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f418192eae
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+607
@@ -0,0 +1,607 @@
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# 七虎 AI PaaS 平台 · 应用服务接入规范（可行性方案）
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> **文档版本**：v1.0.0
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> **生成日期**：2026-07-27
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> **定位**：七虎 AI PaaS 平台"应用服务"模块的接入标准、集成模式与落地路线图
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> **前置依赖**：本文件承接《AI_PaaS_Platform_Analysis_and_Execution_Plan.md》第五部分（七虎AI全面评估）的结论，将其"应用服务接入"从单点案例（MuMuAINovel）升级为平台级规范
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> **目标读者**：平台架构组、应用接入开发者、技能市场运营、安全审计
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## 0. 背景与定位
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### 0.1 为什么要做"应用服务接入规范"
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七虎 AI PaaS 的定位是"AI 体验、办公提效、创收、自我提升的一站式交互平台"。平台的能力供给有三种形态：
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| 形态 | 单位 | 执行环境 | 典型例子 |
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|---|---|---|---|
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| **技能（Skill）** | 提示词 + 脚本 + SKILL.md | 平台 Agent 沙箱内执行 | dashi-ppt-skill、SEO 优化、投研报告 |
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| **应用服务（App Service）** | 独立可运行的应用 | 独立容器/子域名，单点登录接入 | MuMuAINovel、OpenCut、next-ai-draw-io |
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| **IM Bot** | 消息驱动的长连接 Agent | 平台 IM 网关内执行 | 微信 Bot、企微 Bot、飞书 Bot |
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"应用服务"是平台差异化最大的形态——它让第三方成熟的开源 AI 应用（小说创作、视频剪辑、绘图、求职……）**一键接入平台**，用户无需离开七虎 PaaS 即可使用，所有模型调用、Token 计量、订阅计费、会员权益都由平台统一管控。
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### 0.2 本文件要解决的核心问题
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1. **什么样的开源项目适合接入？** → 选型评估矩阵
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2. **接入分哪几档？每档改什么？** → 三级集成深度模型
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3. **标准接入流程是什么？** → 从选型到上线的 SOP
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4. **统一走平台的模型、计费、订阅，技术上怎么落地？** → 架构模式 + 代码骨架
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5. **许可证风险怎么规避？** → GPL/MIT/Apache 兼容策略
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6. **第一批接入哪些应用做样板？** → 基于 Starred 列表的推荐清单
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## 1. 候选应用选型评估矩阵
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### 1.1 从 Starred 列表筛选的 6 个候选
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结合你 GitHub starred 列表（259 个项目），按"是否独立可运行、是否有自托管能力、是否依赖 AI 模型、是否与平台定位契合"四要素，筛选出以下 6 个最适合做"应用服务"接入的候选：
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| # | 项目 | Stars | 协议 | 技术栈 | 应用类型 | 接入价值 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| 1 | **MuMuAINovel** | 新建 | GPL-3.0 | FastAPI + PG + React/AntD | AI 小说创作 | 长文本创作，高 Token 消耗，验证订阅闭环 |
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| 2 | **OpenCut** | 78.5K | MIT | Next.js + Rust/WASM + PG + Redis | 视频剪辑 | 自媒体/短视频场景，MCP Server 规划中 |
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| 3 | **next-ai-draw-io** | 33.8K | Apache-2.0 | Next.js + React | AI 流程图/架构图 | 办公提效，开发者高频刚需 |
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| 4 | **HyperFrames** | 37.5K | Apache-2.0 | Node.js + headless Chrome + FFmpeg | HTML→MP4 视频渲染 | 课件/营销视频自动化生产 |
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| 5 | **dashi-ppt-skill** | 4.1K | MIT | Node.js + React 渲染引擎 | PPT 生成/编辑 | 办公提效标杆，已做本地优先 |
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| 6 | **ai-job-search** | 26.4K | MIT | TypeScript + Python + LaTeX | AI 求职流水线 | 个人提升场景，Drafter-Reviewer 范式 |
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### 1.2 六维量化评估
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对每个候选按 6 个维度打分（1-5），加权算出"接入适配总分"：
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| 维度 | 权重 | 评估要点 |
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|---|---|---|
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| **自托管能力** | 15% | Docker 一键部署？有无官方镜像？ |
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| **认证可替换性** | 20% | 是否已有 OAuth/OIDC 适配器？是否易加 Casdoor？ |
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| **AI 调用可代理** | 20% | 是否走 OpenAI 兼容协议？能否改 BASE_URL？ |
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| **许可证友好度** | 15% | MIT/Apache 最友好，GPL 需外围集成规避 |
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| **与平台定位契合** | 15% | 是否覆盖技能市场/办公/创作/提效场景 |
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| **社区活跃度** | 5% | Stars、近期更新频率 |
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| **数据隔离可行性** | 10% | 是否用 PG/可加 tenant_id/RLS |
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### 1.3 评估结果
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| 项目 | 自托管 | 认证 | AI代理 | 协议 | 契合 | 社区 | 隔离 | **加权总分** | 推荐档位 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| **MuMuAINovel** | 5 | 4（已有LinuxDO OAuth） | 5（OpenAI兼容） | 2（GPL） | 5 | 3 | 5 | **4.25** | 🥇 首批·深度接入 |
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| **OpenCut** | 5 | 3（需新增） | 4（AI功能可代理） | 5（MIT） | 4 | 5 | 4 | **4.20** | 🥇 首批·标准接入 |
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| **next-ai-draw-io** | 5 | 3 | 5（多Provider） | 5（Apache） | 5 | 4 | 4 | **4.40** | 🥇 首批·标准接入 |
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| **HyperFrames** | 4 | 2（CLI为主） | 5（走LLM生成HTML） | 5（Apache） | 4 | 4 | 3 | **3.95** | 🥈 第二批·轻量接入 |
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| **dashi-ppt-skill** | 4（本地Node） | 1（无登录） | 5 | 5（MIT） | 5 | 4 | 2 | **3.70** | 转"技能"更合适 |
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| **ai-job-search** | 3（CLI为主） | 1（无登录） | 5 | 5（MIT） | 4 | 5 | 2 | **3.55** | 转"技能"更合适 |
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### 1.4 关键结论
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> **首批接入 3 个应用做样板**（按 ROI 排序）：
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> 1. 🥇 **MuMuAINovel** —— 验证"平台统一模型+计费+订阅"的核心闭环（GPL 走外围集成规避）
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> 2. 🥇 **next-ai-draw-io** —— 协议最友好（Apache-2.0）、认证易加、办公提效高频刚需
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> 3. 🥇 **OpenCut** —— Stars 最高、MIT 最自由、视频场景与平台"自媒体/短视频创作"定位契合
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> **第二批**（2-3 个月后）：HyperFrames（视频渲染 API 化后）、以及新出现的应用级项目。
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> **dashi-ppt-skill 和 ai-job-search 不应作为"应用服务"接入**——它们更适合作为"技能"上架到技能市场（本文件承接前份报告的第三部分改造方案）。这个判断很重要：**应用服务 vs 技能的边界**，下文第 2 节专门界定。
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## 2. 核心概念：应用服务 vs 技能 vs IM Bot
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接入前必须明确三者的边界，避免把"该做成技能的项目"错误升级为"独立应用"，浪费容器资源。
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### 2.1 决策树
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一个新能力要上平台，先回答三个问题：
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① 它有独立的前端 UI 吗？（用户要在独立界面里操作，不只是对话）
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② 它需要长时间运行/持有状态吗？（如剪辑时间线、小说章节树、绘图画布）
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③ 它单用户运行资源占用高吗？（视频渲染、GPU 合成、大型依赖）
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①=否 → 做成【技能】 → 例：SEO 优化、投研报告、信息图生成
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①=是 且 ②③ 中至少一个=是 → 做成【应用服务】 → 例：MuMuAINovel、OpenCut
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①=是 且 ②③ 都=否 → 看交互模式：
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以"消息对话"为主 → 做成【IM Bot】 → 例：微信客服 Bot
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以"画布/编辑器"为主 → 做成【应用服务】 → 例：next-ai-draw-io
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### 2.2 三类形态对比
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| 维度 | 技能（Skill） | 应用服务（App Service） | IM Bot |
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|---|---|---|---|
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| 执行环境 | 平台 Agent 沙箱 | 独立容器/子域名 | 平台 IM 网关 |
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| 前端 | 无（对话即界面） | 有（独立 Web UI） | 消息气泡 |
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| 模型调用 | 平台 Agent 引擎统一 | 走平台 AI 网关代理 Key | 平台 Agent 引擎 |
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| 计费单元 | 按次/按 Token | 按应用订阅/按 Token | 按会话/按 Token |
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| 数据归属 | 平台知识库 | 应用内 DB + 平台审计 | 平台消息存档 |
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| 上架审核 | SKILL.md + CI | 完整应用安全审计 | Bot 权限清单 |
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| 典型生命周期 | 轻量，可热更新 | 重，需版本化部署 | 常驻，需心跳 |
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## 3. 三级集成深度模型
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所有应用接入分三档，按平台成熟度渐进式推进：
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### 3.1 L1 · 浅集成（快速上线，3-5 天）
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**目标**：单点登录打通，用户在平台内一键进入应用，但模型调用和计费暂由应用自理。
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**改造项**：
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| 改造点 | 应用侧 | 平台侧 |
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|---|---|---|
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| 认证 | 新增 Casdoor OIDC 适配器 | 在 Casdoor 注册应用、颁发 Client ID/Secret |
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| 会话 | 用 OIDC 回调建立本地会话 | 提供 `/.well-known/openid-configuration` |
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| 登录页 | 隐藏/禁用本地注册（可选） | 平台前台"应用服务"卡片 → 跳转授权 |
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**适用场景**：早期 MVP、应用尚未完成模型代理改造、快速扩充平台"应用数量"。
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### 3.2 L2 · 中集成（核心目标，2-3 周）⭐ 推荐默认档
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**目标**：模型调用统一走七虎 AI 网关，平台统一计量、计费、订阅校验。
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**改造项**（在 L1 基础上增加）：
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| 改造点 | 应用侧 | 平台侧 |
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|---|---|---|
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| AI 调用 | `OPENAI_BASE_URL` 指向平台网关 | AI 网关新增代理 Key 校验中间件 |
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| 密钥 | 用平台颁发的 `PLATFORM_PROXY_KEY` 替代用户自配 Key | `market_apps.proxy_key` 颁发与管理 |
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| 计量 | 每次调用透传 `X-Platform-User-Id` | 网关写入 `token_usage_logs(app_id)` |
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| 订阅 | 启动时检查平台订阅态（可选增强） | 订阅校验端点 `/api/v1/subscription/check` |
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| 配额 | 超限时优雅降级（提示充值） | 实时余额查询 API |
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**这是推荐的默认接入档位**——L1 只是过渡，L2 才是"平台价值"真正体现的地方。
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### 3.3 L3 · 深集成（生产级，4-6 周）
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**目标**：多租户数据隔离、应用内增值购买、审计合规、平台级可观测。
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**改造项**（在 L2 基础上增加）：
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| 改造点 | 应用侧 | 平台侧 |
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|---|---|---|
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| 数据隔离 | 所有表加 `tenant_id`，启用 PG RLS | 提供 RLS 策略模板 |
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| 增值服务 | 高级功能走平台支付 API | 支付渠道 + 分润结算 |
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| 审计 | 关键操作上报平台 `audit_logs` | 审计日志聚合查询 |
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| 可观测 | 暴露 Prometheus 指标 | 平台 Grafana 统一看板 |
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| 数据导出 | GDPR 导出/删除接口 | 用户注销级联清理 |
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### 3.4 档位选择决策表
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| 应用特征 | 推荐档位 | 理由 |
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|---|---|---|
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| 新建/重构中、协议友好、核心标杆 | **L2 起步** | 一步到位，避免二次改造 |
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| 成熟稳定、改动风险高（如 GPL 项目） | **L1 → L2 渐进** | 先外围集成，验证后再深化 |
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| 内部工具/实验性 | **L1 即可** | 快速验证，不过度投入 |
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| 金融/医疗/政企客户可达 | **必须 L3** | 合规刚需 |
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## 4. 标准接入架构
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### 4.1 整体拓扑
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┌──────────────────────────────┐
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│ 用户浏览器 │
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└────────┬─────────────────────┘
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│
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┌──────────────────┼──────────────────┐
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▼ ▼ ▼
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┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌────────────────────┐
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│ 平台前台 │ │ 应用服务 A │ │ 应用服务 B │
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│ (已登录态) │ │ (独立子域名) │ │ (独立子域名) │
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│ │ │ │ │ │
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│ /apps/novel ───┼─►│ novel.qihuyun │ │ drawio.qihuyun │
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│ /apps/drawio ──┼─►│ OIDC 登录 │ │ OIDC 登录 │
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│ /apps/video ───┼─►│ │ │ │
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└────────────────┘ └───────┬────────┘ └─────────┬──────────┘
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│ │
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▼ ▼
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┌────────────────────────────────────────────────┐
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│ 七虎 AI 网关 (FastAPI) │
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│ ┌──────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 1. 代理 Key 校验 → 解析 user_id+app_id │ │
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│ │ 2. 订阅/配额校验 → 拒绝或放行 │ │
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│ │ 3. 模型路由 (LiteLLM) → 上游模型 │ │
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│ │ 4. 计量写入 token_usage_logs │ │
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│ │ 5. 流式响应返回 │ │
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│ └──────────────────────────────────────────┘ │
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└────────────────────────────────────────────────┘
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│
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▼
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┌────────────────────────────────────────────────┐
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│ Casdoor (OIDC IdP) │ PostgreSQL(RWS) │
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│ Redis(会话/缓存) │ Meilisearch(搜索) │
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└────────────────────────────────────────────────┘
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### 4.2 单应用接入时序（L2 档位）
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用户 平台前台 应用服务 Casdoor AI 网关
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│ │ │ │ │
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│ 点击"AI小说创作" │ │ │ │
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│──────────────────────►│ │ │ │
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│ │ 302 → 应用授权入口 │ │ │
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│ │───────────────────►│ │ │
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│ │ │ 重定向到 Casdoor │ │
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│ │ │────────────────────►│ │
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│ │ │ │ │
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│ (用户已登录平台，静默授权) │ │ │
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│ │ │ 302 + code ──────────────────────────────►│
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│ │ │ │ │
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│ │ │ 用 code 换 token │
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│ │ │────────────────────►│ │
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│ │ │◄──── JWT + userinfo ─│ │
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│ │ │ │ │
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│ │ │ 建立本地会话 │ │
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│ │ │ 注入 user_id 到请求头 │ │
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│ │ │ │ │
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│ 在应用内发起 AI 请求 │ │ │ │
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│ │ │ POST /v1/chat/completions │
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│ │ │ Authorization: Bearer <proxy_key> │
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│ │ │ X-Platform-User-Id: <user_id> │
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│ │ │───────────────────────────────────────────►│
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│ │ │ │ │
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│ │ │ │ 校验 → 路由 → 计量 │
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│ │ │ │ │
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│ │ │◄──── 流式响应 ──────│ │
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│◄──── 渲染结果 ────────│ │ │ │
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## 5. 各应用接入改造要点（首批 3 个）
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### 5.1 MuMuAINovel · 深度接入（L2）
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**为何首批第一**：它是你主动提出、且最贴合"平台统一付费"诉求的项目；已有 LinuxDO OAuth 证明认证层可替换；OpenAI 兼容协议证明模型可调代理。
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**改造清单**：
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1. 新增 `CasdoorOIDCProvider` 类（照搬现有 LinuxDO 适配器模式）
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2. 环境变量双模式：`PLATFORM_MODE=true/false` 切换自托管/平台托管
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3. `OPENAI_BASE_URL=https://api.qihuyun.com/app/api/aiserver/v1`
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4. `OPENAI_API_KEY=${PLATFORM_PROXY_KEY}`（平台颁发的应用级 Key）
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5. Docker Compose 加 `depends_on: [casdoor, ai-gateway]`
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**许可证处理（⚠️ GPL-3.0 重点）**：
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- 方案 B：OIDC 适配器 + AI 代理层做成**独立中间件/Sidecar**，不修改 MuMuAINovel 核心源码 → 规避 GPL 传染性
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- 在平台"开源致谢"页声明 MuMuAINovel 及 GPL-3.0 协议
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- 部署容器命名为 `mumuainovel-adapter` + `mumuainovel-core` 两层
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**预期效果**：用户在七虎 PaaS 订阅 Pro+小说套餐 → 点击进入 MuMuAINovel → 静默登录 → 创作时消耗的是平台套餐内 Token → 用量实时出现在 Token 驾驶舱。
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### 5.2 next-ai-draw-io · 标准接入（L2）
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**为何首批第二**：Apache-2.0 协议最友好（无传染性）；已有 `ACCESS_CODE_LIST` 密码机制说明认证层可扩展；支持 10+ AI Provider 且都走环境变量配置，模型代理最简单。
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**改造清单**：
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1. 新增 Casdoor OIDC 适配器（项目用 Next.js，可用 `next-auth` 库快速接入）
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2. 通过环境变量统一 AI Provider 为平台网关：
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AI_PROVIDER=openai
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AI_MODEL=qihuyun-default
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OPENAI_API_KEY=${PLATFORM_PROXY_KEY}
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OPENAI_BASE_URL=https://api.qihuyun.com/app/api/aiserver/v1
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3. 用 `NEXT_PUBLIC_*` 注入平台用户上下文（user_id、subscription_tier）
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4. 禁用 `ACCESS_CODE_LIST`（平台登录后无需二次密码）
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**协议优势**：Apache-2.0 允许商业使用、修改、私有化部署，无开源传染风险。平台对其做的任何修改可选择性开源，也可私有。
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**预期效果**：开发者在七虎 PaaS 点"AI 绘图"→ 进入 next-ai-draw-io → 用自然语言画云架构图/流程图 → 所有 AI 调用走平台网关计量。
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### 5.3 OpenCut · 标准接入（L2）
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**为何首批第三**：MIT 协议最自由；78.5K Stars 证明市场验证充分；"视频剪辑"是平台"自媒体/短视频创作"定位的核心场景；规划中的 MCP Server 与平台 Agent 生态天然契合。
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**改造清单**：
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1. 认证：OpenCut 新版本正在重写，Editor API + 插件系统开放，OIDC 插件可作为官方插件形式接入
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2. AI 功能代理：OpenCut 的 AI 接入（智能剪辑、自动字幕、翻译）走平台网关
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3. 部署：Docker Compose 已含 PG + Redis，新增 `casdoor-sidecar` 容器做认证代理
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4. 文件存储：用户上传的视频素材走平台对象存储（S3 兼容），不落应用本地盘
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**特殊处理**：OpenCut 的视频渲染是**计算密集型**（GPU 合成、FFmpeg 编码），需单独规划资源配额：
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- 容器资源限制：CPU/内存/GPU 配额按会员等级差异化
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- 渲染任务异步化：提交→排队→渲染→回调通知（避免 HTTP 长连接超时）
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- 大文件上传走分片 + 平台 CDN
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**预期效果**：自媒体用户在平台订阅"创作套餐"→ 使用 OpenCut 剪辑短视频 → AI 字幕/翻译/去字幕走平台模型 → 渲染消耗平台算力配额。
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## 6. 平台侧改造需求（支撑所有应用接入）
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### 6.1 必须新增的平台能力
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| 能力 | 说明 | 优先级 |
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|---|---|---|
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| **应用注册中心** | `market_apps` 表扩展（app_id, name, type='app_service', entry_url, proxy_key, is_platform_hosted, docker_compose_tpl） | P0 |
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| **代理 Key 体系** | 应用级 Key 颁发/轮换/吊销，关联 app_id + 配额 | P0 |
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| **AI 网关中间件** | 校验代理 Key → 订阅校验 → 路由 → 计量 → 审计 | P0 |
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| **OIDC 应用模板** | Casdoor 中预置应用配置，一键注册新应用 | P0 |
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| **订阅套餐映射** | 会员套餐可包含"应用服务"权益（如 Pro+小说、创作套餐） | P0 |
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| **用量看板（按应用）** | Token 驾驶舱新增"按应用"维度统计 | P1 |
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| **应用生命周期** | 部署/启停/升级/回滚/健康检查 | P1 |
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| **审计聚合** | 各应用上报的操作日志统一入 `audit_logs` | P2 |
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### 6.2 数据库 Schema 扩展
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```sql
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-- 应用注册表（扩展现有 market_apps）
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CREATE TABLE market_apps (
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id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
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name VARCHAR(200) NOT NULL,
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type VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'skill', -- 'skill' | 'app_service'
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category VARCHAR(50),
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description TEXT,
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icon_url VARCHAR(500),
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entry_url VARCHAR(500), -- 平台托管型应用的访问入口
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deployment_type VARCHAR(20), -- 'hosted' | 'external' | 'embedded'
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docker_compose_tpl TEXT, -- Docker Compose 模板（hosted 型）
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proxy_key_hash VARCHAR(256), -- 平台颁发的代理 Key（bcrypt）
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auth_mode VARCHAR(20), -- 'casdoor_oidc' | 'platform_token' | 'none'
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|
protocol_license VARCHAR(50), -- MIT / Apache-2.0 / GPL-3.0 等
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|
integration_level INT DEFAULT 1, -- 1=L1浅 2=L2中 3=L3深
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|
status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending', -- pending/active/suspended
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||||||
|
version VARCHAR(50),
|
||||||
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repository_url VARCHAR(500),
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|
is_featured BOOLEAN DEFAULT FALSE,
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||||||
|
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
|
||||||
|
updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
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|
);
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|
-- 应用实例（每个租户/用户部署一个实例）
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CREATE TABLE app_instances (
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||||||
|
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
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||||||
|
app_id VARCHAR(50) REFERENCES market_apps(id),
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||||||
|
tenant_id BIGINT NOT NULL,
|
||||||
|
user_id BIGINT NOT NULL,
|
||||||
|
instance_url VARCHAR(500),
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|
container_id VARCHAR(200),
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|
status VARCHAR(20) DEFAULT 'running',
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||||||
|
deployed_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
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|
last_active_at TIMESTAMP,
|
||||||
|
resource_quota JSONB, -- {"cpu": 2, "memory_gb": 4, "gpu": 0}
|
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|
rls_tenant_id BIGINT GENERATED ALWAYS AS (tenant_id) STORED
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
-- 应用订阅关联
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||||||
|
CREATE TABLE app_subscriptions (
|
||||||
|
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
|
||||||
|
user_id BIGINT NOT NULL,
|
||||||
|
app_id VARCHAR(50) REFERENCES market_apps(id),
|
||||||
|
plan_id VARCHAR(50),
|
||||||
|
status VARCHAR(20) DEFAULT 'active',
|
||||||
|
started_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
|
||||||
|
expires_at TIMESTAMP,
|
||||||
|
payment_method VARCHAR(20), -- 'subscription_quota' | 'pay_per_use'
|
||||||
|
rls_tenant_id BIGINT
|
||||||
|
);
|
||||||
|
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|
-- 扩展 token_usage_logs 增加 app 维度
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||||||
|
ALTER TABLE token_usage_logs
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|
ADD COLUMN IF NOT EXISTS app_id VARCHAR(50),
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||||||
|
ADD COLUMN IF NOT EXISTS app_name VARCHAR(200),
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||||||
|
ADD COLUMN IF NOT EXISTS billing_model VARCHAR(20); -- 'subscription' | 'pay_per_use'
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||||||
|
|
||||||
|
-- RLS 策略（多租户隔离）
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|
ALTER TABLE app_instances ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
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|
CREATE POLICY app_instances_tenant_isolation ON app_instances
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|
USING (tenant_id = current_setting('app.current_tenant_id')::BIGINT);
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||||||
|
```
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### 6.3 AI 网关代理 Key 中间件（FastAPI 骨架）
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|
```python
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# /app/api/aiserver/v1/chat/completions
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from fastapi import Request, HTTPException, Depends
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from fastapi.responses import StreamingResponse
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import httpx, os
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|
PLATFORM_AI_BACKEND = os.getenv("PLATFORM_AI_BACKEND") # 真实上游
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|
@app.post("/app/api/aiserver/v1/chat/completions")
|
||||||
|
async def proxy_chat_completions(request: Request, body: dict):
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||||||
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# 1. 校验代理 Key
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auth = request.headers.get("Authorization", "")
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|
proxy_key = auth.replace("Bearer ", "")
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|
app = await resolve_app_by_proxy_key(proxy_key)
|
||||||
|
if not app or not app["is_active"]:
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|
raise HTTPException(401, "Invalid or revoked proxy key")
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||||||
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|
# 2. 解析用户 + 订阅校验
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|
user_id = request.headers.get("X-Platform-User-Id")
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||||||
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subscription = await check_subscription(user_id, app["id"])
|
||||||
|
if not subscription or subscription["status"] != "active":
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||||||
|
raise HTTPException(402, "Active subscription required for this app")
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|
# 3. 配额检查
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|
usage = await get_current_period_usage(user_id, app["id"])
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||||||
|
if usage["tokens"] >= subscription["token_quota"]:
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||||||
|
raise HTTPException(429, "Token quota exceeded, please upgrade")
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||||||
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|
# 4. 转发到真实上游（LiteLLM 或直连模型）
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|
upstream_body = rewrite_request(body, target_model=subscription["allowed_model"])
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||||||
|
async with httpx.AsyncClient(timeout=300) as client:
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||||||
|
upstream_resp = await client.post(
|
||||||
|
f"{PLATFORM_AI_BACKEND}/v1/chat/completions",
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||||||
|
json=upstream_body,
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||||||
|
headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('UPSTREAM_API_KEY')}"}
|
||||||
|
)
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# 5. 计量（流式则异步累计）
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|
await record_usage(
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|
user_id=user_id,
|
||||||
|
app_id=app["id"],
|
||||||
|
app_name=app["name"],
|
||||||
|
model=upstream_body.get("model"),
|
||||||
|
prompt_tokens=upstream_resp.json().get("usage", {}).get("prompt_tokens", 0),
|
||||||
|
completion_tokens=upstream_resp.json().get("usage", {}).get("completion_tokens", 0),
|
||||||
|
billing_model="subscription"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
return StreamingResponse(upstream_resp.aiter_bytes(), media_type="application/json")
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```
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## 7. 许可证风险管理
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### 7.1 主流开源协议对比
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| 协议 | 商业使用 | 修改后需开源 | 传染范围 | 适用接入策略 |
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|---|---|---|---|---|
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| **MIT** | ✅ | ❌（只需保留版权声明） | 无 | 自由集成、可改可闭源、最友好 |
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||||||
|
| **Apache-2.0** | ✅ | ❌（需声明修改） | 无 | 自由集成、需保留 NOTICE |
|
||||||
|
| **GPL-3.0** | ✅ | ✅（衍生作品须 GPL） | 强传染 | **必须外围集成，不修改核心** |
|
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|
| **AGPL-3.0** | ✅ | ✅（网络服务也须开源） | 网络服务传染 | 避免修改，仅做协议适配 |
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### 7.2 各候选项目的合规策略
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| 项目 | 协议 | 风险点 | 合规方案 |
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|---|---|---|---|
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| **MuMuAINovel** | GPL-3.0 | 修改核心代码 → 衍生作品须 GPL | **外围集成**：OIDC/AI代理做成独立 Sidecar，不改核心 |
|
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|
| **OpenCut** | MIT | 几乎无 | 自由修改、可闭源，最省心 |
|
||||||
|
| **next-ai-draw-io** | Apache-2.0 | 需保留 NOTICE | 保留版权声明 + NOTICE 文件即可 |
|
||||||
|
| **HyperFrames** | Apache-2.0 | 同上 | 同上 |
|
||||||
|
| **dashi-ppt-skill** | MIT | 无 | 转技能上架，无顾虑 |
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|
| **ai-job-search** | MIT | 无 | 转技能上架，无顾虑 |
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### 7.3 平台级合规清单
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每个接入应用必须：
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- [ ] 在平台"开源致谢"页列出项目名称、作者、协议、仓库链接
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- [ ] 保留原始 LICENSE 文件，不删除版权声明
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- [ ] GPL 项目：修改（如有）以独立仓库开源，并在 README 声明
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|
- [ ] 用户协议中说明"本平台部分功能基于开源项目构建"
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|
- [ ] 联系原作者获取商业授权（GPL 项目强烈推荐，建立合作）
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## 8. 落地路线图
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### 8.1 三阶段推进
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```
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阶段一 · 奠基（第 1-4 周）
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├── W1: 平台侧改造
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│ ├── 扩展 market_apps 表 + RLS 策略
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│ ├── AI 网关代理 Key 中间件
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│ ├── Casdoor 应用注册模板
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|
│ └── 订阅套餐映射
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├── W2-3: MuMuAINovel L1 接入（OIDC 打通）
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└── W4: next-ai-draw-io L1+L2 接入（双模式切换）
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阶段二 · 标杆（第 5-8 周）
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├── W5-6: MuMuAINovel 升级 L2（模型代理+计量）
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├── W7: OpenCut L1+L2 接入
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|
├── W8: 平台"应用服务"前台页面上线（卡片式入口）
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阶段三 · 生态（第 9-12 周）
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├── W9-10: 技能市场 + 应用服务统一审核流水线
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├── W11: 应用内增值购买 + 分润结算
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└── W12: HyperFrames 接入评估 + 第二批候选筛选
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```
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### 8.2 里程碑与验收标准
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| 里程碑 | 验收标准 |
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|---|---|
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| **M1：单点登录打通** | 用户在平台登录后，点击 3 个应用入口均能静默进入，无二次登录 |
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| **M2：模型统一路由** | 3 个应用的所有 AI 调用均走平台网关，上游模型可一键切换 |
|
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|
| **M3：计量闭环** | 平台 Token 驾驶舱可按"应用"维度展示用量，数据延迟 < 1 分钟 |
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|
| **M4：订阅闭环** | 用户订阅套餐包含应用权益，过期后应用自动提示升级 |
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| **M5：上架流程** | 第 4 个应用接入耗时 < 1 周（前 3 个的平均值的 50%） |
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|
## 9. 风险与应对
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| 风险 | 概率 | 影响 | 应对 |
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|---|---|---|---|
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| GPL 项目协议传染 | 中 | 高 | 外围集成策略 + 法律审查 + 作者商业授权 |
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|
| 应用升级导致接入层破坏 | 中 | 中 | Docker 镜像锁定版本 + 适配层测试 + 灰度升级 |
|
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|
| AI 网关成单点瓶颈 | 中 | 高 | LiteLLM 水平扩容 + Redis 缓存 + 熔断降级 |
|
||||||
|
| 多租户数据串扰 | 低 | 极高 | PG RLS 强制 + 集成测试 + 混沌工程 |
|
||||||
|
| 视频渲染资源耗尽 | 中 | 中 | 容器配额 + 任务队列 + 会员差异化 |
|
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|
| 第三方应用安全漏洞 | 中 | 高 | 容器沙箱 + gVisor + 依赖扫描 + 最小权限 |
|
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|
## 10. 与既有文档的承接关系
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本文档是《AI_PaaS_Platform_Analysis_and_Execution_Plan.md》的**专项延伸**，承接关系如下：
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|
| 既有章节 | 本文承接点 |
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|---|---|
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|
| 第二部分 §2.3 插件体系 | 应用服务是"插件"的终极形态——独立进程级插件 |
|
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|
| 第三部分 dashi-ppt 改造 | dashi-ppt 转"技能"上架，本文界定它不该做"应用" |
|
||||||
|
| 第四部分 技能开发标准 | 本文 §2 的"应用 vs 技能"决策树与之互补 |
|
||||||
|
| 第五部分 §5.2.5 技能市场 | 应用市场是技能市场的"重型补充" |
|
||||||
|
| 第五部分 §5.4 优先级表 #5 | MuMuAINovel 接入即"落地标杆技能真实执行器"的具象化 |
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|
## 附录 A：应用接入 SOP 检查清单
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每个新应用接入必须逐条勾选：
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### A.1 选型评估
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- [ ] 通过 §1.2 六维评估，总分 ≥ 3.5
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|
- [ ] 许可证兼容（MIT/Apache 优先，GPL 走外围集成方案）
|
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|
- [ ] 与平台定位契合（覆盖至少 1 个核心场景）
|
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|
- [ ] 技术栈可容器化（Docker 镜像可用）
|
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|
### A.2 L1 接入（认证）
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|
- [ ] 应用侧新增 Casdoor OIDC 适配器并通过联调
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|
- [ ] 平台侧 Casdoor 注册应用、颁发 Client ID/Secret
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|
- [ ] 平台前台"应用服务"卡片可跳转并静默登录
|
||||||
|
- [ ] 登出平台后，应用会话同步失效
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||||||
|
### A.3 L2 接入（模型+计费）
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||||||
|
- [ ] 应用 AI 调用全部指向平台网关
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|
- [ ] 平台代理 Key 颁发、轮换、吊销流程可用
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|
- [ ] AI 网关中间件通过代理 Key 校验、订阅校验、计量写入
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||||||
|
- [ ] Token 驾驶舱"按应用"维度统计正确
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|
- [ ] 订阅过期后应用优雅降级（非 500 错误）
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|
### A.4 L3 接入（深度）
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|
- [ ] 应用数据库启用 PG RLS，tenant_id 隔离验证通过
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|
- [ ] 审计日志上报平台 `audit_logs`
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|
- [ ] 暴露 Prometheus 指标，平台 Grafana 可采集
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|
- [ ] GDPR 数据导出/删除接口可用
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|
- [ ] 安全审计通过（渗透测试 + 依赖扫描）
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|
### A.5 上架运营
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|
- [ ] 平台"开源致谢"页已添加项目信息
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|
- [ ] LICENSE 文件保留且完整
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|
- [ ] 应用详情页（截图、介绍、入口、定价）已配置
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|
- [ ] 监控告警已配置（可用性、延迟、错误率）
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|
- [ ] 回滚预案已演练
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## 附录 B：术语表
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| 术语 | 含义 |
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|---|---|
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| **应用服务（App Service）** | 独立可运行的 Web 应用，通过单点登录接入平台，共享平台模型与计费 |
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| **OIDC** | OpenID Connect，基于 OAuth 2.0 的身份认证协议 |
|
||||||
|
| **Casdoor** | 开源的统一身份认证平台，本项目用作 OIDC IdP |
|
||||||
|
| **代理 Key（Proxy Key）** | 平台颁发给应用的长期密钥，用于 AI 网关识别"哪个应用在代哪个用户调用" |
|
||||||
|
| **AI 网关** | 平台统一接管所有模型调用的中间件，承担认证、路由、限流、计量、审计 |
|
||||||
|
| **外围集成** | 不修改目标项目核心源码，通过 Sidecar/中间件/环境变量方式接入，规避 GPL 传染 |
|
||||||
|
| **RLS** | Row Level Security，PostgreSQL 行级安全策略，实现多租户数据隔离 |
|
||||||
|
| **LiteLLM** | 统一 100+ LLM 供应商的开源网关，OpenAI 兼容格式 |
|
||||||
|
| **L1/L2/L3** | 本文件定义的三级集成深度（浅/中/深） |
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|
> **文档版本**：v1.0.0
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> **生成日期**：2026-07-27
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> **下一步行动**：
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|
> 1. 将此文件喂给 WorkBuddy，按 §8 路线图推进阶段一（W1 平台侧改造）
|
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|
> 2. 将本文档作为《AI_PaaS_Platform_Analysis_and_Execution_Plan.md》的新章节合并
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|
> 3. 对每个首批应用（MuMuAINovel/next-ai-draw-io/OpenCut）单独生成改造代码骨架
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|
> **反馈渠道**：平台内部 Issue Tracker / 架构组邮件
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Reference in new issue
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