# Agent 底座使用文档

> 版本：v1.0  
> 适用范围：底座负责人、业务 Agent 开发人员、接口联调人员  
> 当前运行方式：FastAPI + MySQL + 独立 Worker + Redis/Milvus/Neo4j 可选基础设施

本文说明如何启动底座、注册业务 Agent、提交运行、读取结果，以及如何使用记忆、配置、模型路由和公共会话能力。
接口字段的最终权威定义仍是《05-接口文档.md》，数据库的最终权威定义仍是《00-新数据库基线设计.md》和《02-数据库建表设计.md》。

## 1. 运行前提

项目固定使用 Python 3.13 环境：

```powershell
conda activate jr_py313
python --version
```

首次安装依赖：

```powershell
pip install -r requirements.txt
```

项目依赖的 `.env` 不提交到代码仓库。可以复制模板后填写本机配置：

```powershell
Copy-Item .env.example .env
```

至少需要配置：

```dotenv
JWT_ISSUER=jr-local
JWT_AUDIENCE=jr-agent-platform
JWT_PUBLIC_KEY_PATH=config/jwt/jwt-public.pem
MYSQL_DSN=mysql+asyncmy://用户名:密码@127.0.0.1:3306/jr
REDIS_URL=redis://127.0.0.1:6379/0
MILVUS_URI=http://127.0.0.1:19530
NEO4J_URI=bolt://127.0.0.1:7687
```

JWT 私钥只用于签发测试 Token，服务端只读取公钥。模型密钥通过 `secret_ref` 引用环境变量或密钥服务，不能写入 `.py`、数据库明文字段或日志。

## 2. 数据库和迁移

迁移由 Alembic 执行，业务代码不会在运行时创建表：

```powershell
alembic upgrade head
python tools/audit_schema.py
```

当前数据库包含 51 张表，其中包括：

- 原有 49 张基线和已落地表；
- `svc_conversation_session` 会话表；
- `api_request_receipt` 公共 HTTP 写操作幂等回执表。

修改表结构前必须先对照 00 基线。允许新增表和字段，禁止重命名、删除或改变已有字段。结构指纹检查命令：

```powershell
python tools/schema_fingerprint.py
```

## 3. 启动 HTTP 服务和 Worker

需要两个终端。

终端一启动 HTTP 服务：

```powershell
conda activate jr_py313
python -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8099
```

终端二启动运行 Worker：

```powershell
conda activate jr_py313
python -m app.worker
```

只处理一轮任务并退出：

```powershell
python -m app.worker --once
```

Worker 的运行参数在 `.env` 中配置：

```dotenv
WORKER_POLL_SECONDS=1
WORKER_LEASE_SECONDS=60
WORKER_RETRY_LIMIT=3
```

HTTP 服务只负责认证、权限、参数校验和运行受理。模型调用、记忆召回、结果持久化由 Worker 执行。

## 4. 注册业务 Agent

业务 Agent 必须继承 `BaseAgent`，只实现 `AgentDefinition` 和 `handle()`，由 `AgentFactory` 创建。
业务代码不得覆盖 `execute()`、`validate_access()`、`resolve_config()`、`recall_memory()`、`check_compliance()` 或治理绑定方法。

示例：

```python
from app.core.contracts import AgentDefinition, AgentRequest, CoreResult, RequestContext
from app.service.agent.base import BaseAgent


class CustomerServiceAgent(BaseAgent):
    definition = AgentDefinition(
        agent_type="customer_service",
        version="1.0.0",
        allowed_roles=("customer", "operator", "admin"),
        allowed_portals=("api",),
        allowed_tools=(),
        supported_intents=("general",),
    )

    async def handle(
        self, request: AgentRequest, context: RequestContext
    ) -> CoreResult:
        return CoreResult(text=f"已收到：{request.message}")
```

在 `app/service/agent/bootstrap.py` 的唯一注册入口注册：

```python
from app.service.agent.factory import AgentFactory


def register_business_agents(factory: AgentFactory) -> None:
    factory.register(
        CustomerServiceAgent.definition,
        lambda context: CustomerServiceAgent(CustomerServiceAgent.definition),
    )
```

然后由 `get_agent_factory()` 在首次创建时调用注册函数。HTTP 服务和 Worker 必须共用这个注册入口，不能各自维护一份注册表。

`agent_type` 使用小写蛇形命名，例如 `customer_service`、`risk`、`advisor`。如果没有注册业务 Agent，提交该类型会返回 `404 AGENT_TYPE_NOT_FOUND`。

注册表契约测试会扫描所有已注册 Agent：构造器必须返回 `BaseAgent`，实例定义必须与注册时的
`AgentDefinition` 完全一致。业务 Agent 未通过该契约测试不得合并；工厂创建阶段也会再次拒绝
非法构造器，避免绕过公共执行链。

`get_agent_factory()` 是 HTTP 服务和 Worker 共用的底座组装入口。它会从 `model_endpoint_config`
按端点代码读取激活配置，构造 `DatabaseModelGateway → ModelGenerationService`，并注册公共只读工具
到 `ToolRegistry → ToolExecutor` 后注入工厂。业务组员只需注册自己的 Agent，不得在业务代码中重新
创建模型 Adapter、读取模型密钥或另建工具执行器。

## 5. Agent 的公共执行顺序

每次运行固定经过：

```text
输入校验
→ 角色、入口和权限校验
→ 读取生效配置
→ 召回当前用户记忆
→ 执行业务 handle()
→ 超时控制
→ 禁止表达、引用、敏感信息和工具记录审查
→ 持久化结果、审计和 Outbox
```

业务 Agent 可读取：

- `self.config`：本次运行的不可变配置快照；
- `self.memories`：当前用户的授权记忆集合；
- `request`：客户端业务输入；
- `context`：服务端生成的身份和权限上下文。

业务 Agent 不得直接创建 SQLAlchemy Session、Redis、Milvus 或 Neo4j Driver。关系查询必须经过 `RelationshipService`，模型调用必须经过模型路由和 `ModelGateway`。

## 6. 提交一次 Agent 运行

```http
POST http://127.0.0.1:8099/api/v1/agent-runs
Authorization: Bearer <JWT>
Idempotency-Key: customer-request-202609090001
Content-Type: application/json
```

请求体：

```json
{
  "agent_type": "customer_service",
  "message": "请介绍一下基金风险",
  "session_id": "session-uuid",
  "idempotency_key": "customer-request-202609090001",
  "metadata": {
    "locale": "zh-CN",
    "client_version": "web-1.0",
    "ui_entry": "customer-chat"
  }
}
```

返回 `202`：

```json
{
  "run_id": "run-uuid",
  "trace_id": "trace-uuid",
  "status": "queued",
  "status_url": "/api/v1/agent-runs/run-uuid",
  "events_url": "/api/v1/agent-runs/run-uuid/events"
}
```

同一用户、同一 Agent、同一幂等键和同一正文会返回原运行；正文不同会返回 `409 IDEMPOTENCY_CONFLICT`。

## 7. 查询和 SSE 恢复

查询运行：

```http
GET /api/v1/agent-runs/{run_id}
Authorization: Bearer <JWT>
```

订阅 SSE：

```http
GET /api/v1/agent-runs/{run_id}/events
Authorization: Bearer <JWT>
Accept: text/event-stream
```

运行未完成时只收到 `start` 和心跳；最终事务提交后收到 `tools`（可选）、`delta`、`done`。已完成运行重连时使用 `replace` 返回完整正文。

这是结果级恢复：断线后重新请求同一个 `run_id` 即可恢复，不依赖 Worker 内存，也不实现事件级 `Last-Event-ID` 续传。

## 8. 会话、取消和转人工

创建会话：

```http
POST /api/v1/conversations
Idempotency-Key: session-create-202609090001
```

```json
{"agent_type": "customer_service"}
```

结束会话：

```http
POST /api/v1/conversations/{session_id}/closures
Idempotency-Key: session-close-202609090001
```

取消运行：

```http
POST /api/v1/agent-runs/{run_id}/cancellations
Idempotency-Key: cancel-202609090001
```

```json
{"reason": "user_cancelled"}
```

转人工：

```http
POST /api/v1/conversations/{session_id}/handover-requests
Idempotency-Key: handover-202609090001
```

Agent 只能提出转人工请求，不能直接分配、接单、解决或关闭客服工单。

## 9. 记忆、关系推理和模型路由

记忆提取不提供客户端写接口。`complete_run()` 会在最终事务内写入 `memory.extraction_requested`，由 Outbox Worker 消费。

记忆查询：

```http
GET /api/v1/users/me/memory-profile
GET /api/v1/customers/{customer_id}/memory-profile
```

Neo4j 关系推理必须调用 `RelationshipService`，只能使用白名单关系和受限跳数；Neo4j 不可用时返回降级结果，不得绕过数据权限。

模型调用必须经过：

```text
ConfigRelease → ModelRouterService → ModelGateway → 主端点/受控 fallback
```

业务 Agent 在 `handle()` 中通过底座注入的 `generate_with_model(endpoints, prompt)` 调用模型，
不得直接导入 `httpx`、供应商 SDK 或自己读取密钥。当前已提供 OpenAI-compatible Adapter；
生产接入时由模型平台根据 `ModelEndpointConfig.base_url`、`model_name` 和 `secret_ref`
构造已批准端点，再交给 `ModelGenerationService`。没有路由端点时会失败关闭并进入 Worker 重试，
不会静默调用环境变量中的默认模型。

意图识别使用公共 `IntentClassifier`，输入为用户消息、Agent 声明的
`supported_intents` 和模型路由结果。模型只能返回严格 JSON；底座会校验意图白名单和
`confidence`（0 到 1），低于发布配置阈值时返回 `needs_clarification=true`，由业务流程澄清，
不得把低置信结果当成确定意图。格式错误、未声明意图和空输入均失败关闭。业务 Agent 不得直连
模型或自行解析供应商响应。

该分类器已经接入 `BaseAgent.execute()`：完成鉴权、配置和记忆召回后，底座会从数据库解析当前
激活模型端点并在 `handle()` 前自动分类，最终分类结果自动写入 `CoreResult.intent`。组员无需调用
`ModelRouterService`、创建 `IntentClassifier` 或向 `handle()` 传端点，也不得覆盖
`classify_intent()` 和 `bind_intent_classifier()`。

工具调用必须经过工厂注入的 `ToolExecutor`。业务 Agent 使用 `await self.call_tool(name,
arguments, intent=..., context=context)`，不能直接访问数据库或外部服务。每个工具必须声明
Pydantic 输入模型、权限码、允许角色和只读属性；公共 Agent 工具拒绝写操作。执行前检查当前
意图白名单、角色、权限和参数，执行过程有超时，结果只保留脱敏摘要，并生成工具来源引用和审计记录。

投顾适当性校验必须使用公共 `SuitabilityService`（或其 `suitability_tool_handler` 工具入口），
不得在业务 Agent 中复制 C1-C5/R1-R5 匹配规则。输入包括客户风险等级、产品风险等级、专业投资者
标记、风险揭示和测评有效期；输出为不可变的 `allowed`、`reason_code`、`required_disclosure`、
`requires_confirmation`、`requires_recording`。客户风险等级低于产品、测评已过期时必须拒绝；专业
投资者也不能绕过审计。通过和拒绝决定都会写入 `interaction_audit`，服务只读，不修改交易、产品或
客户风险资料。业务 Agent 如需校验，应注册只读工具并通过 `self.call_tool(...)` 调用。

接口和日志只保存 `secret_ref`，不保存模型 API 明文密钥。

## 10. 配置管理

管理接口位于 `/api/v1/admin/**`，需要 JWT、管理角色和对应权限。写操作必须同时提供：

- `Idempotency-Key`；
- 更新时的 `If-Match`；
- 合法的发布状态转换。

配置发布流程：

```text
draft → pending_review → approved → active
                         ↘ rejected
active → superseded / rollback release
```

创建人不能审核自己的配置。工具白名单只能缩小代码中 `AgentDefinition.allowed_tools` 的范围，不能通过数据库配置扩大权限。

## 11. 统一错误处理

常见错误：

| HTTP | 错误码 | 含义 |
|---:|---|---|
| 400/422 | `VALIDATION_ERROR` | 请求字段或业务输入不合法 |
| 401 | `UNAUTHORIZED` | Token 缺失、无效、过期或身份字段非法 |
| 403 | `FORBIDDEN` | 角色、权限、入口或数据范围不允许 |
| 404 | `AGENT_TYPE_NOT_FOUND` / `RESOURCE_NOT_FOUND` | Agent 或资源不存在/不可见 |
| 409 | `IDEMPOTENCY_CONFLICT` | 同一幂等键对应不同请求 |
| 503 | `RECOVERABLE_ERROR` | 可重试依赖或执行错误 |

错误响应不会返回 SQL、堆栈、模型原文、供应商响应或密钥。

## 12. 开发完成前的验收命令

```powershell
python -m pytest -q -p no:cacheprovider
python -m ruff check app tests tools alembic
python -m mypy app
python tools/check_authoritative_docs.py
python tools/audit_schema.py
```

新增业务 Agent 至少补充：

1. 每个支持意图的正常、低置信和异常用例；
2. 未授权角色、入口、工具和客户范围用例；
3. 配置、记忆、合规、SSE 和最终持久化回归；
4. 业务边界用例，例如 Agent 不得代客下单、审核方案或处置风险预警。

## 13. 当前边界

本底座负责公共架构、鉴权、工厂、运行调度、持久化、记忆基础、关系服务、配置、模型路由和公共接口。
客服、投顾、风控和运营 Agent 的具体意图、提示词、工具实现和业务状态机由业务组员负责，但必须通过本文规定的工厂和公共执行流程接入。

当前系统业务交易范围是场内基金模拟交易。场外运营数据必须使用独立表和独立接口，不得写入场内交易表。

## 14. 基金行情工具当前状态

底座已注册 `query_fund_quote` 公共只读工具，经过 `ToolRegistry`、`ToolExecutor` 和统一工厂注入。
业务 Agent 必须同时在 `AgentDefinition.allowed_tools` 和发布配置的
`agent_tools/<agent_type>:fund_quote` 中声明后才能使用。未注册业务 Agent 不能直接提交运行，
底座也没有开放绕过 Agent 执行链的行情 HTTP 接口。