yilunjiang/AgentLab
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AgentLab/README.zh-CN.md
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ThearchyHelios 1ad087c387 文档补充：复核套件逐项写清（双盲复算、反方审稿、审批质询、数字推演沙盘、运行对比），新增「查询区间里没有数据」一节，补全访问密钥到期提醒发到哪里；中英文同步 
- evidence.md「复核套件」：开头讲三项共用的只读核查 agent 和「设置 → 偏好设置 → 核查」，再按代码模块文档逐项写解决什么、怎么用、结果、局限；可验证报告的细节并进「导出」一节（只证明内部一致、封存后追加的单列、遮罩、何时能导出），复核套件里链过去
- evidence.md 新增「查询区间里没有数据」：整列是 0 时现查表里实际的日期范围，口径卡标「区间内无数据」、出具降档、写作提醒、问数据按复核重来、助手自查、宁可漏报；data-catalog.md 的数据剖析一节链过去
- schedules.md：访问密钥到期提醒写明个人密钥发本人的个人渠道、服务账号的密钥发全局渠道，以及消息里有什么；定时运行结束后的自动对比链到运行对比
- README 两版：功能列表加复核套件一条，文档索引里证据与出具一行补上新加的两节

scripts/check-docs.py：英文文档中文字符 0 处，相对链接 383 条全通，中英文档 18 对标题层级一致
2026-10-21 10:51:15 +08:00

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AgentLab

可视化 Agent 编排实验台：在画布上定义工作流，运行时逐节点观察执行过程，并对产出施加可验证的约束。模板定骨架，agent 只在被授权的关节处自由；报告里的数字由系统照快照填值，每一个都点得开出处。

运行中的画布

研究助手模板用 Mock 执行中：跑完的节点打勾，执行中的节点显示耗时和流式输出；底部航迹是实时时间轴，右栏是同一份事件流驱动的运行步骤。

为什么用它

  • 数字可核对：所有算术都在 SQL 和口径卡（受控指标集）里完成，叙述层无权创造数字。报告撰写节点只写引用标记，系统照快照填数，每个数一路点得开到查询结果里的那一格。
  • 受限编排：引擎是编译式的，运行时模型改不了图结构，它的自由限在 agent 节点内部和分支决策里；全动态的多 agent 协作只留在探索层。
  • 版本固定、可复现：正式运行只认已发布的不可变版本（按图哈希固定）。每次执行的完整证据落进内容寻址的工件库并封存，一键核对有没有被改过。
  • 人工把关：审批、会签、时限、驳回出口；永远不会自动批准，进程重启不丢状态。
  • 照实出具：出具契约按 formal / degraded / withheld 三档判定，缺数据就降档，不硬出。

主要功能

编排与运行

  • 画布：18 种节点拖拽连线，运行时逐节点高亮、流式输出、航迹时间轴 → 工作流
  • 助手：一句话生成或改写整张图，按需查看表结构，交付前自查 → 助手
  • 人工介入：审批、会签、时限、驳回出口 → 人工节点
  • Agent 护栏：重复调用、花费、上下文都有挡法，步数只留兜底 → 护栏
  • 运行与断点续跑：失败从断点继续；逐节点耗时、token 用量与成本 → 运行
  • 发布与证据门禁：已发布、受管两级，门禁 G1–G5，发布前检查与修复 → 发布与版本
  • 工具与能力登记：内置工具、自定义工具、MCP、审批档位、登记端点 → 工具
  • 知识库、记忆与 Skill：混合检索、跨运行记忆、可复用的方法论 → 知识库
  • 多模型接入：Anthropic、OpenAI、OpenAI 兼容服务和 Mock → 模型接入
  • 代码沙箱：系统沙箱（Seatbelt / bubblewrap）或 microVM 两档隔离 → 代码沙箱

数据

  • 问数据：自然语言提问，系统建图、执行、复核并给出结论 → 问数据
  • 数据源与表格导入：业务库只读接入，Excel / CSV 变成可以用 SQL 查的表，跨库合并 → 数据源
  • 数据目录：粒度、业务主键、有效记录条件、码值、关联；起草、审阅、剖析、变化记录 → 数据目录
  • SQL 检查：按目录查出七类会算错数的写法 → SQL 检查

证据与出具

  • 可点击证据：数字、表名字段名、知识库原话都点得开出处 → 证据与出具
  • 三档出具：口径卡加出具契约，按数值回指或按引用核对 → 出具契约
  • 封存与导出：一键核对封存；自包含的报告导出和可验证报告 → 导出
  • 复核套件：双盲复算、反方审稿、审批质询、数字推演、运行对比 → 复核套件

质量

  • 回归评测：题集、后台评测、带区间的准确率、对比与 A/B、定时评测 → 回归评测
  • 口径账本：答案里的数逐个标口径，按口径出具、对账、召回 → 口径账本

应用与集成

  • 应用：从已发布版本派生入口表单、视图、待办和动作 → 应用
  • 写外部系统：确认卡、幂等键，结果未知不自动重发 → 写外部系统
  • 对外集成：入站钩子、访问密钥、分享链接、嵌入门户 → 对外集成
  • 定时任务、事件触发与通知 → 定时与通知

运维与安全

快速开始

需要 conda（miniforge 即可）、Node 20+、pnpm；不需要 Docker。

conda env create -f environment.yml   # 首次：创建 agentlab 环境并安装依赖
./scripts/dev.sh                      # 之后：一条命令启动前后端

打开 http://localhost:5273 。不配 API Key 也能完整体验：内置的 Mock 会把编排链路完整走一遍；接入真实模型见模型接入。内置 9 个模板可以直接运行。

默认不开登录：同一网络里打得开页面的人都能用全部功能。多人使用前先开登录，见登录方式。更多启动选项见开发。

部署

  • 不用 Docker：./scripts/prod.sh 构建前端，由后端一并托管页面，缺省一个进程，地址 http://127.0.0.1:8000 。
  • 离线环境：用 ./scripts/package-docker.sh 打出 Docker 离线包，拷到只装了 Docker Engine 的机器上运行 ./deploy.sh。

详见部署和 deploy/README.md。应用库缺省是 SQLite、单进程；要多进程，换成 PostgreSQL（见 PostgreSQL 与多进程）。升级前看升级说明。

文档

文档 讲什么
使用与搭建
问数据与助手 提问之后发生什么、产出复核、记录保留，助手怎么生成图、怎么按需查看
工作流 画布、节点类型、传数据、人工节点与驳回、agent 护栏、子工作流、发布与门禁、运行与断点续跑
证据与出具 口径卡、出具契约与三档、引用标记、结论句、查询区间里没有数据、封存与核对、报告导出与可验证报告、复核套件
数据源与表格导入 接入数据库、只读保证、上传表格与取数配方、按期累积、跨库合并、遮罩列
数据目录 目录记什么、起草与审阅、导出导入、数据剖析、SQL 检查、大库探查范围、结构与取值变化
工具、MCP 与能力登记 工具种类、审批档位、能力治理、写入能力的限制、登记端点、网络规则
应用 生成应用、视图与印章、流程与待办、写外部系统、填报登记、个人应用、对外集成
回归评测与口径账本 题集与评测结果、逐个数标口径、按口径出具、对账、沉淀、召回
定时任务、事件触发与通知 定时任务、事件触发、通知渠道与邮件、可订阅的事件
部署运维
部署 prod.sh、Docker 离线包、数据目录、备份、升级
配置 模型接入、对外访问地址、环境变量、界面设置、沙箱后端与 microVM
PostgreSQL 与多进程 换库、导入、连接池、PgBouncer、多进程的租约与接手、多台机器、升级
身份、权限与安全 登录方式、角色与权限表、遮罩的边界、审计、代码沙箱、安全边界
升级说明 各次更新对使用者和运维的影响，以及升级时要做的事
开发
架构与设计决策 总体架构、受限动态编排，以及几个关键设计决策的理由
开发 开发环境、目录结构、依赖与锁文件、测试、前端检查、文档检查
常见问题 常见报错和现象的处理办法

开发与测试

后端测试前要先去掉环境里的模型密钥，否则测试可能真的去调接口：

cd backend && env -u ANTHROPIC_API_KEY -u ANTHROPIC_BASE_URL -u ANTHROPIC_AUTH_TOKEN -u OPENAI_API_KEY \
  python -m pytest -n auto
cd frontend && npx tsc -b
node scripts/check-all.mjs   # 前端检查，先起 ./scripts/dev.sh

PostgreSQL 上的测试、43 项前端检查和文档检查见开发。

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