Version: 0.9.22.dev.260416
后端： 1. 品牌文案与聊天定位统一切到 SmartMate，并放宽非排程问答能力 - 系统人设、路由、排程、查询、交付提示统一从 SmartFlow 改为 SmartMate - 明确普通问答/生活建议/开放讨论可正常回答，deep_answer 不再输出“让我想想”等占位话术 - thinkingMode=auto 时，deep_answer 默认开启 thinking，execute 继续跟随路由决策，其余路由默认关闭 2. Memory 读取链路升级为“结构化强约束 + 语义候选”hybrid 模式，并补齐注入渲染 / Execute 消费 - 新增 read.mode、四类记忆预算、inject.renderMode 等配置及默认值 - 落地 HybridRetrieve，统一 MySQL/RAG 读侧作用域、三级去重（ID/hash/text）、统一重排与按类型预算裁剪 - 新增 FindPinnedByUser、content_hash DTO/兜底补算、legacy/RAG 共用读侧查询口径与 fallback 逻辑 - 记忆注入支持 flat/typed_v2 两种渲染，execute msg3 正式消费 memory_context，主链路注入 MemoryReader 时同步透传 memory 配置 3. Memory 第二步/第三步 handoff 与治理文档补齐 - HANDOFF_Memory向Mem0靠拢三步冲刺计划.md 从 newAgent 迁到 memory 目录，并补充“我的记忆”增删改查与最小留痕口径 - 新增 backend/memory/记忆模块第二步计划.md、backend/memory/第三步治理与观测落地计划.md，分别拆解 hybrid 读取注入闭环与治理/观测/清理路线 - 同步更新 backend/memory/Log.txt 调试日志 前端： 1. 助手输入区新增“智能编排”任务类选择器，并把 task_class_ids 作为请求 extra 透传 - 新建 frontend/src/components/assistant/TaskClassPlanningPicker.vue，支持拉取任务类列表、临时勾选、已选标签回显与清空 - 更新 frontend/src/components/dashboard/AssistantPanel.vue、frontend/src/types/dashboard.ts：Chat extra 正式建模 task_class_ids / retry 字段；当本轮带编排任务类时强制新起会话，避免把现有会话历史误混入新编排 2. 会话上下文窗口统计接入前端展示 - 更新 frontend/src/api/agent.ts、新建 frontend/src/components/assistant/ContextWindowMeter.vue、更新 frontend/src/components/dashboard/AssistantPanel.vue、frontend/src/types/dashboard.ts：接入 /agent/context-stats，兼容 object/string/null 三种返回；在输入工具栏展示 msg0~msg3 占比与预算使用率 3. 助手面板交互细节优化 - 更新 frontend/src/components/dashboard/AssistantPanel.vue：thinking 开关改为 auto/true/false 三态选择；切会话与重试后同步刷新 context stats；历史列表首屏不足时自动继续分页直到形成滚动区 仓库：无
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Losita
@@ -1,12 +1,20 @@
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# 应用配置文件示例
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# 包含服务器、数据库等基础配置
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# 请根据实际情况修改并保存为 config.yaml
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# SmartFlow 后端配置示例
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#
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# 使用说明：
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# 1. 请复制为 config.yaml 后再按实际环境填写。
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# 2. 示例文件强调“结构清晰”和“字段语义明确”，不是生产推荐值。
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# 3. 若你只想看 memory 相关配置，优先看本文件下半部分的 memory / rag / websearch 段。
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# 服务启动与 HTTP 行为。
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server:
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# HTTP 监听端口。
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port: 8080
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# gin 运行模式：debug / release。
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mode: debug
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# 单次请求默认超时时间。
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timeout: 30s
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# MySQL 主库配置。
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database:
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host: localhost
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port: 3306
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@@ -17,22 +25,28 @@ database:
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parseTime: true
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loc: Local
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# 登录态与鉴权令牌配置。
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jwt:
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accessSecret: "put_your_jwt_access_secret_here"
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refreshSecret: "put_your_jwt_refresh_secret_here"
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# access token 有效期，面向接口鉴权。
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accessTokenExpire: 15min
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# refresh token 有效期，面向续签。
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refreshTokenExpire: 7d
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# 应用日志输出配置。
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log:
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level: info
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path: logs/
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# Redis 缓存与轻量状态存储。
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redis:
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host: localhost
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port: 6379
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password: ""
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db: 0
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# Kafka outbox 事件总线配置。
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kafka:
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enabled: true
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brokers:
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@@ -43,75 +57,148 @@ kafka:
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retryBatchSize: 100
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maxRetry: 20
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# 时间与学期边界配置。
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time:
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zone: "Asia/Shanghai"
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semesterStartDate: "2026-03-02" #学期开始日期，一定要设定为周一，以便于计算周数
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semesterEndDate: "2026-07-19" #学期结束日期，一定要设定为周日，确保最后一周完整
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||||
zone: "Asia/Shanghai"
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||||
# 学期开始日期，一定要设定为周一，以便于计算周数。
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semesterStartDate: "2026-03-02"
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||||
# 学期结束日期，一定要设定为周日，确保最后一周完整。
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semesterEndDate: "2026-07-19"
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# 智能体模型与规划参数。
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agent:
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workerModel: "doubao-seed-2-0-code-preview-260215" # 智能体使用的Worker模型，需根据实际情况调整
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strategistModel: "doubao-seed-2-0-code-preview-260215" # 策略师使用的Worker模型，需根据实际情况调整
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baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3" # Worker服务的基础URL，需根据实际情况调整
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dailyRefineConcurrency: 7 # 日内并发优化并发度，建议按模型配额调整
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weeklyAdjustBudget: 5 # 周级跨天配平额度上限，防止过度调整
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# 日常执行链路使用的主模型。
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workerModel: "doubao-seed-2-0-code-preview-260215"
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# 规划、拆解、策略推导使用的模型。
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strategistModel: "doubao-seed-2-0-code-preview-260215"
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# 模型服务根路径。
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baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
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||||
# 日内并发优化并发度，建议按模型配额调整。
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dailyRefineConcurrency: 7
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||||
# 周级跨天配平额度上限，防止过度调整。
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||||
weeklyAdjustBudget: 5
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# 通用 RAG 配置。
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rag:
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# 总开关；关闭后不再走通用向量检索链路。
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enabled: true
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store: "milvus" # 可选：inmemory / milvus
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# 当前向量存储类型，可选：inmemory / milvus。
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store: "milvus"
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# 召回候选上限。
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topK: 8
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# 召回相似度阈值。
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threshold: 0.55
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retrieve:
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# 单次检索超时时间，避免主链路长时间阻塞。
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timeoutMs: 1500
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ingest:
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# 文档切块大小；过大影响召回精度，过小影响上下文完整度。
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chunkSize: 400
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# 相邻 chunk 重叠字符数。
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chunkOverlap: 80
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embed:
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provider: "eino" # 可选：mock / eino
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model: "doubao-embedding-vision-251215" # 例如 Ark/OpenAI 兼容 embedding 模型名
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baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3" # 这里填服务根路径，SDK 会自动拼接 /embeddings；API Key 统一从环境变量 ARK_API_KEY 读取
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||||
# embedding 供应商实现，可选：mock / eino。
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provider: "eino"
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||||
# embedding 模型名。
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||||
model: "doubao-embedding-vision-251215"
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||||
# embedding 服务根路径；API Key 统一从环境变量读取。
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baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
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timeoutMs: 1200
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# 向量维度，必须与向量库 collection 配置一致。
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dimension: 1024
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reranker:
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# 是否启用重排。
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enabled: false
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provider: "noop" # 当前默认 noop，后续可扩展
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||||
# 当前默认 noop，后续可扩展。
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provider: "noop"
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milvus:
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address: "http://localhost:19530" # Milvus REST 入口，当前联调确认不要填 9091 健康检查口
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||||
# Milvus REST 地址，不要填健康检查口。
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address: "http://localhost:19530"
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token: "root:Milvus"
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dbName: ""
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# 通用 RAG chunk collection。
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collectionName: "smartflow_rag_chunks"
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metricType: "COSINE"
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requestTimeoutMs: 1500
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# 记忆模块配置。
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memory:
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# memory 总开关；关闭后不做抽取、写入、召回、注入。
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enabled: true
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rag:
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# 是否允许 memory 读写链路使用向量召回能力。
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# 关闭后，memory 里的“语义候选”会退回 MySQL 路径，不等于整个 memory 模块关闭。
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enabled: true
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read:
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# 读取模式：
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# 1. legacy：旧读链路，语义上是“RAG 优先，失败再走 legacy”。
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# 2. hybrid：新读链路，先取强约束，再补语义候选，再统一去重/排序/预算裁剪。
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# 3. 如果你想强制纯 MySQL 召回，建议同时设置 read.mode=legacy 且 memory.rag.enabled=false。
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mode: legacy
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# constraint 类型最大注入条数。
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constraintLimit: 5
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# preference 类型最大注入条数。
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preferenceLimit: 5
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# fact 类型最大注入条数。
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||||
factLimit: 5
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# todo_hint 类型最大注入条数。
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todoHintLimit: 3
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inject:
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# 注入渲染模式：
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# flat 为旧扁平列表；typed_v2 为按类型分段，便于模型区分“硬约束”和“参考事实”。
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renderMode: flat
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prompt:
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# 留空表示走代码内默认抽取 prompt。
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extract: ""
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# 留空表示走代码内默认决策 prompt。
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decision: ""
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# memory 向量召回阈值。
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threshold: 0.55
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# 是否启用重排；当前默认关闭。
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enableReranker: false
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llm:
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# 记忆抽取/决策使用的 LLM 随机度，默认尽量保守，提升可复现性。
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temperature: 0.1
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topP: 0.2
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job:
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# 异步记忆任务最大重试次数。
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maxRetry: 6
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worker:
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# worker 轮询间隔。
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pollEvery: 2s
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# 单次认领任务数。
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claimBatch: 1
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decision:
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enabled: false # 决策层总开关，默认关闭。开启后写入链路走"召回→比对→汇总"流程
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candidateTopK: 5 # Milvus 语义召回候选数上限
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candidateMinScore: 0.6 # Milvus 语义召回最低相似度阈值
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fallbackMode: legacy_add # 决策流程整体失败时的降级策略：legacy_add（退回旧路径）/ drop（丢弃）
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write:
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mode: legacy # 写入模式：legacy（旧路径）/ decision（决策流程），仅 decision.enabled=true 时生效
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websearch:
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provider: bocha # 可选：mock | bocha（mock 为空实现，跑通链路用）
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apiKey: "" # 搜索供应商 API Key（bocha 模式必填，否则降级为 mock）
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timeout: 10s # 单次搜索请求超时
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fetchTimeout: 15s # 单次 URL 抓取超时
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||||
fetchMaxChars: 4000 # 抓取正文最大字符数
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rag:
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||||
# 决策层总开关。
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||||
# 开启后，写入链路会从“直接新增”升级成“召回旧记忆 -> 比对 -> 决策动作”。
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enabled: false
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# 决策层语义候选数上限。
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candidateTopK: 5
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# 决策层语义候选最低相似度阈值。
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candidateMinScore: 0.6
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# 决策流程整体失败时的降级策略：
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# legacy_add：退回旧路径直接新增
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# drop：直接丢弃本次写入
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fallbackMode: legacy_add
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write:
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# 写入模式：
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# legacy：沿用旧写入路径
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# decision：启用决策式写入
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# 注意：只有 decision.enabled=true 时，这个值才真正生效。
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mode: legacy
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# 联网搜索能力配置。
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websearch:
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# 可选：mock | bocha。
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||||
provider: bocha
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# 搜索供应商 API Key；bocha 模式必填，否则会降级为 mock。
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||||
apiKey: ""
|
||||
# 单次搜索请求超时。
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||||
timeout: 10s
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||||
# 单次 URL 抓取超时。
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fetchTimeout: 15s
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# 抓取正文最大字符数。
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fetchMaxChars: 4000
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rag:
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||||
# 是否把 websearch 结果继续送入 RAG 处理。
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enabled: false
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