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2026-03-12 13:27:03 +08:00
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--- a/STREAMLIT_V3_GUIDE.md
+++ b/STREAMLIT_V3_GUIDE.md
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+# Streamlit v3 - Agent 对话流可视化版本
+
+## 🎯 核心特性
+
+这个全新版本**专门突出显示**:
+1. ✅ **每个 Agent 当前在做什么** (任务标签实时显示)
+2. ✅ **Agent 之间的对话流** (类似微信/QQ 聊天界面)
+3. ✅ **当前发言的 Agent** (绿色高亮 + 脉冲动画)
+4. ✅ **对话传递关系** (箭头指示下一个 Agent)
+
+## 🚀 启动方法
+
+```bash
+streamlit run frontend/streamlit_app_v3.py
+```
+
+## 🎨 界面说明
+
+### 1. Agent 状态行 (顶部)
+```
+┌─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐
+│  📋 产品经理 │  ✅ 测试工程 │  💻 开发工程 │  🎯 协调器  │  👤 用户代理 │
+│   ⚪ 待命    │   ⚪ 待命    │   ⚪ 待命    │   ⚪ 待命    │   ⚪ 待命    │
+│  📝 需求分析 │  📝 测试设计 │  📝 代码实现 │  📝 流程协调 │  📝 提出需求 │
+│  💬 0 条消息  │  💬 0 条消息  │  💬 0 条消息  │  💬 0 条消息  │  💬 0 条消息  │
+└─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘
+```
+
+**特点**:
+- 🔵 **绿色边框 + 脉冲动画** = 当前正在发言的 Agent
+- ⚪ **灰色** = 等待中的 Agent
+- 📝 **任务标签** = 实时显示该 Agent 在做什么
+
+### 2. 当前发言横幅
+```
+🟢 当前发言：产品经理 - 需求分析
+```
+绿色横幅，明确告诉您现在哪个 Agent 在说话！
+
+### 3. Agent 对话流 (核心区域)
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────┐
+│ 📋 产品经理  [需求分析]  11:09:30               │
+│                                                 │
+│ 收到！开始分析需求...                           │
+│ 功能性需求：                                    │
+│ 1. 接收电压/电流/温度数据                       │
+│ 2. 计算 SOH 百分比                              │
+│ 3. 异常检测                                     │
+└─────────────────────────────────────────────────┘
+                    ⬇️
+          传递给 测试工程师
+                    ⬇️
+┌─────────────────────────────────────────────────┐
+│ ✅ 测试工程师  [测试设计]  11:09:45              │
+│                                                 │
+│ 基于 SRS 设计测试用例...                        │
+│ test_normal_operation()                         │
+│ test_zero_voltage()                             │
+└─────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**特点**:
+- 💬 **彩色气泡** = 不同 Agent 有不同颜色
+- 📝 **任务徽章** = 每个消息都显示当前任务
+- ⬇️ **传递箭头** = 显示工作流转向下一个 Agent
+- 🕐 **时间戳** = 精确到秒的发言时间
+
+## 🎭 Agent 颜色方案
+
+| Agent | 颜色 | 气泡样式 |
+|-------|------|---------|
+| 📋 PM Agent | 🔵 蓝色 | 蓝色渐变 |
+| ✅ QA Agent | 🟢 绿色 | 绿色渐变 |
+| 💻 Dev Agent | 🟠 橙色 | 橙色渐变 |
+| 🎯 Orchestrator | 🟣 紫色 | 紫色渐变 |
+| 👤 User Proxy | 🟤 棕色 | 棕色渐变 |
+
+## 📊 实时任务标签
+
+每个 Agent 的任务会动态更新：
+
+### PM Agent 任务流
+1. `待命` → 初始状态
+2. `启动流程` → 收到 Orchestrator 指令
+3. `需求分析` → 分析用户需求
+4. `生成 SRS` → 编写需求文档
+5. `待命` → 完成任务
+
+### QA Agent 任务流
+1. `待命` → 初始状态
+2. `测试设计` → 阅读 SRS
+3. `编写测试` → 创建 test_*.py
+4. `TDD 实践` → 确保测试先行
+5. `待命` → 完成任务
+
+### Dev Agent 任务流
+1. `待命` → 初始状态
+2. `代码实现` → 阅读 SRS 和测试
+3. `编写代码` → 创建 src_*.py
+4. `修复 bug` → 测试失败时
+5. `待命` → 完成任务
+
+## 🔍 对话流示例
+
+完整的 SDLC 对话流会是这样：
+
+```
+👤 用户代理 [提出需求]
+  "我需要一个电池健康状态预测 API"
+        ⬇️ 传递给 协调器
+
+🎯 协调器 [启动流程]
+  "🚀 启动 SDLC 工作流！开始协作..."
+        ⬇️ 传递给 产品经理
+
+📋 产品经理 [需求分析]
+  "收到！分析需求中...
+   功能性需求：
+   1. 接收电压/电流/温度数据
+   2. 计算 SOH 百分比
+   3. 异常检测..."
+        ⬇️ 传递给 测试工程师
+
+✅ 测试工程师 [测试设计]
+  "基于 SRS 设计测试用例...
+   test_normal_operation()
+   test_zero_voltage()..."
+        ⬇️ 传递给 开发工程师
+
+💻 开发工程师 [代码实现]
+  "开始编写代码...
+  实现 calculate_soh() 函数...
+  符合 PEP8 规范..."
+        ⬇️ 传递给 用户代理
+
+👤 用户代理 [测试执行]
+  "执行测试...
+  ✅ test_normal_operation PASSED
+  ✅ test_zero_voltage PASSED..."
+        ⬇️ 传递给 协调器
+
+🎯 协调器 [总结完成]
+  "✅ SDLC 流程完成！
+  生成文件：SRS.md, test_battery_health.py..."
+```
+
+## 💡 使用技巧
+
+### 1. 实时追踪特定 Agent
+- 看**顶部状态行** → 哪个 Agent 绿色高亮就是在发言
+- 看**任务标签** → 了解该 Agent 具体在做什么
+- 看**消息数量** → 知道哪个 Agent 最活跃
+
+### 2. 理解对话流
+- 看**气泡颜色** → 快速识别是哪个 Agent
+- 看**传递箭头** → 理解工作流方向
+- 看**时间戳** → 了解执行顺序
+
+### 3. 调试问题
+- 如果某个 Agent **一直不说话** → 可能是模型配置问题
+- 如果**对话卡住** → 检查 API Key 和网络
+- 如果**任务标签不更新** → 刷新页面重试
+
+## 🆚 与 v2 的区别
+
+| 特性 | v2 | v3 (新版) |
+|------|----|-----------|
+| Agent 状态 | 静态卡片 | 动态高亮 + 任务标签 |
+| 对话展示 | 普通列表 | 聊天气泡流 |
+| 任务追踪 | ❌ 无 | ✅ 实时显示 |
+| 传递关系 | ❌ 无 | ✅ 箭头指示 |
+| 当前发言 | ⚪ 小圆点 | 🟢 绿色高亮 + 横幅 |
+
+## 🎬 演示场景
+
+### 场景 1: 电池健康预测 API
+1. 输入需求："我需要一个电池健康状态预测 API"
+2. 点击"启动对话流"
+3. 观察 5 个 Agent 的协作过程
+4. 查看每个 Agent 的任务变化
+5. 最终生成 3 个文件
+
+### 场景 2: 车牌识别系统
+1. 输入需求："开发一个车牌识别系统"
+2. 启动对话流
+3. 看 PM 如何分析需求
+4. 看 QA 如何设计测试
+5. 看 Dev 如何实现代码
+
+## 📥 导出功能
+
+点击侧边栏的"📥 导出对话"，可以保存完整的对话历史为 JSON 格式，包含：
+- 每个 Agent 的发言内容
+- 发言时间戳
+- 当时的任务状态
+- 对话顺序
+
+## 🐛 注意事项
+
+1. **确保安装依赖**: `pip install streamlit pyautogen dashscope`
+2. **设置 API Key**: `$env:DASHSCOPE_API_KEY="your_key"`
+3. **网络稳定**: 需要稳定的网络连接访问阿里云 API
+4. **耐心等待**: 大模型生成需要时间，每轮约 10-30 秒
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+**🎉 享受全新的 Agent 对话流可视化体验！**