# LaodingBot 技术说明文档（2026-03-09）

> 本文档基于当前代码状态（含本次“文档问答 + 模型切换”改造）整理，描述真实可运行架构、能力边界与配置方式。

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## 1. 项目定位

LaodingBot 当前架构为：
- 父进程 Agent 编排（技能路由 + 统一 ReAct + 记忆）
- 子进程 ToolHost 执行（JSON-RPC）
- runtime workspace 隔离（配置、数据、技能、工具权限收敛）
- 能力缺口闭环（落库、聚类、自动生成技能、热加载）
- 文档问答链路（飞书文件下载 -> 上传 LLM -> 缓存 file_id -> 下一轮文本问答使用）

核心目标：在安全边界内持续扩展能力，并兼容文本问答与文档长上下文问答的混合场景。

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## 2. 关键模块

- `cmd/bot/main.go`：应用入口、workspace 引导、toolhost 启动、消息通道分发
- `internal/config/config.go`：配置加载、workspace 解析、安全策略归一化、LLM 模型策略
- `internal/runtimews/bootstrap.go`：runtime workspace 初始化与种子复制
- `internal/agent/orchestrator.go`：主编排（路由、ReAct、文件上下文、能力缺口）
- `internal/llm/client.go`：OpenAI 兼容客户端（聊天、文件上传、文件注入模式）
- `internal/transport/feishu/bot.go`：飞书事件接入、文件下载与本地落盘
- `internal/toolhost/*`：工具子进程协议、客户端/服务端、远程工具适配
- `internal/memory/store_sqlite.go`：消息与能力缺口存储
- `internal/knowledge/*`：soul/skills 加载与技能草稿生成

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## 3. 启动链路

`main()` 执行顺序：
1. 创建 SIGINT/SIGTERM 可取消上下文。
2. 调用 `runtimews.PrepareFromEnv()`：
   - 解析 `AGENT_WORKSPACE_DIR`（默认 `./workspace/agent_runtime`）
   - 复制 `configs/data/skills/bot_context` 种子到 runtime workspace（缺失才复制）
   - 注入 `CONFIG_ENV_FILE=<workspace>/configs/env`
3. 调用 `config.Load()`，按优先级读取 env。
4. `--toolhost` 模式下进入子进程工具服务。
5. 父进程初始化日志、SQLite、ToolHost Client、知识、Orchestrator。
6. 按 `MESSAGE_CHANNEL` 启动 Telegram 或 Feishu。

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## 4. 配置优先级与关键配置

`config.Load()` 的 env 优先级：
1. `CONFIG_ENV_FILE`（强覆盖）
2. `<workspace>/configs/env`、`<workspace>/.env`（强覆盖）
3. 根目录 `configs/env`、`.env`（仅兜底）

关键配置：
- `REACT_MAX_STEPS`：必须配置（1~8）
- `AGENT_WORKSPACE_DIR`：运行空间根目录
- `ALLOWED_DIRS` / `ALLOWED_COMMANDS` / `WORK_DIR`：工具安全边界
- `AUTO_SKILL_DIR`：自动生成 skill 目录
- `GAP_DRAFT_TRIGGER_COUNT` / `GAP_CLUSTER_LOOKBACK_HOURS`：缺口聚类参数

### 新增（文档问答）
- `LLM_MODEL`：常规文本问答模型（路由 + ReAct 默认模型）
- `LLM_FILE_MODEL`：携带 `file_id` 时使用的模型（未设置时回退 `LLM_MODEL`）
- `LLM_FILE_PROMPT_MODE`：文件注入模式
  - `user_content_file_parts`（默认）：`messages.user.content=[{type:text},{type:file,file_id}]`
  - `system_fileid_uri`：按 provider 要求注入 `system: fileid://<id>`

说明：`LLM_FILE_PROMPT_MODE=system_fileid_uri` 可对齐 Qwen/DashScope 兼容模式中常见的 `fileid://` 用法。

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## 5. workspace 隔离策略

当前实现中，Agent 与工具默认都在 workspace 内运行：
- 相对路径按 `AGENT_WORKSPACE_DIR` 解析
- `ALLOWED_DIRS` 强制补齐：
  - workspace 根
  - `workspace/skills`
  - `workspace/data`
  - `workspace/workspace`
- `ALLOWED_COMMANDS` 自动补齐：`go`、`curl`、`curl.exe`

`filetool` 对相对路径优先解析到 workspace 根，避免写到仓库根。

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## 6. ToolHost 子进程架构

工具调用通过 JSON-RPC 子进程完成：
- 协议：`ping`、`tool.list`、`tool.call`
- 父进程客户端能力：
  - 调用超时
  - 心跳检测
  - 失败重启与重试
  - 并发限制（信号量）
- 子进程 stdout 仅输出协议内容，避免日志污染

结果：工具崩溃不会直接拖垮 Agent 主编排。

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## 7. 文本问答主流程（统一 ReAct）

`Orchestrator.HandleMessage*()` 流程：
1. 保存用户消息
2. 加载最近消息并压缩
3. 执行能力路由（Router）
4. 进入统一 ReAct 循环
5. 按决策调用工具并将 Observation 写入 scratchpad
6. 直到 `is_final_answer=true`
7. 保存 assistant 回复

注：当前循环有固定安全上限 20 步（代码内硬上限）。

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## 8. 文档问答链路（飞书）

### 8.1 接收与下载
`internal/transport/feishu/bot.go` 在 `msg_type=file` 时：
1. 从事件中解析 `file_key`、`file_name`
2. 调用飞书 `message resource` 下载二进制
3. 校验大小（默认上限 20MB）
4. 保存到本地 `files/` 目录
5. 组装 `IncomingMessage{FileBytes, FileMime, FilePath}` 交给主流程

### 8.2 上传与缓存 file_id
`cmd/bot/main.go` 在 Feishu 文件消息分支：
- 调用 `engine.HandleMessageWithFiles(..., text="", files=[...])`
- Orchestrator 识别为 `isFileOnly`：
  - 上传文件到 LLM（`UploadFile(..., purpose=file-extract)`）
  - 缓存 `pendingFiles[chat_id::user_id]`
  - 回复“文件上传完成，等待下一次提问”

### 8.3 下一轮文本提问使用 file_id
当用户随后发送文本：
- Orchestrator 取出 `pendingFiles`
- 构建 `fileCtx.FileIDs`
- 在 ReAct 内通过 `generateWithOptionalFiles()` 调用 LLM
- 回答成功后清空该用户待消费文件缓存

该行为与需求一致：文件上传与提问分离，且 `file_id` 在下一轮问答自动注入。

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## 9. LLM 文件能力实现细节

`internal/llm/client.go` 当前能力：

### 9.1 文件上传
- 接口：`POST /files`
- multipart 字段：`purpose` + `file`
- 目的值尝试顺序：调用方指定 -> `file-extract` -> `batch`
- 兼容返回：`id` 或 `data.id`

### 9.2 模型切换策略
- 无文件：使用 `LLM_MODEL`
- 有文件：优先使用 `LLM_FILE_MODEL`

### 9.3 文件注入策略
- `user_content_file_parts`：`user.content` 使用 text/file parts
- `system_fileid_uri`：将每个 `file_id` 注入为一条 `system: fileid://<id>` 消息

这使同一套 ReAct 编排可适配不同 provider 的文件上下文协议差异。

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## 10. 为什么不会破坏 ReAct / tools / skills

本次改造仅发生在 LLM I/O 层，不改变编排核心：
- ReAct 决策协议（JSON 输出格式）不变
- ToolHost、工具注册与调用链路不变
- 技能加载、路由与能力缺口闭环不变
- 仅在 `GenerateWithFiles()` 分支切换模型与消息格式

因此：文本问答仍走原有路径，文档问答只在“带 file_id 的 LLM 调用”处差异化。

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## 11. 数据存储

SQLite 表：
1. `messages`：用户与 assistant 对话
2. `capability_gaps`：能力缺口事件

支持查询：最近消息、最近缺口、高频缺口聚类。

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## 12. 与旧文档相比的更新点

已补充并对齐代码现状：
- 飞书文件事件下载与本地保存流程
- 文件上传到 LLM 并缓存 `file_id` 的两阶段问答流程
- 双模型配置：`LLM_MODEL` + `LLM_FILE_MODEL`
- 文件注入模式：`LLM_FILE_PROMPT_MODE`
- “不影响 ReAct/tools/skills”的边界说明

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## 13. 推荐配置（Qwen Long 场景）

示例：

```env
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
LLM_API_KEY=<your_key>

LLM_MODEL=qwen-plus
LLM_FILE_MODEL=qwen-long
LLM_FILE_PROMPT_MODE=system_fileid_uri
```

解释：
- 普通对话用 `qwen-plus`
- 文档问答自动切到 `qwen-long`
- 文件上下文注入采用 `fileid://` 形式

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## 14. 后续建议

1. 为 `internal/llm/client.go` 增加表驱动单测，覆盖两种 `LLM_FILE_PROMPT_MODE`。
2. 在能力路由中加入“文档问答意图”标记，优化带文件时的提示词压缩策略。
3. 为 pending file_id 增加 TTL 清理，避免长期未消费堆积。
4. 增加 e2e 用例：飞书文件消息 -> 下一轮提问 -> 产出稳定答案。