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 # 穿搭 Agent 需求文档

-> 本文档为「美搭」App 中 AI 穿搭 Agent 的独立产品需求文档，与 [产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md) 配套使用。
+> 本文档为「美搭」App 中 AI 穿搭 Agent 的独立产品需求文档，与 [产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md)、[美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)、[用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)、[美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md) 配套使用。
+>
+> **依赖说明**：Agent 的回答质量由两个外部系统决定——**记忆系统**提供"这个人是谁"，**知识库**提供"专业上怎么做"。Agent 本身只负责意图理解、编排与表达。因此本文档中的知识库与个性化章节仅保留 Agent 侧的消费方式，完整设计见对应独立文档。

 ## 1. 概述

@@ -42,6 +44,8 @@
 - 场景化搭配方案
 - 基础知识问答（色彩/版型/风格）
 - 单轮 + 简单多轮对话
+- **画像注入**：读取美学报告产出的 L1 画像与 L2 禁忌，作为回答的硬约束
+- **知识库混合检索**：规则前置 + 向量召回（见 §3.4.2），保证不给出违反美学规则与用户禁忌的建议

 ### 2.3 后续版本（P1/P2）能力规划
 - 图片输入理解（评价用户穿搭照片）
@@ -111,47 +115,99 @@ Agent 需从用户输入中提取以下场景维度：

 ### 3.4 知识库需求

-#### 3.4.1 知识领域
- **色彩搭配**：色彩理论、肤色匹配、配色方案、禁忌色
- **版型剪裁**：不同体型的版型选择、显瘦/显高技巧
- **风格体系**：各类风格的定义、代表单品、搭配法则
- **场景穿搭**：各场合的着装规范、搭配模板
- **面料材质**：面料特性、季节适配、保养知识
- **配饰搭配**：包/鞋/首饰/丝巾的搭配规则
- **发型知识**：脸型与发型匹配、发色选择
+> 完整的分类体系、模态设计与建设流程见 📎 **[美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md)**。本节只描述 Agent 侧如何消费知识库。

-#### 3.4.2 知识来源
- 专业时尚书籍/杂志
- 造型师经验总结
- 用户 UGC 内容（审核后）
- 品牌官方资料
- 季节性流行趋势更新
+#### 3.4.1 Agent 依赖的知识类目
+色彩（含 12 季色板与色值）、单品属性、风格体系、身材修饰策略、场景与 Dress Code、材质、配饰、发型适配、搭配法则、成套搭配方案、流行趋势。

-#### 3.4.3 知识更新
- 按月更新流行趋势
- 按季节更新场景模板
- 用户高频问题驱动知识补充
+#### 3.4.2 检索链路：规则前置的混合检索（不能只用向量 RAG）
+
+纯向量检索会召回"语义相似但违反硬约束"的内容——例如用户明确不接受短裙，仍可能召回一篇优质的短裙搭配文章并被模型采用。因此 Agent 每次回答必须走：
+
+```
+意图识别 + 槽位提取
+   ↓
+读取记忆（画像 + 偏好 + 禁忌）
+   ↓
+【硬过滤】场景 / 温度带 / 体型适配 / 色板范围 / 排除禁忌项   ← 决定不会踩雷
+   ↓
+【规则引擎】执行命中的美学规则，产出约束与建议属性组合
+   ↓
+【向量召回】在候选集内语义检索（搭配方案 + 专业解释文本）Top-K
+   ↓
+【图谱扩展】关联配饰、发型、替代单品
+   ↓
+【重排】规则匹配 40% + 用户偏好 25% + 方案质量 20% + 采纳率 10% + 趋势 5%
+   ↓
+【生成】LLM 组织语言，须引用知识 ID；禁止引入检索结果之外的具体单品或色值
+   ↓
+【校验】禁忌项违反 = 0（红线）、色值在色板内、结论不自相矛盾
+   ↓
+【素材绑定】匹配 tryon_ready 素材 → 展示"一键试穿"
+```
+
+#### 3.4.3 生成约束（防幻觉红线）
+- **核心结论由规则引擎产出**，LLM 只负责表达，不得自行判定体型策略或色彩适配
+- 推荐的具体单品与色值**必须来自检索结果**，不得凭空生成
+- 无检索结果时明确说"这个问题我暂时没有把握"，并记录为知识缺口，禁止编造
+- 每条建议可回溯到知识 ID，支撑「为什么推荐」
+
+#### 3.4.4 知识更新
+- 趋势月更、场景季更、核心规则季度复审
+- **知识缺口周报**：统计无检索结果或低相似度的 query，Top 20 驱动定向补充

 ### 3.5 个性化能力

-#### 3.5.1 用户画像
- **基础信息**：性别/年龄/身高/体重/体型/肤色
- **风格偏好**：偏好风格标签/历史选择
- **身材数据**：肩宽/腰围/臀围/腿长（来自美学报告）
- **历史行为**：试穿记录/收藏/对话历史
- **禁忌项**：不喜欢的风格/颜色/单品
+> 完整的记忆分层、置信度、衰减与冲突消解机制见 📎 **[用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)**。本节只描述 Agent 侧的读写方式。

-#### 3.5.2 个性化策略
- 建议优先匹配用户偏好风格
- 主动规避用户禁忌项
- 基于身材数据给出针对性建议
- 基于历史反馈持续优化推荐
+#### 3.5.1 Agent 读取的记忆

-#### 3.5.3 学习机制
- 用户对建议的采纳/拒绝反馈
- 收藏/试穿行为作为正样本
- 忽略/删除作为负样本
- 定期更新用户画像
+| 层级 | 内容 | 用途 |
+|------|------|------|
+| L0 身份档案 | 性别/生日/身高体重/职业/城市 | 硬约束 + 天气定位 |
+| L1 美学画像 | 体型/脸型/肤色/季型/量感/直曲/风格/核心诉求（**来自美学报告**） | 系统提示核心，决定建议精度 |
+| L2 偏好与禁忌 | 偏好风格、颜色、品类；禁忌项 | 检索硬过滤 + 排序加权 |
+| L3 事件记忆 | 试穿、收藏、采纳/拒绝、历史对话摘要 | 按 query 语义召回 Top 3~5 |
+| L4 会话记忆 | 当前多轮上下文与场景槽位 | 多轮对话与槽位继承 |
+
+#### 3.5.2 注入策略与 token 预算
+
+不能把全部记忆塞进提示词，预算如下（合计 ≤1400 token）：
+
+| 内容 | 处理方式 | 预算 |
+|------|---------|------|
+| 画像摘要（L0+L1） | 模板化压缩，非 LLM 生成，画像未变时缓存复用 | ≤250 token |
+| 偏好摘要（L2） | `confidence ≥ 0.5` 项按置信度取 Top 15 | ≤150 token |
+| 事件召回（L3） | 向量检索 Top 3~5 条摘要 | ≤200 token |
+| 会话上下文（L4） | 最近 6 轮原文 + 更早轮次滚动摘要 | ≤800 token |
+
+画像摘要注入示例：
+
+```
+【用户画像】女 / 160cm / 53kg / 设计师 / 上海
+体型：梨型(A型)，溜肩，核心诉求：显高显瘦、修饰溜肩与下半身
+面部：鹅蛋脸，中量感，轮廓适中，静态型
+色彩：黄二白，柔夏型（低饱和冷调），最佳色：灰蓝/灰紫/冷灰粉/浅灰绿
+风格：基因自然型 + 心理优雅型 → 自然优雅
+【偏好】喜欢：法式、通勤、真丝棉麻｜不接受：短裙、露肩、高饱和亮色
+【近期】3 天前试穿"灰蓝西装 + 冷米黄西裤"并收藏；拒绝过 2 套包臀裙方案
+```
+
+#### 3.5.3 个性化策略
+- 建议优先匹配用户偏好风格，主动规避禁忌项（硬过滤，非软性加权）
+- 基于 L1 身材数据给出针对性建议，而非通用建议
+- **不重复询问已知信息**（重复询问率 < 3%）；缺失关键画像时引导生成美学报告，而不是反复追问
+- **用户偏好高于专业结论**：冲突时按用户喜好执行 + 附加专业提示，不说教
+
+#### 3.5.4 Agent 侧的记忆写入
+- 用户显式陈述偏好（"我不穿高跟鞋"）→ 抽取写入 L2 并**回执确认**："已记住：不穿高跟鞋，可在「我的记忆」中修改"
+- 同属性连续 3 次拒绝 → 生成待确认候选记忆，在下一次推荐结果页征询确认（不打断当前任务）
+- 采纳/收藏/试穿 → 写入 L3 正样本；忽略/删除 → 负样本
+- 对话结束 → 生成 ≤100 字摘要写入 L3
+
+#### 3.5.5 无画像用户的降级
+- 明确告知"我还不了解你的身材数据"，并给出报告生成入口，**不编造假设**
+- 提供 3 题极简兜底（体型自评 / 风格偏好 / 常见场景），标记为低置信 `self_reported`，后续有报告时自动覆盖

 ---

@@ -389,19 +445,25 @@ Agent 推荐发型（基于脸型知识）
 ### 9.1 Phase 1：MVP（与产品 MVP 同步）
 - [ ] 大模型选型与对接
 - [ ] 基础对话能力（文字输入/流式输出）
- [ ] 穿搭知识库搭建（色彩/版型/风格/场景）
 - [ ] 意图识别（场景咨询/单品搭配/风格建议）
+- [ ] **知识库混合检索链路**（硬过滤 + 规则引擎 + 向量召回 + 重排）
+- [ ] **画像注入**（L0/L1/L2 摘要 + token 预算控制 + 缓存）
+- [ ] **生成后校验**（禁忌项违反 = 0、色值在色板内）
+- [ ] 显式偏好抽取写入 L2 + 回执确认
+- [ ] 无画像用户的降级路径与报告引导
 - [ ] 快捷问题入口
 - [ ] 对话历史保存
+- [ ] 知识缺口埋点（无检索结果的 query 记录）

 ### 9.2 Phase 2：能力增强
 - [ ] 语音输入
- [ ] 多轮对话上下文记忆
- [ ] 用户画像构建
- [ ] 个性化推荐
+- [ ] 多轮对话上下文记忆（L4 滚动摘要）
+- [ ] 隐式偏好推断 + 待确认机制
+- [ ] L3 事件语义召回
 - [ ] 联动换装试穿
 - [ ] 联动发型设计
 - [ ] 搭配方案卡片优化
+- [ ] 「为什么推荐」解释链（图谱路径转自然语言）

 ### 9.3 Phase 3：深度能力
 - [ ] 图片输入理解
@@ -414,17 +476,29 @@ Agent 推荐发型（基于脸型知识）

 ## 10. 待确认事项

- [ ] 大模型选型：GPT-4 / 文心一言 / 讯飞星火 / 通义千问 / 自研
- [ ] 知识库技术方案：向量数据库 / 知识图谱 / RAG
- [ ] 语音识别方案：鸿蒙系统 / 第三方 ASR
- [ ] 对话数据存储策略与保留时长
+- [ ] 大模型选型：GPT 系列 / 文心一言 / 讯飞星火 / 通义千问 / 自研（需评估合规备案要求）
+- [ ] 语音识别方案：鸿蒙系统能力 / 第三方 ASR
+- [ ] 对话数据存储策略与保留时长（建议 L3 摘要 180 天，原文更短）
 - [ ] 内容审核方案：自建 / 第三方
- [ ] 成本预算与调用配额
+- [ ] 成本预算与调用配额（单轮 ≤ ¥0.05 是否可达）
+- [ ] 长对话的摘要压缩策略与触发轮次
+- [ ] 是否需要"造型师人格"设定（语气、称呼、专业度分级）
+
+> 知识库技术方案（向量库 / 图谱 / RAG）与记忆系统技术方案的待确认项已移交对应独立文档，避免重复维护。

 ---

-**文档版本**：v1.0
+**文档版本**：v1.1
 **创建日期**：2026-08-11
+**更新日期**：2026-08-11
 **作者**：产品团队
 **状态**：待评审
-**关联文档**：[美搭-智能穿搭美学助手-产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md)
+**变更说明**：
+- v1.1：明确 Agent 与记忆系统、知识库的依赖边界；§3.4 改为规则前置的混合检索链路并补充防幻觉红线；§3.5 改为记忆读取与注入策略（含 token 预算与画像摘要示例）；补充 Phase 1 的画像注入、生成后校验、知识缺口埋点等任务
+- v1.0：初始版本
+
+**关联文档**：
+- [美搭 · 智能穿搭美学助手 产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md)
+- [美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)
+- [用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)
+- [美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md)