代码与文档差距分析

对照 dawn-ai 仓库代码与规划文档，标注各模块实现状态。

模块 状态 关键代码 备注
Prompt Engineering ✅ 已实现 BeanOutputConverter<RewriteResult>、buildSystemPrompt() 结构化输出通过 Record(PlanStep) 实现，系统提示词动态构建
ReAct ✅ 已实现 AgentOrchestrator、TaskPlanner、application.yml max-steps=10, plan-and-resolve 完整, temperature 差异化(TaskPlanner 0.3, QueryRewriter 0.1)
RAG ✅ 已实现 RagService、QueryRewriter、KnowledgeSearchTool Query 重写、Agentic RAG、Chunking(500token/50overlap)、相似度阈值 0.7、max-calls=3、去重机制
向量检索算法 🔨 部分实现 application.yml(HNSW) 仅 HNSW 在 pgvector 中已配置；PQ/IVF/DiskANN 受限于 pgvector 版本未实现
Memory Management 🔨 部分实现 MemoryService 短期记忆 Redis List(MAX_HISTORY=20) 可用；摘要压缩/长期记忆固化/遗忘机制仅在设计文档中
Reflection ❌ 未实现 — 文档已规划（用户画像聚合、底层数据反思生成），代码无对应实现
Agent 评估系统 ❌ 未实现 — 文档中空白，代码中无评估模块

文档未覆盖但代码已有的功能

  1. 可观测性：完整的 Micrometer 指标体系（ai.token.*、ai.rag.*、ai.planner.*）
  2. StepTraceHook：Agent 执行步骤的自动追踪和指标上报
  3. 异常体系：MaxStepsExceededException、LLMProviderException、PlanGenerationException
  4. 工具注册：自动扫描 @Tool 注解的 ToolRegistry 机制
  5. PDF 支持：依赖中已引入 spring-ai-pdf-document-reader

企业级 Agent 架构全景（8 层）

第一层：基础能力层

1.1 LLM 核心集成 [已有部分]

  • 模型推理与参数优化 [已有]（temperature 差异化配置）
  • Token 计数与成本控制 [待补充]
  • 速率限制与重试策略 [待补充]

1.2 Prompt Engineering [已有]

  • Output Structure：限制 LLM 输出结果符合结构化格式 [已有]
  • Prompt Template 与变量绑定 [待补充]
  • Few-shot Learning 与示例设计 [待补充]

1.3 Output Parsing [待补充]

  • 结构化输出解析（JSON、XML）[待补充]
  • 容错与降级机制 [待补充]

第二层：推理与规划层

2.1 Chain-of-Thought [待补充]

  • 标准 CoT [待补充]
  • Tree-of-Thought [待补充]

2.2 ReAct Framework [已有]

  • Tool Calling 与 Agent Loop [已有]
  • Max-steps 控制与死循环检测 [已有]
  • Plan-and-Solve 策略 [已有]
  • LLM 参数优化（temperature 等）[已有]

第三层：知识与记忆层

3.1 Memory Management [已有]

  • 核心记忆 — 用户画像、核心指令，携带在 System Prompt 中 [已有]
  • 短期记忆 [已有]
    • Sliding Window（滑动窗口）[已有]
    • Token Bounding（Token 限制）[已有]
    • Summary Buffer（摘要缓冲）[待补充]
  • 长期记忆 — 向量数据库 [已有架构]
  • 记忆固化 (Consolidation) [待补充]
  • 记忆反思 (Reflection) [待补充]
  • 遗忘机制 (Decay / Eviction) [待补充]
    • 最终相关性 = 向量相似度权重 * a + 时间衰减权重 * b + 重要性评分权重 * c

3.2 RAG 系统 [已有]

  • Query 重写 [已有]
  • Agentic RAG（LLM 驱动），Max-rag-calls [已有]
  • Embedding、Chunk、Overlap [已有]
  • 召回率优化 [已有]
  • HYDE - Hypothetical Document Embeddings [待补充]

3.3 向量检索算法 [已有]

  • IVF (Inverted File System) — 缩小搜索范围 [待补充]
  • PQ (Product Quantization) — 压缩向量体积 [待补充]
  • HNSW (Hierarchical Navigable Small World) [已有]
  • HNSW_PQ / HNSW_SQ [待补充]
  • DiskANN (Vamana 图) [待补充]

第四层：工具与执行层 [待补充]

4.1 Function Calling [待补充]

  • Tool 定义与 Schema [待补充]
  • 执行结果处理与错误恢复 [待补充]
  • ToolRegistry 自动扫描机制 [已有代码，待文档化]

4.2 MCP 协议支持 [待补充]

  • MCP Server 集成 [待补充]
  • 外部工具接入标准化 [待补充]

第五层：多 Agent 协作层 [待补充]

5.1 Multi-Agent 编排 [待补充]

  • 协作模式（串行、并行、层级）[待补充]
  • Agent 间通信协议 [待补充]

5.2 任务委派与协调 [待补充]

  • 子任务分解与分配 [待补充]
  • 结果聚合与冲突解决 [待补充]

第六层：安全与合规层 [待补充]

6.1 Prompt Injection 防护 [待补充]

  • 输入过滤与检测 [待补充]
  • 沙箱执行隔离 [待补充]

6.2 Guardrails [待补充]

  • Input/Output Filtering [待补充]
  • 敏感信息脱敏 [待补充]
  • 合规审计日志 [待补充]

第七层：可观测性与评估层 [部分已有]

7.1 Tracing 与 Monitoring [已有代码，待文档化]

  • Micrometer 指标体系 [已有]
  • StepTraceHook 执行追踪 [已有]
  • 全链路 Tracing [待补充]

7.2 Agent 评估系统 [待补充]

  • 评估指标与基准定义 [待补充]
  • A/B Testing 框架 [待补充]
  • 回归测试与质量门禁 [待补充]

第八层：工程化与部署层 [待补充]

8.1 CI/CD [待补充]

  • 自动化测试流水线 [待补充]
  • 模型版本管理 [待补充]

8.2 弹性伸缩与容错 [待补充]

  • 异步处理与队列 [待补充]
  • 熔断与降级策略 [待补充]
  • 异常体系（MaxStepsExceeded 等）[已有代码，待文档化]

8.3 成本优化 [待补充]

  • Token 用量监控与预算 [待补充]
  • 模型路由（按任务选模型）[待补充]