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董宏凯 committed 2026-05-18 17:45:10 +08:00
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# AI 写作后端新路线设计草案
## 1. 目标
为“弱模型多 Agent 写作工作流”建设一条独立后端路线,满足以下要求:
- 不影响现有同事正在开发的功能
- 不强耦合现有 DeerFlow 通用对话主链路
- 可独立部署、独立调试、独立回滚
- 支持多阶段写作编排、人工介入、失败重试、流式事件输出
---
## 2. 推荐建设方式
优先建议:
- 在 `offline-backend-20260512` 下新建独立应用或独立模块
建议目录:
```text
offline-backend-20260512/
apps/
ai_writing_orchestrator/
api/
application/
domain/
infrastructure/
prompts/
tests/
```
如果当前后端没有 `apps/` 结构,也可以采用:
```text
offline-backend-20260512/
ai-writing-orchestrator/
api/
application/
domain/
infrastructure/
prompts/
tests/
```
重点不是目录名字,而是一定要把“多 Agent 写作编排”与现有通用聊天能力隔离开。
---
## 3. 技术路线建议
推荐组合:
- 编排框架:`LangGraph`
- 模型调用:接你们内网模型网关
- 检索层:接内网知识库 / 文档库 / 搜索服务
- 状态存储:先用数据库或 Redis + DB,后续再演进
- 事件输出:SSE 或流式 HTTP
推荐原因:
- `LangGraph` 适合状态机和多节点回退
- 对弱模型最关键的是“强流程控制”,不是“自由 Agent 对话”
- 后续加人工确认节点和 checkpoint 会更自然
---
## 4. 分层设计
建议按四层拆分。
## 4.1 API 层
职责:
- 接收前端请求
- 鉴权
- 参数校验
- 返回 workflow 信息
- 提供事件流出口
建议文件:
```text
api/
routes/
workflows.py
workflow_events.py
schemas/
workflow_request.py
workflow_response.py
```
## 4.2 Application 层
职责:
- 组织用例
- 调度 workflow service
- 管理人工确认动作
- 处理重试和终止逻辑
建议文件:
```text
application/
services/
workflow_service.py
workflow_event_service.py
human_action_service.py
use_cases/
create_workflow.py
start_workflow.py
confirm_outline.py
rewrite_section.py
approve_final.py
```
## 4.3 Domain 层
职责:
- 定义工作流状态机
- 定义 Agent 输入输出协议
- 定义 artifact 与评分模型
建议文件:
```text
domain/
models/
workflow.py
workflow_stage.py
workflow_event.py
artifact.py
review_result.py
agents/
researcher.py
outliner.py
writer.py
editor.py
supervisor.py
graphs/
writing_graph.py
policies/
retry_policy.py
quality_policy.py
```
## 4.4 Infrastructure 层
职责:
- 访问模型网关
- 访问检索服务
- 访问数据库
- 发送事件
- 缓存与日志
建议文件:
```text
infrastructure/
llm/
model_client.py
retrieval/
intranet_search_client.py
knowledge_base_client.py
persistence/
workflow_repository.py
artifact_repository.py
streaming/
sse_publisher.py
logging/
workflow_logger.py
```
---
## 5. 工作流最小闭环
第一版建议只做如下状态机:
1. `collect_materials`
2. `generate_outline`
3. `await_outline_confirmation`
4. `write_draft`
5. `review_draft`
6. `rewrite_if_needed`
7. `complete`
终止规则:
- 编辑评分达标则完成
- 否则进入重写
- 最多重写 2 次
- 超过次数则标记 `human_intervention_required`
---
## 6. Agent 模块设计
## 6.1 Researcher
输入:
- 主题
- 用户要求
- 检索范围
- 可用资料源
输出:
- `material_cards`
- `facts`
- `quotes`
- `examples`
- `risks`
- `source_refs`
程序职责:
- 先做检索
- 再把检索结果裁剪后送给模型
- 输出必须结构化
## 6.2 Outliner
输入:
- 用户要求
- 研究结果
输出:
- `title_candidates`
- `outline_sections`
- `key_points_per_section`
约束:
- 提纲优先,不写正文
## 6.3 Writer
输入:
- 已确认提纲
- 素材卡片
- 风格要求
输出:
- `draft_sections`
- `section_source_refs`
- `full_draft_markdown`
建议:
- 按章节分段生成,不要一次长文直出
## 6.4 Editor
输入:
- 初稿
- 提纲
- 素材
- 用户要求
输出:
- `issues`
- `severity`
- `score`
- `rewrite_instructions`
- `decision`
规则:
- 先查事实,再查结构,再查文风
## 6.5 Supervisor
输入:
- 各阶段结果
- 重试计数
- 评分结果
输出:
- 下一跳节点
- 是否需要人工确认
- 是否结束
---
## 7. Prompt 组织建议
建议为每个 Agent 分开管理 prompt,不要写成一个超级 prompt。
建议目录:
```text
prompts/
researcher/
system.txt
output_schema.json
outliner/
system.txt
output_schema.json
writer/
system.txt
output_schema.json
editor/
system.txt
output_schema.json
supervisor/
system.txt
```
原则:
- 每个 Agent 一套职责
- 每个 Agent 一套输出 schema
- Prompt 版本可管理
- 后续支持 A/B 调参
---
## 8. 弱模型适配策略
## 8.1 先检索后生成
不要让模型自己“想资料”,程序先检索、裁剪、去重后再喂给模型。
## 8.2 短上下文任务化
每个节点只给弱模型一小段明确任务:
- 研究归纳
- 提纲整理
- 单章节写作
- 单章节审稿
## 8.3 结构化输出
优先 JSON 或 Pydantic schema,不要放任自然语言自由返回。
## 8.4 章节级重写
不要整篇回炉。编辑指出第 2 节有问题,就只重写第 2 节。
## 8.5 程序接管质量门槛
例如:
- 资料引用数不足,不进入下一步
- 提纲章节数过少,直接重生
- 编辑评分低于阈值,自动重写
---
## 9. 数据模型建议
## 9.1 Workflow
建议字段:
- `id`
- `status`
- `current_stage`
- `user_id`
- `thread_id`
- `input_payload`
- `current_artifact_id`
- `retry_count`
- `created_at`
- `updated_at`
## 9.2 Workflow Artifact
建议字段:
- `id`
- `workflow_id`
- `artifact_type`
- `stage`
- `version`
- `title`
- `content`
- `metadata`
## 9.3 Workflow Event
建议字段:
- `id`
- `workflow_id`
- `event_type`
- `stage`
- `agent_name`
- `payload`
- `created_at`
## 9.4 Human Action
建议字段:
- `workflow_id`
- `action_type`
- `payload`
- `operator`
- `created_at`
---
## 10. API 草案
## 10.1 创建任务
`POST /api/ai-writing/workflows`
请求:
```json
{
"topic": "主题",
"articleType": "行业分析",
"audience": "管理层",
"tone": "专业克制",
"targetLength": 3000,
"constraints": ["避免口语化"],
"referenceScope": ["内网知识库", "项目复盘文档"]
}
```
返回:
```json
{
"workflowId": "wf_xxx",
"status": "idle"
}
```
## 10.2 启动任务
`POST /api/ai-writing/workflows/{id}/start`
## 10.3 查询任务
`GET /api/ai-writing/workflows/{id}`
## 10.4 订阅事件
`GET /api/ai-writing/workflows/{id}/events`
返回事件流示例:
```json
{
"type": "stage_changed",
"stage": "generating_outline",
"message": "正在生成提纲"
}
```
## 10.5 确认提纲
`POST /api/ai-writing/workflows/{id}/confirm-outline`
## 10.6 指定章节重写
`POST /api/ai-writing/workflows/{id}/rewrite-section`
## 10.7 确认终稿
`POST /api/ai-writing/workflows/{id}/approve-final`
---
## 11. LangGraph 实现建议
## 11.1 推荐 graph 节点
- `load_input`
- `retrieve_materials`
- `normalize_materials`
- `generate_outline`
- `wait_for_outline_confirmation`
- `write_sections`
- `merge_sections`
- `review_draft`
- `rewrite_sections`
- `publish_final_artifact`
## 11.2 推荐 state
建议 state 字段:
- `workflow_id`
- `input_payload`
- `materials`
- `outline`
- `outline_confirmed`
- `draft_sections`
- `merged_draft`
- `review_result`
- `rewrite_targets`
- `final_article`
- `retry_count`
- `events`
## 11.3 条件边
建议条件边逻辑:
- 提纲未确认 -> 等待用户
- 编辑通过 -> 完成
- 编辑不通过且可重试 -> 重写
- 编辑不通过且超限 -> 人工介入
---
## 12. 可观测性要求
第一版就建议带上以下能力:
- 每个 workflow 的事件日志
- 每个 Agent 的输入输出摘要
- 每次重试原因
- 每个阶段耗时
- 每次模型调用 token 与错误日志
后续排问题会非常依赖这些数据。
---
## 13. 测试建议
## 13.1 单元测试
覆盖:
- stage 流转
- retry policy
- quality policy
- 事件构造
## 13.2 集成测试
覆盖:
- 创建任务到完成的主链路
- 提纲确认链路
- 审稿失败后重写链路
- 人工介入链路
## 13.3 Prompt 回归集
建议建立 10-20 个固定写作样例,做回归:
- 短文
- 长文
- 事实密集型文章
- 宣传型文章
- 分析型文章
---
## 14. 开发顺序建议
## Step 1:先做 domain 与 API 契约
先定:
- stage 枚举
- event 枚举
- artifact 结构
- human action payload
## Step 2:先做 fake orchestrator
先不接真实模型,只模拟事件流,把前后端联调跑通。
## Step 3:接 Researcher + Outliner
优先把“研究 + 提纲”做出来,因为这是弱模型提升最大的环节。
## Step 4:接 Writer + Editor
再接初稿和审稿重写。
## Step 5:接可观测性和缓存
最后再补生产化能力。
---
## 15. 风险控制建议
### 风险 1:直接复用现有线程流,导致协议污染
建议:
- workflow 用独立 route 和独立 event schema
### 风险 2:写作结果与右侧 artifact 模型不兼容
建议:
- 后端统一输出标准 markdown artifact
### 风险 3:弱模型频繁输出不合法 JSON
建议:
- 每个节点加 schema repair
- 加轻量重试
- 尽量减少复杂嵌套输出
### 风险 4:研究资料太多导致上下文爆炸
建议:
- 检索后先裁剪、摘要、分桶
---
## 16. 最终建议
后端第一版最重要的是把“状态机、事件流、人工确认、章节重写”这四件事做对,而不是一开始就追求很多花哨 Agent。
建议 MVP 只保留:
1. Researcher
2. Outliner
3. Writer
4. Editor
5. Supervisor
当这条链路稳定后,再继续扩展 fact-checker、style editor、compliance reviewer。
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# AI 写作执行方案
## 1. 总体原则
本项目的最终落地原则:
1. 前端继续基于当前 `open-canvas` 页面开发,不复制第二套页面
2. 后端单独开 `ai-writing-orchestrator` 新路线,不侵入现有主链路
3. 编排框架采用 `LangGraph`
4. 写作工作流采用 `Researcher -> Outliner -> Writer -> Editor -> Supervisor`
5. Agent 间输出统一采用 `JSON Schema / Pydantic`
6. 前后端通过 `SSE` 传递工作流事件
7. 第一版只做最小闭环,不做过多花哨扩展
一句话说明:
用独立的新后端路线承载多 Agent 写作工作流,前端继续复用 `open-canvas`,实现上采用 `LangGraph + A/B/C Agent + SSE` 的最小闭环。
---
## 2. 项目边界
## 2.1 前端边界
继续使用当前页面:
- [CanvasResizableLayout.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/layout/CanvasResizableLayout.tsx)
- [CanvasChatPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/chat/CanvasChatPanel.tsx)
- [CanvasArtifactPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/artifact/CanvasArtifactPanel.tsx)
前端做的事情:
- 左侧增加“写作工作流模式”
- 展示多 Agent 执行进度与中间产物
- 提供提纲确认和指定章节重写
- 将初稿、终稿同步到右侧 artifact
前端不做的事情:
- 不重写右侧编辑器
- 不重写现有普通 chat 流程
- 不把 workflow 状态散落在多个旧 context 里
## 2.2 后端边界
后端采用独立新路线:
推荐目录:
```text
offline-backend-20260512/
apps/
ai_writing_orchestrator/
api/
application/
domain/
infrastructure/
prompts/
tests/
```
后端做的事情:
- 实现写作 workflow 状态机
- 实现 A/B/C Agent 与 Supervisor
- 接内网模型与内网检索
- 输出标准事件流和文章 artifact
后端不做的事情:
- 不直接改现有 DeerFlow 主流程
- 不把工作流逻辑塞到现有通用 thread 协议里
## 2.3 资料搜集边界
第一版处于互联网开发阶段,因此研究员的资料搜集先走互联网检索,不接内网检索服务。
第一版要求:
- 研究员可以调用互联网搜索能力收集公开资料
- 研究结果必须保留来源 URL、标题、摘要、抓取时间
- 检索层必须抽象成统一接口,不能把互联网搜索逻辑写死在 Agent prompt 或 graph 节点里
第二版预留:
- 后续替换或并行接入内网搜索接口
- 后续接入内部知识库、文档库、FAQ、项目复盘库
- 前端和工作流层不因检索源变化而改协议
统一设计要求:
- `Researcher` 只依赖“检索接口”,不依赖具体是互联网还是内网
- `writing_graph` 只读取标准化后的素材结果
- API、事件流、artifact 结构不区分互联网资料和内网资料
推荐检索抽象:
```text
infrastructure/
retrieval/
base.py
internet_search_client.py
intranet_search_client.py
retriever_router.py
```
建议接口:
```python
class RetrievalProvider(Protocol):
def search(self, query: str, top_k: int) -> list[RetrievedDocument]: ...
class RetrievedDocument(BaseModel):
title: str
url: str | None
source_type: str
snippet: str
published_at: str | None = None
fetched_at: str
reliability: str | None = None
```
第一版路由策略:
- 默认 `internet`
- 配置项预留 `intranet`、`hybrid`
例如:
```yaml
retrieval:
provider: internet
top_k: 8
timeout_seconds: 15
```
这样第一版先跑公网资料,后续切换内网时,只替换 `retriever_router` 和对应 provider,不改 workflow 主逻辑。
---
## 3. 第一版产品目标
用户在 `open-canvas` 中选择“写作工作流模式”后,可以完成以下流程:
1. 输入主题、体裁、读者、风格、篇幅
2. 研究员搜集资料并输出素材卡片
3. 提纲 Agent 生成提纲
4. 用户确认提纲
5. Writer 生成初稿
6. Editor 给出问题清单与评分
7. 不达标则重写一次或两次
8. 终稿写入右侧 artifact
第一版成功标准:
- 不是“生成得像最强模型一样好”
- 而是“明显优于单轮直出,并且流程可控、可回退、可人工介入”
## 3.1 第一版研究员目标
第一版 `Researcher` 的核心职责,不是“写文章”,而是“给 Writer 准备可信、可引用、可筛选的素材”。
第一版输入:
- 用户主题
- 用户写作要求
- 检索源配置,第一版默认 `internet`
第一版输出至少包含:
- `material_cards`
- `facts`
- `quotes`
- `examples`
- `risks`
- `source_refs`
每条素材最少要带:
- 来源标题
- 来源 URL
- 摘要
- 可信度标签
- 被引用的原始片段或整理后的事实点
第一版 Researcher 的程序流程建议:
1. 根据主题自动生成 3-5 个检索 query
2. 调用互联网检索接口拿回候选文档
3. 做去重、裁剪、初筛
4. 让模型将结果整理成结构化素材卡片
5. 将结构化结果返回给 Outliner 和 Writer
第一版先不做:
- 深度网页 crawling
- 多轮自动追问式深研究
- 内网知识库接入
- 复杂引用格式生成
---
## 4. 最终工作流
## 4.1 Agent 角色
### `Researcher`
职责:
- 从配置的检索源检索信息
- 产出结构化素材卡片
- 标注来源、可信度、风险点
第一版说明:
- 默认走互联网公开资料检索
- 必须预留后续切换到内网检索源的接口
- 检索实现放在 `infrastructure/retrieval/`,不要写死在 prompt 中
第一版检索源字段建议:
- `source_type = "internet"`
- 后续预留 `source_type = "intranet" | "hybrid"`
输出:
- `material_cards`
- `facts`
- `quotes`
- `examples`
- `risks`
- `source_refs`
### `Outliner`
职责:
- 根据用户要求和研究结果生成提纲
输出:
- `title_candidates`
- `outline_sections`
- `key_points_per_section`
### `Writer`
职责:
- 基于提纲和素材写初稿
- 按章节写,不一次生成整篇长文
输出:
- `draft_sections`
- `section_source_refs`
- `full_draft_markdown`
### `Editor`
职责:
- 检查事实、结构、文风
- 给出评分与重写建议
输出:
- `issues`
- `severity`
- `score`
- `rewrite_instructions`
- `decision`
### `Supervisor`
职责:
- 负责流程调度
- 负责通过 / 重写 / 人工介入判断
## 4.2 状态机
第一版统一采用:
- `idle`
- `collecting_materials`
- `generating_outline`
- `await_outline_confirmation`
- `writing_draft`
- `reviewing_draft`
- `rewriting_draft`
- `completed`
- `failed`
- `human_intervention_required`
## 4.3 流程闭环
最小闭环固定为:
1. `Research`
2. `Outline`
3. `HumanConfirmOutline`
4. `Draft`
5. `Review`
6. `RewriteIfNeeded`
7. `Complete`
重试规则:
- 最多重写 2 次
- 达标则完成
- 超限则进入人工介入
## 4.4 LangGraph 推荐节点
第一版推荐节点:
- `load_input`
- `build_search_queries`
- `retrieve_materials`
- `normalize_materials`
- `generate_outline`
- `wait_for_outline_confirmation`
- `write_sections`
- `merge_sections`
- `review_draft`
- `rewrite_sections`
- `publish_final_artifact`
其中和资料搜集直接相关的节点说明:
### `build_search_queries`
职责:
- 根据用户主题和目标文章类型,生成 3-5 个检索 query
### `retrieve_materials`
职责:
- 调用检索 provider 获取候选文档
- 第一版默认走 `internet_search_client`
- 后续可切到 `intranet_search_client`
### `normalize_materials`
职责:
- 做去重
- 做摘要裁剪
- 做来源字段统一
- 输出标准 `RetrievedDocument[]`
---
## 5. 前端最终做法
## 5.1 目录建议
在现有 `open-canvas` 下新增:
```text
frontend-web/src/open-canvas/
workflow/
api/
writing-workflow.ts
components/
WritingWorkflowEntryForm.tsx
WritingWorkflowTimeline.tsx
WritingWorkflowEventList.tsx
WritingWorkflowArtifactDrawer.tsx
WritingWorkflowConfirmCard.tsx
WritingWorkflowHeader.tsx
CanvasWorkflowPanel.tsx
contexts/
WritingWorkflowContext.tsx
hooks/
useWritingWorkflow.ts
useWritingWorkflowEvents.ts
types/
workflow.ts
```
## 5.2 左侧改造策略
`CanvasChatPanel` 只承担模式切换与容器职责:
- `chat` 模式:沿用现有普通聊天
- `writing_pipeline` 模式:渲染 `CanvasWorkflowPanel`
新面板负责:
- 写作任务表单
- 进度时间线
- 事件列表
- 中间产物抽屉
- 提纲确认卡片
## 5.3 右侧衔接策略
继续复用现有 `CanvasArtifactPanel`。
同步规则:
- 提纲:可选同步到右侧预览
- 初稿:同步到右侧
- 重写稿:覆盖当前草稿
- 终稿:作为最终 artifact
## 5.4 前端状态设计
新增:
- `workflowMode`
- `workflowRunId`
- `workflowStage`
- `workflowStatus`
- `workflowEvents`
- `workflowArtifacts`
- `workflowPendingAction`
注意:
- workflow 状态放进新的 `WritingWorkflowContext`
- 不塞进现有 `CanvasGraphContext`
## 5.5 前端显示的资料信息
第一版左侧至少要能展示研究员产出的资料摘要:
- 来源标题
- 来源域名或 URL
- 资料摘要
- 可信度标签
- 是否被提纲或正文引用
建议在 `WritingWorkflowArtifactDrawer.tsx` 中增加“素材卡片”视图。
注意:
- 第一版显示公开互联网来源即可
- 后续接内网时,这个展示层不变,只是来源字段从 URL 变成内网文档标识或内部链接
---
## 6. 后端最终做法
## 6.1 分层
推荐分层:
```text
api/
application/
domain/
infrastructure/
prompts/
tests/
```
## 6.2 核心模块
建议核心文件:
```text
domain/
models/
workflow.py
workflow_stage.py
workflow_event.py
artifact.py
review_result.py
agents/
researcher.py
outliner.py
writer.py
editor.py
supervisor.py
graphs/
writing_graph.py
policies/
retry_policy.py
quality_policy.py
```
## 6.3 检索层实现要求
第一版检索层必须独立成基础设施模块,不允许:
- 在 Agent prompt 中直接拼接“去网上找资料”
- 在 graph 节点中散落请求第三方搜索的代码
- 把互联网检索和内网检索混在一个无抽象的函数里
建议结构:
```text
infrastructure/
retrieval/
base.py
internet_search_client.py
intranet_search_client.py
retriever_router.py
material_normalizer.py
```
建议职责:
- `internet_search_client.py`
- 第一版实际使用
- 对接互联网搜索 API 或爬取网关
- `intranet_search_client.py`
- 第一版只保留接口和空实现或 mock
- 后续接企业内部接口
- `retriever_router.py`
- 根据配置选择 provider
- `material_normalizer.py`
- 统一清洗和标准化结果
## 6.4 Prompt 管理
统一独立存放:
```text
prompts/
researcher/
system.txt
output_schema.json
outliner/
system.txt
output_schema.json
writer/
system.txt
output_schema.json
editor/
system.txt
output_schema.json
supervisor/
system.txt
```
## 6.5 输出约束
每个 Agent 都必须:
- 优先输出 JSON / Pydantic schema
- 失败时允许轻量 repair 和一次重试
- 避免自由散文式输出
## 6.6 Researcher 的实现细则
Researcher 推荐由两部分组成:
1. 程序化检索
2. 模型化整理
推荐伪流程:
```python
def run_research(topic: str, article_type: str, provider: RetrievalProvider):
queries = build_queries(topic, article_type)
raw_docs = []
for query in queries:
raw_docs.extend(provider.search(query=query, top_k=5))
docs = normalize_materials(raw_docs)
docs = dedupe_materials(docs)
docs = rank_materials(docs)
return llm_extract_material_cards(docs)
```
第一版建议:
- 先把 query 生成逻辑做简单
- `top_k` 先控制在 5-10
- 先做轻量去重和摘要裁剪
- 不做很重的网页全文抓取
---
## 7. 前后端协议
## 7.1 API
第一版统一提供:
- `POST /api/ai-writing/workflows`
- `POST /api/ai-writing/workflows/{id}/start`
- `GET /api/ai-writing/workflows/{id}`
- `GET /api/ai-writing/workflows/{id}/events`
- `POST /api/ai-writing/workflows/{id}/confirm-outline`
- `POST /api/ai-writing/workflows/{id}/rewrite-section`
- `POST /api/ai-writing/workflows/{id}/approve-final`
## 7.2 SSE 事件
统一事件类型:
- `workflow_started`
- `stage_changed`
- `agent_started`
- `agent_output_chunk`
- `artifact_generated`
- `human_confirmation_required`
- `retry_scheduled`
- `workflow_completed`
- `workflow_failed`
第一版前端不需要消费复杂嵌套事件,只要先把这 9 类打通。
## 7.3 配置项补充
建议增加以下配置项:
```yaml
retrieval:
provider: internet
top_k: 8
timeout_seconds: 15
enable_content_fetch: false
workflow:
max_revisions: 2
models:
researcher: your-default-model
outliner: your-default-model
writer: your-default-model
editor: your-default-model
```
说明:
- 第一版 `provider=internet`
- 第二版可切成 `intranet` 或 `hybrid`
---
## 8. 必须做 / 延后做 / 不建议现在做
## 8.1 必须做
### 架构
- 独立后端路线 `ai-writing-orchestrator`
- 前端独立 `workflow/` 目录
- LangGraph 状态机
- `Researcher / Outliner / Writer / Editor / Supervisor`
- 独立检索抽象层,第一版先落互联网 provider
### 协议
- 标准 workflow 状态枚举
- 标准 SSE 事件枚举
- 标准 artifact 结构
- JSON / Pydantic 输出约束
### 功能
- 启动写作任务
- 研究阶段
- 提纲阶段
- 提纲确认
- 初稿生成
- 审稿与最多 2 次重写
- 终稿同步到右侧
- 素材卡片展示
- 来源 URL、标题、摘要、可信度落库或挂在 artifact metadata
### UI
- 模式切换
- 时间线
- 事件列表
- 提纲确认卡片
- 右侧终稿显示
- 左侧素材卡片视图
## 8.2 延后做
- 章节级精准重写
- 初稿多版本树
- FactChecker
- StyleEditor
- ComplianceReviewer
- 自动评分看板
- 素材引用可视化高亮
- 更复杂的人机协作节点
- 内网知识库正式接入
- 混合检索 `hybrid`
- 网页全文抓取与深摘要
## 8.3 不建议现在做
- 直接接入现有 DeerFlow 主 agent 包
- 同时试 MetaGPT、CrewAI、AutoGen 多套底座
- 一开始就做 5 个以上 Agent
- 一开始就做很复杂的文章版本管理
- 一开始就把评分阈值和 prompt 写死得非常细
## 9. 最终开发顺序
## Step 1:先定契约
先一起拍板:
- stage 枚举
- event 枚举
- artifact 结构
- confirm / rewrite 的 payload
- retrieval provider 接口
- RetrievedDocument 结构
## Step 2:先做 fake workflow
后端先不接真实模型,只吐 mock SSE 事件,前端把左侧工作台跑通。
## Step 3:先接互联网版 Researcher + Outliner
优先打磨“研究 + 提纲”,这是弱模型提升最大的部分。
这一阶段要求:
- `Researcher` 先走互联网检索
- `retriever_router` 可配置
- `intranet_search_client` 先留接口空壳
## Step 4:接 Writer + Editor
再补初稿与审稿重写闭环。
## Step 5:接右侧 artifact
把初稿和终稿稳定写入右侧。
## Step 6:补生产化
- 缓存
- 日志
- 错误回放
- 配置化 prompt
## 10. 推荐任务拆分
## 前端
- `CanvasChatPanel` 模式切换
- `workflow/` 目录与类型
- 时间线 / 事件列表 / 确认卡片
- SSE 订阅 hook
- 右侧 artifact 映射
- 素材卡片列表展示
- 来源字段展示规范
## 后端
- workflow API
- LangGraph graph
- 5 个 Agent 模块
- Prompt 目录
- SSE 输出
- 仓储与日志
- `RetrievalProvider` 抽象
- `internet_search_client`
- `intranet_search_client` 预留接口
- `material_normalizer`
## Prompt / 算法
- Researcher prompt
- Outliner prompt
- Writer prompt
- Editor prompt
- JSON schema
- 失败样本回归
## 联调
- mock SSE
- 真模型接入
- artifact 同步校验
- 提纲确认链路验证
- 互联网资料来源字段联调
- 素材卡片到提纲引用链路联调
---
## 11. 开发过程中的约束
开发过程中统一采用下面这套口径:
- 产品形态:当前 `open-canvas` 页面上的“写作工作流模式”
- 技术底座:`LangGraph`
- 核心模式:`Researcher -> Outliner -> Writer -> Editor -> Supervisor`
- 后端方式:独立 `ai-writing-orchestrator`
- 检索方式:第一版 `internet`,接口预留 `intranet`
- 通信方式:`SSE`
- 输出方式:`JSON Schema / Pydantic`
- 第一版目标:先做最小闭环,不追求角色数量和复杂度
给开发团队的统一口径:
“我们在 `open-canvas` 上开发写作工作流模式,后端单开 `ai-writing-orchestrator`,第一版先用互联网资料检索,保留内网检索接入口,用 LangGraph 编排 Researcher、Outliner、Writer、Editor、Supervisor,把研究、提纲、初稿、审稿重写这条最小闭环做稳。”
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# AI 写作前端改造清单
## 1. 目标
在不新增第二套页面的前提下,基于现有 `open-canvas` 页面,把左侧从“单轮聊天输入框”升级为“多 Agent 写作工作台”,右侧继续沿用当前 `artifact` 编辑与流式预览能力。
当前核心文件:
- [CanvasResizableLayout.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/layout/CanvasResizableLayout.tsx)
- [CanvasChatPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/chat/CanvasChatPanel.tsx)
- [CanvasArtifactPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/artifact/CanvasArtifactPanel.tsx)
- [CanvasGraphContext.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/contexts/CanvasGraphContext.tsx)
- [CanvasStreamContext.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/contexts/CanvasStreamContext.tsx)
- [useCanvasThreadStream.ts](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/hooks/useCanvasThreadStream.ts)
- [runs.ts](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/api/runs.ts)
---
## 2. 改造原则
- 不改右侧主编辑器交互心智
- 不复制新页面
- 不破坏现有普通 chat 模式
- 新增“写作工作流模式”时尽量以增量状态字段和新组件完成
- 所有 workflow 能力都应允许逐步灰度
---
## 3. 推荐前端结构
建议在 `frontend-web/src/open-canvas` 下新增以下目录:
```text
frontend-web/src/open-canvas/
workflow/
api/
writing-workflow.ts
components/
WritingWorkflowEntryForm.tsx
WritingWorkflowTimeline.tsx
WritingWorkflowEventList.tsx
WritingWorkflowArtifactDrawer.tsx
WritingWorkflowConfirmCard.tsx
WritingWorkflowHeader.tsx
contexts/
WritingWorkflowContext.tsx
hooks/
useWritingWorkflow.ts
useWritingWorkflowEvents.ts
types/
workflow.ts
utils/
workflow-event.ts
```
说明:
- `open-canvas` 原有聊天、artifact、editor 目录不重构
- 以 `workflow/` 作为新能力边界,减少对既有文件的侵入
---
## 4. 状态设计
## 4.1 新增的核心状态
建议新增:
- `workflowMode: "chat" | "writing_pipeline"`
- `workflowRunId: string | null`
- `workflowStage`
- `workflowStatus: "idle" | "running" | "waiting_user" | "completed" | "failed"`
- `workflowEvents: WritingWorkflowEvent[]`
- `workflowArtifacts: WritingWorkflowArtifact[]`
- `workflowPendingAction: WritingPendingAction | null`
## 4.2 推荐类型定义
建议在 `workflow/types/workflow.ts` 中先定义:
```ts
export type WritingWorkflowStage =
| "idle"
| "collecting_materials"
| "generating_outline"
| "await_outline_confirmation"
| "writing_draft"
| "reviewing_draft"
| "rewriting_draft"
| "completed"
| "failed";
export type WritingWorkflowEventType =
| "workflow_started"
| "stage_changed"
| "agent_started"
| "agent_output_chunk"
| "artifact_generated"
| "human_confirmation_required"
| "retry_scheduled"
| "workflow_completed"
| "workflow_failed";
```
第一版把类型先收紧,后续再扩展。
---
## 5. 组件拆分建议
## 5.1 左侧主面板改造
当前 `CanvasChatPanel` 建议只承担“模式路由”和布局容器职责,不继续无限堆逻辑。
建议改造为:
- `chat` 模式继续渲染现有消息列表 + 输入框
- `writing_pipeline` 模式渲染新的工作流视图
建议拆分出:
- `CanvasChatConversation.tsx`
- `CanvasChatInputBox.tsx`
- `CanvasWorkflowPanel.tsx`
这样后续不会把 `CanvasChatPanel.tsx` 变成一个过大的组件。
## 5.2 新增组件职责
### `WritingWorkflowEntryForm.tsx`
负责采集:
- 主题
- 文章类型
- 目标读者
- 语气风格
- 目标篇幅
- 是否需要引用资料
- 禁写项
- 补充说明
### `WritingWorkflowTimeline.tsx`
负责显示阶段:
- 研究中
- 提纲生成中
- 等待确认提纲
- 正在写初稿
- 正在审稿
- 正在重写
- 已完成
### `WritingWorkflowEventList.tsx`
负责显示细粒度事件:
- 哪个 Agent 开始执行
- 当前在处理哪一步
- 当前产生了什么中间结果
- 是否重试
### `WritingWorkflowArtifactDrawer.tsx`
负责展示中间产物:
- 素材卡片
- 提纲
- 初稿
- 编辑意见
- 重写稿
### `WritingWorkflowConfirmCard.tsx`
负责展示用户确认点:
- 确认提纲
- 驳回提纲并附带修改意见
- 继续写稿
- 指定重写章节
---
## 6. Context 与 Hook 改造建议
## 6.1 `CanvasGraphContext`
当前它只维护:
- `messages`
- `artifact`
- `streamingArtifact`
- `isStreaming`
建议不要把 workflow 状态直接塞进现有 `CanvasGraphContext`,否则会让语义过重。
推荐做法:
- 保留 `CanvasGraphContext` 继续服务右侧 artifact 和通用流式状态
- 新增 `WritingWorkflowContext`
## 6.2 `WritingWorkflowContext`
建议承载:
- 当前 workflow 运行状态
- 中间产物列表
- 待确认操作
- workflow 事件缓存
- 启动 / 取消 / 确认 / 重写等 action
## 6.3 `useCanvasThreadStream`
当前这个 hook 已经负责:
- 创建 thread
- 提交消息
- 接收 thread stream
- 将 `update_artifact` 同步到右侧
建议不要把“多 Agent workflow 状态机”也硬塞进去。
推荐方案:
- 保留 `useCanvasThreadStream` 给普通 chat 或兼容旧能力使用
- 新增 `useWritingWorkflow`
- 新增 `useWritingWorkflowEvents`
分工如下:
- `useCanvasThreadStream`:普通对话流
- `useWritingWorkflow`:创建 workflow、提交表单、触发确认动作
- `useWritingWorkflowEvents`:订阅 workflow 事件流
---
## 7. API 接入建议
## 7.1 前端 API 文件
新增:
- `workflow/api/writing-workflow.ts`
建议暴露方法:
- `createWorkflow(payload)`
- `startWorkflow(id)`
- `getWorkflow(id)`
- `subscribeWorkflowEvents(id, handlers)`
- `confirmOutline(id, payload)`
- `rewriteSection(id, payload)`
- `approveFinal(id)`
## 7.2 事件流形式
优先级建议:
1. `SSE`
2. 流式 HTTP chunk
3. 轮询兜底
理由:
- 事件驱动比整段消息流更适合 workflow UI
- 可以更方便映射到时间线和事件列表
---
## 8. 与右侧 Artifact 的衔接
## 8.1 现有优势
当前 `CanvasArtifactPanel` 已具备:
- 流式展示内容
- 最终 artifact 渲染
- 右侧编辑体验成熟
这意味着多 Agent 工作流不需要再做第二套文章渲染,只要把最终阶段结果推成 artifact 即可。
## 8.2 建议接法
工作流各阶段结果按两类处理:
- 中间产物:进入左侧 `workflowArtifacts`
- 可阅读正文:同步一份到右侧 `artifact`
推荐映射:
- 提纲:可选同步到右侧,供用户预览
- 初稿:同步到右侧
- 重写稿:覆盖或新增版本到右侧
- 终稿:作为最终右侧主版本
## 8.3 版本策略
建议右侧版本保留:
- `outline`
- `draft_v1`
- `draft_v2`
- `final`
如果现有 artifact 数据结构不方便承载完整版本树,第一版可先保留在 workflowArtifacts 中,右侧只展示当前激活版本。
---
## 9. 页面交互流程
## 9.1 用户首次进入
- 默认仍是现有 chat 模式
- 在左侧增加一个显眼切换入口:`普通对话` / `写作工作流`
## 9.2 启动写作工作流
- 用户填写写作任务表单
- 点击“开始生成”
- 左侧切换到时间线 + 事件流视图
- 右侧进入 loading 或素材 / 提纲预览态
## 9.3 等待提纲确认
- 时间线停在 `await_outline_confirmation`
- 左侧出现确认卡片
- 用户可执行:
- 通过提纲
- 要求调整提纲
- 追加要求
## 9.4 生成初稿与审稿
- 左侧显示 Agent 事件
- 右侧展示初稿内容
- 审稿意见在左侧展示,同时高亮需要重写的章节
## 9.5 完成
- 左侧显示“终稿已完成”
- 右侧进入可继续局部 AI 编辑状态
---
## 10. 分步开发清单
## Step 1:类型与假数据
目标:
- 先把 workflow 的类型、mock 数据、组件骨架搭好
任务:
- 新建 `workflow/types/workflow.ts`
- 新建 `workflow/components/*`
- 用本地 mock 事件驱动时间线和事件流
验收:
- 不接后端也能在页面中演示完整流程
## Step 2:模式切换
目标:
- 在 `CanvasChatPanel` 中接入 `chat / writing_pipeline` 双模式
任务:
- 拆出 `CanvasWorkflowPanel`
- 增加模式切换 UI
- 保证旧 chat 不回归
验收:
- 现有功能不受影响
- 新模式可进入表单页
## Step 3:接入 workflow API
目标:
- 从 mock 切到真实 API
任务:
- 接 `create/start/get/events`
- 实现基础错误态和重试态
验收:
- 前后端可联调跑一条主链路
## Step 4:接入确认节点
目标:
- 支持提纲确认和指定章节重写
任务:
- 做确认卡片
- 做动作回传
验收:
- 用户能在流程中介入
## Step 5:打通右侧版本
目标:
- 让 workflow 产物稳定进入右侧编辑器
任务:
- 约定 artifact 映射
- 接入版本切换或当前版本覆盖
验收:
- 终稿稳定显示在右侧
---
## 11. 建议修改点位
优先涉及文件:
- [CanvasChatPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/chat/CanvasChatPanel.tsx)
- [CanvasGraphContext.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/contexts/CanvasGraphContext.tsx)
- [useCanvasThreadStream.ts](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/hooks/useCanvasThreadStream.ts)
- [CanvasArtifactPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/artifact/CanvasArtifactPanel.tsx)
建议新增,不建议重写原有:
- `open-canvas/workflow/api/writing-workflow.ts`
- `open-canvas/workflow/contexts/WritingWorkflowContext.tsx`
- `open-canvas/workflow/hooks/useWritingWorkflow.ts`
- `open-canvas/workflow/hooks/useWritingWorkflowEvents.ts`
- `open-canvas/workflow/components/*`
---
## 12. 联调约定
前后端需要尽早统一:
- workflow id 命名
- stage 枚举
- event type 枚举
- artifact type 枚举
- user action payload
- 错误码与可恢复动作
建议先由前端与后端共同确认一份 `workflow.ts` 契约文档,再开工。
---
## 13. 最终建议
前端最重要的不是“把 Agent 结果展示出来”,而是把“工作流过程可视化并允许人工介入”做清楚。
第一版建议先保证三件事:
1. 左侧能看见阶段进展
2. 用户能确认提纲
3. 右侧能稳定收到初稿和终稿
只要这三件事稳定,后续再继续加章节重写、评分展示、素材卡片增强,风险会小很多。
@@ -0,0 +1,718 @@
# AI 写作弱模型多 Agent 编排需求文档
## 1. 背景与目标
当前 `open-canvas` 页面右侧的成品展示与编辑体验已经比较成熟,但左侧模型直接生成文章的质量还不稳定。对于内网部署的弱性能大模型,单轮直出通常会出现以下问题:
- 结构松散,长文容易跑题
- 素材不足,内容空泛
- 事实依据弱,容易幻觉
- 润色能力有限,语言风格不统一
- 一次生成失败后缺少可控的纠偏机制
因此本次需求的核心目标不是继续优化“单个模型一次写完”,而是在内网用代码编排一个“小型杂志社工作流”,让弱模型通过多角色分工协作,产出明显优于单模型直出的文章质量。
建议的角色分工:
- `Agent A 研究员`:负责搜集内网素材、归纳事实、提取观点
- `Agent B 作家`:基于选题、素材和结构写初稿
- `Agent C 严苛编辑`:负责挑错、质检、润色、打回重写
- `Supervisor / Orchestrator`:负责流程调度、状态记录、重试与终止判断
---
## 2. 本次建设边界
### 2.1 前端边界
前端继续使用现有 `open-canvas` 页面,不新开第二套编辑器页面。
当前相关入口:
- [CanvasResizableLayout.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/layout/CanvasResizableLayout.tsx)
- [CanvasChatPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/chat/CanvasChatPanel.tsx)
- [CanvasArtifactPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/artifact/CanvasArtifactPanel.tsx)
- [CanvasStreamContext.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/contexts/CanvasStreamContext.tsx)
- [runs.ts](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/api/runs.ts)
前端本期只做以下增强:
- 在左侧聊天区增加“写作工作流模式”
- 让用户能看到多 Agent 阶段进度,而不是只看到最终回答
- 支持结构化输入:主题、体裁、目标读者、篇幅、语气、参考资料、禁写项
- 支持查看中间产物:提纲、素材卡片、初稿、编辑意见、终稿
- 支持人工介入:确认提纲、确认初稿、接受编辑建议、手动重跑某一步
### 2.2 后端边界
后端必须单开新路线,不影响其他同事当前功能开发。
建议原则:
- 不直接改现有 DeerFlow 主流程
- 不把多 Agent 逻辑硬塞进当前通用对话链路
- 以独立服务或独立模块形式建设
- 通过清晰 API 与当前前端页面对接
推荐落地位置:
- 基于仓库中的 `offline-backend-20260512` 单独开一条 `ai-writing-orchestrator` 路线
- 或在后端新建独立目录,例如 `offline-backend-20260512/apps/ai_writing_orchestrator`
---
## 3. 为什么多 Agent 对弱模型更合适
弱模型最怕“一个 prompt 做完所有事”,因为这要求模型同时完成:
- 选题理解
- 信息检索
- 信息筛选
- 结构规划
- 长文写作
- 自我校验
- 风格润色
把这些任务拆开后,每个 Agent 只处理一个更短、更清晰、更容易被弱模型完成的子任务,通常会带来以下收益:
- 降低单次上下文复杂度
- 降低一次性长输出失败率
- 把“写得不好”变成“某一步做得不好”,便于重试
- 可以在关键节点插入规则校验与人工确认
- 可以用程序补足模型短板,而不是完全依赖模型智力
这套方案的本质不是“让模型变聪明”,而是“让系统更会组织模型工作”。
---
## 4. 可借鉴的开源项目
以下项目适合借鉴,但不建议整套照搬。建议以“借鉴状态机、角色协作、阶段拆分、重试与审稿机制”为主。
### 4.1 第一优先级:LangGraph
推荐原因:
- 天然适合把写作流程建模成状态图
- 支持多步骤、条件分支、重试、人工介入
- 便于把“研究 -> 提纲 -> 初稿 -> 评审 -> 重写”固化成可控流程
- 对“弱模型 + 强流程控制”很友好
可借鉴点:
- `StateGraph` 的状态驱动编排
- 每一步单独定义输入、输出、失败处理
- 可视化地表达“通过 / 打回 / 重试 / 终止”
参考:
- [langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
- [langgraph supervisor pattern](https://github.com/langchain-ai/langgraph-supervisor-py)
### 4.2 第二优先级:STORM
推荐原因:
- 它本身就是“研究 + 提纲 + 成文 + 打磨”的长文系统
- 对“先研究后写作”的思路非常契合
- 很适合借鉴其“问题驱动研究”和“分阶段生成”的思想
根据其 GitHub README,STORM 将长文生成拆成两个大阶段:先研究并产出提纲,再基于提纲与资料写长文;其引擎进一步拆成知识整理、提纲生成、正文生成、文章润色四个模块。
这和我们的目标高度一致,尤其适合借鉴:
- 提纲先行
- 素材引用先行
- 分模块写作
- 后置润色
参考:
- [stanford-oval/storm](https://github.com/stanford-oval/storm)
### 4.3 第三优先级:Deep Research Agent
推荐原因:
- 明确支持本地模型与云模型混用
- 已经包含研究、写作、质量校验、缓存、重试等能力
- 很适合借鉴“研究阶段如何约束弱模型”
根据其 README,这个项目采用四个专职 Agent,并且带有可信度评分、质量验证、重试逻辑、缓存和 checkpoint。
特别适合借鉴:
- 素材缓存
- 分阶段质量评分
- 节点失败重试
- 研究结果结构化存储
参考:
- [tarun7r/deep-research-agent](https://github.com/tarun7r/deep-research-agent)
### 4.4 可选借鉴:CrewAI
推荐原因:
- 角色扮演表达自然
- 写“研究员 / 作家 / 编辑”这种协作关系很直观
- Flow + Crew 的组织方式适合做 demo 和快速验证
不建议作为首选底座的原因:
- 更偏“Agent 角色编排体验”
- 若要做企业内网稳定落地,状态管理和流程可控性通常不如 LangGraph 路线清晰
适合借鉴:
- 角色定义写法
- Task 模板
- 多角色协作 prompt 结构
参考:
- [crewAIInc/crewAI](https://github.com/crewAIInc/crewAI)
### 4.5 不建议新项目优先采用:AutoGen
原因:
- 截至最近公开信息,`microsoft/autogen` 已进入 maintenance mode
- 官方建议新项目优先采用 `Microsoft Agent Framework`
如果要借鉴,只建议借鉴早期多 Agent 对话模式,不建议作为本项目主框架。
参考:
- [microsoft/autogen](https://github.com/microsoft/autogen)
- [microsoft/agent-framework](https://github.com/microsoft/agent-framework)
### 4.6 结论
综合本项目需求,建议技术选型优先级如下:
1. `LangGraph` 作为主编排框架
2. `STORM` 借鉴研究-提纲-成文-润色的模块划分
3. `Deep Research Agent` 借鉴缓存、评分、重试、可观测性
4. `CrewAI` 借鉴角色 prompt 设计与任务模板
---
## 5. 目标产品形态
用户在当前 `open-canvas` 页面中,不再只是“向模型提问写文章”,而是启动一个可视化的写作流水线。
理想交互流程:
1. 用户输入主题、用途、风格、读者、篇幅要求
2. 系统先进入“研究阶段”
3. 系统给出资料卡片与候选提纲
4. 用户确认提纲或调整
5. 系统生成初稿
6. 严苛编辑给出问题清单
7. 系统自动重写问题段落
8. 系统输出终稿到右侧编辑区
9. 用户可继续局部改写、扩写、精简
核心体验目标:
- 左侧像“编辑部工作台”
- 右侧像“成文编辑器”
- 用户知道系统现在进行到哪一步
- 用户可以在关键节点接管,而不是只能等待最终结果
---
## 6. 多 Agent 流程设计
## 6.1 建议的最小可用流程 MVP
第一版不要一上来做很复杂,建议先做 4 步闭环:
1. `Research`
- 输入:主题、用户要求、内网资料源
- 输出:素材卡片列表、可引用事实列表、风险点列表
2. `Outline`
- 输入:用户要求 + 素材卡片
- 输出:结构化提纲
3. `Draft`
- 输入:提纲 + 素材卡片
- 输出:初稿
4. `ReviewAndRewrite`
- 输入:初稿 + 用户要求 + 素材卡片
- 输出:问题清单、改写稿、终稿
MVP 终止条件:
- 编辑评分达标则结束
- 不达标最多重写 2 次
- 超过次数则返回“需要人工介入”
## 6.2 第二阶段增强流程
在 MVP 跑通后,再增加:
- `Planner`:根据文章类型动态规划流程
- `SectionWriter`:按章节分别写作,避免长文崩坏
- `FactChecker`:逐段核对素材来源
- `StyleEditor`:统一语气、标题风格、句式节奏
- `ComplianceReviewer`:内网场景下做敏感词、保密、术语规范检查
## 6.3 建议的状态机
建议将流程状态固定为:
- `idle`
- `collecting_materials`
- `generating_outline`
- `await_outline_confirmation`
- `writing_draft`
- `reviewing_draft`
- `rewriting_draft`
- `completed`
- `failed`
- `human_intervention_required`
这样前端和后端都可以围绕统一状态通信。
---
## 7. Agent 角色定义建议
## 7.1 Agent A 研究员
职责:
- 搜集内网知识库、文档库、FAQ、历史稿件中的相关信息
- 输出结构化素材,而不是长篇自然语言
- 对每条素材标注来源、可信度、适用角度
输出格式建议:
- `facts[]`
- `quotes[]`
- `examples[]`
- `risks[]`
- `source_refs[]`
约束建议:
- 禁止直接生成整篇文章
- 不做风格化表达
- 每条结论必须可回溯到来源
## 7.2 Agent B 作家
职责:
- 严格基于提纲和素材写稿
- 按章节写,而不是一次写完整篇
- 对每段附带素材引用 ID,便于后续审核
约束建议:
- 无素材不发挥
- 每段只服务一个小节目标
- 段落长度控制
- 输出结构化草稿数据,而不仅是纯文本
## 7.3 Agent C 严苛编辑
职责:
- 检查逻辑跳跃、素材不足、事实不稳、表述空泛、风格不统一
- 输出明确的“问题清单”和“改写指令”
- 必要时打回指定章节,而不是整篇推翻
输出格式建议:
- `issues[]`
- `severity`
- `rewrite_instructions[]`
- `accept/reject`
编辑原则建议:
- 优先挑事实问题,再挑结构问题,最后才是文风问题
- 问题描述必须可执行,不能只说“写得不够好”
## 7.4 Supervisor
职责:
- 负责流程启动、状态流转、失败重试、记录日志
- 判断是否需要回到上一步
- 控制最大重试次数
- 对外提供统一 API 与流式事件
---
## 8. 前端需求
## 8.1 保持当前页面结构不变
继续沿用当前左右布局:
- 左侧:聊天 + 流程进度 + 中间产物
- 右侧:最终文章编辑与局部 AI 改写
不建议再复制一套新页面,以免造成维护分叉。
## 8.2 左侧新增 UI 模块
建议在 `CanvasChatPanel` 基础上新增:
- 写作任务表单
- 工作流阶段时间线
- Agent 执行日志面板
- 中间产物抽屉
- 人工确认卡片
建议新增的前端概念:
- `workflowMode`: `chat | writing_pipeline`
- `workflowStage`
- `workflowRunId`
- `workflowEvents[]`
- `workflowArtifacts[]`
## 8.3 需要展示的中间产物
至少支持展示:
- 素材卡片
- 提纲
- 初稿
- 编辑问题单
- 重写结果
- 最终定稿
这些内容建议不仅显示在消息区,也保存到右侧可选版本中,便于回看。
## 8.4 人工介入节点
至少提供两个确认点:
- 提纲确认
- 初稿确认或编辑后重跑
后续可扩展:
- 指定重写某个章节
- 锁定某段不允许再改
- 替换某条素材后重新生成
---
## 9. 后端需求
## 9.1 架构原则
后端新路线必须满足:
- 与现有通用对话链路解耦
- 与现有 Agent 运行时解耦
- 独立维护 Prompt、状态机、数据结构
- 可以单独部署、单独回滚、单独压测
## 9.2 推荐模块划分
建议后端拆分为以下模块:
- `workflow_orchestrator`
- `agent_registry`
- `material_retriever`
- `outline_generator`
- `draft_writer`
- `editor_reviewer`
- `rewrite_engine`
- `workflow_store`
- `stream_event_adapter`
## 9.3 API 建议
建议最小 API:
- `POST /api/ai-writing/workflows`
- 创建写作任务
- `POST /api/ai-writing/workflows/{id}/start`
- 启动流程
- `GET /api/ai-writing/workflows/{id}`
- 查询当前状态
- `GET /api/ai-writing/workflows/{id}/events`
- 获取事件流或轮询事件
- `POST /api/ai-writing/workflows/{id}/confirm-outline`
- 用户确认提纲
- `POST /api/ai-writing/workflows/{id}/rewrite-section`
- 指定章节重写
- `POST /api/ai-writing/workflows/{id}/approve-final`
- 确认终稿
## 9.4 流式事件建议
为了与当前 `CanvasStreamContext` 风格兼容,建议后端输出结构化事件流,例如:
- `workflow_started`
- `stage_changed`
- `agent_started`
- `agent_output_chunk`
- `artifact_generated`
- `human_confirmation_required`
- `retry_scheduled`
- `workflow_completed`
- `workflow_failed`
前端只要订阅事件,就能把左侧工作台做出来。
---
## 10. 弱模型优化策略
这是本项目成功的关键,不能只靠“多 Agent”这四个字。
## 10.1 强约束输出格式
每个 Agent 尽量输出 JSON 或结构化对象,不要自由发挥。
原因:
- 便于程序消费
- 便于后续 Agent 接续
- 便于失败重试
- 便于质量评估
## 10.2 长文拆成章节生成
不要让弱模型一次生成整篇长文,建议:
- 先出提纲
- 再按章节逐段写
- 最后统一润色
## 10.3 把检索和写作分离
研究员只负责找资料,作家只负责组织表达。不要让写作 Agent 同时去“边搜边编”。
## 10.4 程序兜底而不是模型兜底
程序需要承担:
- 去重
- 引用格式化
- 章节拼接
- 长度控制
- 评分阈值判断
- 重试路由
## 10.5 小步快跑、失败可回退
每步都要能独立失败、独立重试、独立回放。
## 10.6 引入可量化评分
编辑 Agent 输出不能只是一段文字,建议给出评分维度:
- 相关性
- 事实性
- 结构完整度
- 语言流畅度
- 风格一致性
系统据此决定是否进入下一步。
---
## 11. 分阶段实施计划
## Phase 1:需求冻结与技术验证
目标:
- 确认文章类型范围
- 确认内网资料来源
- 选定主框架
- 跑通最小多 Agent demo
交付物:
- 技术选型说明
- 角色与状态机设计
- 1 个主题的端到端 demo
验收标准:
- 弱模型可完成“研究 -> 提纲 -> 初稿 -> 编辑 -> 重写”闭环
## Phase 2:后端新路线搭建
目标:
- 建立独立 orchestrator
- 建立 workflow state store
- 建立事件流输出
- 建立可配置 prompt 模板
交付物:
- 独立服务目录
- 基础 API
- 状态机运行骨架
验收标准:
- 不依赖现有主流程改造即可独立跑通
## Phase 3:前端接入当前页面
目标:
- 在 `CanvasChatPanel` 接入工作流模式
- 增加阶段展示与人工确认
- 中间产物可视化
交付物:
- 左侧工作流时间线
- 中间产物展示面板
- 流程控制按钮
验收标准:
- 用户可以在当前页面完成一次全流程写作
## Phase 4:质量优化
目标:
- 强化素材检索质量
- 提高提纲质量
- 引入章节级重写
- 引入评分与回退机制
交付物:
- 质量评估规则
- 重试策略
- Prompt 调优包
验收标准:
- 弱模型效果明显优于单轮直出
## Phase 5:生产化
目标:
- 加缓存
- 加日志
- 加监控
- 加失败告警
- 加审计记录
交付物:
- 可观测性方案
- 运行日志与回放
- 配置中心或 prompt 管理机制
验收标准:
- 可长期维护并可定位问题
---
## 12. 团队协作与隔离方案
为了不影响其他同事,建议采用以下协作原则:
- 新后端目录独立开发
- 新接口使用独立路由前缀
- 前端只在 `open-canvas` 内增量开发
- 不修改现有公共线程协议,必要时增加新事件类型
- Prompt、Agent 配置、评分规则独立存放
推荐分工:
- 前端 1 人:负责左侧工作流 UI 与右侧版本接入
- 后端 1-2 人:负责 orchestrator、Agent 执行、事件流
- 算法/Prompt 1 人:负责角色 prompt、评分规则、失败样本调优
---
## 13. 风险与规避
### 风险 1:Agent 太多,成本和耗时暴涨
规避:
- MVP 只保留 3 个业务 Agent + 1 个 Supervisor
- 长文按章节写,失败只重写局部
### 风险 2:弱模型在自由对话场景中失控
规避:
- 全流程结构化
- 每步只做一件事
- 强约束输入输出格式
### 风险 3:内网检索质量不足,导致垃圾进垃圾出
规避:
- 先把资料源治理好
- 对素材做来源、可信度、去重处理
### 风险 4:前后端协议频繁变化影响联调
规避:
- 先定义事件模型和 artifact 模型
- 先 mock 数据,再并行开发
### 风险 5:影响现有功能稳定性
规避:
- 新路线、新接口、新状态机
- 不侵入现有主链路
---
## 14. 推荐结论
本项目推荐的总体策略:
1. 前端继续基于当前 `open-canvas` 页面开发,不复制新页面
2. 后端单独开 `ai-writing-orchestrator` 新路线,避免影响现有同事
3. 主框架优先采用 `LangGraph`
4. 流程设计借鉴 `STORM`
5. 质量控制借鉴 `Deep Research Agent`
6. 角色设计与任务模板可参考 `CrewAI`
7. 第一版只做 4 步 MVP:研究、提纲、初稿、编辑重写
一句话总结:
不是继续“调一个更强的 prompt”,而是把弱模型放进一个可控的编辑部流水线,让系统帮它把复杂写作拆开完成。
---
## 15. 参考链接
- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
- [LangGraph Supervisor](https://github.com/langchain-ai/langgraph-supervisor-py)
- [STORM](https://github.com/stanford-oval/storm)
- [Deep Research Agent](https://github.com/tarun7r/deep-research-agent)
- [CrewAI](https://github.com/crewAIInc/crewAI)
- [Microsoft Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework)
- [AutoGen](https://github.com/microsoft/autogen)
+2
View File
@@ -105,3 +105,5 @@ PYTHONPATH=. uv run pytest tests/test_ai_writing_graph.py -v # 19 tests
```
两个测试文件均应全部通过(0 failed)。
npm install @tiptap/core @tiptap/starter-kit @tiptap/extension-underline @tiptap/extension-placeholder
+689 -1
View File
@@ -35,6 +35,13 @@
"@radix-ui/react-tooltip": "^1.2.8",
"@radix-ui/react-use-controllable-state": "^1.2.2",
"@tanstack/react-query": "^5.90.17",
"@tiptap/core": "^3.23.4",
"@tiptap/extension-bubble-menu": "^3.23.4",
"@tiptap/extension-placeholder": "^3.23.4",
"@tiptap/extension-underline": "^3.23.4",
"@tiptap/pm": "^3.23.4",
"@tiptap/react": "^3.23.4",
"@tiptap/starter-kit": "^3.23.4",
"@types/hast": "^3.0.4",
"@uiw/codemirror-theme-basic": "^4.25.4",
"@uiw/codemirror-theme-monokai": "^4.25.4",
@@ -74,6 +81,7 @@
"streamdown": "1.4.0",
"tailwind-merge": "^3.4.0",
"tdesign-react": "^1.12.3",
"tiptap-markdown": "^0.9.0",
"tokenlens": "^1.3.1",
"unist-util-visit": "^5.0.0",
"use-stick-to-bottom": "^1.1.1",
@@ -4262,6 +4270,417 @@
"react": "^18 || ^19"
}
},
"node_modules/@tiptap/core": {
"version": "3.23.4",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/@tiptap/core/-/core-3.23.4.tgz",
"integrity": "sha512-ni2LWE52bVeSt3L2HVBSmbBw+elc32ATej9C68EyKzN/8vR5ILxFn6RCdDTKm4asmwZyq2jys12dKmBdWMr9QA==",
"funding": {
"type": "github",
"url": "https://github.com/sponsors/ueberdosis"
},
"peerDependencies": {
"@tiptap/pm": "3.23.4"
}
},
"node_modules/@tiptap/extension-blockquote": {
"version": "3.23.4",
"resolved": "https://registry.npmjs.org/@tiptap/extension-blockquote/-/extension-blockquote-3.23.4.tgz",
"integrity": "sha512-7YjSibNlPcy9eGK+tHt5G/Njr7nPxl+rZ3rCC6TwtLIRLSHPnoGDsfFOgTPkXxaQcE1a/VQwemnYfWc3kdIjDQ==",
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"type": "github",
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"@tiptap/core": "3.23.4"
}
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"version": "3.23.4",
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"integrity": "sha512-3L9tnZ12i+98u5df2nV2zGu/sc3rhI87E3ocn1YYAO8PJUAgZnMwdet8JawCrS1uut5sRKlxo3SXEmdNfRVm/w==",
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"type": "github",
"url": "https://github.com/sponsors/ueberdosis"
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"@tiptap/core": "3.23.4"
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"integrity": "sha512-EPTpL/IFp/aTGZErBq/Mc3dKznj6G/qNEkVYWjueOn1oKApyT0P6WVHGvu/vpMdErhzmoGDuFPPGVS6T8Upx2Q==",
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"@floating-ui/dom": "^1.0.0"
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"version": "3.23.4",
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"@tiptap/extensions": "3.23.4"
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"optional": true,
"funding": {
"type": "github",
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},
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