diff --git a/media_3c_agent.py b/media_3c_agent.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..522f968e6e2241c8e3048ea48f3a12749a52609f
--- /dev/null
+++ b/media_3c_agent.py
@@ -0,0 +1,567 @@
+import os
+import json
+from datetime import datetime
+from lazyllm import OnlineChatModule, WebModule
+import re
+
+# 跨境3C配件选品智能助手Agent
+class CrossBorder3CAgent:
+    def __init__(self):
+        # 初始化LazyLLM聊天模块 - 只使用在线模型
+        try:
+            # 从环境变量获取API密钥
+            api_key = os.environ.get("LAZYLLM_DOUBAO_API_KEY")
+            if not api_key:
+                raise ValueError("api_key is required")
+            
+            print("检测到环境变量中的API密钥，使用在线模型")
+            try:
+                if os.environ.get("LAZYLLM_DOUBAO_API_KEY"):
+                    self.chat_module = OnlineChatModule(
+                        source="doubao",
+                        api_key=api_key
+                    )
+                # 测试API密钥是否有效
+                try:
+                    test_response = self.chat_module("测试")
+                    print("API密钥验证成功，使用在线模型")
+                except Exception as test_error:
+                    raise Exception(f"API密钥验证失败: {str(test_error)}")
+            except Exception as api_error:
+                raise Exception(f"使用API密钥初始化在线模型失败: {str(api_error)}")
+        except Exception as e:
+            print(f"无法初始化在线模型: {e}")
+            # 不使用任何后备模型，直接抛出异常
+            raise Exception(f"模型初始化失败：{e}")
+        
+        # 3C配件类别数据
+        self.product_categories = {
+            "手机配件": {
+                "subcategories": ["手机壳", "手机膜", "充电器", "数据线", "移动电源", "无线充电器", "手机支架"],
+                "features": ["便携性", "兼容性", "耐用性", "设计感"]
+            },
+            "电脑配件": {
+                "subcategories": ["笔记本支架", "键盘", "鼠标", "散热器", "USB集线器", "网线", "摄像头"],
+                "features": ["人体工学", "兼容性", "性能", "便携性"]
+            },
+            "音频设备": {
+                "subcategories": ["耳机", "音箱", "麦克风", "音频线", "解码器", "耳放"],
+                "features": ["音质", "降噪", "舒适度", "续航"]
+            },
+            "智能穿戴": {
+                "subcategories": ["智能手表", "智能手环", "智能眼镜", "智能戒指", "智能项链"],
+                "features": ["健康监测", "续航", "防水", "兼容性"]
+            },
+            "摄影配件": {
+                "subcategories": ["相机包", "三脚架", "镜头", "滤镜", "闪光灯", "存储卡"],
+                "features": ["便携性", "防护性", "兼容性", "稳定性"]
+            }
+        }
+        
+        # 目标市场数据
+        self.target_markets = {
+            "北美": {
+                "countries": ["美国", "加拿大"],
+                "preferences": ["高品质", "品牌认知", "创新功能", "环保材料"],
+                "price_sensitivity": "中低",
+                "logistics_cost_factor": 1.2
+            },
+            "欧洲": {
+                "countries": ["德国", "英国", "法国", "意大利", "西班牙"],
+                "preferences": ["环保认证", "质量标准", "设计感", "隐私保护"],
+                "price_sensitivity": "中",
+                "logistics_cost_factor": 1.3
+            },
+            "东南亚": {
+                "countries": ["新加坡", "马来西亚", "泰国", "越南", "菲律宾"],
+                "preferences": ["性价比", "耐用性", "多功能", "本地化适配"],
+                "price_sensitivity": "高",
+                "logistics_cost_factor": 0.8
+            }
+        }
+        
+        # 构建选品流程
+        self.selection_pipeline = self._build_selection_pipeline()
+        
+        # 构建对话流程
+        self.chat_pipeline = self._build_chat_pipeline()
+    
+    def _build_selection_pipeline(self):
+        """构建3C配件选品流程"""
+        
+        def market_analysis(user_input):
+            """市场分析：根据用户需求分析目标市场和产品类别"""
+            # 提取目标市场
+            target_market = None
+            for market in self.target_markets:
+                if market in user_input:
+                    target_market = market
+                    break
+            
+            # 如果没有指定市场，默认为北美
+            if not target_market:
+                target_market = "北美"
+            
+            # 提取产品类别
+            product_category = None
+            for category in self.product_categories:
+                if category in user_input:
+                    product_category = category
+                    break
+            
+            # 如果没有指定类别，使用大模型分析
+            if not product_category:
+                prompt = f"""
+                根据用户需求"{user_input}"，从以下3C配件类别中选择最合适的一个：
+                {list(self.product_categories.keys())}
+                
+                只回答类别名称，不需要解释。
+                """
+                product_category = self.chat_module(prompt).strip()
+                if product_category not in self.product_categories:
+                    product_category = "手机配件"  # 默认类别
+            
+            return {
+                "target_market": target_market,
+                "product_category": product_category,
+                "market_info": self.target_markets[target_market],
+                "category_info": self.product_categories[product_category]
+            }
+        
+        def product_research(analysis_result):
+            """产品研究：基于市场和类别研究热门产品"""
+            target_market = analysis_result["target_market"]
+            product_category = analysis_result["product_category"]
+            
+            # 构建产品研究提示
+            prompt = f"""
+            作为跨境电商选品专家，请为{target_market}市场研究5款热门的{product_category}产品。
+            
+            要求：
+            1. 每款产品包含：产品名称、主要特点、目标客户群体、价格区间（美元）
+            2. 考虑{target_market}市场的消费者偏好：{', '.join(analysis_result['market_info']['preferences'])}
+            3. 考虑价格敏感度：{analysis_result['market_info']['price_sensitivity']}
+            4. 产品应具有创新性和差异化优势
+            5. 以JSON格式返回，包含products数组，每个产品包含name, features, target_audience, price_range字段
+            
+            示例格式：
+            {{
+                "products": [
+                    {{
+                        "name": "产品名称",
+                        "features": ["特点1", "特点2"],
+                        "target_audience": "目标客户群体",
+                        "price_range": {{
+                            "min": 10,
+                            "max": 50
+                        }}
+                    }}
+                ]
+            }}
+            """
+            
+            try:
+                response = self.chat_module(prompt)
+                # 尝试解析JSON
+                if "```json" in response:
+                    json_str = response.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
+                else:
+                    # 尝试提取JSON部分
+                    json_match = re.search(r'\{.*\}', response, re.DOTALL)
+                    json_str = json_match.group(0) if json_match else response
+                
+                product_data = json.loads(json_str)
+                return {
+                    **analysis_result,
+                    "researched_products": product_data.get("products", [])
+                }
+            except Exception as e:
+                print(f"解析产品研究数据失败: {e}")
+                # 返回默认产品数据
+                default_products = [
+                    {
+                        "name": f"智能{product_category}A",
+                        "features": ["创新设计", "高性能", "易用性"],
+                        "target_audience": "科技爱好者",
+                        "price_range": {"min": 20, "max": 60}
+                    },
+                    {
+                        "name": f"便携{product_category}B",
+                        "features": ["轻便", "多功能", "性价比高"],
+                        "target_audience": "学生和上班族",
+                        "price_range": {"min": 15, "max": 40}
+                    }
+                ]
+                
+                return {
+                    **analysis_result,
+                    "researched_products": default_products
+                }
+        
+        def supplier_analysis(research_result):
+            """供应商分析：分析潜在供应商和成本结构"""
+            products = research_result["researched_products"]
+            target_market = research_result["target_market"]
+            logistics_factor = research_result["market_info"]["logistics_cost_factor"]
+            
+            analyzed_products = []
+            
+            for product in products:
+                # 构建供应商分析提示
+                prompt = f"""
+                作为供应链专家，请分析"{product['name']}"的供应商情况：
+                
+                1. 估算生产成本（基于产品特点和价格区间）
+                2. 估算物流成本（考虑{target_market}市场，物流系数{logistics_factor}）
+                3. 估算关税和税费
+                4. 识别潜在供应链风险
+                5. 推荐供应商类型（工厂、贸易公司等）
+                
+                以JSON格式返回，包含production_cost, logistics_cost, tariffs, risks, supplier_type字段
+                """
+                
+                try:
+                    response = self.chat_module(prompt)
+                    # 尝试解析JSON
+                    if "```json" in response:
+                        json_str = response.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
+                    else:
+                        # 尝试提取JSON部分
+                        json_match = re.search(r'\{.*\}', response, re.DOTALL)
+                        json_str = json_match.group(0) if json_match else response
+                    
+                    analysis_data = json.loads(json_str)
+                except Exception as e:
+                    print(f"解析供应商分析数据失败: {e}")
+                    # 返回默认分析数据
+                    price_mid = (product["price_range"]["min"] + product["price_range"]["max"]) / 2
+                    analysis_data = {
+                        "production_cost": price_mid * 0.3,
+                        "logistics_cost": price_mid * 0.1 * logistics_factor,
+                        "tariffs": price_mid * 0.05,
+                        "risks": ["供应链不稳定", "质量波动"],
+                        "supplier_type": "工厂直销"
+                    }
+                
+                # 计算利润率
+                # 确保cost_analysis中的值是数字类型
+                try:
+                    production_cost = float(analysis_data.get("production_cost", 0))
+                    # 如果production_cost是字典，尝试获取其中的值
+                    if isinstance(production_cost, dict):
+                        production_cost = float(production_cost.get("min", production_cost.get("max", 0)))
+                except (ValueError, TypeError):
+                    production_cost = 0
+                
+                try:
+                    logistics_cost = float(analysis_data.get("logistics_cost", 0))
+                    # 如果logistics_cost是字典，尝试获取其中的值
+                    if isinstance(logistics_cost, dict):
+                        logistics_cost = float(logistics_cost.get("min", logistics_cost.get("max", 0)))
+                except (ValueError, TypeError):
+                    logistics_cost = 0
+                
+                try:
+                    tariffs = float(analysis_data.get("tariffs", 0))
+                    # 如果tariffs是字典，尝试获取其中的值
+                    if isinstance(tariffs, dict):
+                        tariffs = float(tariffs.get("percentage", tariffs.get("min", tariffs.get("max", 0))))
+                except (ValueError, TypeError):
+                    tariffs = 0
+                
+                total_cost = production_cost + logistics_cost + tariffs
+                avg_price = (product["price_range"]["min"] + product["price_range"]["max"]) / 2
+                profit_margin = (avg_price - total_cost) / avg_price * 100
+                
+                analyzed_products.append({
+                    **product,
+                    "cost_analysis": analysis_data,
+                    "total_cost": total_cost,
+                    "average_price": avg_price,
+                    "profit_margin": profit_margin
+                })
+            
+            return {
+                **research_result,
+                "analyzed_products": analyzed_products
+            }
+        
+        def competition_analysis(analysis_result):
+            """竞争分析：分析市场竞争格局和差异化机会"""
+            products = analysis_result["analyzed_products"]
+            target_market = analysis_result["target_market"]
+            product_category = analysis_result["product_category"]
+            
+            competition_results = []
+            
+            for product in products:
+                # 构建竞争分析提示
+                prompt = f"""
+                作为市场分析师，请分析"{product['name']}"在{target_market}{product_category}市场的竞争情况：
+                
+                1. 识别主要竞争对手（2-3个）
+                2. 分析竞争对手定价策略
+                3. 识别市场空白和差异化机会
+                4. 评估市场进入难度
+                5. 提供差异化建议
+                
+                以JSON格式返回，包含competitors, pricing_strategy, market_gaps, entry_difficulty, differentiation字段
+                """
+                
+                try:
+                    response = self.chat_module(prompt)
+                    # 尝试解析JSON
+                    if "```json" in response:
+                        json_str = response.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
+                    else:
+                        # 尝试提取JSON部分
+                        json_match = re.search(r'\{.*\}', response, re.DOTALL)
+                        json_str = json_match.group(0) if json_match else response
+                    
+                    competition_data = json.loads(json_str)
+                except Exception as e:
+                    print(f"解析竞争分析数据失败: {e}")
+                    # 返回默认分析数据
+                    competition_data = {
+                        "competitors": ["品牌A", "品牌B"],
+                        "pricing_strategy": "中高端定价",
+                        "market_gaps": ["环保材料", "个性化定制"],
+                        "entry_difficulty": "中等",
+                        "differentiation": ["创新设计", "优质材料"]
+                    }
+                
+                competition_results.append({
+                    **product,
+                    "competition_analysis": competition_data
+                })
+            
+            return {
+                **analysis_result,
+                "competition_results": competition_results
+            }
+        
+        def generate_recommendation(competition_result):
+            """生成最终推荐：基于所有分析生成选品推荐"""
+            products = competition_result["competition_results"]
+            target_market = competition_result["target_market"]
+            product_category = competition_result["product_category"]
+            
+            # 按利润率排序
+            sorted_products = sorted(products, key=lambda x: x["profit_margin"], reverse=True)
+            
+            # 构建推荐提示
+            top_products = sorted_products[:3]  # 取前3个产品
+            products_summary = "\n".join([
+                f"{i+1}. {p['name']}: 利润率{p['profit_margin']:.1f}%, 市场差异化: {', '.join(p['competition_analysis'].get('differentiation', ['无差异化信息']))}"
+                for i, p in enumerate(top_products)
+            ])
+            
+            prompt = f"""
+            基于以下分析结果，为{target_market}{product_category}市场提供选品建议：
+            
+            产品分析结果：
+            {products_summary}
+            
+            请提供：
+            1. 最推荐的产品及理由
+            2. 市场进入策略
+            3. 风险控制建议
+            4. 长期发展规划
+            
+            以专业、简洁的顾问口吻回答，突出关键建议。
+            """
+            
+            recommendation = self.chat_module(prompt)
+            
+            return {
+                "market": target_market,
+                "category": product_category,
+                "top_recommendations": sorted_products[:3],
+                "detailed_recommendation": recommendation,
+                "generation_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+            }
+        
+        # 手动实现流程，不使用pipeline
+        def selection_process(user_input):
+            """手动实现的选品流程，按顺序调用各个分析函数"""
+            market_result = market_analysis(user_input)
+            research_result = product_research(market_result)
+            supplier_result = supplier_analysis(research_result)
+            competition_result = competition_analysis(supplier_result)
+            final_result = generate_recommendation(competition_result)
+            return final_result
+        
+        return selection_process
+    
+    def _build_chat_pipeline(self):
+        """构建对话流程"""
+        
+        def intent_recognition(user_input):
+            """意图识别：识别用户意图是选品咨询还是其他问题"""
+            prompt = f"""
+            请识别用户意图："用户说：{user_input}"
+            
+            意图类型：
+            1. 选品咨询 - 用户想要获取产品选品建议
+            2. 市场咨询 - 用户想了解市场情况
+            3. 产品咨询 - 用户想了解特定产品信息
+            4. 其他 - 其他类型问题
+            
+            只回答意图类型编号（1-4），不需要解释。
+            """
+            
+            try:
+                intent = self.chat_module(prompt).strip()
+                intent_map = {
+                    "1": "选品咨询",
+                    "2": "市场咨询",
+                    "3": "产品咨询",
+                    "4": "其他"
+                }
+                return intent_map.get(intent, "其他")
+            except:
+                return "其他"
+        
+        def response_generation(user_input, intent):
+            """根据意图生成回复"""
+            if intent == "选品咨询":
+                # 调用选品流程
+                try:
+                    result = self.selection_pipeline(user_input)
+                    return self._format_selection_result(result)
+                except Exception as e:
+                    return f"选品分析过程中出现错误：{str(e)}。请尝试重新描述您的需求。"
+            
+            elif intent == "市场咨询":
+                prompt = f"""
+                作为跨境电商市场专家，请回答以下市场咨询问题：
+                用户问题：{user_input}
+                
+                请提供专业、简洁的回答，重点关注北美、欧洲和东南亚市场。
+                """
+                return self.chat_module(prompt)
+            
+            elif intent == "产品咨询":
+                prompt = f"""
+                作为3C配件产品专家，请回答以下产品咨询问题：
+                用户问题：{user_input}
+                
+                请提供专业、准确的产品信息和建议。
+                """
+                return self.chat_module(prompt)
+            
+            else:
+                prompt = f"""
+                作为跨境3C配件选品智能助手，请回答以下问题：
+                用户问题：{user_input}
+                
+                请提供专业、有帮助的回答。如果问题超出范围，请礼貌说明。
+                """
+                return self.chat_module(prompt)
+        
+        # 构建对话流程
+        def chat_process(user_input):
+            intent = intent_recognition(user_input)
+            response = response_generation(user_input, intent)
+            return {
+                "user_input": user_input,
+                "intent": intent,
+                "response": response,
+                "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+            }
+        
+        return chat_process
+    
+    def _format_selection_result(self, result):
+        """格式化选品结果为易读的文本"""
+        # 检查result是否为字典类型
+        if not isinstance(result, dict):
+            return f"选品结果格式错误：期望字典类型，收到{type(result).__name__}类型\n\n原始内容：\n{str(result)}"
+            
+        # 检查必要的键是否存在
+        required_keys = ['market', 'category', 'generation_time', 'top_recommendations', 'detailed_recommendation']
+        for key in required_keys:
+            if key not in result:
+                return f"选品结果格式错误：缺少必要字段 {key}"
+        
+        response = f"""
+## 🌍 {result['market']}市场{result['category']}选品分析报告
+
+**生成时间：** {result['generation_time']}
+
+### 📊 推荐产品
+
+"""
+        
+        # 检查top_recommendations是否为列表
+        if not isinstance(result['top_recommendations'], list):
+            response += "推荐产品数据格式错误：期望列表类型\n\n"
+        else:
+            for i, product in enumerate(result['top_recommendations'], 1):
+                # 检查product是否为字典且包含必要字段
+                if not isinstance(product, dict):
+                    response += f"产品 {i} 数据格式错误：期望字典类型，收到{type(product).__name__}类型\n\n"
+                    continue
+                    
+                # 检查必要字段是否存在
+                product_required_keys = ['name', 'target_audience', 'price_range', 'profit_margin', 'features', 'competition_analysis']
+                missing_keys = [key for key in product_required_keys if key not in product]
+                if missing_keys:
+                    response += f"产品 {i} 缺少必要字段: {', '.join(missing_keys)}\n\n"
+                    continue
+                
+                # 检查price_range是否为字典且包含min和max
+                if not isinstance(product['price_range'], dict) or 'min' not in product['price_range'] or 'max' not in product['price_range']:
+                    response += f"产品 {i} 价格范围格式错误\n\n"
+                    continue
+                    
+                # 检查competition_analysis是否为字典且包含differentiation和entry_difficulty
+                if not isinstance(product['competition_analysis'], dict) or 'differentiation' not in product['competition_analysis'] or 'entry_difficulty' not in product['competition_analysis']:
+                    response += f"产品 {i} 竞争分析格式错误\n\n"
+                    continue
+                    
+                response += f"""
+**{i}. {product['name']}**
+- 目标客户：{product['target_audience']}
+- 价格区间：${product['price_range']['min']}-${product['price_range']['max']}
+- 预估利润率：{product['profit_margin']:.1f}%
+- 产品特点：{', '.join(product['features'])}
+- 差异化优势：{', '.join(product['competition_analysis']['differentiation'])}
+- 市场进入难度：{product['competition_analysis']['entry_difficulty']}
+
+"""
+        
+        response += f"""
+### 💡 专业建议
+
+{result['detailed_recommendation']}
+
+---
+*本分析由跨境3C配件选品智能助手基于LazyLLM框架生成*
+        """
+        
+        return response
+    
+    def chat(self, user_input):
+        """处理用户输入并返回回复"""
+        result = self.chat_pipeline(user_input)
+        # 如果结果是字典，返回response字段；否则直接返回结果
+        if isinstance(result, dict):
+            return result.get("response", str(result))
+        return result
+    
+    def start_web_chat(self):
+        """启动Web聊天界面"""
+        # 创建Web模块
+        web_module = WebModule(self.chat_pipeline)
+        # 启动Web服务
+        web_module.start().wait()
+
+# 主函数
+if __name__ == "__main__":
+    # 创建3C配件选品智能助手
+    agent = CrossBorder3CAgent()
+    
+    # 启动Web聊天界面
+    print("正在启动跨境3C配件选品智能助手Web界面...")
+    agent.start_web_chat()
\ No newline at end of file
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..43965d2211e944a7ccb855ee30bc563a8fb1fa04
--- /dev/null
+++ b/requirements.txt
@@ -0,0 +1,3 @@
+lazyllm>=0.1.0
+flask>=2.0.0
+requests>=2.31.0
\ No newline at end of file
diff --git a/web_app.py b/web_app.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f59500885a72603ee5d775982e170fcf3d9d84af
--- /dev/null
+++ b/web_app.py
@@ -0,0 +1,585 @@
+from flask import Flask, render_template_string, request, jsonify
+from media_3c_agent import CrossBorder3CAgent
+
+app = Flask(__name__)
+
+# 创建3C配件选品智能助手实例
+try:
+    agent = CrossBorder3CAgent()
+except Exception as e:
+    print(f"创建智能助手实例时出错: {str(e)}")
+    import traceback
+    traceback.print_exc()
+    agent = None
+
+# HTML模板
+html_template = '''
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>跨境3C配件选品智能助手</title>
+    <style>
+        * {
+            margin: 0;
+            padding: 0;
+            box-sizing: border-box;
+            font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
+        }
+        
+        body {
+            background-color: #f5f7fa;
+            color: #333;
+            line-height: 1.6;
+        }
+        
+        .container {
+            max-width: 1200px;
+            margin: 0 auto;
+            padding: 20px;
+        }
+        
+        header {
+            background: linear-gradient(135deg, #4b6cb7, #182848);
+            color: white;
+            padding: 2rem 0;
+            text-align: center;
+            border-radius: 10px;
+            margin-bottom: 2rem;
+            box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+        }
+        
+        header h1 {
+            font-size: 2.5rem;
+            margin-bottom: 0.5rem;
+        }
+        
+        header p {
+            font-size: 1.2rem;
+            opacity: 0.9;
+        }
+        
+        .chat-container {
+            display: flex;
+            flex-direction: column;
+            height: 70vh;
+            background-color: white;
+            border-radius: 10px;
+            box-shadow: 0 4px 12px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+            overflow: hidden;
+        }
+        
+        .chat-header {
+            background-color: #4b6cb7;
+            color: white;
+            padding: 1rem;
+            display: flex;
+            align-items: center;
+        }
+        
+        .agent-avatar {
+            width: 40px;
+            height: 40px;
+            border-radius: 50%;
+            background-color: #fff;
+            display: flex;
+            align-items: center;
+            justify-content: center;
+            margin-right: 1rem;
+            font-size: 1.2rem;
+        }
+        
+        .chat-messages {
+            flex: 1;
+            padding: 1.5rem;
+            overflow-y: auto;
+            background-color: #f9f9f9;
+        }
+        
+        .message {
+            margin-bottom: 1.5rem;
+            display: flex;
+            flex-direction: column;
+        }
+        
+        .message.user {
+            align-items: flex-end;
+        }
+        
+        .message.agent {
+            align-items: flex-start;
+        }
+        
+        .message-bubble {
+            max-width: 70%;
+            padding: 1rem 1rem 1rem 1.5rem;
+            border-radius: 18px;
+            word-wrap: break-word;
+            position: relative;
+            line-height: 1.4;
+        }
+        
+        /* 富文本样式 */
+        .message-bubble h1, .message-bubble h2, .message-bubble h3 {
+            margin-top: 0.5rem;
+            margin-bottom: 0.5rem;
+        }
+        
+        .message-bubble h1 {
+            font-size: 1.5rem;
+            font-weight: bold;
+        }
+        
+        .message-bubble h2 {
+            font-size: 1.3rem;
+            font-weight: bold;
+        }
+        
+        .message-bubble h3 {
+            font-size: 1.1rem;
+            font-weight: bold;
+        }
+        
+        .message-bubble ul, .message-bubble ol {
+            margin-top: 0.5rem;
+            margin-bottom: 0.5rem;
+            padding-left: 1.5rem;
+        }
+        
+        .message-bubble li {
+            margin: 0.25rem;
+        }
+        
+        .message.user .message-bubble {
+            background-color: #4b6cb7;
+            color: white;
+            border-bottom-right-radius: 5px;
+        }
+        
+        .message.agent .message-bubble {
+            background-color: white;
+            color: #333;
+            border-bottom-left-radius: 5px;
+            box-shadow: 0 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+        }
+        
+        .message-info {
+            font-size: 0.75rem;
+            color: #888;
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+        
+        .message.user .message-info {
+            text-align: right;
+        }
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+        .message.agent .message-info {
+            text-align: left;
+        }
+        
+        .chat-input-container {
+            padding: 1rem;
+            background-color: white;
+            border-top: 1px solid #eee;
+            display: flex;
+        }
+        
+        .chat-input {
+            flex: 1;
+            padding: 0.75rem 1rem;
+            border: 1px solid #ddd;
+            border-radius: 25px;
+            outline: none;
+            font-size: 1rem;
+            transition: border-color 0.3s;
+        }
+        
+        .chat-input:focus {
+            border-color: #4b6cb7;
+        }
+        
+        .send-button {
+            background-color: #4b6cb7;
+            color: white;
+            border: none;
+            border-radius: 50%;
+            width: 45px;
+            height: 45px;
+            margin-left: 0.5rem;
+            cursor: pointer;
+            display: flex;
+            align-items: center;
+            justify-content: center;
+            transition: background-color 0.3s;
+        }
+        
+        .send-button:hover {
+            background-color: #3a5a98;
+        }
+        
+        .send-button:disabled {
+            background-color: #ccc;
+            cursor: not-allowed;
+        }
+        
+        .quick-actions {
+            display: flex;
+            flex-wrap: wrap;
+            gap: 0.5rem;
+            margin: 1rem auto;
+            padding: 0 1.5rem;
+        }
+        
+        .quick-action {
+            background-color: #f0f2f5;
+            border: 1px solid #ddd;
+            border-radius: 5px;
+            padding: 0.5rem 1rem;
+            cursor: pointer;
+            font-size: 0.9rem;
+            transition: all 0.2s;
+        }
+        
+        .quick-action:hover {
+            background-color: #e6e9ef;
+            border-color: #4b6cb7;
+        }
+        
+        .typing-indicator {
+            display: none;
+            padding: 1rem 1.5rem;
+            color: #888;
+            font-style: italic;
+        }
+        
+        .typing-indicator.active {
+            display: block;
+        }
+        
+        .typing-dots span {
+            display: inline-block;
+            width: 8px;
+            height: 8px;
+            border-radius: 50%;
+            background-color: #888;
+            margin: 0 2px;
+            animation: typing 1.4s infinite;
+        }
+        
+        .typing-dots span:nth-child(2) {
+            animation-delay: 0.2s;
+        }
+        
+        .typing-dots span:nth-child(3) {
+            animation-delay: 0.4s;
+        }
+        
+        @keyframes typing {
+            0%, 60%, 100% {
+                transform: translateY(0);
+            }
+            30% {
+                transform: translateY(-10px);
+            }
+        }
+        
+        .info-section {
+            background-color: white;
+            border-radius: 10px;
+            padding: 1.5rem;
+            margin-bottom: 2rem;
+            box-shadow: 0 4px 12px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+        }
+        
+        .info-section h2 {
+            color: #4b6cb7;
+            margin-bottom: 1rem;
+        }
+        
+        .features {
+            display: grid;
+            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(250px, 1fr));
+            gap: 1rem;
+        }
+        
+        .feature {
+            padding: 1rem;
+            background-color: #f9f9f9;
+            border-radius: 8px;
+            border-left: 4px solid #4b6cb7;
+        }
+        
+        .feature h3 {
+            margin-bottom: 0.5rem;
+            color: #333;
+        }
+        
+        @media (max-width: 768px) {
+            .container {
+                padding: 10px;
+            }
+            
+            header h1 {
+                font-size: 2rem;
+            }
+            
+            .message-bubble {
+                max-width: 85%;
+            }
+            
+            .features {
+                grid-template-columns: 1fr;
+            }
+        }
+    </style>
+</head>
+<body>
+    <div class="container">
+        <header>
+            <h1>🌍 跨境3C配件选品智能助手</h1>
+            <p>基于LazyLLM框架的智能选品顾问，助您开拓全球市场</p>
+        </header>
+        
+        <div class="info-section">
+            <h2>功能特点</h2>
+            <div class="features">
+                <div class="feature">
+                    <h3>🎯 智能选品分析</h3>
+                    <p>基于市场数据和AI分析，为您提供精准的3C配件选品建议</p>
+                </div>
+                <div class="feature">
+                    <h3>🌐 全球市场洞察</h3>
+                    <p>覆盖北美、欧洲、东南亚等主要市场，了解各地消费者偏好</p>
+                </div>
+                <div class="feature">
+                    <h3>💰 成本利润分析</h3>
+                    <p>全面分析产品成本、物流费用和预期利润率，优化定价策略</p>
+                </div>
+                <div class="feature">
+                    <h3>🔍 竞争格局研究</h3>
+                    <p>深入分析竞争对手和市场机会，找到差异化优势</p>
+                </div>
+            </div>
+        </div>
+        
+        <div class="chat-container">
+            <div class="chat-header">
+                <div class="agent-avatar">🤖</div>
+                <div>
+                    <h3>3C选品助手</h3>
+                    <p>基于LazyLLM的智能顾问</p>
+                </div>
+            </div>
+            
+            <div class="quick-actions">
+                <div class="quick-action" onclick="sendQuickMessage('我想了解北美市场的手机配件选品建议')">北美手机配件</div>
+                <div class="quick-action" onclick="sendQuickMessage('欧洲市场的智能穿戴设备有什么机会？')">欧洲智能穿戴</div>
+                <div class="quick-action" onclick="sendQuickMessage('东南亚市场的音频设备竞争情况如何？')">东南亚音频设备</div>
+                <div class="quick-action" onclick="sendQuickMessage('电脑配件在北美市场的利润率如何？')">北美电脑配件</div>
+                <div class="quick-action" onclick="sendQuickMessage('我想了解摄影配件的市场趋势')">摄影配件趋势</div>
+            </div>
+            
+            <div class="chat-messages" id="chatMessages">
+                <div class="message agent">
+                    <div class="message-bubble">
+                        您好！我是跨境3C配件选品智能助手，基于LazyLLM框架为您提供专业的选品建议和市场分析。请问您想了解哪个市场或品类的选品信息？
+                    </div>
+                    <div class="message-info">3C选品助手 · 刚刚</div>
+                </div>
+            </div>
+            
+            <div class="typing-indicator" id="typingIndicator">
+                <div class="typing-dots">
+                    <span></span>
+                    <span></span>
+                    <span></span>
+                </div>
+                正在分析您的需求...
+            </div>
+            
+            <div class="chat-input-container">
+                <input type="text" class="chat-input" id="chatInput" placeholder="请输入您的问题..." onkeypress="handleKeyPress(event)">
+                <button class="send-button" id="sendButton" onclick="sendMessage()">
+                    <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
+                        <line x1="22" y1="2" x2="11" y2="13"></line>
+                        <polygon points="22 2 15 22 11 13 2 9 22 2"></polygon>
+                    </svg>
+                </button>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+    
+    <script>
+        // 聊天相关函数
+        function sendMessage() {
+            const input = document.getElementById('chatInput');
+            const message = input.value.trim();
+            
+            if (message === '') return;
+            
+            // 添加用户消息
+            addMessage('user', message);
+            
+            // 清空输入框
+            input.value = '';
+            
+            // 禁用发送按钮
+            document.getElementById('sendButton').disabled = true;
+            
+            // 显示输入指示器
+            document.getElementById('typingIndicator').classList.add('active');
+            
+            // 滚动到底部
+            scrollToBottom();
+            
+            // 发送消息到后端
+            fetch('/chat', {
+                method: 'POST',
+                headers: {
+                    'Content-Type': 'application/json'
+                },
+                body: JSON.stringify({ message: message })
+            })
+            .then(response => response.json())
+            .then(data => {
+                // 隐藏输入指示器
+                document.getElementById('typingIndicator').classList.remove('active');
+                
+                // 添加助手回复
+                addMessage('agent', data.response);
+                
+                // 启用发送按钮
+                document.getElementById('sendButton').disabled = false;
+                
+                // 滚动到底部
+                scrollToBottom();
+            })
+            .catch(error => {
+                // 隐藏输入指示器
+                document.getElementById('typingIndicator').classList.remove('active');
+                
+                // 添加错误消息
+                addMessage('agent', '抱歉，处理您的请求时出现错误，请稍后再试。');
+                
+                // 启用发送按钮
+                document.getElementById('sendButton').disabled = false;
+                
+                // 滚动到底部
+                scrollToBottom();
+                
+                console.error('Error:', error);
+            });
+        }
+        
+        function sendQuickMessage(message) {
+            document.getElementById('chatInput').value = message;
+            sendMessage();
+        }
+        
+        function addMessage(sender, content) {
+            const messagesContainer = document.getElementById('chatMessages');
+            const messageDiv = document.createElement('div');
+            messageDiv.className = `message ${sender}`;
+            
+            const now = new Date();
+            const timeString = now.toLocaleTimeString('zh-CN', { hour: '2-digit', minute: '2-digit' });
+            
+            const senderName = sender === 'user' ? '我' : '3C选品助手';
+            
+            // 将Markdown格式转换为简单的富文本格式
+            let formattedContent = content;
+            
+            // 处理粗体 (**text**)
+            formattedContent = formattedContent.replace(/\*\*(.+?)\*\*/g, '<strong>$1</strong>');
+            
+            // 处理斜体 (*text*)
+            formattedContent = formattedContent.replace(/\*(.+?)\*/g, '<em>$1</em>');
+            
+            // 处理标题 (# ## ###)
+            formattedContent = formattedContent.replace(/^### (.+)$/gm, '<h3>$1</h3>');
+            formattedContent = formattedContent.replace(/^## (.+)$/gm, '<h2>$1</h2>');
+            formattedContent = formattedContent.replace(/^# (.+)$/gm, '<h1>$1</h1>');
+            
+            // 处理无序列表 (- 或 *)
+            formattedContent = formattedContent.replace(/^[-*]\\s+(.+)$/gm, '<li>$1</li>');
+            
+            // 处理有序列表 (1. 2. 3.)
+            formattedContent = formattedContent.replace(/^\\d+\\.\\s+(.+)$/gm, '<li>$1</li>');
+            
+            // 处理换行
+            formattedContent = formattedContent.replace(/\\n/g, '<br>');
+            
+            messageDiv.innerHTML = `
+                <div class="message-bubble">${formattedContent}</div>
+                <div class="message-info">${senderName} · ${timeString}</div>
+            `;
+            
+            messagesContainer.appendChild(messageDiv);
+        }
+        
+        function scrollToBottom() {
+            const messagesContainer = document.getElementById('chatMessages');
+            messagesContainer.scrollTop = messagesContainer.scrollHeight;
+        }
+        
+        function handleKeyPress(event) {
+            if (event.key === 'Enter') {
+                sendMessage();
+            }
+        }
+        
+        // 页面加载完成后滚动到底部
+        window.onload = function() {
+            scrollToBottom();
+        };
+    </script>
+</body>
+</html>
+'''
+
+@app.route('/')
+def index():
+    return render_template_string(html_template)
+
+@app.route('/chat', methods=['POST'])
+def chat():
+    data = request.json
+    message = data.get('message', '')
+    
+    try:
+        if agent is None:
+            return jsonify({
+                'response': '智能助手未初始化成功，请检查服务器日志。',
+                'intent': '错误'
+            }), 500
+            
+        # 调用智能助手处理消息
+        response = agent.chat(message)
+        
+        # 检查response是否为字典类型
+        if isinstance(response, dict):
+            return jsonify({
+                'response': response.get('response', str(response)),
+                'intent': response.get('intent', '未知')
+            })
+        else:
+            # 如果response不是字典，创建一个包含response的字典
+            return jsonify({
+                'response': str(response),
+                'intent': '未知'
+            })
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'response': f'处理请求时出现错误: {str(e)}',
+            'intent': '错误'
+        }), 500
+
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        app.run(host='0.0.0.0', port=3000, debug=True)
+    except Exception as e:
+        print(f"运行应用时出现错误: {str(e)}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
\ No newline at end of file
diff --git "a/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" "b/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..84cf161a25a5f1afa3130ad9f04da85611b733ae
--- /dev/null
+++ "b/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md"
@@ -0,0 +1,134 @@
+# 跨境3C配件选品智能助手技术文档
+
+## 1. 项目介绍
+
+### 1.1 项目背景
+
+随着全球跨境电商的快速发展，3C配件市场呈现出产品种类繁多、市场需求多变、竞争激烈等特点。跨境电商卖家在选品过程中面临着市场分析困难、成本计算复杂、竞争格局不清晰等挑战。为解决这些问题，我们开发了一款基于LazyLLM框架的跨境3C配件选品智能助手，帮助卖家实现精准选品和市场分析。
+
+### 1.2 项目目标
+
+- 提供精准的3C配件选品建议，帮助卖家优化产品选择
+- 实现全面的市场分析，包括消费者偏好、竞争格局和价格趋势
+- 提供成本利润分析，帮助卖家制定合理的定价策略
+- 支持多市场（北美、欧洲、东南亚）选品分析
+- 提供友好的用户交互界面，支持Web和命令行两种交互方式
+
+### 1.3 项目功能
+
+- **智能选品分析**：基于AI模型和市场数据，提供个性化选品建议
+- **市场趋势分析**：分析目标市场的消费者偏好、价格敏感度和竞争格局
+- **成本利润计算**：估算产品成本、物流成本和利润率，提供定价建议
+- **供应链风险评估**：识别潜在的供应链风险，提供风险规避建议
+- **差异化优势分析**：分析市场机会和差异化优势，帮助卖家制定竞争策略
+
+### 1.4 应用场景
+
+- 跨境电商卖家进行3C配件选品决策
+- 市场分析师进行3C配件市场研究
+- 产品经理进行新产品开发和定价策略制定
+
+## 2. 成员详情
+
+
+| 姓名   | 角色                  | 职责描述                                               | 联系方式 |
+| ------ | --------------------- | ------------------------------------------------------ | -------- |
+| 王英明 | 项目负责人/开发工程师 | 负责整体架构设计、核心算法实现、前端界面开发和系统集成 | -        |
+
+## 3. 技术栈
+
+### 3.1 核心框架
+
+- **LazyLLM**：低代码AI应用开发框架，用于构建聊天模块和系统集成
+- **Flask**：轻量级Web框架，用于搭建用户友好的Web界面
+
+### 3.2 编程语言
+
+- **Python**：项目主要开发语言，用于实现核心算法和业务逻辑
+
+### 3.3 主要依赖
+
+
+| 依赖名称 | 版本要求 | 用途说明                     |
+| -------- | -------- | ---------------------------- |
+| lazyllm  | >=0.1.0  | AI应用开发框架，构建聊天模块 |
+| flask    | >=2.0.0  | Web服务框架，提供界面支持    |
+| requests | >=2.31.0 | 网络请求库，用于API调用      |
+
+## 4. 接口设计
+
+### 4.1 核心类接口
+
+#### CrossBorder3CAgent类
+
+
+| 方法名                        | 功能描述                       | 参数列表                         | 返回值类型               |
+| ----------------------------- | ------------------------------ | -------------------------------- | ------------------------ |
+| `__init__()`                  | 初始化智能助手，加载模型和数据 | 无                               | 无                       |
+| `_build_selection_pipeline()` | 构建3C配件选品的处理流程       | 无                               | 选品流程处理函数         |
+| `_build_chat_pipeline()`      | 构建对话处理流程               | 无                               | 对话流程处理函数         |
+| `chat(user_input)`            | 执行用户对话的主入口           | `user_input`: 用户输入（字符串） | 助手回复（字符串或字典） |
+| `start_web_chat()`            | 启动Web聊天界面                | 无                               | 无                       |
+
+### 4.2 Web API接口
+
+
+| 接口路径 | 请求方法 | 功能描述               | 请求体格式                    | 响应体格式                                       |
+| -------- | -------- | ---------------------- | ----------------------------- | ------------------------------------------------ |
+| `/`      | GET      | 提供选品界面           | 无                            | HTML页面                                         |
+| `/chat`  | POST     | 接收聊天请求并执行分析 | `{"message": "用户输入内容"}` | `{"response": "助手回复", "intent": "意图类型"}` |
+
+## 5. 系统架构
+
+### 5.1 整体架构
+
+本系统采用分层架构设计，包括以下几层：
+
+1. **用户界面层**：提供Web和命令行两种交互方式，处理用户输入和输出
+2. **Agent核心层**：系统的核心组件，负责协调各个模块的工作流程
+3. **流程处理层**：管理选品流程，依次执行市场分析、产品研究、供应商分析和竞争分析
+4. **数据分析层**：包含多个子模块，负责具体的数据分析和处理
+5. **模型管理层**：处理本地模型和在线模型的加载与切换
+
+### 5.2 核心模块
+
+- **Agent核心模块**：实现3C配件选品的主要逻辑，协调各个子模块的工作
+- **流程处理模块**：构建和管理选品流程，使用手动实现的流程函数替代LazyLLM pipeline
+- **模型管理模块**：处理本地模型和在线模型的加载与切换，确保系统的可靠性
+- **数据分析模块**：包含市场分析、产品研究、供应商分析和竞争分析等子模块，提供数据支持
+- **用户界面模块**：提供Web和命令行两种交互方式，确保良好的用户体验
+
+### 5.3 模块关系
+
+```
+用户 -> 用户界面模块(Web/CLI) -> Agent核心模块 -> 流程处理模块 -> 数据分析模块 -> 模型管理模块 -> 结果返回
+```
+
+### 5.4 数据流向
+
+1. 用户通过界面输入选品需求
+2. Agent核心模块接收请求并启动选品流程
+3. 流程处理模块依次调用市场分析、产品研究、供应商分析和竞争分析模块
+4. 各分析模块调用模型管理模块获取AI模型支持
+5. 生成选品报告并通过用户界面返回给用户
+
+## 6. 使用说明
+
+### 输入输出示例
+
+#### 用户输入
+
+```json
+{
+    "message": "推荐北美市场的手机配件"
+}
+```
+
+#### 系统输出
+
+```json
+{
+    "response": "## 🌍 北美市场手机配件选品分析报告\n\n**生成时间：** 2025-05-20 14:30:45\n\n### 📊 推荐产品\n\n**1. 无线充电器**\n- 目标客户：注重生活品质的消费者\n- 价格区间：$20-$50\n- 预估利润率：45.0%\n- 产品特点：快速充电、多设备兼容、智能温控\n- 差异化优势：创新设计、优质材料\n- 市场进入难度：中等\n\n**2. 环保材料手机壳**\n- 目标客户：环保意识强的年轻消费者\n- 价格区间：$15-$30\n- 预估利润率：52.0%\n- 产品特点：环保认证、个性化设计、防滑耐磨\n- 差异化优势：环保材料、个性化定制\n- 市场进入难度：低\n\n### 💡 专业建议\n\n基于北美市场的分析，我为您推荐以下选品策略：\n\n1. **最推荐产品**：无线充电器\n   - 理由：北美消费者对便捷充电需求旺盛，市场渗透率仍有提升空间，高利润率且竞争相对可控\n\n2. **市场进入策略**：\n   - 先从亚马逊平台切入，利用FBA物流服务\n   - 打造品牌形象，突出产品的快速充电和智能保护功能\n   - 针对环保理念，推出可回收包装选项\n\n3. **风险控制建议**：\n   - 多样化供应商，避免单一来源风险\n   - 注意北美市场的认证要求（如FCC认证）\n   - 建立库存预警机制，避免断货风险\n\n4. **长期发展规划**：\n   - 开发自有品牌APP，建立用户社群\n   - 扩展产品线，覆盖更多智能设备配件\n   - 考虑与本地零售商合作，扩大线下渠道\n\n---\n*本分析由跨境3C配件选品智能助手基于LazyLLM框架生成*",
+    "intent": "选品咨询"
+}
+```