降级
⑤ 本地预测引擎：确定性计算（FCR / 成本 / 净利润），毫秒级，与 AI 解耦
⑥ 行业数据体系：18 品种 57 桶基准、531 条案例、KB v4.0、17 品牌对比入库
⑦ 记忆系统：分层结构与自动蒸馏
⑧ 部署与迭代
【技术栈】前端 uni-app (Vue3) + Pinia + 微信小程序；后端腾讯云开发 CloudBase；AI 火山方舟 Doubao-Seed（对话与联网搜索）+ DeepSeek-V4-Flash（分类与参数提取），含每月 2 万次免费联网搜索；检索 DuckDuckGo + 火山双通道兜底；本地离线包支持弱网。
【架构】对话即入口：用户输入 → 三层意图路由 → 四通道分发 → 执行层（本地引擎 / 云函数 / 联网检索）→ AI 只做解读 → 人工确认 → 入库 + 记忆回写。
【亮点】① 引擎算数字、AI 只写文案：确定性计算全本地完成（毫秒级、可复算、不幻觉），解决数字不可信、不可复算、成本不可控 ② 三层路由 + 双模型分工，控制 token 成本 ③ 口语转结构化采集，人在回路 ④ 分层记忆 + 30 天自动蒸馏。
【难点与解法】① 多轮追问：槽位填充状态机 + 上下文保持，缺什么追什么，不重复追问，可打断可切换 ② 归纳调用权衡：碎片本地暂存凑齐一次提交，省调用又给完整上下文 ③ 输出结构化稳定性：JSON 模式 + 字段校验 + 重试 + 降级