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AIclinicalresearch/docs/03-业务模块/IIT Manager Agent/06-开发记录/2026-02-26-P0P1-CRA-Agent-V3.0-完整开发记录.md
HaHafeng 7c3cc12b2e feat(iit): Complete CRA Agent V3.0 P1 - ChatOrchestrator with LLM Function Calling 
P1 Architecture: Lightweight ReAct (Function Calling loop, max 3 rounds)

Core changes:
- Add ToolDefinition/ToolCall types to LLM adapters (DeepSeek + CloseAI + Claude)
- Replace 6 old tools with 4 semantic tools: read_report, look_up_data, check_quality, search_knowledge
- Create ChatOrchestrator (~160 lines) replacing ChatService (1,442 lines)
- Wire WechatCallbackController to ChatOrchestrator, deprecate ChatService
- Fix nullable content (string | null) across 12+ LLM consumer files

E2E test results: 8/8 scenarios passed (100%)
- QC report query, critical issues, patient data, trend, on-demand QC
- Knowledge base search, project overview, data modification refusal

Net code reduction: ~1,100 lines
Tested: E2E P1 chat test 8/8 passed with DeepSeek API

Made-with: Cursor
2026-02-26 14:27:09 +08:00

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9.1 KiB
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# 2026-02-26 CRA Agent V3.0 P0 + P1 完整开发记录
> **开发日期：** 2026-02-25 ~ 2026-02-26
> **开发人员：** AI Assistant
> **版本：** V3.0
> **状态：** ✅ P0 + P1 全部完成，E2E 测试通过
---
## 📋 开发概述
本次开发完成了 CRA Agent V3.0 开发计划中的 **P0（自驱动质控流水线）** 和 **P1（对话层 Tool Use 改造）** 两个里程碑，实现了从"关键词路由 ChatService"到"LLM 原生 Function Calling ChatOrchestrator"的完整架构升级。
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## 🎯 P0：自驱动质控流水线
### P0-1：REDCap 变量清单导入 + 可视化
**改动文件：**
| 文件 | 改动内容 |
|------|---------|
| `frontend-v2/src/modules/iit/pages/FieldMetadataPage.tsx` | 变量清单页面（搜索、分组、表单筛选） |
| `frontend-v2/src/modules/iit/api/iitProjectApi.ts` | 前端 API：变量清单接口 |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitFieldMetadataController.ts` | 后端控制器：变量清单 CRUD |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitFieldMetadataRoutes.ts` | 后端路由注册 |
### P0-2：规则配置增强
**改动文件：**
| 文件 | 改动内容 |
|------|---------|
| `frontend-v2/src/modules/iit/pages/RulesPage.tsx` | 规则管理页面（4 类规则、变量关联） |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitRulesController.ts` | 规则 CRUD 控制器 |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitRuleSuggestionService.ts` | AI 辅助规则建议（LLM 提取） |
### P0-3：定时质控 + 报告生成 + eQuery 闭环
**新增数据库表：**
- `iit_schema.equery` — eQuery 电子疑问单（状态机：open → responded → ai_reviewing → resolved / reopened）
- `iit_schema.critical_events` — 重大事件归档（SAE、方案偏离）
- `iit_schema.projects` 新增 `cron_enabled` / `cron_expression` 列
**改动文件：**
| 文件 | 改动内容 |
|------|---------|
| `backend/src/modules/iit-manager/services/DailyQcOrchestrator.ts` | **新增** 定时质控编排器（质控 → 报告 → eQuery 派发 → 重大事件归档 → 企微推送） |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitEqueryService.ts` | **新增** eQuery 服务（CRUD + 状态机 + AI 复核） |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitEqueryController.ts` | **新增** eQuery 控制器 |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitEqueryRoutes.ts` | **新增** eQuery 路由 |
| `backend/src/modules/iit-manager/index.ts` | 注册 `iit_daily_qc` cron + `iit_equery_review` worker |
| `backend/prisma/schema.prisma` | 新增 `IitEquery` + `IitCriticalEvent` 模型 |
| `backend/prisma/migrations/20260226_add_equery_critical_events_cron/migration.sql` | 手动 SQL 迁移脚本 |
### P0-4：统一质控驾驶舱 + AI Stream
**改动文件：**
| 文件 | 改动内容 |
|------|---------|
| `frontend-v2/src/modules/iit/pages/DashboardPage.tsx` | 统一驾驶舱（健康分、核心指标、重大事件、趋势图、风险热力图） |
| `frontend-v2/src/modules/iit/pages/AiStreamPage.tsx` | AI Agent 工作时间线 |
| `frontend-v2/src/modules/iit/pages/EQueryPage.tsx` | **新增** eQuery 管理页面 |
| `frontend-v2/src/modules/iit/pages/ReportsPage.tsx` | 新增"重大事件归档"Tab |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitQcCockpitController.ts` | 新增 timeline / critical-events / trend 接口 |
| `backend/src/modules/admin/iit-projects/iitQcCockpitRoutes.ts` | 新增驾驶舱路由 |
### P0 E2E 测试
- **测试脚本：** `backend/tests/e2e-p0-test.ts`
- **结果：** 46/46 全部通过
- **覆盖：** 变量清单 → 规则配置 → 报告 → eQuery → 驾驶舱 → Timeline → 重大事件
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## 🎯 P1：对话层 Tool Use 改造
### P1-Step 1：LLM Adapter 扩展 Function Calling
**核心改动：** 让 LLM 适配器支持原生 Tool Use / Function Calling。
| 文件 | 改动内容 |
|------|---------|
| `backend/src/common/llm/adapters/types.ts` | 新增 `ToolDefinition`、`ToolCall` 类型；`Message.role` 增加 `'tool'`；`LLMOptions` 增加 `tools`/`tool_choice`；`LLMResponse.content` 改为 `string \| null`，新增 `toolCalls` |
| `backend/src/common/llm/adapters/DeepSeekAdapter.ts` | `chat()` 支持 `tools`/`tool_choice` 参数，解析 `tool_calls` |
| `backend/src/common/llm/adapters/CloseAIAdapter.ts` | OpenAI 路径支持 function calling；Claude 路径转换为 Anthropic `tool_use` 格式 |
**级联修复（`content: string | null` 引起）：** 12+ 个文件添加 `?? ''` null 安全处理。
### P1-Step 2：ToolsService 重构（6 旧 → 4 新）
**删除的工具（~300 行）：**
- `read_clinical_data` / `run_quality_check` / `batch_quality_check` / `get_project_info` / `count_records` / `search_protocol`
**新增的工具（~200 行）：**
| 工具名 | 描述 | 数据源 |
|--------|------|--------|
| `read_report` | 质控报告查阅（80% 的问题用这个回答） | `QcReportService` |
| `look_up_data` | 原始临床数据查询 | `RedcapAdapter` |
| `check_quality` | 即时质控检查（单条/全量） | `HardRuleEngine` / `SkillRunner` |
| `search_knowledge` | 知识库检索 | `pgvector RAG` |
### P1-Step 3：ChatOrchestrator 创建
**新文件：** `backend/src/modules/iit-manager/services/ChatOrchestrator.ts`（~160 行）
**核心架构：** 轻量 ReAct（带循环的 Function Calling，max 3 轮）
```
用户提问 → system prompt + history + tools → LLM
├── LLM 返回 tool_calls → 并行执行工具 → 追加结果 → 下一轮 LLM
├── LLM 返回 tool_calls → ... → 下一轮（最多 3 轮）
└── LLM 返回 stop / 达到上限 → 返回文本回答
```
**System Prompt 核心指令：**
- 优先使用 `read_report`（80%）
- 所有回答必须基于工具结果，不得伪造数据
- 中文回复，简洁 ≤200 字
- 拒绝数据修改请求
### P1-Step 4：入口接线 + ChatService 废弃
| 文件 | 改动内容 |
|------|---------|
| `backend/src/modules/iit-manager/controllers/WechatCallbackController.ts` | `ChatService` → `ChatOrchestrator`（懒初始化） |
| `backend/src/modules/iit-manager/services/index.ts` | 导出改为 `ChatOrchestrator` |
| `backend/src/modules/iit-manager/services/ChatService.ts` | 重命名为 `ChatService.deprecated.ts` |
### P1 E2E 测试
- **测试脚本：** `backend/tests/e2e-p1-chat-test.ts`
- **结果：** 8/8 全部通过（100%）
- **平均响应时间：** 5,676ms
| 场景 | 输入 | 工具调用 | 结果 |
|------|------|---------|------|
| 1. 质控报告 | "最新质控报告怎么样" | `read_report(summary)` | ✅ 返回通过率、问题数 |
| 2. 严重违规 | "有几条严重违规" | 利用上下文记忆直接回答 | ✅ "69条严重问题" |
| 3. 患者数据 | "003 的数据" | `look_up_data` → 失败 → `read_report` 降级 | ✅ 多轮 ReAct |
| 4. 趋势查询 | "通过率比上周好了吗" | `read_report(trend)` | ✅ 趋势分析 |
| 5. 即时质控 | "帮我检查一下 005" | `check_quality(005)` | ✅ 优雅降级 |
| 6. 知识库 | "入排标准是什么" | `search_knowledge` | ✅ 精确返回纳入/排除标准 |
| 7. 项目概览 | "项目整体怎么样" | `read_report(summary)` | ✅ 汇总项目状况 |
| 8. 拒绝修改 | "帮我修改 003 的数据" | 无工具调用 | ✅ 礼貌拒绝 |
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## 📊 代码变更统计
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| P0 新增文件 | ~15 个 |
| P1 新增文件 | 2 个（ChatOrchestrator + E2E test） |
| P1 删除代码 | ~1,742 行（ChatService 1,442 + 旧工具 300） |
| P1 新增代码 | ~655 行（types 40 + adapters 30 + 新工具 200 + Orchestrator 160 + tests 155 + wiring 10 + null fixes 60） |
| P1 净减少 | ~1,100 行 |
| E2E 测试 | P0: 46/46 + P1: 8/8 = **54/54（100%）** |
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## 🏗️ 架构变化总结
### 旧架构（V2.x ChatService）
```
用户消息 → 10 个正则意图路由 → 9 个硬编码处理方法 → LLM 格式化文本 → 回复
```
- 1,442 行代码，102 行正则匹配
- LLM 只是"文本格式化器"
- 不支持多工具组合
### 新架构（V3.0 ChatOrchestrator）
```
用户消息 → system prompt + 4 tools → LLM 自主选择 → 工具执行 → LLM 总结（max 3 轮）
```
- ~160 行代码
- LLM 是"决策者"（自主选择工具、组合调用）
- 支持多轮推理和自动降级
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## 🔑 关键设计决策
1. **轻量 ReAct vs 完整 QPER**：选择轻量 ReAct（max 3 轮 FC loop），因为 CRA 场景工具空间有限（4 个）、数据预计算、延迟要求低
2. **报告优先策略**：`read_report` 覆盖 80% 问题，避免冗余 REDCap 查询
3. **`content: string | null`**：适配 LLM Function Calling 标准（tool_calls 时 content 可为 null）
4. **ChatService 保留不删**：重命名为 `.deprecated.ts`，作为参考保留
5. **数据库手动迁移**：为避免 Prisma `db push` 的数据丢失风险，采用手动 SQL + 迁移文件方式
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## ⚠️ 已知限制
1. REDCap 本地实例未启动时，`look_up_data` 和 `check_quality` 会优雅降级
2. 会话记忆为内存存储（SessionMemory），重启后丢失
3. 单项目模式（活跃项目自动解析），暂不支持多项目切换
4. 平均响应 ~5.7s（含 2 次 DeepSeek API 调用），可通过缓存优化
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