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AgentLab/backend/app/tools/builtin/knowledge.py
T
ThearchyHelios 941723b17c 端到端验收修复与指标出具:
- 身份与工具:登录页建第一个管理员(认人接口的 401 说明能不能建);搭建者有只读的人和组名录,选人给候选并核对名字;授权三行带标题;端点请求头名校验(空名、非法名存不进、发不出时说清原因);写入能力在工具页试运行一律演练、不发送,HTTP 状态照实说成败;写记忆不算只读、查询能力只能选同一端点上的只读能力;审批与遮罩的说法和实际规则一致;开登录时不要署名、导入和发布记登录的人;使用者不显示推演等只给搭建者的操作,403 按是否开登录说话;登录页只认一次人
- 流程与实例:图里用到的岗位(派给谁、超时升级给谁、发送确认派给谁)全部派生、没绑人的发布时报错;写外部系统的参数按能力声明的类型收拢后再算哈希和发送,收不成就不发;发起人的实例页只看这一步的状态,处理人才给待办卡;会签进度带登录核实和时间,升级后照实写规则;实例状态写流程的结论(已退回、未确认、等待核实写入结果),核实生效后不再挂失败原因;流程应用首页不派生最近封存运行的结果块,看板没数据时是安静的空态;样例⑩的金额带类型和下限、待办标题带金额,表单上下限前后端一起生效
- 看板与证据:定时任务模板加 ISO 周、上一 ISO 周、本月、上月;出处链穿过原样解析查询结果的整形节点,追不到原始数据的照实说停在哪里,样例⑨改用 cell();应用首页和版本历史都能做成应用;指标块单位不重复;版本列表带退役说明;定时任务页头跟着刷新;删视图要确认、新视图能起名;编辑器属性用中文名、术语带解释
- 指标出具(用户 2026-10-15 拍板):契约只写「指标来自」、上游没有报告撰写节点、成果里没有模型写的话时按指标出具——必需指标齐、指标输入追到原始数据、成果字段里的数回指得上才完整出具;受管级要求每个指标静态地追到原始数据(governed.metric_untraced);出具横幅和应用印章写明按指标
- 受管工作流降为已发布只给管理员(Q8 顺延,服务端同样拦);工作流接口带当前发布版的级别,画布上改过之后也认得出受管工作流
2026-10-15 07:15:37 +08:00

83 lines
2.7 KiB
Python

from __future__ import annotations
from typing import Any
from pydantic import BaseModel, Field
from app.db.base import SessionLocal
from app.memory import kb, store
from app.tools.registry import ToolContext, register
class KbSearchArgs(BaseModel):
query: str = Field(description="检索问题")
limit: int = Field(default=5, ge=1, le=20)
collection: str | None = Field(default=None, description="限定知识库集合,留空则用节点配置的")
@register(
name="kb_search",
category="知识",
description="在知识库里做混合检索(向量 + 关键词),返回最相关的片段。",
args_schema=KbSearchArgs,
)
async def kb_search(ctx: ToolContext, **kwargs: Any) -> dict[str, Any]:
args = KbSearchArgs(**kwargs)
async with SessionLocal() as session:
hits = await kb.search(
session,
collection=args.collection or ctx.collection,
query=args.query,
limit=args.limit,
)
return {"query": args.query, "hits": hits, "count": len(hits)}
class MemoryRecallArgs(BaseModel):
query: str = Field(description="想回忆什么")
limit: int = Field(default=5, ge=1, le=20)
@register(
name="memory_recall",
category="知识",
description="从长期记忆里取回与当前问题相关的内容。",
args_schema=MemoryRecallArgs,
)
async def memory_recall(ctx: ToolContext, **kwargs: Any) -> dict[str, Any]:
args = MemoryRecallArgs(**kwargs)
async with SessionLocal() as session:
hits = await store.recall(
session, scope=ctx.memory_scope, query=args.query, limit=args.limit
)
return {"scope": ctx.memory_scope, "memories": hits, "count": len(hits)}
class MemoryWriteArgs(BaseModel):
content: str = Field(description="要记住的内容,一条一个事实,写完整句子")
kind: str = Field(default="fact", description="fact | preference | episode")
importance: float = Field(default=0.5, ge=0.0, le=1.0)
@register(
name="memory_write",
category="知识",
description="把一条值得长期记住的信息写入记忆。相似内容会自动去重。",
args_schema=MemoryWriteArgs,
dangerous=False,
# 写的是平台自己的记忆:默认不用人确认,但不是只读
writes_state=True,
)
async def memory_write(ctx: ToolContext, **kwargs: Any) -> dict[str, Any]:
args = MemoryWriteArgs(**kwargs)
async with SessionLocal() as session:
item = await store.remember(
session,
scope=ctx.memory_scope,
content=args.content,
kind=args.kind,
importance=args.importance,
meta={"run_id": ctx.run_id, "node_id": ctx.node_id},
)
return {"id": item.id, "scope": item.scope, "saved": True}