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LabReport Copilot 系统架构设计

一、总体架构

项目采用前后端分离的可扩展架构：

  1. apps/web：面向科研用户的中文 Web 前端
  2. apps/api：负责资料管理、工作流编排、报告生成的后端服务
  3. packages/docs：项目架构、路线图、工作流与开源说明

二、核心模块分层

1. 表现层

前端页面覆盖：

  • 首页
  • 用户科研画像
  • 导师画像
  • 材料库
  • 论文调研
  • 组会生成
  • 历史记录

2. 应用层

由 API 路由与工作流服务组成：

  • Profile API
  • Advisor API
  • Materials API
  • Reports API
  • Research API
  • Workflow API

3. 领域层

定义科研场景核心对象：

  • 用户科研画像 ResearchProfile
  • 导师画像 AdvisorProfile
  • 上传材料 MaterialAsset
  • 组会生成请求 ReportGenerationRequest
  • 历史报告 MeetingReport
  • 论文调研请求与结果 LiteratureResearchRequest

4. Agent Workflow 层

通过可替换的 Agent 节点编排组会生成过程：

  1. 用户画像理解 Agent
  2. 导师风格建模 Agent
  3. 历史材料总结 Agent
  4. 论文调研 Agent
  5. 多模态分析 Agent
  6. 组会结构规划 Agent
  7. 汇报内容写作 Agent
  8. Markdown / 飞书输出 Agent

当前 MVP 使用规则化实现模拟 Agent 协同；后续可直接替换为：

  • OpenAI / 阿里云 / 智谱 / DeepSeek 等模型服务
  • RAG 检索
  • OCR / 图像理解
  • ASR 语音转写
  • 飞书 API 文档生成

三、数据流

工作流 A：普通周组会生成

  1. 用户填写本周进展与问题
  2. 系统加载用户画像、导师画像、历史材料
  3. 工作流规划组会结构
  4. 内容写作模块输出结构化草稿
  5. Markdown 导出模块生成最终文档
  6. 报告进入历史记录

工作流 B：语音整理成组会报告

  1. 上传录音或转写文本
  2. 语音接口进行转写或读取文本
  3. 口语清洗模块整理为研究进展摘要
  4. 汇报生成模块合并为组会文档

工作流 C：文献调研组会

  1. 输入调研主题、关键词、时间范围
  2. 论文调研 Agent 拉取或模拟整理近期论文
  3. 输出结构化文献综述
  4. 结果可纳入组会报告正文

工作流 D：多模态材料分析

  1. 用户上传实验图、结果图、表格截图等
  2. 多模态分析模块生成图像摘要与问题提示
  3. 输出适合写入汇报的说明文字

工作流 E：长期科研记忆积累

  1. 历史组会、调研结果、上传材料持续沉淀
  2. 后续生成时作为上下文记忆输入
  3. 为个性化写作提供长期支撑

四、目录结构

apps/
  web/
    app/
    components/
    lib/
    types/
  api/
    app/
      api/
      core/
      models/
      schemas/
      services/
      storage/
packages/
  docs/

五、可扩展设计原则

  • Agent 职责单一，便于替换模型和扩展节点
  • 输出层抽象 exporter，便于增加 Feishu / HTML / PDF
  • 存储层抽象 repository，便于从本地 JSON 切换到 PostgreSQL
  • 材料处理与多模态分析接口解耦，便于引入 OCR / VLM
  • 论文调研服务与搜索源解耦，便于引入 arXiv、Semantic Scholar、Crossref