跳转到内容

08|Agent、记忆与 Pipeline

1. Agent 是调度者,不是万能黑盒

Section titled “1. Agent 是调度者,不是万能黑盒”

查询模式中,Agent 负责:记录输入、检查澄清、构建上下文、调用 LLM、lint/编译重试、保存 pending state 和返回 UI 动作。它不直接决定数据库权限,也不承担方言编译细节。

定义模式中,Agent 将自然语言指标提炼为候选结构,校验后等待确认入库。

EMS、SMP、WMB 记忆分层

文字替代说明:EMS 在底层追加保存完整事件;SMP 从事件中提炼组织/团队/个人知识;WMB 在每次调用前按场景裁剪最近对话与相关知识,不单独持久化。

层类比内容特性
EMS经历过的事user/assistant/tool、SQL、状态变更、action追加、可回放、session 化
SMP已学会的知识confirmed fact、correction、profile、summary结构化、有 scope 和置信度
WMB现在脑中信息最近消息、相关知识、业务上下文实时构建、按场景预算裁剪

这种设计类似数仓:原始轨迹保真,语义层提炼价值,应用层按需服务。

pending_sql、pending_intent 和 pipeline_run 通过 EMS state event 管理。这样可以回答:状态何时设置、何时清除、为何中断,并支持断点恢复。

Session 默认在超时或显式 reset 后切换。跨 session 的长期关联应由 SMP 承担,而不是无限塞入历史消息。

Forge 当前的扩展路径天然线性:

Query → Analyze → Visualize → Report

线性 Pipeline 的优势:

  • Stage 职责清楚;
  • 前一步输出通过 Artifact 传递;
  • 可在 SQL 审核点暂停;
  • 可记录阶段耗时、错误和断点;
  • 不需要 Agent 之间自由循环对话。

当未来出现动态分支、并行合并和受控循环时,才有理由升级为 Graph。不是为了“更 Agentic”提前引入复杂框架。

Pipeline 与 Artifact 协作

文字替代说明:Orchestrator 按 Stage 调用 Query、Analysis、Visualization 和 Report Agent;Agent 不互相聊天,只返回带类型和版本的 Artifact;SQL Stage 在人工审核处暂停。

主要 Artifact:

  • QueryResult:SQL、列、行、row_count、Forge JSON;
  • AnalysisReport:summary、insights、metrics、anomalies、recommendations;
  • ChartSpec:chart type、title、config、annotations;
  • 报告文本:汇总前面 Artifact。

_version 与 schema-on-read 让新代码能给旧 Artifact 缺失字段提供默认值,避免每次结构变化都迁移历史 EMS 数据。

级别行为示例
L0 禁止系统不提供DDL/DML、删除生产数据
L1 审核AI 提议,人确认SQL 执行、组织指标入库
L2 展示自动生成并展示,可反馈分析结论、图表建议
L3 静默确定性或后台动作编译、审计写入、上下文裁剪
  • Query/Define:核心主链 已实现,有 API/编译/执行测试。
  • EMS/SMP/WMB:代码 已实现,但跨租户知识治理仍需持续验收。
  • Pipeline/Artifact:代码路径 已实现,有查询、分析、可视化、报告编排。
  • Analysis/Visualization/Report:可用于受控演示与 PoC;自由文本 JSON 解析、数据截断、客户域准确性和可观测性仍需增强,不能等同 production_verified。

下游 Agent 发现数据不足时应返回 incomplete + suggested_query,而不是与 Query Agent 无限互聊。是否补查、最多补查几次、是否跳过审核必须由 Orchestrator 的显式策略和用户控制。