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# 穿搭 Agent 需求文档
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> 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。
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> **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。
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## 1. 概述
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### 1.1 产品定位
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穿搭 Agent 是「美搭」App 的智能交互核心，通过自然语言对话为用户提供个性化的穿搭建议、场景化造型方案，并能联动换装/换发型能力实现"建议 → 预览"的闭环体验。
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### 1.2 核心价值
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- **降低决策成本**：用户无需自己翻找搭配，一句话获得专业建议
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- **个性化陪伴**：基于用户画像持续学习，越用越懂你
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- **所见即所得**：建议可直接联动试穿预览，从"想"到"看"无缝衔接
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- **专业级指导**：内置美学知识库，提供造型师级别的建议
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### 1.3 目标用户
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- 不懂搭配、需要专业指导的用户
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- 有明确场景需求（面试/约会/聚会）的用户
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- 想尝试新风格但不知如何下手的用户
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- 希望快速获得多套方案的效率型用户
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## 2. 核心能力
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### 2.1 能力总览
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| 能力模块 | 描述 | 优先级 |
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| 自然语言对话 | 文字/语音多模态输入，流式回复 | P0 |
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| 意图识别 | 识别用户穿搭意图（咨询/搭配/风格/场景） | P0 |
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| 场景理解 | 理解场合/季节/天气/风格偏好 | P0 |
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| 知识检索 | 基于美学知识库给出专业建议 | P0 |
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| 个性化推荐 | 基于用户画像和历史偏好推荐 | P1 |
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| 能力联动 | 调用换装/换发型能力生成预览 | P1 |
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| 上下文记忆 | 多轮对话状态跟踪 | P1 |
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| 多模态输入 | 图片输入（穿搭照片/单品图） | P2 |
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### 2.2 第一版（P0）能力范围
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- 文字对话（语音输入转文字）
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- 穿搭咨询与建议
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- 场景化搭配方案
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- 基础知识问答（色彩/版型/风格）
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- 单轮 + 简单多轮对话
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- **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
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- **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
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### 2.3 后续版本（P1/P2）能力规划
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- 图片输入理解（评价用户穿搭照片）
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- 联动换装/换发型预览
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- 深度个性化（用户画像学习）
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- 长期上下文记忆
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- 主动推荐（基于天气/日程）
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## 3. 功能需求
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### 3.1 对话交互
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#### 3.1.1 输入方式
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- **文字输入**：支持中文自然语言，单条消息 ≤ 500 字
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- **语音输入**：语音转文字（鸿蒙系统语音能力或第三方 ASR）
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- **快捷入口**：预设常见问题快捷按钮
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- **图片输入**（P2）：支持上传穿搭照片/单品图
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#### 3.1.2 输出方式
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- **流式文字回复**：逐字输出，提升体验
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- **结构化卡片**：搭配方案以卡片形式展示（含图片/标签）
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- **快捷操作**：回复中嵌入"试穿此搭配""换发型"等快捷按钮
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- **语音播报**（P2）：可选的语音朗读
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#### 3.1.3 对话界面
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- 聊天式交互界面（参考微信/豆包对话风格）
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- 支持上下滑动查看历史对话
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- 支持复制/分享对话内容
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- 支持新建对话/切换历史对话
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- 输入框上方展示快捷问题入口
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### 3.2 意图识别
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Agent 需识别以下用户意图类别：
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| 意图类别 | 示例 | 响应策略 |
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|---------|------|---------|
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| **场景咨询** | "面试怎么穿？""约会穿什么？" | 给出场景化搭配方案 |
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| **单品搭配** | "白衬衫配什么裤子？""这条裙子怎么搭？" | 给出单品搭配建议 |
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| **风格建议** | "我想走法式优雅风格""适合微胖女生的风格" | 风格定位 + 推荐 |
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| **色彩咨询** | "黄皮适合什么颜色？""红配绿好看吗？" | 色彩知识解答 |
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| **身材修饰** | "腿粗怎么穿？""小个子怎么显高？" | 身材优化建议 |
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| **天气适配** | "下雨天穿什么？""15度怎么穿？" | 天气场景建议 |
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| **发型建议** | "圆脸适合什么发型？""换个发型建议" | 发型推荐（可联动） |
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| **穿搭评价**（P2） | "帮我看看这身搭配怎么样？" | 图片理解 + 评价 |
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| **闲聊/其他** | "你好""你是谁" | 友好回复 + 引导 |
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### 3.3 场景理解能力
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#### 3.3.1 场景维度
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Agent 需从用户输入中提取以下场景维度：
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- **场合**：职场/面试/约会/聚会/婚礼/旅行/日常/运动
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- **季节**：春/夏/秋/冬
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- **天气**：晴/阴/雨/雪/温度区间
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- **风格偏好**：职业/休闲/优雅/甜美/酷帅/法式/韩系/日系
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- **身材特征**：身高/体重/体型（H/A/V/O/X 型）
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- **肤色**：冷色调/暖色调/中性
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- **预算**（后续）：低价/中端/高端
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#### 3.3.2 上下文继承
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- 同一会话内，已提供的场景信息自动继承
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- 用户未提供的信息，Agent 主动询问（如"请问是什么场合？"）
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- 避免重复询问已知信息
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### 3.4 知识库需求
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> 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。
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#### 3.4.1 Agent 依赖的知识类目
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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。
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#### 3.4.2 检索链路：规则前置的混合检索（不能只用向量 RAG）
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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：
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```
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意图识别 + 槽位提取
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↓
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读取记忆（画像 + 偏好 + 禁忌）
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↓
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【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
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↓
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【规则引擎】执行命中的美学规则，产出约束与建议属性组合
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↓
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【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
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↓
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【图谱扩展】关联配饰、发型、替代单品
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↓
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【重排】规则匹配 40% + 用户偏好 25% + 方案质量 20% + 采纳率 10% + 趋势 5%
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↓
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【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
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↓
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【校验】禁忌项违反 = 0（红线）、色值在色板内、结论不自相矛盾
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↓
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【素材绑定】匹配 tryon_ready 素材 → 展示"一键试穿"
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```
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#### 3.4.3 生成约束（防幻觉红线）
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- **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
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- 推荐的具体单品与色值**必须来自检索结果**，不得凭空生成
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- 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
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- 每条建议可回溯到知识 ID，支撑「为什么推荐」
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#### 3.4.4 知识更新
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- 趋势月更、场景季更、核心规则季度复审
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- **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
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### 3.5 个性化能力
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> 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。
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#### 3.5.1 Agent 读取的记忆
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| 层级 | 内容 | 用途 |
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|------|------|------|
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| L0 身份档案 | 性别/生日/身高体重/职业/城市 | 硬约束 + 天气定位 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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#### 3.5.2 注入策略与 token 预算
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不能把全部记忆塞进提示词，预算如下（合计 ≤1400 token）：
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| 内容 | 处理方式 | 预算 |
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|------|---------|------|
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| 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 |
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| 偏好摘要（L2） | `confidence ≥ 0.5` 项按置信度取 Top 15 | ≤150 token |
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| 事件召回（L3） | 向量检索 Top 3~5 条摘要 | ≤200 token |
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| 会话上下文（L4） | 最近 6 轮原文 + 更早轮次滚动摘要 | ≤800 token |
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画像摘要注入示例：
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```
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【用户画像】女 / 160cm / 53kg / 设计师 / 上海
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体型：梨型(A型)，溜肩，核心诉求：显高显瘦、修饰溜肩与下半身
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面部：鹅蛋脸，中量感，轮廓适中，静态型
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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
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风格：基因自然型 + 心理优雅型 → 自然优雅
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【偏好】喜欢：法式、通勤、真丝棉麻｜不接受：短裙、露肩、高饱和亮色
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【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
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```
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#### 3.5.3 个性化策略
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- 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）
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- 基于 L1 身材数据给出针对性建议，而非通用建议
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- **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
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- **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
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#### 3.5.4 Agent 侧的记忆写入
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- 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"
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- 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）
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- 采纳/收藏/试穿 → 写入 L3 正样本；忽略/删除 → 负样本
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- 对话结束 → 生成 ≤100 字摘要写入 L3
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#### 3.5.5 无画像用户的降级
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- 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**
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- 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
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## 4. 典型用户场景
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### 4.1 场景一：面试穿搭咨询
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```
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用户：我明天有个互联网公司面试，怎么穿比较好？
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Agent：互联网公司面试建议走"专业但不刻板"的路线。
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推荐搭配：
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1. 白色衬衫 + 黑色直筒西裤 + 黑色乐福鞋
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2. 浅蓝色衬衫 + 深灰色西装裤 + 小白鞋
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3. 针织衫 + 卡其色阔腿裤 + 平底鞋
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避免过于正式的整套西装，也避免太休闲的T恤牛仔裤。
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请问您的性别和体型是？我可以给出更精准的建议。
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用户：女生，梨形身材
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Agent：梨形身材建议：
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- 上半身选有设计感的衬衫（如飘带/蝴蝶结），把视觉重心上移
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- 下装选 A 字裤或直筒裤，避免紧身裤
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- 推荐方案1：飘带白衬衫 + 黑色 A 字西裤 + 黑色乐福鞋
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[试穿此搭配] [换发型]
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```
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### 4.2 场景二：单品搭配
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```
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用户：我买了一件白衬衫，不知道配什么
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Agent：白衬衫是百搭单品，可以搭配多种风格：
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- 职场风：配黑色西裤 + 乐福鞋
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- 休闲风：配牛仔裤 + 小白鞋
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- 法式风：配卡其阔腿裤 + 芭蕾平底鞋
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您想要哪种风格？或者可以上传衬衫照片我帮您看看。
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用户：法式风
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Agent：法式风格搭配建议：
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- 白衬衫 + 卡其色高腰阔腿裤 + 棕色芭蕾鞋
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- 配饰：丝巾/珍珠项链/藤编包
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- 建议：衬衫随意扎一角，更显慵懒感
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[试穿此搭配]
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```
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### 4.3 场景三：风格转型
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```
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用户：我一直是休闲风，想尝试优雅风格，怎么开始？
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Agent：从休闲风转优雅风，可以循序渐进：
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第1步：替换基础单品
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- T恤 → 针织衫/衬衫
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- 运动鞋 → 乐福鞋/芭蕾鞋
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第2步：加入优雅元素
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- 珍珠配饰/丝巾/腰带
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第3步：色彩升级
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- 从亮色 → 莫兰迪色系/大地色系
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建议先从一两件单品开始尝试，慢慢找到适合自己的优雅感。
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要不要我帮您生成几套过渡期搭配？
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```
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### 4.4 场景四：天气适配
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```
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用户：明天15度，有雨，怎么穿？
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Agent：15度雨天穿搭建议：
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- 外套：风衣/薄呢大衣（防水款更佳）
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- 内搭：针织衫/长袖衬衫
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- 下装：直筒裤/阔腿裤（避免拖地）
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- 鞋子：切尔西靴/乐福鞋（避免帆布鞋）
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- 配饰：折叠伞/防水包
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推荐：卡其色风衣 + 白色针织衫 + 黑色直筒裤 + 黑色切尔西靴
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```
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## 5. 交互流程
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### 5.1 标准对话流程
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用户输入
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↓
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意图识别
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↓
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场景维度提取（场合/风格/身材等）
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↓
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缺失信息？——是——→ 主动询问
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↓ 否
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知识检索 + 用户画像匹配
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↓
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生成搭配方案（1-3套）
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↓
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结构化输出（文字 + 卡片 + 快捷操作）
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↓
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用户反馈（采纳/拒绝/调整）
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↓
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更新用户画像
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```
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### 5.2 联动试穿流程（P1）
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```
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用户：帮我搭一套职场 look
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↓
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Agent 生成搭配方案
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↓
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用户点击 [试穿此搭配]
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↓
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跳转换装页面，自动填入：
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- 用户照片
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- 上衣图（cloth_img）
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- 裤子图（kuzi_img）
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- 提示词（change_desc）
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↓
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调用换装 API
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↓
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返回试穿结果
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↓
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||
用户查看效果，可回到 Agent 继续调整
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```
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### 5.3 联动发型流程（P1）
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```
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||
用户：圆脸适合什么发型？
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↓
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Agent 推荐发型（基于脸型知识）
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↓
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用户点击 [试戴此发型]
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↓
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跳转发型设计页面，预选推荐发型
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↓
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||
用户上传照片 → 调用发型 API
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||
↓
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||
返回发型效果
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```
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## 6. 输入输出规范
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### 6.1 输入规范
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#### 6.1.1 文字输入
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- 单条消息 ≤ 500 字
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- 支持中文
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- 支持表情符号
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#### 6.1.2 语音输入
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- 单次录音 ≤ 60 秒
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- 自动转文字后发送
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||
- 支持方言识别（普通话为主）
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||
#### 6.1.3 图片输入（P2）
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- 支持 JPG/PNG/WEBP
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||
- 单张 ≤ 10MB
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||
- 支持多图（≤ 4 张）
|
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### 6.2 输出规范
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#### 6.2.1 文字回复
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- 单次回复 ≤ 800 字
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- 使用分段 + 列表，避免大段文字
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||
- 语气友好专业，避免机械感
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#### 6.2.2 搭配方案卡片
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||
每套搭配方案包含：
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- 方案标题（如"职场优雅风"）
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- 单品列表（上衣/下装/鞋子/配饰）
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- 参考图片（风格参考图）
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- 适配标签（场合/风格/体型）
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||
- 快捷操作（试穿/换发型/收藏/调整）
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#### 6.2.3 快捷操作按钮
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- **试穿此搭配**：跳转换装页面
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- **换发型**：跳转发型设计页面
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- **换一套**：重新生成方案
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- **收藏**：保存到收藏夹
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- **为什么推荐**：解释推荐理由
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## 7. 非功能需求
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### 7.1 性能需求
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- **首字响应时间**：< 2 秒（流式输出首字）
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- **完整回复时间**：< 15 秒
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- **并发支持**：支持 1000+ 并发对话
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- **可用性**：> 99.5%
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### 7.2 体验需求
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- 流式输出，避免长时间空白等待
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- 输入时显示"对方正在输入..."
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- 网络异常时友好提示并支持重试
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- 历史对话本地缓存，支持离线查看
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### 7.3 安全与合规
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- 对话内容过滤（涉黄/涉政/广告）
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- 用户数据加密存储
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- 不收集非必要个人信息
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- 用户可导出/删除对话数据
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- 遵守《生成式AI服务管理办法》
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### 7.4 成本控制
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- 单次对话成本控制在 ¥0.05 以内
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- 免费用户每日 10 次对话
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- 长对话自动总结，避免上下文过长
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- 缓存常见问题答案
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## 8. 评估指标
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### 8.1 业务指标
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- **对话 DAU**：日均对话用户数
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- **人均对话轮次**：> 5 轮/日
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- **对话满意度**：> 4.0/5（用户评分）
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- **采纳率**：建议被采纳/试穿的比例 > 30%
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- **联动转化率**：对话 → 试穿的转化率 > 20%
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### 8.2 质量指标
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- **意图识别准确率**：> 90%
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- **场景理解准确率**：> 85%
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- **回复相关性**：> 4.0/5
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- **知识准确性**：> 95%
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||
- **违规率**：< 0.1%
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### 8.3 技术指标
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||
- **首字延迟**：< 2s（P95）
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- **完整回复延迟**：< 15s（P95）
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- **错误率**：< 1%
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||
- **崩溃率**：< 0.1%
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## 9. 实施计划
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### 9.1 Phase 1：MVP（与产品 MVP 同步）
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- [ ] 大模型选型与对接
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- [ ] 基础对话能力（文字输入/流式输出）
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- [ ] 意图识别（场景咨询/单品搭配/风格建议）
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- [ ] **知识库混合检索链路**（硬过滤 + 规则引擎 + 向量召回 + 重排）
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- [ ] **画像注入**（L0/L1/L2 摘要 + token 预算控制 + 缓存）
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- [ ] **生成后校验**（禁忌项违反 = 0、色值在色板内）
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- [ ] 显式偏好抽取写入 L2 + 回执确认
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- [ ] 无画像用户的降级路径与报告引导
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- [ ] 快捷问题入口
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- [ ] 对话历史保存
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- [ ] 知识缺口埋点（无检索结果的 query 记录）
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### 9.2 Phase 2：能力增强
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- [ ] 语音输入
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- [ ] 多轮对话上下文记忆（L4 滚动摘要）
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- [ ] 隐式偏好推断 + 待确认机制
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- [ ] L3 事件语义召回
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- [ ] 联动换装试穿
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- [ ] 联动发型设计
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- [ ] 搭配方案卡片优化
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- [ ] 「为什么推荐」解释链（图谱路径转自然语言）
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### 9.3 Phase 3：深度能力
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- [ ] 图片输入理解
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- [ ] 穿搭评价
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- [ ] 主动推荐（天气/日程驱动）
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- [ ] 流行趋势更新
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- [ ] 多语言支持
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## 10. 待确认事项
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- [ ] 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）
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- [ ] 语音识别方案：鸿蒙系统能力 / 第三方 ASR
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- [ ] 对话数据存储策略与保留时长（建议 L3 摘要 180 天，原文更短）
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- [ ] 内容审核方案：自建 / 第三方
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- [ ] 成本预算与调用配额（单轮 ≤ ¥0.05 是否可达）
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- [ ] 长对话的摘要压缩策略与触发轮次
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- [ ] 是否需要"造型师人格"设定（语气、称呼、专业度分级）
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> 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。
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**文档版本**：v1.1
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**创建日期**：2026-08-11
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**更新日期**：2026-08-11
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**作者**：产品团队
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**状态**：待评审
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**变更说明**：
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- 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
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- v1.0：初始版本
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**关联文档**：
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- [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)
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- [美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)
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- [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)
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- [美学知识库建设方案](./美学知识库-建设方案.md)
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