HaHafeng
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Completed: - Phase 1: DB schema (execution_mode + ssa_agent_executions), ModeToggle component, Session PATCH API - Phase 2: AgentPlannerService + AgentCoderService (streaming) + CodeRunnerService + R Docker /execute-code endpoint - Phase 3: AgentCodePanel (3-step confirmation UI), SSE event handling (7 agent events), streaming code display - Three-step confirmation pipeline: plan -> user confirm -> stream code -> user confirm -> execute R code -> results - R Docker sandbox /execute-code endpoint with 120s timeout + block_helpers preloaded - E2E dual-channel test script (8 tests) - Updated R engine architecture doc (v1.5) and SSA module status doc (v4.0) Technical details: - AgentCoderService uses LLM streaming (chatStream) for real-time code generation feedback - ReviewerAgent temporarily disabled, prioritizing Plan -> Code -> Execute flow - CodeRunnerService wraps user code with auto data loading (df variable injection) - Frontend handles agent_planning, agent_plan_ready, code_generating, code_generated, code_executing, code_result events - ask_user mechanism used for plan and code confirmation steps Files: 24 files (4 new services, 2 new components, 1 migration, 1 E2E test, 16 modified) Made-with: Cursor
通用能力层
层级定义： 跨业务模块共享的核心技术能力
核心原则： 可复用、高内聚、独立部署
📋 能力清单
| 能力 | 说明 | 复用率 | 优先级 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 01-LLM大模型网关 | 统一管理LLM调用、成本控制、模型切换 | 71% (5/7) | P0 | ⏳ 待实现 |
| 02-文档处理引擎 | PDF/Docx/Txt提取、OCR、表格提取 | 86% (6/7) | P0 | ✅ 已实现 |
| 03-RAG引擎 | 向量检索、语义搜索、RAG问答 | 43% (3/7) | P1 | ✅ 已实现 |
| 04-数据ETL引擎 | Excel JOIN、数据清洗、数据转换 | 29% (2/7) | P2 | ⏳ 待实现 |
| 05-医学NLP引擎 | 医学实体识别、术语标准化 | 14% (1/7) | P2 | ⏳ 待实现 |
🎯 设计原则
1. 可复用性
- 多个业务模块共享
- 避免重复开发
2. 独立部署
- 可以独立为微服务
- 支持独立扩展
3. 高内聚
- 每个能力职责单一
- 接口清晰
4. 领域知识
- 包含业务领域知识
- 不是纯技术组件
📊 复用率分析
LLM网关 - 71%复用率（最高优先级）
- AIA（AI智能问答）
- ASL（AI智能文献）
- PKB（个人知识库）
- DC（数据清洗）
- RVW（稿件审查）
文档处理引擎 - 86%复用率（已实现）
- ASL、PKB、DC、SSA、ST、RVW
RAG引擎 - 43%复用率（已实现）
- AIA、ASL、PKB
📚 快速导航
快速上下文
- [AI对接] 通用能力快速上下文.md - 2-3分钟了解通用能力层
核心能力
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最后更新： 2025-11-06
维护人： 技术架构师