复杂功能操作智能自动化实现

**立项背景**

传统业务系统存在三大痛点：
1. **操作复杂**：当涉及多个子系统之间来回切换，手动填写大量查询表单，操作路径长、效率低。
2. **数据割裂**：不同数据分散在不同系统中，操作人员需要人工汇总和分析，无法自动形成完整的数据流转。
3. **技术门槛高**：面对海量数据，操作人员需要掌握专业检索语法和系统操作流程，新人上手周期长。

**项目目标**

构建一个基于大语言模型的「AI智能助手」，让操作人员用自然语言描述查询意图，系统自动完成工具编排、数据查询和结果汇总，将"思考→决策→行动"的思维链自动化，显著提升系统之间串并联的效率。


**核心功能模块**
### 智能工具编排引擎
传统流程：操作人员记下数据 → 切换到其他系统 → 输入表单 → 等待结果 → 再到下一个系统。
项目流程：一句话描述需求 → AI自动调用工具链 → 数据自动串联 → 一次性返回综合结果。
引擎采用 **思考→决策→观察→再思考** 的循环模式，每步输出结构化日志，操作人员可在终端实时看到AI的"思考过程"。

### 全链路功能路径
```
用户输入（自然语言）
↓
AI 语义理解 + 意图分析
↓
工具编排（单工具 / 多工具串联 / 分组管理）
↓
工具执行（按需分页拉取 / 空结果重试）
↓
数据注入（分组间数据传递 / 跨轮加载）
↓
结果合并（去重 / 排序）
↓
前端渲染（表格分页 / 地图标注 / 播放 / 报告下载等）

## 一、整体架构与设计思路

### 1.1 总体架构

采用 **前端轻量化 + 后端 Agent 驱动 + 大模型推理** 的三层架构：

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端层（SPA） │
│ 纯 HTML/CSS/JS · Mapbox GL JS · 表格分页 · 地图渲染 │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
│ WebSocket（长连接，事件推送）
┌──────────────────────▼──────────────────────────┐
│ 服务层（FastAPI） │
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Agent 引擎 │ │ 工具注册器 │ │ 会话管理器 │ │
│ │ (ReAct循环) │ │ (20+工具) │ │ (session) │ │
│ └──────┬──────┘ └────┬─────┘ └──────┬──────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌──────▼──────────────▼───────────────▼──────┐ │
│ │ LLM 客户端（大模型 API） │ │
│ └─────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
│
┌──────────────────────▼──────────────────────────┐
│ 数据层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────┐ │
│ │ Doris DB │ │ Elasticsearch │ │ 平台（api） │ │
│ │ (业务库) │ │ (历史记录)