业务和功能介绍
📋 业务和功能介绍
1. 立项背景与目标
「造」由非技术背景的独立创始人（金融猎头转型 AI 应用层）于 2026 年 8 月启动，10 天搭出框架、两周跑通原型。目标是解决企业级 Agent 落地的"确定性困境"——通用 Agent 框架以 LLM 推理为主驾，存在幻觉、不可控、高成本三大硬伤，无法进入合规审计、风险定价等"确定性 > 创造性"的核心业务流程。
2. 软件功能与核心模块
确定性编译执行引擎：workflow.json 经 Kahn 拓扑序 + sha256 冻结，生成不可变 workflow.compiled.json，运行时按拓扑确定执行
三层固化画布：draft（灰虚线）→ confirmed（黄实线）→ compiled（绿带勾）三态生命周期，支持子流程打包/钻取/库复用
双 LLM 异构评审：DeepSeek（可行性）+ SiliconFlow（风险合规），require_different_provider 保证永不共用厂商
防幻觉校验：「生成回复」节点带引用指纹校验，未引用流程数据自动黄色警告
分层记忆 L0–L3（工作/情景/语义/反思）+ 三后端知识检索（BM25 / sqlite-vec 向量 / MCP）+ 规则库资产化（金融合规 / 工业巡检 2 样例）
OpenAI 兼容推理栈（model-catalog.json 单一来源）+ 一键部署包（23.3MB 双击即用）
3. 业务流程
用户中文描述需求 → 反问澄清 → 双 LLM 评审 → 确定性编译 → 节点级可追溯执行 → 导出独立部署包（双击 start.bat 自动配置 + 启动 + 浏览器打开运行台）。
1. 立项背景与目标
「造」由非技术背景的独立创始人（金融猎头转型 AI 应用层）于 2026 年 8 月启动，10 天搭出框架、两周跑通原型。目标是解决企业级 Agent 落地的"确定性困境"——通用 Agent 框架以 LLM 推理为主驾，存在幻觉、不可控、高成本三大硬伤，无法进入合规审计、风险定价等"确定性 > 创造性"的核心业务流程。
2. 软件功能与核心模块
确定性编译执行引擎：workflow.json 经 Kahn 拓扑序 + sha256 冻结，生成不可变 workflow.compiled.json，运行时按拓扑确定执行
三层固化画布：draft（灰虚线）→ confirmed（黄实线）→ compiled（绿带勾）三态生命周期，支持子流程打包/钻取/库复用
双 LLM 异构评审：DeepSeek（可行性）+ SiliconFlow（风险合规），require_different_provider 保证永不共用厂商
防幻觉校验：「生成回复」节点带引用指纹校验，未引用流程数据自动黄色警告
分层记忆 L0–L3（工作/情景/语义/反思）+ 三后端知识检索（BM25 / sqlite-vec 向量 / MCP）+ 规则库资产化（金融合规 / 工业巡检 2 样例）
OpenAI 兼容推理栈（model-catalog.json 单一来源）+ 一键部署包（23.3MB 双击即用）
3. 业务流程
用户中文描述需求 → 反问澄清 → 双 LLM 评审 → 确定性编译 → 节点级可追溯执行 → 导出独立部署包（双击 start.bat 自动配置 + 启动 + 浏览器打开运行台）。
项目实现
🛠 项目实现
1. 整体架构与设计思路
四层架构：UI 层（React 18 + Vite 5 + TypeScript 严格模式）/ 核心运行时（Node 24 + TypeScript 5.7，含编译范式 + 多 Agent + 记忆 + 知识检索 + 12 域路由）/ 推理栈（OpenAI 兼容协议 + model-catalog.json 单一来源 + 双 LLM 异构评审）/ 持久化（better-sqlite3 NAPI 预编译 + sqlite-vec 向量 + AES-256-GCM 静态加密）。横向贯穿"中文原生基座"（H 线）保证所有用户可见面零英文。
2. 我负责的模块与量化结果
第一方代码 100% 由我贡献。里程碑：M0–M9 完整开发 + P0–P2 评审收口 39 提交 + 三层固化画布引擎深化（M1–M6）+ 2026-08-19 链路闭环审计 → 8-21 修复计划验收 11 项缺口（核心定义符合度 85% → 95%+）。后端 377+ 单元测试、前端 53 测试、tsc 零错误门禁全绿。增量交付：部署包（commit 5ed8350 抓出生产级 ESM __dirname bug）、跨平台一键部署单包 23.3MB / 1411 条目（commit 6d03f27 智能启动器 + 首次运行自动配置）、行业模板自动编译就绪（commit 1de63d0）。最终交付物含 3 模板、2 规则库、3 部署方案文档、120+ 里程碑/评审/审计文档。
1. 整体架构与设计思路
四层架构：UI 层（React 18 + Vite 5 + TypeScript 严格模式）/ 核心运行时（Node 24 + TypeScript 5.7，含编译范式 + 多 Agent + 记忆 + 知识检索 + 12 域路由）/ 推理栈（OpenAI 兼容协议 + model-catalog.json 单一来源 + 双 LLM 异构评审）/ 持久化（better-sqlite3 NAPI 预编译 + sqlite-vec 向量 + AES-256-GCM 静态加密）。横向贯穿"中文原生基座"（H 线）保证所有用户可见面零英文。
2. 我负责的模块与量化结果
第一方代码 100% 由我贡献。里程碑：M0–M9 完整开发 + P0–P2 评审收口 39 提交 + 三层固化画布引擎深化（M1–M6）+ 2026-08-19 链路闭环审计 → 8-21 修复计划验收 11 项缺口（核心定义符合度 85% → 95%+）。后端 377+ 单元测试、前端 53 测试、tsc 零错误门禁全绿。增量交付：部署包（commit 5ed8350 抓出生产级 ESM __dirname bug）、跨平台一键部署单包 23.3MB / 1411 条目（commit 6d03f27 智能启动器 + 首次运行自动配置）、行业模板自动编译就绪（commit 1de63d0）。最终交付物含 3 模板、2 规则库、3 部署方案文档、120+ 里程碑/评审/审计文档。
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