refactor(harness): remove legacy agent architecture
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zhuyongxin
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# 数据模型总览
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**更新日期**：2026-07-10
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**状态**：当前可运行架构
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## 1. 定位
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本文从架构角度说明当前 MVP 的核心数据模型。详细字段以 Flyway migration、实体类和 `mvp/tables/` 为准。
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核心数据分三组：
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- 会话与诊断 Trace：`chat_session`、`diagnosis_run`、`agent_step`、`tool_invocation`
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- 知识库：`api_document`、`knowledge_domain`、Milvus/Zilliz metadata
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- 反馈沉淀：`case_library`
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`diagnosis_session` 仍保留为历史兼容和回滚表，不再是新执行写入的主模型。
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## 2. 总体关系
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```mermaid
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erDiagram
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chat_session ||--o{ diagnosis_run : owns
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diagnosis_run ||--o{ agent_step : has
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diagnosis_run ||--o{ tool_invocation : has
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diagnosis_run ||--o| case_library : creates_when_useful
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api_document ||--o{ milvus_chunk : indexed_as
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knowledge_domain ||--o{ api_document : groups
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chat_session {
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bigint id
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varchar session_id
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varchar status
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int message_pair_count
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datetime last_active_at
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datetime expires_at
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}
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diagnosis_run {
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bigint id
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varchar run_id
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varchar session_id
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text query
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varchar status
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varchar agent_flow
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longtext answer
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json self_evaluation
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varchar feedback
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}
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agent_step {
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bigint id
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varchar session_id
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varchar run_id
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int step_index
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varchar agent_name
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text model_input
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text model_output
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boolean has_tool_call
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}
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tool_invocation {
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bigint id
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varchar session_id
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varchar run_id
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bigint step_id
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varchar tool_name
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json input_params
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text output_preview
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json retrieval_details
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}
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case_library {
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bigint id
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varchar case_id
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varchar diagnosis_id
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varchar source_type
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varchar fault_category
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text root_cause
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text solution
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}
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```
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说明：Milvus/Zilliz collection 不是 MySQL 表，图中的 `milvus_chunk` 是逻辑模型。
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## 3. 会话与运行模型
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### chat_session
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`chat_session` 是会话目录表，保存 `sessionId` 的元数据：
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| 字段 | 说明 |
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|---|---|
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| `session_id` | 外部会话 ID，用于多轮上下文和 run 列表 |
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| `status` | 会话目录状态 |
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| `message_pair_count` | Redis 对话轮次数快照 |
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| `last_active_at` | 最近活跃时间 |
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| `expires_at` | 可为空的目录 TTL 元数据 |
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它不保存完整对话历史，正文消息仍由 Redis `SessionContext.messageHistory` 管理。
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### diagnosis_run
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`diagnosis_run` 是一次可回放诊断执行的主记录：
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| 字段 | 说明 |
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|---|---|
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| `run_id` | 运行 ID，格式为 `run-` + UUID |
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| `session_id` | 所属 `chat_session.session_id` |
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| `query` | 本次 Chat 问题或 AIOps 告警摘要 |
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| `status` | 本次执行状态 |
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| `agent_flow` | `CHAT` / `AI_OPS` |
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| `answer` | 本次运行最终答复或告警报告 |
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| `self_evaluation` | 本次运行的 rule/verifier/aiops 自评估容器 |
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| `feedback` | 本次运行的用户反馈 |
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同一个 `sessionId` 可以有多个 `runId`。Trace、反馈、评测和案例沉淀都应优先使用 `runId`，避免多轮同 session 下的数据混合。
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## 4. Trace 明细模型
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### agent_step
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`agent_step` 记录模型调用步骤。新写入同时保留 `session_id` 和 `run_id`，其中 `run_id` 是回放边界。Trace 页面和评测应先按 `run_id` 隔离取数，展示顺序以 Trace API 返回顺序为准。
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### tool_invocation
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`tool_invocation` 记录显式工具调用事实。`retrieval_details.evidence_refs` 是 Chat 证据链路的关键字段：
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```json
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{
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||||
"evidence_status": "supported",
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||||
"evidence_refs": [
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||||
{
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||||
"raw_path": "$.logs[0]",
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||||
"text": "2026-07-08 23:05:28 ERROR order-service HikariPool-1 - Connection is not available..."
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}
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]
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||||
}
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```
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`$.no_evidence` 只表示“本次工具查询未检索到匹配证据”，不能被解释为“问题不存在”或“根因已排除”。
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## 5. 反馈沉淀模型
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`useful` 反馈会触发 `CaseLibraryService.createFromRun`。
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当前自动映射：
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| 字段 | 来源 |
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|---|---|
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| `case_id` | UUID |
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| `diagnosis_id` | 新数据为 `diagnosis_run.run_id`；历史数据可能为 `diagnosis_session.session_id` |
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| `source_type` | `AUTO` |
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||||
| `fault_category` | 当前默认 `GENERAL` |
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| `title` | run query 前 100 字符 |
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||||
| `root_cause` | run answer |
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| `solution` | run answer |
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| `created_by` | `system` |
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## 6. self_evaluation 结构
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`diagnosis_run.self_evaluation` 是运行级 JSON 容器：
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```json
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{
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"rule_evaluation": {},
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||||
"verifier_evaluation": {},
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"aiops_rule_evaluation": {}
|
||||
}
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||||
```
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||||
Chat 通常写入 `rule_evaluation` 和 `verifier_evaluation`；AIOps 写入 `aiops_rule_evaluation`。
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## 7. 当前边界和后续
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当前边界：
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- `chat_session` 只存会话元数据，不存完整正文历史。
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- `diagnosis_run` 存一次运行的长期审计状态。
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- `agent_step.run_id` 和 `tool_invocation.run_id` 是 Trace、Verifier、Eval 的运行边界。
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- 当前实现主要使用逻辑关联，不依赖数据库外键。
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||||
- `case_library.diagnosis_id` 是过渡字段，新值按 `run_id` 解释，旧值可能按 `session_id` 解释。
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- `diagnosis_session` 只作为历史兼容和回滚表保留。
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后续可增强：
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1. 强化 `tool_invocation.step_id` 关联。
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2. 将 Gatekeeper 规则配置化时的规则元数据保存为可审计版本。
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3. 将 `case_library` 的 rootCause/solution 从完整 answer 中结构化抽取。
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