🚀 Backend Architect Agent

基于 PRD 自动生成完整后端技术方案的 AI 智能体
从需求理解到架构设计,从数据库 Schema 到 API 规范,一键生成

查看演示
📋

PRD 智能解析

自动提取功能需求、业务实体、业务流程,识别非功能性需求和技术约束条件

🏗️

架构设计

智能选择架构模式(微服务/分层/事件驱动),自动进行技术栈选型和组件设计

💾

数据库设计

自动生成表结构、索引、外键约束,支持 MySQL、PostgreSQL、MongoDB

🔌

API 规范生成

RESTful 接口设计,OpenAPI 3.0 规范,包含 CRUD、认证授权、业务接口

🔒

安全方案

JWT 认证、RBAC 权限、数据加密、攻击防护、安全审计等全方位安全措施

性能优化

多级缓存、读写分离、异步处理、CDN 加速、自动扩缩容策略

⚙️ 工作流程

1

输入 PRD

提供产品需求文档

2

需求解析

提取需求和实体

3

架构设计

生成系统架构

4

数据库设计

创建表结构

5

API 生成

输出接口规范

📄 JSON 完整方案数据结构
💿 SQL 数据库建表脚本
📐 OpenAPI API 接口规范 YAML
📝 Markdown 技术方案文档
5+ 核心模块
50+ API 接口
10+ 数据库表
100% 自动化

💻 使用示例

# 从 PRD 生成完整技术方案
from backend_architect_agent import BackendArchitectAgent

# 创建 Agent 实例
agent = BackendArchitectAgent({
    'output_dir': './output'
})

# PRD 内容
prd_content = """
# 电商平台 PRD

## 功能需求
1. 用户注册登录
2. 商品浏览和搜索
3. 购物车管理
4. 订单创建和支付

## 数据模型
- 用户:id, username, email, password
- 商品:id, name, price, stock
- 订单:id, order_no, user_id, total_amount

## 非功能性需求
- 支持高并发 QPS > 5000
- 响应时间 < 200ms
"""

# 生成技术方案
solution = agent.generate_solution(prd_content, "电商平台")

# 导出方案文件
output_files = agent.export_solution(
    solution,
    formats=['json', 'sql', 'openapi', 'markdown']
)

print(f"已生成文件:{output_files}")

✅ 测试验证

6 单元测试
100% 通过率
4 示例场景
0 错误