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TRIZ × 多角色 Agent

TRIZ 創新方法 AI 知識庫

40 發明原則 × 263 矛盾矩陣，多角色 AI 協作解題

40
發明原則 (含 169 副原則)
39
工程參數
263
矛盾矩陣對應
6 組
完整向量資料

TRIZ（Theory of Inventive Problem Solving）是俄國工程師 Altshuller 從 200 萬筆專利中歸納出的發明問題解決理論 —— 所有重大發明都遵循少數幾種解題模式。 這套理論在傳統製造業（豐田、三星、現代）行之有年，但傳統 TRIZ 工具操作門檻高、需專家陪伴。

我們把整套 TRIZ 知識體系（40 原則、39 參數、263 矩陣、4 分離原理、Oxford Effects、AutoTRIZ Cases） 建成 RAG 向量庫，再以多角色 AI Agent 協作完成 「描述問題 → 識別矛盾 → 推薦原則 → 生成解法」四階段， 把專家門檻降到一段對話。

Knowledge Base

六大知識模組

完整 TRIZ 體系，6 組向量資料、可即時檢索

Principles

40 發明原則

Altshuller 從 200 萬筆專利中萃取的解題模板。每條原則含 169 個副原則 + 應用案例，讓 AI 能精準推薦對應問題的解法。

Parameters

39 工程參數

描述系統的可量化屬性 — 重量、強度、穩定性、能耗、可靠性…等，是發現矛盾的基本詞彙。

Matrix

263 矛盾矩陣

當改善 A 參數會惡化 B 參數時，矩陣告訴你最常用哪幾個發明原則來解。是 TRIZ 的核心查表工具。

Separation

4 分離原理

物理矛盾的 4 種拆解：時間分離、空間分離、條件分離、系統層級分離。

Effects

Oxford Effects

科學效應資料庫 — 把物理 / 化學 / 生物效應對應到工程功能，跨領域借力。

Cases

AutoTRIZ Cases

自動化案例庫，AI 可從歷史案例中學習解題模式並遷移到新問題。

Multi-Role AI Flow

4 階段多角色協作

每個角色獨立 SYSTEM_PROMPT、由主協調函數 onStep callback 即時回報進度

  1. 1

    描述問題

    使用者用自然語言敘述工程或設計問題

  2. 2

    識別矛盾

    AI 抽取技術矛盾或物理矛盾，映射到 39 工程參數

  3. 3

    推薦原則

    查 263 矛盾矩陣，推薦 2–4 條最相關發明原則

  4. 4

    生成解法

    多角色 AI 套用原則 + Effects 庫，產出可行解法方案

Architecture

技術堆疊

React + Vite 前端 / Express + SQLite 後端 / 三階段 RAG 管線

Web React + Vite + Tailwind (port 10150)
API Express (port 10160) — auth / chat / search 三條路由
Data SQLite (better-sqlite3) + 6 組向量資料
Pipeline crawl → chunk → embed → vectors/*.json
AI 多角色 SYSTEM_PROMPT + onStep callback 即時回報
Sources 6 個資料來源爬蟲 + 7 個共用 libs

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