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后端新增规则资产版本管理和规则文件 CRUD 接口，优化风险 规则生成模板执行和员工数据模型字段，知识库 RAG 增强本 地回退和文档提取能力，清理旧风险规则文件统一由生成引擎 管理，前端审计页面增加运行时调试面板和规则资产编辑交互， 补充单元测试覆盖。
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Hermes 后台智能体架构总览
1. 定位与愿景
Hermes 是 X-Financial 系统中的后台自动巡检与数据洞察中枢。与处理实时对话的 UserAgent 不同，Hermes 专注于异步、长周期、大批量的任务，核心价值在于提供事前的深度风险挖掘和定期的业财洞察报告。
2. 系统拓扑图
graph TD
subgraph 调度层
A[Cron Scheduler] -->|定时触发| B[Task Queue]
end
subgraph Hermes Agent 层
B -->|消费任务| C(Hermes Worker)
C --> D[Task Skills Router]
D --> E{RiskScanner Skill}
D --> F{ExpenseReport Skill}
D --> G{KnowledgeCheck Skill}
end
subgraph X-Financial 核心服务
E <--> H[(Expense DB)]
F <--> H
G <--> I[(LightRAG Graph/Vector)]
C <--> J[LLM Gateway / OpenAI]
C --> K[Notification Service / 企业微信]
end
3. 核心设计原则
- 防抖与限流：后台全量扫表时，必须分片执行，防止对主数据库造成 I/O 拥堵。
- 幂等性保障：每一个扫描任务和报告生成任务都应该具备唯一幂等键，避免因进程重启导致的重复发信或重复扣减信用分。
- 隔离性：Hermes 的进程应与对外提供 API 服务的 Web Server 物理/逻辑隔离，大模型限流策略（Token Rate Limit）应配置相互独立的账单通道。
4. 核心执行链路（示例：夜间风控巡检）
- 凌晨 02:00，Cron 触发
trigger_risk_scan任务。 - Worker 拉取状态为
draft和submitted且risk_scanned=False的单据。 - 将近三个月的相关人员单据聚类，构建 Context。
- 调用大模型，寻找“拆单”、“合谋”、“时间/地点异常”等隐蔽风险。
- 将发现的风险写入
hermes_risk_report表，并标记对应单据。 - 任务结束，更新执行日志，等待早晨财务主管查阅。