docs: 初始化项目需求和协作文档

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211
docs/agent_design.md Normal file
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@@ -0,0 +1,211 @@
# Agent 设计文档
## 1. 设计目标
Agent 设计的核心目标是支持未知复试题的快速适配。
系统不针对单一业务写死,而是通过场景配置、知识库、工具和输出模板组合出不同业务 Agent。
```text
业务 Agent = 场景配置 + 知识库 + 工具集 + 输出模板 + 审计日志 + 模型适配器
```
## 2. Agent 类型
V1 预置 5 类 Agent 场景:
| Agent ID | 名称 | 适用场景 |
|---|---|---|
| `knowledge_qa` | 知识库问答助手 | SOP、制度、客服知识库 |
| `document_review` | 文档审核助手 | 合同、制度、SOP、材料审核 |
| `ticket_assistant` | 工单处理助手 | 客服、售后、运维工单 |
| `quality_analysis` | 质量异常分析助手 | 生产、质检、缺陷分析 |
| `risk_audit` | 风险审核助手 | 财务、采购、报销、合同风险 |
## 3. Agent 执行链路
```text
用户输入
加载场景配置
判断是否启用 RAG
检索知识库片段
加载可用工具
构造 Prompt
调用大模型
解析工具调用和结构化输出
生成 AgentResult
写入审计日志
页面展示
```
## 4. 场景配置结构
场景配置建议使用 YAML。
```yaml
id: quality_analysis
name: 质量异常分析助手
description: 用于分析生产质量异常、检索 SOP、生成处理建议
agent:
role: 质量管理专家
goal: 根据用户问题、知识库和工具结果,输出可执行的质量分析报告
instructions:
- 回答必须基于知识库或工具结果
- 不确定时必须说明缺失信息
- 涉及质量风险时给出风险等级
rag:
enabled: true
collection: quality_docs
top_k: 5
tools:
- get_recent_defect_records
- calculate_defect_rate
output:
type: quality_report
audit:
enabled: true
log_retrieval: true
log_tool_calls: true
```
## 5. Prompt 组成
Prompt 建议由以下部分组成:
```text
系统角色
任务目标
行为约束
输出格式要求
知识库检索内容
工具调用结果
用户问题
```
V1 不追求复杂 Prompt 框架,优先保证可读、可改、可解释。
## 6. RAG 策略
RAG 在 V1 中负责给 Agent 提供题目材料和业务知识。
入库流程:
```text
上传文件
抽取文本
文本切分
生成 embedding
写入 Chroma
```
检索流程:
```text
用户问题
按 scenario_id 过滤
向量检索 top_k
返回片段内容、来源和分数
```
## 7. 工具调用策略
工具用于补足大模型不能直接可靠完成的业务动作。
V1 内置工具:
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| `calculate_rate` | 计算比例、缺陷率、通过率 |
| `query_demo_records` | 查询模拟业务数据 |
| `check_required_fields` | 检查必填项 |
| `generate_action_items` | 生成行动项 |
工具返回格式:
```json
{
"tool_name": "calculate_rate",
"success": true,
"arguments": {},
"result": {},
"error": ""
}
```
## 8. 结构化输出
V1 支持以下输出类型:
- `general_answer`
- `document_review_report`
- `ticket_response`
- `quality_report`
- `risk_audit_report`
结构化输出优先使用 JSON。
解析失败时:
- 保留模型原始输出。
- 返回解析错误。
- 页面展示原始回答。
- 审计日志记录失败原因。
## 9. AgentResult
Agent Core 统一返回:
```json
{
"answer": "",
"structured_output": {},
"references": [],
"tool_calls": [],
"raw_output": "",
"model_name": "",
"latency_ms": 0,
"status": "success",
"error": ""
}
```
## 10. Adapter 策略
V1 默认使用自研轻量 Orchestrator。
后续可以扩展:
- OpenAI Agents SDK Adapter。
- Dify API Adapter。
- LangGraph Adapter。
所有 Adapter 应保持统一接口:
```text
run(scenario_config, user_input, options=None) -> AgentResult
```
这样可以保证 Django 业务层不受底层 Agent 编排实现影响。

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@@ -0,0 +1,86 @@
# 模块需求文档索引
本文档用于汇总 Universal Agent Demo Framework V1 的模块拆分和需求文档位置。
## 1. 模块拆分原则
V1 按 6 个核心模块拆分:
```text
config
apps.scenarios
apps.documents
apps.chat
apps.audit
agent_core
```
拆分原则:
- Django Apps 负责业务外壳。
- Agent Core 负责 AI 能力。
- RAG、工具调用、模型适配不直接写进 View。
- 第一版不做复杂权限、多租户和完整工作流。
- 模块数量保持克制,方便复试前快速改题。
## 2. 模块文档列表
| 模块 | 文档 | 说明 |
|---|---|---|
| Config | `01_config_module_requirements.md` | Django 项目配置、环境变量、部署配置 |
| Scenarios | `02_scenarios_module_requirements.md` | 场景模板、场景配置、场景列表 |
| Documents | `03_documents_module_requirements.md` | 文件上传、文件管理、RAG 入库入口 |
| Chat | `04_chat_module_requirements.md` | 对话页面、Agent 调用、结果展示 |
| Audit | `05_audit_module_requirements.md` | 审计日志、检索记录、工具调用记录 |
| Agent Core | `06_agent_core_module_requirements.md` | RAG、工具、模型调用、结构化输出、编排 |
## 3. 模块依赖关系
```text
apps.chat
|-- depends on apps.scenarios
|-- depends on apps.audit
|-- calls agent_core
apps.documents
|-- depends on apps.scenarios
|-- calls agent_core.rag.ingest
apps.audit
|-- stores result from apps.chat / agent_core
agent_core
|-- reads scenario config object
|-- uses Chroma
|-- uses LLM Provider
|-- uses Tool Registry
```
## 4. 推荐开发顺序
建议按以下顺序开发:
1. Config 模块:保证项目可启动。
2. Scenarios 模块:展示 5 个预置场景。
3. Agent Core 最小闭环:输入问题,返回模拟结构化结果。
4. Chat 模块:页面调用 Agent Core。
5. Audit 模块:记录每次对话。
6. Documents 模块:上传文档。
7. Agent Core RAG文档入库和检索。
8. Agent Core 工具系统:增加内置工具。
9. Docker一键启动。
## 5. V1 完成标准
模块文档全部完成后V1 的实现应满足:
- 系统可以启动。
- 首页可以看到 5 个场景。
- 可以进入场景对话。
- 可以上传文档。
- 可以触发 RAG 入库。
- Agent 可以返回结构化输出。
- 工具调用和引用来源可以展示。
- 每次对话都有审计日志。
- Docker Compose 可以一键启动。

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@@ -0,0 +1,105 @@
# Config 模块需求文档
## 1. 模块定位
Config 模块是 Django 项目的基础配置模块,负责系统启动、路由装配、环境变量读取、静态资源、文件存储、数据库、日志和第三方组件配置。
该模块不承载业务逻辑,只负责让系统稳定启动,并为其他模块提供统一运行环境。
## 2. 模块目标
- 支持本地开发和 Docker 部署两种运行方式。
- 支持通过环境变量切换模型 API、数据库、调试模式和文件路径。
- 统一注册 Django Apps、模板目录、静态资源目录和上传目录。
- 提供系统级 URL 路由入口。
- 为后续扩展 PostgreSQL、Redis、Celery 等组件预留配置空间。
## 3. 职责边界
### 3.1 负责
- Django `settings.py` 配置。
- Django `urls.py` 总路由配置。
- WSGI / ASGI 启动配置。
- 环境变量读取。
- SQLite 默认数据库配置。
- 静态文件和上传文件配置。
- Chroma 本地持久化目录配置。
- LLM 相关环境变量配置。
### 3.2 不负责
- 不处理具体 Agent 业务逻辑。
- 不解析场景 YAML。
- 不处理文件入库。
- 不直接调用大模型。
- 不保存审计日志。
## 4. 配置项需求
系统至少需要支持以下环境变量:
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| `DJANGO_SECRET_KEY` | `dev-secret-key` | Django 密钥 |
| `DJANGO_DEBUG` | `true` | 是否开启调试模式 |
| `DJANGO_ALLOWED_HOSTS` | `*` | 允许访问的主机 |
| `DATABASE_URL` | 空 | V1 可不启用,默认 SQLite |
| `LLM_API_KEY` | 空 | 大模型 API Key |
| `LLM_BASE_URL` | `https://api.openai.com/v1` | OpenAI 兼容接口地址 |
| `LLM_MODEL` | `gpt-4.1-mini` | 默认模型名称 |
| `CHROMA_PATH` | `data/chroma` | Chroma 持久化目录 |
| `UPLOAD_ROOT` | `data/uploads` | 上传文件目录 |
| `SCENARIO_CONFIG_DIR` | `configs` | 场景配置目录 |
## 5. 目录需求
系统启动时需要保证以下目录存在:
```text
data/
uploads/
chroma/
db.sqlite3
configs/
```
如果目录不存在V1 可以在初始化脚本或启动流程中创建。
## 6. 路由需求
总路由需要聚合以下模块路由:
| 路径 | 模块 | 用途 |
|---|---|---|
| `/` | `apps.scenarios` | 首页和场景列表 |
| `/chat/` | `apps.chat` | Agent 对话 |
| `/documents/` | `apps.documents` | 文件上传和文档管理 |
| `/audit/` | `apps.audit` | 审计日志查看 |
| `/admin/` | Django Admin | 后台管理 |
## 7. 启动需求
本地启动:
```bash
python manage.py migrate
python manage.py runserver
```
Docker 启动:
```bash
docker compose up --build
```
## 8. 验收标准
- 项目可以通过 `python manage.py runserver` 启动。
- 项目可以通过 `docker compose up --build` 启动。
- `/admin/` 可以访问。
- 首页 `/` 可以访问。
- 环境变量可以覆盖默认模型配置。
- 上传目录和 Chroma 目录有明确配置。

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@@ -0,0 +1,141 @@
# Scenarios 模块需求文档
## 1. 模块定位
Scenarios 模块负责管理业务 Agent 场景,是整个平台快速适配未知复试题的核心入口。
场景定义需要尽量配置化,避免把具体业务逻辑写死在 Django View 或 Agent Core 中。
## 2. 模块目标
- 读取预置场景配置。
- 展示可用业务 Agent 列表。
- 提供场景详情。
- 为 Chat 模块提供当前场景的完整配置。
- 支持后续扩展为 Django Admin 可编辑场景。
## 3. 职责边界
### 3.1 负责
- 场景模板定义。
- 场景配置文件读取。
- 场景元信息展示。
- 场景启用/禁用状态。
- 场景与文档、审计日志的关联关系。
### 3.2 不负责
- 不执行 Agent 对话。
- 不直接处理 RAG 检索。
- 不直接调用工具。
- 不直接调用大模型。
- 不解析结构化输出。
## 4. 场景模板需求
V1 预置 5 类场景模板:
| 模板 ID | 模板名称 | 适用题型 |
|---|---|---|
| `knowledge_qa` | 知识库问答助手 | SOP、制度、客服知识库、内部文档问答 |
| `document_review` | 文档审核助手 | 合同审核、制度审核、材料合规检查 |
| `ticket_assistant` | 工单处理助手 | 客服工单、售后工单、运维工单 |
| `quality_analysis` | 质量异常分析助手 | 生产质量、缺陷分析、原因定位 |
| `risk_audit` | 风险审核助手 | 财务审核、采购审核、报销审核、合同风险 |
## 5. 场景配置字段
场景配置文件建议使用 YAML。
必填字段:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `id` | string | 场景唯一标识 |
| `name` | string | 场景名称 |
| `description` | string | 场景说明 |
| `agent.role` | string | Agent 角色 |
| `agent.goal` | string | Agent 目标 |
| `agent.instructions` | list[string] | Agent 指令 |
| `rag.enabled` | boolean | 是否启用 RAG |
| `tools` | list[string] | 可用工具列表 |
| `output.type` | string | 输出模板类型 |
| `audit.enabled` | boolean | 是否记录审计 |
示例:
```yaml
id: document_review
name: 文档审核助手
description: 检查合同、制度或 SOP 中的风险点和缺失项
agent:
role: 文档审核专家
goal: 根据审核规则和知识库内容输出结构化审核意见
instructions:
- 只基于用户提供文档和知识库进行判断
- 不确定的问题必须标记为需人工复核
- 输出必须包含风险等级和修改建议
rag:
enabled: true
collection: document_review
top_k: 5
tools:
- check_required_fields
output:
type: document_review_report
audit:
enabled: true
```
## 6. 页面需求
### 6.1 场景列表页
路径:`/`
展示内容:
- 场景名称。
- 场景描述。
- 适用题型。
- 是否启用。
- 进入对话按钮。
### 6.2 场景详情页 可选
路径:`/scenarios/<scenario_id>/`
展示内容:
- Agent 角色。
- Agent 目标。
- RAG 是否启用。
- 可用工具列表。
- 输出模板类型。
V1 可以不做独立详情页,在对话页展示当前场景摘要即可。
## 7. 服务接口需求
Scenarios 模块至少需要提供以下服务函数:
```text
list_scenarios() -> list[ScenarioConfig]
get_scenario(scenario_id: str) -> ScenarioConfig
validate_scenario(config: dict) -> ValidationResult
```
## 8. 验收标准
- 首页可以展示 5 个预置场景。
- 点击场景可以进入对应对话页。
- 场景配置来自配置文件,而不是硬编码在 View 中。
- 缺失必填字段时能给出明确错误。
- Chat 模块可以根据 `scenario_id` 获取完整场景配置。

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@@ -0,0 +1,130 @@
# Documents 模块需求文档
## 1. 模块定位
Documents 模块负责文件上传、文件管理、文本抽取和知识库入库入口。
该模块是复试题快速适配的关键模块。拿到题目材料后,用户需要能快速上传文档,并让 Agent 在对话中使用这些文档。
## 2. 模块目标
- 支持上传题目材料和知识库文件。
- 保存文件元数据。
- 支持按场景关联文件。
- 提供文档入库入口。
- 为 Agent Core 的 RAG 模块提供文件内容。
## 3. 职责边界
### 3.1 负责
- 文件上传页面。
- 文件保存。
- 文件元数据记录。
- 文件与场景关联。
- 文本抽取入口。
- 触发 RAG 入库。
### 3.2 不负责
- 不负责具体向量检索算法。
- 不负责 embedding 生成细节。
- 不负责 Agent 对话编排。
- 不负责模型回答。
## 4. 支持文件类型
V1 必须支持:
| 类型 | 扩展名 | 说明 |
|---|---|---|
| 文本文档 | `.txt` | 第一优先级,最稳定 |
| Markdown | `.md` | 适合准备知识库和规则 |
V1 可选支持:
| 类型 | 扩展名 | 说明 |
|---|---|---|
| PDF | `.pdf` | 复试常见,但解析复杂度略高 |
| Word | `.docx` | 后续增强 |
| Excel | `.xlsx` | 后续可作为业务数据源 |
## 5. 数据模型需求
建议模型:`UploadedDocument`
字段:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `id` | int | 主键 |
| `scenario_id` | string | 关联场景 ID |
| `original_name` | string | 原始文件名 |
| `file` | FileField | 文件路径 |
| `file_type` | string | 文件类型 |
| `size` | int | 文件大小 |
| `status` | string | `uploaded` / `indexed` / `failed` |
| `error_message` | text | 入库失败原因 |
| `created_at` | datetime | 上传时间 |
| `updated_at` | datetime | 更新时间 |
## 6. 页面需求
### 6.1 文件上传页
路径:`/documents/upload/`
页面元素:
- 场景选择下拉框。
- 文件选择按钮。
- 上传按钮。
- 支持类型提示。
- 上传结果提示。
### 6.2 文件列表页
路径:`/documents/`
展示内容:
- 文件名。
- 所属场景。
- 文件类型。
- 文件大小。
- 入库状态。
- 上传时间。
- 入库按钮。
## 7. RAG 入库流程
用户上传文件后,可以手动触发入库。
流程:
1. 用户上传文件。
2. 系统保存文件和元数据。
3. 用户点击入库按钮。
4. Documents 模块读取文件文本。
5. 调用 `agent_core.rag.ingest`
6. 入库成功后更新状态为 `indexed`
7. 入库失败后更新状态为 `failed` 并保存错误信息。
## 8. 文本抽取需求
V1 文本抽取策略:
- `.txt`:按 UTF-8 读取,失败时尝试系统默认编码。
- `.md`:按 UTF-8 读取,保留标题和正文。
- `.pdf`:如果实现,优先抽取纯文本,不处理复杂版式。
## 9. 验收标准
- 可以上传 `.txt` 文件。
- 可以上传 `.md` 文件。
- 上传后可以在文件列表看到记录。
- 文件可以关联到指定场景。
- 可以触发文件入库。
- 入库成功后状态变为 `indexed`
- 入库失败时页面能显示失败原因。

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@@ -0,0 +1,126 @@
# Chat 模块需求文档
## 1. 模块定位
Chat 模块负责 Agent 对话页面和用户交互,是复试演示时最核心的入口。
该模块接收用户问题,加载场景配置,调用 Agent Core 执行智能编排,并将结构化结果、引用来源、工具调用和审计信息展示给用户。
## 2. 模块目标
- 提供按场景进入的 Agent 对话页。
- 支持用户输入业务问题。
- 调用 Agent Core 执行完整 Agent 流程。
- 展示结构化输出。
- 展示 RAG 引用片段。
- 展示工具调用记录。
- 触发审计日志写入。
## 3. 职责边界
### 3.1 负责
- 对话页面渲染。
- 表单接收和校验。
- 当前场景上下文传递。
- 调用 Agent Core。
- 展示 Agent 返回结果。
### 3.2 不负责
- 不直接读取 YAML 场景文件。
- 不直接执行 RAG 检索。
- 不直接执行工具函数。
- 不直接调用大模型 API。
- 不直接写复杂审计细节。
## 4. 页面需求
### 4.1 Agent 对话页
路径:`/chat/<scenario_id>/`
页面区域:
- 当前场景摘要。
- 用户问题输入框。
- 提交按钮。
- Agent 结构化输出区域。
- 引用来源区域。
- 工具调用区域。
- 执行耗时区域。
- 审计日志详情入口。
## 5. 表单需求
用户输入表单字段:
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| `message` | textarea | 是 | 用户业务问题 |
校验规则:
- 输入不能为空。
- 输入长度建议不超过 4000 字。
- 如果场景不存在,需要返回明确错误。
## 6. Agent 执行流程
Chat 模块调用 Agent Core 的流程:
```text
用户提交问题
校验 scenario_id 和 message
获取场景配置
调用 agent_core.orchestrator.run()
获取 AgentResult
调用 Audit 模块记录日志
渲染结果页面
```
## 7. AgentResult 展示需求
Agent Core 返回结果建议包含:
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| `answer` | 自然语言回答 |
| `structured_output` | 结构化结果 |
| `references` | RAG 引用来源 |
| `tool_calls` | 工具调用记录 |
| `raw_output` | 模型原始输出 |
| `latency_ms` | 执行耗时 |
| `error` | 错误信息 |
页面需要优先展示结构化结果。如果结构化解析失败,则展示自然语言回答和错误提示。
## 8. 错误处理需求
需要处理以下错误:
| 错误 | 页面行为 |
|---|---|
| 场景不存在 | 显示场景不存在 |
| 用户输入为空 | 显示表单错误 |
| LLM API Key 缺失 | 显示模型配置缺失 |
| RAG 检索失败 | 显示检索失败,但允许模型基于已有信息回答 |
| 工具调用失败 | 显示工具失败信息,并继续生成结果 |
| 结构化解析失败 | 展示原始回答,并提示结构化解析失败 |
## 9. 验收标准
- 可以从场景列表进入对话页。
- 可以提交问题并获得 Agent 输出。
- 页面能展示结构化结果。
- 页面能展示引用来源。
- 页面能展示工具调用记录。
- 执行失败时有可理解的错误提示。
- 每次对话都会产生审计日志。

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@@ -0,0 +1,143 @@
# Audit 模块需求文档
## 1. 模块定位
Audit 模块负责记录和展示 Agent 执行过程,是项目体现企业级能力的重要模块。
复试演示时,审计日志用于证明系统不是黑盒问答,而是可以追踪输入、检索、工具调用、模型输出和执行耗时。
## 2. 模块目标
- 记录每次 Agent 对话。
- 记录 RAG 检索片段。
- 记录工具调用详情。
- 记录模型输出和结构化结果。
- 提供审计日志列表和详情页。
- 支持按场景查看日志。
## 3. 职责边界
### 3.1 负责
- 审计日志数据模型。
- 日志写入服务。
- 日志列表页面。
- 日志详情页面。
- 工具调用记录展示。
- RAG 引用记录展示。
### 3.2 不负责
- 不执行 Agent。
- 不执行工具调用。
- 不执行 RAG 检索。
- 不参与模型生成。
- 不做复杂权限控制。
## 4. 数据模型需求
建议模型:`AgentAuditLog`
字段:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `id` | int | 主键 |
| `scenario_id` | string | 场景 ID |
| `scenario_name` | string | 场景名称 |
| `user_input` | text | 用户输入 |
| `retrieved_chunks` | JSON | 检索片段 |
| `tool_calls` | JSON | 工具调用记录 |
| `structured_output` | JSON | 结构化输出 |
| `final_answer` | text | 最终回答 |
| `raw_output` | text | 模型原始输出 |
| `model_name` | string | 模型名称 |
| `latency_ms` | int | 执行耗时 |
| `status` | string | `success` / `failed` |
| `error_message` | text | 错误信息 |
| `created_at` | datetime | 创建时间 |
## 5. 日志写入需求
Audit 模块需要提供服务函数:
```text
create_audit_log(
scenario_id,
scenario_name,
user_input,
agent_result
) -> AgentAuditLog
```
写入规则:
- Agent 成功时,记录完整结果。
- Agent 失败时,也要记录用户输入、场景和错误信息。
- RAG 片段和工具调用使用 JSON 保存。
- 不记录 API Key 等敏感配置。
## 6. 页面需求
### 6.1 审计日志列表页
路径:`/audit/`
展示字段:
- 日志 ID。
- 场景名称。
- 用户输入摘要。
- 状态。
- 模型名称。
- 执行耗时。
- 创建时间。
- 详情入口。
### 6.2 审计日志详情页
路径:`/audit/<log_id>/`
展示内容:
- 用户输入。
- 最终回答。
- 结构化输出。
- RAG 检索片段。
- 工具调用记录。
- 模型名称。
- 执行耗时。
- 错误信息。
## 7. 检索片段展示需求
每个引用片段建议包含:
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| `source` | 来源文件名 |
| `chunk_id` | 片段 ID |
| `content` | 片段内容 |
| `score` | 相似度分数 |
## 8. 工具调用展示需求
每次工具调用建议包含:
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| `tool_name` | 工具名称 |
| `arguments` | 调用参数 |
| `result` | 工具结果 |
| `success` | 是否成功 |
| `error` | 错误信息 |
## 9. 验收标准
- 每次对话成功后都会生成审计日志。
- Agent 执行失败时也会生成失败日志。
- 审计列表可以查看所有日志。
- 审计详情可以查看用户输入、检索片段、工具调用和最终输出。
- 日志中不保存 API Key。
- 可以根据日志解释一次 Agent 输出的依据。

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@@ -0,0 +1,215 @@
# Agent Core 模块需求文档
## 1. 模块定位
Agent Core 是系统的智能能力核心,负责根据场景配置完成 RAG 检索、工具调用、大模型调用和结构化输出。
该模块应保持独立于 Django View方便后续迁移为独立服务或接入 OpenAI Agents SDK、Dify 等外部编排引擎。
## 2. 模块目标
- 提供统一 Agent 执行入口。
- 根据场景配置组织 Prompt。
- 支持 RAG 检索。
- 支持工具注册与调用。
- 支持 OpenAI API 兼容模型调用。
- 支持结构化输出解析。
- 返回可审计的 AgentResult。
## 3. 职责边界
### 3.1 负责
- Agent 编排。
- 场景配置对象消费。
- RAG 入库和检索核心逻辑。
- 工具注册和工具执行。
- LLM Provider 适配。
- 输出结构化解析。
- 生成 AgentResult。
### 3.2 不负责
- 不渲染页面。
- 不直接处理 Django 表单。
- 不直接保存 Django Model。
- 不管理用户登录。
- 不负责 Docker 部署。
## 4. 子模块划分
```text
agent_core/
orchestrator.py
scenario_loader.py
llm_provider.py
tool_registry.py
structured_output.py
rag/
ingest.py
retriever.py
tools/
builtin_tools.py
schemas/
outputs.py
```
## 5. Orchestrator 需求
`orchestrator.py` 提供统一入口:
```text
run_agent(
scenario_config,
user_input,
options=None
) -> AgentResult
```
执行流程:
1. 读取场景配置。
2. 根据配置判断是否启用 RAG。
3. 检索相关知识片段。
4. 根据配置加载可用工具。
5. 构造系统提示词。
6. 调用大模型。
7. 执行必要的工具调用。
8. 解析结构化输出。
9. 返回 AgentResult。
V1 可以使用轻量 Orchestrator不强制引入完整 Agent SDK。
## 6. RAG 需求
### 6.1 入库
`rag/ingest.py` 负责:
- 接收文档文本。
- 文本切分。
- 生成 embedding。
- 写入 Chroma。
- 保存 metadata。
metadata 至少包含:
- `scenario_id`
- `source_file`
- `chunk_id`
- `created_at`
### 6.2 检索
`rag/retriever.py` 负责:
- 根据用户问题检索相关片段。
- 支持按 `scenario_id` 过滤。
- 返回 top_k 结果。
- 返回内容、来源和分数。
## 7. 工具系统需求
`tool_registry.py` 负责工具注册、查找和执行。
V1 内置工具:
| 工具名 | 说明 |
|---|---|
| `calculate_rate` | 计算通过率、缺陷率、占比等 |
| `query_demo_records` | 查询模拟业务数据 |
| `check_required_fields` | 检查必填项是否缺失 |
| `generate_action_items` | 生成行动项清单 |
工具执行结果需要统一格式:
```json
{
"tool_name": "calculate_rate",
"success": true,
"arguments": {},
"result": {},
"error": ""
}
```
## 8. LLM Provider 需求
`llm_provider.py` 负责模型调用。
V1 需要支持 OpenAI API 兼容接口:
- `LLM_API_KEY`
- `LLM_BASE_URL`
- `LLM_MODEL`
接口需要隐藏不同模型供应商差异,对 Orchestrator 暴露统一方法:
```text
generate(messages, response_format=None) -> LLMResponse
```
## 9. 结构化输出需求
`structured_output.py` 负责将模型输出转换为业务结构。
V1 输出类型:
- `general_answer`
- `document_review_report`
- `ticket_response`
- `quality_report`
- `risk_audit_report`
解析策略:
- 优先要求模型直接返回 JSON。
- JSON 解析成功则展示结构化结果。
- JSON 解析失败则保留原始输出,并返回解析错误。
## 10. AgentResult 需求
Agent Core 最终返回统一结果对象。
字段:
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| `answer` | 最终自然语言回答 |
| `structured_output` | 结构化输出 |
| `references` | RAG 引用片段 |
| `tool_calls` | 工具调用记录 |
| `raw_output` | 模型原始输出 |
| `model_name` | 模型名称 |
| `latency_ms` | 执行耗时 |
| `status` | `success` / `failed` |
| `error` | 错误信息 |
## 11. Adapter 扩展需求
V1 默认使用 `LightweightOrchestrator`
后续可扩展:
- OpenAI Agents SDK Adapter。
- Dify API Adapter。
- LangGraph Adapter。
Adapter 需要保持同样输入输出:
```text
run(scenario_config, user_input, options=None) -> AgentResult
```
## 12. 验收标准
- Chat 模块可以调用 Agent Core 获得统一 AgentResult。
- RAG 可以按场景检索知识片段。
- 工具调用结果可以记录并返回。
- 模型配置可以通过环境变量切换。
- 结构化输出解析失败时不会导致整个流程崩溃。
- Agent Core 不依赖 Django View。

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# Universal Agent Demo Framework V1 需求文档
## 1. 项目背景
本项目用于复试展示。复试题目暂时未知但大概率围绕企业生产、质量、客服、财务、SOP、文档审核、工单处理等场景。
项目目标不是提前猜中某一个具体业务题,而是先搭建一个通用 AI Agent Demo 底座。拿到复试题目后,可以通过修改场景配置、上传知识库、补充少量业务工具,快速生成一个可演示的业务 Agent 系统。
核心理念:
```text
业务 Agent = 场景配置 + 知识库 + 工具集 + 输出模板 + 审计日志 + 模型适配器
```
## 2. 项目目标
V1 版本目标是实现一个可运行、可演示、可快速改题的基础平台。
系统需要支持:
- 通过配置快速创建不同业务 Agent。
- 支持上传文档并构建 RAG 知识库。
- 支持根据场景调用内置业务工具。
- 支持结构化输出,方便展示报告、风险点、建议动作等结果。
- 支持审计日志,记录用户输入、检索内容、工具调用和模型输出。
- 支持 Docker 一键启动,降低复试现场环境风险。
- 支持快速替换大模型 API。
## 3. 非目标
V1 不追求完整企业级平台能力,以下内容暂不作为第一版重点:
- 复杂权限系统。
- 多租户管理。
- 完整工作流引擎。
- 复杂多 Agent 协作。
- 前后端分离架构。
- 深度集成 Dify。
- 生产级高并发优化。
- 完整在线文档协同编辑。
## 4. 技术方案
### 4.1 总体架构
V1 使用 Django 单体应用承载企业系统外壳Agent Core 作为独立 Python 模块承载智能编排能力。
```text
Django Monolith
|
|-- Web UI
| |-- 场景选择
| |-- Agent 对话
| |-- 文件上传
| |-- 结构化结果展示
| |-- 审计日志查看
|
|-- Django Admin
| |-- 场景配置管理
| |-- 上传文件管理
| |-- 审计日志管理
| |-- 示例业务数据管理
|
|-- Agent Core
| |-- 场景配置加载
| |-- RAG 检索
| |-- 工具注册与调用
| |-- 大模型适配
| |-- 结构化输出解析
|
|-- Storage
|-- SQLite
|-- Chroma
|-- Uploaded Files
```
### 4.2 技术栈
| 模块 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| Web 框架 | Django | 负责页面、模型、后台、文件上传和业务管理 |
| 页面渲染 | Django Templates + Bootstrap | 降低前端复杂度,快速完成 Demo |
| 数据库 | SQLite | V1 默认数据库,适合本地演示 |
| 向量库 | Chroma | 本地 RAG 知识库 |
| Agent Core | 自研轻量 Orchestrator | 保证可控、易讲解、易改题 |
| LLM 接入 | OpenAI API 兼容接口 | 方便切换 OpenAI、国产模型或本地代理 |
| 部署 | Docker + Docker Compose | 支持一键启动 |
## 5. 用户角色
V1 只设计一个主要用户角色:
### Demo 操作者
通常是复试时的展示者,负责选择场景、上传材料、输入问题、查看 Agent 输出和审计记录。
暂不区分管理员、业务人员、审核人员等复杂角色。
## 6. 核心使用流程
### 6.1 复试前准备流程
1. 启动系统。
2. 选择或复制一个已有场景模板。
3. 根据题目修改场景配置。
4. 上传题目相关文档。
5. 如有必要,补充一个业务工具函数。
6. 运行一次测试对话。
7. 使用审计日志确认 RAG、工具调用和输出链路正常。
### 6.2 复试演示流程
1. 打开系统首页。
2. 展示系统支持多个业务场景。
3. 选择当前题目对应的 Agent。
4. 上传或选择知识库文档。
5. 输入业务问题。
6. 展示 Agent 的结构化输出。
7. 展示引用来源、工具调用和审计日志。
8. 说明同一平台可通过配置切换到其他业务场景。
## 7. 场景模板
V1 预置 5 类通用场景模板,用于覆盖大多数复试题型。
| 模板 ID | 模板名称 | 适用题型 |
|---|---|---|
| knowledge_qa | 知识库问答助手 | SOP、制度、客服知识库、内部文档问答 |
| document_review | 文档审核助手 | 合同审核、制度审核、SOP 审核、材料合规检查 |
| ticket_assistant | 工单处理助手 | 客服工单、售后工单、运维工单 |
| quality_analysis | 质量异常分析助手 | 生产质量、缺陷分析、原因定位 |
| risk_audit | 风险审核助手 | 财务审核、采购审核、报销审核、合同风险 |
## 8. 场景配置需求
场景应通过 YAML 或 JSON 文件定义,避免把业务逻辑写死在代码中。
配置内容包括:
- 场景 ID。
- 场景名称。
- 场景描述。
- Agent 角色。
- Agent 任务目标。
- 系统提示词。
- 是否启用 RAG。
- RAG 检索参数。
- 可用工具列表。
- 输出模板类型。
- 审计策略。
示例:
```yaml
id: quality_analysis
name: 质量异常分析助手
description: 用于分析生产质量异常、检索 SOP、生成处理建议
agent:
role: 质量管理专家
goal: 根据用户问题、知识库和工具结果,输出可执行的质量分析报告
instructions:
- 回答必须基于知识库或工具结果
- 不确定时必须说明缺失信息
- 涉及质量风险时给出风险等级
rag:
enabled: true
collection: quality_docs
top_k: 5
tools:
- get_recent_defect_records
- calculate_defect_rate
output:
type: quality_report
audit:
enabled: true
log_retrieval: true
log_tool_calls: true
```
## 9. 功能需求
### 9.1 首页
首页需要展示系统定位和可用场景列表。
页面能力:
- 查看所有 Agent 场景。
- 进入某个场景的对话页。
- 查看最近审计日志入口。
- 查看文件上传入口。
### 9.2 场景选择
系统需要支持从预置模板中选择业务场景。
V1 可以先从配置文件读取场景,不要求在页面上完成复杂编辑。
最低要求:
- 展示场景名称。
- 展示场景描述。
- 展示场景适用题型。
- 点击后进入对应 Agent 对话页。
### 9.3 Agent 对话
Agent 对话页是核心演示页面。
页面需要包含:
- 当前场景名称。
- 用户输入框。
- 文件上下文选择。
- Agent 输出区域。
- 结构化结果展示区域。
- 引用片段展示区域。
- 工具调用展示区域。
Agent 执行流程:
1. 接收用户问题。
2. 加载当前场景配置。
3. 如果启用 RAG则检索相关知识片段。
4. 根据场景判断是否调用工具。
5. 调用大模型生成结果。
6. 解析为结构化输出。
7. 写入审计日志。
8. 返回页面展示。
### 9.4 文件上传
系统需要支持上传题目材料和知识库文档。
V1 支持的文件类型:
- TXT
- Markdown
- PDF
- DOCX 可作为后续增强
- XLSX 可作为后续增强
文件上传后需要保存:
- 原始文件名。
- 文件路径。
- 文件类型。
- 上传时间。
- 关联场景。
- 是否已入库。
### 9.5 RAG 知识库
系统需要支持将上传文档写入向量库,并在 Agent 对话时检索。
V1 RAG 流程:
1. 读取上传文件文本。
2. 按固定长度切分文本。
3. 生成 embedding。
4. 写入 Chroma collection。
5. 对话时根据用户问题检索 top_k 片段。
6. 将片段作为上下文传给 Agent。
7. 在结果中展示引用来源。
### 9.6 工具调用
系统需要提供一个工具注册机制。
V1 内置工具建议包括:
| 工具名 | 用途 |
|---|---|
| calculate_rate | 计算比例、缺陷率、通过率等指标 |
| query_demo_records | 查询模拟业务数据 |
| check_required_fields | 检查文档或表单必填项 |
| generate_action_items | 根据问题生成行动项 |
工具调用需要记录到审计日志中。
### 9.7 结构化输出
不同场景需要不同输出模板。
V1 至少支持以下输出类型:
#### 通用问答输出
- answer
- references
- confidence
#### 文档审核输出
- summary
- issues
- risk_level
- suggestions
- missing_items
- references
#### 工单处理输出
- reply
- category
- priority
- suggested_action
- need_human_review
#### 质量分析输出
- summary
- possible_causes
- evidence
- risk_level
- suggested_actions
- references
### 9.8 审计日志
系统需要记录每次 Agent 执行过程。
审计字段:
- 日志 ID。
- 场景 ID。
- 用户输入。
- 检索片段。
- 工具调用记录。
- 模型名称。
- 结构化输出。
- 原始输出。
- 执行耗时。
- 创建时间。
审计日志页面需要支持:
- 查看日志列表。
- 查看单条日志详情。
- 展示检索内容。
- 展示工具调用。
- 展示最终输出。
### 9.9 模型适配
系统需要通过统一接口调用大模型,避免模型 API 写死。
V1 模型适配器需要支持:
- 从环境变量读取 API Key。
- 从环境变量读取 Base URL。
- 从环境变量读取 Model Name。
- 支持 OpenAI API 兼容格式。
环境变量示例:
```env
LLM_API_KEY=your_api_key
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL=gpt-4.1-mini
```
## 10. Dify 集成策略
V1 不把 Dify 作为核心依赖。
原因:
- 复试现场需要最大程度保证可控。
- 自研 Agent Core 更方便解释架构设计。
- 题目未知时,直接依赖外部平台会增加部署和调试风险。
- Django + Agent Core 已能覆盖第一版演示需求。
系统预留 Agent Engine Adapter 概念,后续可接入 Dify、OpenAI Agents SDK 或其他企业 AI 平台。
V1 默认引擎:
```text
Lightweight Orchestrator
```
后续可扩展:
```text
Dify API Adapter
OpenAI Agents SDK Adapter
LangGraph Adapter
```
## 11. Docker 部署需求
系统需要支持 Docker Compose 一键启动。
基础命令:
```bash
docker compose up --build
```
V1 容器内容:
- Django Web 服务。
- SQLite 数据文件挂载。
- Chroma 数据目录挂载。
- 上传文件目录挂载。
V1 暂不强制引入 PostgreSQL。如果后续需要更正式的部署效果可以在 Docker Compose 中增加 PostgreSQL 服务。
## 12. 推荐项目结构
```text
universal-agent-demo/
manage.py
requirements.txt
Dockerfile
docker-compose.yml
.env.example
README.md
config/
settings.py
urls.py
wsgi.py
asgi.py
apps/
scenarios/
models.py
admin.py
services.py
chat/
views.py
urls.py
forms.py
documents/
models.py
views.py
services.py
audit/
models.py
admin.py
services.py
agent_core/
orchestrator.py
scenario_loader.py
llm_provider.py
tool_registry.py
structured_output.py
rag/
ingest.py
retriever.py
tools/
builtin_tools.py
schemas/
outputs.py
configs/
knowledge_qa.yaml
document_review.yaml
ticket_assistant.yaml
quality_analysis.yaml
risk_audit.yaml
data/
uploads/
chroma/
db.sqlite3
templates/
base.html
home.html
chat/index.html
documents/upload.html
audit/logs.html
static/
css/
js/
```
## 13. 模块需求文档
V1 按 6 个核心模块拆分,具体模块需求见:
| 模块 | 文档 |
|---|---|
| Config | `docs/modules/01_config_module_requirements.md` |
| Scenarios | `docs/modules/02_scenarios_module_requirements.md` |
| Documents | `docs/modules/03_documents_module_requirements.md` |
| Chat | `docs/modules/04_chat_module_requirements.md` |
| Audit | `docs/modules/05_audit_module_requirements.md` |
| Agent Core | `docs/modules/06_agent_core_module_requirements.md` |
模块总览见:
```text
docs/modules/00_module_requirements_index.md
```
## 14. V1 验收标准
V1 完成后,需要满足以下验收标准:
- 可以通过 Docker Compose 启动系统。
- 首页可以看到至少 5 个预置场景。
- 可以进入某个场景进行 Agent 对话。
- 可以上传 TXT 或 Markdown 文件。
- 可以将上传文件写入本地知识库。
- Agent 回答时可以使用知识库检索结果。
- 至少支持 2 个内置工具调用。
- Agent 输出可以以结构化方式展示。
- 每次对话都会生成审计日志。
- 审计日志中可以查看用户问题、检索内容、工具调用和最终输出。
- 可以通过环境变量切换大模型 API 地址和模型名。
## 15. 复试改题策略
拿到题目后,优先按以下步骤适配:
1. 判断题目属于哪类模板。
2. 复制最接近的 YAML 场景配置。
3. 修改 Agent 角色、任务目标和输出模板。
4. 上传题目给出的文档或样例数据。
5. 如果题目需要业务计算,则新增一个工具函数。
6. 用 2 到 3 个测试问题验证效果。
7. 演示时重点展示配置、知识库、工具调用、结构化输出和审计日志。
题型映射:
| 题目类型 | 优先模板 |
|---|---|
| SOP 问答 | knowledge_qa |
| 制度问答 | knowledge_qa |
| 文档审核 | document_review |
| 客服处理 | ticket_assistant |
| 质量异常分析 | quality_analysis |
| 财务审核 | risk_audit |
| 采购审核 | risk_audit |
| 合同风险分析 | document_review 或 risk_audit |
## 16. 后续迭代方向
V1 完成后,可以根据时间增加以下能力:
- 支持 DOCX 和 PDF 更完整解析。
- 支持 Excel 数据分析工具。
- 支持 Django Admin 中编辑场景配置。
- 支持流式输出。
- 支持 OpenAI Agents SDK Adapter。
- 支持 Dify API Adapter。
- 支持 PostgreSQL 部署模式。
- 支持简单登录认证。
- 支持演示数据一键初始化。