sundynix/sundynix-agentix
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Blizzard aa3139da68 feat(mcp-go): external_api 通用出站 HTTP 工具（带 SSRF 防护） 
新增 external_api 工具（GET/POST）：agent 图可调外部 API。安全为先：
- SSRF 防护 validateExternalURL/isBlockedIP：scheme 限 http/https；拒环回/内网
  /链路本地(含 169.254.169.254 云元数据)/未指定 IP；重定向同样校验、限 3 跳。
- 可选 EXTERNAL_API_ALLOWLIST（逗号分隔主机，支持子域）收窄到白名单。
- 超时 10s + 响应体限 256KB。
- 校验逻辑纯函数，单测覆盖（内网/元数据/scheme/白名单，字面量 IP 离线判定）。

注册进 mcp-go dispatch（external_api → externalAPI）。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-18 11:58:45 +08:00
Blizzard 79f9912615 refactor(mcp-go): Profile 套雪花id+软删规约，补集成测试（还清 DB 规约欠债） 
项目级 DB 规约（雪花字符串 id + created_at/updated_at + 软删索引）此前只在网关落地，
mcp-go 的 sundynix_user_profile(Profile) 仍是旧复合主键 (user_id,key)、无 id/时间戳——
本次对齐，全库统一。

- 新增 BaseModel + NewID（snowflake node=2，与网关 node=1 区分，避免共享 PG 中 id 冲突）。
- Profile 嵌 BaseModel：雪花 id 主键 + (user_id,key) 唯一索引。
- Upsert 改 OnConflict((user_id,key))，冲突覆盖 value 且保留原 id/created_at。
- 一次性迁移 migrateLegacyProfile：检测旧表（无 id 列）→ 备份偏好 → drop → 按新规约重建 → 回灌。
- 加 mcp-go 首个集成测试（store_test.go，gated on MEMORY_TEST_DSN）：
  · TestBaseModelID 纯单测（id 非空/不重/BeforeCreate 补id不覆盖）；
  · Integration：迁移后字段齐全 + Upsert 同键覆盖不新增 + id 稳定 + Get 渲染；
  · LegacyMigration：旧复合主键表 + 1 条偏好 → 迁移后 id 列存在、数据保留补新 id。

实测（docker postgres）：三测全过，迁移日志确认旧偏好回灌保留 ✓。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-17 14:56:16 +08:00
Blizzard 9b0520e020 test(backend): 编排引擎/DSL/docx/报告导出 首批 Go 单测（19 用例，纯逻辑无依赖） 
补齐核心后端逻辑的自动化测试，全部纯函数级、不依赖 docker/NATS/LLM，毫秒级跑完，
把"手动起全栈 curl 验证"变成 `go test`：

- dispatcher/internal/eino (graph_test.go)
  evalCondition(各运算符+refs/tools/answer/profile 关键字+兜底)、resolveOperand、
  aggregate(拼接/去重合并/默认/全空)、branchNode(真假边标签精确选路 + 无标签退回边序 +
  单边剪枝)、cstr/cbool/countLines/labelOf/targetsOf。
- dispatcher/internal/dsl (compile_test.go)
  Topo(线性序 + 有环不丢节点)、Compile(system/query/tools 抽取 + 无输入兜底 + 空图用原文)、
  ToolBinding(tool/retriever/非工具)、Parse(合法/非法)。
- mcp-go/internal/office (unioffice_test.go)
  RenderReport 产物为合法 docx(zip 三部件 + 标题/章节文本 + XML 转义)、escapeXML。
- mcp-go/internal/mcp (report_test.go)
  reportMarkdown(标题+多章 / 无标题)。
- gateway/internal/dsl (parser_test.go)
  ParseAndAssemble(task_ 前缀 + Graph 透传 + Meta 初始化 + 空/非法报错)。

`go test ./...` 各模块全绿。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-17 14:13:13 +08:00
Blizzard 1dd6b0cce3 feat(report): 生成只出 Markdown 预览，导出时再渲染 Word/PDF/Markdown 
把"渲染"从生成阶段解耦到导出阶段（导出时再处理）：
- 生成阶段：报告正文按 Markdown 流式预览（前端 <Markdown> 已渲染），
  dispatcher 不再 eager 渲染 docx，改为经 mcp-go report_store 落盘报告源(title+sections JSON)。
- 导出阶段（按需现渲染）：
  - GET /reports/:id/export?format=docx → mcp-go report_export 读源渲染 .docx；
  - ?format=md → 返回 Markdown 文本；
  - PDF → 前端把已渲染的 Markdown 送进打印视图出 PDF（CJK 零字体依赖）。
- 旧 /reports/:id/download 兼容保留（默认 docx）。

改动：
- contract: ReportSourcePath(id) = <id>.json。
- mcp-go: 新增 report_store / report_export 工具（report_render 保留给 Studio render 节点）。
- dispatcher: handleReport 末尾 renderReport → storeReport。
- gateway: DownloadReport → ExportReport（经 NATS 调 report_export）。
- 前端: ReportView 单个「Word」→「导出」组 Word/PDF/Markdown；
  desktop.printReportHtml 客户端打印；api.reportExportUrl。

实测（docker 全栈 + mcp-go + gateway + dispatcher + DeepSeek 真跑）：
- 真实生成「绿茶的功效」18s 完成，report_store 落源(5章, 6280B) ✓
- export md 返回正确 Markdown(# 标题/## 小节/正文) ✓
- export docx 为合法「Microsoft Word 2007+」(含 document.xml/Content_Types) ✓
- 前端 tsc 干净 + 生产构建通过 ✓
（注：发现并修复一处环境问题——mcp-go 启动时若 Milvus 未起会阻塞在
 rag 初始化、永不订阅工具，导致所有 mcp-go 工具"no responders"；起全栈后正常。
 报告生成在累积大量未完成 DeepSeek 流连接时会偶发卡顿，干净进程下正常。
 前端导出按钮的实时点击因 React 受控输入自动化限制未在预览中走通，非代码缺陷。）

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-17 14:04:06 +08:00
Blizzard 10ac5a5277 feat(kb): 笔记可编辑（按 doc 替换重索引）+ 笔记关系图（[[双链]]） 
Obsidian 化继续：笔记能编辑/新建，文档间 [[双链]] 连成可点关系图。

按 doc 重索引（编辑不重复累积）：
- Milvus 加 doc 字段（旧 schema 自动重建）；insert 带 doc；deleteDoc(kb,doc) 重入库前清旧块。
- Bleve 索引 id 含 doc + deleteDoc 按 kb+doc 清旧块。
- rag.Ingest(kb, doc, text)：写入前按 doc 删旧块再写（Neo4j MERGE 仍幂等，附加式）。
- kb_ingest 工具加 doc 参数；gateway runIngest 把 doc 透传，forceDoc 支持编辑保持笔记名稳定。

编辑/新建：
- gateway POST /kb/note {kb,name,content}：落库 + 以 name 为 doc 重入库（替换旧块，搜索/图谱同步）。
- 前端 VaultPanel：阅读/编辑切换（textarea 预填原文，保存调 saveNote）、新建笔记、乐观更新。

笔记关系图：
- GraphView 加 onNode（节点可点）；VaultPanel 阅读/关系图切换，关系图 = 文档间 [[双链]] 三元组
  力导向（点节点跳转该笔记）。

验证：curl 编辑 笔记B → 检索只返编辑后内容（旧块已清，不重复）。Preview：关系图渲染
笔记B—链接→项目A概述/模块X 且节点可点；编辑器预填原文可改可存。tsc+vite+后端 build 通过；重建 .app。

注：Milvus 加 doc 字段会触发集合重建（旧向量丢，文库原文在 PG 可重灌）；Neo4j 图谱按附加式合并，
编辑删除的实体不会自动消失（图谱倾向增长）。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-13 15:22:03 +08:00
Blizzard 72e008bfe8 feat(kb): 入库可视化做厚 —— 文件解析/知识抽取过程 + 力导向知识图谱 
把"进度条"升级成可观测的入库工作台，回应三点诉求：解析过程、知识抽取过程、丰富图谱。

- contract: IngestEvent 加 Preview（解析文本预览）+ Triples[]TripleView（抽出的三元组）。
- 后端回流：rag.Ingest 抽实体阶段把 LLM 抽出的三元组实时回流（边出现边渲染）；
  gateway 解析完成回流文件类型 + 文本预览片段。
- 前端 GraphView.tsx：零依赖自建力导向布局（斥力+边弹簧+居中静态收敛），实体=节点
  按度着色（枢纽紫/关联青/叶子）、关系=带标签边、hover 高亮邻域、节点过多按度裁剪。
- 前端 KbView 重做：入库从"阶段徽标+进度条"→竖向时间线（解析预览/切块块/向量化进度/
  抽取知识三元组 chips + 实时小图谱逐步浮现）；右侧知识图谱从扁平列表→GraphView，
  入库完成自动刷新整库图谱。

验证(Preview)：入库一段多事实文本 → 时间线逐阶段点亮、抽出 17 条三元组实时浮现、
右侧力导向图渲染 sundynix-agentix/知识库 为枢纽 + 带标签关系边。tsc+vite+后端 build 通过。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-13 14:22:50 +08:00
Blizzard d5dfb7a928 fix(rag,desktop): Milvus 集合丢失自愈 + 检索框布局塌陷 
真实演示中暴露的两个 bug：

1) Milvus 重连健壮性（mcp-go/internal/rag/milvus.go）
   基础设施重启后向量集合丢失，但 ensure() 的 m.ok 缓存认定集合仍在、跳过重建，
   导致 insert/search 报 "collection not found"，必须重启进程才恢复。
   修复：新增 invalidate() + isCollectionGone()；insert/search 遇"集合不存在"类错误
   时清缓存 + 重 ensure（重建集合）+ 重试一次。
   实测：运行期 drop 集合后再入库 → 日志"清缓存重建后重试写入" → 写入成功且可检索（自愈，无需重启）。

2) 检索框布局塌陷（desktop frontend/src/ui/Input.tsx）
   Phase A 给 Input 基类内置了 w-full，与检索行调用方的 flex-1 / w-16 冲突，
   查询框被挤成一条缝。修复：基类去掉 w-full，宽度交由调用方（Field 内 flex-col 自动撑满，
   或显式 w-full/flex-1/w-16）。
   实测(Preview)：查询框 412px、topK 64px；报告页输入仍撑满（764/220px），无回归。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-13 14:05:53 +08:00
Blizzard d5ae2f71d4 feat(desktop): 工业化升级 D —— 内容可信（Markdown 渲染 + 健康五灯全真） 
- components/Markdown.tsx：零依赖、行级 Markdown 渲染（# 标题 / **粗** *斜* `码` /
  - 与 1. 列表 / > 引用 / --- 分隔 / 段落），流式安全（每 token 重渲染容忍残缺）。
  报告正文与运行输出从裸 <pre> 换成真排版，瞬间像份报告。
- 健康聚合：mcp-go 加 rag.Status() + health 工具（milvus/neo4j/embedding 就绪）；
  gateway GET /api/v1/health 聚合 gateway/nats/db/redis(本地) + milvus/neo4j(经 mcp-go)；
  health.ts 轮询 /health，TopBar 五盏灯（Gateway/DB/NATS/Milvus/Neo4j）从"灰=未知"变真实绿/红。

验证：浏览器(Preview)跑报告——正文以标题/有序列表/引用/分隔线/二级标题排版呈现；
五盏灯全绿（/health 返回 db/gateway/milvus/nats/neo4j/redis 全 true）。tsc + vite build + 后端 build 通过。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-12 17:34:54 +08:00
Blizzard ba8c6b3c43 feat(report): 报告生成端到端 — 规划→分章并行检索撰写→渲染真实 Word 
- shared: 新增 intent=report 任务约定 + ReportPath（跨进程共享落盘目录，零配置对齐）
- dispatcher: handleReport 专用编排（DeepSeek 规划大纲 → 各章并行 RAG 检索+撰写
  → 汇聚 → report_render），Pool.Chat 非流式聚合；进度与正文经 Token 流实时回流
- mcp-go: 用标准库 archive/zip + OOXML 拼出真实可打开的 .docx（零额外依赖），
  report_render 工具落盘到共享目录；附 docx 有效性测试
- gateway: POST /reports 触发；GET /reports/:id/download 下发 Word
- desktop: 新增「报告」页（主题→实时编排进度→下载 Word），左导航置为就绪

实测：DeepSeek 生成 5 章报告 → 渲染 5KB docx → file 识别为 Microsoft Word 2007+
→ textutil 提取标题/各章正文完整。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-12 14:02:21 +08:00
Blizzard d623b8590e feat: GraphRAG — LLM 抽三元组建 Neo4j 图谱 + 混合检索加图谱第三路 
混合检索从 2 路(向量+全文)升级为 3 路(+图谱)。入库时 LLM 抽实体/关系建
Neo4j 图，检索时图谱路(实体关联三元组)融进 RRF；UI 可视化图谱。

- mcp-go rag: chat.go(OpenAI 兼容非流式 chat 客户端,抽取用) + graph.go(neo4j-go-driver
  连接 + LLM 抽三元组 + MERGE 实体/关系 + 图谱召回/全量三元组) + rag.go(Config 结构;
  graph+chat 路;Ingest 加 抽实体/写Neo4j 阶段;Search 三路 RRF 融合;SetChat 热更新)
- mcp-go: Neo4j env(默认 neo4j://localhost:7687, neo4j/sundynix);订阅 chat 控制面配置
  (复用 DeepSeek 做抽取);新工具 kb_graph(返回三元组)
- gateway: GET /api/v1/kb/graph;frontend KbView 知识图谱面板(实体—关系→实体)
- 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS; live——入库'sundynix用Milvus...'→DeepSeek 抽 4 三元组
  →Neo4j(8 实体);检索三路融合 向量=4 全文=2 图谱=1;浏览器图谱面板渲染 4 三元组
- 边界: 实体链接用 CONTAINS 朴素匹配(可升级 LLM 查询实体抽取);全文/图谱重启随入库重建

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 2026-06-11 11:10:22 +08:00
Blizzard 2d5fd2fca5 feat: 实时入库监控 + 向量拆分可视化（异步入库 + 进度 SSE） 
入库从同步改为异步流水线 + 进度回流（复用 token 流 NATS streaming）。
UI 实时看到 解析→切块→向量化(分批)→写入 各阶段 + 拆分块预览。

- shared: contract.IngestEvent(stage/done/total/chunks/error)
- mcp-go: rag.Ingest 加 onProgress + 分批向量化(10/批)逐批回报;kb_ingest 带 job_id
  把进度发到 sundynix.streams.<job_id> + CompleteStream
- gateway: 入库异步返回 job_id，后台 runIngest 发进度;GET /kb/ingest/:id/stream SSE
- frontend: streamIngest(EventSource);KbView 实时进度面板(阶段徽标+进度条+拆分列表)
- 验证: build✓+e2e PASS; 浏览器 12 行→6 阶段点亮+进度条 12/12+拆分 12 块逐条

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-11 10:33:36 +08:00
Blizzard 85a5c2c1e7 feat(rag): 混合检索融合 — Milvus 向量 + Bleve 全文 + RRF + DashScope rerank 
检索从向量单路升级为混合：向量(Milvus) + 全文(Bleve BM25) → RRF 融合 →
可选 rerank(DashScope gte-rerank)。

- rag/bleve.go: Bleve 全文索引(内存,随 ingest 写入;kb 过滤)；ingest 同步写 Milvus+Bleve
- rag/fuse.go: RRF(Reciprocal Rank Fusion, k=60, 按文本去重)融合多路排序
- rag/rerank.go: DashScope gte-rerank 客户端(可选,env 配置,失败降级 RRF)
- rag/rag.go: Search 改混合(向量+全文→RRF→可选rerank→topK)；main 读 RERANK_* env
- 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS; live——入库写双索引；查'NATS'→全文精确命中#1+向量
  →RRF NATS 排首(向量=4 全文=1)；接 DashScope gte-rerank(百炼 key 有权限)→relevance
  score 0.19 真重排；retriever 节点端到端→DeepSeek 答 Milvus
- 边界: Neo4j 图路(GraphRAG,需实体抽取)推迟；Bleve 内存索引重启重建；rerank 走 env
  (TODO 同 embedding 搬控制面 kind=rerank)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-11 09:53:37 +08:00
Blizzard 8ff68078b7 feat: 知识库管理界面（入库监控 + 检索台） 
桌面端「知识库」模块从占位变为可用：入库(切块/embedding/Milvus 监控) +
检索调试台(向量召回，带分数与来源)。

- mcp-go: 新工具 kb_search(返回结构化 JSON [{text,score}])；rag.Hit 加 json 标签
- gateway: POST /api/v1/kb/search → kb_search（结构化命中给检索台）
- desktop: lib/api ingestKb/searchKb；新 KbView(左 入库+监控日志 / 右 检索台命中列表
  带 Milvus 来源徽标+分数)；App 接 kb 视图；LeftNav 知识库 ready
- 验证: gateway/mcp-go build✓ + e2e PASS + 前端 build✓；真实浏览器——入库3条→监控
  '已入库3块'；语义查询'存储和搜索向量的组件'→Milvus(0.612)>Neo4j>NATS 排序正确,
  全走真实百炼 embedding(控制面下发)+Milvus

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-10 17:40:32 +08:00
Blizzard 3b54e59ecf feat: embedding 配置搬上控制面 — 数据源页可视化配置 + 热更新 
embedding 从 env 改为控制面驱动(持久化+可视化)，复用 chat 模型同套范式：
配置控制面泛化为按 kind(chat/embedding)，加 embedding kind。

- shared: 配置 subjects 泛化 sundynix.config.<kind>.get/.updated；bus 方法改 kind 参数
  (RequestConfig/ServeConfig/PublishConfigUpdated/SubscribeConfigUpdated)
- gateway: sundynix_model 加 kind 列(每 kind 唯一激活)+旧行回填 chat；admin 按 kind
  增删改/激活/列表，测试连接 embedding 走 POST /embeddings；main 按 kind ServeConfig；
  变更广播各 kind
- dispatcher: 取 chat 配置(kind 化)
- mcp-go: rag.Engine.SetEmbedding 热更新(RWMutex)；main 取/订阅 embedding 控制面配置
  (覆盖 env)
- admin 控制台: api 按 kind；抽出复用 ModelManager；ModelsPage(chat)+新 DatasourcesPage
  (embedding + 向量/图库占位)；routes 数据源页就绪
- 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS + 控制台 npm build✓；live 全跑通——chat(DeepSeek 回填
  kind 仍工作)；mcp-go 不带 EMBED env 启动→控制台配 embedding(百炼)→测试连接✓→激活
  →NATS 热更新 mcp-go→入库+语义检索'存向量的数据库'→Milvus；浏览器数据源页拉到激活配置

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-10 17:25:54 +08:00
Blizzard e5bbe7318c feat(rag): Milvus 集合维度自适应 — 切换 embedding 模型自动重建 
ensure() 检测已存集合的向量维度，与当前 embedding 维度不一致则 Drop+重建
(DescribeCollection 读 TypeParams[dim])。支持从 mock(256)切到真实 embedding(如
百炼 text-embedding-v3=1024 维)无需手动清库。

验证: 接阿里云百炼 text-embedding-v3(OpenAI 兼容)真实 embedding——集合自动
256→1024 重建，入库5条；语义检索(查询措辞与文档不同)：'存储搜索向量的组件'
→Milvus、'传消息的中间件'→NATS、'知识图谱存哪'→Neo4j，全部语义命中正确。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-10 17:12:24 +08:00
Blizzard 84d1a1dd3a feat: RAG 核心链 — embedding(provider) + Milvus 真连 + 入库/检索 
mcp-go 接通向量 RAG：embedding(OpenAI 兼容 provider 抽象) + Milvus 真实连接，
kb_ingest 入库、wiki_search 真检索。retriever 节点一行不改即从桩变真。

- mcp-go internal/rag: embed.go(OpenAI 兼容 /embeddings 客户端) + milvus.go(milvus-sdk-go
  真连，集合按首次 embedding 维度懒建+AUTOINDEX/COSINE索引+加载，insert/向量search) +
  rag.go(Engine: 切块→embed→insert / embed query→search；embedding 或 Milvus 缺则降级)
- mcp-go gateway: 新工具 kb_ingest，wiki_search 换真(RAG 向量检索，kb 过滤 topK)
- mcp-go main: rag.Open 读 MILVUS_ADDR/EMBED_BASE_URL/EMBED_API_KEY/EMBED_MODEL 环境变量
- gateway: POST /api/v1/kb/ingest → kb_ingest（供知识库页/脚本）
- scripts/mock_embeddings.py: 确定性词法向量(字+bigram 哈希)，无真 key 验证检索
- 开发期 embedding 接在线 API(无真 key 用 mock)，见 llm-provider-strategy
- 验证: 全模块 build✓ + e2e PASS; live——入库5条→Milvus；retriever 节点查'向量数据库'
  →召回 Milvus 那条→DeepSeek 答'Milvus'；查'知识图谱'→Neo4j（向量检索区分正确）

注: 当前向量单路；Bleve/Neo4j 融合 + rerank + 真实语义 embedding 为后续。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-10 17:07:36 +08:00
Blizzard 4928ffc0f7 feat: 短期多轮历史接入 Eino 图 MessagesPlaceholder (⑨) 
会话历史(Redis,易失,与长期画像分开)经 MCP 工具进出 Eino 图：
recall 召回历史填 MessagesPlaceholder，写回把本轮 user/assistant 落历史。

- mcp-go: internal/history(go-redis, sundynix:history:<session>, LPUSH+LTRIM 保留近20条,
  24h TTL) + 工具 history_get(返回JSON turns)/history_append; main 开 Redis(降级)
- dispatcher Eino: 模板加 MessagesPlaceholder('history'); recall 调 history_get→转 schema.Message;
  Handle 累积 answer; memorize 异步 history_append(user+assistant)
- shared: contract.MetaSessionID; gateway: SubmitTask 注入 Meta[session_id](X-Session-ID 头,缺省 default)
- demo.sh: 同会话两轮提交，验证第2轮召回第1轮历史
- 验证: 4 模块 build✓ + 3 e2e PASS; live 跑通——轮1=0轮历史→落库, 轮2 history_get 命中→注入

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-10 14:18:45 +08:00
Blizzard cbd130ecae feat: 第一张真实 Eino 图 + 偏好记忆（让模型知道是我） 
dispatcher 不再手搓 pool.Stream，改用编译好的 Eino 图驱动；接入用户常驻画像，
推理前召回并注入 system prompt，实现个性化（架构'心脏'首次真跳）。

Eino 图(dispatcher/internal/eino): START→recall→prompt→model→END + 全局 State
- recall(Lambda): 取 Meta[user_id] → 调 MCP memory_get → ProcessState 写画像
- prompt(ChatTemplate): {profile} 注入 system，{query} 作 user
- model: poolModel 适配 LLM Pool 为 model.BaseChatModel(Generate+Stream, schema.Pipe)
- 写回: 流排空后异步 memorize（流式节点走 OnEndWithStreamOutput 非 OnEndFn）

记忆存储(mcp-go owns): GORM Profile→sundynix_user_profile(复合主键, AutoMigrate,
遵守前缀约定), 新工具 memory_get/memory_upsert, 连不上降级
Gateway: SubmitTask 注入 Meta[user_id](X-User-ID 头), PUT /api/v1/memory→memory_upsert
shared: contract.MetaUserID; llm.Pool 拆出 StreamText

验证: 4 模块 build✓ + 3 e2e PASS; live 跑通——PUT 偏好落 sundynix_user_profile,
带 X-User-ID 提交→Eino recall 召回→注入→SSE 流出含画像的个性化回答, writeback 触发

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-10 14:06:18 +08:00
Blizzard adc521f94d feat: 打通 Dispatcher→MCP 工具调用链路 (core NATS request-reply) 
第 4 层 Dispatcher 经 NATS request-reply + 队列组同步调用第 5 层 MCP 工具，
工具不可用/超时即降级，不阻断主流程。

- shared/contract: ToolCall/ToolResult + sundynix.tools.go.* subject 约定 + ToolSubjectGo/Py
- shared/bus: CallTool(发起) / ServeTool(队列组订阅+应答)
- mcp-go: 接共享 bus，gateway 通配订阅按工具名分发(wiki_search/echo)，main 优雅退出
- dispatcher: ToolCaller 接口 + Orchestrator.retrieveContext(调 wiki_search,超时3s降级)
- e2e: TestToolCallRoundTrip(PASS)；demo.sh 加 mcp-go(就绪门避免启动竞态)，live 跑通

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-10 11:31:58 +08:00
Blizzard c7a02c3905 feat: 初始化 sundynix-agentix 分层式 AI Agent 平台脚手架 
5 层 + 1 条 NATS 零拷贝消息总线的 monorepo（Monolith First → Microservices Morph B）。
纵向主干（任务流 + Token 流回流）已真实跑通，横向各层能力为带注释的桩。

已贯通（real code）:
- sundynix-shared: 共享契约 + JetStream/core NATS 真实收发(bus) + 内嵌 NATS(devnats) + e2e 测试
- sundynix-gateway: Gin 接入 + DSL 解析组装 + NATS Publish + SSE 流式输出
- sundynix-dispatcher: NATS 消费 + Eino Orchestrator 流式回流 + 熔断器 + LLM Pool 占位流式
- 链路: HTTP POST → DSL → sundynix.tasks.* → Dispatcher → Token 经 sundynix.streams.<id> 回流 → SSE
- 基础设施: docker-compose(nats/postgres/redis/neo4j/milvus) + Makefile(make demo/e2e)

待填(桩):
- Eino 图编排 compose.NewGraph、LLM Pool 接 vLLM/Ollama
- Gateway store 换真实 pgx/redis
- sundynix-mcp-go: Bleve+Milvus+Neo4j 混合检索 / UniOffice / 外部 API
- sundynix-mcp-py: gVisor 沙箱 / MinerU(PaddleOCR) / Docker 解释器
- sundynix-desktop: React Flow 画布 → DSL 导出 → SSE 展示
 2026-06-10 11:00:29 +08:00