refactor(phase1): 完成包名重构 (org.example → com.superbiz.agent)
Task 4.1: 包名统一重构 - 重命名 41 个 Java 文件的包名 - 更新所有 import 语句 - 恢复枚举类（FaultCategory、DiagnosisStatus、SourceType） - 更新测试类的 import 重构范围： - domain/entity: 3 个实体类 - domain/model: 2 个数据类 - domain/enums: 3 个枚举类 - repository: 3 个接口 - service/session: 2 个类（接口 + 实现） - config: 9 个配置类 - controller: 2 个控制器 - agent/tool: 4 个工具类 - client: 1 个客户端 - Main.java: 主类 验证结果： - 编译成功，无错误 - 所有测试通过 (27/27) - ApiDocumentRepositoryTest: 7/7 ✅ - CaseLibraryRepositoryTest: 6/6 ✅ - DiagnosisRecordRepositoryTest: 6/6 ✅ - RedisSessionManagerTest: 8/8 ✅ Progress: 21/33 tasks completed (64%)
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zhuyongxin
@@ -0,0 +1,190 @@
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package com.superbiz.agent.service;
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import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent;
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import com.alibaba.cloud.ai.graph.exception.GraphRunnerException;
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import com.superbiz.agent.agent.tool.DateTimeTools;
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import com.superbiz.agent.agent.tool.InternalDocsTools;
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import com.superbiz.agent.agent.tool.QueryLogsTools;
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import com.superbiz.agent.agent.tool.QueryMetricsTools;
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import org.slf4j.Logger;
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import org.slf4j.LoggerFactory;
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import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
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import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
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import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
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import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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import org.springframework.stereotype.Service;
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import java.util.List;
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import java.util.Map;
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/**
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* 聊天服务
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* 封装 ReactAgent 对话的公共逻辑，包括模型创建、系统提示词构建、Agent 配置等
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*/
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@Service
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public class ChatService {
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private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatService.class);
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@Autowired
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private InternalDocsTools internalDocsTools;
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@Autowired
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private DateTimeTools dateTimeTools;
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@Autowired
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private QueryMetricsTools queryMetricsTools;
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@Autowired(required = false) // Mock 模式下才注册，所以设置为 optional,真实环境通过mcp配置注入
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private QueryLogsTools queryLogsTools;
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@Autowired(required = false)
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private ToolCallbackProvider tools;
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@Autowired
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private ChatModel chatModel;
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/**
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* 获取注入的 ChatModel
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*/
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public ChatModel getChatModel() {
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return chatModel;
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}
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/**
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* 构建系统提示词（包含历史消息）
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* @param history 历史消息列表
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* @return 完整的系统提示词
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*/
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public String buildSystemPrompt(List<Map<String, String>> history) {
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StringBuilder systemPromptBuilder = new StringBuilder();
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// 基础系统提示
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systemPromptBuilder.append("你是一个专业的智能助手，可以获取当前时间、查询天气信息、搜索内部文档知识库，以及查询 Prometheus 告警信息。\n");
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systemPromptBuilder.append("当用户询问时间相关问题时，**必须每次都调用 getCurrentDateTime 工具**，因为时间会不断变化。即使历史消息中有时间信息，也不要直接复用，必须重新查询最新时间。\n");
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systemPromptBuilder.append("当用户需要查询公司内部文档、流程、最佳实践或技术指南时，使用 queryInternalDocs 工具。\n");
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systemPromptBuilder.append("当用户需要查询 Prometheus 告警、监控指标或系统告警状态时，使用 queryPrometheusAlerts 工具。\n");
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systemPromptBuilder.append("当用户需要查询腾讯云日志时，请调用腾讯云mcp服务查询,默认查询地域ap-guangzhou,查询时间范围为近一个月。\n\n");
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// 添加历史消息（过滤时间查询相关内容）
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if (!history.isEmpty()) {
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systemPromptBuilder.append("--- 对话历史 ---\n");
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for (Map<String, String> msg : history) {
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String role = msg.get("role");
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String content = msg.get("content");
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// 🔧 过滤时间查询相关的历史消息，避免 LLM 复用旧的时间信息
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if ("user".equals(role) && isTimeQuery(content)) {
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continue; // 跳过时间查询问题
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}
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if ("assistant".equals(role) && containsTimeInfo(content)) {
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continue; // 跳过包含时间信息的回答
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}
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if ("user".equals(role)) {
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systemPromptBuilder.append("用户: ").append(content).append("\n");
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} else if ("assistant".equals(role)) {
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systemPromptBuilder.append("助手: ").append(content).append("\n");
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}
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}
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systemPromptBuilder.append("--- 对话历史结束 ---\n\n");
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}
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systemPromptBuilder.append("请基于以上对话历史，回答用户的新问题。");
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return systemPromptBuilder.toString();
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}
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/**
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* 判断是否为时间查询问题
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*/
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private boolean isTimeQuery(String content) {
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if (content == null) {
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return false;
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}
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// 匹配常见的时间查询模式
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return content.matches(".*(现在|当前|此时).*(几点|时间).*") ||
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content.matches(".*(几点|时间).*(了|呢|[？?]).*") ||
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content.toLowerCase().matches(".*(what.*time|current.*time).*");
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}
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/**
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||||
* 判断是否包含时间信息
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*/
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private boolean containsTimeInfo(String content) {
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if (content == null) {
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return false;
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}
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// 匹配日期时间格式：2026年5月31日、15:57、下午3点 等
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return content.matches(".*(\\d{4}年\\d{1,2}月\\d{1,2}日|\\d{1,2}:\\d{2}|[上下午]+\\d{1,2}[点时]).*");
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}
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/**
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* 动态构建方法工具数组
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* 根据 cls.mock-enabled 决定是否包含 QueryLogsTools
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*/
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public Object[] buildMethodToolsArray() {
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if (queryLogsTools != null) {
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// Mock 模式：包含 QueryLogsTools
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return new Object[]{dateTimeTools, internalDocsTools, queryMetricsTools, queryLogsTools};
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} else {
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// 真实模式：不包含 QueryLogsTools（由 MCP 提供日志查询功能）
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return new Object[]{dateTimeTools, internalDocsTools, queryMetricsTools};
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}
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}
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/**
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* 获取工具回调列表，mcp服务提供的工具
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*/
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public ToolCallback[] getToolCallbacks() {
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if (tools == null) {
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return new ToolCallback[0];
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}
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return tools.getToolCallbacks();
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}
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/**
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* 记录可用工具列表：mcp服务提供的工具
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*/
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public void logAvailableTools() {
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if (tools == null) {
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logger.info("MCP 未启用，无远程工具");
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return;
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}
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ToolCallback[] toolCallbacks = tools.getToolCallbacks();
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logger.info("可用工具列表:");
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for (ToolCallback toolCallback : toolCallbacks) {
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logger.info(">>> {}", toolCallback.getToolDefinition().name());
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}
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}
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/**
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* 创建 ReactAgent
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* @param chatModel 聊天模型
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* @param systemPrompt 系统提示词
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* @return 配置好的 ReactAgent
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*/
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public ReactAgent createReactAgent(ChatModel chatModel, String systemPrompt) {
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return ReactAgent.builder()
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.name("intelligent_assistant")
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.model(chatModel)
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.systemPrompt(systemPrompt)
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.methodTools(buildMethodToolsArray())
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.tools(getToolCallbacks())
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.build();
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}
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/**
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* 执行 ReactAgent 对话（非流式）
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* @param agent ReactAgent 实例
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* @param question 用户问题
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* @return AI 回复
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*/
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public String executeChat(ReactAgent agent, String question) throws GraphRunnerException {
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logger.info("执行 ReactAgent.call() - 自动处理工具调用");
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var response = agent.call(question);
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String answer = response.getText();
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logger.info("ReactAgent 对话完成，答案长度: {}", answer.length());
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return answer;
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}
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}
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