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# LLM 模型配置表格设计
## 1. 概述
重新设计 Settings 页面的 LLM 模型配置 UI将原有的卡片列表改为表格行内编辑形式简化交互、减少页面长度同时支持多模型配置。
## 2. 需求
- **chat**: 必填,多个(子智能体可选不同模型)
- **vlm**: 选填,多个
- **embedding**: 必填1 个(知识库专用)
- **rerank**: 必填1 个(知识库专用)
## 3. UI 设计
### 3.1 整体布局
每种 LLM 类型chat/vlm/embedding/rerank独立成区区头部显示类型名称和必填/选填标识,右上角有 [+] 添加按钮。
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ // LLM CONFIGURATION │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─ CHAT ─────────────────────────────────────────────── [+] │
│ │ 名称 │ Provider │ 模型 │ 状态 │ 操作 │
│ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ Agent-Chat │ OpenAI │ gpt-4o │ ● 可用 │ ▶ ✕ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ... (vlm, embedding, rerank 同理) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 3.2 表格列(精简版)
| 列 | 说明 |
|----|------|
| 名称 | 模型名称,支持输入编辑 |
| Provider | 下拉选择OpenAI / Claude / Ollama / DeepSeek / Custom |
| 模型 | 模型名称,支持输入编辑 |
| 状态 | ● 可用(绿色)/ ○ 不可用(灰色)/ ⚠ 必填未填(红色) |
| 操作 | 展开详情按钮 ▶ / 删除按钮 ✕ |
### 3.3 行内展开详情面板
点击任意行,行下方展开详情表单:
```
│ ▼ Agent-Chat │ OpenAI │ gpt-4o │ ● 可用 │ ▶ ✕ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ Provider: [OpenAI ▼] Model: [gpt-4o ] │ │
│ │ Base URL: [https://api.openai.com/v1 ] │ │
│ │ API Key: [sk-•••••••••••••••• ] 👁 │ │
│ │ │ │
│ │ [▶ 测试连接] [保存] [取消] │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
```
### 3.4 状态说明
| 状态 | 颜色 | 含义 |
|------|------|------|
| ● 可用 | 绿色 | 测试通过 |
| ○ 不可用 | 灰色 | 未测试或测试失败 |
| ⚠ 必填未填 | 红色 | chat/embedding/rerank 未配置 |
### 3.5 警告提示
当 chat/embedding/rerank 任一类型为空时,表格顶部显示红色警告条:
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ⚠ chat / embedding / rerank 为知识库必填,请确保已配置 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 4. 交互规则
| 动作 | 行为 |
|------|------|
| 添加模型 | 点击 [+] 在对应类型底部添加新行,状态默认为 ○ 不可用 |
| 展开编辑 | 点击任意行,行内展开详情面板,同时收起其他已展开的行 |
| 测试连接 | 点击"测试连接",调用后端 API测试通过则状态变 ● 可用,失败显示错误 Toast |
| 保存 | 只有测试通过的模型才能保存,保存后更新 originalLlmConfig |
| 删除 | 点击 ✕ 删除该模型embedding/rerank 至少保留 1 个) |
| 取消编辑 | 点击"取消"或再次点击展开按钮,收起详情面板,表单数据恢复原值 |
| Provider 变化 | 自动填充对应 Provider 的默认 Base URL |
## 5. 数据模型
```typescript
interface LLMModelConfig {
name: string // 模型名称
provider: 'openai' | 'claude' | 'ollama' | 'deepseek' | 'custom'
model: string // 模型名称
base_url: string // API Base URL
api_key: string // API Key
enabled: boolean // 是否启用
}
interface LLMConfig {
chat: LLMModelConfig[] // 必填,多个
vlm: LLMModelConfig[] // 选填,多个
embedding: LLMModelConfig[] // 必填1个
rerank: LLMModelConfig[] // 必填1个
}
```
## 6. 后端 API
### 6.1 保存策略
`saveModel(type, index)` 发送完整 `LLMConfig` 对象到后端,后端整体替换该类型的模型列表。
- chat/vlm: 列表直接替换
- embedding/rerank: 列表直接替换(限制最多 1 个)
### 6.2 测试连接 API
```typescript
POST /api/settings/llm/test
{
"type": "chat" | "vlm" | "embedding" | "rerank",
"provider": "openai" | "claude" | "ollama" | "deepseek" | "custom",
"model": "gpt-4o",
"base_url": "https://api.openai.com/v1",
"api_key": "sk-..."
}
```
返回:
```typescript
{ "success": true, "message": "连接成功" }
{ "success": false, "error": "错误信息" }
```
## 7. 组件结构
```
SettingsView.vue
├── LLMConfigSection (chat/vlm/embedding/rerank 四区)
│ ├── LLMTypeCard (每个类型一个卡片)
│ │ ├── LLMTable (表格头部 + 列表)
│ │ │ ├── LLMTableRow (每行模型)
│ │ │ └── LLMExpandPanel (展开的详情面板)
│ │ └── LLMEmptyState (空状态 + 添加按钮)
│ └── LLMWarning (必填警告条)
```
## 8. 实现要点
1. **单行展开**: 点击行时收起其他已展开行,保持 UI 简洁
2. **测试通过才可保存**: 保存按钮仅在 `model.enabled === true` 时可用
3. **API Key 脱敏**: 列表中不显示 API Key详情面板中默认隐藏显示为 ••••)
4. **Provider 默认 URL**: `onProviderChange` 自动填充默认值
5. **深拷贝比较**: `isModelDirty` 使用 `JSON.stringify` 深拷贝比较
6. **originalLlmConfig 同步**: 每次保存成功后更新原始配置副本

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# Skill 系统设计方案
## 1. 概述
### 1.1 背景
当前 Jarvis 系统采用基于 LangGraph 的多 Agent 架构Master/Planner/Executor/Librarian/Analyst通过关键词规则路由到子 Agent。系统缺乏可扩展的 Skill 机制,无法让 Agent 按需调用自定义能力。
### 1.2 目标
构建一个 **Skill 系统**,让每个 Agent 能够:
- 挂载可配置的 Skill 能力插件
- 由 LLM 自主判断何时使用哪个 Skill
- 支持私有/团队共享/市场三种可见性
- Skill 作为 Agent 的指令模板 + 工具组合
---
## 2. 核心理念
**Skill 是 Agent 的"能力插件",由 LLM 自主决策调用时机。**
```
用户: "帮我规划今天的工作"
Master Agent 理解意图
路由到 Planner Agent
Planner 分析任务 → 自主判断需要什么 Skill
├──→ 需要数据 → 调用 "数据获取" Skill
├──→ 需要优先级 → 调用 "任务排序" Skill
└──→ 需要时间安排 → 调用 "日程规划" Skill
```
---
## 3. 数据模型
### 3.1 Skill 实体
| 字段 | 类型 | 说明 |
|-----|------|-----|
| id | UUID | 主键 |
| name | str | Skill 名称,如 "任务排序" |
| description | str | 供 LLM 理解该 Skill 的用途 |
| instructions | str | Agent 执行时的系统指令模板 |
| agent_type | AgentRole | 适用于哪个 Agent (master/planner/executor/librarian/analyst) |
| tools | List[str] | 引用的工具名称列表 |
| required_context | List[str] | 需要的前置数据 |
| output_format | str | 输出格式要求(可选) |
| visibility | enum | private/team/market |
| team_id | UUID | 团队 IDvisibility=team 时使用) |
| is_active | bool | 是否启用 |
| owner_id | UUID | 创建者 ID |
| created_at | datetime | 创建时间 |
| updated_at | datetime | 更新时间 |
### 3.2 Agent-Skill 关联
每个 Agent 运行时从数据库加载其 `agent_type` 对应的所有 `is_active=True` 的 Skills作为可选能力供 LLM 调用。
---
## 4. 系统架构
### 4.1 组件关系
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent Brain │
│ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Master Agent (理解意图,路由到子 Agent) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ [Planner] [Executor] [Librarian] ... │ │
│ │ │ │ │ │ │
│ │ └───────────┼────────────┘ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────────────┐ │ │
│ │ │ Skill Registry │ │ │
│ │ │ (可用的 Skills) │ │ │
│ │ └────────┬─────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ LLM 自主判断使用哪个 Skill │ │
│ └─────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 4.2 组件说明
| 组件 | 职责 |
|-----|------|
| Skill Registry | 存储 Skill 定义,提供加载接口,权限校验 |
| Skill Loader | 运行时加载 Agent 对应的 Skills |
| Skill Executor | 执行 Skill 指令,调用工具链 |
---
## 5. Skill 定义示例
### 5.1 任务排序 Skill
```json
{
"name": "任务排序",
"description": "根据优先级、截止日期、依赖关系对任务列表进行智能排序",
"instructions": "你是一个任务排序专家。接收任务列表后,按以下规则排序:\n1. 紧急且重要优先\n2. 有截止日期的优先\n3. 依赖其他任务的优先\n输出排序后的任务列表及理由。",
"agent_type": "planner",
"tools": ["get_tasks"],
"required_context": ["原始任务列表"]
}
```
### 5.2 知识检索 Skill
```json
{
"name": "知识检索",
"description": "从用户知识库中检索相关内容,支持向量检索和关键词检索",
"instructions": "你是一个知识管理员。从知识库中检索与用户问题相关的内容,返回相关文档片段和来源。",
"agent_type": "librarian",
"tools": ["search_knowledge", "hybrid_search"],
"required_context": ["用户查询"]
}
```
### 5.3 数据分析 Skill
```json
{
"name": "效率分析",
"description": "分析任务完成情况,计算工作效率指标",
"instructions": "你是一个数据分析师。接收任务列表后,分析:\n1. 完成率\n2. 平均完成时间\n3. 阻塞原因\n4. 改进建议",
"agent_type": "analyst",
"tools": ["get_tasks", "get_stats"],
"required_context": ["任务数据"]
}
```
---
## 6. API 设计
### 6.1 Skill 管理
| 方法 | 路径 | 说明 |
|-----|------|-----|
| POST | /api/skills | 创建 Skill |
| GET | /api/skills | 列表(支持过滤 agent_type, visibility |
| GET | /api/skills/{id} | 详情 |
| PUT | /api/skills/{id} | 更新 |
| DELETE | /api/skills/{id} | 删除 |
### 6.2 Skill 执行
| 方法 | 路径 | 说明 |
|-----|------|-----|
| POST | /api/skills/{id}/execute | 手动执行 Skill |
| GET | /api/skills/execute/{execution_id} | 查询执行结果 |
---
## 7. 数据库表设计
### 7.1 skill 表
```sql
CREATE TABLE skill (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
name VARCHAR(100) NOT NULL,
description TEXT,
instructions TEXT NOT NULL,
agent_type VARCHAR(50) NOT NULL,
tools JSONB DEFAULT '[]',
required_context JSONB DEFAULT '[]',
output_format TEXT,
visibility VARCHAR(20) DEFAULT 'private',
team_id UUID,
is_active BOOLEAN DEFAULT true,
owner_id UUID NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
CREATE INDEX idx_skill_agent_type ON skill(agent_type);
CREATE INDEX idx_skill_visibility ON skill(visibility);
```
---
## 8. 前端界面
### 8.1 Skill 管理入口
入口位置:智能链路 → Skill 市场
```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 智能链路 → Skill 市场 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ [我的 Skills] [团队共享] [市场] │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ ┌───────────────────────────────────────┐ │
│ │ 任务排序 │ │
│ │ 适用: Planner Agent │ │
│ │ 工具: get_tasks │ │
│ │ 描述: 根据优先级排序任务列表 │ │
│ │ 可见: 私有 │ │
│ │ [编辑] [禁用] [复制] │ │
│ └───────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────┘
```
### 8.2 Skill 编辑界面
```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 创建/编辑 Skill │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 名称: [________________] │
│ 描述: [________________] │
│ │
│ 适用 Agent: │
│ ( ) Master (●) Planner ( ) Executor │
│ ( ) Librarian ( ) Analyst │
│ │
│ 引用工具: │
│ ☑ get_tasks ☑ create_task │
│ ☐ search_knowledge ☐ hybrid_search │
│ │
│ 指令模板: │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ 你是一个任务排序专家... │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 可见性: │
│ (●) 私有 ( ) 团队共享 ( ) 公开市场 │
│ │
│ [取消] [保存] │
└─────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 9. 与现有系统集成
| 现有组件 | 集成方式 |
|---------|---------|
| Agent Role | Skill.agent_type 引用现有 AgentRole 枚举 |
| Tools | Skill.tools 引用现有 ALL_TOOLS 中的工具名 |
| Prompts | Skill.instructions 作为 Agent 系统提示的补充 |
| User/Team | 复用现有权限体系visibility 字段控制 |
| Router | Master Agent 路由逻辑不变Skill 由子 Agent 按需调用 |
---
## 10. 实现计划
### Phase 1: 基础框架
- [ ] Skill 数据模型与 CRUD API
- [ ] Skill Registry 服务
- [ ] Skill 加载机制Agent 初始化时注入)
- [ ] 前端 Skill 管理界面
### Phase 2: 执行机制
- [ ] Skill Executor
- [ ] 工具调用桥接
- [ ] 执行结果返回
### Phase 3: 高级特性
- [ ] 团队共享机制
- [ ] Skill 市场
- [ ] Skill 编排(多个 Skill 串联)
---
## 11. 风险与约束
1. **LLM 自主性**:依赖 LLM 准确理解 Skill 描述,需优化 prompt
2. **工具兼容性**Skill 引用的工具需在 ALL_TOOLS 中存在
3. **权限控制**:团队共享需防止越权访问