模块 1 · 从用户视角出发

JinRong 是什么？
一次「问 AI」背后发生了什么

这是一个金融智能管家 Demo：四类人用四个不同的 AI 助手（客户 / 理财师 / 分析员 / 风控）， 共用同一套数据和合规规则。没有真实银行 Core，用本地模拟库代替。

你已经在用的能力

  • 登录后看持仓、流水、产品行情（平台只读 API）
  • 和 AI 对话（同步或流式 SSE）
  • 分析员问数（自然语言 → SQL → 表格）
  • 风控看预警台账、做模拟交易造演示数据
为什么要懂这些？ 你指挥 AI 改功能时，得知道「这是对话线还是平台 API」「要不要带 X-Agent-Type」——否则改完浏览器 401，AI 也会绕圈。

想象：客户打开「客户助手」发一句话

下面是一次真实链路的简化版（2026-09 现状：客户线已走SSE 流式）。

🖥浏览器 web/
🚪四 Agent 对话 HTTP 入口（chat.py）四 Agent 对话 HTTP 入口
🤖登录客户 14 节点编排（customer_service.py）登录客户 14 节点编排
🗄Core + Milvus

点击「下一步」看数据怎么流

入口 
# web/src/api/chat.ts
'X-Agent-Type': agentType,  // customer | risk | …
Authorization: `Bearer ${token}`
白话

前端每次调「对话 API」都要带两样东西：登录令牌 + 你正在用哪条 Agent 线。

后端据此决定走客服 LangGraph 还是通用 顾问通用 tool→llm→guard 编排（agent_service.py），以及能不能过门禁。

分析员「问数工作台」调 API 时，要不要带 X-Agent-Type？