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AI Agent 突破口发散式讨论
日期: 2026-05-18 | 参与者: iven + Claude
背景
HMS 健康管理平台综合评分 6.8/10，功能完整度 87%。系统在"能用"层面已经扎实，需要找到从"能用"到"能卖"的关键一跳。此前五维度分析（2026-05-17）指出 AI 能力"有弹药没上膛"是最显著的未兑现价值。
讨论要点
1. 突破口方向选择
三个选项：AI 体验突破、生产就绪突破、场景深度突破。
结论：AI 体验突破。原因：
- AI 主动关怀是 HMS 最独特的差异化点（产品愿景已锚定）
- erp-ai 有完整基础设施（3 Provider + SSE + Copilot + 知识库），只需串联
- DevOps 3.8 分虽是短板，但不影响产品差异化
2. AI 突破场景选择
四个选项：护士工作台、患者关怀推送、体检转化漏斗、全部排优先级。
结论：先打通系统现有 AI 链路，再完成 AI 客服升级。用户此前用 Dify 搭建过 AI 客服（意图识别→安抚/科普/引导到院），对能力边界有清晰认知。
3. AI 客服能力维度
四个选项：意图识别+分流、医疗知识库 RAG、多策略对话流、人机协作。
结论：多策略对话流。覆盖情绪安抚→需求推荐→风险引导→到院转化，形成完整客户旅程。
4. AI 链路集成方式
三个选项：客服触发分析、各管各的、统一对话入口。
结论：客服触发分析。AI 客服是对话入口，自然对话中自动调用后端分析能力。
5. 技术实现路线
三个选项：纯自研 Agent、对接 Dify/Coze、混合方案。
结论：纯自研 Agent。在 erp-ai 内用 ReAct + Function Calling 实现，不依赖外部平台，可控性最强。
6. 方案选择
三个方案：Router Agent（轻量路由）、ReAct Agent（Function Calling 循环）、Workflow Agent（状态机）。
结论：ReAct Agent。最灵活最强大，LLM 自主决策 Tool 调用，三个 Provider 均支持 Function Calling。
产出物
- 设计规格：
docs/superpowers/specs/2026-05-18-ai-agent-breakthrough-design.md（3 轮 Spec Review 通过） - 实施计划：
docs/superpowers/plans/2026-05-18-ai-agent-breakthrough-plan.md（4 Phase / 38 Tasks / 20-27 天）