AI260626/group_fqcd_jr
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lzf_0626 cdbd85b27c test(platform): 端到端验证配置项丢失告警，并把它收成可复用的回归工具 
上一轮加了"激活时点名将被丢掉的配置项"之后，我只用 caplog 验证了方法本身，
**没有跑过真实激活**——这一步把缺口补上。

tools/verify_config_drop_warning.py 走完整的"创建 → 加配置项 → 提交复核 → 审核 → 激活"
状态机，发三个版本：

- A：把当前生效配置项原样复制  → 一条不少，无告警（不产生噪音）
- B：去掉 agent_tools/risk:general → 告警 1 条并**精确点名**该配置项
- C：把完整的那份再发一次      → 恢复原状，无告警

跑完校验生效配置项与起点一致，避免把环境留在"少一条"的状态。

实测结果：A 告警 0 条 / B 告警 1 条且点名 agent_tools/risk:general / C 告警 0 条；
起点与终点均为 9 条配置项，环境已复原。
 2026-09-11 13:05:33 +08:00
lzf_0626 38a9bc8285 fix(platform): 配置发布激活时点名"将被丢掉的配置项" 
config_release 是**整版本替换**语义：激活新版本后，旧版本的配置项全部不再生效。
所以新版本只要漏了某项，它就是**无声消失**的——agent_tools 里的工具白名单一少，
相关 Agent 的工具就被 fail-closed 拒掉，而现场表现只是"客服/风控什么都答不了"，
没人会想到是发布配置少了一条。

本项目已经两次靠"发布前手工继承"规避（客服与风控的发布脚本里各写了一遍继承逻辑），
说明这个风险真实且反复出现。

改为在 activate 时先比对"被取代版本的配置项"与"新版本的配置项"，把将被丢掉的逐条
写进 warning 日志。**不阻断激活**——有时确实是要主动撤下某项配置，拒绝会让正常运维
做不了事；这里要的是"事后能查到是谁把它弄没的"。

新增 tests/unit/service/test_config_release_dropped_items.py（3 条）：丢项时点名、
完整继承时无噪音（否则运维会习惯性忽略这条日志）、首个版本不报丢项。

ruff / mypy(135 文件) / 610 unit+contract 全绿。
 2026-09-11 13:01:58 +08:00
lzf_0626 a7ac1b6a1c fix(platform): 让"工具用不了"的三种原因可区分，并消掉选端点的隐式顺序依赖 
基座层面的两处缺陷，都属于"静默失败"——排查成本高，且本项目已经各踩过一次。

1. tool_executor.py 的拒绝原因原先无法区分：
   - "意图压根没发布白名单"与"白名单里没这个工具"共用一句「工具不在当前意图白名单」，
     运维不知道该去补发布配置、还是改白名单内容（客服与风控的意图码都要求三处对齐，
     两次都因此多花排查时间）；
   - 权限与角色两处只说「缺少工具权限」，不说是哪一个。
   现在四种情况各有独立 message，各自指向不同的处置动作。

   同时把**审计与异常分离**：白名单内容、权限码、角色集属于内部配置，只写进审计；
   异常 message 会随 API 响应返回给调用方，保持通用、不泄漏配置。

2. model_gateway.py 的 TASK_CAPABILITY 补齐风控的几处 task_type
   （risk_agent_chat / risk_analysis / risk_script / risk_summary / daily_report_suggestion）。
   它们要的都是文本生成端点；不登记就会落到"未映射 → 返回全部 active 端点"的分支，
   而能否选对端点取决于 model_endpoint_config 的**行顺序**——实测风控能跑通，仅仅因为
   deepseek-flash(id=3) 恰好排在 qwen-embedding(id=5) 前面。这个隐式依赖现在消掉了。
   未登记的 task_type 仍退回全部端点（保持原有保守策略：让故障表现为调用失败而不是
   解析为空），但会记 warning，不再静默。

新增 tests/unit/service/test_tool_executor_denials.py（4 条），锁住"四种拒绝可区分"
与"内部细节只进审计、不进 message"。

ruff / mypy(135 文件) / 607 unit+contract 全绿。
 2026-09-11 13:00:23 +08:00
Windows acb9175e31 feat: migrate advisor risk questionnaire 2026-09-11 12:57:07 +08:00
lzf_0626 8ac0b794ff fix(risk): 收敛剩余的时区口径（REST 时间参数、年龄、日报日期字段） 
接 b3da1b6。上一条只改了凌晨规则与日报日界，剩下几处一并收掉：

1. risk_query_service.py:77-78：REST 的 start_time/end_time 是**裸 datetime**，
   原先原样透传去比库内 UTC 列，而 Agent 路径本来就带时区
   （risk_natural_language.py:117）——同一条筛选条件在界面与对话里会查出不同结果。
   timeutil 新增 from_local：裸值按**北京时间**解释（面向中国客户的业务系统，
   填表人的预期就是本地时间），带时区的按其自身时区处理。它与 to_utc_naive 的区别
   正在裸值上：取库里的值用后者，接客户端输入用这个。
2. risk_scan_service.py 与 risk_judgement_service.py 的 _age：一处用 UTC 日期、
   一处用服务器 date.today()，生日边界上同一客户会差一岁、65 岁阈值可能翻面。
   统一走 local_date(北京时间)。
3. risk_daily_report_service.py:122 的 report_date 与 :244 的 created_today：
   原先取 UTC 日期，北京 08:00 之前会把"今天新增的预警"算成昨天。

ruff / mypy(135 文件) / 603 unit+contract 全绿。
 2026-09-11 12:55:00 +08:00
lzf_0626 554fbbcaab fix(identity): data_scope 不能写死 self——它让所有"看全量"的路径失效 
实测发现：9002(risk_operator) 与 9003(admin) 都持有 all 级权限
（permission_scopes 里 audit:read='all'、risk:alert:read='all' 等），
但 context.data_scope **永远是 'self'**——identity_repository.py 第 47 行把它写死了，
而上面第 34-39 行刚算出每个权限的 scope 并取了最高（rank 表都写好了）。

后果：凡按 context.data_scope == "all" 判断能否看全量的路径全部走不通
（risk_query_service.py:198、risk_analysis_service.py:126、
risk_evidence_archive_service.py:218、risk_action_service.py:212），
风控专员拿着全量权限却查不到任何预警——这是上一轮三个工具"都返回空"的真正原因。

改为取该身份所有权限里的最高范围。没有 all 权限的角色行为不变
（实测 9001 customer 的 data_scope 仍是 self），因此不放松任何既有边界。

另加 tools/seed_risk_alert_demo_data.py：造 3 条演示预警覆盖三个只读工具的读路径
（高危待处理 / 中危调查中 / 低危已闭环），字段取值照 risk_scan_service.py:312-333 的
_build_alert 抄、状态用 OPEN_STATUSES，时间按库内约定存 UTC。注意该表 id 非自增，
所以脚本手工生成 id。

实测（9002 身份）：
- 查看当前风险概览 → 未闭环 2 条、高危 2 条、待处理 1 条，含高优先级清单与证据摘要
- 查询高风险预警   → 2 条明细，命中 RW-002/003/007/012/015，附只读复核草案
- 查询 ALDEMO0001 的证据 → 完整快照事实 + 客户维度，并主动指出证据缺口
客服回归：9001 身份行为不变。
 2026-09-11 12:54:51 +08:00
lzf_0626 b3da1b65ed fix(risk): 修正风控的时区缺陷——凌晨规则与日报日界 
docs/25 P1 #6。根因是"库内存 UTC naive"这个约定在**业务判断层**没被遵守，
而展示层其实已经是对的（risk_daily_report_service.py:418 按配置时区转换）。

1. 新增 app/core/timeutil.py 作为统一换算入口：约定库内 UTC naive，提供
   local_hour / local_date / local_day_bounds（后两者用于查库时必须返回 UTC naive，
   否则区间与库内值整体错开 8 小时），带时区的入参按其自身时区解释。
2. risk_scan_service.py:248：0 <= confirmed_at.hour < 6 → local_hour(...)。
   原先 [0,6) UTC 被当成"凌晨"，实际是北京时间 08:00-14:00，整条
   「凌晨时段小额操作」规则判的是上午。
3. risk_judgement_service.py:238/243：判断**与展示**都换算。展示不改的话，
   风控专员看到的时刻与直觉差 8 小时，无法与客户核对。
4. risk_daily_report_service.py:89：日界改用 local_day_bounds（按北京时间自然日，
   再折回 UTC naive）。原先按 UTC 日期切日，北京 08:00 前生成的日报统计窗口跨零点。

测试：
- 新增 tests/unit/core/test_timeutil.py（8 条），含"UTC 凌晨 0-6 点不是北京凌晨"
  这一缺陷复现，以及"日界必须返回 UTC naive"。
- 改写 test_risk_scan_service.py::test_night_small_trade_boundaries：它原本就拿
  UTC 小时构造数据（写 0 点/6 点），等于在测北京 08:00/14:00；语义一并修正为
  北京 00:00（含）与 06:00（不含）两个边界，三个边界场景保持不变。

ruff / mypy(135 文件) / 603 unit+contract 全绿。
 2026-09-11 12:50:52 +08:00
Windows 291cb7b58f feat: add advisor product evidence intake 2026-09-11 12:47:01 +08:00
lzf_0626 39c7ab51f4 feat(risk): 发布风控配置并补齐缺失的 RBAC 权限 
修 docs/25 里的 P0：风控的意图配置与工具白名单一条都没发布，而白名单是失败关闭的，
导致任何工具调用都被拒。按组员交付的《20-Agent工具白名单与意图配置》补齐。

1. tools/publish_risk_agent_config.py：导入 4 条 risk 意图配置（id=61-64，active）与
   4 条 agent_tools 白名单（risk_overview / risk_search / risk_evidence / general）。
   发布版本 id=188 active，并且**继承了现有 5 条配置项**——config_release 是整版本替换
   语义，不继承会把客服的 4 条白名单和示例 Agent 的 fund_query_demo:fund_quote 静默清空。

2. tools/grant_risk_alert_read_permission.py：补齐 risk:alert:read 权限。
   实测发现这条权限在 sys_permission 里**根本不存在**，连 risk_operator 角色也没有，
   所以任何身份调用风控工具都会拿到"缺少工具权限"。交付文档第 116 行正把这一项列为
   接入前置条件。权限匹配实际用 permission_code 全串（identity_repository.py:25-37），
   resource/action 只是元数据（照 fund:quote:read 的拆法）；data_scope 取 all，因为
   risk_query_service.py:194、risk_analysis_service.py:126 等按 context.data_scope == "all"
   决定是否放行全量数据。只授权 risk_operator，不动 admin（交付文档只要求前者）。

验证（以 9002 risk_operator 身份实测）：
- "查看当前风险概览" → status=succeeded、意图 risk_overview、工具真实返回数据
- "查询高风险预警"   → status=succeeded、意图 risk_search
修复前两者均为 failed + ForbiddenAgentError: 缺少工具权限。
 2026-09-11 12:18:34 +08:00
Windows 9ed536e206 feat: migrate advisor database schema to qyqy base 2026-09-11 12:16:06 +08:00
lzf_0626 d1a24b84b3 docs(25): 风控模块代码评审报告 
评审方式：4 个并行评审（架构接入 / 数据层与数据库基线 / 业务逻辑正确性 / API 规范），
关键结论由本人逐条核对代码或实测数据库复核。报告用三级标记区分可信度：
✅ 已亲自核对、🔁 两位评审独立发现同一问题、⚠️ 评审提出但未逐条复核。

总体结论：骨架合规（继承 BaseAgent、只实现 handle、工具统一走 call_tool、ORM 与数据库基线
逐列吻合且未改动任何已有表、全仓无字符串拼 SQL、权限默认拒绝、repository 严格只读），
问题集中在三条断线和一批业务正确性缺陷。

P0：意图配置与工具白名单一条未发布（实测 DB 确认）。白名单失败关闭 ⇒ 风控当前跑不起来。
P1：模型调用绕过基座的 generate_with_model；risk chat 的 task_type 未注册 capability，
      当前能用只因 deepseek-flash 恰好排在端点表第一行；邮件端点无权限校验（默认关闭，
      但开启 SMTP 后即为未授权邮件发送器）；Agent 在 handle 里直写 ai_analysis 且读-改-写
      无并发控制；时区口径不统一——定时规则把 UTC 0-6 点当"凌晨"，实际判的是北京时间
      08:00-14:00，会持续误报。
P2：日报误报原因恒为"未填写"、研判漏阈值条件、通知失败被静默吞掉、定时扫描重启后不再
      执行、一条脏数据中断整批等 10 项。
P3：分页元数据层级、游标未绑定用户与查询条件、无 limit 全量查询、索引失效、写操作无幂等、
      错误码超表、SSE 未协商 Accept、接口未登记 docs/05 §19。

另记录一项需要业务方裁定的制度冲突：适当性指南第十二条矩阵允许 C1 购买 R2，第十四条却
要求投资者等级 >= 产品等级，两者对同一情形结论相反（已核对原文）。
 2026-09-11 12:08:17 +08:00
Windows 06f8192725 docs: record advisor base adaptation 2026-09-11 11:50:44 +08:00
Windows 5e8eecc288 feat: adapt advisor agent to qyqy base 2026-09-11 11:49:11 +08:00
zhangshy 870fd0d44e Merge branch 'RM2_develop' into qyqy_develop 2026-09-11 11:44:51 +08:00
zhangshy 6911dd98a7 fix: 修复证据上传审计并补充前端操作提示要求 2026-09-11 11:42:53 +08:00
Windows 7ceeaff057 docs: record new advisor base branch 2026-09-11 11:39:14 +08:00
Windows 619a5e661f docs: record advisor migration preparation 2026-09-11 11:37:10 +08:00
zhangshy aad3005830 Merge branch 'RM2_develop' into qyqy_develop 2026-09-11 11:25:24 +08:00
zhangshy 47056792eb fix: 规范预警详情客户编号映射 2026-09-11 11:24:22 +08:00
zhangshy 1673816c4f Merge branch 'RM2_develop' into qyqy_develop 2026-09-11 11:12:43 +08:00
zhangshy c7c6736c54 fix: 修复日报模型装配并统一本地时间格式 2026-09-11 11:10:33 +08:00
lzf_0626 d3bb05c217 Merge pull request '客服 Agent：知识检索、会话记忆、图投影与适当性裁决' (#3) from qyqy_develop_1 into qyqy_develop 
合并 qyqy_develop_1 的客服 Agent 阶段性工作：知识检索（行级拆分+字面兜底）、短期会话记忆、记忆→画像→图投影、适当性裁决、客服控制台及配套测试。冲突已在 qyqy_develop_1 侧解决（bootstrap.py 同时保留客服与风控的工具/Agent 注册）。
 2026-09-11 10:43:39 +08:00
lzf_0626 478b64e4d7 Merge remote-tracking branch 'origin/qyqy_develop' into qyqy_develop_1 
# Conflicts:
#	app/service/agent/bootstrap.py
 2026-09-11 10:43:08 +08:00
zhangshy ecd0627396 feat: 调整通知接口字段并补齐风控配置清单 2026-09-11 10:35:24 +08:00
zhangshy c2178a985d feat: 增加风控定时扫描 Worker 与环境配置 2026-09-11 09:49:21 +08:00
lzf_0626 d40d808dd0 docs(24): 客服 Agent 阶段性总结与下阶段计划 
覆盖区间：从"客服能答常见问题但换个说法就时灵时不灵"到"能对客户给出适当性结论"。

只写已经跑通并验证过的事实（附实测数据）与明确还没做的事，不含计划外推测。
内容：知识检索质量（字面兜底/行级切分/粒度选择，含两个我自己引入的回归）、
多轮上下文（换话题串味 / 只补主语不补内容）、适当性裁决接入、知识库内容补充、
调试前端；三个教训（_topic_of 反解文本咬了三次、"接口留好了线没接上"的模式、
阈值必须和数据规模与形状一起看）；当前状态；下阶段计划与待决策事项；遗留缺口清单。

同时更正此前口述的两处错误：领先远程是 12 个提交（不是 16），
闲聊提示词配置是"从未落库"（不是"某次发布弄丢"）。
 2026-09-11 09:33:48 +08:00
lzf_0626 c369a919c6 test(customer-service): 用格式矩阵把 _topic_of 的第四、五口咬痕也堵上 
方案 A：把每种出口的**真实产出**都过一遍 _topic_of。谁再改回答格式或加出口，测试立刻红，
而不是等客户实测先撞上——它已经咬了三次，三次都是客户先发现的。

写这个矩阵当场又抓出两个真 bug：

1. 整节块的主语带着章节号（"2.1 南方季季盈90天"）。下游 _product_risk_level 要求产品名
   是该块标题或正文的**子串**，带编号就永远匹配不上——适当性查询会静默失败、退化成转人工。
   这是真故障，不是洁癖。
2. 政策条款的主语是"第十二条 投资者与产品匹配矩阵"；整节块去掉标题行后剩下的表格行
   （"| C1保守型 | ✅ 可购买 |"）也会被当成主语。

修法：剥掉开头的章节号；排除以"|"开头的表格行；排除"第X条"开头的条款标题。

矩阵覆盖全部四个出口：知识直返（行级块/整节块/FAQ/政策四种形状）、适当性裁决（四种话术，
真调 _suitability_text 而非手写样例）、引导人工（兜底话术取不出主语是对的）、
闲聊（无产品实体，取不出也是对的）。
 2026-09-10 22:53:29 +08:00
lzf_0626 8b1ed70916 fix(customer-service): 自述等级的说明行不能挡住产品名 
实测连问「季季盈90天起投多少」→「C3 客户能买它吗」→「那我能买它吗」，第三问转人工。
原因是上一步刚加的客户自述等级说明（"您提到自己是 C3。…以您在公司留存的测评结果为准"）
占了回答首行，而 _topic_of 只看首行，产品名被挤到第二行，追问于是丢掉了指代对象。

这是 _topic_of 第三次因为"只认固定格式"而咬人（前两次：FAQ 的"问"字、适当性回答没有
冒号）。改成遍历回答前四行、逐行尝试解析，并把单行解析抽成 _topic_in。

同时补上自述等级时的依据说明：客户说"我是 C3"而系统答"您没有测评结果"，在他眼里是
矛盾的，必须点明判断以档案为准、不以自述为准。自述等级只用于这一句说明，**绝不**参与
裁决。拒绝后的指引也从"联系客户经理或拨打热线"改成"请先完成风险测评"。

新增三条单测：自述等级识别（含小写）、自述说明行占首行时仍能取到主语、
"为 R2"开头说明前面没有产品名时返回空。
 2026-09-10 22:48:56 +08:00
lzf_0626 c564494f84 fix(customer-service): 追问适当性结论时不能丢掉产品名 
实测三连问：「季季盈90天起投多少」→「C1 客户能买它吗」→「那我能买它吗」，
第三问转人工。原因是 _topic_of 不认识适当性回答的格式——它那一行是
"南方季季盈90天为 R2（中低风险），与您当前的风险测评结果不匹配…"，
既没有冒号也不是标题行，于是被判成"取不出主语"，第三问就失去了指代对象。

补上这种格式：产品名在"为 R{1-5}"之前，且必须在冒号判断**之前**匹配（那一行没有冒号）。
以"为 R2"开头的行说明前面没有产品名，返回空串，而不是把等级本身当成主语。

修好后第三问给出与第二问一致的结论，这是对的：裁决是确定性的，同一个客户问同一只
产品，结论就该一样。新增两条单测钉住这两种情形。
 2026-09-10 22:46:31 +08:00
lzf_0626 958fd62d64 test(customer-service): 锁住适当性出口的每条分支 
这个出口会给出"能不能买"的结论，写错一条就是误导客户，所以把话术与取数逻辑都用
单测钉住（14 条）：

- 话术：允许购买时报出产品等级与客户等级；需签揭示书/双录时明说；**拒绝时不下断言**
  （原因可能是等级不匹配、测评过期或未测评，统一说成"超出承受能力"是错的）；
  档案里没有测评结果时写"您目前没有在有效期内的风险测评结果"而不是"您的等级为未记录"；
  有效期截成日期。
- 产品名来源：只从上一轮回答的主语取，客户问句不算数，上一轮是兜底话术时返回空
  （调用方据此转人工，而不是瞎猜一个产品）。
- 产品风险等级：只认"风险等级"那一行；命中别的产品的等级行必须放弃（否则拿别人的
  等级给客户做裁决）；C1 的 FAQ 里"可购买 R1、R2"那种列举必须拒绝；检索降级或工具
  抛异常时返回 None 而不是一个等级——那会让裁决建立在"其实没查到"之上。
 2026-09-10 22:43:18 +08:00
lzf_0626 33fbb0eb01 feat(customer-service): 接入适当性裁决，回答"我这个等级能不能买它" 
客户实测反馈：「c1客户能买它吗」答的是 C1 的通用规则，没回答"能不能买季季盈90天"。
根因是这个问题需要**组合两个事实**——产品的风险等级（R2）与客户档案等级能不能匹配——
而检索只能给出"最像的那段原文"，给不出结论。基座早就有了 check_suitability 裁决工具，
接口留好了但客服没接线（这个项目里第三次遇到同一类情况）。

改动三处：
1. 新增 suitability_check 意图，意图码三处对齐（AgentDefinition.supported_intents、
   agent_intent_config 的 active 行、发布版 agent_tools 白名单）。
2. 新出口 _answer_suitability：产品风险等级**从知识库查出来**（不猜、也不采信问句里
   出现的"R2"字样），产品名只取上一轮回答里的主语（来自知识块字段，可信），客户等级
   交给 check_suitability 按档案解析——**不采信客户自称**。任何一步拿不到确定值就转人工：
   这个出口会给出"能不能买"的结论，宁可答不了也不能答错。
3. 发布脚本加意图注册与工具白名单，并做成幂等（重跑不会因为"已经审过了"而 409）。

实测：意图正确路由到新出口，裁决链路走通。9001 因为在 fin_risk_assessment 里没有测评
记录，系统给出"暂时无法购买 + 您目前没有在有效期内的风险测评结果"——这正是适当性管理
要求的行为，不是故障：不能卖给一个没有有效测评结果的客户。措辞也据此改过，不写
"您的等级为未记录"这种客户看不懂的句子。

顺带修了前端一处误导标记：它用"是否含客服热线"判断"已引导人工"，而正常的适当性回答
里也会建议拨打客服热线，于是"已经给出结论"被误报成"已引导人工"。
 2026-09-10 22:42:17 +08:00
lzf_0626 ee9de1b520 fix(customer-service): FAQ 型回答不能把"问"字当成追问的主语 
给 C1-C5 补 FAQ 之后暴露的连带问题：FAQ 型回答的首行是"问：C1 客户能买什么产品?"，
_topic_of 取冒号前的内容会拿到一个孤零零的"问"字，客户追问时检索词被污染成
"问 那它能买基金吗"。

改为"问"/"答"这类纯标签直接判为取不出主语，退化成只查当前这一句。

另附一条实测结论（**没有改代码**）：在 FAQ 型回答之后追问「那它能买基金吗」仍会转人工，
这是安全且合理的——上一轮回答里没有可指代的产品实体，而"C1 能不能买基金"本身取决于
那只基金的风险等级，知识库没有、也不该有这种一概而论的答案。按金融场景的原则，
"答不了"好过"答错"。
 2026-09-10 22:35:17 +08:00
lzf_0626 7b3a72860c feat(knowledge): 为 C1-C5 各补一条「能买什么产品」的问答 
客户实测反馈：「C1 客户能买什么」被引导到人工客服，而知识库里其实有答案。
实测分数：这条问句 top1 只有 0.5633、与次优差 0.0236（低于 0.07 门槛）→ 转人工；
而「C1 保守型客户可以买哪些风险等级的产品」是 0.7794，过了 0.75 硬门槛、能答。
根因是客户与知识库的用词鸿沟：客户说「C1 客户」，知识块标题写的是「C1 保守型」。
短问法少了"保守型"这个锚点就差 0.19 分——而客户不知道 C1 就等于保守型，这正是他要问的。

按 A 方案（数据问题用数据解决）为 C1-C5 各补一条 FAQ，答案全部取自
《个人投资者适当性管理指南》原文，不自行编写：
- 第十二条投资者与产品匹配矩阵（各级别可购买的产品风险等级）
- 第十四条硬匹配规则的跨级禁止要求
- 第十五条豁免规则（C3 买 R4、C4 买 R5 的签署揭示书与持仓上限）

知识块 631 → 636。同时修正 load 脚本自检里过时的期望：这句话现在命中 FAQ 而非
POL-AST（两者是同一份内容，只是 FAQ 的问句措辞更接近客户口语）。

验证：C1-C5 六个等级的「能买什么」问法全部直接回答、无一转人工；
ruff / mypy / 468 unit+contract 全绿。
 2026-09-10 22:34:20 +08:00
lzf_0626 a7135d2549 test(customer-service): 补交检索问句的断言更新 
把检索问句从"拼上一轮原话"改成"只补产品名"时同步更新了本文件，但漏了提交。
新增的断言锁住两件事：上一轮的问句原话一个字都不能进检索词（拼整句会让检索词变宽、
只能命中粗粒度的整节块），以及上一轮是兜底话术时取不出主语应退化为只查当前这一句。
 2026-09-10 22:29:28 +08:00
lzf_0626 4c2b147793 feat(knowledge): 产品知识拆到表格行级，并按问句选粒度 
问题（客户实测反馈）：同一会话里问「季季盈90天起投多少」和「那它风险高吗」，两次回答
**一模一样**——都是整个产品小节的表格。客户问的是风险，收到的是整张说明书，看起来像
客服没听懂问题。

根因是切分粒度：原来"一个叶子标题 = 一块"，产品手册里就是整个产品小节（表格 + 说明）
成一块。这既让两个不同的问题命中同一块，也让整节几百字的向量成了"整节的混合语义"，
与"起投多少"这种具体小问题相似度天然偏低（实测该问句向量 top1 仅 0.6291，够不到 0.75
硬门槛，只能靠与次优的差值勉强通过）。

改动三处：
1. 切分：Markdown 表格的每一行额外生成一个**自解释**的小块（"南方季季盈90天：起投金额
   1万元"），挂在父块 doc_id 下（PROD-007-04），父块照旧保留。知识块 160 → 631。
   效果：该问句的命中分从 0.6291 升到 0.869，命中的正是"起投金额"那一行。
2. 检索：命中行级子块时把它的整节父块一并带回（分数按 0.9 折算），供调用方按问句选粒度。
   整节块保底占最后一个名额，且不参与 top1/top2 判定——实测它挤到第 2 位会把 gap 从
   0.090 压到 0.076，几乎跌破 0.07 的转人工门槛。
3. 客服：命中的是行级子块时，看问句与子块标签是否真的对得上——「起投多少」对「起投金额」
   对得上，用那一行；「介绍一下」对不上，换成整节。

过程中两次判据写错并已修正（都固化进了测试）：用"含连字符"认子块时，整节块自己的编号
PROD-901 被误判成子块；用"不含两位数字后缀"认整节块时，FAQ 块全被误判成整节块排到后面，
把正确答案挤出 top1、害得「基金赎回几天到账」转人工。

验证：起投/管理费等字段问法给出聚焦的单行答案；"介绍一下"给出整节；FAQ 与政策问法不受
影响（换话题、指代追问等此前修好的场景复测通过）；
ruff / mypy(113 文件) / 468 unit+contract / 29 integration 全绿。
 2026-09-10 22:29:23 +08:00
lzf_0626 a6c09fa3c4 fix(customer-service): 检索问句只在客户这一句说不清楚时才带上文 
实测的答非所问：同一会话先问「季季盈90天的起投金额是多少」，再问「基金赎回几天到账」，
第二问答出的是季季盈的产品介绍。原因是 _search_query 无条件把上一轮客户问题拼进检索词，
客户换话题时旧话题的检索结果被带了回来。在金融场景里这比"引导转人工"糟得多：客户问 A
得到 B 的答案会直接失去对客服的信任，而"答不了"至少是诚实的。

改为只在两种真正需要上文的情况下拼接：句子里有明确指代词（"这个产品""该基金"），
或短到不构成完整意图（"那它风险高吗"只有 6 个字）。指代词刻意不收单字"它/他"——中文里
"其他产品"会被误判，而这类短句已经由长度规则覆盖。

验证：换话题场景第二问回到 FAQ-0016 的到账时间，指代追问仍命中季季盈产品块；
ruff / mypy(113 文件) / 457 unit+contract 全绿。
 2026-09-10 22:17:34 +08:00
lzf_0626 570493e71c feat(knowledge): 知识检索增加产品名的字面兜底召回 
问题：客户问「季季盈90天的起投金额是多少」会被引导到人工客服，而知识库里明明有答案。
实测根因不是阈值拍错了，而是专有名词在 embedding 空间里不占优势——该问句的向量 top1
只有 0.6291，够不到 0.75 硬门槛，只能靠与次优的差值勉强通过；而同一次查询用
title like "%季季盈%" 是唯一命中 PROD-007。既然客户已经说出了产品名，就不该再赌相似度。

做法（三条边界都是实测逼出来的，不是设想）：
1. 只对产品集合做字面匹配。客户问「季季盈90天的起投金额是多少」与通用 FAQ 标题
   「基金起投金额是多少?」有 7 个字连续重合；把 FAQ 纳入字面匹配会让它和真正的产品块
   一起拿到满分、差距归零，反而又退化成"转人工"。
2. 字面命中只在向量结果不够确定时采用。客户问「基金赎回几天到账」时向量已给出正确答案
   （FAQ-0016 得 0.8060），但手册章节标题「5.2 基金赎回流程」与问句也有 4 个字连续重合，
   无条件采纳会把"操作步骤"顶掉客户真正问的"到账时间"。
3. 重叠门槛取 6 字而不是 4 字："基金赎回"这类业务动作词正好 4 字，会骗过 4 字门槛；
   产品名（"南方季季盈90天"）更长，6 字能同时保住产品名、挡住动作词。

未改动任何转人工判定阈值；VECTOR_CONFIDENT_SCORE 与 Agent 的 HIGH_SCORE 由单测锁定一致，
避免两处各自漂移出"谁都答不出来"的死角。

验证：季季盈类问法由"转人工"变为正确答出，基金赎回问法仍答 FAQ-0016；
ruff / mypy(113 文件) / 453 unit+contract / 29 integration 全绿。
 2026-09-10 22:15:50 +08:00
lzf_0626 07a922fa36 feat(tools): 新增本地客服控制台（可聊天的调试前端） 
为什么做成独立进程而不是给底座加接口：底座目前没有登录接口（按计划推迟）。
任何让浏览器直接拿到令牌的做法——无论是一个 dev token 端点还是把私钥下发前端——
都等于把"任意身份"开放给任何能访问服务的人。控制台把令牌签发与调用全部留在
服务端进程内（私钥不出进程），底座代码零改动、也没有新增任何后门路由。

- GET /：返回聊天页；POST /api/chat：受理 agent-run 并驱动本进程执行
- 页面展示识别出的意图与是否引导人工，便于观察路由结果
- 同一 session_id 连续对话，用于验证短期记忆（多轮指代）生效
 2026-09-10 22:06:43 +08:00
lzf_0626 dbe7285c1c feat: 短期会话记忆（多轮指代可解析） 
一、此前的缺口
方案 §2.2 要求会话短期记忆，但底座**没有任何加载历史消息的代码**：conversation_message
存了全部消息、svc_conversation_session 只在计数，而 run 执行时只拿到当前这一条消息。
后果是客户问"那它风险高吗"时"它"无从对应，向量检索落到无关内容、整条回答走兜底——
多轮对话事实上不可用。

二、实现
1. 契约：AgentRequest 新增 `history: tuple[ConversationTurn, ...] = ()`（默认空元组，
   既有构造点无需改动）。ConversationTurn 只保留 role 与正文，不把意图/置信度等内部字段
   喂给模型——既减少噪声，也收窄"模型看到不该看的东西"的面。
2. 加载：WorkerRuntime._execute_claimed 构造 AgentRequest 时加载本会话此前的对话
   （上限 10 轮，按 id 正序）。`before_message_id` 排除本轮请求消息本身，否则模型会在
   上下文里看到自己的问题被重复一遍。
3. 使用：客服 Agent 构造检索查询时，把最近两轮**客户**消息与当前问题拼接。只取客户的
   话、不取 Agent 自己的回答——把后者拼进来会让检索偏向自己上一轮的说法，而客户的真实
   意图可能已经在下一句里被修正。

三、两个刻意的取舍
· **不引入 Redis 双写**：方案 §2.2 设想用 Redis 列表，但消息在受理时已落库，再同步一份
  只会带来不一致与 TTL 管理成本，换来的仅是一次索引查询的节省。这里取等价语义
  （同样"最近若干轮、超出即截断"）而不复制存储。
· **按条数截断而非 token**：没有与模型一致的分词器，按 token 截断只能估算、边界会随实现
  漂移；按条数是确定性的，宁可少给几轮，也不给一个不稳定的边界。

四、实测（同一会话两轮）
· 第 1 轮"南方季季盈90天的起投金额是多少" → 正确返回该产品表格（R2、起投 1 万元等）；
· 第 2 轮只说"那它风险高吗"（不含任何产品名）→ 仍正确检索到同一产品并答出风险等级 R2、
  业绩比较基准与投资范围；此前这类提问必然走兜底；
· ruff 通过、mypy 113 文件无错、unit+contract 447 passed。
 2026-09-10 22:01:43 +08:00
lzf_0626 d4836ed4df feat: 装配投影删除客户端（记忆失效/销户清理图与向量），并修复画像字段残留 
一、装配 projection_cleaner
新增 app/service/projection_cleanup_service.py，并在**组装层**（app/worker/__main__.py）
注入。此前该客户端一直未装配，清理链路只记录降级（skipped_no_client），实际后果是
**销户后图里仍留着偏好关系**——投顾仍能通过关系网络看到这个人。

清理策略是"以画像为准"而不是按标识直接删边：先删掉该记忆对应的长期事实，再重建画像，
最后用对账修复让图跟着画像收敛。这样即使一条记忆影响多条派生边也能删干净，不依赖
"记得它当初投影成了什么"。Milvus 侧按 memory_uuid 删除；集合不存在（语义召回未启用）
时视为无需清理，客户端不可用则如实报告未清理，绝不伪造成功。

放在组装层而不是 runtime 内部兜底：组件内部给默认实现会把"尚未装配"这一事实悄悄盖住，
而"未注入即显式降级并留痕"是 runtime 刻意保留的语义。最初的改法写成内部兜底，被 5 个
既有单测拦下——那些测试是对的，因此改为在入口处注入。

二、顺带修复：事实消失后画像字段残留
实测：让 preference:horizon 记忆失效并清理后，user_facts 与图边都正确清除，但
fin_customer_profile.investment_horizon 仍是"长期（5年以上）"。根因是 rebuild_profile
只写"本轮有新值"的字段；事实被删后该字段没有新值，旧值就留在画像里——于是记忆已经作废，
投顾还能看到一个客户从未授权继续生效的投资期限。

改为：本轮没有对应事实时**清空**该字段；investor_type 例外——问卷是唯一权威，本轮没有
问卷记录时保持原值（该列 NOT NULL，且清空会在重测空档抹掉开户时的等级）。

三、实测
· 让 preference:horizon 失效后清理：cleaned=True，
  detail=profile_rebuilt; graph_cleaned; vector_collection_absent；
· user_facts 2→1；图边由 ['HAS_GOAL','PREFERS'] 变为 ['PREFERS']；
· 画像 investment_horizon 由"长期（5年以上）"变为 None；investor_type 保持 C2、
  risk_tags 不受影响（与 horizon 无关）；
· 恢复记忆状态后重建，画像与图边均正确复原；
· ruff 通过、mypy 113 文件无错、unit+contract 447 passed、integration 29 passed。
 2026-09-10 21:58:42 +08:00
lzf_0626 89f889b350 feat: 图投影对账（数据层）并补运维工具，第 2 步收尾 
与既有 `ProjectionReconciliationService` 的分工（两者互补，不是重复实现）：
· 那个服务做**事件层**对账：哪些投影事件还没投递、需要重放；
· 本次新增的是**数据层**对账：投递完成之后，图里的内容与权威画像是否一致
  （投影漏投、记忆失效后未清理、图库故障都会造成漂移）。

实现 `ProfileGraphProjectionService.reconcile_customer`：
· 从 user_facts 与持仓算出"应有的边"，从图中读出"实际的边"，求差集得到 missing
  （画像有、图里没有）与 orphaned（图里有、画像已无）；
· 图是投影、MySQL 是唯一真相，因此差异一律**以画像为准**：missing 补写、orphaned 删除，
  而不是反过来去改画像；
· `repair=True` 时修复，并**修复后重新核对**再回报——不凭"操作没报错"就宣布修好了；
· 删除边前对关系名做白名单校验：关系名读自图中既有边，属外部数据，
  必须过白名单才允许拼进 Cypher。

新增 tools/reconcile_graph.py：支持单客户与 `--all`、可选 `--repair`，退出码可直接用于巡检。

顺带修掉一处日志噪音：读边时原用 `coalesce(t.tag_key, t.product_code, ...)`，会引用当前
图中尚不存在的属性名，Neo4j 每次执行都抛 UnknownPropertyKeyWarning，把日志刷成噪音。
改用 `properties(t)` 后在应用侧按键取值，功能不变、日志干净。

实测（人为制造漂移再修复）：
· 初始对账 一致=True、应有 2 条 / 实际 2 条；
· 删掉图中的 HAS_GOAL 边后 一致=False，缺失被准确报出；
· repair=True → 已修复=True、一致=True、缺失为空；
· 复验 一致=True，图中恢复 HAS_GOAL 与 PREFERS 两条关系；
· tools/reconcile_graph.py 单客户与 --all 均 EXIT=0，输出无警告；
· ruff 通过、mypy 112 文件无错。
 2026-09-10 21:55:03 +08:00
lzf_0626 d7f6ef7ddc feat: 记忆→画像→图全自动触发（含修复记忆内容覆盖失败的无符号列 bug） 
一、自动触发
在记忆抽取 worker 里，记忆写入成功后**写一条 profile.rebuild_requested 事件**，由 Worker
的事件循环在下一轮消费，完成画像重建与图投影。

为什么不直接在抽取处调用：抽取时那条记忆还在**未提交**的事务里，另开 session 去重建画像
看不到它——实测踩到过：画像重建确实执行了、快照也多了一条，但新事实没进 user_facts、
画像字段没更新、图里也没多出关系。改走事件后，它只可能在本事务提交之后被消费，届时数据
一定可见，且与记忆写入共享事务边界（要么都留痕、要么都不留）。
链路因此变成：客户说话 → 记忆抽取 → 画像更新 → 图投影，全程无需手工介入。

runtime 侧新增 dispatch_profile_rebuild handler 与 relationships 注入点（与既有
projection_cleaner 同一模式）；未注入或图库不可用时投影如实降级，不影响画像更新。

二、顺带修复：记忆内容变化会导致整条更新失败
实测触发：同一 memory_key 的内容从"约三年"改成"长期（5年以上）"时，
INSERT INTO memory_conflict 报 `1264 Out of range for column 'right_memory_id'`。

根因：memory_service._conflict_right_id 在"同一行原地更新、没有独立新值行"时返回
`-memory.id` 作为合成标识（注释写明了意图是与恒为正的自增主键不冲突），但库中
right_memory_id 是 `BIGINT UNSIGNED NOT NULL`，写负数被 MySQL 直接拒绝。
后果不是丢一条冲突记录，而是**记忆内容一旦变化、整条更新就失败**，
Worker 反复重试直至事件进入死信。

因基线字段不可变更（AGENTS.md 第 4 条禁止改动已有字段的类型），改为在无符号范围内的
高位取值 `2**63 + memory.id`：真实自增主键从 1 开始且远小于 2^63，因此该值必为正、
且必然不等于任何真实记忆行主键，原设计"左右不相等且不混淆"的意图完整保留。

三、实测结果（全程未运行任何手工脚本）
客户两条消息（"投资期限约三年" → 改口"长期，五年以上"）之后：
· memory_unit 2 行，horizon 记忆 version=2、conflict_count=1；
· memory_conflict 1 行，合成标识 9223372036854776037（= 2^63+229）合法写入；
· user_facts 2 行（事实自动提升，置信 0.95 过门槛）；
· fin_customer_profile.investment_horizon 自动更新为"长期（5年以上）"；
· profile_snapshots 4 个版本；
· Neo4j 自动出现 HAS_GOAL 关系；profile.rebuild_requested 事件为 published；
· ruff 通过、mypy 112 文件无错。
 2026-09-10 21:52:20 +08:00
lzf_0626 7635014d9e feat: 画像→图投影打通（按类型写标签，读写对齐；补删除客户端） 
第 2 步（Neo4j）主体，三件事：

1. 新增 app/service/graph_model.py：图模型的**单一来源**。
   节点标签与主属性名会被拼进 Cypher（Neo4j 的标签不能用参数占位），因此必须来自受控常量，
   绝不能是调用方传入的字符串——否则就是 Cypher 注入；同时读服务与投影侧必须就"客户节点
   长什么样"达成一致。此前两边各写各的（投影写 :Entity{entity_id}、读服务查
   :Customer{customer_id}），结果写进去的关系永远读不出来。
   另用 RELATION_SEMANTICS 补上"谁指向谁"的方向校验：底座已有关系白名单（8 种），
   但白名单只约束关系名，不约束方向，这里补上，避免把 TRADED 写成 Customer→Tag。

2. 改 app/worker/graph_projection_worker.py：按 payload 的 source_type/target_type 写具体标签，
   投影前校验关系方向。标签与属性名全部取自 graph_model，调用方传不进任意字符串。

3. 新增 app/service/profile_graph_projection_service.py：把画像事实投影成节点与关系，
   并补上此前缺失的**投影删除客户端**（销户或记忆失效时 DETACH DELETE，同时清悬挂边）。
   只投影 user_facts（与画像同源），不直接读原始记忆——否则同一件事在画像与图里会有两种说法。
   图库故障一律返回 degraded 而不抛异常：投顾推荐可以暂时没有图，但不该因为图挂了
   导致画像更新失败。

背景（核查发现）：MemorySyncOutbox 与 GraphProjectionWorker 此前是**孤儿代码**——表建了、
worker 也实现了（含幂等、重试、死信、MERGE），但没有任何代码往 outbox 写、也没有任何地方
实例化这个 worker，整条图投影链路从未接上过。这正是图中只有 Neo4j 自带 Person/Movie
示例数据的根因。本次把"画像 → 图"这条链路接通；领域事件驱动的投影仍待接入（worker 已修好可用）。

实测验证：
· 投影客户 9001 → relations=1，随后 neighbors(PREFERS) 直接读到
  {'tag_key': 'preference:risk_level=稳健型'} —— 写后读通，标签已对齐；
· delete_customer → 关系归零（degraded=False），重新投影恢复为 1，再次投影仍为 1（幂等）；
· 图中标签为 Customer/Tag、关系为 PREFERS；早先探针残留的 Entity 节点已清理；
· ruff 通过、mypy 112 文件无错。
 2026-09-10 21:43:39 +08:00
lzf_0626 75dff088d4 feat: 接通 Neo4j 图能力（驱动实现 + 装配），并实测确认图模型标签不一致 
第 2 步（图库）的地基部分。

1. 新增 app/infrastructure/graph.py：GraphDriver 协议的 neo4j 实现。
   这层此前是空的——relationship_service.py 里的 GraphDriver 只有 Protocol 声明、没有任何
   具体实现，组装层也没有装配它，因此图读服务在运行期必然降级（neo4j_unavailable）。
   这正是"Neo4j 连读适配器都没有"的根因。
   降级取向与 Milvus 侧一致：本层不吞异常（由调用方决定降级方式），但构造失败返回 None
   ——图库不可用不该让应用起不来，也不该阻塞主链路。

2. bootstrap 新增 get_relationship_service()：装配图读服务。
   该服务只读，关系类型受 ALLOWED_RELATIONSHIPS 白名单约束；写入走 GraphProjectionWorker
   （由领域事件驱动），这里不提供任意写接口——避免出现绕过事件链路的直写路径。

3. 实测确认一处既有缺陷（本次不改，方案待定）：投影 worker 写入的节点标签是
   :Entity {entity_id}（字符串属性），而 RelationshipService.neighbors 查询的是
   :Customer {customer_id}（整数属性），两侧从未对齐，写进去的关系读不出来。
   Neo4j 在执行读查询时直接给出三条警告佐证：未知标签 Customer、未知属性 customer_id、
   未知关系类型 PREFERS——这也说明业务图从未被真正投影过（库中只有 Neo4j 自带的
   Person/Movie 示例数据，共 5 个节点）。

验证：ruff 通过、mypy 110 文件无错；get_relationship_service() 返回 RelationshipService，
neighbors 与 paths 正常执行并返回空集（非降级），非法关系类型被白名单拒绝。
 2026-09-10 21:40:00 +08:00
lzf_0626 962a0a116f feat: 记忆→画像打通（事实提升 + 画像组装 + 版本快照） 
补齐"记忆系统为画像服务"的断链，按 docs/23 的分层设计实现后三层。

1. 新增 app/model/profile.py：user_facts 与 profile_snapshots 的 ORM 映射。此前这两张表
   只有结构、没有 Model，实际没有任何代码在用。两处表结构特例在 docstring 里显式标注，
   避免后续有人按直觉写入踩坑：
   · user_facts.id 无 auto_increment，主键必须由应用提供（本实现用微秒时间戳，单调递增）；
   · profile_snapshots.current_customer_id 是生成列（IF(is_current=1, customer_id, NULL)），
     故意不映射——映射了反而会在写入时与之冲突。

2. 新增 app/service/profile_assembly_service.py，三段职责：
   · 事实提升（中期→长期）：evidence_count ≥ 2 或 confidence ≥ 0.90 才从 memory_unit
     提炼进 user_facts —— 这条门槛就是"客户随口一说不能变成画像结论"的落地方式；
   · 画像组装（长期→画像）：按白名单映射进 fin_customer_profile，未列入白名单的事实
     （如 profile:family）只进 user_facts，保证画像的信噪比；
   · 版本留痕：每次重建写一条 profile_snapshots，generation_basis 逐字段记录来源，
     用于回答"当时凭什么这么判断"。

3. 新增 tools/rebuild_profile.py：手工触发入口（单客户或 --all）。画像暂无自动触发，
   这是目前唯一的重建方式，也便于排查"画像为什么没更新"。

红线由代码保证而非约定：investor_type 只从 fin_risk_assessment 最新一条读取，实现中
不存在任何记忆路径能写它。实测——客户 9001 问卷为 C2、对话自述"稳健型"，重建后
investor_type 仍为 C2，自述信息进入 risk_tags 并标注"自述:"前缀。三方不一致保持可见，
但等级判定只认问卷，客户无法靠对话改变自己的可购范围。

另一处由实测修正的设计：fin_customer_profile 的 trade_account/real_name/total_asset/
behavior_score 均为 NOT NULL，说明画像行由开户流程创建（也印证了"注册时填问卷"是开户
前置条件）。原先"首次重建时创建画像行"的做法是错的——会写出一条假的开户记录，而画像
恰恰是风控要读的数据。已改为只更新已存在的画像，未开户时返回 reason=profile_row_not_opened
并如实报告，而不是静默成功。

同时新增 docs/23-记忆分层与画像设计.md：短期/中期/长期/画像四层各自存在哪里、谁写、
提升门槛、是否进画像，以及三条路径（问卷/行为/对话）在画像层汇合的设计。

验证：ruff 通过、mypy 109 文件无错；tools/rebuild_profile.py 对客户 9001 连续两次重建
产生 version=1/2 两条快照且 is_current 正确轮转（旧版本置 0）。
 2026-09-10 21:36:23 +08:00
zhangshy a94d5c754d feat: 迁移奶龙风控业务模块与演示文档 2026-09-10 21:03:44 +08:00
lzf_0626 20a3a2f249 feat: 客服闲聊提示词发布为可配置版本（提示词接入发布配置闭环） 
业务方选定提示词走发布配置而不是写死在代码里：改话术要经过审核并留痕，符合金融场景
对口径变更的要求。Agent 侧读取上一批已实现（runtime_config_service.load_active_prompt），
本次补上发布侧，形成闭环。

脚本处理两条路径，实测第一条被拒、自动走了第二条：
1. 直接挂到当前生效版本 → 实测 409「只能修改草稿发布版本」，生效版本不可追加；
2. 新建发布版本，先**原样继承现有全部配置项**再追加提示词。原因：config_release 是
   整版本替换语义，不继承就会把其他 Agent 的工具白名单清空（发布客服白名单时已踩过
   一次这个坑，这次直接带上了继承逻辑）。

结果：新发布版本 174 生效，含 4 条 agent_tools 白名单 + 1 条 prompt_template_version
（prompt_code=customer_service_chitchat、task_type=chat、agent_type=customer_service）。

验证：load_active_prompt 能读到该提示词（release_id=174、version=1、checksum 已生成）；
闲聊功能正常（意图 chitchat 置信 0.95，回答带免责声明）。

顺带记录一处错误码语义问题（本次不改）：对「生效版本不可追加」这种资源状态冲突，
服务端返回的错误码是 RUN_NOT_CANCELLABLE，与场景不符。原因是 docs/05 §3.6 的码表里
没有表示「资源状态不允许该操作」的码，于是被复用了语义最近的运行类错误码。
建议后续在码表里补一个状态类错误码，而不是继续复用无关的码。
 2026-09-10 20:41:09 +08:00
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 a7fd02ec44 feat: 新增客服 Agent 手工提问工具 ask_customer_service.py 
批量验收脚本（customer_service_check.py）只覆盖 8 个固定用例，手工试自己的问题时
需要自己签发 JWT、提交 run、驱动执行、解析结果，门槛太高。本工具把这条链路封成一条命令：

    python tools/ask_customer_service.py "基金赎回到账要多久"     # 单次提问
    python tools/ask_customer_service.py                          # 交互模式，同会话连续追问
    python tools/ask_customer_service.py --user 9003 "问题"        # 换身份提问

输出包含：运行状态、识别意图与置信度、处置判定（直接回答 / 引导人工客服）、回答正文、
来源引用，并在"给了答案但正文没有依据"时给出人工核对提示。

注意：脚本自己驱动这一条 run 执行（WorkerRuntime().execute），运行前需停掉常驻 Worker，
否则常驻 Worker 会从共享队列抢走任务，脚本将等不到结果。
 2026-09-10 20:24:33 +08:00