refactor(harness): remove legacy agent architecture

2026-07-22 18:02:01 +08:00
parent bc36248cd8
commit 8ee7cc0b70
148 changed files with 3091 additions and 13889 deletions
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+# MVP 架构文档
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+**更新日期**：2026-07-10
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+这里是 MVP 当前架构的唯一入口。旧版设计、早期拆解和已经被新实现替代的方案已归档到：
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+- `mvp/architecture/archive/2026-07-05-legacy/`
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+归档材料只作为设计历史阅读，不再作为当前实现依据。
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+## 当前文档
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+| 文档 | 用途 |
+|---|---|
+| [current-mvp-architecture.md](current-mvp-architecture.md) | 当前可运行 MVP 的总体架构、链路、持久化和质量门禁 |
+| [interview-one-pager.md](interview-one-pager.md) | 面试一页式架构讲解，包含总图、亮点、取舍和追问回答 |
+| [agent-orchestration.md](agent-orchestration.md) | Agent 编排细节，覆盖 Chat SequentialAgent、AIOps SupervisorAgent、工具边界 |
+| [executor-evidence-pipeline-refactor.md](executor-evidence-pipeline-refactor.md) | Chat 证据链路当前数据契约，覆盖 Executor V2、Gatekeeper、Verifier、Composer、`evidence_refs` |
+| [harness-quality-gates.md](harness-quality-gates.md) | Prompt、Hook、Trace、Gatekeeper、Verifier、Composer、评测基线组成的质量门禁 |
+| [rag-architecture.md](rag-architecture.md) | RAG/知识检索新架构，覆盖 L0 hint、VectorStore 主路径、SDK fallback、证据追踪 |
+| [modular-rag-pipeline.md](modular-rag-pipeline.md) | `lookup_knowledge` 模块化 RAG 落地架构，覆盖 pipeline、fallback、evidence-first contract、trace |
+| [rag-eval-closure.md](rag-eval-closure.md) | RAG 评测闭环，覆盖 offline baseline、baseline diff、diagnosis eval 和 live acceptance |
+| [retrieval-observability.md](retrieval-observability.md) | 检索运行细节和可观测性，覆盖 L0/L1、去重、分数归一、评测 |
+| [feedback-architecture.md](feedback-architecture.md) | 反馈与自评估闭环，覆盖 rule evaluation、Verifier、AIOps rule、用户反馈和案例沉淀 |
+| [session-trace-lifecycle.md](session-trace-lifecycle.md) | 会话和 Trace 生命周期，覆盖 sessionId、状态流转、agent_step、tool_invocation、Trace API |
+| [knowledge-base-authoring.md](knowledge-base-authoring.md) | 知识库文档编写与维护规范，覆盖 frontmatter、category、chunk、reindex |
+| [data-model.md](data-model.md) | 数据模型总览，覆盖 Trace、知识库、反馈沉淀和 Milvus metadata |
+| [evolution-roadmap.md](evolution-roadmap.md) | 从旧版 Agent 蓝图继承的后续演进路线，不代表当前已实现 |
+
+## 当前架构一句话
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+SuperBizAgent MVP 是一个面向故障诊断的可追踪 Agent 系统：Chat 和 AIOps 入口统一进入 Agent 编排，Executor 通过显式工具收集日志、指标和知识库证据，Chat 链路由 Gatekeeper 做引用真实性校验、Verifier 做可推导性判断、Composer 生成最终表达；多轮会话元数据落到 `chat_session`，每次诊断运行落到 `diagnosis_run`，步骤和工具明细通过 `agent_step.run_id`、`tool_invocation.run_id` 关联，最终通过 Trace API 和评测脚本证明诊断链路可解释、可回放、可对比。
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+## 阅读顺序
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+1. 先读 [current-mvp-architecture.md](current-mvp-architecture.md)，理解系统边界和主链路。
+2. 面试前读 [interview-one-pager.md](interview-one-pager.md)，准备 2-5 分钟讲解。
+3. 再读 [agent-orchestration.md](agent-orchestration.md)，理解当前 Agent 如何协作。
+4. 接着读 [executor-evidence-pipeline-refactor.md](executor-evidence-pipeline-refactor.md)，理解 Chat 证据链路的数据结构和验真边界。
+5. 然后读 [harness-quality-gates.md](harness-quality-gates.md)，理解为什么系统可追踪、可验证。
+6. 再读 [rag-architecture.md](rag-architecture.md)，理解当前 RAG 为什么保留显式 `lookup_knowledge`，以及 Spring AI VectorStore 如何接入。
+7. 继续读 [modular-rag-pipeline.md](modular-rag-pipeline.md)，看 `lookup_knowledge` 的模块化落地和 evidence-first contract。
+8. 再读 [rag-eval-closure.md](rag-eval-closure.md)，看 RAG baseline 如何形成质量闭环。
+9. 然后读 [retrieval-observability.md](retrieval-observability.md)，看检索细节和质量回归方式。
+10. 再读 [feedback-architecture.md](feedback-architecture.md)，理解 self_evaluation、用户反馈和案例沉淀。
+11. 按需读 [session-trace-lifecycle.md](session-trace-lifecycle.md)、[knowledge-base-authoring.md](knowledge-base-authoring.md)、[data-model.md](data-model.md)，补齐运行生命周期、知识库维护和数据关系。
+12. 最后读 [evolution-roadmap.md](evolution-roadmap.md)，区分后续演进和当前实现。
+13. 需要追溯旧方案时，再进入 `archive/2026-07-05-legacy/`。