lzf_0626
6516ccb385
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顶成 superseded 的原生效版本，且审计一并删除因而完全无痕，表现为所有工具被拒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）。
105 lines
4.2 KiB
Python
105 lines
4.2 KiB
Python
"""记忆语义键的受控词表与显式信号识别。
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触发判定（`MemoryService.should_extract_memory`）与模型抽取校验
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（`MemoryExtractionService`）共用同一份定义，避免出现"能触发但写不进"或
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"写进去但召回时无人认识"的错位。词表只描述持久事实/偏好/约束/目标，
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不含会话流水信息，因此不需要新增库表或库列。
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"""
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DEFAULT_MEMORY_KEYS: frozenset[str] = frozenset({
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"preference:risk_level",
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"preference:horizon",
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"preference:product_type",
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"preference:communication",
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"constraint:liquidity",
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"constraint:loss_tolerance",
|
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"constraint:exclusion",
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"profile:occupation",
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"profile:family",
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"profile:income_stability",
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"profile:investment_experience",
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"goal:target",
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"goal:retirement",
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||
})
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||
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# memory_unit.memory_type 是 String(24)，取值必须落在该集合内，与键前缀同构。
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MEMORY_TYPES: frozenset[str] = frozenset({
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"preference", "constraint", "profile", "goal", "fact",
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||
})
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# 只有这些业务事件本身构成持久事实，普通运行事件不得触发记忆写入。
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BUSINESS_EVENT_TYPES: frozenset[str] = frozenset({
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"risk.assessment_completed",
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"suitability.assessment_completed",
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"trade.completed",
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||
})
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# 受控键 -> 用户明确陈述时使用的表述。模式必须足够具体：像"我想买基金"这类
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# 意图、以及任何普通问答都不应命中，否则记忆会被会话噪音污染。
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SIGNAL_PATTERNS: dict[str, tuple[str, ...]] = {
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"preference:risk_level": (
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"风险偏好", "风险承受", "风险等级", "稳健型", "保守型", "激进型", "平衡型",
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||
"低风险", "中风险", "中高风险", "高风险",
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||
),
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||
"preference:horizon": (
|
||
"投资期限", "投资周期", "期限是", "长期持有", "短期持有", "长期投资", "短期投资",
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||
"年内不用", "三年内不用", "不赎回", "打算持有", "计划持有", "持有几年",
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||
),
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||
# 不得使用宽泛的"偏好"：它会与"风险偏好"重叠，导致从风险偏好陈述里误抽出
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||
# 产品类型偏好。产品类型只认明确列举或"只买/只投"这类排他表述。
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||
"preference:product_type": (
|
||
"只买", "只投", "只做", "倾向买", "倾向于买", "更喜欢买",
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||
"偏好股票", "偏好债券", "偏好货币", "偏好指数",
|
||
),
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"preference:communication": (
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||
"沟通方式", "联系我", "推送", "短信通知",
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||
),
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||
"constraint:liquidity": (
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||
"流动性", "随时赎回", "随时取", "不能锁定", "急用钱",
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||
),
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||
"constraint:loss_tolerance": (
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||
"不能亏", "不想亏", "怕亏", "亏损承受", "最大回撤", "回撤",
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||
"不接受亏损", "接受不了亏损", "不能接受亏损", "受不了亏损",
|
||
),
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||
"constraint:exclusion": (
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||
"不买", "不投", "别推荐", "不要推荐", "禁止",
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||
),
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||
"profile:occupation": (
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"我从事", "我的职业", "职业是", "我是做",
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||
),
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||
"profile:family": (
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||
"已婚", "未婚", "结婚", "有孩子", "孩子", "子女", "配偶",
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||
"家庭负担", "赡养", "家庭", "养家",
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||
),
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||
"profile:income_stability": (
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||
"收入稳定", "月收入", "工资", "收入来源",
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||
),
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"profile:investment_experience": (
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"投资经验", "新手", "第一次买基金", "做过股票",
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||
),
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# 去掉裸"打算"：它在"我打算三年内不赎回"这类期限陈述里不构成目标收益目标。
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"goal:target": (
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"我的目标是", "计划在", "打算买", "打算投", "攒够", "目标收益", "买房", "留学",
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||
),
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"goal:retirement": (
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"养老", "退休",
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),
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||
}
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# 抽取结果必须落在词表内；配置中心可在 default 之外追加受控键。
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MEMORY_KEY_NAMESPACE = "memory"
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MEMORY_KEY_CONFIG_KEY = "vocabulary"
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MEMORY_KEY_FIELD = "memory_keys"
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def detect_memory_signals(content: str) -> tuple[str, ...]:
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"""识别消息中明确陈述的持久事实/偏好，返回命中的受控键（按词表顺序稳定输出）。"""
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normalized = content.strip()
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if not normalized:
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return ()
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return tuple(
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key
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for key, patterns in SIGNAL_PATTERNS.items()
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||
if any(pattern in normalized for pattern in patterns)
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||
)
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