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# 七虎AI PaaS 平台 — 架构设计与实施方案 v2.0
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> **最后更新**: 2026-07-27
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> **版本**: v2.0
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> **用途**: 投喂 AI 大模型进行平台竞争力、护城河、扩展能力分析
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> **维护**: 随系统迭代实时更新
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## 一、平台概述
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### 1.1 定位
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七虎AI（qihuyun.com）是一个面向开发者和企业的 **AI PaaS 平台**，核心能力是聚合多厂商大模型、提供标准化工具调用层、支持 Skill/MCP/Agent 的发现-安装-编排-执行全生命周期管理。
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### 1.2 核心价值主张
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| 价值维度 | 实现方式 |
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|---------|---------|
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| 模型聚合 | 统一 OpenAI 兼容协议接入 4+ 厂商（SiliconFlow、MiMo、AGNES、DeepSeek），自动 failover |
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| 技能市场 | Skills 的上架-搜索-安装-执行闭环，支持 14 个能力分类 |
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| MCP 协议 | 官方 Anthropic MCP SDK 实现，支持 streamable_http/SSE 传输 |
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| Agent 编排 | DAG 图引擎 + Supervisor 模式，支持外部 Agent（Dify/n8n/Coze）远程调用 |
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| IM Bot | 多平台（微信/企业微信/飞书/QQ）统一消息网关 |
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| 知识库 RAG | PostgreSQL pgvector + 混合检索 |
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| 媒体生成 | 异步图片/视频生成（后台线程，不阻塞 SSE） |
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| 可观测 | Prometheus+Grafana 监控栈 + 日志审计 |
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## 二、整体架构
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### 2.1 部署架构
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Internet
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│
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┌────▼────┐
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│ Nginx │ :12888 (HTTPS)
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└────┬────┘
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│
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┌──────────────┼──────────────┐
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│ │ │
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┌────▼────┐ ┌───▼────┐ ┌───▼─────┐
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│ React │ │FastAPI │ │ Casdoor │
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│ Vite │ │uvicorn │ │ :8000 │
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│ (dist/) │ │:18080 │ └─────────┘
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└─────────┘ └───┬────┘
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│
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┌─────────────┼─────────────┐
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│ │ │
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┌────▼────┐ ┌───▼────┐ ┌───▼──────┐
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│Postgres │ │ Redis │ │ Executor │
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│PG18+ │ │:6379 │ │ (Code) │
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│pgvector │ └────────┘ └──────────┘
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└─────────┘
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### 2.2 容器清单
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| 容器 | 镜像 | 用途 |
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|------|------|------|
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| qihu-aiflow | 自建(custom) | 主应用（Nginx + FastAPI uvicorn + React dist） |
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| qihu-aiflow-pg18 | pgvector/pgvector:pg16 | PostgreSQL 主库 + 向量扩展 |
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| qihu-aiflow-redis | redis:7-alpine | 缓存/队列/会话 |
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| qihu-aiflow-casdoor | casdoor | 统一认证 |
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| qihuaiflow-executor | 自建 | 代码执行沙箱 |
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| qihu-aiflow-prometheus | prom/prometheus | 指标采集 |
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| qihu-aiflow-grafana | grafana/grafana | 可视化监控 |
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| qihu-aiflow-alloy | grafana/alloy | 日志采集 Agent |
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| qihu-aiflow-node-exporter | prom/node-exporter | 宿主机指标 |
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### 2.3 数据流
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用户请求 → Nginx(:12888) → uvicorn(:18080)
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├── /app/api/chat/* → chat.py (SSE streaming)
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├── /app/api/auth/* → auth.py (JWT)
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├── /app/api/admin/* → admin/* (CRUD + 管理)
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└── / → index.html → React SPA
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## 三、技术栈矩阵
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| 层级 | 技术 | 版本 | 选型理由 |
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|------|------|------|---------|
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| 后端框架 | FastAPI (Python) | 0.115+ | 异步原生、SSE 流式支持、Pydantic 验证 |
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| ASGI 服务器 | uvicorn | 0.30+ | 单进程事件循环、生产级 |
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| 前端框架 | React + Vite | 18 + 5 | 组件化、HMR 热更新、Tree-shaking |
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| 前端语言 | TypeScript | 5.6+ | 类型安全 |
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| 关系数据库 | PostgreSQL | 18 | JSONB、pgvector 原生支持、AIO 引擎 |
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| 向量引擎 | pgvector | 0.8.4 | 与主库同集群、免运维 |
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| 缓存 | Redis | 7 | 会话、队列、工具列表缓存 |
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| 认证 | Casdoor | latest | 开源统一认证、OAuth2/OIDC |
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| ORM | SQLAlchemy | 2.0.36 | 成熟生态、支持 async |
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| LLM 客户端 | openai Python SDK | 1.x | OpenAI 兼容协议统一接入 |
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| MCP 客户端 | mcp Python SDK | 1.28.1 | Anthropic 官方 SDK |
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| 代理 | Nginx | 1.25+ | 反向代理、静态文件、SSL |
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| 容器 | Docker Compose | v2 | 单机编排 |
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| 监控 | Prometheus + Grafana | latest | 开源标准、全栈可见 |
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## 四、数据模型（67 张表，按域分组）
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### 4.1 核心业务域
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| 表名 | 说明 | 关键字段 |
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|------|------|---------|
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| users | 用户 | id, username, password_hash, role |
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| conversations | 对话 | id, user_id, title, model_id |
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| messages | 消息 | id, conv_id, role, content, tool_calls, used_skills |
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| models | AI 模型 | id, provider_id, name, endpoint, capabilities, is_default |
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| model_providers | 模型提供商 | id, name, protocol, api_key, api_base_url, auth_header |
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| site_settings | 站点配置 | key, value (JSON) |
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| mcpservers | MCP 服务 | id, name, url, transport_type, is_enabled, tools_count |
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### 4.2 技能市场域
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| 表名 | 说明 |
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|------|------|
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| market_apps | 市场应用（Skills/MCP/Agents） |
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| market_app_versions | 应用版本 |
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| app_purchases | 购买记录 |
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| app_reviews | 评价 |
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| app_installations | 安装记录 |
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| skill_versions | 技能版本 |
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| skill_publish_records | 发布记录 |
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| evolution_skills | 进��技能 |
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| evolution_events | 进化事件 |
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| evolution_trajectories | 进化轨迹 |
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| team_shared_skills | 团队共享技能 |
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### 4.3 知识库域
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| 表名 | 说明 |
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|------|------|
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| knowledge_bases | 知识库 |
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| knowledge_directories | 知识目录 |
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| knowledge_documents | 文档 |
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| knowledge_document_chunks | 文档分块 |
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| knowledge_graph_nodes | 知识图谱节点 |
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| knowledge_graph_edges | 知识图谱边 |
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| external_kb_services | 外部 KB 服务 |
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### 4.4 会员/支付域
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| 表名 | 说明 |
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|------|------|
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| membership_plans | 会员计划 |
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| membership_subscriptions | 订阅 |
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| orders | 订单 |
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| coupons | 优惠券 |
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| user_coupons | 用户优惠券 |
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| value_added_services | 增值服务 |
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| payment_configs | 支付配置 |
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### 4.5 监控/运维域
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| 表名 | 说明 |
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|------|------|
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| token_usage_logs | Token 用量日志 |
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| token_balances | 余额 |
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| operation_logs | 操作日志 |
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| audit_logs | 审计日志 |
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| login_logs | 登录日志 |
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| risk_rules | 风控规则 |
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| slow_request_logs | 慢请求日志 |
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| api_call_stats | API 调用统计 |
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| task_execution_logs | 任务执行日志 |
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## 五、API 全景
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### 5.1 前台 API（用户面）
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| 路由前缀 | 端点 | 方法 | 说明 |
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|---------|------|------|------|
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| /app/api/auth | /login | POST | 用户登录，返回 JWT |
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| /app/api/auth | /register | POST | 注册 |
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| /app/api/chat | /conversations | GET/POST | 对话列表/创建 |
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| /app/api/chat | /conversations/{id}/messages | POST | 发送消息（非流式） |
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| /app/api/chat | /conversations/{id}/messages/stream | POST | **SSE 流式聊天** |
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| /app/api/chat | /models | GET | 可用模型列表 |
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| /app/api/chat | /media/relay | GET | 媒体代理 |
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| /app/api/market | /apps | GET | 应用市场列表 |
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| /app/api/market | /apps/{id} | GET | 应用详情 |
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| /app/api/knowledge | /search | POST | 知识库搜索 |
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### 5.2 后台 API（管理面）
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| 路由前缀 | 说明 |
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| /app/api/admin/users | 用户管理 |
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| /app/api/admin/models | 模型管理 |
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| /app/api/admin/skills | 技能管理 |
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| /app/api/admin/agents | Agent 管理 |
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| /app/api/admin/mcp | MCP 服务管理 |
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| /app/api/admin/workflow | 工作流管理 |
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| /app/api/admin/market | 市场管理 |
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| /app/api/admin/analytics | 数据分析 |
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| /app/api/admin/developer | 开发者 API |
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| /app/api/admin/settings | 站点设置 |
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| /app/api/admin/storage | 存储管理 |
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| /app/api/admin/logs | 日志查看 |
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| /app/api/admin/automation | 自动化任务 |
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### 5.3 SSE 事件类型
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```
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POST /conversations/{id}/messages/stream
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Content-Type: text/event-stream
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事件帧:
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data: {"type":"reasoning","content":"..."} // 模型推理过程
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data: {"type":"delta","content":"..."} // 逐字回复增量
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data: {"type":"step","step":{...}} // 工具调用步骤
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step.type: "thinking" | "skill" | "mcp"
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data: {"type":"done","message_id":"..."} // 流结束
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```
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## 六、核心管道与工作流
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### 6.1 消息处理管道（主循环）
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用户消息
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→ 鉴权（JWT Bearer）
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→ 上下文恢复（skill_ids/agent_ids/mcp_ids 跨轮继承）
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→ 技能解析（显式选择 → 自动发现 → Agent 合并）
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→ MCP 工具列表拉取（带缓存 TTL 120s，按 url + transport 缓存）
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→ 知识库检索（RAG，BM25 + vector hybrid）
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→ System Prompt 组装（AGENT_GUIDE + platform_knowledge + agent_role + skill_desc + kb_context）
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→ Function Definitions 组装（skills → tools + MCP → tools + install_app）
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→ LLM 调用（OpenAI 兼容协议，stream=True）
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→ Tool Calls 循环（max 15 轮，每轮 tool_policy 沙箱检查）
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├── MCP Tool → call_mcp_tool() via Anthropic SDK
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├── Skill → _execute_skill_tool() 指令转发
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└── install_app → 安装到市场
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→ 工具结果回注 → 继续 LLM 循环 → 最终回复
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→ 上下文压缩（后台异步，fire-and-forget）
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→ 结构化记忆抽取（实体/事实/偏好/决策/待办 五类）
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→ 媒体生成（后台 daemon 线程，独立事件循环）
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```
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### 6.2 模型路由与 Failover 管道
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```
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模型选择 → 解析 api_url/api_key/provider.auth_header
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→ build_openai_client（httpx.Timeout + trust_env=False + auth_header 支持）
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→ 首次调用失败（Exception）→ continue 下一个模型
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→ 备用模型列表（order_by is_default desc × 5）
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→ 成功 → break
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→ 全部失败 → 返回错误消息
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```
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### 6.3 MCP 协议管道
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```
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Client: mcp_client.py (官方 Anthropic SDK)
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list_mcp_tools(server) → tools/list (JSON-RPC)
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⇢ 缓存: _TOOLS_CACHE[url] = (timestamp, tools), TTL 120s
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call_mcp_tool(server, name, arguments) → tools/call (JSON-RPC)
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⇢ 返回: text content blocks → 拼接为字符串 → 反馈给 LLM
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传输层:
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streamable_http (默认) → streamablehttp_client()
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sse → sse_client()
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Schema 适配:
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MCP inputSchema (JSON Schema 2020-12) → _normalize_mcp_schema()
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⇢ 展开 $ref → 处理 oneOf/anyOf → allOf 合并 → 剥离非 OpenAI 关���字
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⇢ 转为 OpenAI function calling 兼容的 parameters
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认证:
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Authorization: Bearer {key} (默认)
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api-key: {key} (MiMo Token Plan 等自定义)
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### 6.4 Agent 编排管道（DAG 图引擎）
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```
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YAML 定义 → validate_graph() → topological_layers() (Kahn算法)
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→ 按层并行执行 (asyncio.gather)
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节点类型:
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llm → _build_system_prompt + LLM 调用
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local → _execute_skill_tool (本地技能)
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external → _call_external_agent (Dify/n8n/Coze 远程)
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reduce → 多路结果聚合
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边: 有向边定义数据流 → 拓扑排序 → 分层并行
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失败隔离: per-node on_error=halt|continue
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并发安全: 每节点独立 SessionLocal()
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预处理流水线:
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外部 Agent endpoint → 直接远程调用（跳过本地 LLM）
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Orchestrator → run_graph() → 图执行 → 聚合回答
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```
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### 6.5 媒体生成管道
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```
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SSE 回复结束 → _launch_media_task_bg()
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→ daemon Thread → asyncio.run(_generate_media_task)
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→ 独立事件循环（不阻塞主 uvicorn 循环）
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→ HTTP 调用图片/视频生成 API
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→ 写入存储 → 更新 Message 记录
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→ 前端轮询 → 渲染结果
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```
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### 6.6 上下文压缩管道
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```
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(后台异步, fire-and-forget, 不阻塞用户响应)
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旧消息 (>20 条保护窗口外)
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→ 分块 (CHUNK=30) → _summarize_via_llm()
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→ chunk_summaries 合并
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→ _recursive_compress() (depth≤3, budget=700 tokens)
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→ _extract_structured_memory()
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实体/事实/偏好/决策/待办 五类
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→ _merge_structured_memory(old, new)
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→ ConversationSummary 写入 PG
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```
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## 七、前端架构
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### 7.1 路由设计
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```
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前台 (/):
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/login - 登录
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/chat[/:id] - AI 对话（核心页面，SSE 流式）
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/knowledge - 知识库管理
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/market - 应用市场（Skills/MCP/Agents）
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/token - Token 用量面板
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/pricing - 定价/会员
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/profile - 个人中心
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/assets[/novel/:id] - 资产/小说
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/evolution - 进化仪表板
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/wechat-bot - 微信 Bot
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/im-bots - 多平台 IM Bot Hub
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/app-services - 应用服务
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后台 (/admin):
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/admin - 仪表板
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/admin/users - 用户管理
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/admin/models - 模型管理
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/admin/skills - 技能管理
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/admin/agents - Agent 管理
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/admin/mcp - MCP 管理
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/admin/workflow - 工作流
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/admin/market - 市场审核
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||
/admin/knowledge - 知识库管理
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/admin/code-exec - 代码执行
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||
/admin/storage - 存储管理
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||
/admin/developer[/tools] - 开发者 API/工具
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/admin/automation - 自动化任务
|
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/admin/settings - 站点设置
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||
/admin/analytics - 数据分析
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/admin/logs - 日志
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/admin/membership - 会员管理
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||
/admin/payment - 支付配置
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/admin/services - 增值服务
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/admin/ads - 广告管理
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/admin/apps - 应用管理
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```
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||
### 7.2 核心组件
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| 组件 | 文件 | 功能 |
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|------|------|------|
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| ChatPage | front/ChatPage.tsx | SSE 流式聊天、Step 渲染、推理展示 |
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| AiProcessBlock | ChatPage.tsx 内 | 工具调用过程可视化（⏳/✅/❌） |
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| MarketPage | front/MarketPage.tsx | 应用市场网格、分类筛选 |
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| FrontLayout | components/layout/FrontLayout.tsx | 前台 sidebar + main 布局 |
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| AdminLayout | components/layout/AdminLayout.tsx | 后台 sidebar + main 布局 |
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### 7.3 设计系统
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```
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CSS 变量（global.css :root）:
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--color-accent: #5B5FED
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--color-bg-primary: #F8F9FB
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--sidebar-width: 240px
|
||
--space-xs..4xl: 4px..40px
|
||
--radius-md..3xl: 8px..20px
|
||
|
||
防溢出: html/body/.front-main { overflow-x: hidden }
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||
响应式: @media (max-width: 1200px/768px) 断点
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||
```
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---
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||
## 八、安全设计
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### 8.1 认证
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- JWT Bearer Token 认证（FastAPI HTTPBearer）
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- Casdoor OAuth2/OIDC 统一认证（可选）
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- Token 前端存内存，401/403 清 token 跳 /login
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### 8.2 授权
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- 前台: 用户级（需登录）
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- 后台: 管理员级（role=admin）
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- API Key: 支持 per-model key 覆盖 provider key
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||
### 8.3 工具调用沙箱
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```
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_check_tool_policy() 三层防护:
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1. 白名单: agent 只允许调特定 skill_ids + mcp_ids
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2. 预算: max_calls_per_conversation 上限
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3. 每轮上限: per_round_cap
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代码执行: 独立 executor 容器沙箱
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密钥管理: credential.py 加解密存储
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```
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||
## 九、运维架构
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||
### 9.1 CI/CD
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```
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||
Git push → pre-push hook (.git/hooks/pre-push)
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→ 容器内 backend pytest (28 用例)
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→ 容器内 frontend vitest (2 文件, 15 用例)
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||
→ 全绿 → push 放行
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→ 失败 → block
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部署:
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docker cp 容器文件 → 宿主 Git
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→ git add -A + commit
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→ docker commit → qihuaiflow:with-deps (新镜像)
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||
→ docker compose up -d --force-recreate
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||
```
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||
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||
### 9.2 健康检查
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||
```
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/health → 200 {status: "ok"} (liveness)
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||
前端 :8080 → 200 HTML (SPA)
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||
后端 :18080/docs → 200 Swagger UI
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||
容器: docker restart → < 20s 恢复
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||
```
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||
### 9.3 监控栈
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||
|
||
```
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||
Prometheus (scrape) ← node-exporter (host) + Alloy (logs)
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||
Grafana (visualize) ← Prometheus datasource
|
||
应用日志: Python logging → docker logs / Alloy 采集
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||
```
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||
## 十、市场竞争分析
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||
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### 10.1 护城河
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||
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||
| 护城河 | 具体实现 | 壁垒强度 |
|
||
|--------|---------|---------|
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||
| **多模型协议适配层** | OpenAI/Anthropic/Token Plan 三种认证头、MCP Schema → OpenAI 转换 | 🔴 高 |
|
||
| **Skill 全生命周期** | 发布→审核→上架→安装→执行→进化，闭环 | 🔴 高 |
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| **Agent DAG 编排** | 拓扑排序+分层并行+失败隔离+外部 Agent 远程调用 | 🟡 中 |
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| **工具调��标准化** | AGENT_GUIDE + tool_policy 沙箱 + 15 轮 loop + 错误自修正 | 🟡 中 |
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| **PG 统一数据层** | 主库+向量+Casdoor 同集群 pgvector，混合检索零延迟 | 🟡 中 |
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| **IM Bot 多平台** | 统一消息网关，微信/企业微信/飞书/QQ | 🟢 低 |
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| **安全沙箱** | Tool Policy 白名单+预算+代码执行容器隔离 | 🟡 中 |
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### 10.2 竞品对比
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| 维度 | 七虎AI | Dify | Coze | 扣子 | FastGPT |
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| 模型聚合 | ✅ 手动 failover | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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| Skill 市场 | ✅ 上架-安装-进化 | ❌ | ❌ (Plugin) | ❌ (Plugin) | ❌ |
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| MCP 协议 | ✅ 官方 SDK | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
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| Agent DAG | ✅ 图引擎 | ✅ 工作流 | ✅ 工作流 | ✅ 工作流 | ❌ 简单 |
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| IM Bot | ✅ 多平台 | ❌ | ❌ | ✅ 飞书 | ❌ |
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| PG 全栈 | ✅ PG18 | ⚠️ MySQL | ? | ? | ✅ PG |
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| Auth | ✅ Casdoor+JWT | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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### 10.3 扩展能力
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| 扩展方向 | 当前能力 | 增长空间 |
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| 模型厂商 | 4 家 | 新增厂商只需配 ModelProvider |
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| Skill 类型 | 14 场景分类 | 支持自定义执行器（非纯 LLM 转发） |
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| MCP 服务 | 任意 MCP Server | MCP Registry 对接 |
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| Agent | Dify/n8n/Coze + 自研 DAG | CrewAI/LangGraph 集成 |
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| 前端渠道 | Web Chat + IM Bot | API/Webhook/SDK |
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| 计费 | Token + 会员 | 按 Skill/MCP 调用计费 |
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## 十一、迭代路线图
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### 已完成
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- [x] PostgreSQL 迁移（MySQL → PG18 + pgvector）
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- [x] SSE 四类事件（reasoning/delta/step/done）
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- [x] MCP 协议标准化（官方 SDK，Schema 转换）
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- [x] Agent DAG 编排引擎 + YAML workflow
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- [x] 工具调用标准化（AGENT_GUIDE + install_app 优化 + max_rounds 15 + MCP 命名）
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- [x] 模型 Failover + 事件循环防冻（#812）
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- [x] Token Plan 适配（MiMo custom auth_header）
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- [x] 前端 Step 渲染增强（⏳/✅/❌ 状态）
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- [x] 横向溢出防护（overflow-x: hidden 三层）
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- [x] 知识库 KG 构建
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- [x] 多平台 IM Bot Hub
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- [x] Prometheus+Grafana 监控栈
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### 进行中
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- [ ] Skill 真实执行器（非 LLM 转发模拟）
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- [ ] 多 Agent 协作（Supervisor 模式）
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- [ ] API/OpenAPI 对外接口
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- [ ] 技能 SDK 发布工具
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### 计划中
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- [ ] LiteLLM 集成（统一模型路由+成本追踪）
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- [ ] 流式 Token 计费（精确到字符级）
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- [ ] LangGraph 工作流引擎
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- [ ] 向量混合检索增强（BM25 + dense + sparse）
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- [ ] 前端暗色模式
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- [ ] 多语言（i18n）
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- [ ] 移动端适配
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> **文档维护规则**: 每次系统重大迭代后，更新本文档对应章节并变更版本号。
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> **上传位置**: Gitea 仓库 `qihuaiflow/docs/ARCHITECTURE.md`
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