内容
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# 🛡️ 业务守护者 AI
### *将商业数据转化为智能决策*
#### **自主多智能体 AI 平台，用于主动运营风险智能**
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### 🚀 **您的业务不需要更多数据，而是更好的决策。**
业务守护者 AI 是一个智能决策支持平台，它将零散的运营数据转化为清晰、可解释且可行的商业智能。
该平台不再用电子表格和脱节的报告来淹没业务所有者，而是协调多个 AI 智能体，持续监控库存、财务、供应商、合规义务和运营风险，以推荐下一步最佳行动方案。
该平台基于 **Google ADK 的多智能体编排** 设计，结合自主分析与 **人机协作（HITL）** 审批，确保关键建议保持透明、可解释，并在人类控制之下。
### ⭐ 更早预测 • 更明智决策 • 更快速增长 ⭐
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# 📸 仪表盘预览
## 🏠 业务概览仪表盘
中央仪表盘提供了一个概览全局的商业健康状况、运营状态、当前风险和 AI 生成的建议的视图，允许业务所有者在几秒内了解其组织的状况。
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## 📊 业务健康分析
该平台持续评估运营绩效，并生成一个统一的 **业务健康评分**，帮助用户优先关注最重要的事项。
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## 🚨 运营风险智能
风险评估通过结合多个 AI 智能体的洞察自动生成，提供库存、供应商、财务和合规风险的综合视图。
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## 📈 高管报告
业务守护者 AI 自动准备高管级总结、战略建议和通信草稿，这些草稿可以在分发前进行审查。
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# 🎥 项目演示
一个完整的业务守护者 AI 的演示，包括系统架构、仪表盘功能、AI 工作流程和实时风险分析。
**▶️ 演示视频**
```
https://youtu.be/YOUR_VIDEO_LINK
```
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# 📑 演示文稿
我们的完整黑客马拉松演示，解释了问题、解决方案、架构、实施和未来路线图。
**📄 演示文稿幻灯片**
```
https://drive.google.com/YOUR_PRESENTATION_LINK
```
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# 🌍 挑战
现代企业难以应对分散的运营数据（库存、销售、费用和截止日期）困在脱节的孤岛中。随着企业的发展，决策变得被动：库存短缺在补货之前发生，供应商延迟意外地扰乱运营，错过合规截止日期会触发罚款。虽然传统的仪表盘可视化历史数据，但它们无法回答关键问题：
- **我应该首先优先解决什么问题？**
- **接下来可能会发生什么问题？**
- **预期的商业影响是什么？**
- **我可以信任这些建议吗？**
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# 💡 我们的解决方案
业务守护者 AI 使用 **Google ADK** 协调专门的、协作的 AI 智能体，监控库存、财务、供应商和合规。 通过 **Model Context Protocol (MCP)** 集成数据，该平台取代不透明的、整体的模型，采用模块化、特定领域的智能。建议经过验证、评分并附有清晰的解释，同时确保关键通信受 **人机协作（HITL）** 审批的约束。
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# ✨ 主要亮点
* 🤖 **多智能体编排**：8 个专门的智能体通过 Google ADK 管道协作。
* ⚡ **并行处理**：独立的领域分析同时运行，以实现速度和可扩展性。
* 📊 **统一健康评分**：运营数据合并为一个单一的商业健康指标。
* 📦 **领域智能**：对库存、财务、供应商和合规的深入自动化审查。
* 🎯 **战略优先级**：根据紧急程度、影响和置信度对行动项进行分类。
* 👨💼 **人机协作**：外部通信通过手动审查和批准来确保安全。
* 🛡️ **安全设计**：提示净化、验证防护、审计日志和可解释的 AI 输出。
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# 🧠 认识 AI 高管团队
业务守护者 AI 由一个协作的专门 AI 智能体团队提供支持。 与其要求一个大型模型解决每个问题，不如让每个智能体专注于一个特定的业务领域，然后将其发现贡献给一个集中的决策管道。
| 🤖 智能体 | 🎯 责任 |
|----------|------------------|
| 📦 库存智能体 | 检测库存短缺、库存风险和需求趋势。 |
| 💰 财务智能体 | 评估收入、支出、盈利能力和财务稳定性。 |
| 🤝 供应商智能体 | 监控供应商绩效、可靠性和外部情报。 |
| 📅 合规智能体 | 跟踪监管义务、合规截止日期和日历事件。 |
| 🚨 风险跟踪智能体 | 将特定领域的风险聚合为一个统一的运营风险配置文件。 |
| 🎯 策略智能体 | 根据紧急程度、影响和置信度优先排序行动建议。 |
| 📢 通信智能体 | 生成高管简报、报告和批准-ready 的通信。 |
| ✅ 评估智能体 | 验证输出、分配置信度和执行质量保证。 |
每个智能体独立运行，同时为通过 **Google ADK** 协调的工作流做出贡献，实现可扩展、模块化和可解释的 AI 协作。
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# 🏗️ 系统架构
```mermaid
flowchart TD
A[业务数据源]
A --> B[Google Sheets MCP]
A --> C[日历 MCP]
A --> D[供应商情报 MCP]
A --> E[新闻 MCP]
A --> F[风险登记 MCP]
B --> G[Google ADK 编排器]
C --> G
D --> G
E --> G
F --> G
G --> H1[库存智能体]
G --> H2[财务智能体]
G --> H3[供应商智能体]
G --> H4[合规智能体]
H1 --> I[风险跟踪智能体]
H2 --> I
H3 --> I
H4 --> I
I --> J[策略智能体]
J --> K[通信智能体]
K --> L[评估智能体]
L --> M[人工审批]
M --> N[商业仪表盘]
M --> O[高管报告]
M --> P[电子邮件草稿]
```
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# 🔄 端到端工作流
1. **数据收集**：通过 MCP 服务器动态获取业务记录和新闻。
2. **领域分析**：Google ADK 并行启动专门的智能体以评估领域风险。
3. **风险聚合**：风险跟踪智能体构建一个综合的运营风险配置文件。
4. **战略优先级**：策略智能体根据紧急程度和影响对行动建议进行排名。
5. **高管简报**：通信智能体为利益相关者起草报告和电子邮件。
6. **验证**：评估智能体审计输出，确保质量并分配置信度。
7. **HITL 门控**：在最终发布前，系统暂停进行手动审查和批准。
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# 🔌 MCP 集成层
业务守护者 AI 通过集成多个 **Model Context Protocol (MCP)** 服务扩展了本地业务数据，这些服务用上下文信息丰富了运营智能。
| MCP 服务 | 目的 |
|-------------|---------|
| 📊 Google Sheets MCP | 库存、销售、费用和供应商数据集 |
| 📅 Google 日历 MCP | 合规计划和运营事件 |
| 📰 新闻 MCP | 行业趋势和供应商相关新闻 |
| 🤝 供应商情报 MCP | 供应商绩效历史和可靠性 |
| 🛡️ 风险登记 MCP | 历史运营风险和趋势分析 |
这些集成使平台能够使用内部业务记录和相关外部上下文做出决策。
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# ⚙️ 技术栈
## 人工智能
- Google ADK
- Google Gemini
- 多智能体架构
- 人机协作（HITL）
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## 后端
- Python
- FastAPI
- SQLite
- AsyncIO
- Pydantic
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## 前端
- React
- Vite
- TypeScript
- Tailwind CSS
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## 外部集成
- Google Sheets
- Google 日历
- MCP 服务
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## 安全
- 提示注入保护
- 验证防护
- 审计日志
- 置信度评分
- 可解释的 AI
- 基于角色的审批工作流
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# 📂 项目结构
```text
business_guardian_ai/
├── agents/
│ ├── inventory_agent.py
│ ├── finance_agent.py
│ ├── supplier_agent.py
│ ├── compliance_agent.py
│ ├── risk_tracker_agent.py
│ ├── strategy_agent.py
│ ├── communication_agent.py
│ └── evaluation_agent.py
│
├── orchestrator/
│ └── workflow.py
│
├── mcp_servers/
│ ├── sheets_mcp.py
│ ├── calendar_mcp.py
│ ├── news_mcp.py
│ ├── supplier_intelligence_mcp.py
│ └── risk_registry_mcp.py
│
├── frontend/
│ ├── src/
│ └── public/
│
├── database/
├── guardrails/
├── docs/
├── tests/
├── main.py
└── README.md
```
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# 💎 为什么选择我们的架构？
业务守护者 AI 不依赖于单个 AI 模型来解释每个业务场景，而是将责任分配给由 Google ADK 协调的领域专用智能体。这种模块化架构提高了可解释性、可扩展性、维护性和弹性。每个建议都可以追溯到生成它的智能体，使平台更容易审计、调试和扩展，以适应不断演变的业务需求。
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# 🚀 入门指南
按照以下步骤在本地计算机上运行业务守护者 AI。
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## 1️⃣ 快速启动：在 VS Code 中一键启动（推荐）
1. 在 **VS Code** 中打开此项目文件夹。
2. 按 **`Ctrl + Shift + B`** （或转到顶部菜单：**终端** ➜ **运行构建任务...**）。
3. VS Code 将自动启动：
* **FastAPI 后端**：[http://localhost:8000/](http://localhost:8000/)
* **Vite React 前端**：[http://localhost:5173/](http://localhost:5173/)
4. 打开浏览器并导航到 **[http://localhost:5173/](http://localhost:5173/)**。
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## 2️⃣ 手动设置
### 🐍 后端设置（根目录）
1. 在项目根目录打开终端：
```bash
python -m venv .venv
```
2. 激活虚拟环境：
* **Windows**：`.venv\Scripts\activate`
* **macOS / Linux**：`source .venv/bin/activate`
3. 安装依赖项：
```bash
pip install -r requirements.txt
```
4. 在根目录创建 `.env` 文件（基于 `.env.example`），并添加您的 Gemini API 密钥：
```env
GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key_here
```
5. 启动后端：
```bash
uvicorn main:app --port 8000
```
### 🎨 前端设置
1. 打开第二个终端并导航到前端文件夹：
```bash
cd frontend
```
2. 安装依赖项：
```bash
npm install
```
3. 启动开发服务器：
```bash
npm run dev
```
4. 在浏览器中打开 **[http://localhost:5173/](http://localhost:5173/)**。
---
# 🔗 API 概述
| 方法 | 端点 | 描述 |
|---------|----------|-------------|
| GET | `/` | 根样式暗黑模式欢迎页面 |
| GET | `/history` | 查询风险评分趋势（按 run_id 分组） |
| POST | `/analyze` | 执行多智能体 AI 分析管道 |
| GET | `/reports` | 检索存储的完整分析报告 |
| POST | `/analyze/approve` | 提交人机协作审查批准 |
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# 🛡️ 安全与负责任的 AI
* **人机协作**：外部通信在分发前需要手动审查和批准。
* **提示注入保护**：在分析前净化来自 MCP 数据源的所有输入。
* **可解释的 AI**：每个建议都包含支持证据和理由。
* **置信度评分**：由评估智能体评级以表示可靠性。
* **系统可追溯性**：完整的智能体事件、验证和批准的审计日志。
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# 📈 未来路线图
尽管业务守护者 AI 已经提供全面的运营智能，我们设想了几个令人兴奋的增强功能：
- 📊 实时流分析
- 📱 原生 Android 和 iOS 应用程序
- ☁️ 云原生部署，支持 Kubernetes
- 🔔 即时通知和警报
- 📉 高级预测模型
- 🌍 多语言支持
- 🤖 语音启用 AI 商业助手
- 📑 自动 PDF 报告生成
- 🔗 ERP 和 CRM 集成
- 📡 实时 IoT 传感器集成，用于运营监控
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# 👥 团队
| 姓名 | 角色 |
|------|------|
| 您的姓名 | AI 工程 |
| 成员 2 | 后端开发 |
| 成员 3 | 前端开发 |
| 成员 4 | 研究与演讲 |
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# 🏆 黑客马拉松亮点
✅ Google ADK 多智能体编排
✅ Google Gemini AI 集成
✅ Model Context Protocol (MCP)
✅ FastAPI 后端
✅ React + Vite 前端
✅ SQLite 数据库
✅ 人机协作审批工作流
✅ 可解释的 AI
✅ 运营风险智能
✅ 模块化多智能体架构
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# 🙏 致谢
我们感谢黑客马拉松组织者、导师和开源社区提供的工具和灵感，使这个项目成为可能。
特别感谢以下团队：
- Google ADK
- Google Gemini
- FastAPI
- React
- Vite
- SQLite
- Python
他们的技术使我们能够构建一个实用的 AI 解决方案，专注于改善现代企业的运营决策。
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# ⭐ 如果您觉得这个项目有趣，请考虑给它一个 Star！
### 业务守护者 AI
**从数据 → 智能 → 决策**
由 ❤️ 创新、负责任的 AI 和更智能的企业构建而成。
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