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lzf_0626 1fa5fc7d03 refactor: 客服回答正文只保留固定免责声明
业务方要求客户侧只看到一句固定话术(不构成投资建议),因此从回答正文移除:
1. 中置信的「(以上信息可能不完整,具体以产品说明书与公司制度为准)」提示;
2. 「(依据:…)」出处行——原先它显示的是知识块标题,FAQ 的标题就是问题本身,
   展示为「(依据:公司什么时候成立的?)」并没有可读价值。

可追溯性不受影响:本次命中哪个知识块仍由审计(agent.tool_executed 的工具调用记录)
与消息表留痕,source_references(tool 类型)也照常返回,只是不再面向客户展示。
取舍已在代码注释中标明:中置信回答此后不再向客户标注不确定性。

若将来要把出处展示给客户,应当走 source_references 的 knowledge 类型
(前提是让 ToolExecutor 把工具返回的 doc_id 登记为本次可引用来源),
而不是继续往正文里拼字符串。

同时移除因此不再使用的 INCOMPLETE_NOTICE 常量、_source_note 方法,
以及提问工具里那句"正文没有依据行"的提示。

验证:ruff 通过、mypy 107 文件无错;customer_service_check 9/9 通过;
ask_customer_service 实测回答正文为「答案 + 免责声明」两行。
2026-09-10 20:33:13 +08:00
lzf_0626 66595ce080 fix: 客服置信判定改为「绝对阈值 + 相对间隙」混合判定
问题(业务方实测发现):问「我们公司叫什么名字」被引导人工,但公司名称就在知识库里
——FAQ-0001「公司全称是什么?」与 COMP-001 都稳定命中 top1。所以根因不是检索不准,
而是判定规则不完整:客服方案 §2.3 要求的是「绝对阈值 AND(相对间隙 OR 分布优势)」,
实现里只做了绝对阈值 0.60。

实测校准(qwen3.7-text-embedding-flash,COSINE):

  库内问法                top1     top1-top2
    我们公司叫什么名字      0.592    0.100
    你们公司名称是什么      0.579    0.090
    公司全称是什么          0.671    0.098
    你们公司总部在哪        0.764    0.245
    南方科技的全称          0.855    —

  库外 / 越界             top1     top1-top2
    你们公司什么时候上市    0.500    0.046
    推荐明天肯定涨的基金    0.488    0.023
    我要投诉                0.492    0.025
    今天天气怎么样          0.416    0.035
    量子计算机退相干        0.416    0.044

两条结论:一是同为正确命中,口语问法的相似度天然偏低(0.592 vs 0.855),单用绝对阈值
必然误判;二是库内命中的 top1 领先幅度(≥0.09)显著大于库外(≤0.046),间隙是有效判别信号。

新规则:≥0.75 直接答(不再要求间隙);≥0.55 且间隙 ≥0.07 则回答并附「信息可能不完整」
提示;其余一律引导客户致电人工客服。两侧余量:库内最低 0.579、库外最高 0.500。

验证:ruff 通过、mypy 107 文件无错;ask_customer_service 对「我们公司叫什么名字」
正确返回南方科技有限公司;customer_service_check 由 8 项扩为 9 项,全部通过,
其中「推荐明天肯定涨的基金 / 我要投诉 / 量子计算机退相干」三条必须引导人工的用例
未被放宽后的阈值误答。
2026-09-10 20:29:12 +08:00
lzf_0626 13bab7c3d0 feat: 客服 Agent 端到端跑通(知识直返 + 答不了引导人工客服)
按业务方确定的取向实现:金融场景确定性优先,能溯源到公司资料的才答,答不了就
引导客户拨打客服热线,绝不用模型猜答案。端到端验收 8/8 通过。

新增:
- app/service/knowledge_search_service.py:知识检索。未复用记忆的 VectorMemoryAdapter
  是因为它只返回 (memory_uuid, score),会丢掉知识块的标题与正文,而客服回答必须能把
  原文与出处一起交付。检索失败一律返回 degraded 而不抛异常,由 Agent 走兜底。
- app/service/knowledge_tool.py + app/core/knowledge_contracts.py:只读工具 search_knowledge。
  走 ToolExecutor 而不是让 Agent 直接持有检索服务,是为了让白名单、权限、审计、超时
  都归基座统一管理;工具只读也符合 ToolRegistry 的硬约束。复用既有权限码
  knowledge:reference:read(customer 角色已具备),不新增权限点。
- app/service/agent/implementations/customer_service.py:Agent 本体,刻意保持薄——
  意图分发 + 四条出口(faq/产品/政策直返、闲聊走模型、其余与异常引导人工)。
  直接返回知识原文而不经模型改写,答案的字面内容全部来自公司已发布资料。
- tools/publish_customer_service_config.py:发布意图工具白名单。
- tools/customer_service_check.py:端到端验收(8 个用例,含越界请求与知识库外问题)。

装配:
- bootstrap 新增 get_knowledge_search_service 工厂,注册 search_knowledge 工具与
  customer_service Agent。
- runtime_config_service 新增 load_active_prompt:提示词绑定 release_id,按当前生效
  版本读取,未发布时回落代码默认值。闲聊话术因此可审核、可回滚,不必改代码发版。

过程中发现并处理的三个问题:
1. 自造 source_references 被基座合规闸门拒绝。governance.review_output 只接受
   「本次召回的记忆」与「本次成功调用的工具」两类引用(用于防止伪造来源),
   knowledge 类型会被判非法并使整个 run 失败。处理方式是**不放开那道校验**,
   而把知识出处(文件标题与内部编号)写进正文,source_references 交给基座自动附加。
2. 发布配置是整版本替换语义:新版本会清空旧版本的全部配置项。若只发客服白名单,
   示例 Agent 的 fund_query_demo:fund_quote 会被静默清空。故发布脚本先读取当前生效
   版本的全部配置项并原样继承,再追加新增项。
3. 验收脚本自身两处自伤:打印 emoji 触发 GBK UnicodeEncodeError、以及读错结果字段
   (RunQueryService 返回的答案键是 content 不是 text)。

已知缺口(未修,已记录):
- CoreResult.transfer_required 未持久化:conversation_message 不存该标记,
  API 读不到"本次是否引导了人工"。当前靠正文里的固定话术判断。
- 知识块引用(source_type=knowledge)尚未启用,需先让 ToolExecutor 把工具返回的
  doc_id 登记为本次可引用来源。

验证:ruff 通过、mypy 107 文件无错、unit+contract 447 passed;
tools/customer_service_check.py 8/8 通过(含越界请求、投诉、知识库外问题三类
必须引导人工的场景,以及 7 个零容忍负面词零命中)。
2026-09-10 20:22:42 +08:00
lzf_0626 6516ccb385 feat: 第二版——接口契约对齐 docs/05,修复静默故障与数据库基线
相对第一版 46fc976 的完整变更。组员迁移对照表见 docs/20。

一、对外契约对齐 docs/05(破坏性,共 4 处,组员需按 docs/20 调整)
1) 配置发布端点改为文档规定的复数资源名:submit→validations、
   approve→reviews(需 body decision)、activate→activations、
   rollback→rollbacks;第一版这 4 个动词式路径 docs/05 从未定义过。
2) 错误码由 8 个笼统码改为 15 个具体语义码(FORBIDDEN→AGENT_PERMISSION_DENIED、
   UNAUTHORIZED→AUTHENTICATION_REQUIRED、CONFLICT→RESOURCE_VERSION_CONFLICT、
   RESOURCE_NOT_FOUND→RUN_NOT_FOUND/SESSION_NOT_FOUND 等),
   输入类错误状态码 400→422。
3) POST /api/v1/agent-runs 与 GET /api/v1/agent-runs/{run_id} 统一为
   {data, meta} 信封(data 内字段名与语义未变)。
4) 错误响应体统一为 {error:{code,message,retryable,field_errors}, meta:{trace_id}},
   不再返回 FastAPI 默认的 {"detail": ...}。

二、数据库基线与约束
新增 39 张表的基线迁移(链根)与联合唯一键纠偏(4 张表、删 8 增 4,幂等收敛);
撤下 config_release 的双人复核 CHECK(应用层已允许自审,审核节点保留,
自审如实写入 reviewer_id);记忆 active key 生成列与唯一键;
activate 开始记录 supersedes_release_id 使版本链可追溯。
docs/00 基线未修改,未重命名或删除任何表与字段。

三、修复会静默出错或无报错的缺陷
- 跑完集成测试后平台会静默失去生效配置:清理只删自己创建的版本,却没有恢复被它
  顶成 superseded 的原生效版本,且审计一并删除因而完全无痕,表现为所有工具被拒
  但没有任何报错。已修清理逻辑并加恢复。
- Worker 单轮异常导致进程退出;记忆抽取调用方的“事务已开始”异常;
  召回缓存丢失 degraded 标记;连接时区未生效导致 created_at/updated_at 差 8 小时;
  .env 与 os.getenv 密钥来源分裂导致“没有可用的已批准模型端点”。
- 记忆信号识别漏判与跨键误命中;SSE 未带 Accept 的协商行为。

四、功能补齐
记忆链路 P1/P2/P3(抽取、受控词表、召回与缓存、生命周期级联及投影事件)、
fin_* 场内交易只读 ORM 层、agent_intent_config 状态流转并在运行期真正生效、
限流(Redis 固定窗口、故障一律放行)、游标校验、trace_id 中间件、
示例业务 Agent fund_query_demo 与一键端到端验证脚本,以及审计/指纹/迁移状态工具。

五、文档与验证
新增 docs/19(业务 Agent 接入实操)、docs/20(第一版迁移指南)与 docs/evidence 证据;
docs/01/02/06/08/09/17 同步实现现状。

验证结果:ruff 通过、mypy 103 文件无错、unit+contract 447 passed、
integration 29 passed、acceptance_check --production 7 PASS、
demo_agent_e2e 9/9 PASS(含失败关闭反证)。
2026-09-10 15:55:54 +08:00