# SupplyAgent 业务框架设计

## 1. 项目定位

SupplyAgent 是一个面向平台内容供给的需求汇总工具。

它要解决的核心问题不是“从数据中找出若干热门词”，而是：

> 汇总来自不同渠道、不同时间尺度和不同验证阶段的需求信号，将其统一挂靠到一棵全局分类树上，形成一张可追溯、可解释、可持续反馈的需求关系图，最终输出数百条平台级需求。

最终结果同时服务于两种业务视角：

1. 从全局分类树和关系图观察平台需求版图、层级、覆盖和交织关系。
2. 从排序后的需求清单直接开展内容发现、内容生产、供给调度和效果验证。

项目最终交付的不是一张扁平需求表，而是：

- 一棵稳定的全局分类树；
- 数百条挂靠在树上的平台需求；
- 需求与多个树节点之间的关系线；
- 需求背后的多维数据证据；
- 需求与内容、线上表现之间的反馈闭环。

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## 2. 对现有项目业务结构的理解

当前项目已经形成了需求汇总的基础业务链路。

### 2.1 上游需求池

项目从上游策略需求池接收不同类型的需求信号。目前已经体现出的主要维度包括：

- 外部热度；
- 平台持续热度；
- 平台去年同期热度；
- 平台近期供需缺口；
- 近 7 日真实 ROV；
- 近 7 日真实 VOV。

前四类数据主要回答“什么需求可能值得做”，属于先验信号。

真实 ROV、VOV 主要回答“需求被内容承接并上线后是否真的有效”，属于后验反馈。

### 2.2 全局分类树

`global_tree_category` 所表达的是一棵统一的全局语义分类树，而不是多棵相互独立的人物树、事件树或情感树。

分类树从左向右按层级展开，例如：

```text
L1        L2        L3          L4          L5
知识  →   历史  →   历史时期  →  古代史

事件  →   社会事件  →  人物故事  →  个人经历
                              →  名人故事
```

树上的正式节点是稳定、抽象、可治理的业务分类。具体的人物、事件、情感和需求表达，不一定都要成为正式树节点。

### 2.3 需求词归类

上游需求中的词语或短语会被挂靠到全局分类树的合适节点上。

归类的业务意义是为需求建立稳定坐标，使需求可以：

- 沿树向上汇总；
- 在同类需求间比较；
- 观察不同分支的需求覆盖；
- 计算分类节点在不同信号维度下的强度；
- 支撑后续平台需求生成。

### 2.4 分类节点强度

当前项目会把需求词级别的数据向分类树节点及其祖先聚合。

因此分类树不仅承担知识组织，还承担需求统计和强度观察：

- 叶子或挂载节点反映局部、具体需求；
- 中间节点反映某个业务方向的整体强度；
- 高层节点反映平台需求版图中的大方向。

### 2.5 平台需求生成

现有需求生成 Agent 已经体现了以下层次：

```text
来源维度 → 整体方向 → 汇总事件 → 原始需求名称
```

这个结构可以作为初始生成方式，但最终业务模型需要进一步升级为：

```text
全局分类树 + 需求节点 + 跨分支关系 + 多维证据 + 线上反馈闭环
```

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## 3. 核心设计原则

### 3.1 一棵树，而不是多棵业务树

全局分类树是整个系统唯一的正式分类骨架。

人物、事件、情感、知识、历史、行为等概念分布在同一棵树的不同分支中。平台需求通过同时连接多个分支，表达真实用户兴趣的交织关系。

### 3.2 以树确定归属，以图表达关系

树内父子关系负责表达：

- 层级；
- 上下位关系；
- 统计汇总路径；
- 业务覆盖；
- 正式分类治理。

图上的跨节点关系负责表达：

- 一个需求同时涉及哪些分类分支；
- 人物、事件、行为、情感等元素如何共同组成需求；
- 不同需求之间是否存在重合、包含、相似或关联；
- 哪些上游信号共同支持同一个需求。

### 3.3 每条需求必须挂树

每条正式平台需求至少挂靠一个真实存在的分类树节点。

一条需求可以同时挂靠多个正式树节点。多个挂靠点共同定义需求，不要求在业务语义上强制区分主次。

例如同一条需求可以同时挂靠：

- 人物故事；
- 个人经历；
- 历史解读；
- 诗词创作；
- 与具体战争时期相关的历史分类。

如果某些统计、展示或资源分配场景必须使用唯一口径，可以额外指定一个“统计主归属节点”。统计主归属只用于避免重复计数，不代表其他挂靠点在业务语义上更次要。

### 3.4 用户意图优先

需求的多个挂靠点应共同表达“用户为什么对此感兴趣”，而不是只机械选择最具体的对象节点。

例如需求：

> 毛泽东在抗日战争和解放战争时期的诗词创作

可能涉及：

- 人物对象：毛泽东；
- 历史背景：抗日战争、解放战争；
- 行为：写诗、诗词创作；
- 内容意图：人物经历、作品背景、历史解读。

需求可以同时挂靠“人物故事”“个人经历”“历史解读”或与诗词创作相关的正式节点，具体取决于上游数据实际支持了哪些用户意图。

“毛泽东”“抗日战争”“解放战争”“诗词创作”等相关语义通过多个挂靠点、需求元素和关系线共同表达。

### 3.5 数据驱动为主，自由推演为辅

平台需求必须主要来源于上游数据。

建议的总体比例是：

- 80%～90% 为上游数据直接支持的核心需求；
- 10%～20% 为基于已有数据、节点和关联关系形成的邻近机会需求。

自由推演不得：

- 凭空创造没有来源的人物、事件、情感或主题；
- 用模型常识替代上游证据；
- 将弱关联包装成确定关系；
- 与数据支持的需求混淆展示。

推演需求必须单独标记，并能说明它是从哪些已有数据和关系扩展而来。

### 3.6 原始事实与语义推断分离

上游目前主要提供“关联”关系。

系统必须永久保留原始“关联”边，不得覆盖或篡改。

系统可以在有依据时，把普通关联扩展解释为新的语义关系，例如：

- 人物参与事件；
- 事件发生于某个历史时期；
- 人物在某个时期进行诗词创作；
- 作品表达某种精神或情感；
- 某个历史背景影响作品主题。

所有推断语义关系必须附带：

- 推断说明；
- 原始关联证据；
- 数据来源；
- 置信度；
- 是否经过人工确认；
- 创建或更新时间。

证据不足时继续保留“关联”，不强行解释。

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## 4. 整体业务图结构

整张图由六类核心业务对象组成：

- 分类树节点；
- 细节元素；
- 视频或内容实例；
- 明确语言观点与长段讨论；
- 平台需求；
- 证据、状态与反馈。

### 4.1 分类树节点

正式、稳定、可治理的分类节点。

分类树节点之间保留原始父子关系，并从左向右按层级展开。

### 4.2 需求元素节点

从上游需求中识别出的具体业务元素，例如：

- 人物：毛泽东；
- 历史事件：抗日战争、解放战争；
- 行为：写诗；
- 作品或内容：战争时期诗词；
- 情感或精神：革命乐观主义、家国情怀。

需求元素首先来自上游数据。系统只负责归一别名、识别类型并保留来源。

### 4.3 平台需求节点

平台需求是最终业务输出的核心实体，不等同于某个分类节点，也不等同于某个原始需求词。

例如：

> 毛泽东在抗日战争时期创作过哪些诗词

> 毛泽东的战争诗词如何反映当时的历史环境

> 从抗日战争到解放战争，毛泽东诗词主题发生了什么变化

这些需求可以共同涉及“毛泽东、抗日战争、解放战争、写诗”等元素，但它们表达的是不同用户意图，因此应当是不同的平台需求节点。

### 4.4 内容节点

能够承接某条需求的真实内容，包括：

- 已有内容；
- 搜索发现的内容；
- 新生产的内容；
- 已上线并获得真实反馈的内容。

需求和内容之间允许多对多关系：

- 一条需求可以由多条内容承接；
- 一条内容也可能同时承接多个需求。

但需要区分内容的主需求和辅助需求，避免效果归因失真。

### 4.5 证据与状态节点

记录需求在各个独立维度上的证据、状态和变化，包括：

- 外部热度；
- 平台持续热度；
- 去年同期热度；
- 近期供需缺口；
- 真实 ROV、VOV；
- 样本量；
- 数据日期；
- 来源可信度；
- 生命周期状态；
- 推演标记；
- 风险或抑制原因。

### 4.6 分类节点下的证据子图

正式分类树不是信息下钻的终点。

每一个分类节点下面，还可以继续挂载与它相关的细节元素、真实视频和语言化内容，形成一套“节点下证据子图”：

```text
正式分类节点
   ↓
细节元素
   ↓
真实视频实例
   ↓
明确语言观点或问题
   ↓
长段讨论
   ↓
平台需求
```

这里的“继续下钻”是产品浏览和证据展开，不是继续增加正式分类树层级。

元素、视频、短观点和长段讨论不应被强行定义成 L6、L7、L8 分类节点。它们挂在正式分类节点下面，但属于不同类型的业务对象。

这样可以同时保证：

- 全局分类树结构稳定、纯净；
- 节点可以持续承载越来越丰富的细节信息；
- 用户能够从抽象分类一路下卷到真实内容；
- 平台需求能够追溯到具体视频和语言证据；
- 真实内容表现能够逐层回流到元素、需求和分类节点。

### 4.7 细节元素

细节元素是分类节点下面更具体的语义索引。

例如某个“人物故事”或“历史人物”分类节点下面，可以挂载：

- 毛泽东；
- 抗日战争；
- 解放战争；
- 写诗；
- 诗词创作；
- 战争时期诗词；
- 革命乐观主义；
- 家国情怀。

元素来自真实上游数据、视频解析、内容标签或人工治理。

一个元素可以：

- 挂在多个正式分类节点下；
- 与其他元素保留原始“关联”关系；
- 连接多条真实视频；
- 被多个平台需求共同引用；
- 根据视频数量、出现次数和线上表现形成元素强度。

分类节点下的元素列表应展示：

- 元素名称；
- 元素类型；
- 出现次数；
- 关联视频数量；
- 支持的平台需求数量；
- 线上表现摘要；
- 数据来源；
- 更新时间。

### 4.8 视频实例

元素可以继续下钻到具体视频。

视频不是单纯的播放链接，而是需求提取和效果反馈的事实实例。每条视频应尽量保留：

- 视频标题；
- 视频链接；
- 作者和发布时间；
- 视频转写或内容描述；
- 命中的分类节点；
- 命中的细节元素；
- 对应的平台需求；
- 点赞、评论、分享、收藏等表现；
- 真实 ROV、VOV；
- 内容质量或解析可信度；
- 是否属于主承接内容。

同一条视频可以连接多个元素和需求，但需要区分主要承接和辅助承接。

### 4.9 明确语言观点

视频解析后，可以从内容中提取能够独立表达的短语言单元，例如：

- 一个明确事实；
- 一个观点；
- 一个判断；
- 一个问题；
- 一句可用于需求命名的话；
- 一条用户容易理解和传播的内容结论。

例如：

> 战争环境并未中断诗词创作，反而强化了作品的历史表达。

> 毛泽东为什么在战争时期持续进行诗词创作？

短语言单元可以用于：

- 快速理解视频贡献了什么；
- 比较不同视频是否表达同一观点；
- 形成需求候选名称；
- 聚合同义需求；
- 支撑需求关系说明。

所有语言提取都要保留对应视频、原始片段和提取说明，避免模型生成的语言脱离真实内容。

### 4.10 长段讨论

多个视频、观点和元素还可以进一步形成长段讨论。

长段讨论用于表达短句无法承载的内容，例如：

- 一个问题的完整背景；
- 多个视频观点之间的共同点和差异；
- 历史过程和人物行为之间的联系；
- 一个需求为什么值得形成；
- 某个需求存在什么争议；
- 内容供给可以从哪些角度展开；
- 线上反馈为什么支持或否定该需求。

例如可以围绕以下主题形成讨论：

> 从抗日战争到解放战争，毛泽东的诗词既记录时代环境，也呈现政治理想、个人情感和历史判断。不同视频分别提供作品背景、创作动机、表达方式和受众理解方面的证据。

长段讨论不是脱离数据的自由文章。它必须引用实际元素、视频和明确观点，并标识：

- 讨论依据；
- 主要证据；
- 推断内容；
- 不确定点；
- 支持或关联的平台需求。

### 4.11 节点下钻的产品形态

用户从全局分类树继续下卷时，建议按以下顺序展开：

```text
分类节点概览
→ 高频或高价值元素
→ 元素关联的视频
→ 视频转写与明确观点
→ 多视频形成的长段讨论
→ 从证据中提取的平台需求
→ 需求对应的线上验证结果
```

每一级都要能够返回上一级，并保留：

- 来源；
- 出现次数；
- 贡献度；
- 时间；
- 置信度；
- 真实线上表现；
- 与需求之间的关系。

节点下钻同时服务两个目的：

1. 展示：让业务人员理解这个分类节点下具体有什么。
2. 提取：让系统从元素、视频和语言证据中发现、生成、合并和验证需求。

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## 5. 图中的关系类型

### 5.1 树内父子关系

正式分类树原有的层级关系，是全图最稳定的结构。

### 5.2 需求多挂靠关系

每条平台需求可以同时挂靠多个正式分类节点。每条挂靠关系都应记录：

- 挂靠节点；
- 挂靠理由；
- 支持该挂靠的上游数据；
- 关系置信度；
- 是否属于正式挂靠或待审核挂靠；
- 生效和更新时间。

多个挂靠点共同表达需求的完整语义和跨分支交织关系。

例如“毛泽东的战争诗词如何反映当时的历史环境”可以同时挂靠：

- 历史解读；
- 人物故事；
- 个人经历；
- 与诗词创作相关的正式节点；
- 与抗日战争、解放战争所处历史时期相关的正式节点。

当主题统计需要避免重复计数时，可以为需求设置一个“统计主归属节点”，或者按明确的分摊规则将需求计入多个节点。该统计属性与业务挂靠关系分开管理。

### 5.4 原始关联关系

来自上游数据的事实关系，关系类型统一为“关联”。

原始关联边必须保留完整的来源和时间信息。

### 5.5 推断语义关系

系统根据多个原始关联、树上位置和上下文推断出的补充关系。

推断边只用于：

- 增强解释；
- 帮助聚类；
- 提供低权重排序增益；
- 辅助发现邻近机会需求。

推断边不能取代原始关联边。

### 5.6 需求与内容关系

表达内容承接了哪个需求，以及承接程度：

- 主承接；
- 辅助承接；
- 部分覆盖；
- 待验证；
- 已上线；
- 已形成有效样本。

### 5.7 内容表现回流关系

表达某批内容的真实线上表现如何反向影响需求强度。

### 5.8 分类节点与元素关系

表达某个细节元素下挂在哪些正式分类节点下。

该关系应记录元素为何属于该分类、来源和出现次数。一个元素允许同时下挂多个分类节点。

### 5.9 元素与视频关系

表达某条视频包含、体现或讨论了哪些元素。

上游只有“关联”时保留原始关联；需要扩展为“人物出现、事件涉及、行为发生、观点表达”等语义时，必须附带说明和置信度。

### 5.10 视频与语言关系

表达明确观点、问题和长段讨论是从哪些视频或视频片段中提取出来的。

语言内容必须能回看原始视频或转写依据。

### 5.11 语言与需求关系

表达某个明确观点、问题或长段讨论支持、形成或验证了哪些平台需求。

同一个需求可以由多个语言证据共同支持，同一个语言观点也可以被多个需求引用。

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## 6. 需求汇总业务流程

整体不是一次性的线性任务，而是持续循环的业务系统。

```text
上游需求信号
    ↓
数据归一与来源保留
    ↓
需求元素识别
    ↓
挂靠全局分类树
    ↓
保留原始关联并构建关系图
    ↓
连接真实视频并解析内容
    ↓
提取明确观点和长段讨论
    ↓
合并为唯一平台需求
    ↓
计算先验需求强度
    ↓
形成主题方向与需求池
    ↓
搜索或生产承接内容
    ↓
内容上线并产生真实表现
    ↓
归因到平台需求
    ↓
更新需求验证强度与生命周期
    ↓
影响下一周期的需求排序和内容供给
```

### 6.1 数据归一

统一处理：

- 同义词；
- 简称与全称；
- 人物别名；
- 事件的不同表达；
- 错别字；
- 中英文表达；
- 时间和周期口径。

归一不等于覆盖原始数据。每个标准表达都必须能追溯到原始名称和来源。

### 6.2 意图挂树

优先挂靠现有正式树节点。

如果现有树无法准确表达需求：

1. 挂到当前最可靠的上级节点；
2. 标记表达缺口；
3. 进入候选节点治理区；
4. 由人工审核是否需要增加正式节点。

Agent 不直接修改正式分类树。

### 6.3 需求合并

多种来源命中同一个需求时，不按来源拆成重复需求，而是合并为一个平台需求节点。

建议以以下组合判断需求是否相同：

```text
核心用户意图 + 关键对象 + 适用范围或约束
```

例如：

- “毛泽东抗战时期写的诗”
- “毛泽东在抗日战争阶段创作的诗词”

可以合并为同一平台需求，并保留两个原始表达。

但下面两条不应简单合并：

- “毛泽东在抗日战争时期创作过哪些诗词”
- “毛泽东的抗战诗词表达了什么情感”

前者关注作品事实，后者关注作品解读，用户意图不同。

### 6.4 少量邻近推演

只有在已有数据能够支持时，才允许生成邻近机会需求。

例如上游同时反复出现：

- 毛泽东；
- 抗日战争；
- 解放战争；
- 诗词创作；

系统可以提出：

> 从抗日战争到解放战争，毛泽东诗词主题发生了什么变化

但必须说明：

- 它由哪些上游关联组合而来；
- 上游是否直接出现过该完整需求；
- 哪些部分属于模型推断；
- 当前属于核心需求还是机会需求。

### 6.5 从视频和语言证据中提取需求

需求不仅可以直接来自上游需求名称，也可以从节点下挂的真实内容中被发现。

提取过程应遵循：

1. 从分类节点下的高频、高表现元素开始；
2. 找到承载这些元素的真实视频；
3. 从视频转写和解析结果中抽取明确事实、观点和问题；
4. 对多个视频的语言单元进行归并和比较；
5. 形成有真实内容依据的需求候选；
6. 将候选需求挂回一个或多个正式分类节点；
7. 与已有平台需求去重或合并；
8. 标记数据来源、视频证据和推断部分。

例如，“毛泽东、抗日战争、解放战争、诗词创作”这些元素分别在多条视频中共同出现，并形成以下语言证据：

- 毛泽东为何在战争时期持续进行诗词创作；
- 战争环境如何影响诗词主题；
- 抗日战争和解放战争时期的作品表达有何变化。

系统可以据此提取平台需求，但不能只凭模型常识生成。每一条需求都必须能够回到具体视频和语言证据。

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## 7. 需求—内容—线上表现闭环

真实线上反馈不是普通的附属指标，而是需求汇总系统的核心后验闭环。

```text
平台需求
   ↓
找到或生产内容
   ↓
内容上线和分发
   ↓
获得真实线上表现
   ↓
校正并归因到需求
   ↓
更新需求强度
   ↓
调整下一周期供给
```

### 7.1 建立需求与内容的映射

如果需求和内容之间没有明确映射，线上表现就无法准确回流。

每条上线内容至少需要说明：

- 主要承接哪个平台需求；
- 是否辅助承接其他需求；
- 对需求的覆盖程度；
- 内容上线时间；
- 当前是否形成有效样本。

### 7.2 线上表现不能直接等同于需求表现

内容表现还会受以下因素影响：

- 内容本身质量；
- 标题、封面和表达方式；
- 分发流量；
- 发布时间；
- 平台环境；
- 同类内容竞争；
- 供给数量；
- 样本量是否充足。

因此需要把真实表现经过归因校正后，再反向更新需求强度。

不能因为一条质量较差的内容表现不好，就直接判定需求不存在。

### 7.3 反馈影响需求强度

真实线上反馈应当能够：

- 验证一个新需求是否真实成立；
- 提高持续表现良好需求的强度；
- 降低持续表现较差需求的优先级；
- 判断某个需求是否已经过度供给；
- 发现先验热度不高但真实表现很好的潜在需求；
- 影响分类树中相关节点的整体强度；
- 影响下一周期的主题配额和供给策略。

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## 8. 需求强度模型

需求不能只保留一个不可解释的总分。

每条需求应至少保留“四类分数 + 一个综合等级”。

### 8.1 先验需求分

回答：

> 在内容上线验证之前，这个需求有多值得尝试？

主要来源：

- 外部热度；
- 平台近期供需缺口；
- 平台持续热度；
- 去年同期或周期性热度；
- 上游来源数量；
- 样本量和数据时效性。

这些维度应保持正交，分别展示，然后再形成先验综合判断。

### 8.2 线上验证分

回答：

> 内容实际承接该需求后，这个需求是否真实成立？

主要来源：

- 真实 ROV；
- 真实 VOV；
- 消费、互动或转化表现；
- 多条内容的一致性；
- 多个周期的稳定性；
- 归因校正结果。

### 8.3 关系增益分

回答：

> 图上的关系是否进一步增强了该需求成立的可能性？

关系增益只作为低权重补充，不能代替原始数据。

### 8.4 风险抑制分

主要风险包括：

- 后验效果持续较差；
- 数据维度之间明显冲突；
- 样本量不足；
- 数据过期；
- 内容承接失败；
- 同类需求过度重复；
- 某个主题过度集中；
- 需求主要来自自由推演；
- 关系推断置信度较低。

### 8.5 综合需求强度

业务上可以将其理解为：

```text
最终需求强度
= 先验需求强度
+ 经归因校正的线上验证强度
+ 低权重关系增益
- 风险抑制
```

具体权重不应在业务框架阶段固定死，应根据历史验证逐步校准。

无论最终采用什么权重，都必须能够展开查看各个组成部分，避免形成黑盒分数。

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## 9. 需求生命周期

需求是动态实体，不是一经生成就永久有效。

建议设置以下生命周期状态。

### 9.1 新机会

先验信号明显，但尚未有足够内容和线上反馈。

### 9.2 待验证

已经找到或安排了承接内容，正在等待有效线上样本。

### 9.3 增长需求

先验信号增强，或者真实线上表现持续改善。

### 9.4 已验证需求

已经由足量内容、有效样本或多个周期的表现证明。

### 9.5 观察需求

存在一定信号，但样本较少、数据冲突或结论不稳定。

### 9.6 衰退需求

需求热度、真实表现或用户兴趣持续下降。

### 9.7 抑制需求

经过验证后确认当前不值得继续投入，或供给已经明显过量。

### 9.8 周期需求

当前强度下降，但预计会在特定日期、节日、纪念日或社会周期重新激活。

### 9.9 新老需求公平

没有后验数据不等于后验表现差。

为了避免旧需求永久占据高位：

- 新需求主要依据先验分进入探索区；
- 老需求的历史表现需要时间衰减；
- 每个主题保留一定探索额度；
- 只有形成有效样本后才提高后验权重；
- 已验证需求也要接受持续复验。

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## 10. 主题方向与数百条需求的组织

最终输出采用两层结构。

### 10.1 上层：主题方向

主题方向不是另建一棵脱离现有分类树的新树。

它应主要来自：

- 全局分类树的中高层节点；
- 某个树分支下的需求聚类；
- 多个相关分支共同形成的稳定业务方向。

例如：

- 历史人物故事；
- 历史人物个人经历；
- 战争历史与人物；
- 历史人物作品解读；
- 历史事件影响；
- 人物精神与情感。

每个主题方向应包含：

- 主题名称；
- 对应的分类树范围；
- 覆盖的用户意图；
- 需求数量；
- 各生命周期数量；
- 整体需求强度；
- 主要数据来源；
- 趋势；
- 需求集中度；
- 探索需求占比。

### 10.2 下层：平台需求

每条平台需求应包含：

- 唯一需求 ID；
- 标准需求名称；
- 原始需求表达；
- 多个正式挂靠节点；
- 可选的统计主归属节点；
- 每个挂靠点的理由和证据；
- 关联需求元素；
- 原始关联边；
- 推断语义边及说明；
- 所属主题方向；
- 各维先验信号；
- 线上验证结果；
- 关联内容及归因情况；
- 需求强度；
- 生命周期；
- 是否属于推演需求；
- 风险和抑制原因；
- 数据更新时间；
- 强度变化历史。

### 10.3 需求数量分配

数百条需求不按主题平均分配，也不能完全被少数热门主题占满。

采用：

> 数据驱动为主，最低覆盖和最高集中度约束为辅。

具体原则：

- 强信号主题可以拥有更多需求；
- 弱主题允许较少需求；
- 无真实信号的主题可以暂时为空；
- 重要主题保留最低覆盖；
- 单一主题设置最高集中度；
- 每个主题保留少量探索位；
- 推演需求总量保持在受控范围。

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## 11. 最终展示方式

最终使用同一份需求数据提供两个入口。

### 11.1 全局树图入口

从左向右浏览：

```text
L1 → L2 → L3 → L4 → L5 → 挂载需求
```

树图中需要保留：

- 原有树内父子线；
- 分类节点的需求数量和强度；
- 平台需求与多个正式树节点之间的挂靠线；
- 可选的统计主归属标记；
- 跨分支关联线；
- 原始关联与推断关系的区别；
- 需求与内容的承接关系；
- 线上反馈回流关系。

用户点击某条需求后，应能看到完整追溯链路：

```text
上游数据
→ 原始需求表达
→ 标准化过程
→ 多个挂靠节点及各自理由
→ 关联元素
→ 原始及推断关系
→ 关联内容
→ 线上表现
→ 需求强度变化
```

### 11.2 需求清单入口

以业务执行为目的，支持按以下维度查看：

- 主题方向；
- 需求强度；
- 生命周期；
- 多个挂靠节点；
- 可选的统计主归属节点；
- 数据来源；
- 是否已经验证；
- 是否已经有内容承接；
- 是否存在供需缺口；
- 是否属于推演需求；
- 更新时间。

树图入口和清单入口指向同一批需求实体，不维护两套独立结果。

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## 12. 分类树治理

现有分类树是基础权威骨架，但不是永远不变。

### 12.1 正式节点

已经审核并进入全局分类树，可以作为需求挂靠节点和统计归属节点。

### 12.2 候选节点

当大量上游需求反复出现，而现有树无法准确表达其核心意图时，可以提出候选节点。

候选节点必须说明：

- 哪些需求无法被现有节点准确表达；
- 当前临时挂靠在哪里；
- 出现频率和持续周期；
- 预期父节点；
- 与现有节点的差异；
- 新增后能解决什么业务问题。

### 12.3 人工审核

Agent 只能提出候选节点，不能直接修改正式树。

人工审核后可以：

- 接受为正式节点；
- 与现有节点合并；
- 继续观察；
- 拒绝新增。

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## 13. 业务质量控制

### 13.1 可追溯

任何平台需求必须能够追溯到上游数据。

### 13.2 可解释

必须解释：

- 为什么形成该需求；
- 为什么挂在这些节点；
- 为什么与其他表达合并或不合并；
- 为什么获得当前强度和生命周期；
- 线上反馈如何影响了它。

### 13.3 防止过度聚合

一个平台需求应表达一个清晰的用户意图。

不能将大量弱相关人物、事件、作品和情感塞入一个“大合集需求”。

### 13.4 防止过度拆分

同一用户意图仅因为来源、措辞或时间不同，不应被拆成多个重复需求。

### 13.5 防止自由推演失控

所有推演需求必须：

- 有数据起点；
- 有推演路径；
- 有置信度；
- 有独立标识；
- 有比例限制；
- 可以被人工拒绝。

### 13.6 防止后验误判

线上反馈必须经过归因和样本校正，避免将内容质量、流量不足或供给不足误认为需求无效。

---

## 14. 项目业务模块的总体框架

从业务职责看，整个项目可以划分为九个部分。

### 14.1 信号接入

负责接收内外部、近期远期、周期性和真实反馈数据。

### 14.2 需求理解

负责标准化原始表达、识别需求元素、保留来源和原始关联。

### 14.3 分类树挂靠

负责为需求建立正式分类坐标，并发现分类树表达缺口。

### 14.4 树图汇总

负责把分类树、需求元素、需求节点和关系边组织成统一业务图。

### 14.5 元素与内容下钻

负责展示分类节点下的细节元素，并将元素连接到真实视频、内容标签、转写和线上表现。

### 14.6 语言观点与讨论提取

负责从真实视频中提取明确事实、观点、问题和长段讨论，并完整保留视频依据和推断说明。

### 14.7 需求生成与合并

负责形成唯一平台需求，控制需求粒度，避免重复和过度聚合。

### 14.8 需求决策

负责计算需求强度、生命周期、主题配额和内容供给优先级。

### 14.9 内容反馈闭环

负责把需求与内容连接起来，并将内容真实线上表现回流到需求和分类节点。

整体业务关系是：

```text
信号接入
   ↓
需求理解
   ↓
分类树挂靠
   ↓
树图汇总
   ↓
元素与视频下钻
   ↓
语言观点与讨论提取
   ↓
需求生成与合并
   ↓
需求决策
   ↓
内容承接和线上反馈
   └──────────────→ 回到需求决策和树图强度
```

---

## 15. 一句话总结

SupplyAgent 的最终业务框架是：

> 以一棵全局分类树作为稳定骨架，把上游多源需求统一挂树；以平台需求作为独立图节点连接多个分类分支和具体需求元素；以原始数据决定需求是否成立，以低权重语义推断补充关系，以内容真实线上表现持续反向更新需求强度，最终形成几十个主题方向和数百条可执行、可解释、可追溯的平台需求。

---

## 16. 业务可视化资料与服务

本次业务框架讨论过程中形成的全部可视化材料统一保存在：

```text
visualization/
```

目录中同时包含：

- 业务图结构方案；
- 从左向右的树图示意；
- 业务节点和关系模型；
- 需求—内容—线上表现反馈闭环；
- 最终主题和平台需求输出结构；
- 对话过程中的阶段性可视页面；
- 用户提供的全局分类树局部参考图；
- 用于本地浏览全部图稿的可视化服务。

目录结构如下：

```text
visualization/
├── README.md
├── run.sh
├── assets/
│   └── tree.jpeg
├── pages/
│   ├── graph-structure-options.html
│   ├── graph-structure-left-to-right.html
│   ├── business-graph-model.html
│   ├── demand-feedback-loop.html
│   ├── final-output-structure.html
│   ├── node-drilldown-evidence-chain.html
│   ├── waiting-business-scope.html
│   ├── waiting-demand-pipeline.html
│   └── waiting-strength-lifecycle.html
└── service/
    └── serve.py
```

### 16.1 启动可视化服务

在项目根目录执行：

```bash
bash visualization/run.sh
```

服务默认使用：

```text
http://localhost:8765/
```

需要指定端口时：

```bash
bash visualization/run.sh --port 9000
```

如果不希望自动打开浏览器：

```bash
python3 visualization/service/serve.py
```

服务只依赖 Python 标准库，不要求安装额外前端依赖。

### 16.2 图稿与最终业务口径的关系

`visualization/pages/` 保留了整个讨论过程，因此早期图稿可能包含后来被修正的中间方案。

最终应以本文档的业务定义为准：

- 整体只有一棵全局分类树；
- 分类树从左向右按层级展开；
- 平台需求是独立的图节点；
- 一条需求可以同时挂靠多个正式树节点；
- 多个挂靠点共同定义需求，不强制区分业务主次；
- 如统计需要唯一口径，可以另设“统计主归属节点”；
- 上游原始“关联”边永久保留；
- 推断语义关系必须附带说明、来源和置信度；
- 内容的真实线上表现必须反向更新需求强度。

### 16.3 各图稿用途

| 图稿 | 主要用途 |
|---|---|
| `graph-structure-options.html` | 记录单一大树、自由图和树骨架关系图三种方案的比较 |
| `graph-structure-left-to-right.html` | 确认整体从左向右的阅读方式 |
| `business-graph-model.html` | 说明分类节点、需求元素、平台需求、关系和证据 |
| `demand-feedback-loop.html` | 说明需求如何找到或生产内容，以及线上表现如何回流 |
| `final-output-structure.html` | 说明主题方向、数百条平台需求和证据卡如何组织 |
| `node-drilldown-evidence-chain.html` | 说明分类节点如何继续下挂元素、视频、明确观点、长段讨论并提取需求 |
| `waiting-*.html` | 保留对话过程中的阶段性页面 |
| `assets/tree.jpeg` | 作为现有全局分类树结构和阅读方式的参考 |
| `assets/tree2.png` | 作为分类节点下挂大量细节元素的参考 |
| `assets/case.jpeg` | 作为元素扩展为明确语言、长段讨论和最终选题的参考 |
