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# AI 写作执行方案
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## 1. 总体原则
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本项目的最终落地原则：
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1. 前端继续基于当前 `open-canvas` 页面开发，不复制第二套页面
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2. 后端单独开 `ai-writing-orchestrator` 新路线，不侵入现有主链路
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3. 编排框架采用 `LangGraph`
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4. 写作工作流采用 `Researcher -> Outliner -> Writer -> Editor -> Supervisor`
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5. Agent 间输出统一采用 `JSON Schema / Pydantic`
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6. 前后端通过 `SSE` 传递工作流事件
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7. 第一版只做最小闭环，不做过多花哨扩展
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一句话说明：
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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。
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## 2. 项目边界
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## 2.1 前端边界
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继续使用当前页面：
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- [CanvasResizableLayout.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/layout/CanvasResizableLayout.tsx)
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- [CanvasChatPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/chat/CanvasChatPanel.tsx)
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- [CanvasArtifactPanel.tsx](/F:/react/deeflow-code/deerflow-server-master/frontend-web/src/open-canvas/components/artifact/CanvasArtifactPanel.tsx)
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前端做的事情：
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- 左侧增加“写作工作流模式”
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- 展示多 Agent 执行进度与中间产物
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- 提供提纲确认和指定章节重写
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- 将初稿、终稿同步到右侧 artifact
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前端不做的事情：
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- 不重写右侧编辑器
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- 不重写现有普通 chat 流程
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- 不把 workflow 状态散落在多个旧 context 里
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## 2.2 后端边界
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后端采用独立新路线：
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推荐目录：
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```text
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offline-backend-20260512/
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apps/
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ai_writing_orchestrator/
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|
api/
|
|
application/
|
|
domain/
|
|
infrastructure/
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|
prompts/
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|
tests/
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|
```
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后端做的事情：
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- 实现写作 workflow 状态机
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- 实现 A/B/C Agent 与 Supervisor
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- 接内网模型与内网检索
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- 输出标准事件流和文章 artifact
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后端不做的事情：
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- 不直接改现有 DeerFlow 主流程
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- 不把工作流逻辑塞到现有通用 thread 协议里
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## 2.3 资料搜集边界
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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。
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第一版要求：
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- 研究员可以调用互联网搜索能力收集公开资料
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- 研究结果必须保留来源 URL、标题、摘要、抓取时间
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- 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
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第二版预留：
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- 后续替换或并行接入内网搜索接口
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- 后续接入内部知识库、文档库、FAQ、项目复盘库
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- 前端和工作流层不因检索源变化而改协议
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统一设计要求：
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- `Researcher` 只依赖“检索接口”，不依赖具体是互联网还是内网
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- `writing_graph` 只读取标准化后的素材结果
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- API、事件流、artifact 结构不区分互联网资料和内网资料
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推荐检索抽象：
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```text
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infrastructure/
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|
retrieval/
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|
base.py
|
|
internet_search_client.py
|
|
intranet_search_client.py
|
|
retriever_router.py
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|
```
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|
建议接口：
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|
```python
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|
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
|
|
```
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第一版路由策略：
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|
- 默认 `internet`
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- 配置项预留 `intranet`、`hybrid`
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|
例如：
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|
```yaml
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|
retrieval:
|
|
provider: internet
|
|
top_k: 8
|
|
timeout_seconds: 15
|
|
```
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|
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|
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。
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## 3. 第一版产品目标
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用户在 `open-canvas` 中选择“写作工作流模式”后，可以完成以下流程：
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1. 输入主题、体裁、读者、风格、篇幅
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2. 研究员搜集资料并输出素材卡片
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3. 提纲 Agent 生成提纲
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4. 用户确认提纲
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5. Writer 生成初稿
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6. Editor 给出问题清单与评分
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7. 不达标则重写一次或两次
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8. 终稿写入右侧 artifact
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第一版成功标准：
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|
- 不是“生成得像最强模型一样好”
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- 而是“明显优于单轮直出，并且流程可控、可回退、可人工介入”
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## 3.1 第一版研究员目标
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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”。
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第一版输入：
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- 用户主题
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- 用户写作要求
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- 检索源配置，第一版默认 `internet`
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第一版输出至少包含：
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- `material_cards`
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- `facts`
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|
- `quotes`
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|
- `examples`
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|
- `risks`
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|
- `source_refs`
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每条素材最少要带：
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- 来源标题
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- 来源 URL
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- 摘要
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- 可信度标签
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- 被引用的原始片段或整理后的事实点
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第一版 Researcher 的程序流程建议：
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1. 根据主题自动生成 3-5 个检索 query
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2. 调用互联网检索接口拿回候选文档
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3. 做去重、裁剪、初筛
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4. 让模型将结果整理成结构化素材卡片
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5. 将结构化结果返回给 Outliner 和 Writer
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第一版先不做：
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- 深度网页 crawling
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- 多轮自动追问式深研究
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- 内网知识库接入
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- 复杂引用格式生成
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## 4. 最终工作流
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## 4.1 Agent 角色
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### `Researcher`
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职责：
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- 从配置的检索源检索信息
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- 产出结构化素材卡片
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- 标注来源、可信度、风险点
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第一版说明：
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- 默认走互联网公开资料检索
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- 必须预留后续切换到内网检索源的接口
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- 检索实现放在 `infrastructure/retrieval/`，不要写死在 prompt 中
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第一版检索源字段建议：
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- `source_type = "internet"`
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- 后续预留 `source_type = "intranet" | "hybrid"`
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输出：
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|
- `material_cards`
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|
- `facts`
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|
- `quotes`
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|
- `examples`
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|
- `risks`
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|
- `source_refs`
|
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### `Outliner`
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职责：
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- 根据用户要求和研究结果生成提纲
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输出：
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- `title_candidates`
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- `outline_sections`
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- `key_points_per_section`
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### `Writer`
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|
职责：
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|
- 基于提纲和素材写初稿
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- 按章节写，不一次生成整篇长文
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输出：
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- `draft_sections`
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- `section_source_refs`
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- `full_draft_markdown`
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### `Editor`
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职责：
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- 检查事实、结构、文风
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- 给出评分与重写建议
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输出：
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|
- `issues`
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|
- `severity`
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|
- `score`
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|
- `rewrite_instructions`
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|
- `decision`
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### `Supervisor`
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职责：
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- 负责流程调度
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- 负责通过 / 重写 / 人工介入判断
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## 4.2 状态机
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第一版统一采用：
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- `idle`
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- `collecting_materials`
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- `generating_outline`
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|
- `await_outline_confirmation`
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|
- `writing_draft`
|
|
- `reviewing_draft`
|
|
- `rewriting_draft`
|
|
- `completed`
|
|
- `failed`
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- `human_intervention_required`
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## 4.3 流程闭环
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最小闭环固定为：
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|
1. `Research`
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2. `Outline`
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3. `HumanConfirmOutline`
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|
4. `Draft`
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|
5. `Review`
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6. `RewriteIfNeeded`
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7. `Complete`
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重试规则：
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|
- 最多重写 2 次
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- 达标则完成
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- 超限则进入人工介入
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## 4.4 LangGraph 推荐节点
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第一版推荐节点：
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- `load_input`
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- `build_search_queries`
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|
- `retrieve_materials`
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|
- `normalize_materials`
|
|
- `generate_outline`
|
|
- `wait_for_outline_confirmation`
|
|
- `write_sections`
|
|
- `merge_sections`
|
|
- `review_draft`
|
|
- `rewrite_sections`
|
|
- `publish_final_artifact`
|
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|
其中和资料搜集直接相关的节点说明：
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|
### `build_search_queries`
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|
职责：
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|
- 根据用户主题和目标文章类型，生成 3-5 个检索 query
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|
### `retrieve_materials`
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|
职责：
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|
- 调用检索 provider 获取候选文档
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- 第一版默认走 `internet_search_client`
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|
- 后续可切到 `intranet_search_client`
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### `normalize_materials`
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|
职责：
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|
- 做去重
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|
- 做摘要裁剪
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|
- 做来源字段统一
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|
- 输出标准 `RetrievedDocument[]`
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---
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## 5. 前端最终做法
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## 5.1 目录建议
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|
在现有 `open-canvas` 下新增：
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|
```text
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|
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
|
|
```
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|
## 5.2 左侧改造策略
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|
`CanvasChatPanel` 只承担模式切换与容器职责：
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|
- `chat` 模式：沿用现有普通聊天
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|
- `writing_pipeline` 模式：渲染 `CanvasWorkflowPanel`
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|
新面板负责：
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- 写作任务表单
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- 进度时间线
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|
- 事件列表
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|
- 中间产物抽屉
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|
- 提纲确认卡片
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## 5.3 右侧衔接策略
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继续复用现有 `CanvasArtifactPanel`。
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同步规则：
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|
- 提纲：可选同步到右侧预览
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- 初稿：同步到右侧
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- 重写稿：覆盖当前草稿
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|
- 终稿：作为最终 artifact
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|
## 5.4 前端状态设计
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新增：
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- `workflowMode`
|
|
- `workflowRunId`
|
|
- `workflowStage`
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|
- `workflowStatus`
|
|
- `workflowEvents`
|
|
- `workflowArtifacts`
|
|
- `workflowPendingAction`
|
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|
注意：
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|
- workflow 状态放进新的 `WritingWorkflowContext`
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|
- 不塞进现有 `CanvasGraphContext`
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## 5.5 前端显示的资料信息
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第一版左侧至少要能展示研究员产出的资料摘要：
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- 来源标题
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- 来源域名或 URL
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- 资料摘要
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- 可信度标签
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|
- 是否被提纲或正文引用
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建议在 `WritingWorkflowArtifactDrawer.tsx` 中增加“素材卡片”视图。
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|
注意：
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|
- 第一版显示公开互联网来源即可
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- 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
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## 6. 后端最终做法
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|
## 6.1 分层
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|
推荐分层：
|
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|
```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
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## 8.1 必须做
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### 架构
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- 独立后端路线 `ai-writing-orchestrator`
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- 前端独立 `workflow/` 目录
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- LangGraph 状态机
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- `Researcher / Outliner / Writer / Editor / Supervisor`
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- 独立检索抽象层，第一版先落互联网 provider
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### 协议
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- 标准 workflow 状态枚举
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- 标准 SSE 事件枚举
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- 标准 artifact 结构
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- JSON / Pydantic 输出约束
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### 功能
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- 启动写作任务
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- 研究阶段
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- 提纲阶段
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- 提纲确认
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- 初稿生成
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- 审稿与最多 2 次重写
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- 终稿同步到右侧
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- 素材卡片展示
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- 来源 URL、标题、摘要、可信度落库或挂在 artifact metadata
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### UI
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- 模式切换
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- 时间线
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- 事件列表
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- 提纲确认卡片
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- 右侧终稿显示
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- 左侧素材卡片视图
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## 8.2 延后做
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- 章节级精准重写
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- 初稿多版本树
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- FactChecker
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- StyleEditor
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- ComplianceReviewer
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- 自动评分看板
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- 素材引用可视化高亮
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- 更复杂的人机协作节点
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- 内网知识库正式接入
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- 混合检索 `hybrid`
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- 网页全文抓取与深摘要
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## 8.3 不建议现在做
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- 直接接入现有 DeerFlow 主 agent 包
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- 同时试 MetaGPT、CrewAI、AutoGen 多套底座
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- 一开始就做 5 个以上 Agent
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- 一开始就做很复杂的文章版本管理
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- 一开始就把评分阈值和 prompt 写死得非常细
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## 9. 最终开发顺序
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## Step 1：先定契约
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先一起拍板：
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- stage 枚举
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- event 枚举
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- artifact 结构
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- confirm / rewrite 的 payload
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- retrieval provider 接口
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- RetrievedDocument 结构
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## Step 2：先做 fake workflow
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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。
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## Step 3：先接互联网版 Researcher + Outliner
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优先打磨“研究 + 提纲”，这是弱模型提升最大的部分。
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这一阶段要求：
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- `Researcher` 先走互联网检索
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- `retriever_router` 可配置
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- `intranet_search_client` 先留接口空壳
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## Step 4：接 Writer + Editor
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再补初稿与审稿重写闭环。
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## Step 5：接右侧 artifact
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把初稿和终稿稳定写入右侧。
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## Step 6：补生产化
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- 缓存
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- 日志
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- 错误回放
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- 配置化 prompt
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## 10. 推荐任务拆分
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## 前端
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- `CanvasChatPanel` 模式切换
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- `workflow/` 目录与类型
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- 时间线 / 事件列表 / 确认卡片
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- SSE 订阅 hook
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- 右侧 artifact 映射
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- 素材卡片列表展示
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- 来源字段展示规范
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## 后端
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- workflow API
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- LangGraph graph
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- 5 个 Agent 模块
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- Prompt 目录
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- SSE 输出
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- 仓储与日志
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- `RetrievalProvider` 抽象
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- `internet_search_client`
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- `intranet_search_client` 预留接口
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- `material_normalizer`
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## Prompt / 算法
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- Researcher prompt
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- Outliner prompt
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- Writer prompt
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- Editor prompt
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- JSON schema
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- 失败样本回归
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## 联调
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- mock SSE
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- 真模型接入
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- artifact 同步校验
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- 提纲确认链路验证
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- 互联网资料来源字段联调
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- 素材卡片到提纲引用链路联调
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## 11. 开发过程中的约束
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开发过程中统一采用下面这套口径：
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- 产品形态：当前 `open-canvas` 页面上的“写作工作流模式”
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- 技术底座：`LangGraph`
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- 核心模式：`Researcher -> Outliner -> Writer -> Editor -> Supervisor`
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- 后端方式：独立 `ai-writing-orchestrator`
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- 检索方式：第一版 `internet`，接口预留 `intranet`
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- 通信方式：`SSE`
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- 输出方式：`JSON Schema / Pydantic`
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- 第一版目标：先做最小闭环，不追求角色数量和复杂度
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给开发团队的统一口径：
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“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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