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毕业设计 · 进度记录

本文件记录"端云协同编程智能体系统"作为毕业设计推进过程中的关键决策、产出与待办。 对应仓库文档：实现方案_v2_端云协同编程智能体系统.md（系统权威方案）、实现方案_v3_Web应用化.md（Web 应用化设计）、references/毕业论文_参考文献清单.md（参考文献）。

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一、本次推进的议题（按时间顺序）

1. 毕业设计命题：为"端云协同 LLM 协作系统"拟定可行的毕业论文命题。
2. 参考文献核实与下载：确认命题能否找到对应中英文文献，并落地下载。
3. Web 应用化技术选型：确定"把整体项目做成 Web 应用"的技术栈与架构，并定稿设计方案。

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二、关键决策记录

2.1 命题方向（已定）

• 对象：本科 · 计算机科学与技术；侧重 端云协同架构。
• 推荐命题（2026-08 版，已被下条取代）：《基于端云协同的 LLM 服务成本优化系统设计与实现》（副标题：——以异构大小模型非对称协作为核心）。
• ✅ 定稿命题（2026-09-04）：《基于端云协同的编程智能体系统设计与实现》（Design and Implementation of a Programming Agent System Based on Device-Cloud Collaboration；关键词：端云协同、编程智能体、大小模型协同、工具调用、级联升级）。改题理由：v4 落地后系统已是工具智能体形态（可操控工作目录文件），"编程智能体"更贴实现与演示重心；"成本优化"降为论文核心指标与实验章主题（北极星指标不变），不进标题。项目名/方案文档名/界面品牌已同步由"端云协同 LLM 协作系统"更名为"端云协同编程智能体系统"。
• 核心卖点：① 非对称协作（贵的大模型少读少写 / 便宜的小模型多读多干）；②「交流文本」协议（原创交接层）；③ 可量化的北极星指标（token 下降目标 ≥80%，实测 ~61% 含缓存计费）。
• 定位判断：这是系统/工程类毕设，非新算法类；命题应落在"面向成本约束的协作机制设计与实现"，避免宣称"提出了新模型/新方法"。
• 提醒：北极星指标在论文中勿写死"80%"，表述为"缓存计费下下降约 61%，结合前缀缓存复用目标 ≥80%"。

2.2 参考文献（已落地）

• 确认命题文献充足：已有英文路由/级联文献极强，另有"端云协同/大小模型协作"方向专门综述。
• 外文已下载 5 篇（references/arxiv_papers/，已验证有效 PDF）：
  • 14 FrugalGPT (2305.05176)
  • 15 Small Models in the LLM Era Survey (2409.06857)
  • 16 Dynamic Model Routing & Cascading Survey (2603.04445)
  • 17 Edge SLMs + Cloud LLMs Collaboration Survey (2507.16731) ← 与命题几乎同名
  • 18 Collaborating Small and Large LLMs Survey (2510.13890)
• 中文文献：由使用者本人走校园网知网下载到 research/（如《Token级多模型并联协作推理_王建辉》《大小模型端云协同进化技术进展_王永威》《大语言模型时代的人工智能_陈光》等）；另有开放获取的《大语言模型算法演进综述_中兴通讯技术》存于 references/cnki_open/。
• 提醒：所有中文文献定稿前必须在知网逐条核对页码/作者/年份；外文 14–18 可放心引用。

2.3 Web 应用化技术选型（已定）

• 后端：保持 Python + FastAPI + uvicorn，不重写（router_system 为纯标准库，229 项测试全绿）。
• 前端：Vue 3 + Vite + TypeScript SPA，四页面（对话 / 协作过程 / 检验队列 / 指标），构建产物输出到 gateway/static，FastAPI 单端口托管。
• 实时化：POST /chat 改异步（立即返回 request_id）+ 后台 asyncio 任务 + SSE（/runs/{id}/stream）实时可视化「交流文本」协作过程。
• 关键约束（D3）：SSE 通过监视 runs/{id}/workspace.json 实现，不修改 router_system/pipeline.py，保住测试全绿。
• 避坑：不上 Celery/Redis/微服务；asyncio + sqlite + 文件系统足够。
• 完整设计见 实现方案_v3_Web应用化.md（含 D1–D9、SSE 协议、目录结构、T1–T6、验收标准）。

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三、本次产出文件

文件	说明
实现方案_v3_Web应用化.md	Web 应用化权威设计方案（技术栈/架构/接口/步骤/验收）
references/毕业论文_参考文献清单.md	参考文献初稿清单（已下载 / 需知网下载 / 提醒）
references/arxiv_papers/14–18_*.pdf	5 篇新增外文文献（有效 PDF）
references/cnki_open/中_大语言模型算法演进综述_中兴通讯技术.pdf	1 篇开放获取中文 PDF
research/ 下多篇中文 PDF	使用者自行从知网下载的中文文献

说明：git status 中 router_system/、scripts/、tests/ 等处的改动为本会话之前已存在的历史修改，非本次 Web 应用化产出。

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四、待办 / 下一步

1. 实施 Web 应用化（按 实现方案_v3_Web应用化.md T1→T6）：
   • T1 后端异步化（jobs.py + /chat 改异步 + /runs/{id}/status）
   • T2 后端 SSE（/runs/{id}/stream）
   • T3 前端 Vue3+Vite 脚手架（outDir=gateway/static）
   • T4 对话页 + 交流文本实时可视化
   • T5 检验队列页 + 指标页（ECharts）
   • T6 集成部署 + 测试
2. 收尾答辩材料：补齐中文文献题录（知网核对）、论文各章节、E1 --live 真实链路数据。
3. 将 v3 方案登记进 任务拆解与执行计划.md，并把 AGENTS.md 的"当前权威规划"指针同步到 v3。

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记录人：DSH Agent（2026）。

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五、2026-09-01 推进：模型池 + 工具智能体（叙事升级落地）

5.1 关键决策

• 叙事泛化（命题不变）：把「端云分工」泛化为按价位分工——代码里角色轴 （Architect 决策 / Worker 实现）与位置轴本来就正交（ArchitectClient 走 OpenAI 兼容协议、 Worker 已有 mock/llama_server/openai 三后端），故"端云协同"收编为"多价位模型池"的两档特例。 命题标题、开题材料、文献锚点全部不动，系统叙事升级（答辩加分项）。
• 术语：对外表述用「多价位模型协作 / 分级调度 / 异构模型池」，避免"融合" （会被理解为模型级 ensemble）。FrugalGPT（文献 14）为新叙事主锚点。
• 新增智能体能力：zcode 式工具调用——模型可 list_dir / read_file / write_file 操作被关押在工作区内的文件，过程 SSE 实时可视化。
• 设计全文：实现方案_v4_模型池与工具智能体.md（D1–D6、接口清单、T16–T21、实验设计）。

5.2 产出

• 后端：router_system/tools.py（纯标准库工具内核）、gateway/model_pool.py（模型池）、 gateway/agent.py（智能体服务）、/pool + /agent 全套端点、V2Stats 按模型分账。
• 前端：设置页「模型池」区块（角色指派/条目 CRUD/连通测试）、新「🤖 智能体」页 （工具时间轴 + 工作区文件浏览）、指标页「按模型分账」卡。
• 顺手修复：SSE final 后重连回放导致的重复渲染；/agent 深链 SPA 路由。
• 测试：全量 262 passed（基线 229 + 新增 33：tools 11 / pool 10 / agent 6）。
• 端到端实测（DeepSeek 真跑 3 轮）：写 hello.py → 写 note.md+列目录 → 读 hello.py 审阅， 工具事件实时渲染、工作区真实落盘、路径越界被拒、token 计量正确。

5.3 下一步

1. 论文表述更新：系统架构图加入"模型池 + 价位轴"；补一节工具智能体与护栏设计。
2. 实验 E-new（位置无关性）：同一 Worker 角色绑 local vs budget 跑同数据集， 证明"价位驱动而非位置驱动"——bench_tokens.py 改造可跑。
3. Worker 步骤级工具化（可选增强）：协作管线内 Worker 也可用工具构建工件（opt-in 开关）。
4. 中文文献知网核对仍待完成（定稿前必做）。

记录人：DSH Agent（2026）。

5.4 增补（同日）：工作区选择 + harness 级工具（T22–T25）

• 需求来源：智能体原先只能固定操作 agent_workspace/，"不能选择工作区"。 参考 deepseek-harness/（DeepSeek 开源 agent harness）的"打开文件夹"体验与工具集设计。
• 落地：① 工作目录可选——/agent/fs 磁盘目录浏览（Windows 盘符枚举）+ 最近工作区列表（持久化），运行记录所用目录，左侧文件面板跟随切换； ② 工具升级到 harness 级——edit_file（old_string 唯一命中才替换，防误改）、 search_files（跨文件内容搜索，跳过 .git/node_modules 等）、 run_command（默认关闭，UI 开关 allow_shell，超时+输出截断+Windows 无窗口）； ③ 前端 edit_file 渲染为红/绿 diff 卡，命令卡展示 $ 命令 与退出码输出。
• 实测：选定 E:\agent_demo\greet_app，模型完成"读文件 → edit_file 加参数校验 → 运行 python greet.py 验证"，磁盘文件真实变更（出现 pycache 证明命令在工作区内执行）。
• 测试：全量 274 passed（新增 12：tools 扩展 7 + 工作区选择 5）。
• 安全边界（论文可写）：文件操作相对所选根关押；shell 独立开关默认关； 唯一性约束防覆盖式误编辑——"能力开放 + 边界收窄"的设计权衡可作一节。

5.5 增补（同日）：两级智能体（T26，路线 B 落地）

• 形态：大模型（规划者）拆解任务出指令 JSON → 本地小模型（执行者）跑工具轮并汇报 → 大模型审查裁决 done/redo（有界交接，默认 2 轮）→ 最终答复。交接状态落 handoff.json（智能体版交流文本），SSE 新增 phase/message 事件实时可视化。
• 测试：+3 项（done 流 / redo 流 / 执行者故障），全量 277 passed。
• 事故与修复：发现 test_config_get_put_reset 调 /config/reset 会清空真实 settings.json——此前全量跑测把用户在设置页配置的 API key 抹掉了。已修复测试隔离 （备份/恢复），并向用户说明需重配 key。
• 运维提醒：网关用 taskkill /T 停止会连带杀掉其启动的 llama-server 子进程； 重启网关后需在设置页重新启动 llama-server。

5.6 增补（同日）：Web 界面视觉升级

• 全局设计系统 webapp/src/style.css（设计令牌：色板/圆角/阴影/统一滚动条/焦点环）， main.ts 正式引入（原为未使用的脚手架残留）。
• App.vue 重设计：顶部条 → 深色侧边栏壳（渐变 Logo、图标导航、激活态高亮条、网关状态脚注）。
• 各页浅层打磨：页面背景令牌化、卡片统一阴影、浏览器标题/lang 修正（原为"webapp"/en）。
• 功能零改动；构建产物同步。

5.7 增补（同日）：配色体系对齐 deepseek-harness Web

• 从 deepseek-harness/packages/client/ui-theme/src/styles/design-platform.css 提取 官方色板（dsw-static-*）：DeepSeek 品牌蓝 deepseek-500 rgb(65,118,230)、 bluish 中性灰阶、语义状态色，替换自拟配色。
• 风格修正：深色侧栏 → dsh 式近白侧栏（sidebar-fill bluish-50 + 透明描边）； 扁平化阴影（描边负责层次）；交互悬停 rgba(38,49,72,.06)；滚动条 neutral-200 圆头。
• 全部视图旧硬编码蓝（#2563eb 系）批量替换为设计令牌，视觉单一来源。

5.8 增补（同日）：会话式智能体（T27，功能补齐 + 简洁化）

• 差距分析（对照 deepseek-harness Web）：缺会话制、缺停止、非对话式布局。
• 落地：会话制（多轮上下文注入 + 轮次持久化 + 空闲/并发控制）、取消端点、 AgentView 重构为「会话列表 + 居中消息流 + 底部 composer」，工具调用折叠收纳。
• 实测：本地 Qwen0.8B 全流程走通（会话自动创建/轮次记录/折叠时间轴/空响应提示）； 深度协作质量待用户重配 DeepSeek key 后验证。
• 测试：281 passed（新增 4：history 注入/会话多轮/置忙拒绝/取消）。
• 教训：测试资源隔离清单再+1（settings.json、sessions 目录、pool.json、runs/）。

六、2026-09-04 推进：新方向立项——校园 AI 代理层

• 用户定调：AI代理功能开发/ 子目录定位为「端 ↔ 云之间的 AI 代理层」开发： 面向校园场景的 LLM API 代理网关（如代理 DeepSeek key，学生持代理 key、代理持上游主 key）。 商业模式 = API 差价 + 缓存收益；校园问题高重复 → 高缓存命中 → 高毛利；校园网提供基础设施。
• 方案草案：AI代理功能开发/方案_校园AI代理层.md（架构 / 缓存经济学 / 现有系统复用映射 / MVP 任务 P1–P5 / 合规红线 / 实验 E-P1–E-P3）。
• 与主命题关系：不改变已定命题《基于端云协同的编程智能体系统设计与实现》； 作为扩展章与答辩亮点——代理层 = 端侧基础设施的规模化形态，核心贡献为"缓存感知的 LLM 代理网关"。
• 合规提醒（实现前必读）：真实收费运营前需确认上游转售政策与生成式 AI 服务备案要求， 从校内试点起步；上游主 key 仅存 env / settings.json，代码与文档零凭据字面量。

记录人：ZCode Agent（2026-09-04）。

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六、2026-09-05 推进：代理层 M1 + 语义分析器全链（T-P/T-G）

6.1 代理层与缓存层（T-P0…T-P5，M1 达成）

• 备份锚点：tag proxy-m1-tp5（370 全绿）+ 仓库外 zip。
• 落地：gateway/proxy/ 十模块——鉴权账本（原子预扣 D-P11，并发 10 路不超扣实证）、 上游客户端（三家 usage 归一/首 token 前 failover D-P4）、毫元计价（差异化售价）， 路由端到端（M1：httpx 手写 OpenAI SDK 合规断言，2550/1491 黄金账目）、 规范化五规则。T-P6 语义缓存（M2）/T-P7 管理面前端/T-P8 压测（M3）待续。

6.2 语义分析器与三级分级（T-G0…T-G8 全链完成，M-G3 代码就绪）

• T-G0 骨架 → T-G1 Embedder（int8 量化）→ T-G2 观察埋点（100ms 批量）→ T-G3 标签校准（四规则推导 + split-conformal + last-good）→ T-G4 线性头（numpy 训练 + 纯 Python 推理，requirements-ml.txt 登记）→ T-G5 Grader（特征门×概率×conformal，/v1/route）→ T-G6 live 分流（pipeline tier_fn 钩子，D-G5 唯一受控改动，零回归）→ T-G7 审计+前端（proxy 档位映射 + X-Campus-Tier 头 + T1 审计抽样 + Metrics tier 卡 + Settings 灰度区块）→ T-G8 E-G1 报告（晋升门自动判定）。
• 灰度纪律（D-G7）：sense.enabled=false、mode=collect——代码全就位但 分流未启用；晋升门四条（一致率≥85%/覆盖≤α+2%/标签≥500/T1 占比 40-55%） 由 sense_report.py 自动判定，collect 攒满前不开 live。
• 测试：412 passed（318 → 412，本阶段 +94）。

6.3 下一步

1. 代理层 T-P6（语义缓存 M2）→ T-P7 管理面前端 → T-P8 压测（M3）。
2. 真机项：llama-server embedder 端点冒烟（需 bge-m3 模型）；DeepSeek key 重配后 走 collect 模式积累真实观察（2-4 周）→ sense_report 晋升门核对 → live。
3. 备份锚点：sense-m-g3 tag（412 全绿）。

6.4 增补（同日）：代理层 T-P6~T-P8 完成（M2+M3 达成）

• T-P6 语义缓存（e41471c + c54ad23 接线）：L1/L2 倒排+晋升+singleflight+SSE 回放； e2e 实证同问二答 X-Cache: HIT 上游仅 1 次、账目 status=cached cost=0。
• T-P7 管理面（4f272dc + 7caab52）：stats/ledger 端点 + ProxyView 三卡片 （students 列表端点 501——Mimosa 扫描误报阻塞新 SELECT 写入，解除后补两方法）。
• T-P8 压测（bench_proxy.py）：mock 管道 h_g=100%（重复>=50% 数据集）/ P99=23.5ms（预算 50ms）/吞吐 205 req/s/账目零不一致；--live 桩就绪 （CAMPUS_PROXY_KEY 环境变量 + --yes 确认）。
• M3 总验收达成（mock 口径）；报告落盘 AI代理功能开发/bench/。
• 回档锚点：sense-m-g3 之上新增 proxy-m2-m3 tag（423 全绿）。