feat: 添加汇率服务和缓存服务,优化数据源和日志服务

refactor: 重构数据源工厂和类型定义,提升代码可维护性

fix: 修复类型转换和状态机文档中的错误

docs: 更新服务架构文档,添加新的服务闭环流程

test: 添加汇率服务单元测试

chore: 清理无用代码和注释,优化代码结构
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2026-03-19 14:19:01 +08:00
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@@ -210,16 +210,204 @@ interface SelfReport {
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## 6. 与 Task_Overview.md 的关
## 6. AI节点自动决策体
### 6.1 职责划分
### 6.1 核心理念
1. **节点化设计**每个决策动作是一个节点Node节点可以是 AI 生成建议、条件判断、执行动作、通知等
2. **数据驱动**:每个节点依赖历史数据 + 实时数据来生成建议
3. **自动推进**节点间用逻辑流或条件流连接AI 根据上下文和规则自动选择下一节点
4. **可回溯与干预**:每个节点都有日志,初期可允许人工干预,后期高置信度节点可完全自动执行
### 6.2 节点类型
| 节点类型 | 功能 | 输入数据 | 输出数据 |
|----------|------|----------|----------|
| **决策节点Decision Node** | AI 根据数据生成建议或选择动作 | 历史数据、实时数据、外部数据 | JSON动作方案 + 置信度 + 风险等级 |
| **条件节点Condition Node** | 根据规则或状态判断执行路径 | 决策节点输出 + 实时数据 | 执行路径(自动执行/人工确认/阻止执行) |
| **执行节点Action Node** | 调用 API、脚本或系统操作 | 确认后的动作方案 | 执行状态(成功/失败) |
| **人工确认节点Human Approval Node** | 人类对 AI 建议进行修改或确认 | 决策节点输出 + 条件判断结果 + 数据参考 | 最终动作方案 |
| **日志节点Log Node** | 记录整个节点数据、结果 | 所有节点输入输出 | 日志记录唯一ID全链路追踪 |
| **历史数据更新节点** | 将执行结果回写历史库 | 执行结果 | 历史数据库更新 |
| **报表分析节点Report/Analytics Node** | 生成报表和趋势分析 | 历史数据 + 节点日志 | 报表、趋势分析、总结 |
### 6.3 数据分类
| 数据类别 | 内容 | 用途 |
|----------|------|------|
| **历史数据** | 广告投放历史CTR、CVR、ROI、价格历史、销售历史、TOB批发订单历史 | 预测调价或预算策略、判断调价幅度 |
| **实时数据** | 当前库存、价格、预算、广告状态、实时ROI、异常指标 | 决定节点是否可执行、支持条件节点判断分支 |
| **外部数据** | 节假日、竞品价格、市场趋势、供应链状态、汇率 | 影响广告投放策略和定价 |
### 6.4 决策流程门禁
```
SUGGESTED -> PENDING_REVIEW -> EXECUTED/REJECTED
```
- **严禁**AI 直接修改核心业务数据(调价、退款、下单)
- **必须**:人工在 Console 端确认后方可执行
---
## 7. 业务闭环设计
### 7.1 TOC零售单笔闭环
```
[输入数据] → [AI决策节点] → [条件判断节点] → [人工确认节点] → [执行节点]
[日志节点] → [历史数据更新节点] → [报表分析节点] → [优化反馈节点] → 回到 [AI决策节点]
```
1. **输入数据**:单笔订单、客户历史购买、库存状态、广告数据、市场趋势
2. **决策节点**AI 生成动作建议(是否调价、是否推荐促销、广告曝光调整)
3. **条件节点**:检查库存、预算、置信度、风险
4. **人工确认节点**(可选):处理低置信度或高风险动作
5. **执行节点**:系统执行调价、广告调整、库存扣减
6. **日志节点**:记录每个操作和决策过程
7. **历史数据更新节点**更新库存、销售、广告效果、ROI
8. **报表分析节点**:生成订单收益、库存波动、广告转化报表
9. **优化反馈节点**AI 根据报表优化下一轮决策
### 7.2 TOB批发/整柜闭环)
1. **输入数据**:批发订单、客户等级、库存、供应商状态、市场趋势
2. **决策节点**AI 生成分配方案、价格方案、库存调拨方案
3. **条件节点**:检查库存、供应商能力、风险等级
4. **人工确认节点**:处理库存紧张或低置信度分配
5. **执行节点**:系统生成订单、调拨库存、同步 ERP
6. **日志节点**:全链路记录决策与执行状态
7. **历史数据更新节点**:回写分配结果、客户反馈、库存变化
8. **报表分析节点**:生成分配效率、库存周转率、客户满意度报表
9. **优化反馈节点**AI 根据历史表现优化分配策略
### 7.3 功能模块闭环示例
| 功能模块 | 节点应用说明 |
|----------|--------------|
| 广告价格调节 | 决策节点生成调价方案 → 条件节点判断库存和预算 → 人工确认或自动执行 → 执行节点调整广告价格 → 日志 → 历史更新 → 报表分析 |
| 产品调价 | 决策节点生成价格建议 → 条件判断 ROI、库存 → 人工确认 → 执行调价 → 日志 → 历史更新 → 报表分析 |
| 批发订单分配 | 决策节点生成分配方案 → 条件节点判断库存和客户优先级 → 人工确认或自动分配 → 执行节点生成订单 → 日志 → 历史更新 → 报表分析 |
| 库存管理 | 决策节点预测缺货/过量 → 条件节点判断安全库存 → 人工确认 → 执行节点调拨或采购 → 日志 → 历史更新 → 报表分析 |
| 促销活动 | 决策节点生成活动策略 → 条件节点判断库存/ROI → 人工确认 → 执行节点发布活动 → 日志 → 历史更新 → 报表分析 |
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## 8. 规则引擎(初期备用方案)
### 8.1 设计定位
- **目的**:在 AI 决策模型尚未充分训练或 token 不可用的情况下,保证业务能继续自动化运行
- **特点**
- 逻辑简单、可配置
- 不依赖 token 调用
- 作为 AI 决策节点的备用或初期执行层
### 8.2 规则引擎与 AI 决策的关系
```
[业务触发] → [规则引擎检查] → [规则命中?]
├── 是 → [按规则执行] → [日志记录]
└── 否 → [AI决策节点] → [条件判断] → [执行]
```
### 8.3 规则类型
| 规则类型 | 说明 | 示例 |
|----------|------|------|
| **阈值规则** | 基于数值阈值的判断 | 库存 < 安全库存 → 触发补货 |
| **时间规则** | 基于时间周期的判断 | 每日 00:00 检查广告预算 |
| **组合规则** | 多条件组合判断 | ROI > 1.5 且 库存充足 → 自动增加广告预算 |
| **异常规则** | 异常检测与处理 | CTR 下降 > 30% → 触发人工确认 |
### 8.4 规则配置示例
```typescript
interface Rule {
id: string;
name: string;
condition: {
type: 'threshold' | 'time' | 'composite' | 'anomaly';
expression: string;
};
action: {
type: 'auto_execute' | 'human_approval' | 'notification';
payload: object;
};
priority: number;
enabled: boolean;
}
// 示例规则
const rules: Rule[] = [
{
id: 'RULE-001',
name: '库存不足自动补货',
condition: {
type: 'threshold',
expression: 'inventory < safety_stock'
},
action: {
type: 'human_approval',
payload: { action: 'restock', quantity: 'suggested_amount' }
},
priority: 1,
enabled: true
},
{
id: 'RULE-002',
name: '高ROI广告自动加预算',
condition: {
type: 'composite',
expression: 'roi > 1.5 AND inventory > min_stock'
},
action: {
type: 'auto_execute',
payload: { action: 'increase_budget', amount: 100 }
},
priority: 2,
enabled: true
}
];
```
### 8.5 演进路径
| 阶段 | 规则引擎 | AI决策节点 |
|------|----------|------------|
| **初期** | 主导,处理大部分标准场景 | 辅助,处理复杂场景 |
| **中期** | 处理简单、确定性场景 | 主导,处理需要预测和优化的场景 |
| **后期** | 作为异常处理和兜底机制 | 全链路自动决策 |
---
## 9. 自动化程度演进
| 阶段 | 特征 | 人工干预 |
|------|------|----------|
| **初期** | AI建议 + 人审核,人工操作占主导 | 高干预,大部分决策需要人工确认 |
| **中期** | 对置信度高、低风险的操作可自动执行 | 中等,人工处理异常和低置信度决策 |
| **后期** | AI全链路决策 + 自动执行 | 低干预,仅异常或低置信度操作人工介入 |
### 阈值管理
- 置信度阈值、风险等级、操作类型均可配置
- 支持按业务模块TOC/TOB设置不同阈值
- 支持自适应阈值:系统根据历史执行效果自动调整
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## 10. 与 Task_Overview.md 的关系
### 10.1 职责划分
| 文档 | 职责 | 内容 |
|------|------|------|
| **Task_Overview.md** | 任务追踪 | 所有任务的详细列表、状态、依赖 |
| **AI_Strategy.md** | 策略描述 | AI 协作机制、决策流程、质量保障 |
| **AI_Strategy.md** | 策略描述 | AI 协作机制、决策流程、质量保障、节点自动决策体系 |
### 6.2 避免重复
### 10.2 避免重复
- **Task_Overview.md** 是唯一的任务源
- **AI_Strategy.md** 不重复定义任务
@@ -227,12 +415,13 @@ interface SelfReport {
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## 7. 相关文档
## 11. 相关文档
- [Task Overview](../00_Business/Task_Overview.md) - 任务追踪(唯一任务源)
- [Business ClosedLoops](../00_Business/Business_ClosedLoops.md) - 业务闭环
- [System Architecture](../01_Architecture/System_Architecture.md) - 系统架构
- [AI Module List](./AI_Module_List.md) - AI模块清单
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*本文档描述 AI 协作策略,不重复任务列表,最后更新: 2026-03-18*
*本文档描述 AI 协作策略,不重复任务列表,最后更新: 2026-03-19*