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ThearchyHelios	df935599f2	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。	2026-09-19 09:27:07 +08:00
ThearchyHelios	964eeaa829	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。	2026-09-13 17:27:00 +08:00