# Harness 与质量门禁架构

**更新日期**：2026-07-08
**状态**：当前可运行架构 + 后续门禁规划
**参考历史文档**：`archive/2026-07-05-legacy/agent-architecture.md`

## 1. 设计目标

Agent 系统的核心风险不是“没有答案”，而是：

- 答案引用了不存在的证据。
- 工具调用失败后仍然编造结论。
- 检索结果相关性不足但被当作强证据。
- 多轮诊断重复检索同一文档，浪费上下文。
- 最终报告无法回放执行过程。

因此当前 MVP 的 Harness 不是单个组件，而是一组约束：

```text
Prompt contract
  + Tool boundary
  + Agent hooks
  + Trace persistence
  + Gatekeeper deterministic validation
  + Verifier / rule evaluation
  + Eval baseline
```

## 2. Harness 总图

```mermaid
flowchart TB
    Input["User / AIOps input"] --> Prompt["Prompt contract"]
    Prompt --> Agent["Planner / Executor / Verifier / Composer"]
    Agent --> Tools["Evidence tools"]
    Tools --> Invocation["tool_invocation"]
    Agent --> StepHook["AgentLoggingHook"]
    StepHook --> Step["agent_step"]
    Agent --> Run["diagnosis_run"]

    Invocation --> EvidenceRefs["retrieval_details.evidence_refs"]
    EvidenceRefs --> Gatekeeper["ExecutorGatekeeperService"]
    Agent --> Gatekeeper
    Invocation --> TraceSummary["ToolTraceSummaryService"]
    Gatekeeper --> Verifier["chat_verifier"]
    TraceSummary --> Verifier
    Verifier --> SelfEval["self_evaluation.verifier_evaluation"]

    Invocation --> AiOpsRule["AiOpsRuleEvaluationService"]
    AiOpsRule --> AiOpsEval["self_evaluation.aiops_rule_evaluation"]

    Run --> TraceAPI["DiagnosisTraceService"]
    Step --> TraceAPI
    Invocation --> TraceAPI
    SelfEval --> TraceAPI
    AiOpsEval --> TraceAPI

    TraceAPI --> Eval["diagnosis eval / RAG eval"]
```

## 3. Prompt Contract

当前 Prompt 按角色拆分：

| Prompt | 用途 |
|---|---|
| `supervisor-prompt.md` | AIOps Supervisor 调度 Planner / Executor |
| `planner-prompt.md` | AIOps Planner 规划、再规划、输出告警报告 |
| `executor-prompt.md` | AIOps Executor 按步骤调用工具 |
| `chat-planner-prompt.md` | Chat 复杂问题规划 |
| `chat-executor-prompt.md` | Chat 执行工具并输出 `executor_evidence_v2` 微观事实 |
| `chat-verifier-prompt.md` | 基于 Gatekeeper 已验真的证据判断 claims 是否可推出 |
| `chat-composer-prompt.md` | 基于 Verifier 允许表达的内容生成最终用户答复 |

Prompt 层当前承担的门禁：

- 禁止凭记忆回答错误码、接口定义、排障步骤。
- 需要外部信息时必须调用工具。
- 工具连续失败或返回空结果时，最终报告必须诚实说明。
- Chat Executor 不允许在窄范围问题中扩展根因、风险或修复建议。
- Chat Verifier 不允许做新检索，只能判断已验真证据是否可推出 claims。
- Chat Composer 不允许补事实，尤其不能把 `$.no_evidence` 表达为“已排除/确认没有”。
- AIOps payload 模式必须聚焦输入告警。

Chat 链路还会在 `verifier_evaluation.prompt_audit` 中持久化紧凑 Prompt 审计快照：

```json
{
  "version": "chat-prompts-v1",
  "prompts": [
    {
      "name": "chat_executor",
      "version": "chat-executor-v2",
      "resource": "prompts/chat-executor-prompt.md"
    }
  ]
}
```

该快照只保存版本和资源路径，不保存完整 Prompt 文本。它用于面试演示、trace 回放和离线 baseline 解释“本次诊断使用了哪套 Prompt 契约”。

## 4. Trace Hooks

`AgentLoggingHook` 是当前 Agent step 可观测性的核心。

```mermaid
sequenceDiagram
    autonumber
    participant A as Agent
    participant H as AgentLoggingHook
    participant DB as agent_step

    A->>H: before_model(messages, sessionId)
    H->>DB: 写入 model_input / step_index / agent_name
    A-->>A: LLM 推理
    A->>H: after_model(messages, sessionId)
    H->>DB: 回填 model_output / thought / has_tool_call / duration / token_count
```

记录内容：

- 最近输入消息摘要。
- Agent 输出摘要。
- 是否包含 tool call。
- duration。
- token count。
- Verifier 的 JSON 输出摘要。

## 5. Tool Invocation 门禁

工具调用记录由 `ToolInvocationRecorder` 和具体工具共同完成。

核心记录：

```text
tool_name
input_params
output_preview
retrieval_layer
l0_match_count
l1_match_count
retrieval_details
  -> evidence_refs
relevance_level
dedup_reason
duration_ms
success
error_message
```

对 `lookup_knowledge` 的质量约束：

- L0 只作为 hint，不绕过 L1。
- 检索结果归一化为 `PRECISE`、`HIGHLY_RELEVANT`、`REFERENCE`。
- 同 session 内重复文档会被 `RetrievedDocTracker` 去重。
- dedup、no evidence、failed 等状态进入 `retrieval_details.evidence_status`。
- `retrieval_details.evidence_refs` 记录可被 Executor 引用的最小证据文本，格式为 `raw_path + text`。
- no-hit / no-evidence 工具结果会生成 `raw_path=$.no_evidence` 的负向证据引用，语义仅限“本次查询未检索到匹配证据”。

## 6. Gatekeeper 与 Verifier 门禁

Chat Verifier 前置一层 Gatekeeper。Gatekeeper 不调用 LLM，只用代码检查 Executor 输出的证据引用是否真实存在。

```mermaid
flowchart LR
    Invocation["tool_invocation"] --> EvidenceRefs["retrieval_details.evidence_refs"]
    ExecutorOutput["executor_evidence_v2"] --> Gatekeeper["ExecutorGatekeeperService"]
    EvidenceRefs --> Gatekeeper
    Gatekeeper --> GateResult["gatekeeper_result"]
    Invocation --> Summary["ToolTraceSummaryService"]
    Summary --> EvidenceIndex["tool_trace_summary"]
    GateResult --> Verifier["chat_verifier"]
    ExecutorOutput --> Verifier
    EvidenceIndex --> Verifier
    Verifier --> Verdict{"verdict"}
    Verdict -->|PASS| Composer["chat_composer"]
    Composer --> Pass["输出最终答复"]
    Verdict -->|LOW_CONFID| Low["补证据或低置信输出"]
    Verdict -->|REJECT| Reject["降级输出"]
```

Gatekeeper 检查：

| 检查 | 失败语义 |
|---|---|
| `answer_version=executor_evidence_v2` | 非结构化或旧结构输出降为低置信 |
| `source_invocation_id` 真实存在 | 伪造 ID 直接拒绝 |
| `tool_name` 与 invocation 对齐 | 张冠李戴直接拒绝 |
| `raw_path` 存在于 `evidence_refs` | 无中生有直接拒绝 |
| `evidence_excerpt` 由 `evidence_refs[].text` 支撑 | excerpt 编造或错配直接拒绝 |
| `negative_observation` 只能引用 `$.no_evidence` | 用正向日志证明“没查到”直接拒绝 |

Gatekeeper 审计还会记录 `rule_set_version` 和已启用规则元数据摘要。当前规则元数据来自本地 `gatekeeper-rules.json`，规则执行仍是确定性 Java 代码。

Verifier 输出：

```json
{
  "verdict": "PASS|LOW_CONFID|REJECT",
  "groundedness_score": 0.8,
  "critical_fact_count": 2,
  "claim_checks": [],
  "facts_checked": [],
  "rationale": "..."
}
```

Verifier 不再逐字核验 excerpt 真伪；这由 Gatekeeper 完成。Verifier 只回答一个问题：`claim_text` 是否能由已经验真的 `evidence_excerpt` 推导出来。

结果写入：

```text
diagnosis_run.self_evaluation.verifier_evaluation
```

其中同时持久化 `executor_structured_output`、`gatekeeper_result`、`tool_trace_summary`、`prompt_audit` 和 `composer_output`，用于 Trace 回放。

## 7. AIOps 规则门禁

AIOps 当前不走 Chat Verifier，而是用 `AiOpsRuleEvaluationService` 做轻量检查。

检查重点：

- 最终报告是否存在。
- payload 模式是否围绕输入告警展开。
- 是否调用证据工具，尤其是 `lookup_knowledge`、日志、指标。
- 是否把无关活跃告警扩展成主诊断对象。

结果写入：

```text
diagnosis_run.self_evaluation.aiops_rule_evaluation
```

## 8. Eval Baseline

当前质量门禁还包括离线评测资产：

| 评测 | 位置 | 作用 |
|---|---|---|
| Diagnosis eval | `mvp/eval/` | 检查诊断 trace、报告和证据行为 |
| RAG retrieval eval | `eval/rag-retrieval/` | 检查固定检索 query 的召回稳定性 |
| Live RAG acceptance | `scripts/eval_rag_live_acceptance.py` | 检查运行环境中真实 `/api/search/similar` 行为 |

## 9. 后续门禁规划

从旧版设计继承但尚未完整实现的门禁：

- 工具参数 schema 校验。
- 同一工具调用次数上限。
- 工具超时的统一熔断。
- Gatekeeper 规则远程化或三层分离：索引层、元数据层、规则实现层。
- Prompt 版本回滚和更细粒度变更审计。
- Verifier 对 AIOps 报告的 LLM 级事实校验。

这些应在评测集扩大后逐步加入，避免一次性把诊断流程卡得过死。