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AI 意图规划器 TODO

第一阶段

• 落地 AI 意图规划器概念文档，明确大模型负责拆计划、业务代码负责执行。
• 新增前端 planner model，统一模型计划和本地 fallback 的输出结构。
• 个人工作台 AI 模式先请求 steward 模型计划，再使用本地 fallback。
• 差旅申请直提链路改为消费 intent plan.steps，不再直接消费正则识别结果。
• 补齐 planner model 与主流程接线回归测试。
• 跑前端构建和定向测试。
• 后端 /steward/plans 增加 requested_action 输出，减少前端从原句推断“提交/保存”的比例。
• 引入 LangGraph，并默认用 StewardGraphPlannerService 接管 /steward/plans 规划编排。
• 落地 LangGraph runtime 迁移计划文档：LANGGRAPH_RUNTIME_MIGRATION.md。
• 新增 StewardGraphRuntime，接管 slot-decisions 和 runtime-decisions 的 LangGraph 路由。
• 为 LangGraph runtime 增加图内规则兜底和端点级 legacy Agent 兜底。
• 为 /steward/plans 增加服务端白名单 action_steps，覆盖申请、报销、保存草稿和直接提交的基础动作规划。
• 前端 planner model 优先消费服务端 task.action_steps，旧响应才回退本地步骤推导。
• 新增 /steward/actions/execute 和 StewardActionExecutor，把未知 action 拒绝、提交确认门禁、precheck 阻断、申请草稿保存、申请提交和报销草稿创建接到现有业务服务。
• 前端新增 executeStewardAction() 服务方法，并让 steward suggested action 携带服务端可执行 action step。
• AI 工作台点击可执行 steward action 时调用 /steward/actions/execute；申请直接提交会先跑 run_duplicate_precheck，通过后再提交。
• complete_with_tool_call() 增加 main 失败后 backup tool-call 成功路径测试，保证模型成功路径能从 backup 返回 llm_function_call。
• 新增 StewardGraphActionRuntime，把 action executor 包成 LangGraph action_execute_node，并用 conversation_id + client_trace_id 在 AgentConversation.state_json 中持久化 checkpoint。
• 对提交确认生成 pending interrupt；重复 client trace 直接重放 checkpoint，避免重复保存草稿或重复提交。
• link_existing_application 接入现有报销草稿创建链路并写入申请关联 flag。
• associate_attachments 接入现有附件关联 runner，按 receipt_ids 归集到可匹配报销草稿。

后续阶段

• 用真实 MiniMax / backup 配置再回放 /steward/plans，确认真实环境返回 planning_source=llm_function_call，不是规则兜底。
• 将当前 AgentConversation.state_json checkpoint 抽象为可替换的 durable checkpointer，并补恢复/清理策略。
• 为每个 LangGraph node 写入可追溯 trace，展示模型调用、规则降级、等待确认和动作执行结果。
• 在 LangGraph 路径覆盖申请/报销核心链路后，再逐步删除旧 StewardPlannerService 的重复编排。