sundynix/sundynix-agentix
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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 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 cdc5b3a847 feat(observability): 执行可视化 — 节点级实时轨迹（运行·观测） 
把任务执行做成可观测：Dispatcher 在每个节点/阶段发结构化 ExecEvent，
经独立 NATS 通道回流，前端逐节点点亮（状态/耗时/工具入参产出）。

- shared: contract.ExecEvent + ExecSubject(sundynix.exec.<id>，与 Token 流分流)；
  bus.PublishExec/CompleteExec/SubscribeExec（core NATS，复用结束头）
- dispatcher: execTracer（自增 Seq 保序 + span 自动计耗时）；
  Orchestrator 加 ExecSink；通用图(init 召回 / 各 tool 入参→产出 / prompt / model
  首token+token数)与报告编排(规划大纲 / 各章并行 start-end / 渲染)全程埋点
- gateway: SubscribeExec + GET /tasks/:id/exec SSE（与 token 流并行）
- desktop: streamExec + deriveNodes(按 node 归并 start/end/error/info)；
  复用组件 ExecTrace（竖向轨道，按 kind 着色，运行中脉冲灯）；
  新 RunsView(运行·观测：轨迹+输出双栏)；BottomDrawer 轨迹/工具调用 tab 接真实数据；
  ReportView 加执行轨迹栏；左导航「运行」置就绪

实测：
- 报告任务 /exec：规划(2680ms,4章) → 4 章并行(seq 交错,各~7-8s 重叠=真并行,
  每章带 docs 知识库检索预览+成稿字数) → 渲染(docx 落盘)
- 通用图 /exec：tool:kb_search(678ms,入参→Milvus 产出) → prompt(2消息) →
  model(首token 860ms / 4 tokens)
- 浏览器(Preview)：报告页执行轨迹逐节点点亮、章节带耗时/字数/检索片段，完成后下载 Word

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-12 14:29:28 +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 21e5f6620d chore: fresh-clone 可直接运行审查与修复 
确保 git clone 后零配置(除 LLM key)即可跑通后端链路。

- go.work: 移出 sundynix-desktop(Wails，//go:embed frontend/dist 需先 npm build，
  且 main 为桩)，避免污染后端工作区构建；保留后端 4 模块
- mcp-py pyproject: 注释未 import 的 mcp/docker 重依赖(对应功能仍为桩)，
  fresh pip install 只装实际用到的 nats-py + docx/openpyxl/pypdf，更快更稳
- README: 完整环境改为 fresh-clone 零配置运行指引(infra→4后端→2前端→控制台配模型)
- 审查结论: 无硬编码绝对路径; 各服务 env 默认全对齐 docker-compose; go.sum/
  package-lock 齐全; /tmp clone 实测: 4 后端模块 go build ✓、admin npm ci+build ✓、
  mcp-py 全新 venv 安装+导入 ✓; e2e PASS

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-11 17:13:55 +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 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 3c65189f30 feat: 配置控制面 + LLM Pool 接第三方在线 API (OpenAI 兼容) 
后端从占位回显变为真实生成：管理员经控制面登记/激活模型，Gateway 经 NATS
下发，Dispatcher 热更新 LLM Pool，Eino 图用 OpenAI 兼容流式真实推理。

- shared: contract.ModelConfig(provider/base_url/api_key/model) + 配置 subjects;
  bus.RequestModelConfig/ServeModelConfig/Publish/Subscribe ModelConfigUpdated
- gateway: store.LLMModel→sundynix_model(AutoMigrate,唯一激活) + admin REST
  (GET/POST/active/delete/test models, api_key 脱敏) + main ServeModelConfig +
  变更广播; 路由 /api/v1/admin/models*
- dispatcher: llm.Pool OpenAI 兼容 SSE 流式客户端(ChatStream) + 热更新配置 +
  未配置则降级桩; poolModel.Ready()?真实流式:注入记忆的桩; main 取配置+订阅
- 开发期接在线 API 不拉本地模型(见 llm-provider-strategy memory)
- 验证: 4 模块 build✓ + e2e PASS; mock OpenAI 服务 live 跑通——登记/测试连接✓/
  激活→NATS 热更新→提交→真实 SSE 流出 mock 回复, mock 日志证明端点被调用且
  注入画像(老王)进了模型上下文

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
 2026-06-10 15:41:39 +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