由 {@code IntentService} 用受约束 JSON 一次得出：把一句自然语言压成
- * {意图, 单据/实体类型, 带业务角色的实体清单, 还缺什么}。下游据此做**确定性路由**，
- * 而不是让弱模型在全部 9 个工具里盲选——这是治理「理解错/选错工具」的核心。
+ * {意图, 单据/实体类型, 带业务角色的实体清单, 还缺什么}。下游据此做**确定性路由**：
+ * 新增→确定性表单、操作已有单据→写槽位抽取+确定性 proposeWrite、查询/其他→ReAct agent。
+ * 具体写动作（update/invalid/examine…）由路由层从原话推出，不在门里细分。
*/
public class Intent {
- /** 操作意图。 */
+ /** 操作意图（4 类）。 */
public static final String QUERY = "查询";
public static final String CREATE = "新增";
- public static final String UPDATE = "修改";
- public static final String DELETE = "删除";
- public static final String EXAMINE = "审核";
- public static final String CHAT = "闲聊";
- public static final String UNCLEAR = "不清楚";
+ public static final String OPERATE = "操作已有单据";
+ public static final String OTHER = "其他";
public static class Entity {
public String value;
@@ -36,7 +34,7 @@ public class Intent {
public String newValue = ""; // 修改后的新值（删除/审核留空）
}
- public String intent = UNCLEAR;
+ public String intent = OTHER;
public String danju = ""; // 单据/实体类型，如 报价/客户/物料/销售订单
public List 但 agent 也**不是完全自路由**：{@code AgentChatController} 先用意图门({@code IntentService})
- * 判类，再由 {@link com.xly.config.AgentFactory} 按 {@link ToolScope} 只把该意图相关的工具装进本实例
- * （新增意图更是完全绕过 ReAct，走确定性 collectForm 路径）。本接口只负责「给定这批工具，自己决定怎么用」。
+ * 判类，新增/操作已有单据走确定性路径（collectForm / proposeWrite）完全绕过 ReAct；
+ * 本接口只负责「给定固定的 6 个工具，自己决定怎么用」。
*
* 返回 {@link TokenStream} 以支持流式输出；{@link MemoryId} 绑定每个会话独立的对话记忆。
*/
diff --git a/src/main/java/com/xly/agent/ToolScope.java b/src/main/java/com/xly/agent/ToolScope.java
deleted file mode 100644
index 8c041ee..0000000
--- a/src/main/java/com/xly/agent/ToolScope.java
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-package com.xly.agent;
-
-/**
- * 按意图收窄「本轮可见的工具集」（架构 §5 的 tool scoping）。
- *
- * 依据：单次 ReAct 的选工具准确率随工具数量上升而骤降（业界经验：50 个工具 ~94% → 200 个 ~64%）。
- * 弱模型(qwen3:14b Q4)一次性面对全部 9 个语义重叠的工具时，频繁选错族（把「查询」当「新增」）。
- * 于是先用意图门判类，再**只暴露该意图相关的 5 个工具**给 ReAct 执行——大幅降低选错概率。
- */
-public enum ToolScope {
- /** 读：findForms/kgSearch/readFormData/lookupRecord/queryData（+askUser/loadSkill）。 */
- READ,
- /** 写：collectForm/proposeWrite(action=…)（+readFormData·lookupRecord 定位、askUser/loadSkill）。 */
- WRITE,
- /** 兜底：全部 9 个工具（意图门失败时用）。 */
- FULL
-}
diff --git a/src/main/java/com/xly/config/AgentFactory.java b/src/main/java/com/xly/config/AgentFactory.java
index 297dbfc..62bfbb1 100644
--- a/src/main/java/com/xly/config/AgentFactory.java
+++ b/src/main/java/com/xly/config/AgentFactory.java
@@ -3,22 +3,16 @@ package com.xly.config;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.xly.agent.AgentIdentity;
import com.xly.agent.ReActAgent;
-import com.xly.agent.ToolScope;
-import com.xly.service.AuditService;
import com.xly.service.ErpClient;
import com.xly.service.FormResolverService;
import com.xly.service.OpService;
-import com.xly.service.SkillService;
import com.xly.service.SystemPromptService;
import com.xly.tool.ErpReadTool;
import com.xly.tool.FormCollectTool;
import com.xly.tool.InteractionTool;
import com.xly.tool.KgQueryTool;
import com.xly.tool.ProposeWriteTool;
-import com.xly.tool.QueryTool;
-import com.xly.tool.SkillTool;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
-import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.chat.StreamingChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
@@ -30,16 +24,16 @@ import org.springframework.stereotype.Component;
*
* 为什么按请求新建：LangChain4j 流式工具执行发生在模型 HTTP 回调线程，而非控制器工作线程，
* ThreadLocal 不可靠。于是把 {@link AgentIdentity}（透传 token + 权限集）直接注入到**每请求新建**的
- * 工具实例里（ErpReadTool/ProposeWriteTool/QueryTool/FormCollectTool），从根上保证鉴权与 token 正确。
+ * 工具实例里（ErpReadTool/ProposeWriteTool/FormCollectTool），从根上保证鉴权与 token 正确。
*
- * 无状态、全局的工具（{@link KgQueryTool} 表单目录/KG、{@link SkillTool} Skill 加载、
- * {@link InteractionTool} AskUser）是单例、跨请求复用。模型、记忆存储、system prompt 也复用。
+ * 工具集**固定 6 个**（findForms/readFormData/lookupRecord/collectForm/proposeWrite/askUser），
+ * 不再按意图分范围：n=50 基准显示分范围收不到准确率收益，反而破坏 KV-cache 前缀稳定性。
+ * 无状态、全局的工具（{@link KgQueryTool}、{@link InteractionTool}）是单例、跨请求复用。
*/
@Component
public class AgentFactory {
private final StreamingChatModel streamingModel;
- private final ChatModel sqlModel;
private final RedisChatMemoryStore memoryStore;
private final SystemPromptService systemPromptService;
@@ -48,22 +42,16 @@ public class AgentFactory {
private final FormResolverService resolver;
private final OpService ops;
private final ObjectMapper mapper;
- private final AuditService audit;
- private final SkillService skillService;
private final KgQueryTool kgQueryTool;
- private final SkillTool skillTool;
private final InteractionTool interactionTool;
public AgentFactory(@Qualifier("agentStreamingModel") StreamingChatModel streamingModel,
- @Qualifier("sqlChatModel") ChatModel sqlModel,
RedisChatMemoryStore memoryStore,
SystemPromptService systemPromptService,
ErpClient erp, JdbcTemplate jdbc, FormResolverService resolver, OpService ops,
- ObjectMapper mapper, AuditService audit, SkillService skillService,
- KgQueryTool kgQueryTool, SkillTool skillTool, InteractionTool interactionTool) {
+ ObjectMapper mapper, KgQueryTool kgQueryTool, InteractionTool interactionTool) {
this.streamingModel = streamingModel;
- this.sqlModel = sqlModel;
this.memoryStore = memoryStore;
this.systemPromptService = systemPromptService;
this.erp = erp;
@@ -71,45 +59,19 @@ public class AgentFactory {
this.resolver = resolver;
this.ops = ops;
this.mapper = mapper;
- this.audit = audit;
- this.skillService = skillService;
this.kgQueryTool = kgQueryTool;
- this.skillTool = skillTool;
this.interactionTool = interactionTool;
}
- /** 兜底：全部工具（意图门失败时用）。 */
- public ReActAgent build(AgentIdentity identity) {
- return build(identity, ToolScope.FULL);
- }
-
/**
- * 按意图范围组装 ReAct agent：只暴露该范围相关的工具 + 对应版本的 system prompt。
- *
- * 收窄可见工具（3-5 个）显著提升弱模型的选工具准确率；{@code maxSequentialToolsInvocations}
+ * 组装 ReAct agent：固定 6 工具 + 唯一 system prompt。{@code maxSequentialToolsInvocations}
* 作为循环护栏，杜绝「反复追问同一问题」这类失控 ReAct 循环。
*/
- public ReActAgent build(AgentIdentity identity, ToolScope scope) {
- String systemPrompt = systemPromptService.buildPrompt(scope);
-
- ErpReadTool readTool = new ErpReadTool(erp, jdbc, resolver, identity);
- Object[] tools;
- switch (scope) {
- case READ:
- tools = new Object[]{kgQueryTool, skillTool, interactionTool, readTool,
- new QueryTool(sqlModel, jdbc, audit, identity, resolver)};
- break;
- case WRITE:
- tools = new Object[]{skillTool, interactionTool, readTool,
- new ProposeWriteTool(erp, jdbc, ops, mapper, identity, resolver),
- new FormCollectTool(jdbc, resolver, identity, mapper)};
- break;
- default: // FULL
- tools = new Object[]{kgQueryTool, skillTool, interactionTool, readTool,
- new ProposeWriteTool(erp, jdbc, ops, mapper, identity, resolver),
- new QueryTool(sqlModel, jdbc, audit, identity, resolver),
- new FormCollectTool(jdbc, resolver, identity, mapper)};
- }
+ public ReActAgent build(AgentIdentity identity) {
+ Object[] tools = new Object[]{kgQueryTool, interactionTool,
+ new ErpReadTool(erp, resolver, identity),
+ new ProposeWriteTool(erp, jdbc, ops, mapper, identity, resolver),
+ new FormCollectTool(jdbc, resolver, identity, mapper)};
return AiServices.builder(ReActAgent.class)
.streamingChatModel(streamingModel)
@@ -120,7 +82,7 @@ public class AgentFactory {
.maxMessages(30)
.chatMemoryStore(memoryStore)
.build())
- .systemMessageProvider(memoryId -> systemPrompt)
+ .systemMessageProvider(memoryId -> systemPromptService.prompt())
.build();
}
diff --git a/src/main/java/com/xly/config/ModelConfig.java b/src/main/java/com/xly/config/ModelConfig.java
index 3044073..ee56f1e 100644
--- a/src/main/java/com/xly/config/ModelConfig.java
+++ b/src/main/java/com/xly/config/ModelConfig.java
@@ -3,44 +3,13 @@ package com.xly.config;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
-import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
-import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
-import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
-import java.time.Duration;
-import java.util.List;
-
@Configuration
public class ModelConfig {
- @Value("${llm.base-url}")
- private String baseUrl;
-
- @Value("${llm.api-key:ollama}")
- private String apiKey;
-
- @Value("${llm.sql-model}")
- private String sqlModelName;
-
- /** NL2SQL 专用模型（QueryTool 经 AgentFactory 注入），OpenAI 兼容协议。 */
- @Bean("sqlChatModel")
- public ChatModel sqlChatModel(TracingChatModelListener tracingListener) {
- return OpenAiChatModel.builder()
- .baseUrl(baseUrl)
- .apiKey(apiKey)
- .modelName(sqlModelName)
- .temperature(0.0)
- .topP(0.95)
- .reasoningEffort("none")
- .listeners(List.of(tracingListener))
- .timeout(Duration.ofSeconds(120))
- .maxRetries(3)
- .build();
- }
-
@Bean
@Primary
public ObjectMapper objectMapper() {
diff --git a/src/main/java/com/xly/service/FormResolverService.java b/src/main/java/com/xly/service/FormResolverService.java
index f699662..248b089 100644
--- a/src/main/java/com/xly/service/FormResolverService.java
+++ b/src/main/java/com/xly/service/FormResolverService.java
@@ -83,6 +83,15 @@ public class FormResolverService {
"ORDER BY iFormUses DESC LIMIT 1", table);
}
+ /** 同 {@link #resolveNameField}，但从 formId 出发（经表单目录找到数据源表）。 */
+ public String resolveNameFieldByFormId(String formId) {
+ return queryOne(
+ "SELECT fd.sField FROM viw_ai_useful_forms af " +
+ "JOIN viw_kg_field_dict fd ON fd.sTable = af.sDataSource " +
+ "WHERE af.sFormId = ? AND fd.sField LIKE '%Name' AND fd.sField NOT LIKE '%NameId' " +
+ "ORDER BY fd.iFormUses DESC LIMIT 1", formId);
+ }
+
// ERP 会自动注入 / 系统管理、不该让用户填的列（新增时排除）。
private static final Set 只做**一件窄任务**，用受约束 JSON 解码（{@link LlmJsonClient}）。实测在此形态下
- * qwen3:14b 对包括「报价纸盒→纸盒是产品而非客户」「给苏州华为报价彩盒→客户+产品分离」
- * 「有多少个客户→查询」在内的样本 8/8 正确、~2-3s/次。相较之下，让同一个模型在全部 9 个工具的
- * 单次 ReAct 里同时判意图/选工具/编参数则频繁出错（把查询错当新增、更新流程死循环等）。
+ * 只做**一件窄任务**，用受约束 JSON 解码（{@link LlmJsonClient}）。提示只给**类定义**
+ * （含有界的行业常识，如 定制品问价=新建报价），不写逐案纠错规则——错误种类无穷，
+ * 按案例打补丁写不完；观察到的错例进回归基准（bench50）而不是提示。
+ * 具体写动作（update/invalid/examine…）由路由层从原话推出，不在门里细分。
*
- * 失败（模型不可达/JSON 异常）时返回 intent=不清楚 的空结果，调用方降级到通用 agent，绝不中断。
+ * 失败（模型不可达/JSON 异常）时返回 intent=其他 的空结果，调用方降级到通用 agent，绝不中断。
*/
@Service
public class IntentService {
@@ -26,18 +26,17 @@ public class IntentService {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(IntentService.class);
private static final String SYSTEM =
- "你是印刷/包装 ERP 的意图与实体抽取器。给你一句用户话，判断其操作意图"
- + "(查询/新增/修改/删除/审核/闲聊/不清楚)、涉及的单据或实体类型，并抽取句中出现的实体及其业务角色"
- + "(客户/产品/物料/供应商/数量/尺寸/日期/金额)。规则："
- + "①『报价X』『给X报价』里，若 X 是物品(如 纸盒/彩盒/画册/小册子)则 X 是**产品**，不是客户；"
- + "只有明确出现公司/客户名(如『给苏州华为报价』)时才把它当**客户**。"
- + "②对某个产品/规格问价——『多少钱』『什么价』『报个价』『报价』『价格是多少』——在印刷/包装行业"
- + "**通常是要新建一张报价单**(价格由系统核价算出，系统里没有该定制活的现成价)，intent=**新增**、单据=**报价**；"
- + "只有明确查看/统计**已存在**的单据(给了单号，或说『查已有报价/列出报价单/上月报价额』)才是查询。"
- + "③『有多少X/查一下X/X的电话是多少』这类问既有数据是**查询**，不是新增。"
- + "④只说一个名词(如『报价』『纸盒』)而无动作时，intent=不清楚。"
- + "⑤missing 里列出完成该意图还缺的关键信息(如 修改缺『具体记录』『新值』)。"
- + "只输出 JSON，不要解释。";
+ "你是印刷/包装 ERP 的意图与实体抽取器。把一句用户话分类为四种意图之一，并抽取句中实体及其业务角色。\n"
+ + "意图定义：\n"
+ + "- 查询：查看、统计或查找系统里**已有**的数据/单据。\n"
+ + "- 新增：要创建一张新单据或一条新记录。行业常识：对定制产品问价格（多少钱/什么价/报个价）"
+ + "就是要**新建报价单**——价格由系统核价算出，没有现成价；只有给了单号或明确说查已有报价才算查询。\n"
+ + "- 操作已有单据：对系统里已存在的某条单据/记录做修改、作废/删除、审核/反审核、复原。\n"
+ + "- 其他：闲聊、问候、与 ERP 业务无关，或信息太少无法判断（如只说一个名词）。\n"
+ + "实体角色：客户=购买方的公司/单位名；产品=要生产/加工/报价的物品（如纸盒、彩盒、画册）；其余按字面。\n"
+ + "danju=该意图针对的单据或实体类型：新增时=要新建的单据类型（如问价即 报价），"
+ + "查询/操作时=要查或要操作的单据/实体（如 客户/销售订单）；确实没有才留空。"
+ + "missing=完成该意图还缺的关键信息。只输出 JSON，不要解释。";
private final LlmJsonClient llm;
@@ -45,7 +44,7 @@ public class IntentService {
this.llm = llm;
}
- /** 意图门主入口。utterance 为空或模型失败时返回不清楚。 */
+ /** 意图门主入口。utterance 为空或模型失败时返回 其他。 */
public Intent classify(String utterance) {
Intent out = new Intent();
if (utterance == null || utterance.isBlank()) {
@@ -53,10 +52,10 @@ public class IntentService {
}
JsonNode n = llm.completeJson(SYSTEM, utterance.trim(), schema());
if (n == null) {
- log.warn("intent classify fell back to UNCLEAR (model unavailable)");
+ log.warn("intent classify fell back to 其他 (model unavailable)");
return out;
}
- String intent = n.path("intent").asText(Intent.UNCLEAR);
+ String intent = n.path("intent").asText(Intent.OTHER);
out.intent = normalizeIntent(intent);
out.danju = n.path("danju").asText("");
JsonNode es = n.path("entities");
@@ -117,19 +116,16 @@ public class IntentService {
}
private static String normalizeIntent(String s) {
- if (s == null) return Intent.UNCLEAR;
+ if (s == null) return Intent.OTHER;
s = s.trim();
switch (s) {
case Intent.QUERY:
case Intent.CREATE:
- case Intent.UPDATE:
- case Intent.DELETE:
- case Intent.EXAMINE:
- case Intent.CHAT:
- case Intent.UNCLEAR:
+ case Intent.OPERATE:
+ case Intent.OTHER:
return s;
default:
- return Intent.UNCLEAR;
+ return Intent.OTHER;
}
}
@@ -145,7 +141,7 @@ public class IntentService {
Map Skill = 针对重复任务的 playbook（新建报价 / 月度对账 / 库存盘点）。渐进披露：
- * {@link #promptDigest()} 把「name + 何时用」摘要注入 system prompt（便宜、常驻）；
- * {@link #load(String)} 在 {@code load_skill} 工具被调用时返回完整指令。数据在 {@code ai_skill} 表。
- */
-@Service
-public class SkillService {
-
- private final JdbcTemplate jdbc;
-
- public SkillService(JdbcTemplate jdbc) {
- this.jdbc = jdbc;
- }
-
- /** 供 system prompt 的 Skill 摘要（name + 何时用），一行一个。KG/表缺失时降级为空串。 */
- public String promptDigest() {
- try {
- List 新架构里，控制器先用意图门({@code IntentService})判类，再把「查询/写」分派给只暴露相关工具的 agent。
- * 因此系统提示也分版：READ 版只讲读工具 + 业务域地图；WRITE 版只讲写工具 + 人在环规则。
- * 每版都遵循弱模型提示工程：关键规则前置、正向表述、工具清单短、去掉会误导的示例。
+ * 所有轮次共用同一份提示 + 同一组 6 个工具（findForms/readFormData/lookupRecord/
+ * collectForm/proposeWrite/askUser）：n=50 基准显示按意图分版收不到准确率收益，
+ * 反而破坏 KV-cache 前缀稳定性。提示遵循弱模型提示工程：关键规则前置、正向表述、
+ * 工具清单短；域知识（业务域地图、业务常识）常驻，不做按类分版。
*/
@Service
public class SystemPromptService {
private final JdbcTemplate jdbc;
- private final SkillService skills;
- private volatile String readPrompt;
- private volatile String writePrompt;
- private volatile String fullPrompt;
+ private volatile String prompt;
- public SystemPromptService(JdbcTemplate jdbc, SkillService skills) {
+ public SystemPromptService(JdbcTemplate jdbc) {
this.jdbc = jdbc;
- this.skills = skills;
}
private static final String HEADER =
@@ -34,93 +30,38 @@ public class SystemPromptService {
+ "不要复述你在调用哪个工具、不要输出思考过程或过程性旁白。\n\n"
+ "你是「小羚羊」，小羚羊印刷 ERP 的智能助手，服务印刷/包装行业的企业用户，帮他们查询和操作 ERP 业务单据。\n";
- public String buildPrompt(ToolScope scope) {
- switch (scope) {
- case READ:
- if (readPrompt == null) readPrompt = renderRead();
- return readPrompt;
- case WRITE:
- if (writePrompt == null) writePrompt = renderWrite();
- return writePrompt;
- default:
- if (fullPrompt == null) fullPrompt = renderFull();
- return fullPrompt;
+ public String prompt() {
+ String p = prompt;
+ if (p == null) {
+ p = render();
+ prompt = p;
}
+ return p;
}
- private String renderRead() {
+ private String render() {
return HEADER + """
- 本轮任务是**查询 / 读取**数据（不做任何写操作）。
-
【业务域地图（先据此判断问题属于哪个域、涉及哪些单据）】
%s
- 【可用技能】命中某技能的「何时用」时，先 loadSkill(技能名) 拿到步骤再照做：
- %s
+ 【业务常识】
+ - 对定制产品问价格（多少钱/什么价/报个价）= 要**新建一张报价单**：价格由系统核价算出，系统里没有现成价。只有给了单号、或明确说查已有报价/统计报价额，才是查询。
+ - 业务单据的「删除/取消」= **作废**（proposeWrite action=invalid，可复原），不要物理删除。
+
【可用工具（只有这些）】
- findForms(keyword)：按关键词把「某类单据/报表」定位到具体表单，拿到 formId 与 moduleId。
- - kgSearch(keyword)：查某表单的上下游流转/相邻单据，或某字段在哪张表/列。
- readFormData(formId, moduleId, keyword?)：读某表单的真实数据（前若干行+总条数）。问数量/概况时 keyword 留空；找某个名称的记录才填 keyword。
- - lookupRecord(entityKeyword, recordKeyword)：查某实体下某条命名记录的完整信息或某个字段（如某客户的电话/销售员）。问"某记录的某字段"优先用它。
- - queryData(question)：没有现成表单能直接答的临时统计/排名/计数/分组，用只读 SQL 回答。仅当上面两个都答不了时才用。
- - loadSkill(name)、askUser(question, options?)。
-
- 【准则】
- 1. 典型流程：findForms 定位 → readFormData 读 → 如实汇报（可小结总条数、列前几条）。同名多张表单优先选检索结果靠前那张（通常是主表，数据源常以 ele 开头）。绝不编造表单名或数据。
- 2. 信息足够就**直接读取并如实回答**，不要无谓反问；只有确实缺关键参数（如不知道查哪张单据）时才用 askUser 问**一次**。
- 3. 回答面向业务人员：**用记录名称而不是内部ID**——若结果里是一串 ID（如产品/客户ID），要转成对应名称再给用户，不要把裸 ID 丢给用户。
- """.formatted(renderDomainMap(), renderSkills());
- }
-
- private String renderWrite() {
- return HEADER + """
-
- 本轮任务是**写操作**（新增/修改/删除/审核）。**一律人在环**：所有写工具只生成"待确认提议"、
- 绝不立即执行；必须用户在对话内点【确认】后才真正写入。你**绝不能声称已经完成/已写入**。
-
- 【可用工具（只有这些）】
- - collectForm(entityKeyword, knownFieldsJson?)：新增字段较多的单据（尤其**报价**）时，弹一张表单让用户一次填齐；把用户已说的信息作为 knownFieldsJson 预填。客户/产品/物料会渲染成下拉让用户从真实数据里选。**新增报价一律先用它**，用户提交后你再用 proposeWrite(action=create)。
- - proposeWrite(action, entityKeyword, recordKeyword?, fieldChinese?, newValue?, fieldsJson?)：**唯一的写工具**，action 指定动作：
- · create=新增（用 fieldsJson，通常在用户表单提交后）
- · update=改某字段（用 recordKeyword+fieldChinese+newValue）
- · invalid=作废（业务单据要“删除/取消”一律用它，可复原）；cancelInvalid=复原/取消作废
- · examine=审核；cancelExamine=销审/反审核
- · delete=物理删除（明细行/极少用，业务单据别用）
- 它自行定位主表与记录，无需先 findForms。
- - lookupRecord(entityKeyword, recordKeyword)：定位记录时可先用它确认对象。
- - askUser(question, options?)、loadSkill(name)。
+ - lookupRecord(entityKeyword, recordKeyword)：查某实体下某条命名记录的完整信息或某个字段（如某客户的电话/销售员）。问「某记录的某字段」优先用它。
+ - collectForm(entityKeyword, knownFieldsJson?)：新增字段较多的单据（尤其**报价**）时，弹一张表单让用户一次填齐；把用户已说的信息作为 knownFieldsJson 预填。**新增一律先用它**，用户提交后你再用 proposeWrite(action=create)。
+ - proposeWrite(action, entityKeyword, recordKeyword?, fieldChinese?, newValue?, fieldsJson?)：**唯一的写工具**（人在环：只生成待确认提议，用户点【确认】才执行）。action：create=新增（fieldsJson）；update=改字段（recordKeyword+fieldChinese+newValue）；invalid=作废；cancelInvalid=复原；examine=审核；cancelExamine=销审；delete=物理删除（业务单据别用）。它自行定位主表与记录，无需先 findForms。
+ - askUser(question, options?)：缺关键信息时向用户提**一个**澄清问题（尽量给选项）。
【准则】
- 1. **实体角色不能错**：要报价/加工的物品(纸盒/彩盒/画册)是**产品**，绝不是客户；只有明确的购买方公司名才是客户。客户/产品/物料必须是系统里已有的真实记录——找不到就让用户从下拉里选或换个名字，**绝不新建不存在的客户**。
- 2. 修改/作废/审核等：信息足够就直接调 proposeWrite 对应 action（它会自行定位主表和记录，无需先 findForms）。若缺"具体记录名"或"新值"，用 askUser 问**一次**、然后停下等用户回答——**不要反复追问同一个问题**。删除业务单据用 action=invalid(作废)，不要用 delete。
- 3. proposeWrite 只生成一条待确认提议；生成后就停下、提示用户点【确认】，不要继续调别的工具。
- """.formatted();
- }
-
- private String renderFull() {
- // 兜底：读写工具都给，规则合并（意图门失败时用，尽量少走到这里）。
- return HEADER + """
-
- 【业务域地图】
- %s
- 【可用技能】命中「何时用」时先 loadSkill(技能名)：
- %s
- 【可用工具】读：findForms/kgSearch/readFormData/lookupRecord/queryData；
- 写(人在环，仅提议)：collectForm，以及唯一的写工具
- proposeWrite(action=create|update|invalid|cancelInvalid|examine|cancelExamine|delete, ...)；
- 以及 askUser/loadSkill。
-
- 【准则】
- 1. 先判断是查询还是写操作。查询→findForms 定位→readFormData/lookupRecord/queryData 读并如实回答，用名称而非裸ID。
- 2. 写操作一律人在环：只生成待确认提议、绝不声称已完成。新增报价先 collectForm，用户提交后再 proposeWrite(action=create)。删除业务单据用 action=invalid(作废)，不要用 delete。
- 3. 实体角色不能错：要报价的物品是产品不是客户；客户/产品/物料要用系统里已有的真实记录，找不到让用户从下拉选，绝不新建不存在的客户，也不要把产品/规格当客户。
- 4. 缺关键参数时 askUser 问一次即停，不要反复追问；绝不编造表单名/单号/数据。
- """.formatted(renderDomainMap(), renderSkills());
- }
-
- private String renderSkills() {
- String digest = skills.promptDigest();
- return (digest == null || digest.isBlank()) ? "（暂无技能）\n" : digest;
+ 1. 查询：findForms 定位 → readFormData/lookupRecord 读 → 如实汇报。同名多张表单优先选检索结果靠前那张。**绝不编造**表单名、单号或数据——答案里的每个数字都必须来自工具结果。
+ 2. 写操作一律人在环：只生成待确认提议、**绝不声称已完成/已写入**。新增先 collectForm；proposeWrite 生成提议后就停下、提示用户点【确认】，不要继续调别的工具。
+ 3. 实体角色不能错：要报价/加工的物品（纸盒/彩盒/画册）是**产品**，购买方公司名才是客户。客户/产品/物料必须是系统里已有的真实记录——找不到就让用户从下拉里选，**绝不新建不存在的客户**。
+ 4. 信息足够就直接做，不要无谓反问；缺关键参数才 askUser 问**一次**并停下等回答，不要反复追问。回答面向业务人员：用记录名称而不是内部 ID。
+ """.formatted(renderDomainMap());
}
private String renderDomainMap() {
diff --git a/src/main/java/com/xly/tool/ErpReadTool.java b/src/main/java/com/xly/tool/ErpReadTool.java
index 7829e18..97a8fe2 100644
--- a/src/main/java/com/xly/tool/ErpReadTool.java
+++ b/src/main/java/com/xly/tool/ErpReadTool.java
@@ -6,10 +6,8 @@ import com.xly.service.ErpClient;
import com.xly.service.FormResolverService;
import dev.langchain4j.agent.tool.P;
import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
-import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import java.util.ArrayList;
-import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@@ -32,13 +30,11 @@ public class ErpReadTool {
private static final int MAX_COLS = 6;
private final ErpClient erp;
- private final JdbcTemplate jdbc;
private final FormResolverService resolver;
private final AgentIdentity identity;
- public ErpReadTool(ErpClient erp, JdbcTemplate jdbc, FormResolverService resolver, AgentIdentity identity) {
+ public ErpReadTool(ErpClient erp, FormResolverService resolver, AgentIdentity identity) {
this.erp = erp;
- this.jdbc = jdbc;
this.resolver = resolver;
this.identity = identity;
}
@@ -129,7 +125,7 @@ public class ErpReadTool {
return "你没有访问该表单的权限。";
}
String kw = (keyword == null) ? "" : keyword.trim();
- String nameField = kw.isEmpty() ? null : resolveNameField(formId.trim());
+ String nameField = kw.isEmpty() ? null : resolver.resolveNameFieldByFormId(formId.trim());
JsonNode root;
try {
@@ -151,7 +147,7 @@ public class ErpReadTool {
return "该表单当前没有数据（共 " + total + " 条）。";
}
- Map 表单目录是**全局元数据**（对所有品牌一致），不涉及行级/租户数据，因此不需要租户过滤。
*/
@@ -67,79 +62,6 @@ public class KgQueryTool {
return sb.toString();
}
- @Tool("查知识图谱（KG）：某表单的**上下游流转/相邻单据**（L2）与某字段**在哪些表/列**（L3）。"
- + "用于弄清「这张单从哪来、到哪去、和谁相关」或「某个字段落在哪张表」。入参 = 表单名或字段中文名关键词。")
- public String kgSearch(@P("表单名或字段中文名关键词，如 采购订单 / 送货 / 单价 / 数量") String keyword) {
- if (keyword == null || keyword.isBlank()) {
- return "请提供一个表单名或字段中文名关键词。";
- }
- String kw = keyword.trim();
- String like = "%" + kw + "%";
- StringBuilder sb = new StringBuilder();
-
- // L2：表单邻居 / 上下游流转
- List 安全栈（架构 §9）：用 coder 模型据 KG 字段字典接地生成 SQL → jsqlparser 强制**单条 SELECT** →
- * 挡 {@code INTO OUTFILE / LOAD_FILE / information_schema / SLEEP / BENCHMARK} 与多语句 →
- * **表白名单**（{@link #allowedTables()}：viw_* + 表单数据源 + 字段字典表，挡掉 gdslogininfo /
- * sysjurisdiction / ai_op_queue 等敏感表） → **AST 注入租户谓词**（{@link #applyTenant}，单表查询按
- * {@code sBrandsId}） → 强制 LIMIT。SQL 全部入审计。
- *
- * 尚未落地的加固项：多表 JOIN 只靠 prompt 提示带租户过滤（AST 注入只覆盖单表）、
- * 以及独立的只读 MySQL 账号（当前与应用共用连接池）。
- */
-public class QueryTool {
-
- private final ChatModel sqlModel;
- private final JdbcTemplate jdbc;
- private final AuditService audit;
- private final AgentIdentity identity;
- private final FormResolverService resolver;
-
- public QueryTool(ChatModel sqlModel, JdbcTemplate jdbc, AuditService audit,
- AgentIdentity identity, FormResolverService resolver) {
- this.sqlModel = sqlModel;
- this.jdbc = jdbc;
- this.audit = audit;
- this.identity = identity;
- this.resolver = resolver;
- }
-
- @Tool("用**只读 SQL** 回答没有现成表单/记录能直接答的临时统计或分析问题"
- + "（如跨表汇总、按条件计数、排名、分组统计）。仅在 readFormData / lookupRecord 无法回答时才用。")
- public String queryData(@P("用自然语言描述要统计/分析什么") String question) {
- if (question == null || question.isBlank()) {
- return "请描述要查询统计的内容。";
- }
- String hint = schemaHint(question);
- String sql = null;
- String lastErr = null;
- // 自修复重试：SQL 校验/执行报错就把错误喂回模型重新生成，最多 3 次
- for (int attempt = 0; attempt < 3; attempt++) {
- try {
- sql = cleanSql(sqlModel.chat(buildPrompt(hint, question, sql, lastErr)));
- } catch (Exception e) {
- return "生成查询失败：" + e.getMessage();
- }
- String reject = validate(sql);
- if (reject != null) {
- lastErr = reject;
- if (attempt < 2) {
- continue;
- }
- audit.log(null, null, "query", "REJECTED", sql, false, reject);
- return "无法安全执行该查询（" + reject + "）。可以换个更具体的问法。";
- }
- String limited = forceLimit(applyTenant(sql));
- try {
- List system prompt 里只常驻 Skill 的「name + 何时用」摘要；当用户的需求命中某个 Skill 时，agent 调
- * {@code load_skill(name)} 拉取该 Skill 的完整 playbook（详细步骤 + 建议工具）再照做。Skill 是无状态、
- * 全局的，因此本工具是单例。
- */
-@Component
-public class SkillTool {
-
- private final SkillService skills;
-
- public SkillTool(SkillService skills) {
- this.skills = skills;
- }
-
- @Tool("加载某个业务 Skill（playbook）的完整操作指南。当用户的需求匹配 system prompt 中列出的某个 Skill 名时，"
- + "先调用它拿到详细步骤，再按步骤用其它工具完成。入参 = Skill 名称（如 新建报价 / 月度对账 / 库存查询）。")
- public String loadSkill(@P("Skill 名称") String name) {
- Map 新编排（架构 §5 意图门 + 确定性路由）：不再让一个弱模型在全部 9 个工具里一次性盲选。
- * 每轮先用 {@link IntentService} 做**受约束 JSON** 的意图+实体分类，再确定性路由：
+ * 编排（架构 §5 意图门 + 确定性路由）：每轮先用 {@link IntentService} 做**受约束 JSON**
+ * 的 4 类意图+实体分类，再确定性路由：
* 帧格式：{@code {"type":"token|reset|done|error"}}、写提议 {@code write_proposal}、澄清 {@code question}、
* 表单收集 {@code form_collect}。确认/取消走确定性端点 {@code /api/agent/op/{id}/...}，不经过 LLM。
@@ -119,12 +117,12 @@ public class AgentChatController {
/** 意图门 + 确定性路由。 */
private void route(SseEmitter emitter, String convId, AgentIdentity identity, String userInput) {
- // 0) 表单提交 → 直接走写（执行 proposeWrite(action=create)），不再重新分类。
+ // 0) 表单提交 → 直接执行 proposeWrite(action=create)，不再重新分类。
if (userInput.contains(FORM_SUBMIT_MARK)) {
- runAgent(emitter, convId, identity, ToolScope.WRITE, userInput);
+ runAgent(emitter, convId, identity, userInput);
return;
}
- // 1) 意图门（失败时返回 UNCLEAR，走兜底）。
+ // 1) 意图门（失败时返回 其他，走兜底）。
Intent it = intentService.classify(userInput);
log.info("intent(conv={}): {} / {} / entities={} / missing={}",
convId, it.intent, it.danju, it.describeEntities(), it.missing);
@@ -134,24 +132,18 @@ public class AgentChatController {
if (handleCreate(emitter, convId, identity, userInput, it)) {
return;
}
- // 无法确定性建表单 → 交给写 agent 处理（可能需要它先问清单据类型）。
- runAgent(emitter, convId, identity, ToolScope.WRITE, ground(userInput, it));
+ // 无法确定性建表单 → 交给 agent 处理（可能需要它先问清单据类型）。
+ runAgent(emitter, convId, identity, ground(userInput, it));
return;
- case Intent.UPDATE:
- case Intent.DELETE:
- case Intent.EXAMINE:
+ case Intent.OPERATE:
handleWrite(emitter, convId, identity, userInput, it);
return;
case Intent.QUERY:
- runAgent(emitter, convId, identity, ToolScope.READ, ground(userInput, it));
+ runAgent(emitter, convId, identity, ground(userInput, it));
return;
- case Intent.CHAT:
- runAgent(emitter, convId, identity, ToolScope.READ, userInput);
- return;
- case Intent.UNCLEAR:
default:
- // 分类不确定/失败：给全部工具、原文交给 agent，尽量不丢能力。
- runAgent(emitter, convId, identity, ToolScope.FULL, userInput);
+ // 其他/分类失败：原文交给 agent，尽量不丢能力。
+ runAgent(emitter, convId, identity, userInput);
}
}
@@ -199,11 +191,10 @@ public class AgentChatController {
return false;
}
- /** 运行某一范围的 ReAct agent，把流式回调转成 SSE。 */
- private void runAgent(SseEmitter emitter, String convId, AgentIdentity identity,
- ToolScope scope, String text) {
+ /** 运行 ReAct agent，把流式回调转成 SSE。 */
+ private void runAgent(SseEmitter emitter, String convId, AgentIdentity identity, String text) {
try {
- ReActAgent agent = agentFactory.build(identity, scope);
+ ReActAgent agent = agentFactory.build(identity);
TokenStream ts = agent.chat(convId, text);
ts.onPartialResponse(token -> send(emitter, "token", token))
.onToolExecuted(te -> handleToolExecuted(emitter, convId, te))
@@ -246,8 +237,8 @@ public class AgentChatController {
}
/**
- * 写操作(修改/删除/审核)处理：先用**写槽位抽取**得到 记录/字段/新值（比通用 missing 可靠），
- * 齐了就带干净 grounding 交给写 agent 直接 propose*（它会自定位主表/记录），
+ * 「操作已有单据」处理：先用**写槽位抽取**得到 记录/字段/新值（比通用 missing 可靠），
+ * 齐了就确定性调 proposeWrite（它会自定位主表/记录），
* 缺了就**确定性问一次**并停下——两头都不进失控循环。
*/
private void handleWrite(SseEmitter emitter, String convId, AgentIdentity identity,
@@ -256,7 +247,7 @@ public class AgentChatController {
log.info("write-slots(conv={}): entity={} record={} field={} newValue={}",
convId, w.entityType, w.record, w.field, w.newValue);
- String action = deriveWriteAction(it.intent, userInput);
+ String action = deriveWriteAction(userInput);
String ent = pickEntity(w.entityType, it.danju);
// 关键信息不全 → 确定性问一次并停下（不进任何 LLM 循环）
@@ -312,16 +303,15 @@ public class AgentChatController {
return (danju != null && !danju.isBlank()) ? danju.trim() : (entityType == null ? "" : entityType.trim());
}
- /** 由意图 + 用户原话推出具体写动作（对齐 ERP：作废/复原/销审，而非物理删）。 */
- private String deriveWriteAction(String intent, String text) {
+ /** 从用户原话推出具体写动作（对齐 ERP：作废/复原/销审，而非物理删；「删除」默认=作废，安全可复原）。 */
+ private String deriveWriteAction(String text) {
String t = text == null ? "" : text;
if (t.contains("反审核") || t.contains("消审") || t.contains("销审")) return "cancelExamine";
if (t.contains("取消作废") || t.contains("复原") || t.contains("还原") || t.contains("恢复")) return "cancelInvalid";
if (t.contains("作废")) return "invalid";
if (t.contains("物理删除") || t.contains("彻底删除")) return "delete";
- if (Intent.UPDATE.equals(intent)) return "update";
- if (Intent.EXAMINE.equals(intent)) return "examine";
- if (Intent.DELETE.equals(intent)) return "invalid"; // 业务单据"删除"默认=作废（安全、可复原）
+ if (t.contains("审核") || t.contains("审批")) return "examine";
+ if (t.contains("删除") || t.contains("删掉") || t.contains("删了")) return "invalid";
return "update";
}
diff --git a/src/main/resources/application.yml b/src/main/resources/application.yml
index c0096f2..324abfa 100644
--- a/src/main/resources/application.yml
+++ b/src/main/resources/application.yml
@@ -66,8 +66,6 @@ llm:
base-url: http://112.82.245.194:41434/v1
api-key: ollama # Ollama 不校验（任意非空）；云端填真实 key
chat-model: qwen3.6-27b-iq3:latest
- # SQL/代码模型（QueryTool NL2SQL 专用）
- sql-model: qwen3.6-27b-iq3:latest
erp:
baseurl: http://118.178.19.35:8080/xlyEntry_saas
- *
+ * 表单目录检索工具：{@link #findForms} 按关键词检索 ERP 业务表单目录
+ * （视图 {@code viw_ai_useful_forms}，1748 张有用业务表单），即「表单名 → formId/moduleId」定位。
*
*
*
- * 收窄工具集 + 意图 grounding + 循环护栏，共同解决「查询错当新增」「更新流程死循环」等问题。
+ * 确定性路径 + 意图 grounding + 循环护栏，共同解决「查询错当新增」「更新流程死循环」等问题。
*
*