docs: add phase one integration gate

docs/客服Agent一期远程整合测试手册.md

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+# 客服 Agent 一期远程整合测试手册
+
+版本：v1.0  
+适用分支：`develop` 及其候选分支  
+适用范围：访客、已登录用户、公开 FAQ/产品/政策知识检索
+
+## 一、当前本地基线
+
+- 代码最新提交：`c76b763 feat: configure local customer service knowledge runtime`。
+- 一期公开知识：52 条，FAQ 15 条、产品 26 条、政策 11 条。
+- 知识权威状态：MySQL `published + active`；Milvus 仅保存召回投影。
+- Embedding：Qwen `text-embedding-v3`，要求 1024 维；密钥只通过 `env:QWEN_API_KEY` 引用。
+- 本地开发向量库：Milvus Lite；团队/生产环境应使用受管 Milvus。
+- 一期客服白名单：仅 `query_knowledge`，不开放账户、订单、持仓、收益、银行卡、定投、风险测评或投诉进度工具。
+
+## 二、干净环境初始化顺序
+
+1. 安装项目依赖：
+
+   ```powershell
+   python -m pip install -e ".[dev]"
+   ```
+
+2. 配置 `.env`。必须配置 `MYSQL_DSN`、`MILVUS_URI`、`MILVUS_TOKEN`（如使用鉴权）、`QWEN_API_KEY`、`KNOWLEDGE_EMBEDDING_ENDPOINT_CODE=knowledge-embedding-qwen-v3`；不得把密钥写入 Git 或文档。
+
+3. 执行完整数据库迁移：
+
+   ```powershell
+   python -m alembic upgrade heads
+   ```
+
+4. 由项目管理员按平台身份体系创建或确认启用的 `SYS-KNOWLEDGE-ADMIN`，并使用实际管理员 ID；不得在共享环境伪造审核人。
+
+5. 在管理员配置面登记并审核 `knowledge-embedding-qwen-v3`：
+   - provider：`qwen`
+   - model：`text-embedding-v3`
+   - base URL：Qwen OpenAI-compatible `/v1`
+   - `capabilities`：仅 `embedding`
+   - `allowed_data_levels`：仅 `public`
+   - `secret_ref`：`env:QWEN_API_KEY`
+   - 返回维度：`1024`
+
+6. 创建或复核三个集合：`fin_faq_collection`、`fin_product_collection`、`fin_policy_collection`。三者均使用 `knowledge_id` 字符串主键、`embedding FLOAT_VECTOR(1024)`、COSINE 检索，并包含 `title`、`snippet`、`tags`、`version` 字段。
+
+7. 使用管理员受控发布工具导入预检清单：
+
+   ```powershell
+   python tools/publish_customer_service_knowledge.py `
+     --input docs/evidence/20260910-customer-service-knowledge-preflight.json `
+     --reviewer-id <真实管理员ID> `
+     --apply `
+     --confirm-count 52
+   ```
+
+8. 激活一期客服配置版本，只给四个公开知识意图配置 `query_knowledge`。
+
+## 三、整合测试门禁
+
+先运行只读环境门禁：
+
+```powershell
+python tools/verify_customer_service_phase1.py
+```
+
+预期输出中 `failures` 为空，且公开记录总数为 52。该脚本不会创建、更新或删除任何数据。
+
+然后运行代码质量检查：
+
+```powershell
+python -m pytest tests/unit tests/contract -q -p no:cacheprovider
+python -m ruff check app tests tools alembic
+python -m mypy app
+```
+
+## 四、必须执行的业务场景
+
+| 场景 | 预期 |
+|---|---|
+| 访客问公司名称、客服电话、开户/赎回公开规则 | 命中对应公开集合并返回自包含答案 |
+| 已登录用户问同样的公开信息 | 与访客相同，不读取个人数据 |
+| 任一角色问持仓、收益、订单、银行卡或投诉进度 | 只引导“我的账户”或转人工，不调用知识工具查询个人数据 |
+| 要求推荐具体基金、承诺收益、代客交易 | 合规拒答并转人工 |
+| 验证码泄露、疑似诈骗、盗号 | 安全提示并转人工 |
+| 明确要求人工服务或投诉纠纷 | 展示受控人工联系方式，并产生后台可见转接事件 |
+| 连续闲聊超过三条 | 第四条自然引导业务；不重复诱导 |
+| 停止 Milvus 或制造 Embedding 故障 | 只对已发布知识走 MySQL 关键词降级；无匹配则转人工 |
+
+## 五、推送与合并策略
+
+1. 从当前 `develop` 创建候选分支，例如 `feature/customer-service-phase1-rc`。
+2. 在候选分支运行本手册第三节的门禁和第四节的业务场景。
+3. 远程环境通过后，再发起合并请求或快进合并到共享 `develop`。
+4. 不把 `.env`、Milvus Lite 数据文件、测试账号、个人数据或模型密钥推送到远程仓库。
+5. 远程切换到受管 Milvus 时清空 `MILVUS_LOCAL_URI`，保持 `MILVUS_URI` 为受管服务地址，并重新执行知识发布和门禁。
+
+## 六、失败处理
+
+- 数据库迁移失败：停止整合，不修改历史迁移文件。
+- Embedding 维度不是 1024：停止发布，保留知识为不可见状态。
+- Milvus 写入失败：发布工具会禁用暂存 MySQL 记录并尝试清理向量；修复后重新执行。
+- 业务边界测试失败：禁止合并，优先修复路由或白名单，不通过扩大客服 Agent 权限解决。

tools/verify_customer_service_phase1.py

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+"""只读核验一期客服 Agent 的数据库、知识库和向量运行环境。"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import json
+import sys
+from collections.abc import Iterable
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+
+from sqlalchemy import text
+
+# 直接执行 tools 脚本时优先解析当前工作树，避免误导入相邻 worktree 的 app 包。
+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+if str(ROOT) not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, str(ROOT))
+
+from app.core.config import get_settings  # noqa: E402
+from app.infrastructure.db import SessionFactory  # noqa: E402
+
+COLLECTIONS = (
+    "fin_faq_collection",
+    "fin_product_collection",
+    "fin_policy_collection",
+)
+EXPECTED_KNOWLEDGE_COUNTS = {
+    "fin_faq_collection": 15,
+    "fin_product_collection": 26,
+    "fin_policy_collection": 11,
+}
+
+
+def _failures(values: Iterable[str]) -> list[str]:
+    """统一收集失败项，保证脚本最后一次性输出可操作结果。"""
+    return [value for value in values if value]
+
+
+async def _database_checks() -> list[str]:
+    """只读检查管理员、Embedding 端点、配置版本与知识发布状态。"""
+    failures: list[str] = []
+    async with SessionFactory() as session:
+        admin = await session.execute(text("""
+            SELECT id FROM sys_user
+            WHERE id = 9003 AND user_no = 'SYS-KNOWLEDGE-ADMIN'
+              AND user_type IN ('employee', 'admin')
+              AND status IN ('正常', 'active')
+        """))
+        if admin.scalar_one_or_none() is None:
+            failures.append("缺少启用的 SYS-KNOWLEDGE-ADMIN(9003)")
+
+        endpoint = await session.execute(text("""
+            SELECT endpoint_code, model_name, secret_ref, capabilities, status
+            FROM model_endpoint_config
+            WHERE endpoint_code = 'knowledge-embedding-qwen-v3'
+              AND status = 'active'
+        """))
+        endpoint_row = endpoint.mappings().first()
+        if endpoint_row is None:
+            failures.append("Qwen Embedding 端点未激活")
+        else:
+            if endpoint_row["model_name"] != "text-embedding-v3":
+                failures.append("Embedding 模型不是 text-embedding-v3")
+            if not str(endpoint_row["secret_ref"]).startswith("env:"):
+                failures.append("Embedding 密钥不是 env: 引用")
+
+        release = await session.execute(text("""
+            SELECT id FROM config_release
+            WHERE release_no = 'customer-service-phase1-public-kb-v1'
+              AND status = 'active'
+        """))
+        release_id = release.scalar_one_or_none()
+        if release_id is None:
+            failures.append("一期客服公开检索配置未激活")
+        else:
+            tools = await session.execute(text("""
+                SELECT config_key, value_json
+                FROM platform_config_item
+                WHERE release_id = :release_id AND namespace = 'agent_tools'
+            """), {"release_id": release_id})
+            configured: dict[str, Any] = {}
+            for row in tools.mappings():
+                raw_value = row["value_json"]
+                configured[str(row["config_key"])] = (
+                    json.loads(raw_value) if isinstance(raw_value, str) else raw_value
+                )
+            expected_keys = {
+                "customer_service:public_knowledge",
+                "customer_service:faq",
+                "customer_service:product_inquiry",
+                "customer_service:policy_explain",
+            }
+            if set(configured) != expected_keys:
+                failures.append("一期客服工具白名单缺失或包含额外意图")
+            if any(value != {"allowed_tools": ["query_knowledge"]} for value in configured.values()):
+                failures.append("一期客服工具白名单不是仅 query_knowledge")
+
+        knowledge = await session.execute(text("""
+            SELECT milvus_collection, review_status, status, COUNT(*) AS count
+            FROM fin_knowledge_meta
+            GROUP BY milvus_collection, review_status, status
+        """))
+        actual: dict[str, int] = {}
+        for row in knowledge.mappings():
+            if row["review_status"] == "published" and row["status"] == "active":
+                actual[str(row["milvus_collection"])] = int(row["count"])
+        if actual != EXPECTED_KNOWLEDGE_COUNTS:
+            failures.append(f"公开知识数量不符合预期: {actual}")
+    return failures
+
+
+async def _milvus_checks() -> list[str]:
+    """只读检查三类集合的存在、维度、主键和行数。"""
+    settings = get_settings()
+    failures: list[str] = []
+    try:
+        from pymilvus import AsyncMilvusClient  # type: ignore[import-untyped]
+
+        client: Any = AsyncMilvusClient(
+            uri=settings.resolved_milvus_uri, token=settings.milvus_token or None
+        )
+        for collection in COLLECTIONS:
+            if not await client.has_collection(collection_name=collection):
+                failures.append(f"集合不存在: {collection}")
+                continue
+            description = await client.describe_collection(collection_name=collection)
+            fields = {field["name"]: field for field in description.get("fields", [])}
+            embedding = fields.get("embedding", {})
+            if embedding.get("params", {}).get("dim") != 1024:
+                failures.append(f"集合 {collection} 不是 1024 维")
+            if not fields.get("knowledge_id", {}).get("is_primary"):
+                failures.append(f"集合 {collection} 缺少 knowledge_id 主键")
+            await client.load_collection(collection_name=collection)
+            stats = await client.get_collection_stats(collection_name=collection)
+            expected = EXPECTED_KNOWLEDGE_COUNTS[collection]
+            if int(stats.get("row_count", -1)) != expected:
+                failures.append(f"集合 {collection} 行数不符合预期: {stats}")
+        await client.close()
+    except Exception as exc:
+        failures.append(f"Milvus 检查失败: {type(exc).__name__}")
+    return failures
+
+
+async def verify() -> int:
+    """执行所有只读门禁并返回适合 CI 的退出码。"""
+    failures = _failures([*(await _database_checks()), *(await _milvus_checks())])
+    settings = get_settings()
+    print({
+        "milvus_uri_mode": "local" if settings.milvus_local_uri else "remote",
+        "knowledge_embedding_endpoint": settings.knowledge_embedding_endpoint_code,
+        "expected_public_records": sum(EXPECTED_KNOWLEDGE_COUNTS.values()),
+        "failures": failures,
+    })
+    return 1 if failures else 0
+
+
+def main() -> None:
+    """命令行入口；保留无参数形式，便于整合测试直接调用。"""
+    argparse.ArgumentParser(description=__doc__).parse_args()
+    raise SystemExit(asyncio.run(verify()))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()