使用指南

快速开始

1. 安装依赖

cd ProjectManagement
pip install -r requirements.txt

2. 运行测试

python test_simple.py

如果看到所有测试通过，说明系统可以正常运行。

3. 运行完整模拟

方式一：AI自动生成项目需求

python main.py

系统会自动生成一个项目需求，并完成整个项目生命周期的模拟。

方式二：指定项目需求

python main.py --project-idea "开发一个在线图书管理系统，支持图书的增删改查、借阅管理、用户管理等功能。系统应该具有Web界面，后端使用Python Flask框架。"

方式三：指定项目代号

python main.py --project-code "LIBRARY_SYSTEM_001"

4. 查看结果

运行完成后，所有交付物保存在：

simulation/{项目代号}/deliverables/

输出示例

运行时输出

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                多智能体项目管理模拟系统
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项目代号：PROJ_20250114_181000
项目创意：由AI自动生成

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工作流引擎已初始化 - 项目代号：PROJ_20250114_181000
交付物路径：simulation/PROJ_20250114_181000/deliverables
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开始执行项目生命周期
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阶段 1/6: 预启动
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[1.1] 项目发起人陈述需求...

需求描述：
[项目发起人的需求陈述...]

[1.2] 项目经理起草项目章程...

项目章程：
[项目章程内容...]

[完成] 预启动阶段完成

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阶段 2/6: 启动
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[2.1] 召开项目启动会议...
[2.2] 项目发起人发言...
[2.3] 项目组成员发言...
[2.4] 项目经理总结，确定三大约束...

三大约束：
成本：...
范围：...
进度：...

[完成] 启动阶段完成

... [继续其他阶段]

生成的文档结构

simulation/PROJ_20250114_181000/deliverables/
├── 项目章程.md
├── 会议记录_启动_20250114_181001.md
├── WBS.md
├── 成本管理计划.md
├── 范围管理计划.md
├── 进度管理计划.md
├── EVM报告_循环1_20250114_181002.md
├── EVM报告_循环2_20250114_181003.md
├── 项目总结报告.md
├── 最终验收意见.md
├── main.py
├── utils.py
├── config.py
└── project_data.json

关键概念

智能体（Agent）

系统中有三个智能体：

项目发起人（Sponsor）
- 提出项目需求
- 参与决策
- 评审产品
- 验收交付物
项目经理（Manager）
- 制定项目章程
- 创建WBS和管理计划
- 协调各方
- 进行挣值分析
项目组成员（Team Member）
- 提供技术意见
- 编写代码
- 报告进展

共享数据库

所有智能体共享同一个数据库，包含：

项目章程
三大约束（成本、范围、进度）
WBS
管理计划
会议记录
讨论记录
代码文件
EVM记录

记忆管理

每个智能体有三种记忆：

短期记忆：对话历史（最近10轮）
工作记忆：当前任务相关的临时信息
长期记忆：通过共享数据库访问历史数据

执行控制循环

第四阶段（执行）和第五阶段（控制）会循环执行：

循环1: 执行 → 控制 → 发起人评审 → 拒绝
循环2: 执行 → 控制 → 发起人评审 → 拒绝
循环3: 执行 → 控制 → 发起人评审 → 接受 → 进入结束阶段

最多循环3次，如果发起人接受则提前结束循环。

挣值分析（EVM）

系统在每次控制阶段都会进行挣值分析，计算：

PV（Planned Value）：计划值
EV（Earned Value）：挣值
AC（Actual Cost）：实际成本
CV（Cost Variance）：成本偏差 = EV - AC
SV（Schedule Variance）：进度偏差 = EV - PV
CPI（Cost Performance Index）：成本绩效指数 = EV / AC
SPI（Schedule Performance Index）：进度绩效指数 = EV / PV

绩效指标解读

CPI > 1：成本绩效良好，低于预算
CPI < 1：成本超支
SPI > 1：进度超前
SPI < 1：进度落后

自定义配置

修改LLM配置

编辑 config.py：

LLM_CONFIG = {
    'base_url': 'your_api_base_url',
    'api_key': 'your_api_key',
    'model': 'your_model_name'
}

修改Agent提示词

编辑 config.py 中的 AGENT_PROMPTS：

AGENT_PROMPTS = {
    'SPONSOR': """你是项目发起人...""",
    'MANAGER': """你是项目经理...""",
    'TEAM_MEMBER': """你是项目组成员..."""
}

修改最大循环次数

编辑 config.py：

MAX_EXECUTION_CYCLES = 3  # 改为你想要的次数

常见问题

Q1: API调用失败怎么办？

系统有容错机制，如果API调用失败会使用模拟响应继续执行。但建议：

检查网络连接
确认API密钥是否有效
检查API配置是否正确

Q2: 生成的代码质量不高？

这是正常的。系统的重点是模拟项目管理流程，不是生成高质量代码。代码只是用来展示工作量和项目进展。

Q3: 执行时间太长？

完整流程可能需要几分钟到十几分钟，这取决于：

API响应速度
网络状况
LLM生成的内容长度

你可以：

使用更快的模型
减少max_tokens参数
减少执行循环次数

Q4: 如何查看详细的项目数据？

查看 simulation/{项目代号}/deliverables/project_data.json，这个文件包含了所有项目数据的完整记录。

Q5: 能否添加更多智能体角色？

可以！按照以下步骤：

在 agents/ 创建新的智能体类
继承 BaseAgent
在 config.py 添加提示词
在 workflow/engine.py 集成到工作流

技术支持

如有问题：

先运行 test_simple.py 确认系统组件是否正常
检查 config.py 配置是否正确
查看错误日志和堆栈信息
提交Issue描述问题

进阶使用

批量运行模拟

# 创建批处理脚本
for i in {1..5}; do
    python main.py --project-code "BATCH_TEST_$i"
done

分析多次模拟结果

import json
import os

# 读取所有项目数据
results = []
for proj in os.listdir('simulation'):
    data_path = f'simulation/{proj}/deliverables/project_data.json'
    if os.path.exists(data_path):
        with open(data_path) as f:
            results.append(json.load(f))

# 分析统计
print(f"总项目数: {len(results)}")
print(f"平均循环次数: {sum(len(r['execution_cycles']) for r in results) / len(results)}")

导出为其他格式

可以修改 utils/document_generator.py 支持导出为：

PDF
Word
HTML
LaTeX

最佳实践

明确项目需求：使用 --project-idea 参数提供详细的需求描述
保留历史记录：每次模拟的结果都保存在独立的文件夹中
定期备份：simulation/ 目录包含所有模拟结果
自定义提示词：根据你的需要修改Agent的系统提示词
分析结果：查看EVM报告了解项目管理过程

祝你使用愉快！

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