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普通用户建应用集成收尾：
- 问数据和个人应用的图放行绑定只读查询等合规工具的调用工具节点，只读和遮罩在这条路径上生效；被治理成写入的工具在只读运行里直接拒；知识库范围在工具层固定（图级默认值、参数名纠错、Agent 都改不了）
- 个人应用的刷新和个人蓝图的试运行只有拥有者能读：运行、事件、证据、工件、文件、运行与审批列表、对比、可验证报告、质询、假设分析、提取工作流一并收紧；个人蓝图的试运行不论谁发起都按个人应用约束
- 共享蓝图只给拥有者、对应应用的管理者、管理员，看不到的一律 404；审核副本归审核人；管理员看别人的个人应用只有元数据、可以归档
- 记录表跨版本汇总（只读挂载旧版本、按当前列 UNION ALL、各版本各自固定高水位，缺的版本照实写进印章）；停用前发起的运行可以继续写旧版本；更正沿用原提交人、更正人记审计
- 约定收口：待办种类 review、事件 file.extracted、表单错误 file、模板定义带示例与预置；前端类型一次补齐、去掉临时的局部类型；审核待办卡不再给打不开的链接；读附件事件有中文说法；检查脚本补断言
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2026-10-15 13:55:19 +08:00 |
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界面文案整改：口语改书面、术语统一、不再露出实现细节；修掉几处说错的提示；新增文案检查防回潮
一、文案（前端约 1600 处，后端传到界面的约 880 处）
- 术语统一：工作流层面用「运行」（继续运行、重新运行、试运行），节点和工具层面用「执行」，不再用「跑」；
总时长 / 执行时长 / 等待审批；服务端；助手；Agent；token；工作流；固定版本；模型接入；系统提示；批准 / 驳回；受管级别
- 口语改书面：取不到、没取回来、读不懂、连不上、多半、照样、兜底、揉成这类说法改成「无法 / 未能 / 失败 / 请」；去掉拟人写法
- 不再露出实现细节：界面上不写 checkpoint、同一拍、哈希（凭证处除外），不写改版历史（「以前…」「老数据」）；
报错、校验、门禁、自动修复里裸写的配置键名和枚举值换成界面上的中文标签，由新的 backend/app/engine/labels.py 统一提供；
发布弹窗里结论句的选项不再是 off / require_citation
- 同一件事只留一种说法：生成阶段文案、出具档位说明、画布锁定提示各合成一份
- 去掉界面上的工业场景示例（MES、ERP、「张工」「王工」）和真实产品名，换成通用示例
二、说错的提示（都有测试证明）
- 数据库测连接失败时的专用提示以前从不出现（按报错文字全等比较，永远比不上）：改为按错误类型判断，不再拼出重复的前缀
- 「设置 → 供应商」改指「设置 → 模型接入」；「在设置里建数据源」改指「数据」页
- 缺少 API Key、模型接入已停用的报错不再夹英文，写明去哪里填
- 两处原因说错（「这种引用在后续版本支持」「这一版还不支持」）改成真实原因
- 节点说明里不准确的说法改正：代码节点在 microVM 或系统沙箱中执行；报告撰写、口径卡的说明不再说过头
- 导出的证据 CSV 里两列同名，第三列改为「片段编号」
三、前后端对齐
- 前端按后端原文识别日志、报错的地方，新旧两种写法都认得（历史运行里存的是旧文字），逐条补了新旧原文的核对
- 后端交回模型的原指令放进单独的 for_model 字段，前端在解析响应时去掉，不会显示到界面上
四、检查
- 检查脚本里按原文匹配的断言改成新文案；改完会变成永远成立的反向断言逐条修正，并做了变异验证
- 新增 check-copy（静态扫描前端界面字符串和后端上界面的文案）：再出现「跑」「后端」「多半」「令牌」、
界面上的 Copilot、裸写的配置键名、半角标点等就报错；确需保留的写进 scripts/copy-allow.json 并注明理由
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2026-09-30 08:05:15 +08:00 |
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可点击证据第二期：取数链路打通、问数据的答案逐段可点；发布前自动修复
一、可点击证据第二期
取数链路
- 智能体、工具节点、代码节点、知识检索取数时都记进证据台账；报告目录按台账编出 Q1… / K1…
- 报告可以引用快照里的一格（[[v:Q1.r0.gmv]]），也可以由系统从快照生成整张表（[[table:Q1 cols=… rows=0-4]]），
表里每一格都是可点的片段；取值一律以快照为准，取回快照时复验哈希
- 口径卡表达式新增 cell(x, row, column)，lineage 精确到单元格
- 智能体开 cite_fields（配合 output_schema）后，循环结束做一次结构化抽取，每个字段标出取自哪次查询的哪一格，
再到快照里核对：一致记 verified；不一致以快照为准并告警；查不到的记为空值，永远不兜底成 0
- 代码节点新增 evidence_role（source / compute）和 code_sha；沙箱算出来的数不能被报告直接引用，要进口径卡
- 查询快照记下列类型，文本列按文本渲染（年份 "2026" 不再显示成「2,026」）
- 升级前发起的运行（停在审批上的）一律走旧逻辑：新的 task 只追加在循环之后，恢复时不会错号
证据接口与面板
- 片段链接上查询步骤：SQL、被引用的行加前后各 2 行、高亮到格；数据源可设 mask_columns 遮罩列，
遮罩在查询时记进快照，数据源事后改名或删除也照样遮罩（在有身份体系之前，遮罩只减少暴露，不是安全边界）
- 输入来源写明核对结果（与快照一致 / 模型报的值和快照不一致 / 没查到记为空）；口径卡缺输入时也给出完整的链
- 受管出具要在契约里声明 cells 才能引用单元格；受管与否记在所钉版本上，改画布不再让受管版本的正式运行降级
- 口径卡可以用 caliber_from 钉住另一个已发布工作流里的口径卡，上游有新版本时按 upgrade_policy 处置，
和子工作流同一套规则；子工作流节点也补上了升版处置的配置项
Copilot、校验与报错
- 问数据的答案里有数字时，搭 input → 智能体 → 报告 → 出口，报告直接引用查过的单元格
- 写 SQL 前核对数据源的表结构，SQL 里出现表结构里没有的列会被打回
- 不再搭「智能体文字 → 转换节点解析 JSON」这种图；转换节点的 JSON 报错分清是上游模型写坏了、
模板里裸插了模型文字（给出 | json 的改法），还是模板本身写错了
- 工具节点遇到「查询失败」「SQL 被拒绝」判为失败；发起运行前检查绑定的工具是否存在，不存在时直接拒绝并给出入口
二、发布前自动修复
- 问题带上机器编号（code）和修复 id；新增只读接口 POST /api/workflows/{id}/publish-check 和 /autofix
- 修复分三类：答案唯一、不降低要求的一键修复；要人拿主意的给选项（不替人选）；结构性问题交给 Copilot
- 一律先预览，不自动保存、不自动发布；删节点、删契约、放宽审批、关掉 strict、改级别等降低要求的改动一律拒绝，
Copilot 的方案也要过这一关；应用后重跑检查，错误必须变少且不能冒出新的
- 发布弹窗打开就先检查；问题面板新增「发布前检查」，平时就能看到、就地修掉
- 门禁修正：契约有 report_from 时不再要求 narrative（模板⑨可以发成受管）；全图默认审批为「全部放行」时同样拦下
- 修掉画布保存会抹掉全图默认（defaults）的老问题：以前任何一次保存都会把它清空，审批 always 因此被悄悄放宽
验证（沙箱）：tsc 干净，生产构建通过，pytest 2268 passed（两遍），check-all 17 项检查、3915 项全过
（新增 check-publish）；关键行为做了变异验证、全部抓到。
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2026-09-28 21:20:04 +08:00 |
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跑完先过一道复核再交给你：异常说破、数字不许现编、出错自动改一次
「跑完了」和「答得对」之间一直没有任何一层。库里 264 条 succeeded 里，
14 条带着 warn、4 条 agent 步数用满，而交到用户手上的答案对此只字不提。
最糟的一次（run dd9927e6）交出去的干脆是「本轮只执行了第一个工具」——
一句内部管道文案冒充结论。
出具体系（issuance.py）本来就是干这个的，但它挂在输出节点的可选契约上，
还要配口径卡提供受控指标集；问数据页生成的图基本都是 input → agent → output，
走不到那条路。所以补一层轻的。
**干净的运行一次模型都不调。** 先用规则扫一遍事件流（engine/review.py:scan），
没扫出东西就到此为止。实测 15ms 返回。这是整层设计的前提，测试里用
「monkeypatch 一个会抛异常的模型，断言它没被碰过」来守。
**分类挂在 code 上，不是中文消息串。** 12 处 warn 发射点都带上 code。
这样「流式失败，回退非流式」能归成 benign 直接跳过——它对答案内容零影响，
为它叫一次模型等于每次网络抖一下就多花一笔；而「步数用满」归 broken。
原来这两者在事件流里长得一模一样。工具报错之后同一个工具又跑成了，
算 degraded 不算 broken——否则参数自愈每修一次就报一次「答案不可信」。
**复核不许现编数字。** 它手上只有原答案和一份异常清单，没有任何原始数据，
写出来的新数字只能是凭空来的。直接复用 issuance.trace_numbers，把原答案的
数字当受控指标集，对不上就整条退回原答案、只留说明。硬拦截，不是提示。
**规则管重试资格，模型只有否决权。** 一开始写成两边取并，实测 loop_limit
时模型判 retry=true——而重跑一遍循环还是会撞上限，白烧一次建图加一次跑图。
反过来之后，「检索什么都没查到」这类也不会被模型强推重跑。
**重试带着失败的那张图，不是推倒重来。** 原来传 base_graph=null，模型只看到
「原问题 + 一句失败原因」，很可能原样再建出同一张坏图。而且它连自己上次建了
什么都看不到——会话历史按 status != running 过滤，正在重试的这一轮恰好被
排除在外。现在交回去走后端的改图分支，调大步数、改正参数就是改一个字段。
上限一次。
**答案等复核完成再显示。** 端到端抓到的：答案先摆出来，十秒后说明才追上去——
这十秒里用户读的是一个没人核对过的结论，正是要修的那件事本身。改成落库立刻
（防关标签页丢结果）、显示等复核，并给复核加 25s 上限。说明排在成果上方，
broken 用报警色、degraded 用普通边框——混成一个样子用户就学会了一概忽略。
复核结论跟着轮次落库，刷新后还在；也进下一轮的对话历史，否则模型会拿一个
已知不可信的结论当事实继续往下推。
验证：后端 242 passed（新增 test_review.py 25 条）；tsc 干净；
check-decode / check-stream / check-ui 全过，check-stream 新增 9 条渲染断言。
两条端到端都在真浏览器 + 真模型上跑通：检索降级那次说明正确排在答案上方；
重试那次建图请求 2 次、第二次 base_graph 带着失败的 3 个节点、第一版没漏出去。
复核结果不是事件流，decode.ts 翻译不到它，所以渲染测试放在 check-stream。
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2026-09-20 11:18:53 +08:00 |
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a027261701
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Copilot 会自己记该记的了；顺带让写记忆这件事看得见
以前只有用户明说「记住」才会写：17 轮有图的对话里只有 4 轮带记忆节点，全在
那个用户主动谈记忆的会话里。于是他说过一次「我叫张三」，换个话题再问就
谁也不知道了。
现在 answer 路径多一步判断：这句话里有没有值得长期记住的东西，有就在主链路
前面加一个 memory(write) 节点。边界比指令本身要紧，所以写死了四类不该记的：
这一轮的问题本身、查出来的数（会过期且能重查）、一次性指令、以及**用户没说过
而你推测出来的**。另外两条是从召回的实际情况倒推的——content 要脱离上下文也
成立（召回时没有这轮对话，「他说他叫张三」读起来不知道「他」是谁），以及
拿不准就不记：记错了污染以后每一次对话，漏记一条用户再说一遍就是了。
**动手前先修了一个前提**：写记忆在界面上是隐形的。memory 节点发的是 info 级
日志，而解码层明确丢弃所有 info（decode.ts），也就是说自动记忆 = 系统背着
用户往一个跨会话、长期有效的地方存关于他的信息，而他看不见。
新增 memory.end 事件，解码层按动作分开渲染：写入把**记了什么**原样显示
（只报「写入 1 条」等于没说，用户没法判断它记的是不是他想让它记的）、召回说
「想起 N 条」、清空标成警告。
真模型验过（deepseek-v4-pro）：
「我平时叫小蒋，以后报表金额用万元」
→ content='用户平时叫小蒋，他要求以后报表里的金额统一用万元作单位'
scope 未写、跑完落库、事件里带着内容
→ 换个说法召回得到：「该怎么称呼我」「金额用什么单位」都命中
三条对照确认不滥记：
shop 里有几家店 → 没记
重来 → 走 reply，连图都没建
把上一轮的结果按月份排一下 → 没记
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2026-09-19 22:41:27 +08:00 |
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重排给足输出预算；失败提示分清是哪种失败
拿真 provider（deepseek-v4-pro，千帆网关）跑了一遍评测集，重排确实有用：
hit@1 hit@5
初筛 88% 100%
重排后 100% 100%
变动的两题都是语义类的，正好是本地哈希向量的短板——BM25 把「权限」的字面
命中排给了「数据导出」（那篇里有「export 权限」），模型读懂了问的是「谁有权
改」。字面类原本就 100%，没有被重排搞坏。
但 16 次里有 2 次退回了初筛顺序。查下来模型回的是**空字符串**，而失败那次的
out_tokens 正好等于 max_tokens——重排的输出只有一行几十字的 JSON，但模型为了
读完 20 条候选要花 800~1600 个输出 token，顶到上限后正文什么都不剩。llm.py
里对同一个现象早有记录：「思考型模型把额度全花在推理上了，正文是空的」。
所以重排改成有自己的预算（至少 4096），不跟节点上那个走。补跑 16/16 全部成功。
顺带纠正一处判断：thinking=off 救不了这个 provider。实测关思考那组照样在
out_tokens=2048 时空手——factory.py 只在 anthropic 分支里读 thinking 字段，
openai_compatible 整条路径不碰它。仍然传 off，因为对 Anthropic 有效、而且打分
任务本来不需要思考模式，但它不是这次的解药，注释里写明了。
失败提示原来四种坏法统一报「解析不出来」，会把人引去查 JSON 格式，而该调的是
token。现在分开说：空回复 → 「把最大输出 token 调大」；找不到 scores → 带上
原文前 80 字；个数不符 → 说明给了几个、候选几个；混了非数字 → 指出是哪个值。
测试里有一条专门断言空回复的提示中不出现「解析」二字。
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2026-09-19 11:09:04 +08:00 |
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检索质量有数了：评测集 + 重排，alpha 不再写死
先做评测再做重排——否则重排的收益只能靠"搜两下感觉准了"。
**评测集**（test_retrieval_quality.py）：24 篇语料 + 16 个问题，问题分成字面
重叠和纯语义两类。第一版是 8 篇、主指标 hit@3，结果各档 alpha 全是 100%，
等于什么都没量——8 选 3 瞎猜都有 37%。扩语料、加干扰、主指标换成 hit@1
之后才开始能分辨。
量出来的第一个结论就推翻了我原来的猜测：
alpha hit@1 hit@5 MRR 字面 语义
0.0 88% 100% 0.911 100% 75%
0.2 81% 100% 0.880 88% 75%
0.5 81% 100% 0.880 88% 75%
1.0 81% 100% 0.880 88% 75%
本地哈希向量那一路不是"弱一点"，是**纯噪音**：给它任何权重，hit@1 都从 88%
掉到 81%。而 alpha 的默认值一直写死 0.5，等于主动把检索做差。改成跟着
embedder 能力走（default_alpha：有语义泛化才给 0.5，否则 0），节点上的
alpha 也不再写死默认值。
**重排**（memory/rerank.py）：初筛多捞一些（20 条），让模型按"对回答这个问题
有多大帮助"重排，再取 top_n。只捞 5 条的话重排最多把这 5 条换个顺序，第 6
条是对的也救不回来。
用已配置的对话模型做，不引入本地 cross-encoder——后者要下模型权重，和"零配置
能跑起来"的基线冲突。代价是每次检索多一次调用，所以默认关闭。
失败一律退回初筛顺序并说一声：解析不出分数、个数对不上、模型抛异常、没配
provider，四条路径都有测试。重排是增强，不该因为模型抽风就让整个检索挂掉。
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2026-09-19 09:33:09 +08:00 |
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知识库：换 embedding 模型不再 500，检索能回指了
三件事，都是"这三个模块一条测试都没有"的后果。
**换 embedder 会让检索整体 500。** 库里是 512 维的本地向量、查询是 1536 维的
远端向量时，cosine 直接 `shapes (1536,) and (512,) not aligned`。from_blob 有
dim 参数，但 kb.py 和 memory/store.py 调用时都没传；而且存量向量属于哪个模型
代码里没有任何地方记着，所以也无从降级。
Chunk / MemoryItem 各加 embed_model + embed_dim（走现成的 _COLUMN_MIGRATIONS，
存量回填空值，正好表示"不知道是谁建的"）。检索遇到对不上的向量整体退回纯
关键词并说破，不是把它们当 0 分静默沉底——那样用户看到的是结果莫名其妙变差，
而不是"这里有一批索引该重建了"。配套 kb.reindex + POST /api/kb/reindex。
长期记忆那份一起修了。判重那条更危险：维度碰巧相同但模型不同时 cosine 算出来
是随机数，会把不相关的旧记忆认成"重复"，然后把新内容丢掉。
**默认 embedder 没有语义能力，而开关藏在一个环境变量里。** LocalEmbedder 是
特征哈希 + TF，和 BM25 吃同一批词；alpha 默认 0.5 等于给了它一半权重，同义
改写一条都召不回。开启真模型的唯一开关是 AGENTLAB_USE_OPENAI_EMBEDDINGS——
没界面、没人会发现。改成设置项（照 COPILOT_SETTING_KEY 的路子），知识库页顶部
能选能看能重建。
配置失败必须响：第一版写成静默退回本地，但选了 OpenAI 却拿到哈希向量的人，
在搜不出同义表达时完全无从怀疑到这里。现在抛 EmbedderUnavailable，API 400
原样交回"检查 OPENAI_API_KEY 是否配了"，且不会把配置改掉。
**检索结果不进工件库。** db_query、工具节点、agent 工具调用都落 put_json 快照，
run_retrieve 什么都不落——于是结论只要来自知识库，"这个数是哪来的"就断在这儿，
而数字回指正是这个项目的签名能力。现在落 kind="retrieval_snapshot"，并发一条
retrieve.end 带 artifact id。解码层补了正式映射（原来会掉进"未知事件"兜底，
画成一坨原始 JSON）。
新增 test_kb.py 11 条，补上这三个模块此前的零覆盖，包括 embeddings.py 里
注释记着、但一直没有测试守的那个归一化边界（单条候选被 min_score 误杀）。
端到端在真实服务上验过：撞上存量向量返回 200 + 降级说明（以前 500）、
重建后 stale 归零、配不起来的远端模型 400 且配置不变。
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2026-09-19 09:27:07 +08:00 |
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AgentLab：可视化 Agent 编排实验台
在画布上拖拽编排 agent 工作流，并实时看着它执行。
后端 FastAPI + LangGraph：把画布 JSON 编译成 StateGraph，15 种节点
（模型/Agent/多Agent、工具/沙箱、分支/循环/子图、记忆/检索/整形、
人工介入/结构校验）。选 LangGraph 是因为可视化编排真正难的是暂停、
恢复和回放，而 checkpointer + interrupt() 正好把这几件事做在了底层。
前端 React + React Flow：节点元数据驱动属性面板与连接桩，运行时
节点高亮、边流动画、卡片内流式 token 全部由同一份事件流驱动。
关键实现：
- Agent 内工具审批用 @task 缓存模型调用，interrupt 重放时不重复计费
- 沙箱保持只读根文件系统，代码经 exec+base64 写入（put_archive 会被
只读容器拒绝），断网、非 root、内存/CPU/超时限额
- 检索为向量与 BM25 混合，本地哈希 embedding 零配置可用
- 分支条件走 AST 白名单求值器；HTTP 工具逐 IP 拦截内网与元数据地址
- Mock provider 让无 API Key 也能跑通完整链路
7 个内置模板全部冒烟通过，含真实模型端到端验证。
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2026-09-13 17:27:00 +08:00 |
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