# AGENTS.md

本文件是仓库**唯一权威**的 AI 助手上下文，适用于所有按 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md` / `AGENT.md` 约定加载上下文的工具（Claude Code、Codex、Qoder 等）。根目录 `CLAUDE.md` 与 `AGENT.md` 仅为入口指针，正文一律维护在本文件。

## 项目概述

**AgentEvalTool** 是智能体质量评估工具集平台（版本号以 `pyproject.toml` 为单一数据源，勿在此硬编码），用于评估 AI 数字员工（tutu-api 通道）和 AI 助手（OpenClaw）的服务质量。Python 3.11 后端 + TypeScript/React 前端，SQLite 持久化。领域术语词汇表见 `CONTEXT.md`，关键决策见 `docs/adr/`。

## 常用命令

### 后端

```bash
# 安装（含 dev 依赖）
pip install -e ".[dev]"

# 启动 Web 后台
agenteval server start --host 0.0.0.0 --port 8000

# 运行全部测试
pytest

# 运行单个测试文件
pytest tests/unit/test_engine.py -v

# 运行带覆盖率的测试
pytest --cov=backend/agenteval --cov-report=term-missing

# Lint
ruff check backend/
ruff format backend/
```

### 前端

```bash
cd frontend/web
npm install
npm run dev        # 开发服务器
npm run build      # 构建生产产物（部署前必须执行）
npx tsc --noEmit   # 类型检查
```

### 数据库迁移

```bash
alembic upgrade head   # 升级到最新
alembic revision --autogenerate -m "描述"  # 生成新迁移
```

注意：`init_db()` 调用 `SQLModel.metadata.create_all()` 直接建表（用于全新 DB），Alembic 用于已有 DB 的增量变更。`migrations/env.py` 设置了 `render_as_batch=True`（SQLite 不支持 ALTER TABLE，batch mode 通过重建表来模拟）。

### 部署（t480）

```bash
scripts/deploy-t480.sh             # 一键部署（推荐）
scripts/deploy-t480.sh --skip-build  # 仅代码变更，跳过镜像重建
scripts/deploy-t480.sh --dry-run   # 预览命令
```

## 核心架构

### 三层结构

```
CLI (Typer) / Web API (FastAPI)
        ↓
EvalEngine（异步评测执行引擎）
        ↓ 通过抽象接口
EvalChannel → 消息通道（tutu-api / openclaw / http）
EvalRule    → 评估规则（keyword / response_time / llm_score / safety / semantic / …）
        ↓
SQLite Storage（Repository 模式）
```

### 关键抽象（均在 `backend/agenteval/`）

- **`channels/base.py`** — `EvalChannel` 抽象：`send()` / `poll_reply()` / `health_check()`；三种实现 `tutu.py`（tutu-api HTTP + Bearer Token）/ `openclaw.py` / `http.py`，`ChannelType` 枚举（`tutu-api` / `openclaw` / `http`）与工厂注册见 `channels/factory.py`
- **`evaluation/engine.py`** — `EvalEngine`：异步执行，遍历 Scenario.cases → messages → 调用 channel → 执行规则 → 写入 DB；通过 `asyncio.Event` cancel_token 支持真取消；`progress_callback` 实时推送事件给 WebSocket
- **`evaluation/rules/`** — `EvalRule` 抽象，注册表（`__init__.py` 导入即注册）已扩到 7 种实现：`keyword.py` / `response_time.py` / `llm_score.py`（LLM-as-judge，支持多维评分）/ `safety.py` / `semantic.py` / `fluency.py` / `json_schema.py`；跨规则隐式逻辑在 `evaluation/implicit_rules.py`
- **`models.py`** — 共享 Pydantic 模型：`EvalTarget` → `EvalRun` ← `Scenario`，`EvalRun` → `Turn` + `EvalResult`
- **`storage/`** — `db.py`（SQLite StaticPool + SQLModel 表定义）+ `repository.py`（`TargetRepository` / `ScenarioRepository` / `RunRepository` / `ResultRepository`）+ `file_repository.py`（`FileCategoryRepository` / `FileRecordRepository`）
- **`config/settings.py`** — Pydantic Settings，加载 `AGENTEVAL_` 前缀的环境变量（`.env` 文件），`@lru_cache` 单例
- **`web/deps.py`** — FastAPI 依赖注入：`get_db()`（Session 生命周期管理）、`require_auth()`（鉴权：`X-API-Key` 匹配 `AGENTEVAL_API_KEY` 或 `X-Auth-Token` 匹配 Web 登录会话，任一通过；两个凭据都未配置时 no-op 放行；`require_api_key` 是兼容别名）

**扩展性模式**：
- **规则注册表**（`evaluation/rules/__init__.py`）：`@register_rule` 装饰器将规则类注册到 `_RULE_REGISTRY`，`get_rule(type, params)` 按名称实例化。添加新规则只需创建类并加装饰器。
- **通道工厂**（`channels/factory.py`）：`ChannelFactory` 维护 `ChannelType → EvalChannel` 映射，`register()` 类方法支持插件式注册新通道类型。

### 判定与报告口径

通过率/判定口径是跨版本演进的敏感点（v0.5 判定语义 → v1.3 go/no-go），改动前先读相关 ADR，避免与报告层分叉：
- case 判定在 `evaluation/case_verdict.py`；run 级汇总在 `evaluation/run_summary.py`——`judged_pass_rate` 剔除连通用例、`pass_rate` 含执行失败（ADR-0002/0004）
- 隐式期望规则（期望叠加）在 `evaluation/implicit_rules.py`；go/no-go 判定在 `evaluation/go_no_go.py`
- 术语与口径基线见 `CONTEXT.md`

### API 端点 / Run 生命周期

`POST /api/runs` → API 先创建 `pending` 状态的 run，返回 run_id → 后台 `asyncio.Task` 调用 `EvalEngine.run(existing_run=...)` 复用该记录 → `ws://…/ws/runs/{run_id}` 推送实时进度。

**WebSocket 事件类型**（`/ws/runs/{run_id}`，由 `ConnectionManager.emit()` 广播）：

| 事件 | 触发时机 | payload |
|------|---------|---------|
| `case_start` | 开始评测一个 case | `{case_id, case_index, total_cases}` |
| `messages_generated` | 动态 case 的 AI 生成消息完成 | `{case_id, messages}` |
| `turn_start` | 开始发送一轮对话 | `{case_id, turn_index}` |
| `turn_end` | 收到回复 | `{case_id, turn_index, reply, latency_ms}` |
| `turn_error` | 发送或接收失败 | `{case_id, turn_index, error}` |
| `rule_result` | 单条规则评估完成 | `{case_id, turn_index, rule_type, passed, score, reason}` |
| `case_end` | case 评测完成 | `{case_id, passed, score, error?}` |
| `run_completed` | 整个 run 完成 | `{run_id, status}` |
| `error` | case 级或 run 级错误 | `{case_id?, message}` |

前端 `sessionReducer.ts` 的 `WS_EVENT` action 处理以上所有事件类型。

### OpenClaw 代理

后端通过 `routers/proxy.py` 提供 HTTP + WebSocket 反向代理（路径前缀 `/openclaw`），将请求转发到 OpenClaw 服务（docker-compose 中 `openclaw-eval` 容器）。WS 桥接会自动注入认证 token 到 `connect.authenticate` 消息并重写 `Origin` 头。前端 `/openclaw` 路由以全屏 iframe 嵌入代理地址。

### 文件管理模块

`/api/files` 端点提供分类树 + 文件上传/下载功能。`FileCategoryDB` 自引用（`parent_id`）实现树形结构，`FileRecordDB` 关联分类。文件物理存储在 `data/uploads/`，按分类子目录组织。删除分类会级联删除子分类 + 文件记录 + 物理文件。

### 模型配置中心

`/api/model-configs` 统一管理工程使用的外部模型连接。`provider` 表示调用协议，`capability` 表示评测用途能力（对话、向量、审核），`input_modalities` / `output_modalities` 表示模型自身支持的文本、图像、音频和视频模态，三者禁止混用。厂商、区域、上下文窗口、最大输出和模型特性属于描述性元数据，会写入评测运行快照，但不直接改变网关请求参数。

### 智能评估执行机制（方案③触发式执行，ADR-0009/0010/0011/0012）

Worker 自动化由平台掌控节奏：`web/app.py` lifespan 只做 `scheduler_runtime.start()/stop()`，实际循环在 `intelligent_eval/scheduler.py`——每 60s（`SCAN_INTERVAL_SECONDS`）执行一次 `scan_once()`，单个节拍依次：

1. **requeue_stale_assigned_tasks**（task_queue.py）：assigned 超时（>10min）且评估 executing → 回 pending（卡死恢复）
2. **expire_stale_running_sessions**：running 会话 60min 无新轮次 → expired
3. **watchdog 判死**：planning 双闸 / executing 超窗 / 连续触发失败超限 → failed
4. **scan_and_enqueue_tasks**：扫描 executing 评估，按时段到期 + 欠账（`domain.py::get_attention_reason`）→ 入队（每评估去重一条 pending/assigned）
5. **settle_tasks_for_finished_evals**：评估离开 executing 后，其 pending/assigned 任务回收为 completed
6. **supplement_decision_logs**：agent 未上报决策日志时按状态兜底补录（审计）
7. **analyst 催促**：末会话终态 10min 后落账 nudge，交给 worker 触发转 analyst 汇总报告
8. **触发**：fire-and-forget（不阻塞 60s 节拍）唤醒 worker / planner

关键约束（改动此机制前必读）：
- **触发原语**：`docker exec openclaw-eval timeout 600 openclaw agent --agent main --session-id <prefix>-<ts> -m <msg> --json`，subprocess 侧 timeout 660
- **独立 session**：session-id 形如 `agenteval-worker-<ts>` / `agenteval-planner-<ts>`，**禁止复用 `--agent main` 的持久 session**——main session 多次触发累积上下文缓存（~12 万 token）后 worker 会幻觉输出而不执行 API 步骤（ADR-0010）
- **时段分布**：触发消息强制"仅执行当前时间对应时段（time_distribution）内欠账的会话"，绝不创建未来时段会话——未来时段由后续 60s 节拍再次触发；所有时段会话到终态才转 analyst
- **状态一致性**：`submit_report` 要求会话全部 close 才允许 completed（`intelligent_eval/lifecycle/report_submission.py`）；per-eval 触发冷却 10min 防 60s 节拍堆叠并发 agent

### 扩展域速览（v1.1+ 新增域，早期架构文档未覆盖）

- **Campaigns（评估活动）**：`evaluation/campaign_{lifecycle,runner,scheduler,read_model,report}.py` + `models.py` 的 `CampaignDB`；路由在 `web/routers/campaigns.py`；跨 run 聚合见 `comparison.py` / `analysis.py` / `go_no_go.py` / `cost_tracking.py`；后台任务登记在 `task_registry.py`
- **IntelligentEvals（智能评估域）**：`intelligent_eval/`——`domain.py`（优先级/注意力）、`lifecycle/`（状态机，终止态纪律见 ADR-0011/0012）、`task_queue.py`、`decision_logs.py`、`config_snapshot.py`、`read_model.py` / `report.py`；软删语义只在 `repository.py`（见陷阱 6）
- **Exploration（探索巡检）**：`exploration/patrol.py`（巡检）+ `judge.py` + `summary.py`，自带 models/errors/lifecycle
- **模型网关**：`model_gateway.py` 是统一模型调用出口，`model_protocols/` 为 openai / anthropic / dashscope / gemini 协议适配器；`services/` 承载 runs / model_configs / files 业务
- **AI 协作文档**：Gitea Issues 工作流、triage 标签、领域文档约定见 `docs/agents/`（issue-tracker / triage-labels / domain）

### 前端

SPA 由 FastAPI 托管（`GET /{full_path:path}` → `index.html`）。`frontend/web/src/api.ts` 是所有接口定义的单一出口，axios 拦截器统一处理错误。`useRunSession.ts` hook 管理 WebSocket 实时状态。

**路由采用 keep-alive 标签页模式**（非标准 `<Routes>`）：所有页面同时挂载在 DOM 中，通过 `display: block/none` 切换可见性，保证页面状态在切 tab 时不丢失。路由配置集中在 `App.tsx` 的 `routeConfigs` 数组中，Zustand `tabStore` 管理标签页的打开/关闭/激活状态，`react-router` 仅用于 URL 同步。

**三种状态管理策略**：
- **Zustand**（`stores/tabStore.tsx`）：全局标签页状态，唯一一个 store
- **useReducer**（`hooks/sessionReducer.ts`）：评测会话状态（cases/turns/results/progress），纯 reducer 无副作用，hook 负责 WS/REST 副作用
- **useState**：各页面本地数据，无全局缓存（不使用 SWR/React Query）

**UI 交互一致性标准**（ADR-0005，全部管理页必须遵守）：
- 页壳：`PageWrapper inline fullHeight`；详情/报告用页内 view 切换或右侧 Drawer 弹出（非新路由），列表常驻
- 表格：`Empty` 空态；超过 20 行才分页（pageSize 20）；禁止 `scroll.y` calc hack，外层 div `overflowY: auto`
- 表单：`components/FormDrawer.tsx`（宽 640、页脚取消/确定、`submitting` loading、`destroyOnClose`）
- 危险操作（删除/取消/停止）：`Popconfirm`
- 反馈：axios 拦截器统一 message，页面不重复弹错
- 活动状态轮询：`usePolling(fn, ms, enabled)` 5 秒静默轮询（`reload(true)`）

**Vite 开发代理**：dev server 端口 3000，`/api`、`/ws`、`/openclaw` 全部代理到 `localhost:8000`；生产构建时 `dist/` 由 FastAPI 直接托管。

**Ant Design CSS-in-JS 冲突**：Ant Design v5 的 emotion 运行时注入会覆盖静态 CSS 的 `flex`/`height` 规则。Runs 页采用"导航与内容分离"方案——Tabs 组件仅用于渲染导航头（`.nav-only-tabs` CSS 隐藏 `.ant-tabs-content-holder`），实际内容 div 由 flex 直接控制高度，绕过 Ant Design 内部 DOM。

**构建注意**：`@monaco-editor/react` 独立拆分为 `vendor-monaco` chunk（`vite.config.ts` 的 `manualChunks`）。设计 Token 在 `tokens.ts` 集中管理（组件直接 import，非 CSS 变量方案）。

## 开发约定

- **版本号单一数据源**：`pyproject.toml` → 由 `scripts/sync_version.py` 同步到 `package.json`，部署脚本自动执行
- **Python lint**：ruff，line-length 120，target py310
- **前端类型检查**：`tsc --noEmit`
- **文档文件名**带版本号，如 `architecture-v1.0.md`
- **SQLite 必须用 `StaticPool` + `check_same_thread=False`**，否则多线程下连接耗尽
- **所有 Router 用 `Depends(get_db)` 管理 Session**，后台任务也需 `try/finally` 关闭
- **`frontend/web/dist/`** 是构建产物，部署前必须 `npm run build`，否则 t480 跑旧版
- **本地 CI 入口**：`scripts/ci-check.sh`（版本一致性 + ruff + pytest + tsc；`--fast` 跳过 tsc）。pre-push hook 在 `.git/hooks/pre-push`（新 clone 需手动重装），push 自动跑 `ci-check.sh --fast`；紧急 `git push --no-verify` 后必须补跑
- **交互与文档使用简体中文**

## 配置

- `.env`（参考 `.env.example`）：`AGENTEVAL_API_KEY`（机器调用凭据，X-API-Key）、`AGENTEVAL_ADMIN_PASSWORD`（Web 登录口令，设置后走会话 token）、`AGENTEVAL_ALLOWED_ORIGINS`（CORS，首个非 localhost URL 用作 OpenClaw WS Origin）、`AGENTEVAL_OPENCLAW_*` 系列（代理上游地址 + 认证 token）
- `config/config.json`：tutu-api 通道配置（敏感信息，只读挂载到容器）
- 无托管 CI 实际运行：Gitea Actions 工作流（`.gitea/workflows/ci.yml`）需实例启用 Actions + runner 才生效；本地质量门是 pre-push hook；部署依赖手动执行 `scripts/deploy-t480.sh`

## 测试结构

```
tests/
├── conftest.py          # 根级 fixtures（内存 SQLite DB、TestClient）
├── unit/                # 数十个按领域划分的单测（engine/各规则、campaign_*、intelligent_eval_*、exploration_*、model_*、task_queue 等）
│   └── mock_channel.py  # 测试用 MockChannel
└── integration/         # 数十个集成测试：每 router 一个 test_<area>_api.py（runs/campaigns/intelligent_evals/targets/...）+ 调度与端到端（test_*_scheduler*.py、test_intelligent_eval_e2e.py）
    └── conftest.py      # 集成级 fixtures
```

pytest 配置集中在 `pyproject.toml` 的 `[tool.pytest.ini_options]`：`pythonpath = ["backend", "."]`（测试直接 import `agenteval` 和 `cli`）、`asyncio_mode = "auto"`（async 测试无需显式装饰器）。

## 部署关键信息

- **t480**：`sola-t480`（192.168.8.145:8001），Docker Compose **双容器**（`agenteval` + `openclaw-eval`）
- **端口映射**：主机 8001 → 容器 8000（主机 8000 已被占用）
- **健康检查**：`curl http://192.168.8.145:8001/api/health` 返回 version/commit，脚本验证与本地 `pyproject.toml` 一致
- **回滚**：`docker tag t480-agenteval:<old-version> t480-agenteval:latest && docker compose up -d`
- **backend/ 通过 volume 热加载**，只有 Python 依赖变更才需要 `--build`
- **前端 dist/ 也通过 volume 挂载**，因此每次前端变更也需要重新构建（`./scripts/deploy-t480.sh` 自动处理）
- **openclaw-eval** 容器使用 `ghcr.io/openclaw/openclaw:latest` 镜像，通过 `AGENTEVAL_API_URL` 环境变量连接 agenteval

## 已知陷阱

1. **`index.css` 必须显式 import**：Vite 不会自动包含未被引用的 CSS。`main.tsx` 必须有 `import './index.css'`，否则全局样式（动画、布局覆盖、nav-only-tabs）全部无效且无报错。这是历史遗留 bug（项目创建以来就缺失），已修复但容易在重构时再次丢失。

2. **UTC 时间戳解析**：后端返回的 datetime 字符串不含时区标记（如 `"2026-07-14T16:40:00"`），JS 的 `new Date()` 会按本地时间解析导致偏差 8 小时。前端必须使用 `utils/date.ts` 的 `toDate()` 函数（检测并追加 `Z` 后缀），禁止直接 `new Date(str)`。根本修复需后端序列化时附带时区。

3. **Ant Design CSS-in-JS 覆盖**：Ant Design v5 的 emotion 运行时注入优先级高于静态 CSS 文件中的 `flex`/`height`/`overflow` 规则。需要弹性布局的容器避免依赖 `.ant-tabs-content` 等 Ant 内部 DOM，改用导航与内容分离方案。见上方前端架构说明。

4. **SQLite 连接池**：必须用 `StaticPool` + `check_same_thread=False`。使用默认连接池会导致多线程下连接耗尽（async + FastAPI 线程池混合场景）。

5. **`.env` 在 t480 上需手动维护**：部署脚本不会自动同步 `.env` 文件，新增环境变量需 SSH 到主机手动补全。容易导致 OpenClaw 代理等功能静默失效。

6. **智能评估可见性接缝**：逻辑删除（`deleted` 状态）语义只住在 `intelligent_eval/repository.py`——查询走 `IntelligentEvalRepository.visible()` 谓词，存在性校验走 `require_live_eval`（路由层翻译为 404）。禁止在其他模块直查 `IntelligentEvalDB` 判断删除态，否则删除语义会在多处漂移（Phase 1 收敛前的教训：快照、决策日志、任务监控各自实现了一遍"已删即 404"）。

7. **AI 上下文文档结构**：`AGENTS.md` 是仓库唯一权威正文；`CLAUDE.md` / `AGENT.md` 仅是指针文件（引导工具读本文件），禁止往指针文件写入正文性内容——三份全量副本时代各自漂移的历史教训（各自持有独有段落、互不一致）勿重演。