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# 试剂盒临床注册文件准备与审核智能体平台
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用于复试展示的体外诊断试剂注册申报资料准备与审核系统。
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当前项目已根据真实笔试题重构目标定位，重点服务于 NMPA 境内第三类体外诊断试剂注册申报场景，覆盖资料整理、目录汇总、法规完整性检查、关键信息抽取、跨文档一致性核查、风险预警和审计留痕。
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## 核心理念
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```text
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注册审核 Agent = 任务配置 + 资料库 + 法规规则 + 工具集 + 输出模板 + 审计日志 + 模型适配器
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```
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## 技术路线
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V1 采用：
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- Django 单体应用
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- 独立 Agent Core 模块
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- SQLite
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- Chroma
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- Django Templates
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- Docker Compose
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- OpenAI API 兼容的 LLM 与 Embedding 接口
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默认不强依赖 Dify。系统预留 Adapter 设计，后续可以接入 Dify、OpenAI Agents SDK 或其他 Agent 编排平台。
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## 当前业务主线
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当前系统围绕以下注册申报审核闭环展开：
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1. 导入注册资料包。
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2. 解析资料包并识别产品名称。
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3. 以解析后的产品名称创建或绑定对话会话。
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4. 汇总文件目录与页数。
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5. 对照法规要求检查完整性。
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6. 抽取产品关键信息。
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7. 自动填入注册申报表格或对照清单。
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8. 核查跨文档一致性。
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9. 输出风险预警、处理建议和飞书通知。
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## 当前产品形态
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当前原型和需求文档已经统一为 Agent 化产品形态，顶层入口固定为：
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1. `审核智能体`
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2. `资料包`
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3. `知识库`
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4. `处理历史`
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对应关系如下：
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1. `审核智能体` 是主执行入口，承载对话、模板提问、节点跳转和结构化结果。
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2. `资料包` 是主业务对象，资料包与会话绑定，对话标题采用解析后的产品名称，并支持按产品名称或批次号搜索。
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3. `知识库` 负责法规资料、业务资料、RAG 切片、字段 Schema、模板映射和飞书配置治理。
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4. `处理历史` 用于按批次回看历史任务、关联会话、风险状态和通知留痕。
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## 模块划分
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```text
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config
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apps.scenarios
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apps.documents
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apps.chat
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apps.audit
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agent_core
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```
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职责边界：
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- Django Apps 负责页面、数据、文件、日志等企业应用外壳。
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- Agent Core 负责 RAG、工具调用、模型适配、结构化输出和 Agent 编排。
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- RAG、工具调用和模型调用不直接写进 Django View。
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## 推荐项目结构
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```text
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universal-agent-demo/
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manage.py
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requirements.txt
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Dockerfile
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docker-compose.yml
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.env.example
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README.md
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AGENTS.md
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config/
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apps/
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scenarios/
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documents/
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chat/
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audit/
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agent_core/
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rag/
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tools/
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schemas/
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configs/
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registration_overview.yaml
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registration_completeness_check.yaml
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registration_field_extraction.yaml
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registration_consistency_review.yaml
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registration_risk_report.yaml
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data/
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uploads/
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chroma/
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docs/
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```
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## V1 功能范围
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V1 需要完成：
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- 注册审核任务列表。
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- 审核工作台。
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- 资料上传与管理。
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- 文档解析与入库。
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- 目录与页数汇总。
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- 法规完整性检查。
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- 关键信息抽取与注册申报表格 / 对照清单自动回填。
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- 一致性核查。
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- 风险预警与审计日志。
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- 模型 API 可配置。
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- Docker 一键启动。
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当前代码基线已经落地的通用能力：
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- 首页支持展示场景摘要、RAG 状态、工具数量。
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- 非法 YAML 场景配置会被自动跳过，并在首页展示错误摘要。
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- 对话页支持问题输入、文档范围选择、结构化结果、引用片段、工具调用和审计入口展示。
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- 文档页支持上传、列表查看、手动入库、失败原因提示和重试。
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- 审计页支持列表摘要、按场景筛选、详情查看、原始输出展示和敏感信息脱敏。
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- Agent Core 已具备 Prompt 编排、OpenAI 兼容 Provider、结构化输出解析、RAG 检索和工具注册机制。
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- 测试环境默认固定使用 Mock Provider，避免误调用本地真实模型配置。
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## 本轮需求文档
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本轮已按模块重写需求分析，详见：
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- [V1 总需求文档](F:\PyCharm\DEMO-AGENT\docs\需求分析\1.V1总需求文档.md)
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- [需求重构总览与待确认事项](F:\PyCharm\DEMO-AGENT\docs\需求分析\0.需求重构总览与待确认事项.md)
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V1 暂不重点做：
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- 多租户。
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- 复杂权限。
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- 完整工作流引擎。
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- 前后端分离。
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- 深度 Dify 集成。
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- 生产级高并发优化。
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## 复试改题流程
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拿到题目后：
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1. 判断资料包、规则依据和核心审核链路。
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2. 调整最接近的任务 YAML 配置。
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3. 修改 Agent 角色、目标、指令和输出模板。
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4. 上传题目材料并生成资料包。
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5. 确认产品名称解析、资料包绑定和会话标题是否正确。
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6. 如需业务计算，新增一个工具函数。
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7. 用 2 到 3 个预设问题测试目录汇总、完整性检查和字段抽取。
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8. 演示对话节点、知识库引用、结构化输出、飞书通知和审计日志。
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## 当前页面概览
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当前项目包含以下主要页面：
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| 页面 | 路径 | 当前能力 |
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|---|---|---|
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| 审核智能体 | `/chat/<scenario_id>/` 或后续统一工作台入口 | 输入问题、上传附件、触发任务模板、查看节点结果、结构化输出、引用片段、工具调用和审计入口 |
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| 资料包 | `/documents/` 及相关上传入口 | 查看资料包、文件状态、页数、解析结果、按产品名称搜索并跳转关联会话 |
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| 知识库 | 后续治理页 / 原型页 | 管理法规资料、业务资料、切片、模板映射、责任人映射和飞书配置 |
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| 处理历史 | `/audit/` 及详情页 | 查看执行摘要、最终回答、结构化输出、引用、工具调用、通知状态和错误信息 |
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## 计划启动方式
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本地启动：
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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python manage.py migrate
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python manage.py runserver
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```
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Docker 启动：
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```bash
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docker compose up --build
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```
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当前文档目标已统一为完整 V1 闭环：真实 Chroma RAG、OpenAI 兼容 LLM、OpenAI 兼容 Embedding、工具注册和审计日志。开发阶段可以用测试桩验证页面和边界，但不作为 V1 验收结果。
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推荐首次启动步骤：
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```bash
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate
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pip install -r requirements.txt
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python manage.py migrate
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python manage.py runserver
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```
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## 环境变量
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项目当前通过 `os.environ` 读取配置，核心变量如下：
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```env
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DJANGO_SECRET_KEY=replace-with-a-local-secret-key
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DJANGO_DEBUG=true
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DJANGO_ALLOWED_HOSTS=*
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LLM_API_KEY=your_llm_api_key
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LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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LLM_MODEL=gpt-4.1-mini
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EMBEDDING_API_KEY=
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EMBEDDING_BASE_URL=
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EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
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SCENARIO_CONFIG_DIR=configs
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UPLOAD_ROOT=data/uploads
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CHROMA_PATH=data/chroma
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```
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说明：
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- `EMBEDDING_API_KEY` 为空时，代码会自动复用 `LLM_API_KEY`。
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- `EMBEDDING_BASE_URL` 为空时，代码会自动复用 `LLM_BASE_URL`。
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- `.env.example` 只作为模板，不应填写真实密钥并提交到仓库。
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- 当前代码会在 Django settings 初始化时自动加载根目录 `.env`，本地 `python manage.py runserver`、`pytest` 和 Docker Compose 可以复用同一套配置。
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- Docker Compose 当前在 `docker-compose.yml` 中通过 `env_file` 读取 `.env`。
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常见做法：
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- 本地开发：复制 `.env.example` 为 `.env`，填入真实参数后运行。
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- Docker 演示：确认 `.env` 已配置后，再执行 `docker compose up --build`。
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## 测试与验证
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当前项目已经补有较完整的模块级测试，覆盖：
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- 场景配置读取、非法配置容错和首页展示。
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- 对话提交、文档范围传递、结构化结果展示。
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- 文档上传、文本抽取、入库成功与失败提示。
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- 审计日志落库、筛选、原始输出展示和 API Key 脱敏。
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- Agent Core 的 Prompt 编排、结构化解析、RAG fallback 检索。
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- Tool Registry 和内置工具行为。
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- LLM / Embedding Provider 的配置与请求构造。
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常用验证命令：
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```bash
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pytest
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python manage.py check
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docker compose config
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```
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说明：
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- 测试环境默认通过 `tests/conftest.py` 固定 `LLM_PROVIDER=mock`，避免回归测试误走真实网络请求。
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- 当前本地 `.env` 可能包含真实模型配置，但不会影响自动化测试稳定性。
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## 文档入口
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- [V1 总需求文档](docs/需求分析/1.V1总需求文档.md)
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- [需求重构总览与待确认事项](docs/需求分析/0.需求重构总览与待确认事项.md)
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- [Config 模块需求分析](docs/需求分析/1.config模块需求分析.md)
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- [Scenarios 模块需求分析](docs/需求分析/2.scenarios模块需求分析.md)
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- [Documents 模块需求分析](docs/需求分析/3.documents模块需求分析.md)
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- [Chat 模块需求分析](docs/需求分析/4.chat模块需求分析.md)
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- [Audit 模块需求分析](docs/需求分析/5.audit模块需求分析.md)
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- [Agent Core 模块需求分析](docs/需求分析/6.agent_core模块需求分析.md)
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- [业务确认问答清单](docs/需求分析/9.业务确认问答清单.md)
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- [资料包导入与目录汇总详细设计](docs/详细设计/1.资料包导入与目录汇总.md)
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- [法规完整性检查详细设计](docs/详细设计/2.法规完整性检查.md)
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||
- [字段抽取与统一字段池详细设计](docs/详细设计/3.字段抽取与统一字段池.md)
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- [一致性核查详细设计](docs/详细设计/4.一致性核查.md)
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- [风险预警详细设计](docs/详细设计/5.风险预警.md)
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- [Word 回填导出详细设计](docs/详细设计/6.Word回填导出.md)
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- [飞书通知详细设计](docs/详细设计/7.飞书通知.md)
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- [注册审核平台整体原型设计](F:\PyCharm\DEMO-AGENT\docs\原型设计\1.整体原型设计.md)
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- [原型设计目录](F:\PyCharm\DEMO-AGENT\docs\原型设计)
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- [单文件演示站 HTML](F:\PyCharm\DEMO-AGENT\docs\原型设计\registration-prototype-demo.html)
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- [协作与编码约定](AGENTS.md)
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## 原型设计交付
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当前仓库已补充一套围绕注册申报审核主线的原型设计资产，供复试讲解、方案评审和后续页面实现直接参考：
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- 原型文档采用“总览 + 分页细设计”方式组织，覆盖资料包导入、审核任务工作台、法规完整性检查、字段抽取与字段池、一致性核查、风险预警、Word 回填导出、飞书通知视图和知识库治理台。
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- `docs/原型设计/registration-prototype-demo.html` 提供单文件可交互 mock 演示站，当前已重构为 Agent 化界面，顶层为 `审核智能体 / 资料包 / 知识库 / 处理历史`。
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- 资料包与对话会话已在原型中绑定，对话标题采用解析后的产品名称，资料包页支持按产品名称搜索并跳转对应会话。
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- 该演示站仅使用 mock 数据，不依赖 Django 路由或真实 Agent Core 执行结果。
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