七、 UI交互与数据流优化 (UI & Data Flow)

7.1 交互界面设计 (UI Design)

1. 账号仪表盘 (Manager Dashboard)

• 卡片式视图：每个AgentInstance展示为一个管理卡片。
• 状态可视化：
  • 🟢 运行中：显示下次巡检时间倒计时。
  • 🟡 待配置：提示缺少关键画像数据。
  • 🔴 风险预警：图标闪烁提示（如检测到违规词）。
• 关键指标概览：直接在卡片上展示北极星指标（如：本周涨粉 +120）。

2. 主动式对话窗口 (Proactive Chat Interface)

不同于传统的“一问一答”，该界面包含 混合消息流 (Mixed Message Stream)：

• 用户消息：右侧气泡。
• 智能体回复：左侧气泡。
• 系统事件 (System Events)：居中灰色小字（如：“智能体于 03:00 完成了每日竞品扫描”）。
• 行动卡片 (Action Cards)：智能体推送的交互式组件（如：“检测到热点[Sora]，生成了3个选题，点击[查看详情]”）。

3. 7D配置面板 (Live Configuration)

• 动态表单：右侧侧边栏常驻，用户可以随时修改“目标画像”或“变现策略”。
• 即时生效：修改后，智能体下一次思考会立即采用新配置。

7.2 优化后的数据流 (Optimized Data Flow)

1. 异步初始化流 (Async Initialization)

1. User: 填写基础信息（账号名、赛道）。
2. API: 创建 AgentInstance (Status: initializing)，立即返回 ID。
3. Queue: 触发 ColdStartJob。
4. Agent:
   • 调用 Search 工具分析赛道。
   • 生成初始的 7D 画像。
   • 更新 DB profile_data。
   • 推送“我准备好了，请确认定位”消息到 Chat。
5. UI: 轮询或 WebSocket 收到状态变更，卡片变绿。

2. “心跳”巡检流 (Heartbeat Loop)

1. Cron: 每分钟扫描 next_tick_at <= now() 的实例。
2. Worker: 执行 tick(instance_id)。
3. Agent Logic:
   • Step 1: 检查数据（假数据或API获取）。
   • Step 2: 检查热点（Search Tool）。
   • Step 3: 决策（是否需要打扰用户？）。
   • Step 4: 若需要，写入 AgentMessage 表，并更新 next_tick_at。

3. 实时交互流 (Real-time Interaction)

1. User: 发送“帮我把这个选题优化一下”。
2. API: 写入消息，并立即触发一次 tick()（插队执行）。
3. Agent: 读取上下文 + 7D 配置 -> 生成优化建议 -> 返回。