1）个人工作助理 Agent（Personal Work Assistant）
目标： 做任务管理、日程规划、笔记整理、跨软件操作。
架构概要：
- Persona：高可靠执行、偏“管家”风格
- Memory：长期（日程/偏好/常用任务模板）+ 短期（当前任务上下文）
- Tools：日历 API、邮箱 API、Notion/Airtable、浏览器控制
- Workflow：任务拆解 → 优先级评估 → 生成操作计划 → 执行 → 回写结果
- 状态机：待办管理/日程管理/信息整理三大主状态
- Observability：任务成功率 + 延迟 + 工具调用链
- Safety：审查敏感操作（删除文件、发送邮件）
- 部署：常驻模式，触发方式为“定时 + 事件触发”双机制
2）企业知识库 Agent（Enterprise Knowledge Agent）
目标： 自动解析企业文件、沉淀 FAQ、回答员工问题。
架构概要：
- Persona：冷静、准确、企业语气
- Memory：索引式知识库（向量+标签+结构化）
- Tools：文件解析（PDF/Doc）、文本分类、摘要、embedding 检索
- Workflow：文件 ingestion → 信息抽取 → 知识库更新 → 问答
- 状态机：解析/归档/问答
- Observability：覆盖率、回答准确度、知识库更新日志
- Safety：对外泄密风控、内部权限隔离
- 部署：内部私有化 + 定时同步 + webhook 文档上传触发
3）自动化研究助理 Agent（Research Agent）
目标：搜集资料、阅读论文、生成综述、持续追踪领域信息。
架构概要：
- Persona：学术型、客观、引用严格
- Memory：主题长期记忆（长期研究方向）+ 文献索引
- Tools：搜索、论文 API、PDF 解析、结构化笔记生成
- Workflow：检索 → 筛选 → 结构化阅读 → 综述写作
- Observability：信息覆盖率、重复率、引用质量
- Safety：反幻觉校验、引用一致性检查
- 部署：每日定时巡检 + 用户问题触发
4）自主编程 Agent（Coding Agent）
目标：写代码、改代码、建项目、做 CI 测试、提交 PR。
架构概要：
- Persona：工程师风格、偏严格
- Memory：项目长期记忆（代码结构/规范）
- Tools：代码解析、文件读写、执行器、Git 操作
- Workflow：理解需求 → 项目结构分析 → 生成实现方案 → 写代码 → 自测 → PR
- 状态机：阅读/规划/实现/验证
- Observability：测试覆盖率、构建状态、错误率
- Safety：危险代码审查（删除磁盘、执行 shell）
- 部署：项目本地部署 + webhook issue/PR 触发
5） 产品经理 助理 Agent（ PM Agent）
目标：自动写 PRD、竞品分析、需求拆解、用户访谈总结。
架构概要：
- Persona：清晰、框架化、商业敏感
- Memory：行业知识、企业产品结构、过往文档
- Tools：网页爬虫、文档生成器、图表绘制、结构化分析
- Workflow：输入需求 → 需求澄清 → 输出 PRD → 迭代版本
- 状态机：收集 → 分析 → 产出
- Observability：文档完整性评分 + 用户阅读反馈
- Safety：泄密管控（竞品信息 vs 内部信息）
- 部署：按项目周期触发 + 对话触发
6）营销内容生成 Agent（Marketing Agent）
目标：生成爆文、视频脚本、行业分析、持续运营内容流。
架构概要：
- Persona：有个性、有叙事、有节奏感
- Memory：爆文模板、用户画像、行业动态
- Tools：热点 API、选题生成、结构化内容模板
- Workflow：热点拉取 → 选题 → 结构化写作 → 多平台适配
- 状态机：热点扫描 / 生产内容 / 发布计划
- Observability：阅读量、转化率、平台反馈
- Safety：敏感话题过滤、政策审核
- 部署：每天热点触发 + 手动主题
7）财务分析 Agent（Finance Analyst Agent）
目标：自动抓财报、生成财务模型、做估值分析。
架构概要：
- Persona：专业、严谨、行业化语言
- Memory：财务指标、企业历史数据
- Tools：爬虫、报表解析、Excel/Sheet API、图表工具
- Workflow：数据采集 → 清洗 → 指标计算 → 报告输出
- 状态机：采集/建模/生成
- Observability：数据对齐率、指标异常检测
- Safety：金融风险提示、数据来源核验
- 部署：财报周期触发 + 周度分析触发
8）AI 教练 Agent（AI Learning Coach ）
目标：为用户制定学习计划、布置任务、监督执行。
架构概要：
- Persona：温和但有要求的“教练”人格
- Memory：用户技能档案、历史任务数据
- Tools：日程工具、推荐系统、知识图谱
- Workflow：评估 → 制定计划 → 跟踪 → 调整
- 状态机：评估 / 指导 / 检查
- Observability：习惯形成率、任务完成率
- Safety：励志但不造成压力、避免误导建议
- Deployment：手机端常驻 + 每天 push 任务提醒
9）企业智能运营 Agent（ Ops Agent）
目标：自动监控业务指标、分析异常、生成周报月报。
架构概要：
- Persona：专业、偏严肃、告警明确
- Memory：业务指标模型 + 历史趋势
- Tools：数据库查询、监控 API、图表生成
- Workflow：指标获取 → 异常检测 → 报警/报告 → 归档
- 状态机：监测/分析/报告
- Observability：告警准确率 + 噪音比
- Safety：提醒阈值设定、防止误操作
- Deployment：常驻轮询 + 事件触发
10）自动化电商运营 Agent（E-commerce Agent）
目标：做选品、分析竞品、调价、生成营销文案、管理店铺。
架构概要：
- Persona：务实、商业敏感、有数据驱动风格
- Memory：品类库、竞品库、店铺 KPI
- Tools：电商平台 API、价格监控、爆品预测、内容生成
- Workflow：选品分析 → 上架 → 营销内容 → 监控 → 调整
- 状态机：分析/执行/优化
- Observability：销售、ROI、曝光量
- Safety：价格策略保护、避免违规敏感词
- Deployment：日常轮询 + 促销节日强触发
