refactor(server): scene 注册表骨架 + 统一门控管道设计文档
Phase 1 P1.1-P1.2：为后端门控收口提供声明式场景注册基础设施。 - 新建 scenes/ 目录：gate_rules（GateRule/SceneRoute 枚举）、scene_descriptor（SceneDescriptor dataclass）、scene_registry（SceneRegistry 单例） - 3 个场景迁入 descriptor：expense_application / reimbursement / query_travel_standard - __init__.py 的 bootstrap_scenes 在 import 时注册 + 运行时绑定 handler/builder/executor（解决循环 import） - 查询场景 priority=50 优先于 MODEL_ONLY 场景，确保规则匹配先于 LLM - 落地 UNIFIED_GATE_PIPELINE.md 架构文档：目标架构 / 验收标准（接入 O(1)）/ 3 阶段迁移路径 - 76 passed，scene 注册表未破坏现有代码；与 intent_registry 暂时并存，P1.3-P1.8 会统一迁移
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@@ -0,0 +1,243 @@
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# 统一门控管道（Unified Gate Pipeline）
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> 状态：**设计定稿，待实施**
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> 创建：2026-06-25
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> 关联：`CONCEPT.md`、`LANGGRAPH_RUNTIME_MIGRATION.md`
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## 1. 为什么要做这件事
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### 1.1 现状的致命问题
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小财管家的门控（决定用户输入走哪条路）目前散落在 **7 个位置**，互相不知道对方的结论，每加一个场景要找 n 个地方改：
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| # | 位置 | 文件 | 做的门控 |
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| 1 | 前端 7 层 if/else | `usePersonalWorkbenchAiMode.js:858-913` `startInlineConversation` | 命令→文本动作→草稿→模型规划→报销→闲聊，每层各自 return |
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| 2 | 前端业务词预筛 | `workbenchAiIntentPlannerModel.js:shouldRequestWorkbenchAiIntentPlan` | 不含业务词的输入不发给后端 |
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| 3 | 后端 endpoint 补丁群 | `steward.py:create_steward_plan` | `_hydrate_required_application_gate` / `_inject_recent_conversation_history` / `_apply_context_resume` 三个补丁串在 `build_plan` 前后 |
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| 4 | 图条件边路由 | `steward_graph_planner.py:_route_after_prepare_context` | off_topic / model / fallback 三路 |
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| 5 | off_topic 关键词 | `steward_planner_fallback.py:_classify_irrelevant_input` + `STEWARD_BUSINESS_SIGNAL_KEYWORDS` | 写死的信号词元组 |
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| 6 | 候选流程歧义 | `steward_planner_extraction.py:_looks_like_ambiguous_travel_flow` | 独立的正则判定 |
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| 7 | 图后意图处理 | `usePersonalWorkbenchAiMode.js:813-835` `executeModelPlannedWorkbenchIntent` | 前端再判一遍 task_type 决定渲染申请预览还是报销 |
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**根因：没有单一的决策点。** LangGraph 图只承担了"意图识别"这一个职责，控制流泄漏到了 endpoint 层和前端 composable，形成两个影子编排器。
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### 1.2 不持久的判据
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加一个场景（如"查报销进度"）的成本是 **O(n)**——必须同步改前端门控、后端补丁、图条件边、off_topic 关键词、候选流程判定等多处，漏一处就静默出错。本次会话已经在不断验证这个痛点：每个新场景（查询、低置信度、上下文恢复）都是往不同位置打补丁。
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## 2. 目标：接入成本 O(1)
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加一个新场景，**全文改动只有一处**：
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```python
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# server/src/app/services/scenes/scene_query_reimbursement_progress.py
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register_scene(SceneDescriptor(
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scene_id="query_reimbursement_progress",
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label="报销进度查询",
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signal_keywords=("报销进度", "报销状态", "审批进度", "审批到哪了"),
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ontology_fields=("claim_no", "time_range"),
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gate=GateRule.CHOICE, # 不走候选流程、不走 off_topic
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can_resume=False, # 不参与上下文恢复
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route=SceneRoute.HANDLER_ONLY, # 不走 LLM,直接执行 handler
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handler=execute_progress_query, # 纯函数:检索 + 拼装
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prompt_fragment="用户询问报销审批进度/状态时，识别为 query_reimbursement_progress。",
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))
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```
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**不改图、不改 endpoint、不改前端门控、不改 extraction。** 判断规则、路由、执行、槽位、恢复能力在同一个 descriptor 里声明，不会割裂。
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## 3. 目标架构
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### 3.1 后端：图成为唯一编排者
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```
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POST /api/v1/steward/plans
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↓
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endpoint: 纯 IO (收请求 → graph.invoke → 返响应,零编排)
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↓
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LangGraph StateGraph (唯一编排者):
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START
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→ load_context 读最近10条历史 + steward_state + hydrate
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→ gate_classify 统一门控:按 registry 规则裁决 scene + route
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→ route 分支
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├─ off_topic → off_topic_reply
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├─ handler_only → execute_scene_handler (查询/命令类,不走 LLM)
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├─ resume → resume_recent_task ("再提交"确定性恢复)
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├─ ambiguous_flow → pending_flow_confirmation
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└─ model_intent → detect_model_intent → {done | fallback}
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→ attach_action_steps
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→ persist_state 写 message + steward_state
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→ END
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```
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**endpoint 层只剩 3 行**：`planner = build(db); plan = planner.build_plan(payload); return plan`。所有 hydrate/inject/resume 全部搬进图节点。
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### 3.2 前端：退化为纯渲染
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```
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用户输入
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↓
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前端: 不再自己决策,统一发给后端
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POST /steward/plans { message, conversation_id }
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↓
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后端返回 StewardPlanResponse:
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- plan.next_action 告诉前端该渲染什么
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- plan.tasks[].task_type 告诉前端该用哪个渲染器
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- plan.suggested_actions 告诉前端该显示哪些按钮
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↓
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前端: 按 response 的指令渲染(申请预览/报销预览/查询结果/纯文本回复)
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```
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前端的 7 层 if/else **全部移除**，替换为：
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```js
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async function startInlineConversation(prompt) {
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const plan = await fetchStewardPlan({ message: prompt, conversation_id: conversationId.value })
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renderPlanResponse(plan) // 按 plan.next_action / task_type 分发到对应渲染器
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}
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```
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### 3.3 SceneDescriptor：场景的唯一声明
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```python
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@dataclass(frozen=True)
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class SceneDescriptor:
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scene_id: str # 唯一标识,等同 task_type
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label: str # 中文标签
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signal_keywords: tuple[str, ...] # 规则识别的关键词(聚合进 off_topic 信号池)
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ontology_fields: tuple[str, ...] # 该场景允许的槽位
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gate: GateRule # 门控规则(见 3.4)
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route: SceneRoute # 路由策略(见 3.5)
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handler: Callable | None # 执行函数(handler_only 路由用)
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can_resume: bool = False # 是否参与"再提交"上下文恢复
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action_steps_builder: Callable = ... # 动作步骤生成
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prompt_fragment: str = "" # 注入 LLM system prompt 的识别指引
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priority: int = 100 # gate_classify 的匹配优先级(小优先)
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flow_id: str | None = None # 候选流程用;查询/命令类为 None
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```
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### 3.4 GateRule：门控规则枚举
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```python
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class GateRule(Enum):
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OFF_TOPIC = "off_topic" # 非业务输入,走 off_topic_reply
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CHOICE = "choice" # 明确的业务选择,走 handler/model
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AMBIGUOUS_FLOW = "ambiguous_flow" # 话术歧义,走候选流程确认
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MODEL_ONLY = "model_only" # 只走 LLM function call,不参与规则匹配
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```
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### 3.5 SceneRoute：路由策略枚举
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```python
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class SceneRoute(Enum):
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HANDLER_ONLY = "handler_only" # 不走 LLM,直接执行 handler(查询/命令类)
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MODEL_INTENT = "model_intent" # 走 LLM function call(申请/报销类)
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OFF_TOPIC = "off_topic" # 走 off_topic 回复
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RESUME = "resume" # 走确定性上下文恢复
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AMBIGUOUS = "ambiguous" # 走候选流程确认
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```
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## 4. gate_classify 节点的裁决逻辑（唯一决策点）
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```python
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def gate_classify(state) -> dict:
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"""统一门控:按优先级遍历 registry,输出 scene_id + route。"""
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message = state["message"]
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steward_state = state["steward_state"]
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history = state["recent_history"]
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# ① off_topic 门:聚合所有场景的 signal_keywords,无命中 → off_topic
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if not _matches_any_signal(message):
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return {"scene_id": "off_topic", "route": SceneRoute.OFF_TOPIC}
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# ② resume 门:用户说"再提交"+ state 有可恢复 flow
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resume_scene = _check_resume(message, steward_state)
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if resume_scene:
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return {"scene_id": resume_scene, "route": SceneRoute.RESUME}
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# ③ 规则匹配门:按 priority 遍历,命中 signal_keywords 的场景
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for scene in registry.scenes_sorted_by_priority():
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if scene.gate == GateRule.CHOICE and _matches_keywords(message, scene.signal_keywords):
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return {"scene_id": scene.scene_id, "route": scene.route}
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# ④ LLM 门:规则未命中,走 model function call
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return {"scene_id": None, "route": SceneRoute.MODEL_INTENT}
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```
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**所有门控收敛到这一个函数。** off_topic 信号词、resume 判断、规则匹配、LLM 兜底，全部在这里按固定顺序裁决。
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## 5. 文件结构
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```
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server/src/app/services/
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scenes/ # 场景声明(每个场景一个文件)
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__init__.py # 注册所有场景
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scene_registry.py # SceneRegistry 单例 + 查询方法
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scene_descriptor.py # SceneDescriptor dataclass
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scene_expense_application.py # 出差申请场景
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scene_reimbursement.py # 报销场景
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scene_query_travel_standard.py# 差旅标准查询场景
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gate_rules.py # GateRule / SceneRoute 枚举
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steward_graph_planner.py # 图:load_context/gate_classify/.../persist_state
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steward_scene_handlers.py # 各场景的 handler 纯函数
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```
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## 6. 迁移路径（分阶段，每阶段可独立验证）
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### Phase 1：建场景注册表 + 收口后端门控（后端自闭环）
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**目标**：后端 endpoint 零编排，图成为唯一编排者。
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1. 新建 `scenes/` 目录，实现 `SceneDescriptor` / `SceneRegistry` / `GateRule` / `SceneRoute`
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2. 把现有 3 个场景（expense_application / reimbursement / query_travel_standard）迁入 descriptor
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3. 新增图节点：`load_context`、`gate_classify`、`resume_recent_task`、`persist_state`
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4. 把 endpoint 的 4 个补丁函数搬进图节点
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5. endpoint 退化为 3 行
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**验证**：后端全量测试绿 + 端到端（上海出差/再提交/查差旅标准）通过
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### Phase 2：前端退化为纯渲染
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**目标**：前端移除 7 层 if/else，统一发给后端。
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1. `startInlineConversation` 改为：`fetchStewardPlan → renderPlanResponse`
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2. 按 `plan.next_action` / `task_type` 分发到渲染器（申请预览/报销预览/查询结果/纯文本）
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3. 移除 `shouldRequestWorkbenchAiIntentPlan`、`isReimbursementCreationIntent`、`isLowConfidenceTravelApplicationPlan` 等前端门控函数
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4. 保留并复用现有渲染组件（applicationPreview、stewardPlan 渲染逻辑不重写）
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**验证**：前端测试绿 + 人工验证各场景渲染正确
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### Phase 3：清理冗余
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1. 删除 `steward_planner_fallback.py` 的 `_classify_irrelevant_input` 独立门控
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2. 删除 `_looks_like_ambiguous_travel_flow` 独立判定（收进 gate_classify）
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3. 统一 signal_keywords 来源（registry 唯一）
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4. 删除旧的 endpoint 补丁函数
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## 7. 验证标准（持久性的可衡量判据）
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接入一个新场景（如"查报销进度"）时，**改动文件清单必须且仅限于**：
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| 文件 | 改动 |
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|---|---|
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| `scenes/scene_query_reimbursement_progress.py` | 新建：1 个 SceneDescriptor + 1 个 handler 函数 |
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| `scenes/__init__.py` | 加 1 行 import + register |
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**如果接入时需要动 `steward_graph_planner.py` / `steward.py` / 前端 composable / extraction.py / fallback.py 中任何一个，说明架构没有收口成功。** 这是验收的硬标准。
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## 8. 不改变的东西
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- `RuntimeChatService`（模型供应商抽象）：不动
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- `StewardActionExecutor`（执行分发）：已在 registry 驱动，不动
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- `AgentConversationService`（消息持久化）：不动，只是调用点从 endpoint 搬进图节点
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- LangGraph 的 `StateGraph` / `interrupt` / checkpoint：继续用，只是节点职责更完整
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- 现有渲染组件（applicationPreview 表格、stewardPlan 消息）：复用，不重写
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## 9. 风险与对策
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| 风险 | 对策 |
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|---|---|
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| 图重构引入回归 | Phase 1 每搬一个节点跑一次全量测试 |
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| 前端去掉门控后某些场景渲染不出 | Phase 2 先保留渲染器映射，只改"谁决策"不改"怎么渲染" |
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| gate_classify 性能（遍历 registry） | 场景数 <20，关键词正则匹配 O(1)，无性能问题 |
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| LLM 历史注入搬进图后 token 超限 | 保持 limit=10 不变 |
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