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lzf_0626 d4e7e2672c docs(25): 更正 P1 #2 的定性——模型自建客户端是基座能力缺口,不是违规
复核时发现原修复建议("改走 ModelGenerationService,或用 self.generate_with_model")
**前提不成立**:

- OpenAICompatibleGateway.generate(endpoint_code, prompt, timeout_ms) -> str
  (model_gateway.py:57)与 ModelDispatchService.generate(endpoints, prompt) -> ModelExecution
  (:248)都是"给一段 prompt、拿一段文本";ModelExecution 的字段只有
  (endpoint_code, text, attempts, degraded)(:226-231)。
- 而风控需要的是 **messages 数组 + tools(function calling)+ 解析 tool_calls**,
  基座完全没有这种形态的入口。

所以这不是"绕过",是基座缺能力时的补位,而且补得规矩:端点选择直接用基座的
DatabaseModelEndpointResolver;降级策略与 ModelDispatchService.generate 一致
(顺序尝试 + max_attempts 默认 2);错误映射也复用基座同一套
UpstreamTimeoutError / DependencyUnavailableError。

仍成立的两点:① bootstrap.py:262-265 的 lambda 让 model_client 注入点形同虚设,
无论走哪条路都该改;② HTTP 调用逻辑与 gateway 重复了一份,gateway 将来的限流/成本统计
风控享受不到。

**正确的修法比原建议大**:给基座**新增** chat(messages, tools) 形态的入口
(ModelGateway → OpenAICompatibleGateway → ModelDispatchService → ModelGenerationService
→ BaseAgent),再让风控改用。因为只是新增方法、不改现有行为,对已有 Agent 零影响;
但涉及基座核心链路,是否做需要项目方定,**本轮未实施**。
2026-09-11 13:43:46 +08:00
lzf_0626 3593a68ad1 docs(25): 撤回一条误报——ai_analysis 的并发控制一直存在
复核 P1 #5 时发现 .with_for_update() 就在 
isk_analysis_service.py:121-125,
而初次报告只读到 :130-160、恰好漏看了锁所在的那几行,却把这条标成了"✅ 已验证"。

实测推翻(并发发起三种分析,各自独立 session —— 复用同一个 session 会天然串行、
测不出竞争):
- 预警研判 1809 字 / 回访话术 2030 字 / 工单摘要 1088 字,三个请求全部成功
- 落库 ai_analysis 的键:['回访话术', '工单摘要', '预警研判'] —— **三个都在,未发生覆盖**

所以 P1 #5 只剩前半条(审计不经基座统一链路)仍然成立,并发那条撤回。

教训一并写进文档:标注"已验证"之前必须确认自己真的读到了关键那段代码,
否则标注本身就是误导 —— 这与 _topic_of 那几轮踩的是同一个坑。
2026-09-11 13:42:32 +08:00
lzf_0626 0d3447bde4 fix(risk): 日报邮件端点补上授权校验——它此前是风控里唯一没有校验的端点
**问题**:POST /api/v1/risk/daily-report/mail 原先只取 context 做 401 判定,
**没有任何授权校验**;RiskDailyReportMailService.send 既拿不到 context、也不调用
AuthorizationService。收件人、标题、正文**全部由客户端决定** —— 一旦运维开启 SMTP
(RISK_DAILY_REPORT_MAIL_ENABLED),它就是一个未授权的邮件发送器。
默认关闭(ENABLED 默认 false + DRY_RUN 默认 true)让它至今没出事,但那不是可依赖的保护。

**改动**:
- send 改为 async 并接收 context,入口处 wait AuthorizationService.require(
  context, "risk:report:mail")。校验放在 **service 层**而不是 controller —— 本项目风控
  端点的授权一律落在 service(risk_query / risk_action / risk_scan 等都是这样),
  controller 只负责取 context;这个端点是唯一的例外,现在补齐。
- controller 相应改为 wait ...send(..., context=context)。
- 权限 
isk:report:mail 已在上一轮随另外三个一起创建并授予 risk_operator 与 admin。

**实测**:
- 9002(risk_operator) → **200** + {"status":"disabled","recipient_count":1}(默认关闭)
- 9001(customer)      → **403** AGENT_PERMISSION_DENIED「缺少操作权限」

**测试**:3 个既有用例改为 async 并传入带权限的 context;**新增**
	est_mail_service_requires_the_permission,断言无权限身份必须被拒 —— 钉住本次修复。

ruff / mypy(136 文件) / 623 unit+contract / 29 integration 全绿。
2026-09-11 13:39:50 +08:00
lzf_0626 deeee9bb01 fix(risk): 补齐风控缺失的三个 RBAC 权限——写操作与扫描原本全是死的
**发现**(由"给邮件端点加权限"这个任务引出来的):风控 service 层声明了四个权限码,
而 sys_permission 表里只有一个。

| 权限码 | 用途 | 原先状态 |
|---|---|---|
| risk:alert:read  | 查询 / 研判 / 日报 / 通知 | 已存在,正常 |
| risk:alert:write | 处置 / 证据归档 | **不存在** → 6 处调用全被拒 |
| risk:alert:scan  | 规则扫描 | **不存在** → 扫描端点调不了 |
| risk:report:mail | 日报邮件 | **不存在**(本次新增) |

失效表现是 ForbiddenAgentError,而**只读查询一切正常** —— 所以很容易以为"风控能用",
直到去点处置按钮才发现。这与 risk:alert:read 当初缺失是同一类问题,只是面更广。

**改动**:把早先那个只建一条权限的脚本改造成覆盖四个,并授权给 risk_operator 与 admin
(风控 Agent 的 allowed_roles 两个都声明了,只给其中一个会让另一个"声明了却用不了")。
data_scope 取 all —— 风控要处理全部客户的预警,且多个 service 按
context.data_scope == "all" 决定是否放行全量。脚本更名为 grant_risk_permissions.py。

**实测**(9002 risk_operator):
- POST /risk/alerts/scan → **200**「规则扫描完成」(原先必被拒)
- POST /risk/alerts/ALDEMO0002/acknowledgements → **409**「只有待处理预警可以确认接收」
  —— 不是 403,说明**权限已通过**、卡在业务状态(该预警是"调查中"),属正当拒绝
- 对照组:customer 调扫描 → **403 缺少操作权限**,边界未放松

顺带发现:这个 409 复用了错误码 RUN_NOT_CANCELLABLE,语义不符 —— 属 docs/25 里已记的一项。
2026-09-11 13:37:30 +08:00
lzf_0626 24de6c34f7 fix(risk): 扫描健壮性——脏数据不再中断整批,调度器重启后仍会执行
docs/25 P0 的后两项,都属于"风控看起来在工作、其实没在跑"那一类。

**② 一条脏数据中断整批**
_level_value 原先直接 int(level.replace(prefix, "")):等级字段只要有一条不是
R1-R5 / C1-C5(例如写了「中风险」),就抛 ValueError 并冒到 scan() 的兜底 → **整批
rollback**,本次扫描前面已经生成的预警全部作废。数据脏属于运维问题,不该升级成
"整个风控停摆"。

改为返回 int | None;调用点跳过该条并记 warning(带上 transaction_id 与两个原始值,
便于运维直接定位)。顺带把 
eplace 换成 
emoveprefix:原先 "R2R" 会被错当成 2,
现在只去掉开头那一个前缀字符。

**③ 调度器重启后永不执行**
last_run_at 只存在内存里,重启后为 None,而 _is_due 此时返回
config.run_immediately(默认 False)⇒ 重启后 _is_due 恒为假,**调度器形同虚设,
而且没有任何告警**。

改为"从未跑过即视为 due":多跑一次的最坏后果是重复扫描,而扫描每条规则都先 _exists
查重、外层还有 MySQL 级锁;反过来"不跑"的后果可能是永远不跑。
config.run_immediately 不再承担"首次是否执行"的语义(它原本想表达"启动后别马上跑",
但那与"永远不跑"在实现上无法区分),字段保留以免破坏既有配置。

新增 tests/unit/service/test_risk_scan_robustness.py(6 条):脏数据返回 None 而不抛异常、
R2R 不被过度剥离、首次必 due(哪怕 run_immediately=False)、以及间隔前后的判定。

ruff / mypy(136 文件) / 622 unit+contract / 29 integration 全绿。
2026-09-11 13:35:58 +08:00
lzf_0626 d331c817ac fix(risk): 通知创建失败必须能被区分出来,不再静默返回 0
docs/25 P2「通知失败被吞」。核实后要把定性说得更准一点:它**有** logger.exception,
不是完全静默;问题在于 _create_notifications 失败时 
eturn 0,而"无需通知"
(没有高风险预警、或通知功能关闭)也返回 0 —— 调用方只拿到一个 notification_count,
**分不清"本来就不用通知"和"高风险通知创建失败"**。

风控里这个区别很要紧:通知没发出去等于处置链路的第一环断了,而扫描依旧报"完成"。
这与同一批缺陷里的"定时扫描重启后不再执行"是同一性质 —— 看起来在工作、其实有一环没跑。

改动:
- _create_notifications 返回 (条数, 失败原因),失败原因非空即代表出了问题。
- scan() 在有失败时于返回体里带上
otification_failure,并把 message 改成
  "规则扫描完成,但高风险通知创建失败",让上游与运维都能直接看到。
- **失败仍然不回滚预警**:预警已经生成、比通知重要,不该因为通知写失败就丢掉。

新增 tests/unit/service/test_risk_scan_notification.py(4 条),其中一条专门断言
"两种 0 必须可区分" —— 那是本次修复的全部意义。

ruff / mypy(136 文件) / 616 unit+contract 全绿。
2026-09-11 13:33:41 +08:00
lzf_0626 8283f6ab69 feat(customer-service): 把闲聊提示词补回生效版本,并修掉发布脚本的两个坑
**背景**:提示词配过(挂在 release 174),但 174 已被取代,而 load_active_prompt 是先定位
active 版本、再按 release_id 查的 —— 于是读不到,Agent 回落到代码默认值。功能看着正常
(_chitchat_prompt 有逐字段兜底),所以一直没人发现,也没有任何告警。

发布脚本原先有两个坑,这次一并修掉:

1. **version 写死为 1**。prompt_template_version 的唯一键是 (prompt_code, version),
   客服那条已经占了 v1,照搬旧行会主键冲突。改为取现有最大值 +1(本次自动分到 v2)。
2. **继承只读 platform_config_item**。改用 ConfigReleaseService.effective_snapshot(),
   它覆盖全部三张受管表;并且做**字段名映射**(库的 config_key → API 的 item_key、
   value_json 归一化)—— 快照行是库的形状,直接 POST 会 422。

实测:
- 发布走路径二(路径一如预期被状态机拒:409 RUN_NOT_CANCELLABLE「只能修改草稿发布版本」)
- 新版本 201 继承 9 条配置项、一条没丢;提示词 v2 随之生效
- load_active_prompt 现在返回 release_id=201 / version=2(此前为 None)
- 闲聊链路:status=succeeded、intent=chitchat,回答「您好,我是南方科技智能客服,
  想了解基金、理财还是账户服务?」—— 简洁、自然引导到业务,符合提示词要求

提示词正文与代码默认值**刻意保持一致**:发布前后行为不变,变的只是"能不能改"
(改话术从此要经审核并留痕)。Agent 侧仍保留代码默认值作为兜底。

ruff / mypy(136 文件) / 612 unit+contract / 29 integration 全绿。
2026-09-11 13:26:43 +08:00
lzf_0626 e017bcc9bb fix(platform): 配置告警覆盖全部受 release 约束的表,并提供生效快照能力
**问题**:上一轮加的"配置丢失告警"只比对 platform_config_item,而受 config_release
整版本替换影响的表有**三张**(按 information_schema 核对):platform_config_item /
prompt_template_version / model_routing_rule。这个盲区造成过真实后果 —— 客服闲聊提示词
挂在 release 174,active 变成 181 后 load_active_prompt 读不到,而 Agent 侧有逐字段
兜底、回落到代码默认值,于是功能看着正常、没人发现、**一行告警都没有**。

**改动**(均在 app/service/config_release_service.py):

1. 新增 RELEASE_SCOPED_TABLES:三张表 + 各自的**逻辑键**。逻辑键不含 release_id、
   不含自增 id、也**不含 version** —— 同名提示词在不同版本里可以用不同 version,
   那仍是同一份配置。清单是穷举的,并注明漏掉任何一张的后果都是静默失效。

2. 新增 effective_snapshot():读当前生效版本在**全部三张表**里的内容,每行已剥掉
   id / 
elease_id(见 NOT_PORTABLE_COLUMNS),可直接作为新版本的写入载荷。
   发布脚本应先取它、再追加本次变更,这样"漏继承"就从"每次靠人记得"变成结构上不容易漏。

3. _warn_dropped_items 改为逐张表比对,告警里带上表名。

model_routing_rule 没有 ORM 映射,用原生 SQL 处理;它当前 0 行,但纳进来才不会将来
配了又漏。

测试:新增一条专门锁住"提示词被丢掉时也要点名"(那正是这次的盲区),并把 fake session
改成按表 + release 返回行 —— 第一版 fake 不分表,查提示词表时会拿到配置项的行、
报 KeyError,虽然真实代码是按表查的,但 fake 不真实就盖不住问题。

ruff / mypy(136 文件) / 612 unit+contract 全绿。
2026-09-11 13:25:00 +08:00
lzf_0626 4e2e42c896 test(base): 验证最后一种工具拒绝(角色不符),四种分支全部实测通过
分支 4 是最难构造的一种,两个前提缺一不可:

1. **工具的角色集合必须比 Agent 的更窄**。Agent 层的 validate_access(base.py:101)会先按
   AgentDefinition.allowed_roles 拦截,两者一致时永远进不到工具层的角色校验。所以把
   probe_alt 收窄为 ("risk_operator",),而 Agent 仍允许 admin。
2. **调用者必须有工具要求的权限**,否则会先命中权限分支。所以脚本临时给 admin 授
   probe:read,验证后撤销。

过程中又修掉一处自己写错的地方:探针的 handle 原先硬编码调用 PROBE_TOOL,导致分支 4
(需要调 probe_alt)与分支 2(需要调白名单之外的那一个)互相干扰——第一次跑出来的结果
是"工具不在当前意图白名单"。改为按消息里的 "alt" 选择要调的工具。

四种分支的实测结果,message 各自独立、指向不同处置动作:
- 白名单为空        → 该意图未配置工具白名单
- 工具不在白名单    → 工具不在当前意图白名单
- 缺少工具权限      → 缺少工具权限
- 角色不符          → 角色不能使用工具

目标的另一半也验证了:审计里是完整细节(reason = "角色 ['admin'] 与工具允许的角色
['risk_operator'] 无交集",并带 tool_name / intent / trace_id),而异常 message 只有
"角色不能使用工具"、不含角色集合。**内部配置只进审计,不进客户可见响应。**

环境复原:生效配置 9 条(与起点一致);sys_permission / sys_role_permission 中
probe:read 的行数为 0。
2026-09-11 13:12:56 +08:00
lzf_0626 1eb8946552 test(base): 端到端验证工具拒绝的分支 2 与 3,探针加第二个工具
接上一轮(分支 1 已验证)。本轮用只读探针触发另外两种拒绝:

- 分支 2「工具不在当前意图白名单」:发布白名单 ["probe_alt"] 但 Agent 调 probe_echo。
  这一步能做,正是因为给探针加了第二个工具 —— governance.resolve 取的是
  「发布白名单 ∩ 代码声明的 allowed_tools」,配置**只能缩小不能放大**,所以单个工具的
  Agent 永远构造不出"有白名单但不含该工具"的场景。这是做端到端时才撞到的结构性约束,
  platform_probe.py 里已注明。

- 分支 3「缺少工具权限」:发布白名单 ["probe_echo"],工具可用了,但 admin 角色并没有
  probe:read 这条权限,天然命中权限分支,不需要动 RBAC。

实测:两种拒绝的 stderr 分别为「工具不在当前意图白名单」与「缺少工具权限」,
运行状态均为 failed / AGENT_PERMISSION_DENIED;生效配置已恢复(终点 9 条,与起点一致)。

顺带发现分支 4 的结构性障碍(下一步处理):Agent 层的 validate_access 会先按
AgentDefinition.allowed_roles 拦截,所以要在**工具层**触发"角色不能使用工具",
必须让工具的角色集合比 Agent 的更窄 —— 探针目前两者的角色集合相同,触发不到。
2026-09-11 13:11:30 +08:00
lzf_0626 edc0c43245 test(base): 造只读探针端到端验证工具拒绝,并修掉它暴露的一个死分支
**为什么造探针**:ToolExecutor 的四种拒绝在真实链路上很难安全触发——要么改客服、风控的
生效配置,要么动 RBAC,两条路都会影响正在工作的 Agent。platform_probe 是个只读、无副作用
的探针:它只声明 probe 一个意图(所以意图分类只可能返回它)、没有发布工具白名单
(天然处于"未配置"状态)、工具只回显参数不碰业务数据。

**它立刻查出一个死分支**:探针报的是「工具不在当前意图白名单」,而不是我新加的
「该意图未配置工具白名单」。原因是 governance.resolve 会为每个 supported_intents
**预填条目**(governance.py:55-61),未配置时得到的是**空元组**——所以
intent not in configured_tools 在运行期**永远不成立**,那个分支是死代码。

单元测试没能发现它,因为我在测试里手工构造了 configured={},而真实链路不产生这个形状。
**这正是端到端测试的价值**:单元测试验证的是我设想的形状,端到端验证的是真实形状。

修法:改判"白名单为空"而非"缺键",文案改为"该意图的工具白名单为空",并注明经过 governance
装配后"完全没配"与"配了空列表"无法区分、也不假装能区分(两者运维动作相同)。新增一条按
**真实形状**({"faq": ()})构造的用例把它锁住。

实测:探针调用 → failed / AGENT_PERMISSION_DENIED,stderr 为
ForbiddenAgentError: 该意图未配置工具白名单(tool_executor.py:108)。

ruff / mypy(136 文件) / 611 unit+contract 全绿。
2026-09-11 13:10:04 +08:00
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
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
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
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
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
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