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# 实施方案：语义分析器与三级任务分级（T-G0…T-G8 执行版）
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> 编写日期：2026-09-05 状态：**执行版**（设计依据《方案_校园AI代理层.md》§7；冲突以本文为准）
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> 前置依赖：代理层 T-P0…T-P8（观察埋点依赖其账本/网关基建；T-G0/G1 可与之并行）。
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> 预期读者：负责实现的 AI Agent。必读：§1 锁定决策、§2 三级规格、§11 测试纪律。
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> 总工期约 11 个工作日；里程碑 M-G1（采集）→ M-G2（shadow）→ M-G3（live 分流）。
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## 0. 范围与非目标
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**范围**：语义分析器（共享 Embedding 底座 + 轻量分级头）→ 三级难度档位 → 三类消费方
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（v2 编码管线 / 校园代理 / 端侧客户端）的执行逻辑分流；观察-标签-校准-重训数据闭环；
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shadow→live 灰度；审计抽样接 ReviewQueue。
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**非目标（超纲不做）**：LoRA/vLLM 分类服务（预留接口，T-G8 可选实验）；多语言分类头；
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实时在线学习（夜间批处理为准）；情感/内容安全分类。
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**核心改动约束**：`router_system/` 仅允许一处受控改动——`pipeline.py` 注入可选
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`tier_fn` 钩子（默认 None = 现行为逐字节不变，见 D-G5）；其余全部落在 `gateway/sense/`。
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## 1. 锁定决策（实现中不得擅改）
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- **D-G1 分级是建议，阶梯是权威**：TierDecision 只决定入口档位；任何档位失败都沿
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T1→T2→T3 升级阶梯爬升（复用现有验证器/升级回路）。分析器错误的上界 = 一次浪费的尝试。
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- **D-G2 标签只来自结果观测**：禁止人工标注难度作为训练集主体（人工仅审计抽样纠偏）。
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true_tier 由夜间任务从 outcome 推导（§4 规则）。
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- **D-G3 一切决策带版本**：每条 TierDecision 记录 policy_version（= 模型工件版本 +
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阈值版本）；阈值由 split-conformal 夜间重算，**数据不足（<500 条标签）时沿用 last-good**。
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- **D-G4 降级阶梯**：Embedder 挂 → 决策退化为规则门（§2 特征门）+ 默认 T2；
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分类器工件缺失 → 同上。任何智能组件故障不得影响代理可用性。
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- **D-G5 零依赖与钩子**：serving 路径零新依赖（线性头推理 = 纯 Python 点积，768 维
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int8 ≈ 0.1ms）；numpy 仅离线训练用（requirements-ml.txt，可选安装）。
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`pipeline.py` 只加 `tier_fn: Optional[Callable]` 构造参数与一处 if 分支。
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- **D-G6 隐私与留存**：embedding 存 int8 BLOB、按课程桶分区；观察记录留存 180 天
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（与账本归档对齐，夜间任务顺带清理）；`/v1/route` 不落原始 query 全文（只存哈希+特征）。
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- **D-G7 灰度开关**：`sense.enabled`（总开关，默认 false）+ `sense.mode`：
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`collect`（只记不决策）| `shadow`（决策只写日志比对）| `live`（真分流）。
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非 live 模式下所有消费方行为与现状一致。
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- **D-P 系全部继承**（毫元整数/凭据/单进程等），本文不重复。
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## 2. 三级任务分级规格（罗列）
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| 档 | 典型任务 | 特征门（硬性，任一不过即降档） | 执行逻辑 | 验证方式 | 失败升级 | 目标占比 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| **T1 简单** | 概念解释、改写/翻译/摘要、格式转换、简单计算、单函数补全、报错一句话解释 | 单轮；输入 ≤512 tok；无仓库/多文件上下文；意图不在黑名单（实现/重构/脚手架/迁移/多文件）；code 域限解释/补全/单函数 | 本地小模型直答（客户端本机 / 校端 local-small 池条目） | code→接地验证（跑测试/facts）；QA→结构检查+facts 抽检 | →T2 | 40–55% |
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| **T2 中等** | 单文件函数实现、修 bug、带约束生成、模板代码、数据解析 | 单文件可完成；输入输出明确；验证可自动化；分析器置信中段 | **单次云端直答**（budget 档，deepseek-chat）或本地大模型直答（校端 9B+ 空闲时优先本地） | code→跑测试；QA→LLM rubric 抽检 | →T3 | 30–45% |
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| **T3 复杂** | 多文件/跨模块重构、项目脚手架、多约束需求、架构决策、长周期 agent 任务 | 仓库级上下文；需多步计划；多验收点；历史升级信号（曾从 T1/T2 升级） | **四阶段管线**：云 brief → 本地大模型构建+检测 → 云 decide 修复 → 云 final_review | 管线内置（Worker 接地验证 + final_review + 审计抽样） | 终审打回→管线内循环（rounds_cap） | 10–20% |
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**消费方 × 档位 = 执行逻辑**（同一 TierDecision，三类后果）：
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| consumer | T1 | T2 | T3 |
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|---|---|---|---|
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| `pipeline`（v2 编码智能体） | 现有 fast path（本地直答） | **新增档：单次云端直答**（跳过 brief/review） | 完整四阶段管线 |
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| `proxy`（API 透传） | model_pool `local-small` 端点 | `budget` 云端条目 | `premium` 云端条目（响应头建议走管线） |
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| `client`（端侧） | 本机模型直答 | 经代理云端直答 | 完整管线（本机=Worker，云=Architect） |
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## 3. 文件清单
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**新建**：
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gateway/sense/
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├── __init__.py # build_sense_router(settings) -> APIRouter；唯一组装点
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├── config.py # SenseConfig：buckets/consumer 映射/阈值路径/mode
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├── errors.py # EmbedderDown/ArtifactMissing
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├── embedder.py # llama-server /v1/embeddings 客户端 + int8 量化 + 降级
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├── features.py # 特征门：token 估算/轮数/意图黑名单/多文件检测（纯函数）
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├── classifier.py # TierHead 接口：LinearHead(npz 纯 Python 推理) | LoraRemote(vLLM，预留)
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├── calibrate.py # split-conformal 阈值计算 + last-good 回退 + 阈值工件读写
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├── labeler.py # 夜间 true_tier 推导 + 180d 清理
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├── observer.py # 观察写入（to_thread + 100ms 批量）；消费方埋点 SDK
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├── grader.py # 决策组合：probs + 特征门 + conformal 阈值 + mode
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├── store.py # sense.sqlite3 DDL + 查询
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└── routes.py # /v1/route、/v1/embeddings、/sense/admin/*
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scripts/train_tier_head.py # 离线训练（numpy，requirements-ml.txt）
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scripts/sense_report.py # shadow 一致率/分布/覆盖率报告（E-G1 数据管道）
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webapp/src/views/… # 不新增页面；Settings 加 sense 区块、Metrics 加 tier 卡（T-G7）
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tests/test_sense_{embedder,features,classifier,calibrate,labeler,grader,routes}.py
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```
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**修改**：`gateway/api.py`（include_router，`sense.enabled` 门控，≤5 行）；
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`router_system/pipeline.py`（`tier_fn` 钩子，D-G5 唯一受控改动）；
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`gateway/proxy/routes.py`（T1/T2/T3 → model_pool 档位映射，`sense.mode=live` 时启用）；
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`config/settings.json`（`sense` 段）；`任务拆解与执行计划.md`、`AGENTS.md`（登记）。
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## 4. 数据模型（`data/sense.sqlite3`，WAL；全部经 to_thread）
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```sql
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CREATE TABLE tier_observations(
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id INTEGER PRIMARY KEY, ts INTEGER NOT NULL,
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request_id TEXT NOT NULL, consumer TEXT NOT NULL, -- pipeline|proxy|client
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bucket TEXT NOT NULL DEFAULT 'default', domain TEXT DEFAULT '',
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decided_tier TEXT NOT NULL, executed_tier TEXT NOT NULL, -- shadow 期二者可不同
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probs TEXT NOT NULL, -- JSON {t1,t2,t3}
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policy_version TEXT NOT NULL, features TEXT NOT NULL, -- 门特征 JSON（不含 query 原文）
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embedding BLOB, -- int8 量化向量（query 哈希可关联）
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outcome TEXT DEFAULT '', -- ok|verified|escalated|failed|user_retry|timeout
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true_tier TEXT DEFAULT '', human_override TEXT DEFAULT '');
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CREATE INDEX idx_obs_ts ON tier_observations(ts);
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CREATE INDEX idx_obs_policy ON tier_observations(policy_version);
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CREATE TABLE sense_artifacts( -- 模型/阈值工件登记
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version TEXT PRIMARY KEY, kind TEXT NOT NULL, -- head|thresholds
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path TEXT NOT NULL, metrics TEXT NOT NULL, created_ts INTEGER NOT NULL, active INTEGER DEFAULT 0);
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```
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**true_tier 夜间推导规则（labeler.py，确定性）**：
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1. executed=T1 且 outcome∈{ok,verified} 且 24h 内无 user_retry → true=T1；
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2. outcome∈{escalated,failed,user_retry,timeout} → true = executed 的下一档（T1→T2→T3，T3 保持 T3）；
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3. consumer=pipeline 且管线发出 brief（route 含 plan:multi）→ true=T3；
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4. human_override 非空 → 以人工为准（审计抽样回写）。
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## 5. 配置 schema（settings.json 的 `sense` 段）
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```jsonc
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"sense": {
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"enabled": false,
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"mode": "collect", // collect | shadow | live
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"embedder": {"base_url": "http://127.0.0.1:8902/v1",
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"model": "bge-m3-Q4_K_M", "timeout_s": 5, "dim": 1024},
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"features": {"t1_max_tokens": 512, "t1_max_turns": 2,
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"intent_blacklist": ["重构","脚手架","迁移","实现","多文件","项目"],
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"code_t1_kinds": ["解释","补全"]},
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"policy": {"alpha": 0.05, // conformal：P(true>T1|判T1) ≤ α
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"min_labels": 500, "t2_prefer_local_when_idle": true},
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"consumers": {"proxy": {"t1": "local-small", "t2": "budget", "t3": "premium"}}
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}
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```
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`model_pool` 条目需相应增加 `tier_hint` 字段（local-small/budget/premium），缺失时按
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现有 local/budget/premium 映射兜底。
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## 6. API 契约
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| 端点 | 说明 |
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|---|---|
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| `POST /v1/route` | {query 或 messages, consumer, domain?} → {tier, probs, confidence, thresholds_version, head_version, mode, fallback:bool}；**不落 query 原文** |
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| `POST /v1/embeddings` | OpenAI 兼容透传 embedder（客户端/代理共用） |
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| `GET /sense/admin/agreement?since=` | shadow 一致率、档位分布、逐域混淆矩阵（E-G1） |
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| `POST /sense/admin/calibrate` | 手动触发 conformal 重算（夜间任务自动跑） |
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| `POST /sense/admin/train` | 手动触发线性头训练（新工件 version，默认不 active，人工切换） |
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| `POST /sense/admin/promote` | 工件/阈值切 active（带 last-good 回滚参数） |
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**live 晋升门（shadow → live，三条同时满足）**：一致率 ≥85%；conformal 覆盖实测
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P(true>T1|判T1) ≤ α+2%；审计抽样（ReviewQueue）无"判 T1 实为 T3"的严重误判。
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## 7. 模块接口签名
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```python
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# embedder.py
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async def embed(text: str) -> list[int] # int8 量化向量；失败 raise EmbedderDown
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# features.py
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def gate(text_or_messages, consumer, cfg) -> Features # 门特征 + t1_hard_ok: bool
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# classifier.py
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class LinearHead: load(path); predict(vec) -> dict[str,float] # 纯 Python 点积 softmax
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class LoraRemote: predict(vec) -> dict[str,float] # vLLM /v1/classify，T-G8 预留
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# calibrate.py
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def compute_thresholds(labels, probs, alpha) -> Thresholds # split-conformal
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def load_active(store) -> Thresholds # 无合格工件→last-good→内置保守值
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# grader.py
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async def decide(query_or_messages, consumer, domain, store, cfg, now) -> TierDecision
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# TierDecision: tier, probs, hard_gates, thresholds_version, head_version, fallback
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# 决策顺序：embedder 降级检查 → 特征门（t1_hard_ok）→ conformal 阈值比较 → mode 裁剪
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# collect/shadow：decided_tier 照算、executed_tier=现行为，只写观察不改流
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# observer.py
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async def log(obs: Observation) -> None # 批量缓冲 100ms 刷盘（to_thread）
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# labeler.py
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def derive_true_tiers(store, now) -> int # 返回回填条数；顺带 180d 清理
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```
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## 8. 分级决策流程（grader.py 主时序）
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```
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输入 → embedder.embed（挂→fallback=T2+规则门，标记 fallback:true）
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→ features.gate（t1_hard_ok）
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→ classifier.predict(vec) → {p1,p2,p3}
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→ conformal 阈值 τ1（P(true>T1|判T1)≤α）：
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p1 ≥ τ1 且 t1_hard_ok → T1
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p3 ≥ τ3 或 特征含仓库级/多验收点 → T3
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其余 → T2（含置信不足默认）
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→ mode 裁剪：collect/shadow → 只写 tier_observations（decided≠executed）
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live → 返回决策，消费方执行
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→ observer.log（全模式必写）
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```
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升级阶梯（消费方内实现，非 grader 职责）：T1 失败（验证不过/超时）→ T2；
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T2 失败（测试仍不过/用户重试）→ T3；阶梯每爬一级写 observer（outcome=escalated）。
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## 9. 与现有系统的集成点
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1. **v2 管线**（`pipeline.py`，D-G5 钩子）：`build_v2_pipeline(..., tier_fn=...)`；
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`tier_fn=None` 现行为不变。live 时：T1=fast path；T2=**新档**（单次云端直答，
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复用 ArchitectClient 单次调用路径，跳过 brief/review）；T3=完整管线。
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现有测试零回归（tier_fn 缺省路径逐字节一致）。
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2. **代理层**（`proxy/routes.py`）：`sense.mode=live` 时，转发前调 grader，
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按 §2 消费方表映射 model_pool 档位；响应头 `X-Campus-Tier` 透出（可解释性）。
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3. **客户端**：`/v1/route` 直调；端侧 UI 显示"端侧/云端"来源与一键升级
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（复用 v3 前端基建，T-G7）。
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4. **ReviewQueue**：T1 决策按 `review.sample_rate` 抽样入队（人工核"判 T1 实为更高档"，
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human_override 回写观察表）。
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## 10. 工件与训练（scripts/train_tier_head.py）
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- 输入：tier_observations 中 true_tier 非空且 policy_version 对应 embedding 可解析的行；
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按时间切分 train/val/calib = 70/15/15。
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- 模型：线性有序三分类（softmax 回归，纯 numpy，类别权重均衡）；输出
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`data/sense_models/{version}/head.npz + metrics.json`（macro-F1、逐档 P/R、AUC-ordinal）。
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- 阈值：calibrate.compute_thresholds(calib 集, α) → `thresholds.json`（τ1/τ3 + 实测覆盖率）。
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- 登记 sense_artifacts（active=0），人工 /sense/admin/promote 切换；回滚 = promote 旧版本。
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## 11. 测试计划（隔离：tmp sqlite / 假时钟 / 假 embedder=确定性向量 / MockTransport）
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| 文件 | 必测用例 |
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|---|---|
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| test_sense_embedder | 正常向量；int8 量化可逆性（cosine 误差 <1e-2）；超时/挂→EmbedderDown |
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| test_sense_features | 特征门全表：单轮/多轮、长度边界、意图黑名单逐词、code 域白名单 |
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| test_sense_classifier | 纯 Python 点积与 numpy 参考实现一致（黄金向量）；工件缺失→ArtifactMissing |
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| test_sense_calibrate | 合成分布：α=0.05 时实测覆盖率 ≤α+2%；<500 标签→last-good；工件版本化读写 |
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| test_sense_labeler | §4 四条推导规则逐条；T3 保持 T3；180d 清理；human_override 优先 |
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| test_sense_grader | 决策表全组合（门×概率×mode）：shadow 不改流、live 才分流；fallback 路径 |
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| test_sense_routes | /v1/route 契约；/v1/embeddings 透传；admin 三端点鉴权；**不落 query 原文**（DB 断言） |
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| test_pipeline_tier_fn | tier_fn=None 现测试全绿；注入后三档分流各达预期路径；T2 档跳过 brief/review |
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## 12. WBS：T-G0…T-G8（每任务一 commit `feat(sense): T-Gn 描述`）
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| # | 任务 | 产出 | 验收 | 估时 | 依赖 |
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|---|---|---|---|---|---|
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| T-G0 | 骨架 | gateway/sense/ 包 + DDL + `sense.enabled` 门控挂路由 | 全量测试绿；开关关闭 `/sense/*` 404 | 0.5d | T-P0 |
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| T-G1 | Embedder | embedder.py + int8 + 降级 + `/v1/embeddings` | test_sense_embedder 绿；llama-server 真机冒烟 | 1d | T-G0 |
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| T-G2 | 观察埋点 | observer.py + 三消费方埋点（pipeline 经 tier_fn=None 时的 executed 记录 + proxy/client） | test_sense_labeler 的观察写入部分绿；真机跑 10 请求观察表有行 | 1d | T-G0 |
|
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| T-G3 | 标签+校准 | labeler.py 夜间任务 + calibrate.py + 工件表 | test_sense_labeler/calibrate 绿；合成数据覆盖率达标 | 1.5d | T-G2 |
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| T-G4 | 线性头 | train_tier_head.py + classifier.LinearHead + 工件登记 | 黄金向量一致性；合成集 macro-F1 报告 | 1.5d | T-G3 |
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| T-G5 | Grader | grader.py + features.py + `/v1/route` + mode 三态 | test_sense_grader/routes 绿 | 1.5d | T-G4 |
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| T-G6 | live 分流 | pipeline tier_fn 三档 + proxy 档位映射 + 升级阶梯插 T2 档 | test_pipeline_tier_fn 绿（含零回归断言）；真机三档各走通 | 1.5d | T-G5 |
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| T-G7 | 审计+前端 | ReviewQueue 抽样接线 + Metrics tier 卡 + 客户端来源显示/一键升级 | 抽样入队可见；`npm run build` 产物更新 | 1d | T-G6 |
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| T-G8 | 实验（+可选 LoRA） | sense_report.py：E-G1 一致率/分布/覆盖率、E-G3 成本延迟 delta；（可选）LoraRemote+E-G2 | shadow≥2 周报告入 `research/v2_experiments/`；晋升门全过 | 1.5d | T-G7 |
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依赖链：T-G0 → T-G1 → T-G2 → T-G3 → T-G4 → T-G5 → T-G6 → T-G7 → T-G8。
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**总验收 = E-G1 报告**：一致率 ≥85%、conformal 覆盖 ≤α+2%、T1 档实测占比落在 40–55% 区间、
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引入 T2 档后管线云端调用次数下降可测。
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## 13. 风险与对策
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| 风险 | 对策 |
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|---|---|
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| 冷启动无标签 | collect 模式先用规则门+现行为跑 2–4 周；夜间标签自动积累；min_labels 门前不 live |
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| 误判 T1 伤教育质量 | conformal α 保守 + 特征门硬拦 + 升级阶梯兜底 + 审计抽样；严重误判（判 T1 实为 T3）一票否决晋升 |
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| Embedder 单点 | 降级阶梯（D-G4）；校端双实例；客户端缓存常用 embedding 不做（隐私），仅服务端 |
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| 观察表膨胀 | 180d 清理 + int8 BLOB + 批量写；按月分表预留 |
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| 阈值漂移（上游/学期更替） | 夜间 conformal 重算 + policy_version 全链路可追溯 + last-good 回滚 |
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| pipeline.py 改动引入回归 | D-G5 钩子缺省逐字节一致 + test_pipeline_tier_fn 零回归断言 |
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## 14. 架构研讨定稿（2026-09-05）：变体 B（向量检索式）与混合路线
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**两种架构的本质**：A（线性头/LoRA）= 记忆的**压缩蒸馏**（参数化判别边界）；
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B（向量检索式，无分类器）= **未压缩记忆**（embedding + true_tier 标签库上检索定档）。
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B 三变体：B1 kNN 加权投票 / B2 最近原型（每档中心向量）/ B3 conformal-kNN
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（kNN 距离作 nonconformity 得分，与 D-G3 的 conformal 校准同构）。
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**对比结论**：B 的决定性优势 = **Day 0 冷启动**（每档 10–50 条精选原型即可用，A 需 ≥500
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标签 ≈ 2–4 周流量）+ **即时漂移适应**（新桶加样即刻生效，A 滞后 ≤24h）+ 天然可解释
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（"与这 3 条历史升级任务相似"）。A 的优势 = 恒定 0.1ms 推理、全局边界外推、KB 级工件、
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平滑概率直接套 conformal。共同盲区：T3 检测依赖结构特征（多文件/仓库级），语义信号弱——
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特征门（§7 features.gate）权重不可降。
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**定稿：混合阶梯，主线不变、B 提前插入**：
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1. **新增 T-G3b（T-G3 后、T-G4 前，+1.5d）**：KnnHead 实现（TierHead 接口新实现，
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复用 semcache M3 预留的 hnswlib 按桶分区设计；B1 投票起步，B3 conformal-kNN 为阈值来源；
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每桶每档样本封顶 + 去重 + 老化压缩）。冷启动期 shadow 由此提前产出一致率报告。
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2. **T-G4 线性头照常**，上线即 hybrid fusion：p_final = λ·p_head + (1−λ)·p_knn，
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λ 按头验证 F1 退火（0 → 0.7）；新桶可按桶独立用 B（λ=0）。
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3. **分歧 = 漂移检测器**：head 与 kNN 分档不一致率按桶按天统计，超阈值 → 告警 +
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自动触发重训 + 临时收紧 τ1（保守）。单用 A 时不可观测的"模型变老"从此有信号。
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4. **E-G2 扩为四方案对比**：B1-kNN / A1-线性 / hybrid /（可选）A2-LoRA；
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新增指标"漂移适应速度"（注入新课桶后误判率恢复天数，预期 B≫A——论文中
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"为什么必须混合"的实验证据）。文献锚点：ICL-Router（调研已录，冷启动友好）、
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Conformal 2607.25018（B3 依据）、S-LoRA（A2 服务形态）。
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5. 工程增量 ≈ +1.5 工日（KnnHead ~150 行 + 索引复用）；classifier.py 的 TierHead
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接口当初即为多形态头预留，grader 加一行 fusion 插值。
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**验收追加（并入 T-G8）**：hybrid 上线后漂移告警通路演示（注入合成新桶 → 告警 →
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收紧 → 重训 → 恢复全链路走通）；四方案对比表入 E-G2 报告。
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