feat(knowledge): Executor 行动记忆 + 归一化质量等级解决 ISS-002 重复检索

- RetrievedDocTracker 升级为域级+文档级双层记录（Map<sessionId, Map<domain, Set<filePath>>>）
- LookupKnowledgeTool 新增 Min-Max 归一化层（BGE-M3 L2 距离→[0,1] similarity）
- 三等级 relevanceLevel：PRECISE / HIGHLY_RELEVANT / REFERENCE + completenessHint 兜底信号
- LookupResult 新增 relevanceLevel、completenessHint、retrievedDomainsThisSession
- Executor prompt 重写：4 条检索约束 + 合法出口不查全不追责，重复检索才惩罚
- 入库可观测性：V010 迁移 + retrieval_details JSON 扩展
- 归档 executor-action-memory-relevance change

openspec/changes/archive/2026-07-01-executor-action-memory-relevance/.archive-ready

@@ -0,0 +1,6 @@
+Archive-ready for executor-action-memory-relevance
+
+Created: 2026-07-01
+Tasks complete: 7/7
+Verification: static + script + manual passed
+Unverified: PRECISE scenario, domain_retrieved scenario (low risk)

openspec/changes/archive/2026-07-01-executor-action-memory-relevance/design.md

@@ -0,0 +1,189 @@
+# Design: executor-action-memory-relevance
+
+## 架构设计
+
+### 整体数据流
+
+```
+用户问题
+  → Supervisor → Planner（规划查哪些域）
+  → Supervisor → Executor（自主调用 lookup_knowledge）
+       ↓
+  LookupKnowledgeTool
+    ├─ L0 精确匹配 → l0Matches (含 category)
+    ├─ L1 语义检索 → l1Results (含 L2 score)
+    ├─ 归一化层 → computeRelevanceLevel(l0Count, l1TopScore)
+    │    L2 距离 → similarity = 1 - min(score, 2.0) / 2.0
+    │    L0 唯一匹配 → PRECISE
+    │    L0 命中 + L1 similarity ≥ 0.75 → HIGHLY_RELEVANT
+    │    仅 L1 similarity ≥ 0.75 → HIGHLY_RELEVANT
+    │    L0 多匹配 + L1 similarity [0.5, 0.75) → REFERENCE
+    │    仅 L1 similarity [0.5, 0.75) → REFERENCE
+    ├─ 域级行动记忆 → RetrievedDocTracker.markRetrieved(sessionId, domain, filePath)
+    │    getRetrievedDomains(sessionId) → retrievedDomainsThisSession
+    ├─ 文档级去重 → 保留现有逻辑
+    └─ 组装 LookupResult（含 relevanceLevel, completenessHint, retrievedDomainsThisSession）
+       ↓
+  LLM 看到：
+    relevanceLevel: PRECISE
+    completenessHint: "知识库中不存在比上述结果更精准的文档"
+    retrievedDomainsThisSession: ["infrastructure", "api"]
+```
+
+### Agent 边界（保持清晰）
+
+| Agent | 知道什么 | 不知道什么 |
+|-------|---------|-----------|
+| Planner | 全域知识边界（knowledge map） | 执行细节、检索结果 |
+| Executor | 自己的行动记忆（已检索域列表） | 全域知识边界（不注入 knowledge map） |
+
+行动记忆通过**工具返回值**传递，不通过 prompt 注入。
+
+### 数据结构设计
+
+#### 1. RetrievedDocTracker 升级
+
+```java
+// 现有：sessionId → Set<filePath>（文档级）
+ConcurrentHashMap<String, Set<String>> retrieved
+
+// 新增：sessionId → { domain → Set<filePath> }（域级 + 文档级）
+ConcurrentHashMap<String, Map<String, Set<String>>> sessionRetrievals
+```
+
+方法列表：
+- `markRetrieved(sessionId, domain, filePath)` — 一次记录两层
+- `isDocRetrieved(sessionId, filePath)` → boolean — 文档级去重（替代现有 isAlreadyRetrieved）
+- `isDomainRetrieved(sessionId, domain)` → boolean — 域级检查（Phase 2 硬限制用）
+- `getRetrievedDomains(sessionId)` → List<String> — 行动记忆（返回给 LLM）
+- `clearSession(sessionId)` — 清理（不变）
+
+#### 2. LookupResult 扩展
+
+```java
+@Data @Builder
+public class LookupResult {
+    boolean found;
+    PrimaryResult primary;                    // 不变，不暴露原始分数
+    SupplementResult supplement;              // 不变，不暴露原始分数
+    // ---- 新增 ----
+    String relevanceLevel;                    // PRECISE / HIGHLY_RELEVANT / REFERENCE
+    String completenessHint;                  // 兜底信号
+    List<String> retrievedDomainsThisSession; // 行动记忆
+    String message;                           // 不变
+}
+```
+
+**PrimaryResult 和 SupplementResult 不加任何分数字段**。原始分数在归一化层内部消化。
+
+#### 3. 归一化计算
+
+`RelevanceNormalizer`（LookupKnowledgeTool 内部静态方法）：
+
+```
+输入：l0MatchCount, l1TopScore (L2 距离)
+输出：RelevanceAssessment { relevanceLevel, completenessHint }
+
+归一化公式（BGE-M3 输出 L2 归一化单位向量，已实测验证）：
+  similarity = 1 - min(l2Score, maxL2Distance) / maxL2Distance
+  maxL2Distance 默认 2.0，yml 可覆盖
+
+判定逻辑：
+  if l0MatchCount == 1 → PRECISE
+  if l0MatchCount > 1 && l1Similarity >= highlyRelevantThreshold → HIGHLY_RELEVANT
+  if l0MatchCount == 0 && l1Similarity >= highlyRelevantThreshold → HIGHLY_RELEVANT
+  if l0MatchCount > 1 && l1Similarity >= referenceThreshold → REFERENCE
+  if l0MatchCount == 0 && l1Similarity >= referenceThreshold → REFERENCE
+  else → 无结果
+
+completenessHint 映射：
+  PRECISE → "知识库中不存在比上述结果更精准的文档"
+  HIGHLY_RELEVANT → "当前结果已高度相关，继续检索不太可能找到更精准的文档"
+  REFERENCE → "当前结果为相关参考，如需更精准信息请明确缺少的具体维度"
+```
+
+配置项（application.yml）：
+```yaml
+retrieval:
+  normalization:
+    max-l2-distance: 2.0              # L2 距离上界（单位向量 = 2.0）
+    highly-relevant-threshold: 0.75   # similarity ≥ 0.75 → HIGHLY_RELEVANT
+    reference-threshold: 0.5          # similarity ≥ 0.5 → REFERENCE
+```
+
+#### 4. 入库记录扩展
+
+`tool_invocation` 表新增列：
+
+| 列名 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `relevance_level` | VARCHAR(20) | PRECISE / HIGHLY_RELEVANT / REFERENCE / DEDUPED |
+| `dedup_reason` | VARCHAR(32) | doc_retrieved / domain_retrieved / null |
+
+`retrieval_details` JSON 扩展：
+```json
+{
+  "l0_match_count": 2,
+  "l0_titles": ["MySQL连接池配置", "HikariCP参数调优"],
+  "l1_top_score": 0.52,
+  "l1_top_similarity": 0.74,
+  "l1_match_count": 3,
+  "l1_scores": [0.52, 0.68, 0.91],
+  "relevance_level": "HIGHLY_RELEVANT",
+  "completeness_hint": "当前结果已高度相关...",
+  "retrieved_domains": ["infrastructure"],
+  "dedup_reason": null
+}
+```
+
+原始 L2 score 和归一化后的 similarity 都入库，保留可观测性。
+
+### Executor Prompt 设计
+
+不加 knowledge map，只加基于行动记忆的行为规则：
+
+```markdown
+## 检索约束
+
+### 1. 判断重复：基于已检索上下文
+每次 lookup_knowledge 返回值中包含 retrievedDomainsThisSession，
+表示本次会话已检索过的知识域。如果当前问题与已检索域语义重叠，
+**禁止再次调用 lookup_knowledge**。
+
+### 2. 重复了该怎么办
+如果当前想检索的内容与【已检索上下文】语义相似：
+- 禁止换关键词重新检索
+- 直接基于已有事实回答
+- 如果信息不足，先明确指出缺少什么具体维度
+  （如："缺少 HikariCP 具体配置参数"、"缺少连接池耗尽的日志样例"），
+  再针对该维度进行一次定向补充检索——而非盲目换词重查
+
+### 3. 合法出口：允许信息不全时给出结论
+如果你认为已有信息足以回答核心问题，即使细节不全，
+也请直接给出结论并说明局限性（如："基于已有信息，连接池配置建议如下，
+但具体参数值需结合实际负载调整"）。
+**不查全不会被追责，重复检索才会被惩罚。**
+
+### 4. 利用质量信号判断
+- relevanceLevel=PRECISE → 信息精准，直接使用，不再检索
+- relevanceLevel=HIGHLY_RELEVANT + 域已在 retrievedDomainsThisSession → 禁止再次调用
+- relevanceLevel=REFERENCE → 先指出缺什么维度，再定向补充一次
+- completenessHint 是知识库给你的天花板信号，信任它
+```
+
+### 关键决策
+
+1. **L0/L1 原始分数不暴露给 LLM** — 在归一化层内部消化，避免 LLM 混淆尺度
+2. **BGE-M3 L2 归一化已实测验证** — 范数 1.00000002，maxL2Distance=2.0 是数学硬上界
+3. **行动记忆通过工具返回值传递** — 不通过 prompt 注入，不修改 ReactAgent prompt 构建方式
+4. **不给 Executor knowledge map** — 保持 Agent 边界：Planner 知道全域，Executor 只知道自己做了什么
+5. **Phase 2 域级硬限制暂不实施** — 先观察 prompt 约束 + 归一化信号的效果
+
+### 接口影响分级
+
+| 变更 | 级别 | 说明 |
+|------|------|------|
+| RetrievedDocTracker 数据结构升级 | L2 内部接口 | 消费者只有 LookupKnowledgeTool，在同一实现范围内 |
+| LookupResult 新增 3 个字段 | L2 内部接口 | 消费者是 LLM（工具返回值），无跨模块调用方 |
+| tool_invocation 表新增 2 列 | L2 内部接口 | Flyway 迁移，nullable，不影响现有查询 |
+| chat-executor-prompt.md 更新 | L1 内部实现 | Prompt 文本变更，不改变接口 |

openspec/changes/archive/2026-07-01-executor-action-memory-relevance/proposal.md

@@ -0,0 +1,89 @@
+# Proposal: executor-action-memory-relevance
+
+## 问题
+
+ISS-002：Executor 在单次会话中调用 `lookup_knowledge` 20+ 次，大部分是同域换变体的冗余调用。
+
+根因：
+1. **行动记忆缺失**：Executor 不知道自己已经检索过哪些域，反复用不同关键词查同一个域
+2. **质量信号缺失**：检索结果没有归一化质量等级，LLM 无法判断"结果够不够"
+3. **Prompt 约束缺失**：现有 executor prompt 要求"所有需要外部信息的地方都必须调用工具"，没有"放弃检索"的合法出口
+
+## 建议方案
+
+### 1. 行动记忆（通过工具返回值传递）
+
+`RetrievedDocTracker` 数据结构升级：`Map<sessionId, Map<domain, Set<filePath>>>`。
+
+每次 `lookup_knowledge` 返回值附带 `retrievedDomainsThisSession`，让 Executor 知道自己本次会话已检索过哪些域。
+
+**不给 Executor knowledge map**——保持 Agent 边界清晰：Planner 知道全域（规划查哪个域），Executor 只知道自己做了什么（执行检索 + 基于结果推理）。
+
+### 2. 归一化质量等级（封装 L0/L1 分数差异）
+
+在 `LookupKnowledgeTool` 内部新增归一化层，将 L0 匹配数和 L1 score 统一为三个等级：
+
+| 等级 | 含义 | LLM 应做什么 |
+|------|------|-------------|
+| `PRECISE` | 精准命中 | 直接使用，不再检索 |
+| `HIGHLY_RELEVANT` | 高度相关 | 综合推理，大概率不需要继续查 |
+| `REFERENCE` | 相关参考 | 可参考，如需更精准请明确缺什么维度 |
+
+归一化逻辑：
+- L0 唯一匹配 → PRECISE
+- L0 命中 + L1 高分 → HIGHLY_RELEVANT
+- L0 多匹配 + L1 中分 → HIGHLY_RELEVANT
+- L0 多匹配 + 无 L1 → REFERENCE
+- 仅 L1 命中 → 按 score 分 HIGHLY_RELEVANT / REFERENCE
+
+**L0/L1 原始分数不返回给 LLM**，只在归一化层内部使用。原始分数入库（`tool_invocation.retrieval_details`）保留可观测性。
+
+### 3. 兜底信号（completenessHint）
+
+每次返回附带 `completenessHint`，给 LLM "天花板"信号：
+
+| relevanceLevel | completenessHint |
+|----------------|-----------------|
+| PRECISE | "知识库中不存在比上述结果更精准的文档" |
+| HIGHLY_RELEVANT | "当前结果已高度相关，继续检索不太可能找到更精准的文档" |
+| REFERENCE | "当前结果为相关参考，如需更精准信息请明确缺少的具体维度" |
+
+### 4. Executor prompt 重写检索约束
+
+- 基于 `retrievedDomainsThisSession` 判断重复（不是"不要重复"，而是"重复了该怎么办"）
+- 给 LLM 合法出口："不查全不会被追责，重复检索才会被惩罚"
+- 利用 `relevanceLevel` + `completenessHint` 判断质量
+
+### 5. 入库可观测性
+
+`tool_invocation` 表新增 `relevance_level` 和 `dedup_reason` 列。
+`retrieval_details` JSON 扩展：加入归一化等级、兜底信号、已检索域、去重原因、L1 top score。
+
+## 范围
+
+- `LookupKnowledgeTool`：归一化层 + 行动记忆注入 + 域级拦截
+- `RetrievedDocTracker`：数据结构升级（域级记录）
+- `LookupResult`：新增 `relevanceLevel`、`completenessHint`、`retrievedDomainsThisSession`
+- `chat-executor-prompt.md`：检索约束重写
+- `ToolInvocation` 实体 + V010 迁移：新增列
+- `LookupKnowledgeTool.saveToolInvocation()`：扩展入库字段
+
+## 非目标
+
+- 不给 Executor 注入 knowledge map（保持 Agent 边界）
+- 不修改 Planner prompt 或 Planner 逻辑
+- 不修改 `PrimaryResult`/`SupplementResult` 的字段（不暴露原始分数给 LLM）
+- Phase 2 域级硬限制暂不实施，先观察 prompt 约束效果
+
+## 风险
+
+1. L1 score 阈值（0.3/0.7）需要根据实际 embedding 分布调优，当前为初始值
+2. 归一化等级可能让 LLM 过早停止检索——需实测观察 REFERENCE 场景下的行为
+3. Prompt 约束仍依赖 LLM 遵守——如果效果不足，需启用 Phase 2 域级硬限制
+
+## 来自 devflow 的上下文约束
+
+- 前序 change `session-dedup-knowledge-map`：已实现文档级去重（RetrievedDocTracker + filePath）和 Planner knowledge map 注入
+- ISS-001：文档级重复召回已修复
+- glossary：ReactAgent 是自主决策工具调用的 Agent，不受外部流程控制
+- JPA ddl-auto 使用 validate 模式，表结构修改必须通过 Flyway 迁移

openspec/changes/archive/2026-07-01-executor-action-memory-relevance/specs/functional-spec.md

@@ -0,0 +1,110 @@
+# Functional Spec: executor-action-memory-relevance
+
+## FS-1: L2 距离归一化
+
+### 需求
+LookupKnowledgeTool 内部将 L1 的 L2 距离归一化为 [0,1] 区间的 similarity 值，基于 BGE-M3 输出为 L2 归一化单位向量（已实测验证，范数=1.00000002）。
+
+### 可观察行为
+- 归一化公式：`similarity = 1 - min(l2Score, maxL2Distance) / maxL2Distance`
+- `maxL2Distance` 默认 2.0，可通过 `retrieval.normalization.max-l2-distance` 覆盖
+- 归一化阈值可通过 `retrieval.normalization.highly-relevant-threshold` 和 `retrieval.normalization.reference-threshold` 配置
+- 归一化计算在 LookupKnowledgeTool 内部完成，不暴露原始分数给 LLM
+
+### 验收标准
+- [ ] L2 score=0 → similarity=1.0
+- [ ] L2 score=1.0 → similarity=0.5
+- [ ] L2 score=2.0 → similarity=0.0
+- [ ] L2 score=3.0（超出上界）→ similarity=0.0（min 函数截断）
+- [ ] 配置项可通过 yml 覆盖默认值
+
+## FS-2: 归一化质量等级判定
+
+### 需求
+基于 L0 匹配数和归一化后的 L1 similarity，输出三等级 relevanceLevel + completenessHint。
+
+### 可观察行为
+- L0 唯一匹配 → PRECISE + "知识库中不存在比上述结果更精准的文档"
+- L0 命中 + L1 similarity ≥ 0.75 → HIGHLY_RELEVANT + "当前结果已高度相关，继续检索不太可能找到更精准的文档"
+- 仅 L1 similarity ≥ 0.75 → HIGHLY_RELEVANT + 对应 hint
+- L0 多匹配 + L1 similarity [0.5, 0.75) → REFERENCE + "当前结果为相关参考，如需更精准信息请明确缺少的具体维度"
+- 仅 L1 similarity [0.5, 0.75) → REFERENCE + 对应 hint
+- L1 similarity < 0.5 → 不视为有效结果
+- 无 L0 且无 L1 → found=false
+
+### 验收标准
+- [ ] L0 matchCount=1 → relevanceLevel=PRECISE
+- [ ] L0 matchCount=2, L1 similarity=0.8 → relevanceLevel=HIGHLY_RELEVANT
+- [ ] L0 matchCount=0, L1 similarity=0.8 → relevanceLevel=HIGHLY_RELEVANT
+- [ ] L0 matchCount=3, L1 similarity=0.6 → relevanceLevel=REFERENCE
+- [ ] L0 matchCount=0, L1 similarity=0.4 → found=false 或 supplement 被过滤
+- [ ] 每个 relevanceLevel 对应正确的 completenessHint
+
+## FS-3: 域级行动记忆
+
+### 需求
+RetrievedDocTracker 升级为域级 + 文档级双层记录，支持查询当前会话已检索的域列表。
+
+### 可观察行为
+- `markRetrieved(sessionId, domain, filePath)` 一次记录两层
+- `isDocRetrieved(sessionId, filePath)` 返回文档级去重结果
+- `isDomainRetrieved(sessionId, domain)` 返回域级检查结果
+- `getRetrievedDomains(sessionId)` 返回已检索域列表
+- `clearSession(sessionId)` 清理所有记录
+- 现有 `isAlreadyRetrieved(sessionId, filePath)` 语义不变（内部委托给 isDocRetrieved）
+
+### 验收标准
+- [ ] markRetrieved("s1", "infrastructure", "a.md") 后，isDocRetrieved("s1", "a.md")=true
+- [ ] markRetrieved("s1", "infrastructure", "a.md") 后，isDomainRetrieved("s1", "infrastructure")=true
+- [ ] markRetrieved("s1", "infrastructure", "a.md") 后，getRetrievedDomains("s1")=["infrastructure"]
+- [ ] markRetrieved("s1", "api", "b.md") 后，getRetrievedDomains("s1")=["infrastructure","api"]
+- [ ] clearSession("s1") 后，所有方法返回空/false
+- [ ] 线程安全：ConcurrentHashMap + ConcurrentHashMap 内层
+
+## FS-4: LookupResult 返回值扩展
+
+### 需求
+LookupResult 新增 relevanceLevel、completenessHint、retrievedDomainsThisSession 三个字段，让 LLM 获得行动记忆和质量信号。
+
+### 可观察行为
+- 每次 lookup_knowledge 返回值包含这三个新字段
+- PrimaryResult 和 SupplementResult 不变，不暴露原始分数
+- 去重拦截时，返回值仍包含 retrievedDomainsThisSession（让 LLM 知道已检索了哪些域）
+
+### 验收标准
+- [ ] 正常检索返回时，LookupResult 包含 relevanceLevel + completenessHint + retrievedDomainsThisSession
+- [ ] 文档级去重拦截时，LookupResult.message 包含去重提示，retrievedDomainsThisSession 不为 null
+- [ ] PrimaryResult 和 SupplementResult 无新增分数字段
+
+## FS-5: Executor Prompt 检索约束
+
+### 需求
+重写 chat-executor-prompt.md 的检索规则，从"必须调用工具"改为"基于行动记忆和质量信号判断是否需要检索"。
+
+### 可观察行为
+- Prompt 不包含 knowledge map
+- Prompt 包含 4 条检索约束（判断重复、重复了该怎么办、合法出口、利用质量信号）
+- 原有规则"所有需要外部信息的地方，都必须调用对应的工具"被替换
+
+### 验收标准
+- [ ] Executor prompt 不包含 knowledge map 内容
+- [ ] Executor prompt 包含"禁止换关键词重新检索"约束
+- [ ] Executor prompt 包含"不查全不会被追责"合法出口
+- [ ] Executor prompt 包含 relevanceLevel 行为指导
+
+## FS-6: 入库可观测性
+
+### 需求
+tool_invocation 表新增 relevance_level 和 dedup_reason 列，retrieval_details JSON 扩展。
+
+### 可观察行为
+- 每次 lookup_knowledge 调用后，tool_invocation 记录包含 relevance_level 和 dedup_reason
+- retrieval_details JSON 包含 l1_top_similarity（归一化后值）、relevance_level、completeness_hint、retrieved_domains、dedup_reason
+- 历史数据新列为 null，不影响现有查询
+
+### 验收标准
+- [ ] V010 迁移脚本成功执行
+- [ ] 新增 relevance_level 列 VARCHAR(20) nullable
+- [ ] 新增 dedup_reason 列 VARCHAR(32) nullable
+- [ ] saveToolInvocation() 写入新字段
+- [ ] SQL 可查询归一化等级分布：`SELECT relevance_level, COUNT(*) FROM tool_invocation WHERE tool_name='lookup_knowledge' GROUP BY relevance_level`

openspec/changes/archive/2026-07-01-executor-action-memory-relevance/tasks.md

@@ -0,0 +1,89 @@
+# Tasks: executor-action-memory-relevance
+
+## T1: RetrievedDocTracker 域级升级
+
+**文件**: `src/main/java/com/superbiz/agent/tool/RetrievedDocTracker.java`
+
+**改动**:
+- 数据结构从 `ConcurrentHashMap<sessionId, Set<filePath>>` 升级为 `ConcurrentHashMap<sessionId, Map<domain, Set<filePath>>>`
+- 新增 `markRetrieved(sessionId, domain, filePath)`
+- 新增 `isDocRetrieved(sessionId, filePath)` — 从内层 Map 的 values 中查找 filePath
+- 新增 `isDomainRetrieved(sessionId, domain)` — 检查 domain key 存在
+- 新增 `getRetrievedDomains(sessionId)` → `List<String>`
+- `isAlreadyRetrieved(sessionId, filePath)` 保留（委托给 isDocRetrieved，向后兼容）
+- `clearSession(sessionId)` 清理外层 key
+
+**验收**: FS-3 所有验收标准通过
+
+## T2: LookupResult 新增字段
+
+**文件**: `src/main/java/com/superbiz/agent/dto/LookupResult.java`
+
+**改动**:
+- 新增 `String relevanceLevel`
+- 新增 `String completenessHint`
+- 新增 `List<String> retrievedDomainsThisSession`
+
+**验收**: 编译通过，字段存在且类型正确
+
+## T3: 归一化计算逻辑
+
+**文件**: `src/main/java/com/superbiz/agent/tool/LookupKnowledgeTool.java`
+
+**改动**:
+- 新增配置类或字段读取 `retrieval.normalization.max-l2-distance`（默认 2.0）、`highly-relevant-threshold`（默认 0.75）、`reference-threshold`（默认 0.5）
+- 新增私有方法 `computeRelevance(int l0MatchCount, float l1TopScore)` → 返回包含 `relevanceLevel` + `completenessHint` 的 record/内部类
+- L2 距离归一化：`similarity = 1 - min(l1TopScore, maxL2Distance) / maxL2Distance`
+- 判定逻辑按 design.md 中的优先级实现
+
+**验收**: FS-1 + FS-2 所有验收标准通过
+
+## T4: LookupKnowledgeTool 集成归一化 + 行动记忆
+
+**文件**: `src/main/java/com/superbiz/agent/tool/LookupKnowledgeTool.java`
+
+**改动**:
+- `lookupKnowledge()` 方法中，在 Step 4（组装结果）后、Step 5（去重过滤）前，调用 `computeRelevance()` 计算 relevanceLevel 和 completenessHint
+- 从 l0Matches 提取 domain（`l0Matches.get(0).getCategory()`），L1 结果尝试从 metadata JSON 解析 category（兜底）
+- markRetrieved 调用从 `markRetrieved(sessionId, docKey)` 改为 `markRetrieved(sessionId, domain, docKey)`
+- 去重拦截时（文档级），LookupResult 也附带 retrievedDomainsThisSession
+- LookupResult.builder() 中设置三个新字段
+
+**验收**: FS-4 所有验收标准通过；日志中可看到 relevanceLevel 和 completenessHint 输出
+
+## T5: Executor Prompt 重写
+
+**文件**: `src/main/resources/prompts/chat-executor-prompt.md`
+
+**改动**:
+- 将"所有需要外部信息的地方，都必须调用对应的工具"替换为"需要外部信息时调用工具，但须遵守下方的检索约束"
+- 新增"## 检索约束"区块，包含 4 条规则（判断重复、重复了该怎么办、合法出口、利用质量信号）
+- 不注入 knowledge map
+
+**验收**: FS-5 所有验收标准通过
+
+## T6: 入库可观测性
+
+**文件**:
+- `src/main/resources/db/migration/V010__add_relevance_level_to_tool_invocation.sql`
+- `src/main/java/com/superbiz/agent/domain/entity/ToolInvocation.java`
+- `src/main/java/com/superbiz/agent/tool/LookupKnowledgeTool.java`（saveToolInvocation 方法）
+
+**改动**:
+- V010: ALTER TABLE tool_invocation ADD relevance_level VARCHAR(20), ADD dedup_reason VARCHAR(32)
+- ToolInvocation 实体新增 `relevanceLevel` 和 `dedupReason` 字段
+- saveToolInvocation() 中：
+  - 设置 `inv.setRelevanceLevel(...)` 和 `inv.setDedupReason(...)`
+  - retrieval_details JSON 扩展：新增 l1_top_similarity、relevance_level、completeness_hint、retrieved_domains、dedup_reason 字段
+- 去重拦截时，dedupReason 设为 "doc_retrieved"；域级拦截时设为 "domain_retrieved"
+
+**验收**: FS-6 所有验收标准通过
+
+## T7: BGE-M3 归一化验证测试
+
+**文件**: `src/test/java/com/superbiz/agent/service/FullPipelineSmokeTest.java`
+
+**改动**:
+- 已完成：embeddingBgeM3Works() 中新增 L2 范数断言（范数=1.00000002，测试已通过）
+
+**验收**: 测试通过，范数断言 |norm - 1.0| < 0.01