多智能体研究报告生成器

用户输入一个研究主题，系统调度 规划者 → 检索者 → 撰写者 → 审校者 四个智能体分工协作，自动产出带引用来源的结构化研究报告，并实时可视化每一步进度。核心链路：输入主题 → 规划大纲 → 检索素材 → 撰写正文 → 审校修订 → 输出报告（含大纲、引用来源、审校意见）。技术栈：Python 3.13 · FastAPI · pydantic · httpx · 原生 HTML/CSS/JS（无构建、无 CDN）。多智能体编排为手写编排器（零重依赖，便于讲解原理，可平滑升级 LangGraph）

功能与业务实现描述1. 登录与访客进入
业务功能：进入控制台前的访问门槛；支持账号登录或「访客进入」。
实现方式：前端 localStorage 会话标记（mlab_auth）；演示环境不接真实鉴权。
2. 主题输入与任务创建
业务功能：输入研究主题并启动报告生成，支持回车提交。
实现方式：POST /api/reports 校验非空 → JobStore.create() 生成任务（内存）→ 后台线程 start_job() 启动流水线 → 立即返回 job_id，前端据此订阅进度。
3. 多智能体协作流水线
业务功能：四个智能体按「规划 → 检索 → 撰写 → 审校」依次分工，各自产出中间结果并传递给下一步。
实现方式：orchestrator.run_pipeline() 在后台线程顺序调用四个 Agent；每个 Agent 通过 emit() 回调上报进度。规划者产出 4 章节大纲；检索者收集素材并分配给各章节；撰写者按大纲写作并标注引用 [1][2]；审校者产出改进意见与修订版。演示模式用内置模板 + 素材库确定性生成，真实模式调用大模型（失败自动回退，保证不崩）。
4. 实时进度可视化
业务功能：用户实时看到当前进行到第几步、正在做什么。
实现方式：GET /api/reports/{id}/stream 通过 SSE 推送 progress 事件；前端渲染垂直时间轴（待办 → 进行中发光 → ✓ 完成）+ 进度条 + 「第 X/4 步」计数 + 实时状态栏（如「正在联网检索…」）。
5. 研究大纲展示
业务功能：生成前先展示规划出的章节大纲，让流程透明。
实现方式：规划者产出 sections[{title, description}]，完成后前端将其渲染到「研究大纲」卡片。
6. 报告生成与渲染
业务功能：产出结构化 Markdown 报告，以论文式排版呈现。
实现方式：撰写者按章节生成正文（含引用编号）；前端内置轻量 Markdown 渲染器转成 HTML（支持标题/列表/引用/加粗/代码），无需外部依赖。
7. 审校意见
业务功能：展示审校者提出的改进意见，以及修订后的版本。
实现方式：审校者产出 critique（多条意见）+ revised_md（修订版）；前端优先渲染修订版，并展示「审校意见」卡片。
8. 参考来源
业务功能：报告底部列出引用来源（可点击跳转），增强可信度。
实现方式：检索者产出 sources[{title, url, snippet}]，前端渲染为来源列表卡片。
9. 历史报告
业务功能：查看过往生成的主题与状态，点击可回看历史报告。
实现方式：GET /api/reports 返回任务列表（倒序）；点击某条 → GET /api/reports/{id} 拉取详情并渲染。
10. 导出 PDF
业务功能：一键把