💡 急稿问诊室——设计理念
一句话：你的论文是"患者"，Agent 是"医生"。挂号、问诊、开处方、手术、出院——把赶 DDL 这件事从头到尾办完。
为什么是「赶 DDL」？
"赶 DDL"是每个大学生最高频、最痛苦的学习场景——没有之一。现有 AI 工具只能帮你做单个环节（"帮我润色这段"、"帮我列个大纲"），但赶 DDL 是一个多步骤、有依赖关系、需要持续跟进的完整任务链。
聊天 AI 回答问题，Agent 办成事情。这就是设计的出发点。
核心隐喻：医院问诊 × Agent 编排
每个大学生都知道赶 DDL 跟看急诊没区别。「急稿问诊室」把这个感受变成产品语言——不是强行贴皮，而是赶 DDL 的情绪节奏（焦虑→被接住→一步步推进→完成的解脱）和看病的节奏天然一致。
更重要的是，医院流程天然就是一条多环节串行编排的任务链——挂号→问诊→分诊→开处方→手术→化验→包扎→出院。每一步是一个独立的 Agent 能力模块，通过编排引擎按条件串联：
| 问诊流程 | Agent 模块 | 编排逻辑 |
|---|
| 🏥 挂号 | 意图识别 + 信息提取 | 解析用户输入 → 提取课程/字数/DDL |
| 🩺 问诊 | 智能追问（Clarify） | 信息完备度 < 阈值时触发，> 阈值则跳过 |
| 🏷️ 分诊 | DDL 分级 + 节奏调整 | 根据时间紧迫度动态切换交互风格 |
| 📋 开处方 | 选题推荐 + 大纲生成 | 等待用户确认后才进入下一步 |
| 🔪 手术 | 带上下文的分段写作 | 维护"病历"工作记忆，自动衔接前文 |
| 💉 化验 | 引用查证 + 诚实标注 | 自动标注置信度，不确定项标 ⚠️ |
| 🩹 包扎 | 格式排版 + 文件生成 | 一键输出可提交的 Word |
| ✅ 出院 | 质量门控 + 出院证明 | 检查清单全部通过后才放行 |
这不是"把 8 个功能堆在一起"——编排的核心在于条件跳转和状态流转：信息够了就跳过问诊、门诊和抢救走不同路径、关键节点必须人工确认才能继续、中断后从病历恢复上下文。
分诊等级——参数化编排
Agent 根据 DDL 和任务量自动判断紧急程度，动态调整整条编排链的执行策略——同一条编排链，因为分诊等级不同，走出完全不同的体验节奏：
| 等级 | 条件 | 编排差异 |
|---|
| 🟢 门诊 | 距 DDL > 3 天 | 每步充分讨论，允许用户修改方向 |
| 🟡 急诊 | 距 DDL 1-3 天 | 压缩问诊，直接出大纲让用户拍板 |
| 🔴 抢救 | 距 DDL < 24 小时 | 跳过讨论，直接给方案，用户只需确认 |
| 💀 ICU | 已逾期 | 最小可交付版本优先，砍非必要环节 |
三个设计原则
🩺
医生主动推进，患者随时拍板
Agent 做完一步自动推下一步，不傻等。但关键节点（选题、大纲、引用）设有人工门控，必须用户确认才继续。信任来自"你看得见它在做什么、你随时能喊停"。
📋
病历持久化，中断可恢复
Agent 维护任务级的工作记忆（"病历"），关掉页面再回来，读病历就知道做到哪了。这是 Agent 区别于聊天 AI 的本质——状态持久化支撑长任务编排。
⚠️
诚实标注不确定性
化验环节的硬规则：宁可标"⚠️需确认"让用户核实，也不编造引用。这是质量门控模块的核心逻辑——不确定的东西绝不静默放行。
视觉设计：手绘笔记本风格
避开"毛玻璃+渐变"的常见网页风格，选择手绘笔记本作为视觉语言：Rough.js 手绘涂鸦、Caveat 手写字体、格线纸背景、微微歪斜的卡片。
这不是为了"好看"，而是为了传递一种氛围——校医院+学生自嘲式幽默。"又来抢救了""下次早点来啊"——有温度的陪伴感，不是冰冷的工具界面。
🚀 升级方向
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接入真实大模型 + 文献协作
当前 Demo 使用预设剧本模拟。下一步接入大模型实时生成内容。文献引用采用"人机协作"模式——Agent 能检索到的资料由 Agent 自动获取，检索不到的由学生提供原文，Agent 负责阅读、提取和标注。
🧠
多 Agent 协作架构
将单一 Agent 拆分为专职子 Agent：问诊 Agent（意图识别+追问）、写作 Agent（分段生成+上下文维护）、化验 Agent（引用检索+交叉验证）、排版 Agent（格式处理+文件生成），通过编排层按诊疗流程调度。
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个人学术画像 + 跨任务记忆
积累用户的课程信息、写作习惯、常用文献、老师偏好，形成持久化的"学术病历本"。下次挂号时 Agent 已经了解你——"上次古代史论文用了布朗，这次要不要换个视角？"
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