docs(architecture): align evidence pipeline design

mvp/architecture/session-trace-lifecycle.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # 会话与 Trace 生命周期
 
-**更新日期**：2026-07-05  
-**状态**：当前可运行架构  
+**更新日期**：2026-07-08
+**状态**：当前可运行架构
 **参考历史文档**：`archive/2026-07-05-legacy/session-management.md`
 
 ## 1. 定位
@@ -35,6 +35,7 @@ flowchart TD
     StepHook --> Step["agent_step"]
     Agent --> Tool["Evidence tools"]
     Tool --> Invocation["tool_invocation"]
+    Invocation --> Gatekeeper["Gatekeeper evidence validation"]
 
     Agent --> Final{"workflow result"}
     Final -->|success| Success["status = SUCCESS, answer saved"]
@@ -132,6 +133,7 @@ retrieval_layer
 l0_match_count
 l1_match_count
 retrieval_details
+  -> evidence_refs
 relevance_level
 dedup_reason
 duration_ms
@@ -139,7 +141,20 @@ success
 error_message
 ```
 
-对 `lookup_knowledge`，`retrieval_details` 会承载 L0/L1、领域、证据状态、去重等检索细节。对非检索工具，检索字段可以为空。
+对 `lookup_knowledge`，`retrieval_details` 会承载 L0/L1、领域、证据状态、去重等检索细节。对日志、指标和知识库工具，`retrieval_details.evidence_refs` 会记录 Gatekeeper 可核验的最小证据引用：
+
+```json
+{
+  "evidence_refs": [
+    {
+      "raw_path": "$.logs[0]",
+      "text": "最小证据文本"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+当工具明确没有返回匹配证据时，可以记录 `raw_path=$.no_evidence`。该路径只表示“本次工具查询未检索到匹配证据”，不表示问题被排除。
 
 ## 7. Trace API 聚合
 
@@ -163,7 +178,7 @@ Trace 视图回答的问题：
 - 每一步模型输入输出是什么摘要？
 - 调用了哪些工具？
 - 工具返回了什么证据？
-- Verifier / AIOps rule 是否通过？
+- Gatekeeper / Verifier / Composer / AIOps rule 是否通过？
 - 用户是否反馈有用？
 
 ## 8. Chat 与 AIOps 差异
@@ -171,7 +186,7 @@ Trace 视图回答的问题：
 | 维度 | Chat | AIOps |
 |---|---|---|
 | `agent_flow` | `CHAT` | `AI_OPS` |
-| 编排方式 | `SequentialAgent`: Planner -> Executor -> Verifier | `SupervisorAgent`: Planner + Executor |
+| 编排方式 | `SequentialAgent`: Planner -> Executor -> Gatekeeper -> Verifier -> Composer | `SupervisorAgent`: Planner + Executor |
 | 自评估 | `rule_evaluation` + `verifier_evaluation` | `aiops_rule_evaluation` |
 | 答案字段 | Chat 最终答复 | 告警分析报告 |
 | payload | 用户自然语言 + history | alert payload 或 auto-discovery |
@@ -193,4 +208,3 @@ Trace 视图回答的问题：
 2. `agent_step` 与 `tool_invocation.step_id` 建立更严格关联。
 3. 对多轮同 session 诊断增加 run id，避免复用 session 时历史记录混杂。
 4. 为 Trace 增加导出能力，服务面试演示和回归分析。
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