AI260626/group_fqcd_jr
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lzf_0626 f72a545c39 refactor: 品牌统一为「南方财富」（项目方定） 
背景：品牌名此前三处不一致 —— 后端 Agent 自称「奶龙基金」（customer_service_rules
的防诈骗/转人工话术、risk_agent 与 risk_analysis_service 的系统提示词）、前端全站
「南方财富」、闲聊提示词与知识素材「南方科技」。docs/36 已把它登记为"上报项目方后
待定"，现按项目方决定统一为「南方财富」。

改动：
- app/core/customer_service_rules.py：P0 防诈骗话术与 P2 转人工话术里的品牌名
- app/service/agent/implementations/customer_service.py：COMPANY 常量，
  以及那处引用实测样本的注释（改为不绑定具体品牌名，免得下次改名又过时）
- app/service/agent/implementations/risk_agent.py：docstring、自我介绍、system prompt
- app/service/risk_analysis_service.py：SYSTEM_PROMPT
- app/worker/risk_scan_scheduler.py：--help 描述
- app/static/index.html（旧联调页 4 处）、portal/employee-risk/dashboard/index.html
- tests/unit/api/test_customer_service_test_page.py：同步断言（它断言的正是页面里的品牌名）
- tools/publish_chitchat_prompt.py：SYSTEM_PROMPT 改品牌；并修掉"存在即跳过"的检查
  —— 原来只判当前版本有没有这一行，于是改了文案也发不出去（脚本打印"无需发布"直接
  退出），没有任何提示。改为比对 system_prompt/user_prompt_template 内容。

闲聊提示词已重发为 release 308 / v5，生效内容为"你是南方财富的智能客服助手…"。

刻意未动：
- fin_product.fund_manager = "南方基金" —— 它被 market_quote_sync_service 与
  product_history_sync_service 当过滤条件使用，改名会让同步链路查不到产品
- knowledge_search_service.py 注释里引用的知识库实际标题「南方科技有限公司…」
- docs/客服docs 下的历史素材与 docs/ 下的过程记录（属历史留痕）

⚠️ Milvus 里的知识条目仍写「奶龙基金」（RAG-*/NF-*）与「南方科技」（PROD-*），
属知识数据，需重灌才能统一；本轮不动。

同时：
- docs/40 把品牌条目标为已处理，并补上知识库缺口的现状
- 新增 docs/42-场内基金知识条目草稿.md：按 fin_product 的 20 只产品生成，
  含通用交易规则与产品清单；费率等缺失字段一律标"以交易页面为准"，未编造数字。
  **该文件是草稿，未入库**，待审核后走 POST /api/v1/knowledge/documents 灌库。
 2026-09-13 19:17:56 +08:00
张胜宇 e740a58e9d 前端2 2026-09-13 18:31:38 +08:00
wangjianlong_0626 57677f6554 merge: 合并主干 qyqy_develop（PR #7 之后）并对齐两套投影实现 
共同祖先 bbf623a；主干 54 个提交、118 个文件；本线 25 个文件；9 个冲突文件。
主干这次把 **ZSY 的整条投影实现合进来了（PR #7）**，而本线此前的提交正是
移植并修正同一套代码 —— 因此冲突的本质是"同一功能两份实现并存"，取舍错了会把
已修好的缺陷又带回来。逐项取舍与理由见 `docs/39-主干合并对策记录.md`。

## 取舍（9 个冲突）

取本线：
- `app/infrastructure/milvus_profile_projection.py` —— 主干是 ZSY 原版，含两处必炸点：
  ① `customer_id` 要求 int 而本仓所有生产者都写 `str` ⇒ 每个事件必然失败；
  ② 不可投影的 `memory_key` 直接 raise ⇒ 一条 `constraint:` 记忆毒死整客户整批。
  本线版已放宽为「接受纯数字字符串」与「跳过并留痕」。
- `memory_sync_outbox_worker.py` / `conversation_privacy.py` / `risk_questionnaire.py`
  —— 代码逐行一致，仅注释与说明文字详略不同（`risk_questionnaire.py` 两边**独立做了
  完全相同的修复**，都改成 re-export `app.model.profile`）。
- 两个投影测试文件 —— 本线是他那份的**超集**（4→10、4→5 例，包含他全部用例）。

两边合并：
- `app/worker/runtime.py`：`__init__` 两边各加一个参数，都要。
- `app/service/agent/implementations/customer_service.py`：import 取并集；
  `COMPANY` 取主干的「奶龙基金责任有限公司」（"奶龙"是本项目实际品牌名，主干多处出现），
  `HOTLINE`/`SERVICE_HOURS` **取本线的修复**（主干仍是占位符 `400-XXX-XXXX`，
  本线已改为引用 `customer_service_rules` 的唯一来源 —— 这是 A1 缺陷修复，
  否则同一客服给客户两个不同号码）。
- `AGENTS.md`：表数/Agent 清单取主干（90/89、7 个 Agent），本线的
  `-X utf8` 与两条 outbox 易错点保留，测试基线按合并后实测重算。

## 消费端只保留一套（本次最重要的一处）

合并后曾出现**两套消费者读同一个 `memory_sync_outbox`**：`__main__.py`（PR #7）
与 `runtime.consume_profile_projections()`（本线），而**两者的 neo4j handler 不同**
—— 前者用 ZSY 的 `Neo4jProfileProjection`（按客户各建私有节点），
后者用主干 `ProfileGraphProjectionService`（共享 tag 节点、只投影已确认事实）。
同一事件被谁领到结果不定，等于"同一事实在图里有两种说法"，正是**方案 A 要避免的状态**。

现只保留 runtime 那一套（带 `memory_sources` 兜底、neo4j 复用主干服务），
删除 `__main__.py` 的重复接线；装配入口职责仍在该文件（注入 `relationships` /
`projection_cleaner`），Milvus 客户端由 `bootstrap` 工厂惰性构造、缺配置时显式降级。

副作用：`app/infrastructure/neo4j_profile_projection.py` 不再被生产代码引用，成为
**死代码**（本线未删，属架构师线，其单测仍在）—— 待架构师决定删或明确分工。

## 顺带修掉的 3 个继承缺陷（主干同样存在，PR #7 后未整套复跑故未发现）

1. `tools/seed_test_rbac.py` **少建 `review_t`（9004）账号** —— 两个集成测试都依赖它
   （"账号存在但无权限应返回 200 空集而非 404"、`PLACEHOLDER_ACCOUNTS`）。
   同时把用户↔角色绑定从 `zip(..., strict=True)` 改为**显式配对表**：原写法隐含
   "USERS 与 ROLES 一一对应"，一加不绑角色的账号就 ValueError、整个种子跑不完
   （commit 在最后，外部表现是"什么都没发生"）。
2. `CustomerProfileCandidateService._write_profile_snapshot` **漏写 `current_customer_id`**
   —— 该列不是生成列而是普通可空列 + 唯一键 `uk_profile_snapshot_current`，
   不写则唯一键形同虚设（多个 NULL 不冲突），且旧当前版本也没清该列、补写就会撞键。
   现旧值置 None、新值显式写入（与 `ProfileGenerationService._clear_current` 一致）。
3. 集成测试前置未记录 —— 13 个登录/RBAC 用例因 401 而红，实为"测试账号不存在"，
   跑 `seed_test_rbac.py` + `set_user_password.py` 后转绿；已在 `AGENTS.md` 记明，
   避免被误判成代码缺陷。

## 文档

- 新增 `docs/39-主干合并对策记录.md`（逐文件取舍 + 理由 + 遗留）
- `docs/37` 订正一处过时说法：曾写 `current_customer_id` 无人使用且故意不映射，
  实际 `app/model/profile.py` 已映射且有人使用（详见该文档 §6.2 的订正块）
- 文档编号：主干已占 29–36，本线两份文档让号至 `docs/37`、`docs/38`

## 验证（合并后实测）

- `pytest tests`（全量）→ `2 failed, 1396 passed, 2 skipped`
- `pytest tests/integration` → `102 passed, 1 skipped`（修上述 1、2 后从 15 failed 归零）
- `mypy app` → `Success: no issues found in 245 source files`
- `tools/audit_schema.py` → 89 张业务表无缺失/意外（未改动任何表结构）
- `tools/check_authoritative_docs.py` → 52 份文档无编号冲突
- `tools/check_rbac_seed_consistency.py` → 通过

那 2 个失败是既有环境项（`test_offsite_document_recognition_adapter.py` 断言请求体
中文原文而 httpx 序列化成 `\uXXXX`），与本次合并无关。
 2026-09-12 13:14:57 +08:00
wangjianlong_0626 8a0cbab636 fix(memory-projection): 订正 outbox 取值口径并接通画像投影链路 
背景：memory_sync_outbox 这条链此前**完全没有消费者**，且生产端照 docs/00 §6.4.6
写成大写 MILVUS/NEO4J + 中文「待处理」，而消费端按 target_store 的**值**分派 handler、
且只领 status in {pending, failed} —— 两个条件都不满足，事件任何消费者都领不到、
永久滞留且不报错（唯一键 (event_uuid, target_store) 对大小写无约束，MySQL 也不报错）。
根因是代码与测试都硬编码字面量，所以测试跟着一起错、谁也没拦住。

订正
- profile_generation_service：取值改为全仓一致的小写（milvus/neo4j/upsert/pending）
- 测试改为引用常量并断言消费端契约，不再硬编码（硬编码是本次跑偏的直接原因）
- 新增契约回归测试：断言大写值分派不到 handler、会进死信，谁改回大写立刻红
- 新增 tools/normalize_memory_sync_outbox.py：订正历史脏行（默认 dry-run、幂等）

接通投影链路（此前零消费者）
- 新增 Milvus 集合 user_long_term_memory_v1 及建集合工具（幂等、不覆盖已有集合）
- 新增 MilvusProfileProjection / MilvusProfileVectorClient，并修掉移植带来的两处必炸点：
  customer_id 由「必须 int」放宽为接受数字字符串（本仓所有生产者都写 str，
  不放宽则每个事件必然失败）；不可投影的 memory_key 由「整批 raise」改为跳过留痕
  （否则一条 constraint: 记忆毒死该客户整批，而受控词表 13 个键里有 7 个不满足前缀）
- 新增 MemorySyncOutboxWorker（领取/指数退避/死信骨架保留原样）并接入 WorkerRuntime
- milvus → 向量投影；neo4j → 复用主干 ProfileGraphProjectionService（方案 A，
  不引入第二套投影，避免同一事实在图中两种说法、违反主干既有的只投影已确认事实的不变式）
- 生产端从 memory_unit(status=active) 组装 memory_sources，随事件带上确定快照
- 前置移植 conversation_privacy：写外部存储前脱敏手机号/证件号/银行卡等

验证
- 新增 17 个单测；全量 2 failed, 1307 passed, 2 skipped
  （2 个失败为既有环境项：断言请求体中文原文而 httpx 序列化成 \uXXXX，非本次引入）
- mypy app → 0 错（227 文件）；audit_schema → 89 张业务表无缺失/意外，未改动表结构
- 真机：真实 embedding(1024 维) + 真实 Milvus 写入并回读通过
- 整合链路（测试记忆 → 生产端组装 → outbox → 消费端投递 → Milvus 回读）通过，
  且 MySQL 已回滚、Milvus 无残留

文档
- 新增 docs/32-记忆投影链路实现说明.md：真实口径、根因、契约与验证证据（供接手）
- AGENTS.md：新增该易错点；新增 Windows 中文输出乱码的正确命令（-X utf8）；
  校正测试基线与 mypy 文件数

未做：未改 docs/00 基线、未动数据库迁移、未改投顾线代码、未启动常驻 Worker。
遗留：投顾线两处生产者的 payload 缺 memory_sources，会被消费至死信，待架构师确认是否投影。
 2026-09-12 10:45:40 +08:00
张胜宇 ef701c844c merge: integrate ZSY customer service and profile capabilities 2026-09-11 22:31:51 +08:00
wangjianlong_0626 cc6ae87f26 Merge remote-tracking branch 'origin/qyqy_develop' into nl-merge-colleague 2026-09-11 21:18:30 +08:00
qyqy a7e2d3eac0 fix(customer-service): 统一客服热线来源；补 transfer_required 出参（docs/05 §6.3 未兑现的一半） 
两个都是"代码里存在但没接对"的缺陷，都不是新功能。

## A1 客服热线在代码里有两个值（一个出口给假号码）

- `app/core/customer_service_rules.py:35` `CONTACT_PHONE = "15936583816"` ← 真号码，安全路由 6 处在用
- `app/service/agent/implementations/customer_service.py:155` `HOTLINE = "400-XXX-XXXX"` ← 占位符，兜底出口在用

后果：**同一个客服给客户两个不同的电话号码**。问"风险等级怎么划分"被安全路由处理时给真号码；
问一个知识库答不了的问题走兜底时给 `400-XXX-XXXX` —— 客户按这个号码永远打不通。

修法：`HOTLINE` / `SERVICE_HOURS` 改为**转发** `customer_service_rules` 的两个常量
（不是"改成相同的值"，而是引用同一对象，避免日后再次漂移）；工作时间也随之从
"每日 7:00-22:00" 统一为 "工作日 09:00-18:00"（与安全路由出口一致）。
新增守卫测试用 `is` 断言对象同一性 —— 值相等挡不住"两边各写一份恰好相同"的漂移。

## A2 `transfer_required` 既没落库也没出参

`docs/05` §6.3 一直规定 `GET /agent-runs/{run_id}` 的 `result` 里有
`transfer_required` / `transfer_reason`，但实现里两个都没有：前端判断"这轮要不要转人工"
只能靠**猜正文里有没有兜底话术的开头**（`docs/24` 自己把这称为权宜之计）。

- 写入侧：`conversation_message` **没有** `transfer_required` 列，加列要迁移且规则 4 禁止改既有
  字段定义 ⇒ 放进 `tool_calls` 这个现成 JSON 列，作为 `calls` 的兄弟键
  （`{"calls": [...], "transfer_required": bool, "transfer_reason": str|None}`）
- 读取侧：`RunQueryService.get` 取出来放进 `result`；**兼容历史行**（`calls` 裸列表 / None →
  按 False/None 处理，不抛异常、也不凭正文猜）

刻意**没做**的一半：`docs/05` §6.3 的 `result` 里还有 `degraded` / `degradation_reason`，
但 `CoreResult` 里根本没有这两个字段（降级信息目前只在工具出参里）—— 补它要改
`CoreResult` 并让各 Agent 传递降级状态，属另一个改动范围。**已在交付说明里注明这一半仍缺。**

## 真机验证

| 问题 | transfer_required | transfer_reason | 正文电话 |
|---|---|---|---|
「请介绍一下量子纠缠在基金估值中的应用」 | **True** | 置信度不足：score=0.571 gap=0.004 | 15936583816 ✅ |
「请帮我计算一下三体问题的数值解」 | **True** | 置信度不足：score=0.499 gap=0.011 | 15936583816 ✅ |
「基金申购后多久确认」（正常知识直返） | False | — | 无（正确） |
「你们公司明天会下雪吗」（闲聊出口） | False | — | 无（正确） |

（第一次我用"下雪"当兜底用例，结果它被闲聊出口正确接住了 —— 是我的期望值写错，不是代码问题。）

门禁：测试 1223 passed（新增 4 个用例）/ 3 failed（均为已知非代码缺陷）/ mypy 0 错。
 2026-09-11 21:17:47 +08:00
Windows bbf623a464 merge: integrate advisor capabilities on latest qyqy base 2026-09-11 21:03:58 +08:00
lzf_0626 f09ea9e988 Merge origin/NL_develop：客服画像出口、知识管理三端点、合规语境与知识向量链路 
NL 线（含其并入的袁聪场外/推广域）。唯一冲突是 .gitignore —— 双方都往同一区域加了
.workdir/，取对方版本（他的更完整，含 .tmp/ 与说明），顺带修掉我之前用
Add-Content -Encoding utf8 造成的编码混合（read 工具当时报 invalid UTF-8）。

合并后修的问题 —— 都不是"改别人业务逻辑"，是让门禁能绿：

1. 缺运行依赖 python-docx。document_parser.py 解析 .docx 用它，但 requirements.txt 与
   pyproject.toml 都没声明 —— 别人环境跑知识入库会直接
   ModuleNotFoundError: No module named 'docx'。已补声明。
2. ruff 7 项：其中 tests/conftest.py 的 F821 Undefined name 'Path'（他的 tmp_path 修复
   写了字符串注解 "Path" 却漏 import，运行时不求值所以没炸，但 mypy/ruff 会抓）、
   tools/publish_customer_service_config.py 的 F841 inherited_keys 死变量（他改同 key
   覆盖、换成 inherited_only 后忘删旧的）、3 处 E501，另 2 项 ruff --fix 自动修复。
3. 合规基线种子未跑：integration 的 test_compliance_seed_mysql 4 个用例要求
   agent_negative_word 有 7 条 active 且已复核、agent_reply_template 覆盖 6 场景。
   跑 tools/seed_compliance_baseline.py（11 条 active 规则 / 6 个场景模板）后 80 passed。

验证：ruff 干净 / mypy 180 文件 0 错 / unit+contract 1140 passed /
integration 80 passed / 表数 68（alembic 已在 20260911_merge_risk_heads）。

唯一失败 tests/unit/repository/test_fund_readonly_contract.py 是双方一致的既有缺陷：
它断言 Base.metadata 里的 fin_* 表集合，而实测为空集 —— 即该测试依赖别的测试先导入模型的
副作用，单独跑必失败。NL 方也明确"不修不报"，此处照办，仅记录。
 2026-09-11 20:22:59 +08:00
zhangshy beb67f0a26 优化奶龙字段语义理解 2026-09-11 19:37:26 +08:00
Windows b6429e0e9c feat: add advisory product comparison tool 2026-09-11 19:20:32 +08:00
qyqy 7677aeaee1 merge: 并入同事的场外申购/推广/行情/NL2SQL 线（11 提交、334 文件） 
冲突仅 3 个文件，全部取并集（双方都没有需要丢弃的改动）：
- app/main.py：import 双方路由（我方 knowledge_management + 同事的 offsite_fund/
  promotion_material）；include_router 段本已自动合并
- app/service/agent/bootstrap.py：import 与工具注册均取并集
  （query_customer_profile + query_financial_data 都注册）
- tests/integration/test_config_release_mysql.py：outbox 清理同时保留
  架构师的 event_type 限定（防误删其它域 outbox 行）与同事新增的 peer_release_id

同事这轮带入：11 个 alembic 迁移（建 offsite_* / promotion_* 等表）、
场外申购与推广素材 Agent、financial NL2SQL 工具。
注意：本库尚无 offsite_*/promotion_* 表，跑相关测试前需要执行 alembic upgrade。

边界核对：同事的场外代码未写入场内交易表（fin_sim_order/fin_capital_flow/fin_cash_ledger），
符合 AGENTS.md 规则 8。
 2026-09-11 18:56:26 +08:00
yuancong_0626 3f7c5ca74f merge: 同步 origin/qyqy_develop（风控扫描、知识检索、客服 Agent、协商等） 
冲突处理：均为双方各自新增，按并集保留——
- .gitignore：本地 data/logs 忽略项 + 远端 .dsh-drop/
- app/core/config.py：offsite/promotion 与 risk_scan 配置项并存
- app/service/agent/bootstrap.py：场外/推介/风控/NL2SQL/知识检索 工具与 Agent 全部注册
- app/worker/__main__.py：场外邮件 Worker 接线 + runtime 关系服务/投影清理注入并存

收尾：新增 20260911_merge_risk_heads 收敛迁移双 head；按 docs/21 生成 config/jwt/dev 开发密钥。
 2026-09-11 17:32:47 +08:00
yuancong_0626 61861cdef6 袁聪merge：合并分支 2026-09-11 17:26:18 +08:00
yuancong_0626 fd9598efdf 袁聪的第二次提交，项目已完整 2026-09-11 16:57:47 +08:00
lzf_0626 fcd3eaadd6 Merge origin/qyqy_develop：风控时间口径补齐 + Agent 截断提示 
组员的 4 个提交（相对 c11e56c）：

- 4b0c148 把我这边的风控 P3 收尾与适当性豁免额度合并进 qyqy_develop（PR #4）
- 2ebe438 docs: 增加风控 Agent 工具白名单与意图配置
- 5102eaa Merge origin/qyqy_develop into RM2_develop
- d2cdbba 修复风控时间口径与 Agent 截断提示

自动合并零冲突，两侧的改动是互补而非重叠：

- 时区：我在 list_alerts 做了 from_local，他补的是 list_evidence 与通知列表；
- 截断：我加了 data_truncated / evidence_truncated，他在 risk_agent 的 system prompt
  里加了第 10 条 —— 这些标记出现时不得按全量证据下结论。方向是一致的。

验证：ruff 干净 / mypy 138 文件 / 703 unit+contract（+6，组员新增的用例）/
33 integration，均在合并后的工作树上跑过。
 2026-09-11 16:33:55 +08:00
Windows 4088c634de feat: complete advisor conversation loop 2026-09-11 16:12:38 +08:00
张胜宇 ef098e6a4b feat: complete customer service safety and handover flow 2026-09-11 16:11:30 +08:00
qyqy cbd6de2721 Merge remote-tracking branch 'origin/qyqy_develop' into nl-merge-latest 
# Conflicts:
#	app/service/model_gateway.py
 2026-09-11 15:38:11 +08:00
Windows e8ec0af398 feat: add advisor recommendation review flow 2026-09-11 15:33:27 +08:00
qyqy 395bad25b7 fix(knowledge): 检索服务适配现库集合 schema、发布对齐的工具白名单、免责声明只由治理层注入 
合并暴露的三个真机问题（单测全绿但线上必挂）：

1. 检索服务字段名与现库集合不符 -> 静默零召回
   架构师那套按 load_knowledge_milvus.py 的 schema 读 doc_id/content/chapter/section/
   visibility，而现库三集合的真实字段是 knowledge_id/title/snippet/tags/version/intent。
   Milvus 对不存在的字段直接报错 -> 三集合全失败 -> degraded -> 客服一律转人工。
   改法：只改读取侧，用 _FIELD_ALIASES 映射；KnowledgeHit 对外形状不变（下游与测试不动）。
   代价已注明：没有 visibility 字段 -> 检索层内部资料硬隔离失效（现库 356 行均为对外知识）。

2. 发布白名单与代码上限不匹配 -> AGENT_PERMISSION_DENIED
   active 版本白名单是 query_knowledge，而合并后代码上限是 search_knowledge/check_suitability/
   query_customer_profile -> 交集为空 -> 所有知识问题 failed。
   改法：publish_customer_service_config.py 补 PROFILE_TOOL 进 faq 白名单，并让同 key 的
   继承项被本次定义覆盖（旧值原样继承会被子集校验 422 拒掉整次发布）。已激活版本 216。

3. 免责声明重复出现
   Agent 自己拼一句 + 治理层追加权威话术 -> 客户看到两条。改为只由治理层注入
   （话术属发布配置，改文案不该改代码）。风控等内部 Agent 不注入（结构化输出不被污染）。

测试：934 passed / 1 failed（test_fund_readonly_contract 既有空集缺陷，与本线无关）
真机：知识问答两问 succeeded 且只带一条声明；画像问答 succeeded；知识库三端点全绿
 2026-09-11 15:27:16 +08:00
zhangshy d2cdbbac01 修复风控时间口径与Agent截断提示 2026-09-11 15:25:45 +08:00
qyqy 57c4add7d8 merge: 客服Agent+RAG+画像 与 架构师最新 qyqy_develop 合并 
- customer_service.py 以架构师实现为骨架（三档置信/适当性/会话记忆/话题矩阵），嫁接本人画像出口
- 知识检索契约合并两条链路：架构师 search_knowledge(KnowledgeSearchInput) + 本线
  query_knowledge 链路所需常量（ALLOWED_CONSTANTS/VECTOR_DIM/intent_for_qa_id）
- bootstrap 保留架构师 6 工具/3 Agent，补回 query_customer_profile 与 get_milvus_knowledge_writer
- model_gateway 能力映射修正 intent_classification→chat，保留空集回退兜底
- governance 免责声明限定面向客户 Agent（agent_type 由定义透传），风控结构化输出不再被追加
- 修 JWT 密钥路径(config/jwt/dev)、文档 21 号撞号→25
- 测试基线 934 passed / 1 failed（既有空集缺陷）
 2026-09-11 15:06:44 +08:00
lzf_0626 575b4c2baa 客服适当性改按第十二条匹配矩阵（更正我上一轮的复核结论） 
你说得对：C ≥ R 是风控的口径，客服要走政策原文的矩阵。

上一轮我复核后说"两边一致、无需改动"是错的 —— 我只对比了政策文本与
SuitabilityService，漏了第三个东西：客服自己的知识库。POL-AST-012 就是第十二条矩阵
原文，而客服为 C1-C5 补的「能买什么产品」问答答案直接取自该矩阵（docs/24 第二节）。
于是同一个客服 Agent 对同一个问题给出相反答案：

  问"C1 能买什么产品"   → 知识检索答 R1、R2 可买（矩阵口径）
  问"C1 能买这只 R2 吗" → 适当性出口答不能购买（严格 C ≥ R）

政策冲突的精确位置也不是"矩阵 vs 硬匹配"，而是第十四条**第 1 款与它自己的第 2、3 款**
矛盾：第 2 款说"低于一个等级以上"才拒绝（C1→R2 只低 1 级，够不上"以上"），第 3 款禁止
C1 买 R3+、C2 买 R4+（R2 不在禁止列表）。矩阵与第 2、3 款三方一致，孤立的是第 1 款。

改动：

- suitability_service.py 新增 MATRIX_ALLOWED / MATRIX_NEEDS_DISCLOSURE，_decide 由
  "C < R 即拒绝"改为按矩阵：C1→R2、C2→R3 直接可买；C3→R4、C4→R5 走第十五条豁免档
  （reason_code=SUITABLE_WITH_DISCLOSURE，强制揭示 + 确认 + 录音）；低两级及以上仍拒绝。
- 客服话术分档：越级档不再说"在您的风险承受能力范围内" —— 那句只对 C ≥ R 成立，
  用在 C1 买 R2 上会让客户以为自己的测评本来就覆盖这只产品。
- 风控侧不动，保留 C ≥ R：它要发现的是"越级成交且留痕不全"，这个差异是有意保留的。

测试：新增逐格对照政策原文的 25 格矩阵用例、豁免档用例、话术分档用例（+29）。
docs/25 第七节 #1 与 docs/24 第七节同步更正，包括写明我上一轮那个结论错在哪。

门禁：ruff 干净 / mypy 137 文件 / 693 unit+contract / 33 integration。
 2026-09-11 14:47:08 +08:00
wangjianlong_0626 e4c4099aaa wip: 客服Agent + RAG + 画像收尾（基于 6516ccb） 2026-09-11 14:46:40 +08:00
Windows ff71a1a724 feat: add dynamic advisor asset allocation 2026-09-11 14:44:29 +08:00
Windows 281e76e4b1 feat: add advisor portfolio analysis 2026-09-11 13:20:09 +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
Windows 60c4a49b9b feat: migrate advisor investment goals 2026-09-11 13:11:58 +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
Windows 5e8eecc288 feat: adapt advisor agent to qyqy base 2026-09-11 11:49:11 +08:00
张胜宇 9220b7b47c feat: integrate customer service agent into ZSY develop 
# Conflicts:
#	app/core/config.py
#	app/main.py
#	app/service/agent/bootstrap.py
 2026-09-11 10:46:56 +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
张胜宇 c76b763101 feat: configure local customer service knowledge runtime 2026-09-11 10:13:48 +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 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 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 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
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）。
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张胜宇 e9b3d272f0 feat: add governed customer service agent 2026-09-10 19:51:08 +08:00
张胜宇 511a8ca18f feat: add governed public knowledge retrieval 2026-09-10 18:42:44 +08:00