sundynix/sundynix-agentix
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Blizzard a17e25b6ba feat(rag): 检索质量评测 —— 单路检索能力 + recall@k/MRR 评测台 
- 引擎抽 searchPaths(三路召回) + SearchByMode(vector/fulltext/graph/hybrid，
  纯检索不 rerank，公平对比)；kb_search 加 mode 参数(空=生产含rerank)，
  gateway KbSearch 透传 mode
- scripts/rageval.py：标注语料+查询 → 四模式 recall@k/MRR 对比表（可复用）
- live 量化：纯语义改写让全文0.88/图谱0.75 漏召回，混合 1.00 兜回，
  混合=各路上界的稳健组合

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-30 13:56:39 +08:00
Blizzard 79e834e8e9 feat(rag): 大文件 RAG 做深 —— 并发入库/图谱窗口化 + Bleve落盘 + file_id治理 
几十万字文件从"广而浅"到准生产级：
- 向量化串行→并发分批保序(embedAll)；几十万字上千块快数倍
- 图谱整篇喂LLM(爆上下文只抽开头)→窗口化并发抽(extractGraphWindowed)，
  全覆盖；窗口/封顶/并发 env 可配；图谱可单配便宜模型(GRAPH_CHAT_*，未配回退主chat)
- Bleve 内存索引(重启即丢、三路退两路)→落盘 scorch(env BLEVE_PATH，失败退内存兜底)
- 下游键改稳定 file_id：Neo4j 关系打 file_id(实体仍 kb+name 共享)；
  新增 kb_delete 工具 + Engine.DeleteDoc 级联删 Milvus/Bleve/Neo4j
- 单测：窗口化/去重/env可配/落盘持久/图谱模型回退

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-30 13:37:45 +08:00
Blizzard 05c25d7099 feat(ops): 优雅停机 drain —— 三 Go 服务 SIGTERM 后排空在途，不硬切 
滚动更新/重启时旧的"信号到→进程退"会硬切在途工作：dispatcher 在途任务被掐断、
mcp-go 在途工具调用让 dispatcher 干等超时、gateway 在途 HTTP 请求被截断。

共享 bus 加在途追踪 + drain：
- ConsumeTasks/ServeTool 各加 sync.WaitGroup 跟踪在途 goroutine，返回 drain(ctx)：
  先停止接新活（cc.Stop / Unsubscribe），再等在途跑完至 drain 超时。
- 关键修复：任务 handler 的 ctx 改为派生自 context.Background()（而非信号 ctx），
  否则 SIGTERM 会立即取消在途任务的 ctx，drain 形同虚设。超时未跑完才由 JetStream
  AckWait 重投兜底（不丢任务）。
- DrainTimeout()：SHUTDOWN_DRAIN_TIMEOUT 秒，默认 30s。

各服务收尾：
- gateway：r.Run → http.Server + signal.NotifyContext + srv.Shutdown(drain 在途请求)，
  随后 defer 关 db/redis/bus（HTTP 排空后才断后端连接）。
- dispatcher：收到信号 → drain 在途任务跑完再退。
- mcp-go：收到信号 → drain 在途工具调用回完再退（dispatcher 拿到结果而非超时）。

bus 加 TestGracefulDrain（drain 等满在途任务 + 验证在途 ctx 不被取消），e2e 测试适配
新签名，四模块全绿。live：在途任务执行中 kill -TERM dispatcher → 日志「drain 在途任务」
→ 11s 后 task done(511字完整生成) → 「drain 完成，退出」，任务终态 done 非 failed；
gateway/mcp-go 同样优雅退出。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-26 10:29:23 +08:00
Blizzard 592b2a3d97 feat(tools): chart 图表工具 —— 工具产出 JSON spec，前端 SVG 渲染（职责分离） 
按「工具只产数据、渲染交前端」设计：
- 后端 chart 工具（mcp-go）：校验并返回规范化图表 JSON（type=bar/line/pie + labels + series，
  校验类型/长度一致/pie 取首系列）。工具说明指示 agent 用 ```chart 围栏原样包裹返回的 JSON。
- 前端：lib/chartspec.ts 从输出抽取 ```chart 块（解析失败回退为文本不丢内容）；
  components/ChartView.tsx 自绘 SVG 柱/线/饼图（无第三方图表依赖）；
  BottomDrawer 输出区含图表块时分段渲染（文本 + SVG），否则纯文本。

测试：前端 chartspec 单测 12 例（isChartSpec 校验、分段抽取、非法块回退、多块、hasChart）；
tsc 干净，vitest 48 过。live 自主 agent：chart 工具产出 {"type":"bar",...}，
agent 正确用 ```chart 围栏嵌入答复，前端据此渲染。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-24 17:24:41 +08:00
Blizzard ca38dcd0c9 feat(tools): 新增 sql_query 只读 SQL 查询工具（agent 可见） 
agent 可对数据库执行只读查询。三重防护：
- 静态校验：仅单条 SELECT/WITH，词边界拒 insert/update/delete/drop/alter/create/
  truncate/grant 等写/DDL 关键字（不误伤 created_at 之类列名）。
- 只读事务（sql.TxOptions{ReadOnly:true}）：Postgres 引擎级强制只读，硬兜底。
- 行数(100)+超时(10s)+单元格(200 rune)上限。
连接：SQL_QUERY_DSN 优先（生产应指向专用只读库/账号），未设回退服务已解析的平台 PG DSN
（经 NewGateway 传入 g.pgDSN，不再裸读 env）。独立小连接池(8)。

测试：单测 validateReadOnlySQL（放行 SELECT/WITH/列名含 created；拒写/DDL/多语句）。
live 自主 agent 实测：查 sundynix_task=157 行、sundynix_model=2 行。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-24 17:07:34 +08:00
Blizzard e503965a83 feat(tools): 新增 4 个 agent 工具 —— web_search / web_fetch / calculator / current_datetime 
均在 mcp-go，注册即 agent 可见（dispatcher 经 list_tools 动态发现，零改调度代码）：

- web_search 联网搜索：Tavily（有 TAVILY_API_KEY 则用，干净 JSON）/ DuckDuckGo HTML（免 key 兜底）。
- web_fetch 网页抓取：取 URL → 去脚本样式 → 去标签 → 解实体 → 收敛空白，限 8000 rune；
  复用 external_api 的 SSRF 防护（拒环回/内网/元数据 + 重定向校验）。
- calculator 计算器：自研调度场算法求值（+ - * / % ^ 括号、一元负号），杜绝任意代码执行。
- current_datetime 当前时间：含星期与时区（可传 tz）。

测试：单测覆盖 evalArith（含右结合/一元负号/错误用例）、htmlToText（剔脚本样式+解实体）、
ddgUnwrap。live 自主 agent 实测：calculator (123+456)*7→4053、current_datetime 周三、
web_fetch example.com→200、web_search DDG 返回真实结果，全部端到端通过。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-24 16:47:15 +08:00
Blizzard 7388f2741d feat(mcp-go,dispatcher): 自主 agent 工具集动态化 —— list_tools 自描述 + 动态发现 
杜绝硬编码：自主 agent 的工具菜单不再写死在 dispatcher，而是从 mcp-go
注册表（单一事实源）动态发现。加工具只改 mcp-go 一处，dispatcher 零改动。

- mcp-go：toolDef 增 agent/agentName/params/inject 元信息（paramSpec 声明
  模型可填参数；inject 声明服务端注入、不暴露给模型的参数如 user_id）；
  list_tools 上报这些。当前标 agent 的 4 个：wiki_search / recall_user_memory
  / remember_user_fact / history_get。
- dispatcher：agentTools() 改为调 list_tools → 取 agent_exposed → 按上报的
  params 建 schema.ToolInfo → 生成 mcpTool；inject 参数（user_id/session_id/
  kb/task_id）运行时绑定。删除硬编码的 2 个工具。

验收：实测自主 agent 调用新暴露的 remember_user_fact（memory_upsert）成功——
参数由模型按 schema 自生成（key/value），user_id 服务端注入（map 带 task_id
佐证）；make test-go 全绿；管理端状态面板兼容（忽略多余 JSON 字段）。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-23 14:29:20 +08:00
Blizzard 8bcb90cdb2 feat(admin): 服务状态面板（基建/服务探活 + MCP 工具注册）+ mcp-go 工具注册表 
管理端新增「运维 › 服务状态」：总览横幅 + 摘要数字 + 请求链路拓扑
（客户端→网关→NATS→调度→MCP，按健康三态着色）+ 应用服务卡（含探针
延迟）+ 基建磁贴 + MCP 工具按能力域分组（中文名/作用）。

探活机制（全走 NATS，无 HTTP）：
- mcp-go/mcp-py 新增 list_tools 自省工具，能应答=在线 + 上报工具清单
- dispatcher 无端点 → 新增 NATS 心跳主题 sundynix.health.dispatcher
  （ServeHealth 应答 model/ready/uptime），网关用 bus.Ping 探
- 网关 GET /api/v1/admin/status 并发聚合四探针 + 各项延迟

mcp-go 重构：switch → map 注册表（buildRegistry），dispatch 与 list_tools
共用单一事实源，杜绝漂移；每个工具带中文名 + 作用描述。mcp-py 同样补元信息。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-22 16:38:10 +08:00
Blizzard 0edfc948ba feat(memory): P2 读路径打分 + 桌面端记忆面板（看/改/删） 
读路径（Generative Agents 公式的 Recency+Importance 两项，Relevance 待 P3）：
- memory.Get 改为 rankProfiles：Score=0.4·Recency+0.6·Importance，按分降序、截断 top-30。
  Recency=0.98^天 指数衰减；未评分行用兜底 importance=5（不被不公平遗忘）。纯函数 + 单测。
- 新增 Store.List（结构化、不截断）+ memory_list 工具。

桌面端记忆面板：
- gateway GET /memory(列表) + DELETE /memory?key=(软删)，受保护组。
- api listMemory/deleteMemory；MemoryView 右侧从占位 → 真列表：按分排序展示
  key/value/重要度/最近时间，可内联编辑(PUT)与删除(软删)；左侧登记后自动刷新。

实测：PUT 两条 → GET 返回带 importance/last_seen 的有序列表（较新者靠前）→ DELETE 一条
（软删）→ 再 GET 已消失。rank/recency/兜底 importance 单测过；前端 tsc+构建通过。

至此记忆：召回(打分) + 历史 + 自动对账(P1) + 用户可管控(面板) 闭环。Relevance(Milvus) 留 P3。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-22 14:48:11 +08:00
Blizzard 1674252d81 feat(memory): P1 长期记忆升级 —— 异步攒批 Consolidate + 软删 + importance/last_seen 
把"逐轮盲写抽取"升级为 Mem0 式对账（方案见 memory_industry_analysis.md 落地节）：

mcp-go：
- Profile 加 Importance(1~10, poignancy) + LastSeenAt（为 Generative Agents 读路径
  Score=w1·Relevance+w2·Recency+w3·Importance 铺路）。
- Upsert 收 importance + 每次置 last_seen（印证）；新增 Delete（软删，BaseModel.DeletedAt
  已具备，失效不物删可审计）+ Touch；memory_upsert 透传 importance、新增 memory_delete 工具。

dispatcher：
- extractMemory → consolidateMemory：一次 LLM 调用同时做 抽取+对账，输出
  [{op:ADD|UPDATE|DELETE|NOOP,key,value,importance}]；ADD/UPDATE→upsert、DELETE→软删；
  sanitizeOps 防幻删(DELETE 须命中已有)/夹 importance[1,10]/同key保末个/丢 NOOP。
- 攒批：每 3 轮（per-session 计数）才 consolidate 一次，省成本，对齐 ChatGPT 周期整理。
  从根上解决 exact-key 盲写的记忆腐烂。

验证：parseOps/sanitizeOps/parseProfile 纯逻辑单测；store 集成测试(真 PG)覆盖
importance/last_seen 写入 + 软删(live 0 / 物理 1)；dispatcher -race 全过。
（注：完整多轮 LLM consolidate 未做实跑，属构造性验证 + 沿用已证 pool.Chat 模式。）

P2 待做：读路径按 Score(Recency+Importance) 排序/衰减/截断 + 桌面端记忆面板。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-22 14:27:16 +08:00
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 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 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

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 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 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 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