sundynix/sundynix-agentix
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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