调-需求调研智能体
定位: 工业WiFi组网项目的第一入口
解决工业组网需求采集高度依赖人工经验的痛点。一个合格的组网方案需要资深工程师现场勘测2-4周，访谈IT/OT/安全/设施多个部门。调智能体通过AI引导式对话+结构化需求模板+行业知识图谱，将需求采集周期从2-4周压缩到1-2天，同时确保需求采集的完整性和准确性，从源头减少无效偏离。
核心能力清单
| 序号 | 能力名称 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | AI引导式场景化需求采集 | 通过对话式引导逐步深入，先问场景类型，再问终端类型和数量，再问关键业务需求，逐步构建完整需求画像 |
| 2 | 十场景预置模板 | 内置智慧工厂、智慧仓储、智慧园区、智慧矿山、智慧港口、智慧医院、智慧教育、智慧酒店、智慧养老、智慧政务十大场景标准需求模板 |
| 3 | 终端画像自动生成 | 根据终端类型(AGV/PDA/传感器/摄像头/机器人/PLC/人员终端)，自动推算带宽需求、延迟敏感度、移动性需求 |
| 4 | 环境约束自动识别 | 采集物理环境信息(面积/楼层/材质/温度/电磁干扰源)，自动生成环境约束报告 |
| 5 | 需求完整性校验 | 内置12项关键需求维度检查引擎，自动发现遗漏并生成引导追问 |
| 6 | 同厂商协同增益预评估 | 基于选型决策树V1.2的同厂商协同增益15-30%规则，在需求阶段预评估现有设备品牌 |
| 7 | 需求报告自动生成 | 输出结构化需求调研报告PDF，可直接交付后续智能体或人工工程师 |
典型应用场景
- 新建工厂WiFi网络: 制造业IT工程师通过AI引导完成全厂需求采集，2天内获得完整需求报告
- 仓储网络改造: 系统集成商快速完成客户需求调研，项目启动周期从3周缩短到3天
- 医院无线网络规划: 设施管理者通过引导式对话描述需求，自动匹配医疗行业合规要求
量化价值
| 指标 | 变化 | 说明 |
|---|---|---|
| 调研周期 | 2周->2天 | 缩短95% |
| 需求完整性 | 60%->98% | 12维度校验 |
| 人工访谈次数 | 10+次->2次 | AI引导替代 |
技术优势
- AspClaw五层架构: Dify编排 + LangGraph协同 + Langfuse可观测 + Gateway六道闸 + 多Provider
- 六道闸安全链: 闸0->闸1->闸2->闸3->闸4->闸5->闸6逐层过滤
- 数据飞轮驱动: 每个项目的使用数据自动反哺知识库
- L1-L4四层评估: 从使用过程到功能泛化的全层级量化评估
与其他智能体的协同
调-需求调研智能体是六大智能体服务链的重要一环：
- 上游输入：接收前序智能体的结构化输出
- 下游输出：生成标准化输出供后续智能体消费
- 横向支撑：与研-研发辅助智能体共享知识库
- 数据汇聚：运行数据汇入数-数据生态智能体