AI260626/group_fqcd_jr
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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 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 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 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 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 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 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 d2aff7c129 feat: 建客服知识库（Milvus 三集合）并修复模型端点筛选缺陷 
一、知识库建设
- 新增 tools/build_knowledge_chunks.py：把 knowledge/ 下文档切成可检索知识块。
  采用「叶子标题」策略（其后没有更深标题的标题即切分点），同时覆盖三种真实结构：
  带子条款的按子条款切、无子条款的条款单独成块、无小节的章整章成块。
  第一版按固定标题级别切是失败的——适当性指南的条款是 ### 而没有 ####，产品手册的
  ### 1.1 又不匹配「第X条」，两条规则互相打架，导致 4 个文件一块都没切出来。
- 新增 tools/load_knowledge_milvus.py：向量化并写入 Milvus，用 upsert 保证幂等。
  schema 按方案 §4.2 统一字段，另加 chapter/section/source_file/doc_no/visibility 五个
  检索与合规必需字段；索引 IVF_FLAT + COSINE + nlist=128；向量输入取「标题+正文」，
  标题含条款号与章节名，是比正文更干净的检索信号。
- 知识内容按业务范围裁剪：反洗钱合规操作手册不入客服知识库（业务只做公募基金、
  不涉及资金划付，且该手册标注内部机密、禁止向客户透露可疑交易信息），留给后续风控；
  高净值客户服务规范只保留「客户分层标准」与「各层级专属权益」两章，
  家族信托、资产配置流程、客户经理考核、隐私应急预案等内部管理章节不入库。
- 入库现状：fin_faq_collection 61 块、fin_product_collection 26 块、
  fin_policy_collection 73 块，合计 160 块。检索自检 5/6——未命中的一条分数 0.660
  落在中置信区间，按三档兜底策略本应提示信息可能不完整，属于预期行为。

二、embedding 端点
- 新增 tools/configure_embedding_endpoint.py：走管理 API（draft→approved→active）
  配置并激活 qwen-embedding 端点，而不是直接写库。理由是状态机与审计都要留痕，
  且 DatabaseModelGateway 只认 status='active'，手工写错状态会报成与病因无关的
  「模型端点未注册或未激活」。脚本先查 endpoint_code 是否已存在，幂等可重跑。

三、修复模型端点筛选缺陷（app/service/model_gateway.py）
- 原 DatabaseModelEndpointResolver 忽略 agent_type 与 task_type、直接返回全部 active
  端点，而 ModelDispatchService 只按顺序尝试前 max_attempts（默认 2）个。两者叠加使
  「能否选到支持该任务的端点」取决于端点表顺序：实测每次 embedding 都先拿文本生成
  端点失败一次再落到向量端点（0.61s，修复后 0.42s）。
- 新增 TASK_CAPABILITY 显式映射后按能力筛选。用映射而不是同名筛选是必需的：
  memory_extraction 并不是任何端点的能力名（deepseek 声明的是 text_generation 等），
  按同名筛会得到空集、把记忆抽取打成失败关闭——这是本次修复最容易引入的回归。
- 保守兜底：未映射的 task_type、以及没有任何端点声明该能力时，都退回全部端点，
  让配置缺口表现为调用失败，而不是让上层收到「解析为空」这种与病因无关的报错。
- 验证结果：embedding→[qwen-embedding]、intent_classification→[deepseek-flash]、
  memory_extraction→[deepseek-flash]、未映射 task_type→全部；ruff 通过、
  mypy 103 文件无错、unit+contract 447 passed。

四、需求文档提取物
- 新增 _flows/：三份流程文档（智能客服 Agent 专项设计方案、投资顾问流程、基金运营流程）
  的纯文本提取，供开发期对照。原始 .docx/.html 保留在业务方目录侧。

说明：本次仅本地提交，未推送远程仓库。knowledge/ 内含公司内部制度与产品资料，
是否入远程库待确认。
 2026-09-10 20:15:09 +08:00
lzf_0626 c32d3dbd06 chore: 开发专用 JWT 密钥、密钥生成脚本与轮换文档 
背景：此前全环境共用一把 JWT 密钥（config/jwt/jwt-private.pem）。它相当于
"能冒充 9001/9002/9003 的万能钥匙"（实测边界：签名有效 + 用户存在且启用才通过，
伪造新用户与使用禁用账号都会被拒）。为避免同一把密钥将来又变成生产密钥，
本次引入开发专用密钥，并把签发侧收敛到配置。

改动：
1. 新增 tools/generate_jwt_keys.py：可复现地生成 RS256 密钥对（PKCS#8 / SPKI），
   打印公钥 SHA-256 指纹便于核对服务端加载的是否同一把；密钥已存在时默认拒绝
   覆盖，避免误操作导致所有已签发令牌立即失效。
2. 生成开发专用密钥到 config/jwt/dev/（该目录整体已被 .gitignore 忽略，不入库）。
3. 三个工具脚本不再硬编码私钥路径，改为读配置：acceptance_check 与 demo_agent_e2e
   走 get_settings().jwt_private_key_path，smoke_check 因刻意不依赖 app 包而读
   JWT_PRIVATE_KEY_PATH 环境变量。今后轮换密钥只需改 .env 一处。
4. .env、.env.example 与 Settings 默认值统一指向 config/jwt/dev/。
5. 新增 docs/21-JWT密钥管理与轮换.md：密钥分工（服务端只读公钥，
   JWT_PRIVATE_KEY_PATH 在 app/ 中无任何读取点，故生产机可只挂公钥）、
   克隆后必须自行生成、多人共用一个服务时必须共用同一把私钥、
   轮换的影响面与生产部署要点、安全红线。
6. 记录一处易被忽略的问题：生产环境的 JWT_ISSUER / JWT_AUDIENCE 也应与开发不同，
   否则开发环境签发的令牌在生产上依然有效——这比换密钥更容易漏。

说明：本次提交不含任何密钥文件（.env 与 config/jwt/ 均在 .gitignore 中）。
旧密钥 config/jwt/jwt-private.pem 已退役但保留未删，配置不再引用它，
用它签发的令牌会被拒绝。

验证：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——均使用新密钥完成
签发与验签。
 2026-09-10 18:14:03 +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
yuancong_0626 5907fcd6d2 袁聪的第一次提交，包含nl2sql,行情数据,场外申购 2026-09-10 09:23:22 +08:00
lzf_0626 46fc976b24 feat: add shared fund quote capability 2026-09-09 23:40:35 +08:00
Codex b1497fd2c6 chore: initialize project repository 2026-09-09 21:55:37 +08:00