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# 任务拆解与执行计划
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> 任务体系：主任务（整体项目）→ 附加任务（先行实现：整体项目部分拆解）
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> 建立日期：2026-08-14
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## 一、任务体系总览
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主任务：多专业小模型 + 路由模型系统（整体项目）
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├─ 已完成部分（专家系统内核）：
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│ · 知识库（8 领域 67 规则 + 17 模板 + 45 事实）
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│ · 黑板/前向链/Planner/DAG 路由（L0 零参数）
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│ · 三级子领域（domain → subdomain → subdomain2）
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│ · 两级路由体系（domain_group → 组内路由模型）
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│ · 92 项单元测试全绿
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└─ 附加任务（★ 先行实现）：整体项目部分拆解
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· 目标：把整体项目剩余工作拆解为可独立执行的部分任务，
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并优先实现第一批（P0），为后续铺路
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· 状态：进行中
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## 二、整体项目剩余工作拆解清单
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| # | 任务 | 内容 | 依赖 | 优先级 | 预估 | 状态 |
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| T1 | NodeExecutor 接口抽象 | 解耦 `_execute_node` 的 if-else；rule/model/未来后端统一接口 + 工厂 | — | **P0** | 0.5 天 | ✅ 完成 |
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| T2 | 评测基准扩充 | eval 扩到 8 领域 24 样例 + 组路由/子领域识别指标 | — | **P0** | 0.5 天 | ✅ 完成 |
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| T3 | 推理链查询接口 | 请求 ID 化 + 内存轨迹存储 + `GET /traces/{id}` | T1 | **P0** | 1 天 | ✅ 完成 |
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| T12 | **Agent-Skill 路由器** | 路由器独立：Skill 注册表（21 技能）+ RouteAgent 自主分析需求→技能调用计划→执行，无需用户指定领域/模型 | T1,T2,T3 | **P0** | 1-2 天 | ✅ 完成 |
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| T4 | 知识库 CRUD + 热重载 | `/knowledge/rules|facts` CRUD + `POST /config/reload` | T1 | P1 | 1-2 天 | ⬜ 待办 |
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| T5 | 本地模型推理接入（L2） | Ollama/vLLM 封装 + `fallback.local` 验证 + 组内模型按需加载 | T1 | P1 | 2-3 天 | ⬜ 待办 |
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| T6 | embedding 语义缓存 | BGE 本地向量化替代 n-gram L2 | — | P1 | 1-2 天 | ⬜ 待办 |
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| T7 | 分类器训练流水线 | 数据构建 + 0.6B QLoRA 训练（8 领域） | — | P1 | 2-3 天 | ⬜ 待办 |
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| T8 | 领域专家微调 | QLoRA 微调 5-8 领域专家 + 数据收集 | T7 | P2 | 3-4 周 | ⬜ 待办 |
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| T9 | RouterArena 评测 | 标准 5 维评测接入 | T2 | P2 | 2-3 天 | ⬜ 待办 |
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| T10 | 监控 + 模型注册表 | Prometheus 指标 + 模型版本/热替换 | T4,T5 | P2 | 2-3 天 | ⬜ 待办 |
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| T11 | 部署生产化 | Docker/Compose + 灰度 + 安全 | T5,T10 | P2 | 3-5 天 | ⬜ 待办 |
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## 三、先行实现批次（P0）—— 已完成 ✅
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1. **T1 NodeExecutor 接口抽象** —— 子任务执行后端统一接口（rule/model 两实现 + 工厂），L2 模型接入无需改 Router
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2. **T2 评测基准扩充** —— 24 样例 × 8 领域，指标：分类 100% / 大领域组识别 100% / 子领域识别 100%
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3. **T3 推理链查询接口** —— `GET /traces/{request_id}`：完整推理链可追溯（两级路由 → 三级子领域 → 拆解 → 规则 → 评分）
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4. **T12 Agent-Skill 路由器** —— 路由器独立为"技能注册表 + Agent 规划器"：
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- 21 个内置技能（es.* 模板 ×17、kb.retrieve/kb.answer、judge.evaluate、fallback.call）
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- RouteAgent 自行分析需求 → 规划技能调用（多技能组合/依赖）→ 执行 → 校验 → 升级
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- **用户只提供 query，无需指定领域/模型**；技能调用轨迹可追溯（skill:es.analyze@facts）
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- 实测：法律咨询自动组合 es.analyze + kb.retrieve + es.conclude + es.disclaimer
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P0 完成后的能力：干净的后端抽象 + 可量化的评测 + 可追溯的推理链 + 技能化 Agent 路由（118 项测试全绿）。
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## 四、执行规则
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- 每任务独立验收（测试 + 文档），完成后更新状态 ✅
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- 依赖任务未完成时，先做无依赖任务
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- P1/P2 任务在 P0 完成后按序推进，不阻塞主线
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## 五、v2 任务登记（端云协同 LLM 协作系统，见《实现方案_v2_端云协同LLM协作系统.md》）
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> 每个任务一个 commit（`feat(v2): Tn 描述`），交付含封闭单测；v1 的 126 项测试保持全绿。
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| T | 内容 | 状态 | commit |
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| T1 | 环境与基线确认（126 测试全绿；README 环境备忘） | ✅ 完成 | （并入 T2 commit） |
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| T2 | 运维层：hw_profile + llama_server 进程管理 | ✅ 完成 | T2 |
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| T3 | ArchitectClient（DeepSeek API，JSON 约束） | ✅ 完成 | T3 |
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| T4 | Workspace（交流文本 schema/校验/渲染/rollup） | ✅ 完成 | T4 |
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| T5 | WorkerLoop + 接地验证 | ✅ 完成 | T5 |
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| T6 | CollaborativePipeline 编排 | ✅ 完成 | T6 |
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| T7 | 网关扩展（/chat 切 v2，/chat/legacy） | ⬜ | |
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| T8 | 人工检验队列 ReviewQueue | ⬜ | |
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| T9 | token 计量与账单 | ⬜ | |
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| T10 | rollup + prefix cache 调优 | ⬜ | |
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| T11 | 打包分发 setup_runtime.py | ⬜ | |
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| T12 | 实验脚本 bench_tokens.py + 数据集 | ⬜ | |
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| T13 | E1–E5 跑数到 research/v2_experiments/ | ⬜ | |
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| T14 | 文档收口（README v2 改写） | ⬜ | |
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