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AI架构推荐和AI产品经理架构决策典型案例，架构决定如何实现项目，最近小项目涉及手机环境和智能体Agent，AI架构推荐在复杂环境下推荐保守，可能是小项目吧。
在AI产品经理软件工程图里有下面部分：
第二步设计里的AI草稿架构，就对应AI架构推荐。这种图的母图在面包屑导航AI产品经理培训页面，可以点击查看。
AI设计架构也是抄，抄开源项目的，抄网页上的描述，但AI确实有思考能力，不管抄的怎样，AI能圆起来，有时候为了圆起来，可能会多写代码，但这样就不是最优解了。
在TRAE官方训练营的个人Agent项目里，有两件重要组件，查询展会和向系统日历导入日历，这两件事在需求定义里确定了，在准备写代码时，要决定架构细节。AI是如下配置：
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小满不自带联网搜索，但 MCP 服务可以"一键勾选"接入（`docs/mcp.md`，安卓 App 服务页操作，Key 存加密存储）：
| 已验证可用的 MCP | 能力 | 对本需求的价值 |
|---|---|---|
| `amap` 高德 | 地点搜索、天气 | 可查展会场馆坐标（P1 增强） |
| `aihot` AI 热点 | 每日 AI 资讯 | 匿名可用，但偏资讯不是展会库 |
| 任意 https MCP | 自由添加 | **接一个聚合搜索类 MCP（如博查/Tavily 类）即满足 FR-2** |
> 也可用 adb 放 `mcp.json` 到 `/sdcard/Android/data/dev.xiaoman.app/files/`，远程服务与勾选的合并。
定点查证：**仓库没有 Android 端日历写入工具**（仅网页版有 ICS 提醒文件生成，与手机无关）。
```mermaid
flowchart TD
K["需求缺口：写系统日历"] --> P1
K --> P2
K --> P3
P1["路径A 纯技能+GUI<br/>phone_task 打开日历App→填表→保存<br/>零改动 · 慢(约1分钟/条) · 厂商UI差异"]
P2["路径B 纯技能+深链<br/>deeplink 打开日历新建页<br/>零改动 · 但无法预填字段"]
P3["路径C 小改造<br/>core-agent 新增 calendar_insert 工具<br/>(CalendarContract + WRITE_CALENDAR)<br/>要重打一次APK · 稳定·满足AC-1的60秒"]
P1 --> R["推荐组合：先用A验证演示<br/>AC卡时间再上C"]
P3 --> R
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AI这样思考可能是有不能修改代码的前提，所以出了个将就的架构。
我用TRAE进行过复杂开发，知道TRAE的能力，所以提出来了如下架构：
小满里填写的大模型的apikey，查询直接查大模型就可以了，把对话内容精准一些，减少积分消耗，再开发mcp来对接高德，带来了复杂度。写日历不行，就找一个可行的组件加到小满源代码里， 编译个新小满。按这个方向调研下。
这样的建议AI也反响不错，最终实现时，要先配置火山引擎控制台里的“豆包搜索 Custom 版”，如下图：
MCP调用其它平台，信息不完善，需要多次调用才有结果，肯定不如查询一次大模型输出更容易控制。
导入日历，用脚本控制屏幕更不可取，用工具可行但不可控，因为在个人Agent层面理论上加也不麻烦，但没试过，也觉得不直接。用一个组件在代码层级实现，封装给上层调用，更可行，因为这类组件是常用组件，不可能没有，也不可能不行。
锐英源软件敢这么改，是因为安卓Studio下的开发完成了输入法和语音采集App，对于Apple公司的iOS操作系统下的XCode开发，开发成果也有输入法。
总结：越是常用软件，AI越强，在复杂环境下，AI不如人脑。锐英源软件近30年开发经验，复杂环境下的疑难，能够迎刃而解，锐英源软件专克疑难。