# 两个 AI Agent 与售前回调工作流

## 0. 用户原始需求归一

原始表达：

> 先建两个 AI Agent。一个 AI Agent 是现在基于 Codex 加 zhctprompt 的项目协作；另外一个是售前一人，怎么把这些知识喂给一个成熟系统，或者基于这些东西回调这个项目给他生成方案，再把方案给到那个项目。

真实任务：

1. 先在 `zhctprompt` 里建立两个可恢复、可分工、可监护的 Agent，而不是只口头描述。
2. 第一个 Agent 承接当前 `Codex + zhctprompt` 的项目协作工作，负责收口需求、调度知识/产品/开发/交付 specialist，并更新证据和恢复面。
3. 第二个 Agent 承接售前方案工作，支持“成熟系统或售前工作台 -> 回调 zhctprompt -> 生成方案 -> 回传目标项目”的链路。

## 1. 选用模型

- `5W2H`: 补齐两个 Agent 的 who、what、where、how、evidence 和边界。
- `系统思维`: 关注成熟系统、售前 Agent、zhctprompt、知识库、项目资料、人工 review 和目标项目之间的反馈回路。
- `PDCA`: 先以手工文件协议跑通，再把稳定流程升级为自动化或 skill。

## 2. 本次建设结论

本次不新增宽泛 skill。原因是这两个 Agent 先要经过真实任务试跑，验证“请求字段、证据路径、方案质量、人工门禁、回传动作”是否稳定。当前先落为 Agent 控制室登记、runbook、任务队列和回调协议。

已建立两个 Agent：

| Agent | 定位 | 第一阶段输入 | 第一阶段输出 |
| --- | --- | --- | --- |
| `zhct-codex-project-collaboration-agent` | Codex + zhctprompt 项目协作 Agent | 用户/同事需求、云效/微盘/项目资料、售前回调请求 | 任务契约、路由结果、方案生成请求、证据包、恢复面更新 |
| `zhct-presales-solution-agent` | 售前方案 Agent | 客户/项目背景、成熟系统请求、微盘/产品知识检索结果 | 方案 brief、来源索引、证据等级、缺口清单、回传包 |

## 3. 回调链路

目标链路：

```text
售前成熟系统 / 售前人员
-> zhct-presales-solution-agent 归一化请求
-> 写入 presales-solution 队列或 callback request
-> zhct-codex-project-collaboration-agent 回调 zhctprompt
-> 调用公司知识库、产品战略、项目资料、方案工作台
-> 生成方案包和证据包
-> 人工 review
-> 回传售前成熟系统或目标项目资料区
```

这里的“成熟系统”先按外部工作台/CRM/项目管理系统处理。当前没有真实 API、token、字段定义或写权限，因此第一阶段只定义文件协议和人工回传门禁，不做真实外部写入。

## 4. 人工门禁

必须人工确认后才能外发或写入外部系统：

- 客户名称、客户承诺、报价、合同、投标参数和正式盖章材料。
- 收入、毛利、回款、续费、客户验收、客户效果数据。
- 健康画像、营养建议、个体报告和非医疗声明。
- 未授权截图、客户案例、微盘原始文件、生产日志、账号或个人信息。

## 5. 产物

| 类型 | 路径 |
| --- | --- |
| Agent 合同 | `agent-contracts.md` |
| 回调字段协议 | `presales-callback-request-schema.csv` |
| 回调流程 | `callback-workflow.csv` |
| 来源索引 | `source-index.csv` |
| 人审页 | `two-ai-agent-callback-system.html` |
| Agent 控制室 | `control/agent-control-room/agents/zhct-codex-project-collaboration-agent/`、`control/agent-control-room/agents/zhct-presales-solution-agent/` |
| Registry | `control/agent-control-room/registry/agents.yaml` |
| Task bus | `control/agent-control-room/task-bus/tasks/codex-project-collaboration/`、`control/agent-control-room/task-bus/tasks/presales-solution/` |

## 6. 待验证

1. 选择一个真实售前场景，把客户背景、项目类型、目标读者、输出形式和约束填成 callback request。
2. 由售前 Agent 生成方案 brief，回调项目协作 Agent 调用 `zhctprompt` 知识和素材。
3. 产出一份方案包后，由 Jack 或售前负责人 review。
4. 若连续 2-3 次字段和流程稳定，再考虑把 presales callback 流程升级为项目 skill 或外部 API 集成。

## 7. 当前状态

状态：已建立两个 Agent 的项目内运行合同和回调协议；尚未接入真实成熟系统 API，尚未生成首个真实客户方案。