AI Agent 层：可引用的、不编造的工程 AI
最上层的 AI Agent 层消费下面两层的所有数据。它不是一个 ChatGPT 套壳，而是一个「拿到什么就引用什么，拿不到就明说不知道」的工程助手。
四条不妥协的设计原则
每个数字、每条陈述、每个标准号都必须来自六大库的检索结果。模型没找到来源时，明确说「库中暂无此信息，以下为通用知识」，不装作知道。
我们不 fine-tune 模型，而是在每次问答时用 pgvector 语义检索 Top-K 相关内容注入 context。新数据进库 → 当天可用，不需要重新训练。
Gemini 2.5 Flash 做日常推理（免费额度大、速度快），Claude Haiku 4.5 做高质量解读（通过 OpenRouter 调用）。配额用光或质量不够自动 fallback。
引用链接带回原始来源页面，用户点击可验证。未来会在引用上叠加「已验证 / 供应商声明 / AI 推断」三级置信度标签。
当前已上线的 AI 能力
输入工况（载荷 / 介质 / 温度 / 预算），AI 从 4,341 条材料中筛选并给出 Top 推荐，每条带来源。
102 条配方库支撑。回答「拉挤型材树脂体系怎么配？」时，引用具体配方 ID 和参数。
GB / ISO / ASTM / EN 95 项标准，AI 可给出适用标准 + 章节引用。
698+ 论文和 1,473+ 专利中都已有中文解读。AI 回答时可引用多条论文 / 专利证据。
按材料 + 地区 + 认证筛选 Top-3 供应商。配合询盘按钮可直接发 RFQ。
Locale 自动传给 AI，中文问中文答，English in English out。不会混用。
技术栈
所有材料 / 配方 / 标准 / 论文 / 专利条目都做 embedding（OpenAI text-embedding-3-small）。提问时 embedText(query) → 余弦距离排序 → Top-8 注入 system prompt。
System prompt 强制要求 [#N] 格式行内引用。Streaming 返回时通过 messageMetadata 把 citations 数组一起发给前端，点击 [#N] 跳原始页。
@ai-sdk/google 主，@ai-sdk/anthropic + OpenRouter fallback。每次调用根据配额、延迟、成本动态选路。
前端使用 @ai-sdk/react 的 useChat + DefaultChatTransport。Streaming 响应，打字机效果，错误自动重试。
三种入口
首页 Hero 下方的搜索框直接打字，回车进入 AI 页面并自动发送。适合快速问一个问题。
多轮对话、场景快捷入口、引用侧栏。左边主对话，右边 Sources 列表，每条可点击跳原文。
任何页面右下角的 AI 浮窗。浏览到一半想问一下材料 / 配方，随时弹出。
浮窗在每个页面都有
下一年的 AI 深度五层战略
从单轮 Q&A 升级为 Agent Loop：暴露 materials.search / formulas.recommend / suppliers.filter 等 tools，让 AI 多步完成复杂任务。
Q2 2026
pgvector namespace 为每家付费企业分配私有库，上传 TDS / 实测报告。AI 引用你的私有数据 + 公开数据双来源。
Q3 2026
一键生成技术报告 PDF / BOM Excel / 询价函 / 规范书。react-pdf 模板可企业品牌化。
Q3 2026
在引用上叠加「已验证 / 供应商声明 / AI 推断」标签。无来源问题直接标「不确定」色。
Q4 2026
AI 解决不了的问题一键转认证工程师 / 教授付费咨询。从「AI 问答」扩展到「AI + 专家」。
2027 Q2
持续迭代，欢迎建议。