docs(design): 补全中文设计文档体系

This commit is contained in:
2026-05-29 23:02:54 +08:00
parent d4a236d0db
commit e24d9804ba
12 changed files with 1539 additions and 8 deletions

View File

@@ -0,0 +1,71 @@
# 模块详细设计文档索引
## 1. 设计文档说明
本目录存放 Universal Agent Demo Framework V1 的设计文档。需求文档回答“要做什么”,设计文档回答“怎么实现、边界在哪里、如何验证”。
文档命名统一使用中文编号,便于复试讲解和按顺序阅读。
## 2. 模块设计文档列表
| 顺序 | 文档 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | `0.设计文档索引.md` | 当前索引 |
| 1 | `1.智能体总体设计.md` | 智能核心总体链路、配置、输出和 Adapter |
| 2 | `2.功能流程设计.md` | 复试准备、演示、上传、入库、对话和审计流程 |
| 3 | `3.数据库设计.md` | Django 数据模型、字段、索引和初始化策略 |
| 4 | `4.页面与路由设计.md` | 页面结构、URL、跳转和异常状态 |
| 5 | `5.部署设计.md` | 本地、Docker、环境变量和持久化 |
模块详细设计位于 `模块设计/`
| 模块 | 文档 |
|---|---|
| 配置 | `模块设计/1.配置模块详细设计.md` |
| 场景 | `模块设计/2.场景模块详细设计.md` |
| 文档 | `模块设计/3.文档模块详细设计.md` |
| 对话 | `模块设计/4.对话模块详细设计.md` |
| 审计 | `模块设计/5.审计模块详细设计.md` |
| 智能核心 | `模块设计/6.智能核心模块详细设计.md` |
## 3. 模块依赖关系
```text
config
|-- apps.scenarios
|-- apps.documents
|-- apps.chat
|-- apps.audit
apps.scenarios
|-- reads configs/*.yaml
apps.documents
|-- depends on apps.scenarios
|-- calls agent_core.rag.ingest
apps.chat
|-- depends on apps.scenarios
|-- calls agent_core.orchestrator
|-- calls apps.audit.services
apps.audit
|-- stores AgentResult snapshots
agent_core
|-- consumes scenario config
|-- uses RAG, tools, LLM provider and structured output parser
```
## 4. 推荐阅读顺序
1. `docs/需求分析/1.V1总需求文档.md`
2. `docs/需求分析/2.模块需求索引.md`
3. `docs/设计文档/1.智能体总体设计.md`
4. `docs/设计文档/2.功能流程设计.md`
5. `docs/设计文档/3.数据库设计.md`
6. `docs/设计文档/4.页面与路由设计.md`
7. `docs/设计文档/5.部署设计.md`
8. `docs/设计文档/模块设计/*.md`
后续编码时,每个模块应先对照对应需求文档和详细设计,再实现模型、服务、视图和测试。

View File

@@ -1,4 +1,4 @@
# Agent 设计文档
# 智能体总体设计文档
## 1. 设计目标
@@ -50,7 +50,7 @@ V1 预置 5 类 Agent 场景:
## 4. 场景配置结构
场景配置建议使用 YAML。
场景配置使用 YAMLV1 以配置文件作为场景唯一事实来源,后台管理不作为场景配置入口
```yaml
id: quality_analysis
@@ -60,6 +60,7 @@ 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
system_prompt: ""
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
@@ -71,8 +72,8 @@ rag:
top_k: 5
tools:
- get_recent_defect_records
- calculate_defect_rate
- query_demo_records
- calculate_rate
output:
type: quality_report
@@ -122,7 +123,7 @@ RAG 在 V1 中负责给 Agent 提供题目材料和业务知识。
```text
用户问题
按 scenario_id 过滤
按 scenario_id 和可选 document_ids 过滤
向量检索 top_k
@@ -193,7 +194,7 @@ Agent Core 统一返回:
## 10. Adapter 策略
V1 默认使用自研轻量 Orchestrator。
V1 默认使用自研轻量 Orchestrator,通过 OpenAI 兼容接口接入 LLM 与 Embedding可自主选择 OpenAI、硅基流动等兼容服务
后续可以扩展:
@@ -204,8 +205,7 @@ V1 默认使用自研轻量 Orchestrator。
所有 Adapter 应保持统一接口:
```text
run(scenario_config, user_input, options=None) -> AgentResult
run_agent(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。

View File

@@ -0,0 +1,169 @@
# V1 功能设计文档
## 1. 功能设计目标
V1 的功能设计目标是让复试展示者在本地快速完成一个可讲解、可演示、可改题的 Agent Demo。系统不追求复杂平台能力而是优先保证以下闭环稳定
- 场景配置可选择。
- 文档可上传并入库。
- 用户可在场景下发起对话。
- Agent 可返回结构化结果、引用来源和工具调用记录。
- 每次成功或失败的对话都有审计记录。
- 本地和 Docker 均可启动。
## 2. 用户角色
V1 仅设计一个用户角色Demo 操作者。
该角色负责启动系统、选择场景、上传材料、触发入库、发起对话、查看输出和审计日志。系统不在 V1 中区分管理员、审核员、普通用户等权限角色。
## 3. 核心业务流程
```text
启动系统
查看 5 个预置场景
选择场景
上传题目材料
触发知识库入库
发起 Agent 对话
查看结构化输出、引用和工具调用
查看审计日志
```
任一环节失败时,页面应给出明确提示,并尽量保留用户已完成的上下文。
## 4. 场景选择流程
1. 首页调用 `apps.scenarios.services.list_scenarios()`
2. 服务从 `configs/` 读取 YAML 场景配置。
3. 校验必填字段、工具名称和输出类型。
4. 页面展示场景名称、描述、适用题型、启用状态。
5. 用户点击进入 `/chat/<scenario_id>/`
异常处理:
- 配置目录不存在:展示空状态和配置目录提示。
- 单个配置非法:不阻断其他配置,页面展示该配置错误。
- 场景不存在:跳转或渲染错误页,提示检查场景 ID。
## 5. 文件上传流程
1. 用户进入 `/documents/upload/`
2. 页面加载可用场景下拉框。
3. 用户选择场景并上传 `.txt``.md``.pdf``.docx` 文件。
4. Documents 模块校验文件类型和大小。
5. 保存文件到 `UPLOAD_ROOT/<scenario_id>/`
6. 写入 `UploadedDocument` 记录,状态为 `uploaded`
7. 返回文件列表页并展示上传结果。
V1 文件上传默认手动入库,避免上传大文件时页面阻塞过久。
## 6. 文档入库流程
1. 用户在文件列表点击“入库”。
2. Documents 模块读取文件并抽取文本。
3. 调用 `agent_core.rag.ingest.ingest_document()`
4. Agent Core 按固定长度切分文本。
5. 写入本地 Chroma collection。
6. 入库成功:更新状态为 `indexed`
7. 入库失败:更新状态为 `failed`,保存错误信息。
文本为空、文件丢失、向量库不可写都应进入失败状态,不能让页面报 500。
## 7. Agent 对话流程
```text
用户提交问题
Chat 表单校验
Scenarios 加载场景配置
Agent Core 执行 run_agent()
RAG 按场景和可选文档范围检索知识片段
工具系统执行可用工具
LLM Provider 生成结果
结构化输出解析
Audit 写入日志
Chat 页面展示结果
```
Chat 模块只负责请求处理和页面展示,不直接写 RAG、工具和模型调用细节。
## 8. RAG 检索流程
1. Orchestrator 读取场景配置中的 `rag.enabled``collection``top_k`
2. 若启用 RAG则调用 `agent_core.rag.retriever.retrieve()`
3. 检索必须按 `scenario_id` 过滤,避免跨场景污染。
4. 如果用户在对话页选择了文档,则同时按 `document_ids` 过滤;未选择时使用当前场景全部已入库文档。
5. 返回片段内容、来源文件、chunk ID、分数。
6. 片段进入 Prompt同时随 AgentResult 返回给页面和审计日志。
检索失败时AgentResult 应记录错误或警告;若业务允许,可继续使用非 RAG 上下文回答。
## 9. 工具调用流程
1. 场景配置声明可用工具名称。
2. Orchestrator 从 Tool Registry 查询工具。
3. 对不可用工具记录失败,不中断整个流程。
4. 内置工具按统一参数和返回结构执行。
5. 工具结果进入 Prompt 或结构化输出上下文。
6. 所有工具调用写入 AgentResult 和审计日志。
V1 先采用“配置声明 + Orchestrator 决策”的轻量策略,不实现复杂多轮工具调用协议。
## 10. 审计日志流程
1. Chat 模块在 Agent Core 返回后调用 `apps.audit.services.create_audit_log()`
2. 成功结果记录输入、输出、引用、工具调用、模型名和耗时。
3. 失败结果也记录场景、输入、错误信息和已产生的中间结果。
4. 日志中不得保存 `LLM_API_KEY`、环境变量完整内容或上传文件绝对敏感路径。
5. 审计列表展示摘要,详情页展示完整 JSON 片段。
## 11. 复试改题流程
1. 判断题目最接近的模板。
2. 复制 `configs/` 中相近 YAML。
3. 修改场景名称、角色、目标、指令和输出类型。
4. 上传题目文档并入库。
5. 如题目需要计算或查询,新增一个内置工具并在场景中声明。
6. 用 2 到 3 个问题验证输出和审计链路。
7. 演示时重点展示配置、知识库、工具调用、结构化结果和审计日志。
## 12. 异常处理流程
| 异常 | 处理方式 |
|---|---|
| 场景配置缺失 | 页面展示错误,保留返回首页入口 |
| 场景字段非法 | 标记非法配置,不影响其他场景 |
| 上传文件类型不支持 | 表单错误提示 |
| 文件读取失败 | 文档状态改为 `failed` |
| RAG 入库失败 | 记录错误信息并允许重试 |
| LLM 配置缺失 | AgentResult 返回失败,审计日志记录失败 |
| 工具调用失败 | 记录工具失败,流程尽量继续 |
| 结构化解析失败 | 展示原始输出并记录解析错误 |
## 13. V1 功能验收标准
- 首页可以展示 5 个预置场景。
- 场景配置来自 YAML 文件。
- 可以上传 `.txt``.md``.pdf``.docx` 文件。
- 文件可触发入库,并显示 `uploaded``indexed``failed` 状态。
- 可以进入任一场景对话页并提交问题。
- AgentResult 至少包含回答、结构化输出、引用、工具调用、耗时和状态。
- 成功和失败对话都能生成审计日志。
- 审计详情可以解释一次 Agent 输出的输入、依据和过程。
- 本地启动和 Docker 启动路径清晰可执行。

View File

@@ -0,0 +1,144 @@
# V1 数据库设计文档
## 1. 数据库设计目标
V1 数据库设计优先服务本地演示、讲解清晰和快速改题。数据模型只覆盖文件、对话、审计和简单示例业务数据,不引入复杂权限、多租户或工作流状态机。
## 2. 数据库选型
默认使用 SQLite数据库文件位于 `data/db.sqlite3`。SQLite 适合复试现场单机运行,便于 Docker 挂载和备份。
后续如需多人协作或更正式部署,可通过 Django settings 切换到 PostgreSQL但 V1 不强制实现。
## 3. 表结构总览
| 表 | Django Model | 模块 | 说明 |
|---|---|---|---|
| uploaded_document | `UploadedDocument` | Documents | 上传文件元数据和入库状态 |
| agent_audit_log | `AgentAuditLog` | Audit | Agent 执行审计快照 |
| demo_business_record | `DemoBusinessRecord` | Agent Core / Tools | 内置工具可查询的模拟业务数据 |
| chat_session | `ChatSession` | Chat | 可选,对话会话 |
| chat_message | `ChatMessage` | Chat | 可选,对话消息 |
## 4. UploadedDocument 表设计
| 字段 | 类型 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|
| id | BigAutoField | PK | 主键 |
| scenario_id | CharField(100) | indexed | 关联场景 ID |
| original_name | CharField(255) | required | 原始文件名 |
| file | FileField | required | 文件相对路径 |
| file_type | CharField(20) | required | `txt``md``pdf``docx` 等 |
| size | PositiveIntegerField | default 0 | 字节数 |
| status | CharField(20) | indexed | `uploaded``indexed``failed` |
| error_message | TextField | blank | 入库失败原因 |
| created_at | DateTimeField | auto_now_add | 上传时间 |
| updated_at | DateTimeField | auto_now | 更新时间 |
状态流转:
```text
uploaded -> indexed
uploaded -> failed
failed -> indexed
failed -> failed
```
重新入库时应按文档维度覆盖或清理旧 chunk避免同一文件重复出现在向量检索结果中。文档选择范围由 Chat 表单本次提交的 `document_ids` 传入 Agent CoreV1 不需要为该选择单独建表。
## 5. AgentAuditLog 表设计
| 字段 | 类型 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|
| id | BigAutoField | PK | 主键 |
| scenario_id | CharField(100) | indexed | 场景 ID |
| scenario_name | CharField(200) | blank | 场景名称快照 |
| user_input | TextField | required | 用户输入 |
| retrieved_chunks | JSONField | default list | RAG 引用片段 |
| tool_calls | JSONField | default list | 工具调用记录 |
| structured_output | JSONField | default dict | 结构化输出 |
| final_answer | TextField | blank | 最终回答 |
| raw_output | TextField | blank | 模型原始输出 |
| model_name | CharField(100) | blank | 模型名称 |
| latency_ms | PositiveIntegerField | default 0 | 执行耗时 |
| status | CharField(20) | indexed | `success``failed` |
| error_message | TextField | blank | 错误信息 |
| created_at | DateTimeField | auto_now_add, indexed | 创建时间 |
审计日志保存的是执行快照,不依赖场景配置后续是否被修改。
## 6. DemoBusinessRecord 表设计
| 字段 | 类型 | 约束 | 说明 |
|---|---|---|---|
| id | BigAutoField | PK | 主键 |
| scenario_id | CharField(100) | indexed | 适用场景 |
| record_type | CharField(100) | indexed | 记录类型,如 defect、ticket、invoice |
| title | CharField(255) | required | 标题 |
| payload | JSONField | default dict | 模拟业务数据 |
| created_at | DateTimeField | auto_now_add | 创建时间 |
该表为 V1 必需表,用于 `query_demo_records` 工具避免工具只能返回硬编码数据。Django Admin 可以管理该表的数据,场景 YAML 仍不在 Admin 中编辑。
## 7. ChatSession 表设计
V1 可先不实现会话持久化。如果实现,字段建议如下:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | BigAutoField | 主键 |
| scenario_id | CharField(100) | 场景 ID |
| title | CharField(255) | 会话标题 |
| created_at | DateTimeField | 创建时间 |
| updated_at | DateTimeField | 更新时间 |
## 8. ChatMessage 表设计
V1 可通过审计日志满足演示追踪,不强制实现消息表。如果实现,字段建议如下:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | BigAutoField | 主键 |
| session | ForeignKey(ChatSession) | 所属会话 |
| role | CharField(20) | `user``assistant``system` |
| content | TextField | 消息内容 |
| audit_log | ForeignKey(AgentAuditLog, null=True) | 关联审计 |
| created_at | DateTimeField | 创建时间 |
## 9. 表关系设计
```text
Scenario YAML
|-- scenario_id
|-- UploadedDocument.scenario_id
|-- AgentAuditLog.scenario_id
|-- DemoBusinessRecord.scenario_id
|-- ChatSession.scenario_id
ChatSession 1 -- N ChatMessage
ChatMessage 0/1 -- 1 AgentAuditLog
```
场景配置 V1 存在 YAML 中,不建 `Scenario` 数据表。这样更方便复试现场复制和修改配置文件。
## 10. 索引设计
- `UploadedDocument(scenario_id, status)`:用于按场景查看文件和入库状态。
- `AgentAuditLog(scenario_id, created_at)`:用于按场景查看最近日志。
- `AgentAuditLog(status, created_at)`:用于排查失败日志。
- `DemoBusinessRecord(scenario_id, record_type)`:用于工具查询模拟数据。
## 11. 数据初始化策略
- 场景初始化:读取 `configs/*.yaml`,不写数据库。
- 示例业务数据:可提供 Django management command 初始化 `DemoBusinessRecord`
- 超级用户本地演示可手动创建Docker 可通过说明引导创建。
- 上传文件和 Chroma 数据:存放在 `data/` 下,通过 Docker volume 持久化。
## 12. 后续扩展方向
- 增加 `Scenario` 表,实现后台编辑场景。
- 增加 `ToolCallLog` 独立表,用于复杂工具审计。
- 使用 PostgreSQL JSONB 优化 JSON 查询。
- 增加用户和权限模型。
- 增加文档 chunk 元数据表,便于从数据库追踪向量库内容。

View File

@@ -0,0 +1,179 @@
# V1 页面与路由设计文档
## 1. 页面设计目标
V1 页面使用 Django Templates优先保证清晰、稳定、可讲解。页面应围绕复试演示的主路径组织选择场景、上传文档、入库、对话、查看审计。
## 2. 页面列表
| 页面 | 路径 | 模块 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 首页/场景列表 | `/` | Scenarios | 展示 5 个预置场景 |
| Agent 对话页 | `/chat/<scenario_id>/` | Chat | 提交问题并展示结果 |
| 文件列表页 | `/documents/` | Documents | 查看上传文件和入库状态 |
| 文件上传页 | `/documents/upload/` | Documents | 上传题目材料 |
| 文档入库动作 | `/documents/<id>/index/` | Documents | POST 触发入库 |
| 审计日志列表 | `/audit/` | Audit | 查看对话记录 |
| 审计日志详情 | `/audit/<log_id>/` | Audit | 查看单次执行详情 |
| Django Admin | `/admin/` | Config | 后台管理 |
## 3. 路由总览
```text
config.urls
|-- "" -> apps.scenarios.urls
|-- "chat/" -> apps.chat.urls
|-- "documents/" -> apps.documents.urls
|-- "audit/" -> apps.audit.urls
|-- "admin/" -> django.contrib.admin
```
各模块只暴露自己的 URL避免把业务路由集中写在 `config.urls` 中。
## 4. 首页与场景列表页
路径:`/`
展示内容:
- 系统名称和简短定位。
- 5 个场景卡片或列表。
- 场景名称、描述、适用题型、启用状态。
- “进入对话”按钮。
- 文件管理和审计日志入口。
错误状态:
- 没有可用场景:展示配置目录提示。
- 配置读取失败:展示失败原因和文件名。
## 5. Agent 对话页
路径:`/chat/<scenario_id>/`
页面区域:
- 场景摘要名称、角色、目标、RAG 状态、工具列表。
- 文档范围:当前场景下状态为 `indexed` 的文档多选框;未选择时默认使用全部已入库文档。
- 输入区:一个 textarea 和提交按钮。
- 结果区:自然语言回答和结构化输出。
- 引用区source、chunk_id、score、content。
- 工具区tool_name、success、arguments、result、error。
- 审计入口:当前对话生成日志后展示详情链接。
POST 成功后仍渲染同一页面,保留用户问题和 AgentResult。
## 6. 文件上传页
路径:`/documents/upload/`
页面元素:
- 场景选择下拉框。
- 文件选择控件。
- 支持类型提示。
- 上传按钮。
- 错误或成功提示。
表单接受 `.txt``.md``.pdf``.docx`。PDF 仅要求纯文本抽取DOCX 仅要求段落和普通文本抽取。
## 7. 文件列表页
路径:`/documents/`
展示字段:
- 原始文件名。
- 所属场景。
- 文件类型。
- 文件大小。
- 入库状态。
- 上传时间。
- 入库按钮。
- 失败原因。
状态为 `indexed` 时可以显示“重新入库”,重新入库需要覆盖或清理该文档旧 chunk。
## 8. 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。
默认按 `created_at desc` 排序。
## 9. 审计日志详情页
路径:`/audit/<log_id>/`
展示内容:
- 场景信息。
- 用户输入。
- 最终回答。
- 结构化输出 JSON。
- RAG 引用列表。
- 工具调用列表。
- 模型名称和耗时。
- 错误信息。
JSON 内容可以先用 `<pre>` 展示,优先保证可读。
## 10. Django Admin 页面
Admin 注册:
- `UploadedDocument`
- `AgentAuditLog`
- `DemoBusinessRecord`
V1 不要求在 Admin 中编辑 YAML 场景,场景仍以配置文件为准。
## 11. 页面跳转关系
```text
首页
|-- 进入对话页
|-- 文件列表页
|-- 审计日志列表页
文件列表页
|-- 文件上传页
|-- 触发入库后回到文件列表页
对话页
|-- 提交后留在当前对话页
|-- 查看当前审计详情
审计列表页
|-- 审计详情页
```
## 12. 页面异常状态
| 页面 | 异常 | 展示方式 |
|---|---|---|
| 首页 | 场景配置为空 | 空状态和配置目录说明 |
| 对话页 | 场景不存在 | 明确提示并提供返回首页 |
| 对话页 | Agent 执行失败 | 展示错误、保留输入、写入失败审计 |
| 上传页 | 文件类型错误 | 表单错误 |
| 文件列表 | 入库失败 | 状态为 failed 并显示原因 |
| 审计详情 | 日志不存在 | 404 或友好错误页 |
## 13. V1 页面验收标准
- 主要页面可通过浏览器访问。
- 页面之间跳转路径完整。
- POST 表单使用 CSRF 保护。
- 所有用户可见错误都有中文提示。
- Agent 对话结果可以同时看到回答、引用、工具和审计入口。
- 页面不依赖 React/Vue。

View File

@@ -0,0 +1,103 @@
# V1 部署设计文档
## 1. 部署设计目标
V1 部署目标是降低复试现场环境风险。系统应支持本地 Python 方式启动,也支持 Docker Compose 一键启动。默认不依赖外部数据库、Redis 或任务队列。
## 2. 本地运行方式
建议命令:
```bash
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python manage.py migrate
python manage.py runserver
```
本地运行使用 SQLite、`data/uploads``data/chroma`
## 3. Docker 运行方式
建议命令:
```bash
docker compose up --build
```
V1 Docker Compose 只需要一个 Django Web 服务。Chroma 使用本地持久化目录,不额外启动独立服务。
## 4. 环境变量设计
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| `DJANGO_SECRET_KEY` | `dev-secret-key` | 开发密钥 |
| `DJANGO_DEBUG` | `true` | 是否开启调试 |
| `DJANGO_ALLOWED_HOSTS` | `*` | 允许主机 |
| `LLM_API_KEY` | 空 | 大模型 API Key |
| `LLM_BASE_URL` | `https://api.openai.com/v1` | OpenAI 兼容接口地址,可接入 OpenAI、硅基流动等兼容服务 |
| `LLM_MODEL` | `gpt-4.1-mini` | 默认模型 |
| `EMBEDDING_API_KEY` | 空 | Embedding API Key为空时可复用 `LLM_API_KEY` |
| `EMBEDDING_BASE_URL` | 空 | Embedding OpenAI 兼容接口地址;为空时可复用 `LLM_BASE_URL` |
| `EMBEDDING_MODEL` | `text-embedding-3-small` | 默认 Embedding 模型 |
| `SCENARIO_CONFIG_DIR` | `configs` | 场景配置目录 |
| `UPLOAD_ROOT` | `data/uploads` | 上传目录 |
| `CHROMA_PATH` | `data/chroma` | 向量库目录 |
`.env.example` 应提供这些变量的样例,不写真实密钥。
## 5. 目录挂载设计
Docker 需要持久化以下目录:
```text
./data/db.sqlite3
./data/uploads
./data/chroma
./configs
```
`configs` 挂载后可以在不重建镜像的情况下修改场景配置。
## 6. SQLite 数据持久化
SQLite 文件放在 `data/db.sqlite3`。Docker 中应将 `data/` 作为 volume 挂载,避免容器重建后数据丢失。
## 7. Chroma 数据持久化
Chroma 数据放在 `data/chroma`。RAG 入库后,重启容器不应丢失向量数据。
## 8. 上传文件持久化
上传文件放在 `data/uploads/<scenario_id>/`。数据库只保存相对路径或 Django FileField 路径。
## 9. 启动命令设计
Docker 容器启动时建议执行:
```bash
python manage.py migrate
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
```
V1 可以先用开发服务器满足演示。后续正式部署可切换到 Gunicorn。
## 10. 常见部署问题
| 问题 | 处理 |
|---|---|
| 端口 8000 被占用 | 修改 compose 端口映射 |
| API Key 缺失 | 页面提示 LLM 或 Embedding 配置缺失 |
| Chroma 目录无权限 | 检查 `data/chroma` 挂载权限 |
| 上传目录不存在 | settings 或启动脚本创建目录 |
| 场景配置读取失败 | 检查 `configs/*.yaml` 格式 |
| Docker 构建慢 | 提前构建镜像或使用本地 Python 方式演示 |
## 11. 后续部署扩展
- 使用 Gunicorn + WhiteNoise。
- 增加 PostgreSQL 服务。
- 增加 Redis 和 Celery 做异步入库。
- 增加 Nginx 反向代理。
- 增加健康检查接口。

View File

@@ -0,0 +1,106 @@
# 配置模块详细设计
## 1. 模块目标
Config 模块负责 Django 项目的启动配置和总装配。它不承载业务逻辑,只为其他模块提供稳定运行环境。
目标:
- 项目本地和 Docker 均可启动。
- 环境变量可覆盖关键配置。
- App、模板、静态资源、上传文件和数据库路径统一配置。
- URL 总入口清晰,模块路由各自维护。
## 2. 职责边界
负责:
- `settings.py``urls.py``wsgi.py``asgi.py`
- 环境变量读取和默认值。
- SQLite、静态文件、媒体文件、Chroma、场景配置目录。
- Django Admin 和模块 URL 装配。
不负责:
- 不读取场景 YAML 业务内容。
- 不调用 Agent Core。
- 不处理上传文件文本抽取。
- 不写审计日志。
## 3. 配置项设计
| 配置 | Django setting | 默认值 |
|---|---|---|
| `DJANGO_SECRET_KEY` | `SECRET_KEY` | `dev-secret-key` |
| `DJANGO_DEBUG` | `DEBUG` | `true` |
| `DJANGO_ALLOWED_HOSTS` | `ALLOWED_HOSTS` | `["*"]` |
| `UPLOAD_ROOT` | `MEDIA_ROOT` | `BASE_DIR / "data" / "uploads"` |
| `SCENARIO_CONFIG_DIR` | `SCENARIO_CONFIG_DIR` | `BASE_DIR / "configs"` |
| `CHROMA_PATH` | `CHROMA_PATH` | `BASE_DIR / "data" / "chroma"` |
| `LLM_API_KEY` | `LLM_API_KEY` | 空 |
| `LLM_BASE_URL` | `LLM_BASE_URL` | `https://api.openai.com/v1` |
| `LLM_MODEL` | `LLM_MODEL` | `gpt-4.1-mini` |
| `EMBEDDING_API_KEY` | `EMBEDDING_API_KEY` | 空,默认可复用 `LLM_API_KEY` |
| `EMBEDDING_BASE_URL` | `EMBEDDING_BASE_URL` | 空,默认可复用 `LLM_BASE_URL` |
| `EMBEDDING_MODEL` | `EMBEDDING_MODEL` | `text-embedding-3-small` |
## 4. 目录路径设计
启动前或初始化时应确保:
```text
data/
uploads/
chroma/
configs/
static/
templates/
```
V1 可以在 `settings.py` 中定义路径,在 management command 或启动脚本中创建目录。生产代码不应在每次请求中反复创建目录。
## 5. URL 总路由设计
`config.urls`
```python
urlpatterns = [
path("admin/", admin.site.urls),
path("", include("apps.scenarios.urls")),
path("chat/", include("apps.chat.urls")),
path("documents/", include("apps.documents.urls")),
path("audit/", include("apps.audit.urls")),
]
```
开发模式下追加 `static(settings.MEDIA_URL, document_root=settings.MEDIA_ROOT)`,用于访问上传文件。
## 6. 静态资源与上传文件设计
- `STATIC_URL = "static/"`
- `STATICFILES_DIRS = [BASE_DIR / "static"]`
- `MEDIA_URL = "media/"`
- `MEDIA_ROOT = UPLOAD_ROOT`
上传文件路径由 Documents 模块按场景组织Config 只提供根目录。
## 7. 环境变量读取设计
V1 可使用标准库 `os.environ.get()`,不强制引入复杂配置库。
布尔值规则:
```text
"1", "true", "yes", "on" -> True
其他 -> False
```
`DJANGO_ALLOWED_HOSTS` 使用逗号分隔,空值时默认 `["*"]`
## 8. 验收标准
- `python manage.py check` 通过。
- `python manage.py migrate` 可执行。
- `/``/admin/` 路由可访问。
- `MEDIA_ROOT``CHROMA_PATH``SCENARIO_CONFIG_DIR` 在 settings 中可被其他模块引用。
- LLM 与 Embedding 配置只从 settings 或环境变量读取,不散落在业务代码中。

View File

@@ -0,0 +1,134 @@
# 场景模块详细设计
## 1. 模块目标
Scenarios 模块是业务 Agent 的入口,负责读取和展示场景配置,并向 Chat、Documents、Agent Core 提供场景上下文。
## 2. 职责边界
负责:
-`configs/*.yaml` 读取场景。
- 校验场景必填字段。
- 展示场景列表和场景摘要。
- 提供 `list_scenarios()``get_scenario()` 等服务。
不负责:
- 不执行 Agent。
- 不做 RAG 检索。
- 不调用工具和大模型。
- 不保存审计日志。
## 3. 场景配置结构
必填结构:
```yaml
id: knowledge_qa
name: 知识库问答助手
description: 用于 SOP、制度和内部知识库问答
applicable_questions:
- SOP 问答
- 制度问答
agent:
role: 知识库问答专家
goal: 基于知识库回答用户问题
system_prompt: ""
instructions:
- 回答必须基于检索内容
rag:
enabled: true
collection: knowledge_qa
top_k: 5
tools:
- generate_action_items
output:
type: general_answer
audit:
enabled: true
```
`agent.system_prompt` 为可选字段。配置了非空值时Agent Core 优先使用该字段作为系统提示词;为空或缺失时,由 `role``goal``instructions` 组合生成系统提示词。
`applicable_questions` 作为页面展示字段,若缺失可显示为空列表。
## 4. 场景加载流程
1. 读取 `settings.SCENARIO_CONFIG_DIR`
2. 遍历 `.yaml``.yml` 文件。
3. 使用 YAML parser 转为 dict。
4. 调用 `validate_scenario()`
5. 转换为 `ScenarioConfig` dataclass 或普通 dict。
6. 按文件名或配置顺序返回。
为了便于复试修改V1 不需要强缓存;若加缓存,应提供清理方式或在 DEBUG 下禁用缓存。
## 5. 场景校验规则
必填字段:
- `id`
- `name`
- `description`
- `agent.role`
- `agent.goal`
- `agent.instructions`
- `rag.enabled`
- `tools`
- `output.type`
- `audit.enabled`
校验失败时返回包含文件名、字段路径、错误原因的结果。列表页可以跳过非法场景并展示错误摘要。
## 6. 页面设计
首页路径:`/`
展示:
- 场景名称。
- 场景描述。
- 适用题型。
- RAG 是否启用。
- 工具数量。
- 进入对话按钮。
可选详情页:`/scenarios/<scenario_id>/`。V1 可以把详情合并到 Chat 页面。
## 7. 服务函数设计
```python
def list_scenarios() -> list[ScenarioConfig]:
"""读取配置目录中的合法场景,非法场景以错误摘要返回给页面。"""
def get_scenario(scenario_id: str) -> ScenarioConfig:
"""按场景 ID 返回完整配置,找不到时抛出 ScenarioNotFound。"""
def validate_scenario(config: dict) -> ValidationResult:
"""校验必填字段、字段类型、工具名称和输出类型。"""
```
`get_scenario()` 找不到时抛出业务异常,例如 `ScenarioNotFound`,由 View 转成中文错误提示。
## 8. 异常处理
| 异常 | 处理 |
|---|---|
| 配置目录不存在 | 返回空列表和错误提示 |
| YAML 语法错误 | 标记该文件无效 |
| ID 重复 | 保留第一个,报告重复错误 |
| 必填字段缺失 | 标记该场景无效 |
| 工具不存在 | 场景仍可展示,但 Chat 执行时记录工具错误 |
## 9. 验收标准
- 首页至少展示 5 个场景。
- 场景配置来自 `configs/` 文件。
- 非法配置有明确错误,不导致首页 500。
- Chat 可通过 `scenario_id` 获取完整配置。

View File

@@ -0,0 +1,127 @@
# 文档模块详细设计
## 1. 模块目标
Documents 模块让用户把复试题材料快速变成 Agent 可检索的知识库。V1 必须支持 `.txt``.md``.pdf``.docx`,保证常见复试材料可以进入 RAG。
## 2. 职责边界
负责:
- 文件上传表单和页面。
- 文件保存与元数据记录。
- 读取文本内容。
- 调用 Agent Core RAG 入库。
- 更新入库状态。
不负责:
- 不实现向量检索算法。
- 不生成模型回答。
- 不直接写审计日志。
## 3. 数据模型设计
模型:`UploadedDocument`
字段见 `docs/设计文档/3.数据库设计.md`
常量:
```python
STATUS_UPLOADED = "uploaded"
STATUS_INDEXED = "indexed"
STATUS_FAILED = "failed"
SUPPORTED_EXTENSIONS = {".txt", ".md", ".pdf", ".docx"}
```
文件保存路径建议:
```text
uploads/<scenario_id>/<YYYYMMDD>/<uuid>_<original_name>
```
## 4. 文件上传流程
1. GET `/documents/upload/` 渲染上传表单。
2. POST 校验 `scenario_id` 和文件。
3. 调用 Scenarios 服务确认场景存在。
4. 校验扩展名和文件大小。
5. 保存文件。
6. 创建 `UploadedDocument(status="uploaded")`
7. 跳转文件列表页并展示成功提示。
## 5. 文本抽取流程
抽取函数:
```python
def extract_text(document: UploadedDocument) -> str:
"""按文件类型抽取可入库纯文本,失败时抛出可展示的业务异常。"""
```
规则:
- `.txt`:优先 UTF-8失败时尝试系统默认编码。
- `.md`UTF-8 读取,保留标题、列表和正文。
- `.pdf`:抽取纯文本,不要求 OCR、表格还原和复杂版式理解。
- `.docx`:抽取段落、标题和普通表格文本,不要求完整保留 Word 样式。
- 空文本视为失败。
- 文件不存在视为失败。
XLSX 暂不作为 V1 必须项,可作为后续结构化业务数据导入能力。
## 6. RAG 入库触发流程
POST `/documents/<id>/index/`
1. 获取 `UploadedDocument`
2. 调用 `extract_text()`
3. 调用 `agent_core.rag.ingest.ingest_document()`,传入 `document_id``scenario_id`、文件名和抽取文本。
4. 成功后更新 `status="indexed"`,清空 `error_message`
5. 失败后更新 `status="failed"`,写入 `error_message`
6. 重定向回文件列表页。
入库动作必须使用 POST避免 GET 触发写操作。
已入库或失败文档允许重新入库。重新入库前需要按 `document_id` 清理或覆盖旧 chunk避免重复检索。
## 7. 页面设计
文件列表页展示:
- 文件名。
- 场景 ID。
- 文件类型。
- 文件大小。
- 状态。
- 上传时间。
- 入库按钮。
- 错误信息。
上传页展示:
- 场景下拉框。
- 文件控件。
- 支持类型提示。
- 表单错误。
## 8. 异常处理
| 异常 | 处理 |
|---|---|
| 场景不存在 | 表单错误 |
| 文件为空 | 表单错误 |
| 扩展名不支持 | 表单错误 |
| 文件保存失败 | 页面提示失败 |
| 文本为空 | 状态 failed |
| RAG 入库失败 | 状态 failed 并保存原因 |
## 9. 验收标准
- 可以上传 `.txt``.md``.pdf``.docx`
- 文件列表可看到记录。
- 文件可按场景关联。
- 入库成功状态变为 `indexed`
- 入库失败状态变为 `failed` 且可查看原因。
- 入库失败或已入库文档可重新入库。

View File

@@ -0,0 +1,118 @@
# 对话模块详细设计
## 1. 模块目标
Chat 模块负责复试演示中的主交互:用户选择场景后提交问题,系统展示 Agent 输出、引用、工具调用和审计入口。
## 2. 职责边界
负责:
- 对话页 GET/POST。
- 用户输入表单校验。
- 获取场景配置。
- 调用 Agent Core。
- 调用 Audit 服务写日志。
- 渲染 AgentResult。
不负责:
- 不直接读取 YAML。
- 不直接调用 LLM。
- 不直接执行 RAG 和工具。
- 不实现复杂多轮会话状态。
## 3. 页面设计
路径:`/chat/<scenario_id>/`
GET
- 加载场景配置。
- 展示场景摘要。
- 加载当前场景下状态为 `indexed` 的文档列表。
- 展示空表单。
POST
- 校验输入。
- 执行 Agent。
- 写审计。
- 展示结果和审计链接。
## 4. 表单设计
字段:
| 字段 | 类型 | 规则 |
|---|---|---|
| `message` | textarea | 必填,最大 4000 字 |
| `document_ids` | 多选 | 可选,只能选择当前场景下已入库文档 |
错误提示:
- 空输入:`请输入要咨询的问题。`
- 超长输入:`问题过长,请控制在 4000 字以内。`
- 文档不属于当前场景或未入库:`请选择当前场景下已入库的文档。`
## 5. Agent Core 调用流程
```python
scenario = get_scenario(scenario_id)
result = run_agent(
scenario_config=scenario,
user_input=form.cleaned_data["message"],
options={"document_ids": form.cleaned_data.get("document_ids", [])}
)
```
Chat 只依赖 Agent Core 的统一返回对象,不关心内部是否使用 RAG、工具或真实模型。
未选择文档时,`document_ids` 传空列表或不传,由 Agent Core 默认使用当前场景全部已入库文档。
## 6. 结果展示设计
优先级:
1. 如果 `structured_output` 不为空,展示结构化 JSON 或字段化结果。
2. 展示 `answer`
3. 展示 `references`
4. 展示 `tool_calls`
5. 展示 `latency_ms``model_name``status`
6. 如果有 `error`,展示中文错误提示。
结构化解析失败时,页面仍展示 `raw_output``answer`
## 7. 审计日志写入流程
Agent Core 返回后调用:
```python
audit_log = create_audit_log(
scenario_id=scenario.id,
scenario_name=scenario.name,
user_input=message,
agent_result=result,
)
```
如果 Agent Core 抛异常Chat 应构造失败结果并继续写失败审计。
## 8. 异常处理
| 异常 | 处理 |
|---|---|
| 场景不存在 | 显示错误并返回首页入口 |
| 表单无效 | 留在页面并显示表单错误 |
| Agent Core 抛异常 | 构造 failed AgentResult写审计 |
| 审计写入失败 | 页面提示审计失败,但展示 Agent 输出 |
| LLM 配置缺失 | 展示模型配置缺失 |
## 9. 验收标准
- 从首页可进入对话页。
- 可提交问题并渲染 AgentResult。
- 可选择本次对话使用的文档范围;未选择时默认使用当前场景全部已入库文档。
- 失败时有中文提示。
- 成功和失败都尽量写入审计。
- View 中没有 RAG、工具、LLM 的细节实现。

View File

@@ -0,0 +1,121 @@
# 审计模块详细设计
## 1. 模块目标
Audit 模块记录 Agent 执行过程,使演示者能够解释一次输出的来源、工具调用和模型结果。它是系统从“普通问答页面”变成“可追踪业务 Agent”的关键。
## 2. 职责边界
负责:
- `AgentAuditLog` 模型。
- 审计写入服务。
- 审计列表页。
- 审计详情页。
- 敏感信息过滤。
不负责:
- 不执行 Agent。
- 不执行 RAG。
- 不执行工具。
- 不调用模型。
## 3. 数据模型设计
模型:`AgentAuditLog`
字段见 `docs/设计文档/3.数据库设计.md`
JSON 字段默认值必须使用函数,例如 `default=list``default=dict`,避免多实例共享同一对象。
## 4. 日志写入流程
服务函数:
```python
def create_audit_log(
scenario_id: str,
scenario_name: str,
user_input: str,
agent_result: AgentResult,
) -> AgentAuditLog:
"""将 AgentResult 映射为 AgentAuditLog并在保存前做敏感信息脱敏。"""
```
写入映射:
- `agent_result.references` -> `retrieved_chunks`
- `agent_result.tool_calls` -> `tool_calls`
- `agent_result.structured_output` -> `structured_output`
- `agent_result.answer` -> `final_answer`
- `agent_result.raw_output` -> `raw_output`
- `agent_result.model_name` -> `model_name`
- `agent_result.latency_ms` -> `latency_ms`
- `agent_result.status` -> `status`
- `agent_result.error` -> `error_message`
## 5. 日志列表页设计
路径:`/audit/`
查询:
- 默认按创建时间倒序。
- V1 可不做分页,若日志较多再加 Django Paginator。
展示:
- ID。
- 场景名称。
- 用户输入前 80 字。
- 状态。
- 模型名。
- 耗时。
- 创建时间。
- 详情链接。
## 6. 日志详情页设计
路径:`/audit/<log_id>/`
展示:
- 基础信息。
- 用户输入。
- 最终回答。
- 结构化输出。
- RAG 检索片段。
- 工具调用。
- 原始输出。
- 错误信息。
JSON 可用格式化后的 `<pre>` 展示。
## 7. 敏感信息处理
不得保存:
- `LLM_API_KEY`
- 完整环境变量 dump
- 用户机器上的敏感绝对路径
- Docker secret 或 token
如错误信息来自异常对象,应在保存前做简单脱敏,至少替换 API Key 值。
## 8. 异常处理
| 异常 | 处理 |
|---|---|
| AgentResult 字段缺失 | 使用默认空值 |
| JSON 不可序列化 | 转为字符串或空对象 |
| 日志不存在 | 返回 404 |
| 写入失败 | 抛给 Chat由 Chat 展示审计失败提示 |
## 9. 验收标准
- 每次对话成功后有审计日志。
- Agent 失败也有失败日志。
- 列表页可查看日志摘要。
- 详情页可查看输入、输出、引用和工具调用。
- 日志不包含 API Key。

View File

@@ -0,0 +1,259 @@
# 智能核心模块详细设计
## 1. 模块目标
Agent Core 提供独立于 Django View 的智能编排能力。它消费场景配置,执行 RAG、工具、模型调用和结构化解析最终返回统一 AgentResult。
## 2. 职责边界
负责:
- Agent 编排。
- 场景配置对象消费。
- RAG 入库和检索。
- 工具注册与执行。
- LLM Provider 与 Embedding Provider。
- 结构化输出解析。
- AgentResult 定义。
不负责:
- 不渲染页面。
- 不处理 Django 表单。
- 不保存 Django Model。
- 不管理登录权限。
## 3. 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
```
`scenario_loader.py` 可作为非 Django 环境下加载配置的工具Django 场景展示仍由 `apps.scenarios` 负责。
## 4. Orchestrator 设计
入口:
```python
def run_agent(scenario_config, user_input: str, options: dict | None = None) -> AgentResult:
"""执行一次 Agent 编排options 可包含 document_ids 等运行期约束。"""
```
流程:
1. 记录开始时间。
2. 根据 `rag.enabled``scenario_id` 和可选 `document_ids` 检索引用。
3. 根据 `tools` 执行或准备工具结果。
4. 构造 messages。
5. 调用 LLM Provider。
6. 解析结构化输出。
7. 计算耗时。
8. 返回 `AgentResult(status="success")`
9. 捕获可恢复异常并返回 `status="failed"`
V1 在缺少 LLM 或 Embedding 配置时必须返回清晰失败结果。测试代码可以使用 mock provider但 V1 验收链路必须通过真实 OpenAI 兼容 LLM、Embedding 和 Chroma。
## 5. Scenario Loader 设计
Agent Core 的 Scenario Loader 用于脚本、测试或后续独立服务场景。它不依赖 Django View可以复用 Scenarios 模块的字段规范。
接口:
```python
load_scenario(path: str) -> dict
load_scenarios(directory: str) -> list[dict]
```
## 6. RAG 设计
入库接口:
```python
def ingest_document(
document_id: int,
scenario_id: str,
source_file: str,
text: str,
collection: str,
) -> IngestResult:
"""切分文档、生成 embedding并写入 Chroma。重新入库时覆盖同一 document_id 的旧 chunk。"""
```
检索接口:
```python
def retrieve(
scenario_id: str,
query: str,
collection: str,
top_k: int = 5,
document_ids: list[int] | None = None,
) -> list[ReferenceChunk]:
"""按场景和可选文档范围执行向量检索,返回可审计引用片段。"""
```
切分策略:
- 默认 chunk size 800 到 1000 字。
- overlap 100 到 150 字。
- metadata 包含 `scenario_id``document_id``source_file``chunk_id`
RAG 入库和检索必须使用 Embedding Provider 与 Chroma。单元测试桩或开发阶段临时验证方案不属于 V1 验收设计。
## 7. Tool Registry 设计
工具注册:
```python
registry.register("calculate_rate", calculate_rate)
registry.get("calculate_rate")
registry.run("calculate_rate", **kwargs)
```
工具结果统一:
```json
{
"tool_name": "calculate_rate",
"success": true,
"arguments": {},
"result": {},
"error": ""
}
```
内置工具:
- `calculate_rate`
- `query_demo_records`
- `check_required_fields`
- `generate_action_items`
工具函数不得直接读取 API Key 或执行无审计的外部副作用。
## 8. LLM Provider 设计
接口:
```python
class LLMProvider:
def generate(self, messages: list[dict], response_format: dict | None = None) -> LLMResponse:
"""调用 OpenAI 兼容 Chat Completions 接口并返回统一响应对象。"""
```
配置来源:
- `LLM_API_KEY`
- `LLM_BASE_URL`
- `LLM_MODEL`
Provider 对外隐藏供应商差异Orchestrator 只处理 `LLMResponse.content``LLMResponse.model_name` 和错误信息。供应商可自主选择 OpenAI、硅基流动等 OpenAI 兼容服务。
Embedding Provider 接口:
```python
class EmbeddingProvider:
def embed_texts(self, texts: list[str]) -> list[list[float]]:
"""调用 OpenAI 兼容 Embeddings 接口,返回与输入文本一一对应的向量。"""
```
配置来源:
- `EMBEDDING_API_KEY`
- `EMBEDDING_BASE_URL`
- `EMBEDDING_MODEL`
`EMBEDDING_API_KEY``EMBEDDING_BASE_URL` 为空时,可以复用 `LLM_API_KEY``LLM_BASE_URL`
## 9. Structured Output 设计
接口:
```python
def parse_structured_output(raw_output: str, output_type: str) -> ParseResult:
"""优先解析 JSON并根据输出类型返回结构化结果或解析错误。"""
```
策略:
- 优先解析 JSON。
- 根据 `output_type` 做字段补齐或轻校验。
- 失败时返回 `success=False`,保留 `raw_output`
- 不因结构化解析失败导致整个 Agent 流程崩溃。
## 10. AgentResult 设计
建议 dataclass
```python
@dataclass
class AgentResult:
answer: str
structured_output: dict
references: list
tool_calls: list
raw_output: str
model_name: str
latency_ms: int
status: str
error: str = ""
```
所有字段必须有默认值或构造时明确传入,保证 Audit 模块写入稳定。
## 11. Adapter 扩展设计
统一接口:
```python
class AgentEngine:
def run_agent(self, scenario_config, user_input: str, options: dict | None = None) -> AgentResult:
"""保持与顶层 run_agent 函数一致的输入输出合约。"""
```
V1 实现:
- `LightweightOrchestrator`
后续扩展:
- `DifyAdapter`
- `OpenAIAgentsAdapter`
- `LangGraphAdapter`
Adapter 只能替换编排实现,不能改变 Django 层依赖的 AgentResult 合约。
## 12. 异常处理
| 异常 | 处理 |
|---|---|
| RAG 检索失败 | 记录错误,允许继续或返回 failed |
| 工具不存在 | 记录失败工具调用 |
| 工具执行异常 | 捕获并返回失败工具结果 |
| LLM 配置缺失 | 返回 failed AgentResult |
| LLM 调用失败 | 返回 failed AgentResult |
| JSON 解析失败 | 返回 success 但带解析错误,展示 raw output |
## 13. 验收标准
- Chat 可以调用 `run_agent()`
- 返回对象字段稳定完整。
- RAG 按 `scenario_id` 隔离。
- RAG 支持按 `document_ids` 限定本次对话的文档范围。
- 工具调用结果格式统一。
- LLM 与 Embedding 配置从环境变量读取。
- 结构化解析失败不导致页面崩溃。
- Agent Core 不依赖 Django View。