Files
triqura-ecd/docs/intent/intent-architecture-v2-proposal.md
colinislit c8aaba657e refactor(swift): update references from Medical Scribe to Swift Assistent
- Updated comments and documentation to reflect the new branding of the chat API and related components.
- Renamed functions and variables to align with the Swift Assistent terminology.
- Enhanced UI components with animations using Framer Motion for a smoother user experience.
- Removed outdated architecture documentation related to the Medical Scribe system.

This change is part of the transition to the Swift Assistent branding, ensuring consistency across the application.
2025-12-29 22:40:34 +01:00

87 lines
3.4 KiB
Markdown

# Architecture Proposal: Swift Intent System V2
**Status:** Draft
**Based on:**
- `ux-evaluation-intent-scalability.md` (The "Don't make me think" rule)
- `ux-simulation-intent-next-level.md` (The "Be my partner" wish)
---
## 1. The Triad Consensus (PO, UX, Dev)
De PO, UX en Lead Developer hebben de bevindingen geanalyseerd. Dit is de gezamenlijke conclusie:
> **"We stoppen met optimaliseren voor milliseconden (Pre-optimization) en starten met optimaliseren voor intelligentie (Agentic UI)."**
* **PO:** "Akkoord met hogere 'cost per interaction' (AI tokens) als dit directe tijdwinst oplevert voor de zorgverlener (minder administratie)."
* **UX:** "De interface moet 'Invisible' worden. Geen commando's leren, maar intenties uitspreken."
* **Dev:** "De huidige 'Strict Hierarchy' (Strategie 1) is te rigide. We gaan voor een **Hybrid Leader/Follower architectuur**: Lokale snelheid waar kan, AI intelligentie waar moet."
---
## 2. Core Architecture: "The Swift Cortex"
We vervangen de simpele `Classifier` door een slimmere `Cortex`.
### Layer 1: The Reflex Arc (Lokaal, <20ms)
* **Wat:** Regex & Keyword matching (zoals nu).
* **Doel:** Directe actie voor "High Confidence, Low Risk" commando's.
* **Scope:** Navigatie, simpele queries ("Agenda vandaag"), start commando's.
### Layer 2: The Intent Orchestrator (AI, ~400ms)
* **Wat:** Een kleine LLM (Haiku/Gemini Flash) die fungeert als "Router".
* **Nieuwe capability: Multi-Intent Parsing.**
* *Input:* "Zeg Jan af en zet in zijn dossier dat hij griep heeft."
* *Output:* `[CancelAppointment(Jan), CreateNote(Jan, "Griep")]`
* **Nieuwe capability: Entity Disambiguation.**
* Snap dat "Jan" verwijst naar de patiënt die ik *vandaaag* in mijn agenda heb.
### Layer 3: The Safety Net (Contextual Logic)
* **Wat:** Een business logic laag die *na* de intent draait.
* **Functie:** Proactive Suggestions.
* *Trigger:* Intent `CreateWoundCareNote` 'completed'.
* *Logic:* Check `Protocol(Wondzorg)`.
* *Action:* Suggest `ScheduleFollowUp`.
---
## 3. Implementation Roadmap
### Phase 1: Hybrid Foundation (Week 1-2)
* [ ] Behoud huidige lokale patterns voor snelheid.
* [ ] Bouw de **AI Fallback Router** in. Als lokaal faalt (<60% confidence), stuur *direct* volledige context naar AI.
* [ ] **UX Win:** Geen "Ik begrijp het niet" meer. Altijd een poging tot begrip.
### Phase 2: Chains & Context (Week 3-4)
* [ ] **Context Injectie:** Stuur `ActivePatient`, `RecentIntents`, en `AgendaToday` mee in de AI prompt.
* [ ] **Multi-Intent Support:** Pas de frontend aan om een *lijst* van acties te verwerken in plaats van één.
### Phase 3: Agentic Proactivity (Maand 2)
* [ ] **Suggestion Engine:** UI element (Toaster/Card) dat vraagt: *"Wil je ook X doen?"*
* [ ] **Medical Knowledge Base:** Koppel protocollen aan intents.
---
## 4. Technisch Ontwerp Schets (Dev)
```mermaid
graph TD
User["User Speech"] --> Reflex["Layer 1: Reflex (Regex)"]
Reflex -->|Match > 90%| Action["Execute Action"]
Reflex -->|No Match / Low Conf| Cortex["Layer 2: AI Cortex"]
subgraph Context
Store["Active Patient"]
Agenda["Today's Schedule"]
end
Context --> Cortex
Cortex -->|Multi-Intent Detected| Plan["Execution Plan"]
Plan --> Action1["Action A"]
Plan --> Action2["Action B"]
Action1 --> Safety["Layer 3: Safety Net"]
Safety -->|Trigger Found| Suggestion["Suggest Follow-up"]
```