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# Agent Core 模块需求分析
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## 1. 模块定位
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`agent_core` 的定位更新为：
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> 资料包审核 Agent 编排引擎
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它不再只服务固定报表页面，而是直接服务：
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1. 对话任务编排
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2. 资料包上下文绑定
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3. RAG 法规与业务依据检索
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4. 节点式结构化输出
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5. 飞书通知触发载荷生成
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## 2. 核心目标
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1. 在会话上下文中执行目录汇总、完整性检查、字段抽取、一致性核查和风险预警。
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2. 使用规则优先、RAG 取证、LLM 辅助解释的工作模式。
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3. 输出适合对话节点展示的结构化结果。
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4. 在任务完成或异常时生成飞书通知载荷。
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## 3. 输入上下文要求
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Agent Core 执行时必须显式接收：
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1. `conversation_id`
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2. `batch_id`
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3. `product_name`
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4. `document_scope`
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5. `task_template`
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6. `knowledge_scope`
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## 4. 编排能力拆分
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### 4.1 对话入口编排
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根据用户指令和模板，决定当前执行：
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1. 目录汇总
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2. 完整性检查
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3. 字段抽取
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4. 一致性核查
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5. 风险结论
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### 4.2 RAG 检索能力
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RAG 负责：
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1. 命中法规依据
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2. 命中业务依据
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3. 为对话解释提供证据
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### 4.3 节点结果输出
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每一步结果要输出为可对话展示的节点，而不是单纯 JSON。
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### 4.4 通知上下文生成
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在任务完成或异常时，生成：
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1. 通知原因
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2. 责任角色
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3. 飞书目标账号
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4. 摘要内容
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5. Web 详情链接
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## 5. 飞书相关需求
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Agent Core 需要消费角色信息中的飞书字段：
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1. `owner_role`
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2. `owner_name`
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3. `department`
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4. `chapter_scope`
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5. `risk_scope`
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6. `feishu_user_id`
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7. `feishu_open_id`
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8. `feishu_name`
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9. `notify_enabled`
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V1 固定通知策略：
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1. 执行完成后 `@` 处理人
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2. 执行异常后 `@` 处理人
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## 6. 结构化输出要求
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除原有报告外，还应新增对话友好型输出对象：
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1. `conversation_node_result`
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2. `rag_evidence_item`
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3. `owner_notification_payload`
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## 7. 与知识库的关系
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知识库不只是配置后台，而是 Agent Core 的运行底座，至少包括：
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1. 法规资料切片
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2. 业务资料切片
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3. 字段 Schema
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4. 模板映射
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5. 责任人映射
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6. 飞书通知配置
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## 8. 验收标准
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1. Agent Core 能在会话上下文中完成完整审核链路。
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2. 能输出对话节点结果和 RAG 依据。
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3. 能生成执行完成/异常两类飞书通知上下文。
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4. 能基于责任人飞书字段构建 `@` 处理人载荷。
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