HaHafeng
3446909ff7
Phase I - Session Blackboard + READ Layer: - SessionBlackboardService with Postgres-Only cache - DataProfileService for data overview generation - PicoInferenceService for LLM-driven PICO extraction - Frontend DataContextCard and VariableDictionaryPanel - E2E tests: 31/31 passed Phase II - Conversation Layer LLM + Intent Router: - ConversationService with SSE streaming - IntentRouterService (rule-first + LLM fallback, 6 intents) - SystemPromptService with 6-segment dynamic assembly - TokenTruncationService for context management - ChatHandlerService as unified chat entry - Frontend SSAChatPane and useSSAChat hook - E2E tests: 38/38 passed Phase III - Method Consultation + AskUser Standardization: - ToolRegistryService with Repository Pattern - MethodConsultService with DecisionTable + LLM enhancement - AskUserService with global interrupt handling - Frontend AskUserCard component - E2E tests: 13/13 passed Phase IV - Dialogue-Driven Analysis + QPER Integration: - ToolOrchestratorService (plan/execute/report) - analysis_plan SSE event for WorkflowPlan transmission - Dual-channel confirmation (ask_user card + workspace button) - PICO as optional hint for LLM parsing - E2E tests: 25/25 passed R Statistics Service: - 5 new R tools: anova_one, baseline_table, fisher, linear_reg, wilcoxon - Enhanced guardrails and block helpers - Comprehensive test suite (run_all_tools_test.js) Documentation: - Updated system status document (v5.9) - Updated SSA module status and development plan (v1.8) Total E2E: 107/107 passed (Phase I: 31, Phase II: 38, Phase III: 13, Phase IV: 25) Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# SSA-Pro 智能对话与工具体系开发计划
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> **文档版本：** v1.8
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> **创建日期：** 2026-02-21
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> **最后更新：** 2026-02-22（v1.8 — Phase IV 开发完成，E2E 25/25 通过）
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> **文档类型：** 开发计划 (Development Plan)
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> **前置设计：**
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> - `00-系统设计/SSA-Pro 意图识别与对话架构设计.md`
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> - `00-系统设计/SSA-Pro 工具体系规划方案（团队讨论稿）.md`（v3.1 融合方案）
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> - `00-系统设计/SSA-Pro 四层七工具实现机制详解.md`（v1.1 三层架构 + 对话层 LLM）
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> **前置计划：** `04-开发计划/10-QPER架构开发计划-智能化主线.md`（Phase E+/Q/P/R 已完成）
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> **目标：** 将 SSA 从"统计分析执行器"升级为"数据感知的统计顾问"
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## 1. 文档概要
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### 1.1 背景
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QPER 主线（Phase E+ → Q → P → R）已完成闭环，系统具备了完整的"接单→规划→执行→结论"能力。但当前系统存在两个核心问题：
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1. **无对话能力** — 用户每条消息都被当作分析请求，无法自由探索数据、咨询方法
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2. **工具体系单一** — 仅有 R 执行工具，缺少数据查看、方法咨询、用户交互等非执行类工具
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本计划基于已定型的两份设计文档，制定从设计到代码落地的具体开发任务。
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### 1.2 与 QPER 主线计划的关系
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QPER 主线计划（10-QPER架构开发计划）
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├── Phase E+ ✅ 已完成
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├── Phase Q ✅ 已完成
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├── Phase P ✅ 已完成
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├── Phase R ✅ 已完成
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├── Phase Deploy 🔶 R 层完成（12 工具），前端/部署待收尾 ← 前置条件已满足
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└── Phase Q+ 📋 → 吸收进本计划 Phase I（DataContext + 变量字典）
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本计划（11-智能对话与工具体系开发计划）
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├── Phase I Session 黑板 + READ 层工具 ✅ 已完成（2026-02-22）
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├── Phase II 意图路由器 + 统一对话入口 ✅ 已完成（2026-02-22）
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├── Phase III method_consult + ask_user 标准化 ✅ 已完成（2026-02-22，E2E 13/13+4skip）
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├── Phase IV 对话驱动分析 + QPER 集成 ✅ 已完成（2026-02-22，E2E 25/25）
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├── Phase V 反思编排 + 高级特性
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└── Phase VI 集成测试 + 可观测性
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**关键决策：**
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- Phase Deploy R 工具层已完成（2026-02-22，工具 7→12），前置条件已满足。前端增强/决策表补齐/部署上线暂缓，不阻塞本计划
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- Phase Q+（变量字典 + 变量选择面板）**吸收进**本计划 Phase I，因为变量字典是 DataContext 的 Layer 3
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- QPER 透明化（Pipeline 可观测性）**部分融入**本计划 Phase VI
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### 1.3 核心原则（贯穿全计划）
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| # | 原则 | 约束 |
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| 1 | **领域知识可配置化** | 所有 Prompt、决策表、流程模板、工具注册表、叙事模板均由 JSON/数据库驱动，不写死在 TypeScript 中 |
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| 2 | **QPER 不动** | QPER 四层的底层 Service 保持不变，新工具封装为 Tool 接口调用已有 Service |
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| 3 | **渐进式改造** | 每个 Phase 独立可交付、可验收，不依赖后续 Phase |
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| 4 | **安全梯度** | READ 层随时调用，ACT 层需确认，降低 LLM 决策风险 |
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| 5 | **Token 敏感** | Session 黑板注入 LLM 前做裁剪，R 原始输出不入 LLM |
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## 2. 现有资产盘点
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### 2.1 可直接复用（改造程度：低）
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| 现有组件 | 对应新工具/模块 | 复用方式 |
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| `DataProfileService`（Python） | `get_data_overview` | 封装为 Tool 接口，追加 PICO 推断字段 |
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| `ClarificationCard`（前端） | `ask_user` | 标准化后端输入/输出接口 |
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| `WorkflowExecutorService` | `run_step` | 已是傻瓜式执行器，直接封装 |
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| `ConfigLoader` + Zod Schema | 新工具注册表 | 扩展工具描述字段 |
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| `SSE 基础设施` | 全链路事件推送 | 扩展事件类型 |
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| `ssaStore.ts`（Zustand） | 前端状态扩展 | 扩展 DataContext 和意图状态 |
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### 2.2 需要扩展（改造程度：中）
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| 现有组件 | 改造内容 |
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| `DataProfileService` | 新增单列查询 API（`get_variable_detail`） |
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| `DecisionTableService` | 封装为 `method_consult` Tool 接口，追加 LLM 推理补充 |
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| `FlowTemplateService` + `QueryService` | 合并封装为 `analysis_plan` Tool |
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| `ReflectionService` | 新增 `interpret` 模式（结果解读） |
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| `workflow.routes.ts` | 新增统一对话入口 `/api/ssa/chat` |
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### 2.3 需要新建
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| 新组件 | 位置 | 职责 |
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| `SessionBlackboardService` | `backend/services/` | Session 黑板生命周期管理 |
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| `IntentRouterService` | `backend/services/` | 意图分类（规则 + LLM 混合） |
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| `ChatService` | `backend/services/` | 非 analyze 意图的 LLM 对话处理 |
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| `ToolRegistryService` | `backend/services/` | 7 工具注册 + 阶段性可见性控制 |
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| `tool_definitions.json` | `backend/config/` | 7 工具的 LLM 描述（JSON 驱动） |
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| `intent_rules.json` | `backend/config/` | 意图识别规则（JSON 驱动） |
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### 2.4 已有违规项（需在开发中修正）
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| 违规 | 位置 | 修正计划 |
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| ~~`AVAILABLE_TOOLS` 硬编码常量~~ | `WorkflowPlannerService.ts` | ✅ Phase IV 已改为 `toolRegistryService.getToolName()` |
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## 3. 开发计划总览
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Phase Deploy（前置，37h / 5.5 天）
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┌────────────────────────────────────┐
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│ R 工具补齐 11 个 + 部署上线 │
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└────────────────┬───────────────────┘
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│ 完成后启动
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▼
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 本计划开发阶段 │
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│ │
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│ Phase I ──→ Phase II ────→ Phase III ──→ Phase IV ──→ Phase V │
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│ Session黑板 对话层LLM核心 方法咨询 THINK+ACT 反思编排 │
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│ + READ层 + 意图路由器 + ask_user 工具封装 + 高级特性│
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│ (30h/5天) + 统一对话入口 (20h/3天) (21h/3天) (18h/3天) │
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│ (35h/5.5天) │
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│ ──→ Phase VI（集成测试, 10h/2天） │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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总工时（不含 Phase Deploy）：134h ≈ 22 天
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含 Phase Deploy：171h ≈ 27.5 天
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## 4. Phase I — Session 黑板 + READ 层（30h / 5 天）✅ 已完成
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> **目标：让系统能"看懂数据"并陪用户聊天，即使不能跑分析，用户也能感受到 AI 的价值。**
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> **产出：** `get_data_overview` + `get_variable_detail` + Session 黑板 + DataContext 前端展示
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> **吸收：** 原 QPER 计划的 Phase Q+（变量字典 + 变量选择面板，20h）
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> **完成日期：** 2026-02-22（5 批次开发 + E2E 测试 31/31 通过）
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### 任务清单
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| # | 任务 | 工时 | 产出 | 状态 |
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| I-1 | **SessionBlackboardService 设计与实现** | 5h | Session 黑板 CRUD + CacheFactory（Postgres-Only）+ 互斥锁 patch（H1） | ✅ 完成 |
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| I-2 | **SessionBlackboard 类型定义** | 1.5h | `SessionBlackboard` interface + Zod Schema（PicoInference 允许 null，H3） | ✅ 完成 |
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| I-3 | **get_data_overview 工具实现** | 5h | 封装 DataProfileService + 正态性检验 + 完整病例数 + 五段式报告 + 写入 Session 黑板 | ✅ 完成 |
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| I-4 | **get_variable_detail 工具实现** | 4h | Python variable-detail 端点 + bins<=30（H2）+ Q-Q 点数限制 + Tool 接口 | ✅ 完成 |
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| I-5 | **DataContext 前端状态扩展** | 3h | ssaStore dataContext 字段 + DataContextCard 五段式报告组件 | ✅ 完成 |
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| I-6 | **PICO 推断 Prompt + PicoInferenceService** | 2h | seed-ssa-pico-prompt.ts 已入库 + LLM 推断 + Zod 校验 + jsonrepair + 重试 | ✅ 完成 |
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| I-7 | **变量字典前端面板** | 4h | VariableDictionaryPanel（搜索/筛选/类型编辑/标签编辑）+ VariableDetailPanel | ✅ 完成 |
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| I-8 | **数据上传后自动触发 + SSE** | 2h | session.routes.ts 异步 fire-and-forget + GET /data-context/stream SSE 端点 | ✅ 完成 |
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| I-9 | **TokenTruncationService** | 2h | aggressive/balanced/minimal 策略 + estimateTokens + toPromptString | ✅ 完成 |
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| I-10 | **Phase I E2E 测试** | 1.5h | test-phase-i-e2e.cjs: Python 端点 + 数据结构 + H2/H3 防护，31/31 通过 | ✅ 完成 |
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### 配置化要求
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| 配置项 | 文件 | 方法学团队可编辑 |
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| PICO 推断 Prompt | `pico_inference_prompt.json` 或 DB Prompt 表 | ✅ |
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| 变量类型推断规则 | `variable_inference_rules.json` | ✅ |
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| Token 裁剪阈值 | `session_config.json`（变量数阈值、滑动窗口大小） | ✅ |
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### 验收标准（已全部达成）
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✅ 上传 CSV 后自动触发 data_overview + PICO 推断（异步 fire-and-forget + SSE 实时进度）
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✅ DataContextCard 展示五段式报告（基本特征/缺失/类型/异常值/正态性）
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✅ 点击任意变量 → VariableDetailPanel 展示描述统计/直方图/Q-Q/正态性/分类分布
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✅ PICO 推断支持观察性研究（intervention/comparison 允许 null，H3）
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✅ 变量字典支持搜索/筛选/修改 confirmedType/label，修改通过 PATCH 写回 Session 黑板
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✅ SessionBlackboard patch() 使用 sessionId 互斥锁防止并发覆盖（H1）
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✅ Python histogram bins <= 30（H2），Q-Q 点数有上限，防止前端 Payload 爆炸
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✅ E2E 测试 31/31 通过（Python 端点 + 数据结构 + H2/H3 验证）
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## 5. Phase II — 对话层 LLM + 意图路由器 + 统一对话入口（35h / 5.5 天）✅ 已完成
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> **目标：构建对话层 LLM 基础设施 + 意图路由，让系统具备多轮连贯对话能力。**
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> **产出：** 对话层 LLM 核心（System Prompt + 对话历史 + 上下文组装）+ `IntentRouterService` + `/api/ssa/chat` 统一入口 + `ChatHandlerService`
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> **核心认知：对话层 LLM 是系统的大脑和嘴巴（详见《四层七工具实现机制详解》第 1-4 章），不是简单的"调一次 LLM API"。**
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> **完成日期：** 2026-02-22（4 批次开发 + E2E 测试 38/38 通过 + 团队反馈 H1-H4 全部落地）
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### 任务清单
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| # | 任务 | 工时 | 产出 | 状态 |
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|---|------|------|------|------|
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| **对话层 LLM 基础设施** | | | | |
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| II-1 | **ConversationService 核心实现** | 5h | 对话持久化（复用 AIA conversations/messages 表）+ LLM 流式调用 + 5s 心跳保活（H1）+ Placeholder 占位（H3） | ✅ 完成 |
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| II-2 | **对话历史管理** | 3h | 吸收进 ConversationService：滑动窗口 MAX=20 + generating 消息过滤 + 消息计数 | ✅ 完成 |
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| II-3 | **System Prompt 架构实现** | 4h | SystemPromptService 六段式组装 + H2 Lost-in-the-Middle 修正（意图指令放最后）+ Token 预算裁剪 | ✅ 完成 |
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| II-4 | **System Prompt 模板（全意图）** | 3h | seed-ssa-phase2-prompts.ts：8 个 Prompt（SSA_BASE_SYSTEM + 6 意图指令 + SSA_INTENT_ROUTER） | ✅ 完成 |
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| **意图路由器** | | | | |
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| II-5 | **意图识别规则引擎** | 3h | `intent_rules.json`：5 条规则 + excludeKeywords + contextGuards + defaultIntent | ✅ 完成 |
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| II-6 | **IntentRouterService 实现** | 4h | 规则优先 + LLM 兜底 + 上下文守卫（C5）+ parseLLMResponse 安全解析 | ✅ 完成 |
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| II-7 | **Intent Router Prompt 模板** | 1.5h | SSA_INTENT_ROUTER Prompt 已入 seed 脚本（含 Few-Shot 表格） | ✅ 完成 |
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| **统一对话入口 + 基础意图处理** | | | | |
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| II-8 | **统一对话 API `/api/ssa/chat`** | 3h | chat.routes.ts：POST /:id/chat（SSE）+ GET /:id/chat/history + GET /:id/chat/conversation | ✅ 完成 |
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| II-9 | **ChatHandlerService — chat 意图处理** | 2h | handleChat()：ConversationService(DataContext) → 对话层 LLM 直接回复 | ✅ 完成 |
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| II-10 | **ChatHandlerService — explore 意图处理** | 2.5h | handleExplore()：读黑板 → TokenTruncation 裁剪 → 工具输出注入 → 对话层 LLM 生成数据解读 | ✅ 完成 |
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| II-11 | **前端对话入口统一** | 2h | useSSAChat hook + SSAChatPane 改造（SSE 流式 + ThinkingBlock + 意图标签 + H3 输入锁 + 中断按钮） | ✅ 完成 |
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| II-12 | **Phase II 联调测试** | 2h | test-ssa-phase2-e2e.ts：11 组测试 38/38 通过（6 意图分类 + SSE 流式 + 对话历史 + 上下文守卫） | ✅ 完成 |
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### 意图分发逻辑
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/api/ssa/chat 收到消息
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→ IntentRouterService.classify(message, sessionContext)
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→ chat → ChatService.handleChat() → 直接 LLM 回复
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→ explore → ChatService.handleExplore() → DataProfile + LLM 解读
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→ consult → Phase III: method_consult 路径
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→ analyze → 转发到现有 /api/ssa/workflow/plan（QPER 入口）
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→ discuss → Phase V: write_report(interpret) 路径
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→ feedback → Phase V: 反思编排路径
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```
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### ConversationService 核心架构
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```
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每次对话请求的处理流程：
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用户消息
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→ IntentRouterService.classify() → 意图分类
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→ ConversationService.buildContext():
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├── 加载 base_system Prompt（固定角色）
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├── 注入 DataContext（从 Session 黑板，带 Token 裁剪）
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├── 注入意图指令段（按 intent 选择对应 Prompt 段）
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├── 注入工具输出（如有工具调用，结构化 JSON 作为上下文）
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├── 注入分析结果（discuss/feedback 时，从 Session 黑板取 stepResults 摘要）
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└── 加载对话历史（滑动窗口，5-10 轮）
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→ LLM.call(assembledPrompt)
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→ 回复返回前端 + 消息存入对话历史
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```
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### 配置化要求
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| 配置项 | 文件 | 方法学团队可编辑 |
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|--------|------|:---:|
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| 意图识别规则（关键词 + 上下文条件） | `intent_rules.json` | ✅ |
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| Intent Router Prompt | `intent_router_prompt.json` 或 DB Prompt 表 | ✅ |
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| 基础角色 System Prompt | DB Prompt 表 `base_system` | ✅ |
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| 6 个意图指令段 | DB Prompt 表 `chat_instruction` / `explore_instruction` / `consult_instruction` / `analyze_instruction` / `discuss_instruction` / `feedback_instruction` | ✅ |
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| 意图→可见工具映射 | `intent_tool_visibility.json` | ✅ |
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| 对话历史窗口配置 | `session_config.json`（窗口大小、Token 上限） | IT 团队 |
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### 验收标准（已全部达成）
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✅ "BMI 的正常范围是多少？" → chat → 对话层 LLM 带 DataContext 直接回复（E2E Test 4）
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✅ "帮我看看各组的样本分布" → explore → 黑板数据注入 → 对话层 LLM 生成数据解读（E2E Test 5）
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✅ "对 BMI 和血压做相关分析" → analyze → LLM 生成方案摘要（E2E Test 6）
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✅ "应该用什么方法比较两组差异" → consult → LLM 方法推荐回复（E2E Test 7）
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✅ "这个 p 值说明什么" → discuss 被守卫降级为 chat（无分析结果时，E2E Test 8）
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✅ LLM 不可用时 → 规则引擎兜底 → 正确识别明确意图（IntentRouterService try/catch）
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✅ 无法判断时 → 默认 chat（最安全的兜底，confidence=0.5）
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✅ 对话历史持久化 → 消息有 intent 标记 + 无残留 generating 状态（E2E Test 9）
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✅ SSE 心跳保活 5s（H1）+ Placeholder 占位（H3）+ 意图指令放最后（H2）
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✅ 前端 useSSAChat hook + SSAChatPane 流式渲染 + ThinkingBlock + 意图标签 + 输入锁
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### 团队反馈落地（H1-H4）
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| 编号 | 问题 | 修正 | 实现文件 |
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|------|------|------|---------|
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| H1 | SSE 超时/网关断开 | 5s 心跳 keep-alive + 标准化错误事件 | ConversationService.ts |
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| H2 | Lost in the Middle | 意图指令放 Prompt 最后，工具输出放中间 | SystemPromptService.ts |
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| H3 | 对话历史竞态条件 | DB Placeholder 占位 + 前端 isGenerating 输入锁 | ConversationService.ts + useSSAChat.ts |
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| H4 | 前端渐进迁移 | 直接原地改造（开发阶段无需灰度） | SSAChatPane.tsx |
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## 6. Phase III — method_consult + ask_user 标准化（20h / 3 天）✅ 已完成
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> **目标：系统能给用户推荐分析方法（不执行），并在不确定时主动提问。**
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> **产出：** `MethodConsultService` + `AskUserService` + `ToolRegistryService`（H2 仓储模式）+ `AskUserCard` + consult 意图完整链路
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> **完成日期：** 2026-02-22（5 批次代码开发完成，待数据库启动后运行 seed + E2E 测试）
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### 任务清单
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| # | 任务 | 工时 | 产出 | 状态 |
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|---|------|------|------|------|
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| III-1 | **method_consult Tool 实现** | 5h | MethodConsultService: PICO→ParsedQuery 映射 + DecisionTable 匹配 + ToolRegistry 工具详情 + formatForLLM | ✅ 完成 |
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| III-2 | **method_consult Prompt 模板** | 2h | seed-ssa-phase3-prompts.ts: SSA_METHOD_CONSULT（P1 结论先行+结构化列表约束） | ✅ 完成（待 seed） |
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| III-3 | **ask_user 后端接口标准化** | 4h | AskUserService: createQuestion + parseResponse + clearPending + 黑板持久化 + H1 全局打断判定 | ✅ 完成 |
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| III-4 | **ask_user 前端组件增强** | 3h | AskUserCard.tsx: 4 种 inputType（single_select/multi_select/free_text/confirm）+ H1 跳过按钮 + H3 统一替代 ClarificationCard | ✅ 完成 |
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| III-5 | **consult 意图完整链路** | 3h | ChatHandlerService.handleConsult（method_consult→LLM 推荐→ask_user 确认）+ handleAskUserResponse（confirm/skip/change） | ✅ 完成 |
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| III-6 | **ToolRegistryService** | 2h | H2 仓储模式: IToolRepository 接口 + JsonToolRepository + formatForLLM/formatToolDetail + QueryService 替换 | ✅ 完成 |
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| III-7 | **Phase III 联调测试** | 1h | test-ssa-phase3-e2e.ts: 8 组测试（consult + ask_user confirm/skip + H1 全局打断 + 对话历史） | ✅ 完成（13 pass / 4 skip） |
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### 配置化要求
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| 配置项 | 文件 | 方法学团队可编辑 |
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|--------|------|:---:|
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| 方法推荐 Prompt | DB Prompt 表 SSA_METHOD_CONSULT | ✅ |
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| 工具定义（名称、描述、参数） | `tools_registry.json` | ✅ |
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| 决策表（四维匹配规则） | `decision_tables.json` | ✅ |
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### 验收标准
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✅ "我想比较两组差异" → consult → MethodConsultService → DecisionTable 匹配 T 检验
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✅ LLM 输出 P1 格式（结论先行 + 理由/前提/替代列表）
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✅ method_consult 不触发执行，推送 ask_user confirm 卡片
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✅ 用户确认 → 可转 analyze；用户跳过 → 友好回复
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✅ H1: 用户无视卡片直接打字 → 自动 clearPending + 按新意图路由
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✅ H2: ToolRegistryService 通过 IToolRepository 隔离数据源
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✅ H3: AskUserCard 统一替代 ClarificationCard（旧组件保留 deprecated）
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✅ 工具注册表可通过热更新 API 重载
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### 团队审查修正落地
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| 编号 | 盲区 | 修正 | 实现文件 |
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| H1 | 状态死锁/意图强行打断 | 前端跳过按钮 + 后端全局打断判定（chat.routes 入口 pendingAskUser 检测） | chat.routes.ts, AskUserCard.tsx |
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| H2 | ToolRegistry 绑死 JSON | IToolRepository 接口 + JsonToolRepository 实现 | ToolRegistryService.ts |
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| H3 | Clarification vs AskUser 概念冲突 | 统一 AskUser 领域模型，新建 AskUserCard | AskUserService.ts, AskUserCard.tsx |
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| P1 | Prompt 输出格式 | 结论先行 + 结构化列表约束 | seed-ssa-phase3-prompts.ts |
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## 7. Phase IV — 对话驱动分析 + QPER 集成（14h / 2.5 天）✅ 已完成
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> **目标：打通对话层与 QPER 执行层的断裂，让 analyze 意图在对话流中完成全链路。**
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> **产出：** ToolOrchestratorService + handleAnalyze 重写 + AVAILABLE_TOOLS 配置化 + 前端事件协调 + E2E
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> **完成日期：** 2026-02-22（5 批次开发 + E2E 测试 25/25 通过 + 团队审查 H1-H3+B1-B2 全部落地）
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### 现状诊断
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Phase II 的 `handleAnalyze()` 是一个占位符 — 只生成 1-3 句 LLM 摘要就结束，QPER 计划生成和执行需要前端单独调用 `/workflow/plan` + `/workflow/{id}/stream`。对话层与执行层完全断裂。
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### 核心架构决策
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| # | 决策 | 选择 | 理由 |
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|---|------|------|------|
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| D1 | 执行通道 | **保留独立 workflow SSE** | R 引擎每步 20-40s，workflow SSE 已有心跳/重连/进度机制，Workspace 已完美适配 |
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| D2 | 计划传递 | **chat SSE 推送 `analysis_plan` 事件** | 前端不再单独调 POST /workflow/plan，计划生成在对话流中完成 |
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| D3 | 确认方式 | **双通道** | ask_user 卡片 + Workspace "执行"按钮，两者都触发同一个 executeWorkflow() |
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| D4 | 工具封装 | **ToolOrchestratorService 薄层** | 不创建独立 Tool 类（当前阶段过度设计），一个 Service 统一封装 plan/execute/report |
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| D5 | PICO 角色 | **可选 hint，非必要条件** | 用户直接表述优先于系统推断；PICO 存在时作为 LLM 附加上下文，不存在时退化为纯 LLM + DataProfile 解析 |
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### 团队审查修正记录
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| # | 盲区 | 审查结论 | 落地方案 |
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|---|------|---------|---------|
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| H1 | **planWorkflow 上下文失忆** — plan() 仅传 userMessage，丢失 PICO/变量字典等黄金上下文 | ✅ 接受核心洞察，实现方式优化 | ToolOrchestratorService.plan() 读取黑板，PICO 作为可选 hint 注入 LLM prompt（非强依赖） |
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| H2 | **幽灵卡片竞态** — Workspace 触发执行后，Chat 区 ask_user 卡片仍可点击 | ✅ 接受，简化实现 | 任一侧触发执行时同步清除 pendingQuestion + clearPending，卡片消失而非仅禁用 |
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| H3 | **SSE 事件乱序** — 建议 analysis_plan → LLM → ask_user 之间加 delay(500) | ❌ 拒绝 delay 方案 | SSE 协议保证顺序（TCP），JS 单线程保证处理顺序；保持严格串行 await 即可 |
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| B1 | **修改建议循环** — 用户在 ask_user 自由文本中要求换方法，应走重新规划 | ✅ 接受 | handleAskUserResponse 识别 change_method → 重新调 handleAnalyze() |
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| B2 | **旧 API 向后兼容** — /workflow/plan 仍需可用 | ✅ 接受 | 改调用方不改被调用方，E2E 显式验证旧 API |
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### PICO 三层降级策略（D5 详解）
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```
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用户上传数据后直接说"对BMI做T检验" → 场景 B（最常见，~50%）
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用户经历完整探索/PICO推断后再分析 → 场景 A（~30%）
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用户说"帮我分析一下"很模糊 → 场景 C（~20%）
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ToolOrchestratorService.plan(sessionId, userMessage):
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1. 读 SessionBlackboard（PICO 可能有也可能没有）
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2. 判断路径:
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┌─ 用户消息明确（提到变量+目标）→ planWorkflow()（LLM 解析，PICO 不参与）
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├─ 用户消息模糊 + PICO 存在 → PICO 作为 hint 注入 LLM prompt，提高准确率
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└─ 用户消息模糊 + 无 PICO → 纯 LLM + DataProfile 推断；confidence<0.7 则追问
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3. 无论哪条路径 → ParsedQuery → DecisionTable → FlowTemplate → WorkflowPlan
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核心原则: PICO 锦上添花，不是必要条件。用户直接表述永远优先于系统推断。
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```
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### 核心数据流
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant U as 用户
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participant FE as ChatPane
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participant WS as Workspace
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participant Chat as "/chat SSE"
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participant TO as ToolOrchestratorService
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participant WP as WorkflowPlannerService
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participant WE as WorkflowExecutorService
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U->>FE: "对BMI和血压做相关分析"
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FE->>Chat: POST /chat
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Chat->>TO: plan(sessionId, userMessage)
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Note over TO: 读黑板, PICO作为可选hint
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TO->>WP: planWorkflow()
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WP-->>TO: WorkflowPlan
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TO-->>Chat: return plan
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Chat-->>FE: SSE: analysis_plan事件
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FE->>WS: 自动创建Record+打开Workspace
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Chat-->>FE: SSE: LLM流式方案说明
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Chat-->>FE: SSE: ask_user确认卡片
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U->>FE: 点"确认执行"
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Note over FE: 清除pendingQuestion(H2)
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FE->>WS: executeWorkflow(workflowId)
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WS->>WE: GET /workflow/id/stream
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WE-->>WS: SSE: 步骤进度+结果
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WS->>WS: 显示分析结果+结论
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```
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### 任务清单（修订后）
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| # | 任务 | 工时 | 产出 | 状态 |
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|---|------|------|------|------|
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| IV-1 | **AVAILABLE_TOOLS 配置化** | 2h | WorkflowPlannerService 删除硬编码常量（11 处引用），改为 toolRegistryService.getToolName(); ToolCode 改为 string 类型 | ✅ 完成 |
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| IV-2 | **工具可见性实现** | 1h | ToolRegistryService 新增 getVisibleTools(intent) 按意图过滤工具列表 | ✅ 完成 |
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| IV-3 | **ToolOrchestratorService** | 2h | 新建 Service: plan()（含 PICO hint 三层降级 D5）+ formatPlanForLLM() + buildPicoHint() | ✅ 完成 |
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| IV-4 | **handleAnalyze 重写** | 3h | 多阶段编排: 调 orchestrator.plan → 推 analysis_plan SSE → LLM 流式方案说明 → 推 ask_user 确认（含 confirm_plan/change_method 选项） | ✅ 完成 |
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| IV-5 | **handleAskUserResponse 扩展** | 1h | 新增 confirm_plan 路由（推 plan_confirmed SSE）; change_method 走重新规划循环(B1); 执行触发时 clearPending(H2) | ✅ 完成 |
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| IV-6 | **前端对接** | 3h | useSSAChat 增加 analysis_plan SSE → ssaStore.addRecord + setWorkspaceOpen; plan_confirmed SSE → pendingPlanConfirm 触发 executeWorkflow; SSAChatPane 渲染 AskUserCard + 幽灵卡片清除(H2) | ✅ 完成 |
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| IV-7 | **Prompt 种子** | 1h | seed-ssa-phase4-prompts.ts: SSA_ANALYZE_PLAN（指导 LLM 解释分析方案 + 步骤/理由/注意事项格式约束）已入库 | ✅ 完成 |
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| IV-8 | **E2E 测试** | 1h | test-ssa-phase4-e2e.ts: 7 组测试 25/25 通过（analyze 意图→analysis_plan→ask_user 确认→旧 API 兼容 B2→AVAILABLE_TOOLS 配置化→对话历史） | ✅ 完成 |
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> **总工时: 14h（原计划 21h → 精简 7h，因不创建独立 Tool 类）**
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### data_source 自动注入流程
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```
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executeWorkflow() 被前端触发
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→ GET /workflow/{id}/stream
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→ WorkflowExecutorService.resolveDataSource() 自动注入（已有逻辑，不改）
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→ POST 给 R 服务
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→ LLM 和 ToolOrchestratorService 全程不感知 data_source
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```
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### 验收标准（已全部达成）
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```
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✅ "请执行分析：比较两组患者的BMI差异" → analyze → plan 生成 3 步骤（对话内）→ ask_user 确认卡片（E2E Test 3）
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✅ analysis_plan 通过 chat SSE 推送，前端自动创建 AnalysisRecord 并打开 Workspace（E2E Test 3）
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✅ 无 PICO 时链路完全可用 — E2E 测试数据无完整 PICO，planWorkflow 仍成功生成方案（E2E Test 6）
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✅ 有 PICO 时作为 hint 注入（ToolOrchestratorService.buildPicoHint），不覆盖用户显式指令
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✅ ask_user 确认卡片包含 confirm_plan（确认执行）和 change_method（修改方案）选项（E2E Test 4）
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✅ confirm_plan 响应 → 推 plan_confirmed SSE → 前端 pendingPlanConfirm → executeWorkflow（H2 幽灵卡片修正）
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✅ change_method 响应 → handleAskUserResponse 重新调 handleAnalyze（B1 修改建议循环）
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||
✅ WorkflowPlannerService.AVAILABLE_TOOLS 已删除，11 处引用全部改为 toolRegistryService.getToolName()（E2E Test 6）
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✅ ToolRegistryService.getVisibleTools(intent) 按意图过滤工具列表
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✅ 旧 /workflow/plan API 仍可正常调用，返回 WorkflowPlan 含 workflow_id + 步骤（E2E Test 5, B2 向后兼容）
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||
✅ 对话历史中有 analyze 意图消息记录，无残留 generating 状态（E2E Test 7）
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✅ LLM 流式方案说明 >200 字符，使用 SSA_ANALYZE_PLAN Prompt 指导输出（E2E Test 3）
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```
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## 8. Phase V — 反思编排 + 高级特性（18h / 3 天）
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> **目标：系统具备自修复能力和结果深度解读能力。**
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> **产出：** 双轨反思机制 + write_report(interpret) + discuss 意图处理 + feedback 意图处理
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### 任务清单
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| # | 任务 | 工时 | 产出 | 依赖 |
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|---|------|------|------|------|
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| V-1 | **错误分类器实现** | 3h | run_step 返回 error → 分类为"可自愈"(参数级) 或"不可自愈"(方法级) | Phase IV |
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| V-2 | **自动反思（静默重试）** | 3h | 可自愈错误 → 注入错误日志 + DataContext → LLM 修正参数 → 重试（MAX 2 次） | V-1 |
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| V-3 | **手动反思（用户驱动）** | 3h | feedback 意图 → 注入完整 qperTrace → LLM 分析 → 新 analysis_plan → 重新执行 | V-1, Phase IV |
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| V-4 | **write_report interpret 模式** | 3h | ReflectionService 扩展：接收用户问题 + 已有结果 → LLM 深度解读 | Phase IV |
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| V-5 | **discuss 意图处理（对话层 LLM 集成）** | 2h | 检测最近有分析结果 → 分析结果注入 ConversationService → 对话层 LLM 深度解读 | V-4, Phase II |
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| V-6 | **反思 Prompt 模板** | 2h | `reflection_prompt.json`（自动修正 + 手动反思两套 Prompt） | 无 |
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| V-7 | **Phase V 联调测试** | 2h | 自动重试场景 + 用户不满意场景 + 结果解读场景 | 全部 |
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### 双轨反思流程
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```
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触发路径 1 — 自动（用户无感知）：
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run_step → error("Column 'BP' not found")
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→ 错误分类器 → 可自愈（列名拼写）
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→ 注入 {error, dataOverview.columns} → LLM 修正 → 重试
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→ 成功 → 用户看到正常结果
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触发路径 2 — 手动（用户驱动）：
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用户: "结果不对，p 值不应该这么大"
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→ IntentRouter → feedback
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→ 注入 qperTrace(最近 3 条，摘要压缩) → LLM 分析原因
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→ ask_user("建议：1)换非参数 2)排除极值 3)合并亚组")
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→ 用户选择 → 新 analysis_plan → run_step → write_report
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```
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### 配置化要求
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| 配置项 | 文件 | 方法学团队可编辑 |
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|--------|------|:---:|
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| 错误分类映射（R 报错关键词 → 分类） | `error_classification.json` | ✅ |
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| 自动修正 Prompt | `auto_fix_prompt.json` 或 DB Prompt 表 | ✅ |
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| 手动反思 Prompt | `manual_reflection_prompt.json` 或 DB Prompt 表 | ✅ |
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| 结果解读 Prompt | `interpret_prompt.json` 或 DB Prompt 表 | ✅ |
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### 验收标准
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```
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✅ run_step 列名错误 → 自动修正并重试 → 用户无感知看到正常结果
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✅ 超过 2 次重试 → 停止重试 → 报告用户并建议替代方案
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✅ 用户说"结果不对" → feedback 意图 → 注入 QPER 记录 → 新方案 → 重新执行
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✅ 用户说"p 值说明什么" → discuss 意图 → 带分析结果的深度解读
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✅ interpret 模式不重新跑分析，只解读已有结果
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```
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## 9. Phase VI — 集成测试 + 可观测性（10h / 2 天）
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> **目标：全链路验证 + 开发者调试支持 + 文档更新。**
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> **产出：** 端到端测试脚本 + QPER 透明化面板 + 文档更新
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### 任务清单
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| # | 任务 | 工时 | 产出 | 依赖 |
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|---|------|------|------|------|
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| VI-1 | **端到端测试脚本** | 3h | 覆盖 6 种意图的自动化测试 + 7 工具调用链验证 | Phase V |
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| VI-2 | **QPER + Tool 可观测性面板** | 4h | 开发者面板：意图分类日志、工具调用链、Session 黑板状态、LLM Prompt/Response 可查看 | Phase V |
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| VI-3 | **文档更新** | 2h | 更新模块状态文档 + README + API 文档 | Phase V |
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| VI-4 | **回归测试** | 1h | 确认原有 QPER 流程未被破坏 | 全部 |
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### 验收标准
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```
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✅ 6 种意图场景全部自动化验证通过
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✅ 7 个工具调用链（典型调用链场景 1-5）端到端通过
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✅ 开发者面板可查看：IntentRouter 分类结果 + 工具调用序列 + Session 黑板快照
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✅ 原有 QPER 直接调用路径（/api/ssa/workflow/plan）仍然可用
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```
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## 10. 工时与里程碑
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### 10.1 工时汇总
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| Phase | 名称 | 工时 | 日历天 | 里程碑 | v1.1 变更 |
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|-------|------|------|--------|--------|----------|
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| **前置** | **Phase Deploy（R 工具补齐）** | **37h** | **5.5 天** | R 工具 7→11，生产环境可用 | 不变 |
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| **I** | **Session 黑板 + READ 层** | **30h** | **5 天** | 系统能看懂数据 | 不变 |
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| **II** | **对话层 LLM + 意图路由器 + 统一对话入口** | **35h** | **5.5 天** | 系统能连贯对话 + 区分意图 | **+11h**：新增 ConversationService(5h) + 对话历史管理(3h) + System Prompt 架构(4h) + 全意图 Prompt 模板(3h)；chat/explore 工时因依赖 ConversationService 而减少 |
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| **III** | **method_consult + ask_user** | **20h** | **3 天** | 系统能推荐方法、主动提问 | 不变（consult 对话层集成已含在 III-5） |
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| **IV** | **对话驱动分析 + QPER 集成** | **14h** | **2.5 天** | analyze 意图打通对话→计划→执行→结果 | **v1.7 修订**：不创建独立 Tool 类，ToolOrchestratorService 薄层封装；21h→14h；含 H1-H3+B1-B2 团队审查修正 |
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| **V** | **反思编排 + 高级特性** | **18h** | **3 天** | 自修复 + 结果解读 | 不变 |
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| **VI** | **集成测试 + 可观测性** | **10h** | **2 天** | 全链路验证 + 开发者调试 | 不变 |
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| | **本计划合计** | **127h** | **~20.5 天** | **智能对话 + 工具体系上线** | v1.7: Phase IV 21h→14h(-7h) |
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| | **含 Phase Deploy 总计** | **164h** | **~26 天** | **完整系统升级** | v1.7: -7h |
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### 10.2 里程碑时间线
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Week 1 ──────────────────────────────────
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Day 1-5.5: Phase Deploy（R 工具补齐 + 部署）
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✅ 里程碑 0：R 工具 11 个全部上线
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Week 2 ──────────────────────────────────
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Day 6-10: Phase I（Session 黑板 + READ 层 + DataContext 前端）
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✅ 里程碑 1：数据上传后展示 DataContext 全貌 + 变量字典
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Week 3 ──────────────────────────────────
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Day 11-15.5: Phase II（对话层 LLM 基础设施 + 意图路由器 + chat/explore）
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✅ 里程碑 2A：多轮连贯对话能力上线（对话层 LLM + System Prompt + 对话历史）
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Week 4 ──────────────────────────────────
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Day 16-18: Phase III（method_consult + ask_user 标准化）
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Day 19-21: Phase IV（THINK + ACT 工具封装 + analyze 完整链路）
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✅ 里程碑 2B：系统能区分 6 种意图，支持自由对话 + 方法咨询 + 完整分析链路
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Week 5 ──────────────────────────────────
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Day 22-24: Phase V（反思编排 + discuss + feedback）
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✅ 里程碑 3：7 工具 + 4 层架构 + 对话层 LLM 完整上线
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Week 5-6 ──────────────────────────────
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Day 25-26: Phase VI（集成测试 + 可观测性 + 文档）
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✅ 里程碑 4：全系统验收完成
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Week 6 后 ──────────────────────────────
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收集用户反馈，评估意图识别准确率 + 对话连贯性
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评估是否需要 RAG 增强 method_consult
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评估 LLM Function Calling 模式预研（Phase 4+ 方向）
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```
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### 10.3 里程碑验收条件
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| 里程碑 | 核心验收 | 用户可感知变化 |
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|--------|---------|---------------|
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| **M0** | 11 个 R 工具全部通过单元测试 | 更多分析类型可用 |
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| **M1** | 上传数据 → 自动展示数据全貌 + PICO 推断 + 变量字典 | "系统读懂了我的数据" |
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| **M2A** | 多轮对话连贯 + 对话层 LLM System Prompt 完整 + 意图识别准确 | "像和一个记住之前聊过什么的统计专家对话" |
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| **M2B** | 自由对话 + 数据探索 + 方法咨询 + 主动提问 + 完整分析链路 | "全流程 AI 陪伴" |
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| **M3** | 完整分析旅程：探索→咨询→确认→执行→报告→解读→反思 | "结果不满意可以反思重来" |
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| **M4** | 自动化测试通过 + 开发者面板可用 + 文档齐全 | 团队可维护和扩展 |
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## 11. 新增配置文件清单
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> **约束：一切业务逻辑靠读 JSON/数据库驱动，绝不写死在 TypeScript 的 if-else 和常量对象中。**
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### 11.1 新增 JSON 配置文件
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| 文件 | 位置 | 用途 | Owner | Phase |
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|------|------|------|-------|-------|
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| `tool_definitions.json` | `backend/config/` | 7 工具的 LLM 描述（名称、参数 Schema、触发说明） | 方法学团队 | III |
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| `intent_rules.json` | `backend/config/` | 意图识别规则（关键词、上下文条件、优先级） | 方法学团队 | II |
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| `intent_tool_visibility.json` | `backend/config/` | 意图→可见工具映射 | 方法学团队 | II |
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| `session_config.json` | `backend/config/` | Token 控制阈值（变量数裁剪、滑动窗口大小、摘要长度） | IT 团队 | I |
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| `error_classification.json` | `backend/config/` | R 报错关键词→错误分类映射 | 方法学团队 | V |
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| `variable_inference_rules.json` | `backend/config/` | 变量类型/角色推断规则（列名模式、数据特征） | 方法学团队 | I |
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### 11.2 新增/更新 Prompt 模板（DB 管理）
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| Prompt | 用途 | Seed 脚本 | Phase |
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|--------|------|-----------|-------|
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| `pico_inference` | PICO 推断 | `seed-ssa-pico-prompt.ts` | I |
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| `intent_router` | 意图分类 | `seed-ssa-intent-router-prompt.ts` | II |
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| `base_system` | 对话层 LLM 基础角色（固定段） | `seed-ssa-conversation-prompts.ts` | II |
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| `chat_instruction` | chat 意图指令段 | `seed-ssa-conversation-prompts.ts` | II |
|
||
| `explore_instruction` | explore 意图指令段 | `seed-ssa-conversation-prompts.ts` | II |
|
||
| `consult_instruction` | consult 意图指令段 | `seed-ssa-conversation-prompts.ts` | II |
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||
| `analyze_instruction` | analyze 意图指令段 | `seed-ssa-conversation-prompts.ts` | II |
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||
| `discuss_instruction` | discuss 意图指令段 | `seed-ssa-conversation-prompts.ts` | II |
|
||
| `feedback_instruction` | feedback 意图指令段 | `seed-ssa-conversation-prompts.ts` | II |
|
||
| `method_consult` | 方法推荐 | `seed-ssa-method-consult-prompt.ts` | III |
|
||
| `auto_fix` | 自动错误修正 | `seed-ssa-auto-fix-prompt.ts` | V |
|
||
| `manual_reflection` | 手动反思 | `seed-ssa-reflection-prompt.ts`（扩展） | V |
|
||
| `interpret` | 结果解读 | `seed-ssa-interpret-prompt.ts` | V |
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### 11.3 Zod Schema 校验
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每个 JSON 配置文件都必须有对应的 Zod Schema，在 `ConfigLoader.load()` 时严格校验。参考已有的 `config/schemas.ts` 模式扩展。
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## 12. 新增代码目录规划
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backend/src/modules/ssa/
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├── services/
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│ ├── SessionBlackboardService.ts # 🆕 Phase I：Session 黑板管理
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│ ├── ConversationService.ts # 🆕 Phase II：对话层 LLM 核心（System Prompt 组装 + LLM 调用）
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│ ├── ConversationHistoryService.ts # 🆕 Phase II：对话历史管理（存储 + 滑动窗口裁剪）
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||
│ ├── IntentRouterService.ts # 🆕 Phase II：意图分类
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│ ├── ChatService.ts # 🆕 Phase II：非 analyze 意图的对话处理（依赖 ConversationService）
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│ ├── ToolRegistryService.ts # 🆕 Phase III：工具注册 + 阶段性可见性
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│ ├── ToolOrchestratorService.ts # 🆕 Phase IV：工具编排（data_source 注入等）
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│ ├── ErrorClassifierService.ts # 🆕 Phase V：错误分类
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│ ├── QueryService.ts # 已有，不变
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│ ├── DecisionTableService.ts # 已有，Phase III 封装为 method_consult
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||
│ ├── FlowTemplateService.ts # 已有，Phase IV 封装为 analysis_plan 内部
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||
│ ├── WorkflowPlannerService.ts # 已有，Phase IV 修正 AVAILABLE_TOOLS
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||
│ ├── WorkflowExecutorService.ts # 已有，Phase IV 封装为 run_step
|
||
│ ├── ReflectionService.ts # 已有，Phase V 新增 interpret 模式
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||
│ ├── ConclusionGeneratorService.ts # 已有，不变
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||
│ ├── DataProfileService.ts # 已有，Phase I 新增单列查询
|
||
│ └── DataParserService.ts # 已有，不变
|
||
├── config/
|
||
│ ├── ConfigLoader.ts # 已有，扩展加载新配置
|
||
│ ├── schemas.ts # 已有，扩展新 Schema
|
||
│ ├── tools_registry.json # 已有（R 工具注册表）
|
||
│ ├── decision_tables.json # 已有
|
||
│ ├── flow_templates.json # 已有
|
||
│ ├── tool_definitions.json # 🆕 Phase III：7 个 Agent 工具定义
|
||
│ ├── intent_rules.json # 🆕 Phase II：意图识别规则
|
||
│ ├── intent_tool_visibility.json # 🆕 Phase II：意图→工具映射
|
||
│ ├── session_config.json # 🆕 Phase I：Token 控制配置
|
||
│ ├── error_classification.json # 🆕 Phase V：错误分类映射
|
||
│ └── variable_inference_rules.json # 🆕 Phase I：变量推断规则
|
||
├── routes/
|
||
│ ├── chat.routes.ts # 🆕 Phase II：统一对话入口
|
||
│ ├── workflow.routes.ts # 已有，保持兼容
|
||
│ ├── config.routes.ts # 已有，扩展热更新范围
|
||
│ └── ...
|
||
└── types/
|
||
├── tool.types.ts # 🆕 Phase I：Tool 接口定义
|
||
├── session.types.ts # 🆕 Phase I：SessionBlackboard 类型
|
||
├── intent.types.ts # 🆕 Phase II：意图类型定义
|
||
├── query.types.ts # 已有
|
||
└── reflection.types.ts # 已有
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||
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||
frontend-v2/src/modules/ssa/
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||
├── components/
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||
│ ├── DataContextCard.tsx # 🆕 Phase I：数据全貌展示卡片
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||
│ ├── VariableDictionaryPanel.tsx # 🆕 Phase I：变量字典面板
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||
│ ├── AnalysisPlanReview.tsx # 🆕 Phase IV：分析方案审查面板
|
||
│ ├── DevPanel.tsx # 🆕 Phase VI：开发者调试面板
|
||
│ ├── ClarificationCard.tsx # 已有，Phase III 标准化增强
|
||
│ └── ...
|
||
├── stores/
|
||
│ └── ssaStore.ts # 已有，Phase I 扩展 dataContext 字段
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||
└── types/
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||
└── index.ts # 已有，扩展新类型
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```
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---
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## 13. 风险管理
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| 风险 | 概率 | 影响 | 应对 |
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|------|------|------|------|
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| 意图识别准确率不足 | 中 | 高 | 混合路由（规则 + LLM）+ 默认兜底为 chat（最安全）；收集误分类日志，持续优化规则 |
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| Session 黑板内存泄漏 | 中 | 中 | 使用 `CacheFactory`（Postgres-Only，参见 §16.4）+ TTL 过期策略（默认 2h）；监控内存占用 |
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| Token 成本过高 | 中 | 中 | Token 控制三原则（stepResults 清旧、qperTrace 滑窗、R 原始输出不入 LLM） |
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||
| DataContext 注入导致 LLM 上下文过长 | 低 | 中 | 变量字典裁剪策略（≤20 全注入、>20 只注入 confirmed、>50 只注入 PICO 相关） |
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||
| 新旧 API 并存导致混乱 | 中 | 低 | `/api/ssa/chat` 为新统一入口；`/api/ssa/workflow/plan` 保留为内部调用；前端统一走新入口 |
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||
| Phase Deploy 延期影响本计划启动 | 低 | 高 | Phase I 不依赖 Phase Deploy（只需已有 7 个 R 工具），可并行启动 |
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||
| PICO 推断准确率不足 | 中 | 中 | 始终标记为"AI 推断"，必须经 ask_user 确认才生效；错误推断不影响系统可用性 |
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### 回退策略
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| 层级 | 正常路径 | 降级路径 | 触发条件 |
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|------|---------|---------|---------|
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| **意图路由** | LLM 分类 | 规则引擎兜底 | LLM 超时/不可用 |
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| **chat/explore** | LLM(DataContext) 对话 | 返回 DataContext 结构化摘要（无 LLM 解读） | LLM 超时/不可用 |
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| **method_consult** | 决策表 + LLM 推理 | 仅决策表匹配结果（无 LLM 补充推理） | LLM 超时/不可用 |
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| **analysis_plan** | 正常规划 | 回退到 WorkflowPlannerService 硬编码逻辑 | 决策表 + 模板均无匹配 |
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| **反思（自动）** | LLM 修正参数 | 直接报告错误给用户 | 重试 2 次仍失败 |
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| **Session 黑板** | CacheFactory（Postgres/Memory） | 每次从 DataProfileService 重新生成（慢但可用） | 缓存过期或丢失 |
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## 14. 验收场景总览
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### 场景 1：完整分析旅程（覆盖 7 工具 + 6 意图）
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```
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用户上传数据
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→ [自动] get_data_overview → DataContext 卡片展示
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用户: "这个数据有什么特点？"
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→ [chat] LLM(DataContext) → "您的数据有 200 行 15 列..."
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用户: "帮我看看 BMI 这个变量"
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→ [explore] get_variable_detail("bmi") → 分布图 + 统计量
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用户: "你觉得结局变量是什么？"
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→ [explore] LLM 推断 PICO → ask_user 确认 → 写入 Session
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用户: "我想比较两组差异，应该用什么方法？"
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→ [consult] method_consult → 推荐 T 检验 + 理由 + 前提
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用户: "好的，按这个方案执行"
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→ [analyze] analysis_plan → 用户确认 → run_step ×N → write_report
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用户: "p 值 0.03 说明什么？"
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→ [discuss] write_report(interpret) → 深度解读
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用户: "能不能换个方法试试？"
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→ [feedback] 反思编排 → 新方案 → 重新执行
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```
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### 场景 2：纯数据探索（不做分析）
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```
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用户上传数据 → DataContext 展示
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用户: "有多少缺失值？" → [chat] 回答
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用户: "age 的分布？" → [explore] 变量详情
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用户: "哪些变量可能是混杂因素？" → [chat] LLM 基于 DataContext 推理
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用户: "谢谢，我先了解这些" → [chat] 结束
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```
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### 场景 3：LLM 不可用降级
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```
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用户: "比较两组血压差异"
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→ IntentRouter LLM 不可用 → 规则引擎识别 "比较" → analyze
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→ 转入 QPER（Q 层有自己的 LLM 降级到正则）
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→ 系统功能不中断，退化为 QPER 主线水平
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```
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## 15. 与 QPER 主线计划的关系映射
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| QPER 主线计划内容 | 本计划处理方式 | Phase |
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|-------------------|---------------|-------|
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| Phase Deploy（R 工具补齐 37h） | **前置条件，先于本计划执行** | 前置 |
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||
| Phase Q+（变量字典 + 变量选择面板 20h） | **吸收进 Phase I**（DataContext + 变量字典面板） | I |
|
||
| QPER 透明化（Pipeline 可观测性） | **部分融入 Phase VI**（开发者面板） | VI |
|
||
| 核心原则"领域知识可配置化" | **贯穿全计划**，每个 Phase 有配置化要求 | 全部 |
|
||
| 会话状态机 ExecutionStatus | **扩展**：新增意图路由相关状态 | II |
|
||
| QPER 级 SSE 事件类型 | **扩展**：新增意图分类、DataContext 就绪等事件 | I, II |
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||
| 回退策略表 | **扩展**：新增意图路由、Session 黑板等降级路径 | 全部 |
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## 16. 实现规范与约束（v1.2 新增）
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> **来源：** 架构审查 6 条建议（3 预警 + 3 盲区），经逐条验证和裁定后形成以下实现规范。
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||
> **强制性：** ✅ 必须遵守，开发阶段代码审查时检查。
|
||
> **核心背景：** 平台为 **Postgres-Only** 架构（无 Redis），缓存统一使用 `CacheFactory`（`memory` / `postgres`），参见 `docs/04-开发规范/08-云原生开发规范.md`。
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### 16.1 预警 W1：禁止向对话层 LLM 传递 Function Calling tools 参数
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||
**状态：** ✅ 完全接受
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||
**问题：** 如果在调用对话层 LLM 时传入 `tools`（OpenAI Function Calling 格式），LLM 将绕过 Node.js 编排层自行决定调用哪个工具，与 Node.js 集中编排的架构冲突。
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||
|
||
**规范：**
|
||
|
||
```typescript
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||
// ✅ 正确：Node.js 编排层决定工具调用，LLM 只负责语言生成
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||
const response = await llm.chat(messages, {
|
||
// 不传 tools / function_call 参数
|
||
});
|
||
|
||
// ❌ 禁止：让 LLM 自行决定工具调用
|
||
const response = await llm.chat(messages, {
|
||
tools: toolDefinitions, // ← 禁止！
|
||
tool_choice: 'auto', // ← 禁止！
|
||
});
|
||
```
|
||
|
||
**影响范围：** `ConversationService`、`ChatService`、所有调用对话层 LLM 的代码
|
||
**检查时机：** Phase II 代码审查
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||
**例外：** `IntentRouterService` 的 LLM 兜底分类可以使用 `response_format: { type: 'json_object' }` 约束输出格式，但不使用 `tools`
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||
|
||
### 16.2 预警 W2：System Prompt 膨胀控制
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||
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||
**状态：** ⚠️ 接受（需精细化）
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||
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||
**问题：** 六段式 System Prompt（base_system + DataContext + 意图指令 + 工具输出 + 分析结果 + 对话历史）可能超出 Token 上限，导致 LLM 质量下降或请求失败。
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|
||
**规范：**
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||
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||
| 控制策略 | 阈值（可配置） | 实现位置 |
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||
|---------|--------------|---------|
|
||
| DataContext 裁剪 | 变量 ≤20 全注入；>20 只注入 confirmed；>50 只注入 PICO 相关 | `session_config.json` |
|
||
| 对话历史滑动窗口 | 默认 5-10 轮（按 Token 预算动态调整，非固定轮数） | `session_config.json` |
|
||
| 工具输出摘要 | 单次工具输出 ≤500 Token，超出自动截取 top-N 关键字段 | `session_config.json` |
|
||
| 分析结果注入 | 仅 discuss/feedback 时注入，且只取 stepResults 摘要（不含 R 原始输出） | 硬规则 |
|
||
| **总 Token 预算** | System Prompt ≤ 4000 Token（可配置上限），超出按优先级裁剪：对话历史 > 工具输出 > DataContext | `session_config.json` |
|
||
| **位置优化** | 关键指令放在 System Prompt 开头和结尾（LLM 注意力 U 型分布） | `ConversationService` |
|
||
|
||
**配置项扩展（`session_config.json`）：**
|
||
|
||
```json
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||
{
|
||
"systemPromptTokenBudget": 4000,
|
||
"dataContextTruncation": {
|
||
"fullInjectThreshold": 20,
|
||
"confirmedOnlyThreshold": 50
|
||
},
|
||
"conversationWindowSize": { "min": 3, "max": 10 },
|
||
"toolOutputMaxTokens": 500,
|
||
"truncationPriority": ["conversationHistory", "toolOutput", "dataContext"]
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
**影响范围：** `ConversationService.buildContext()`、`session_config.json`
|
||
**检查时机：** Phase II 任务 II-3（System Prompt 架构实现）
|
||
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||
### 16.3 预警 W3：对话层 LLM 必须使用流式输出
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||
|
||
**状态：** ✅ 完全接受
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||
**问题：** 对话层 LLM 的回复可能较长（方法推荐、结果解读等场景），非流式模式下用户等待 5-15 秒无反馈，体验差。
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||
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||
**规范：**
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||
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||
- `ConversationService` 默认使用 `LLMAdapter.chatStream()` 而非 `chat()`
|
||
- 通过现有 SSE 基础设施实时推送 LLM 输出 chunk 到前端
|
||
- 前端 `SSAChatPane` 使用已有的 `AIStreamChat` 组件渲染流式回复
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||
|
||
**实现要点：**
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||
|
||
```typescript
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||
// ConversationService 核心调用方式
|
||
async *generateReply(context: ConversationContext): AsyncGenerator<StreamChunk> {
|
||
const messages = this.buildMessages(context);
|
||
yield* this.llmAdapter.chatStream(messages, { /* options */ });
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**平台支持：** `LLMAdapter.chatStream()` 已就绪（`backend/src/common/llm/adapters/types.ts`），前端 `AIStreamChat` 已支持流式渲染。
|
||
**影响范围：** `ConversationService`、`ChatService`、前端 `SSAChatPane`
|
||
**检查时机：** Phase II 任务 II-1（ConversationService 核心实现）
|
||
|
||
### 16.4 盲区 B1：Session 黑板必须使用 Postgres 缓存（Postgres-Only 架构）
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||
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||
**状态：** ⚠️ 部分接受（修正：无 Redis，使用 Postgres）
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||
|
||
**问题：** Session 黑板如果使用纯内存 `Map` 存储，多实例部署时数据不共享，容器重启后丢失。
|
||
|
||
**重要修正：** 平台为 **Postgres-Only** 架构（参见 `docs/04-开发规范/08-云原生开发规范.md`），**无 Redis**。缓存统一通过 `CacheFactory` 管理，支持 `memory`（本地开发）和 `postgres`（生产环境）。
|
||
|
||
**规范：**
|
||
|
||
```typescript
|
||
// ✅ 正确：使用平台 CacheFactory（遵循云原生开发规范）
|
||
import { CacheFactory } from '@/common/cache/CacheFactory';
|
||
|
||
export class SessionBlackboardService {
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||
private cache = CacheFactory.getInstance(); // 自动选择 memory / postgres
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||
|
||
async get(sessionId: string): Promise<SessionBlackboard | null> {
|
||
return this.cache.get(`ssa:session:${sessionId}`);
|
||
}
|
||
|
||
async set(sessionId: string, data: SessionBlackboard, ttl?: number): Promise<void> {
|
||
await this.cache.set(`ssa:session:${sessionId}`, data, ttl ?? 7200); // 默认 2h TTL
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// ❌ 禁止：自建内存 Map（违反云原生规范 §2 "内存缓存 ❌"）
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||
const sessionCache = new Map<string, SessionBlackboard>(); // ← 禁止！
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||
```
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||
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||
**环境切换：**
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||
| 环境 | `CACHE_TYPE` | 实际存储 |
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|------|-------------|---------|
|
||
| 本地开发 | `memory`（默认） | 内存 Map，单实例足够 |
|
||
| 生产部署 | `postgres` | `platform_schema.app_cache` 表 |
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||
|
||
**注意：** 无需新建任务，Phase I 任务 I-1（SessionBlackboardService 设计与实现）按此规范使用 `CacheFactory` 即可。
|
||
**影响范围：** `SessionBlackboardService`
|
||
**检查时机：** Phase I 代码审查
|
||
|
||
### 16.5 盲区 B2：数据依赖意图必须有上下文守卫
|
||
|
||
**状态：** ✅ 完全接受
|
||
|
||
**问题：** `explore`、`analyze`、`discuss`、`feedback` 四个意图依赖已上传的数据（DataContext），但用户可能在未上传数据时就发出这些意图的消息（如"帮我分析一下"），此时系统不应崩溃或给出空结果。
|
||
|
||
**规范：**
|
||
|
||
```typescript
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||
// IntentRouterService 中的上下文守卫
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||
const DATA_DEPENDENT_INTENTS = ['explore', 'analyze', 'discuss', 'feedback'] as const;
|
||
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||
function applyContextGuard(intent: Intent, session: SessionBlackboard | null): Intent {
|
||
if (DATA_DEPENDENT_INTENTS.includes(intent) && !session?.dataOverview) {
|
||
return {
|
||
type: 'chat',
|
||
metadata: {
|
||
guardTriggered: true,
|
||
originalIntent: intent,
|
||
guidanceMessage: 'need_data_upload' // 触发引导语
|
||
}
|
||
};
|
||
}
|
||
return { type: intent };
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**用户体验：** 当守卫触发时，对话层 LLM 收到 `guidanceMessage: 'need_data_upload'`，自然回复："您还没有上传数据，上传 CSV/Excel 后我就能帮您分析了。您也可以先问我统计方法相关的问题。"
|
||
|
||
**配置化：** 守卫映射（哪些意图需要哪些上下文前置条件）放入 `intent_rules.json`：
|
||
|
||
```json
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||
{
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||
"contextGuards": {
|
||
"explore": { "requires": ["dataOverview"] },
|
||
"analyze": { "requires": ["dataOverview"] },
|
||
"discuss": { "requires": ["dataOverview", "latestStepResults"] },
|
||
"feedback": { "requires": ["dataOverview", "latestStepResults"] }
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
**影响范围：** `IntentRouterService`、`intent_rules.json`
|
||
**检查时机：** Phase II 任务 II-6（IntentRouterService 实现）
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||
### 16.6 盲区 B3：LLM 输出 Zod 动态校验模式扩展
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||
**状态：** ⚠️ 部分接受（Q 层已有，需扩展到其他 LLM 输出点）
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||
|
||
**问题：** LLM 可能生成不存在的列名、不合法的统计方法等幻觉参数，需要用 Zod 校验拦截。
|
||
|
||
**现状：** Q 层 `QueryService` 已有 `createDynamicIntentSchema(validColumns)`，用 `z.enum` 动态校验列名。
|
||
|
||
**规范 — 需要新增 Zod 校验的 LLM 输出点：**
|
||
|
||
| LLM 输出点 | 校验内容 | Phase |
|
||
|-----------|---------|-------|
|
||
| Q 层 `QueryService` | 列名 `z.enum(validColumns)` | ✅ 已有 |
|
||
| `IntentRouterService` LLM 兜底 | 意图类型 `z.enum(['chat','explore','consult','analyze','discuss','feedback'])` | II |
|
||
| `method_consult` LLM 补充推理 | 方法名 `z.enum(registeredMethods)` — 从 `decision_tables.json` 动态提取 | III |
|
||
| `ConversationService`（自动修正）| 修正后的参数列名 `z.enum(validColumns)` | V |
|
||
|
||
**不需要 Zod 校验的工具（模板驱动）：**
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||
|
||
| 工具 | 原因 |
|
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|-----|------|
|
||
| `analysis_plan` | 输出来自 `FlowTemplateService` 模板填充，非 LLM 自由生成 |
|
||
| `run_step` | 参数来自 `analysis_plan` 输出，傻瓜式转发 |
|
||
| `write_report` | 输出为自然语言报告，无结构化参数需校验 |
|
||
|
||
**实现模式：** 复用 Q 层的动态 Schema 工厂模式：
|
||
|
||
```typescript
|
||
// 通用模式：从运行时数据构建 Zod Schema
|
||
function createDynamicSchema<T>(validValues: T[]) {
|
||
return z.enum(validValues as [T, ...T[]]);
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
**影响范围：** `IntentRouterService`、`method_consult` Tool、`ConversationService`（自动修正）
|
||
**检查时机：** Phase II / III / V 各自代码审查
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---
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## 17. 附录：架构约束速查表
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> **开发时快速参考，无需回查全文。**
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| # | 约束 | 违反后果 | 检查阶段 |
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|---|------|---------|---------|
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| C1 | 对话层 LLM **禁止** 传入 `tools` / `function_call` 参数 | LLM 绕过编排层自行调用工具，失控 | Phase II |
|
||
| C2 | System Prompt 总 Token ≤ 4000（可配置），超出按优先级裁剪 | LLM 注意力稀释，回复质量下降 | Phase II |
|
||
| C3 | 对话层 LLM 默认使用 `chatStream()` 流式输出 | 用户等待 5-15 秒无反馈，体验差 | Phase II |
|
||
| C4 | Session 黑板使用 `CacheFactory`（**Postgres-Only**，无 Redis） | 多实例数据不共享 / 违反云原生规范 | Phase I |
|
||
| C5 | 数据依赖意图（explore/analyze/discuss/feedback）必须有上下文守卫 | 未上传数据时系统崩溃或空结果 | Phase II |
|
||
| C6 | LLM 输出涉及枚举值（列名、方法名、意图类型）必须 Zod 动态校验 | LLM 幻觉参数导致下游工具失败 | Phase II/III/V |
|
||
| C7 | **Postgres-Only 架构**：禁止引入 Redis 等外部缓存依赖 | 增加运维复杂度，违反平台规范 | 全 Phase |
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||
| C8 | R 原始输出 **不入** LLM 上下文 | Token 浪费，可能触发上下文超限 | Phase IV/V |
|
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**文档维护者：** SSA 架构团队
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**创建日期：** 2026-02-21
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**最后更新：** 2026-02-22（v1.8 — Phase IV 开发完成，E2E 25/25 通过）
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||
**下一步行动：**
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1. 执行 Phase V（反思编排 + 高级特性，18h / 3 天）
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2. Phase Deploy 剩余收尾可与 Phase V 并行
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### 变更日志
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| 版本 | 日期 | 变更内容 |
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|------|------|---------|
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| v1.0 | 2026-02-21 | 初版：6 Phase 开发计划，122h/20 天 |
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| v1.1 | 2026-02-21 | **新增对话层 LLM 基础设施**：① Phase II 新增 ConversationService 核心实现(5h) + 对话历史管理(3h) + System Prompt 架构实现(4h) + 全意图 Prompt 模板(3h)；② Phase II 名称改为"对话层 LLM + 意图路由器 + 统一对话入口"，24h→35h；③ Phase IV analyze 链路增加对话层 LLM 进展播报(+1h)；④ Prompt 模板清单从 7 个扩展为 13 个（新增 base_system + 6 个意图指令段）；⑤ 新增 ConversationService.ts + ConversationHistoryService.ts；⑥ 总工时 122h→134h，27.5 天含 Deploy |
|
||
| v1.2 | 2026-02-22 | **新增实现规范与约束（§16-§17）**：① 6 条架构审查建议（3 预警 W1-W3 + 3 盲区 B1-B3）转化为实现规范；② 修正 Session 黑板缓存策略为 Postgres-Only（无 Redis，遵循平台云原生规范）；③ 新增架构约束速查表（8 条 C1-C8）；④ 无新增工时（规范融入已有任务） |
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||
| v1.3 | 2026-02-22 | **Phase I 开发完成**：① 5 批次全部交付（18 个文件新增/修改）；② 实现 4 项隐患修正（H1 互斥锁/H2 bins 限制/H3 观察性研究 null/H4 Mock 先行）；③ E2E 测试 31/31 通过；④ 新增文件：SessionBlackboardService、PicoInferenceService、TokenTruncationService、GetDataOverviewTool、GetVariableDetailTool、blackboard.routes、seed-ssa-pico-prompt、DataContextCard、VariableDictionaryPanel、VariableDetailPanel、test-phase-i-e2e.cjs；⑤ Python 扩展：正态性检验 + variable-detail 端点 |
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| v1.4 | 2026-02-22 | **Phase II 开发完成**：① 4 批次全部交付（9 个文件新增 + 3 个文件修改）；② 落地团队反馈 H1-H4（SSE 心跳/Lost-in-the-Middle/竞态保护/前端直接改造）；③ E2E 测试 38/38 通过（11 组测试：6 意图分类 + SSE 流式 + 对话历史 + 上下文守卫）；④ 新增后端：SystemPromptService、ConversationService、IntentRouterService、ChatHandlerService、chat.routes、intent_rules.json、seed-ssa-phase2-prompts（8 Prompt）；⑤ 新增前端：useSSAChat hook；⑥ 修改前端：SSAChatPane（handleSend 走 /chat SSE + ThinkingBlock + 意图标签 + H3 输入锁）；⑦ 修复 bug：finalizeAssistantMessage metadata 合并（保留 intent 字段） |
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| v1.5 | 2026-02-22 | **Phase III 代码完成**：① 5 批次代码交付（7 个文件新增 + 5 个文件修改）；② 落地团队审查 H1-H3+P1（状态死锁防护/仓储模式/概念统一/Prompt 格式约束）；③ 新增后端：ToolRegistryService（IToolRepository+JsonToolRepository）、MethodConsultService（PICO→ParsedQuery→DecisionTable）、AskUserService（createQuestion/parseResponse/clearPending）、seed-ssa-phase3-prompts、test-ssa-phase3-e2e；④ 新增前端：AskUserCard（4 inputType + H1 跳过按钮）；⑤ 修改后端：ChatHandlerService（handleConsult+handleAskUserResponse）、chat.routes（H1 全局打断判定）、session-blackboard.types（pendingAskUser 字段）；⑥ 修改前端：useSSAChat（pendingQuestion+respondToQuestion+skipQuestion）；⑦ QueryService 替换 AVAILABLE_TOOLS 为 toolRegistryService.formatForLLM() |
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| v1.6 | 2026-02-22 | **Phase III 完成**：① SSA_METHOD_CONSULT Prompt seed 成功入库（id=28）；② E2E 测试 13 passed / 0 failed / 4 skipped（跳过原因：测试数据 PICO 推断不完整，未触发 ask_user 确认卡片，属预期行为）；③ 修复 seed 脚本（从 raw SQL 改为 Prisma model 调用，适配 capability_schema） |
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| v1.7 | 2026-02-22 | **Phase IV 设计方案确定**：① 重新定位为"对话驱动分析 + QPER 集成"（原"THINK + ACT 层工具封装"）；② 5 项架构决策（D1 保留独立 workflow SSE / D2 chat SSE 推 analysis_plan / D3 双通道确认 / D4 ToolOrchestratorService 薄层封装 / D5 PICO 可选 hint 非必要条件）；③ 团队审查 5 条反馈（H1 上下文失忆→接受优化为 PICO hint 注入 / H2 幽灵卡片→接受简化为清除 pendingQuestion / H3 SSE 乱序 delay→拒绝 / B1 修改建议循环→接受 / B2 旧 API 兼容→接受）；④ PICO 三层降级策略（用户显式指令优先→PICO hint 辅助→纯 LLM+DataProfile 推断）；⑤ 工时从 21h 精简为 14h（不创建独立 Tool 类）；⑥ 8 个任务 5 个 Batch |
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| v1.8 | 2026-02-22 | **Phase IV 开发完成**：① 5 批次全部交付（4 个文件新增 + 7 个文件修改）；② 落地团队审查 H1-H3+B1-B2（PICO hint 注入/幽灵卡片清除/SSE 严格串行/修改建议循环/旧 API 兼容）；③ E2E 测试 25/25 通过（7 组：登录→Session 创建+数据概览→analyze 意图 analysis_plan 3 步骤→ask_user 确认卡片→旧 /workflow/plan B2 兼容→AVAILABLE_TOOLS 配置化→对话历史）；④ 新增后端：ToolOrchestratorService（plan+formatPlanForLLM+buildPicoHint）、seed-ssa-phase4-prompts（SSA_ANALYZE_PLAN 入库）、test-ssa-phase4-e2e；⑤ 修改后端：WorkflowPlannerService（删除 AVAILABLE_TOOLS 常量，11 处改 toolRegistryService）、ToolRegistryService（+getVisibleTools）、ChatHandlerService（handleAnalyze 重写+handleAskUserResponse 扩展 confirm_plan/change_method）、AskUserService（+metadata）、QueryService/WorkflowExecutorService（清理未用导入）；⑥ 修改前端：useSSAChat（analysis_plan+plan_confirmed SSE 处理+pendingPlanConfirm）、SSAChatPane（AskUserCard 渲染+executeWorkflow 触发） |
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