osiman/SuperBizAgent-java
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aruo dc6cd32a67 Harden evidence trace semantics 2026-07-04 22:36:30 +08:00
zhuyongxin 1ff7f09d25 fix chat session traces and document paths 2026-07-03 13:53:16 +08:00
zhuyongxin e438df4355 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
 2026-07-01 18:24:41 +08:00
zhuyongxin bb44140901 feat(knowledge): 会话级去重 + 知识域地图注入 Planner 解决 ISS-001 重复检索 
- RetrievedDocTracker: sessionId → Set<filePath> 会话级去重，LookupKnowledgeTool Step 5 过滤已检索文档
- KnowledgeDomainService: 域级聚合，LLM 生成 when_to_retrieve，构建 knowledge map YAML
- DocumentFieldEnricher: 上传时 LLM 补全 covers + whenToRetrieve（含同域文档排除上下文）
- KnowledgeDomain entity + V009 迁移: 域级元数据持久化，避免重启重复 LLM 调用
- ChatService: 注入 knowledge map 到 Planner prompt，会话结束时清理去重状态
- KnowledgeIndexService: 手写 JSON 解析替换为 Jackson ObjectMapper，启动时补建缺失域记录
- chat-planner-prompt: 新增知识库检索规则（按域 when_to_retrieve 判断，每域最多一次检索）
- doc-field-enricher-prompt / domain-summary-prompt: 外部化 LLM 提示词
 2026-07-01 10:47:46 +08:00
zhuyongxin 0d9cce75f9 feat(session): 会话存储体系实现 & Chat多Agent路由 
- 新增诊断会话(diagnosis_session/agent_step/tool_invocation)三表
- AgentLoggingHook 持久化 agent_step，记录决策链和耗时
- LookupKnowledgeTool 写入 tool_invocation，记录L0/L1检索质量
- TokenTrackingChatModel 捕获真实token用量
- Chat接口支持意图路由：简单问题单Agent，复杂问题多Agent(Planner+Executor)
- Prompt外置到 src/main/resources/prompts/
- 删除旧 diagnosis_record 表及相关文件
- 新增SessionContextHolder(ThreadLocal传递sessionId)
- QuestionComplexity 复杂度判断工具
- 测试覆盖三张新表的Repository
 2026-06-26 16:22:05 +08:00
zhuyongxin a74ccea5be feat(knowledge): breadcrumb分块上下文 & LookupKnowledgeTool日志优化 
- DocumentChunk新增breadcrumb字段，分块时构建完整标题层级路径
- DocumentChunkService splitByHeadings维护标题层级栈算法
- VectorIndexService 将breadcrumb写入Milvus metadata
- LookupKnowledgeTool日志替换为结构化摘要，替代原始MD预览
- L0返回策略：唯一匹配用正文摘要，多匹配+L1有结果仅元数据（不读文件）
- 新增buildCompactSummary / buildMetadataOnlySummary方法
- 安装frontend-design skill
- 创建mvp/文档目录（架构设计+会话存储方案）
- 更新测试适配新逻辑
 2026-06-26 13:56:10 +08:00
zhuyongxin 8890cd2806 feat(observability): 增强 Agent 和工具调用的可观测日志 
## 改动内容

### 1. ChatService - Agent 执行日志

在 `executeChat` 方法中添加：

```
========================================
========== Agent 执行开始 ==========
========================================
📝 用户问题: 支付为什么会失败？
----------------------------------------
🚀 执行 ReactAgent.call() - 自动处理工具调用
========================================
========== Agent 执行完成 ==========
========================================
⏱️  执行耗时: 1523 ms
📏 最终输出长度: 456 字符
----------------------------------------
📤 最终输出内容:
根据知识库的记录，支付失败的主要原因是...
========================================
```

**关键信息**：
- 用户问题
- 执行耗时
- 最终输出长度和内容

---

### 2. LookupKnowledgeTool - 工具调用详细日志

```
========================================
>>> [工具调用] lookup_knowledge
>>> 参数: query = "支付为什么会失败？"
>>> RequestId: a3b4c5d6
----------------------------------------
[L0 精确匹配] 完成: matches=0, time=3ms
[置信度判断] highConfidence=false, reason=多个或零个匹配
[L1 语义检索] L0非唯一匹配，触发L1语义检索...
[L1 语义检索] 完成: matches=1, time=245ms
[L1 语义检索] 找到文档:
  - [1] 文档ID: doc-123, 相似度得分: 0.82
----------------------------------------
<<< [工具返回] lookup_knowledge
<<< 结果: found=true, matchType=semantic_L1, confidence=medium
<<< 总耗时: 248ms (L0=3ms, L1=245ms)
<<< 返回内容长度: 1234 字符
<<< 内容预览: ## 支付网关错误码定义...
========================================
```

**关键信息**：
- 工具名称和参数
- L0/L1 执行时间和结果
- 匹配文档列表
- 返回结果摘要

---

## 日志格式说明

### 符号约定

- `>>>` - 工具调用（入参）
- `<<<` - 工具返回（出参）
- `***` - Agent 思考过程（暂未实现）
- `📝` - 用户输入
- `📤` - Agent 输出
- `⏱️` - 性能指标

### 日志级别

- `INFO` - 关键节点和结果
- `DEBUG` - 详细的中间状态（已设置但默认不显示）

---

## 使用场景

### 1. 调试工具调用

```bash
# 查看工具调用详情
grep "工具调用\|工具返回" logs/application.log

# 输出示例
>>> [工具调用] lookup_knowledge
>>> 参数: query = "ERR_TIMEOUT"
<<< [工具返回] lookup_knowledge
<<< 结果: found=true, matchType=exact_L0, confidence=high
```

### 2. 性能分析

```bash
# 查看执行耗时
grep "执行耗时\|总耗时" logs/application.log

# 输出示例
⏱️  执行耗时: 1523 ms
<<< 总耗时: 248ms (L0=3ms, L1=245ms)
```

### 3. L0/L1 验证

```bash
# 查看检索路径
grep "L0精确匹配\|L1语义检索" logs/application.log

# 示例 - L0 命中
[L0 精确匹配] 完成: matches=1, time=3ms
[L0 精确匹配] 找到文档:
  - [1] 标题: 支付网关错误码定义, 路径: api/payment-errors.md
[L1 语义检索] L0唯一匹配，跳过L1检索

# 示例 - L1 命中
[L0 精确匹配] 完成: matches=0, time=2ms
[L1 语义检索] L0非唯一匹配，触发L1语义检索...
[L1 语义检索] 完成: matches=1, time=245ms
```

---

## 后续优化

### 可能的增强（未实现）

由于阿里云 ReactAgent 不支持内置监听器，以下功能暂时无法实现：

- ❌ Agent 思考过程实时监听（`onStateUpdate`）
- ❌ 工具调用前拦截（`onToolCall`）
- ❌ 工具返回后拦截（`onToolResponse`）

如需这些功能，需要：
1. 包装每个工具，统一添加日志
2. 或使用支持监听器的 Agent 框架

当前实现已满足基本可观测需求。

---

## 验证

```bash
# 1. 启动应用
mvn spring-boot:run

# 2. 发起对话
curl -X POST http://localhost:9900/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"id":"test","question":"支付为什么会失败？"}'

# 3. 查看日志
tail -f logs/application.log | grep -E "Agent|工具|输出"
```
 2026-06-25 16:16:46 +08:00
zhuyongxin f002571629 refactor(ai-ops): 增强 lookup_knowledge 工具描述并调整工具优先级 
## 主要改动

1. 增强 lookup_knowledge 工具描述
   - 参考 queryLogs 的详细描述格式
   - 添加 IMPORTANT 关键词强调优先使用场景
   - 详细列举 4 种查询场景及示例：
     * 错误码定义（ERR_TIMEOUT）
     * 接口文档（payment-gateway）
     * 排障步骤（支付超时排查）
     * 配置说明（HikariCP）
   - 保留性能优势说明（L0 < 10ms, L1 200-500ms）

2. 调整工具数组顺序
   - 将 lookupKnowledgeTool 提前到第 2 位（仅次于 dateTimeTools）
   - Mock 模式顺序：dateTimeTools → lookupKnowledgeTool → queryMetricsTools → queryLogsTools
   - 真实模式顺序：dateTimeTools → lookupKnowledgeTool → queryMetricsTools → internalDocsTools
   - 弃用工具（internalDocsTools）放在最后

## 设计目标

解决 Executor 优先选择 queryLogsTools 的问题：
- 工具描述对等：lookup_knowledge 与 queryLogs 同等详细
- 位置优先：知识库查询排在日志查询之前
- 明确引导：IMPORTANT 关键词强调使用时机

## 预期效果

Executor 在遇到错误码、配置项、排障问题时，应优先调用 lookup_knowledge，
而不是直接查询日志。
 2026-06-25 09:55:02 +08:00
zhuyongxin c88b287f83 refactor(ai-ops): 优化 lookup_knowledge 工具描述和 Executor Prompt 
## 主要改动

1. 优化工具描述（中等版）
   - 保留 L0/L1 两阶段检索机制说明
   - 增加适用场景列举（错误码、接口文档、排障步骤等）
   - 简化为核心信息，减少 token 消耗

2. Executor Prompt 新增详细使用说明
   - 添加 lookup_knowledge 返回结果字段说明
   - 提供 confidence 和 match_type 的使用建议
   - 明确 found=false 的处理方式
   - 结构化组织：工具选择 → 结果处理 → 执行反馈

## 设计思路

- 工具描述：简洁，快速理解核心用途
- Executor Prompt：详细，指导正确使用
- 分层设计：减少重复信息，降低 token 消耗
 2026-06-24 18:48:04 +08:00
zhuyongxin d6229f3385 feat(knowledge): 完成 L0+L1 混合检索集成 
核心功能：
- 新增 FrontmatterParser 解析 YAML frontmatter
- 新增 KnowledgeIndexService L0 内存索引
- 新增 LookupKnowledgeTool 混合检索工具
- 增强 DocumentManagementService 文件保存和索引同步

技术实现：
- 数据库迁移 V004: api_document.metadata (TEXT)
- 依赖新增: snakeyaml 2.0
- 配置新增: knowledge.base-path
- 可观测性: requestId 追踪 + 性能日志

质量保证：
- 单元测试: 31/31 通过
- 测试覆盖: FrontmatterParser(11), KnowledgeIndexService(13), LookupKnowledgeTool(7)
- 启动验证: L0 索引正常加载

归档文档：
- OpenSpec: openspec/changes/lookup-knowledge-integration/
- devflow 档案: devflow/projects/2026-06-24-lookup-knowledge-integration/
- handoff: handoff/2026-06-24-lookup-knowledge-integration.md
 2026-06-24 16:07:10 +08:00