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# GoChat AI 功能支持评估与开发路线图
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> Copilot 配置中心的新命名、参数和存储定义以
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> `docs/plans/2026-07-12-copilot-configuration.md` 为准：Copilot 始终启用，
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> 不提供总开关，不定义 Captain/Copilot 环境变量或 YAML Provider 配置；Provider、
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> Base URL、API Key 与模型仅通过页面写入数据库。API Key 明文存储，API/UI 仅返回配置状态和掩码。
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> 调研日期：2026-07-08（初版）/ 2026-07-09 更新
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> 基于代码库：main 分支 @ 805402f
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> 对标项目：Chatwoot Captain AI (enterprise edition)
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> 注：2026-07-09 状态更新 — Eino 框架已替换手写 LLM 层，多 LLM Provider（OpenAI/Anthropic）已接入，
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> Function Calling 已实现，Help Center pgvector 语义搜索已实现，AutoReplyRule 已集成到消息流程。
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## 目录
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1. [评估摘要](#1-评估摘要)
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2. [当前 AI 基础设施盘点](#2-当前-ai-基础设施盘点)
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3. [Chatwoot AI 功能对照表](#3-chatwoot-ai-功能对照表)
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4. [关键缺口分析](#4-关键缺口分析)
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5. [开发路线图](#5-开发路线图)
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6. [风险评估与依赖](#6-风险评估与依赖)
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7. [附录：关键文件索引](#7-附录关键文件索引)
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## 1. 评估摘要
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GoChat 已搭建了一套对标 Chatwoot Captain AI 的完整基础设施，覆盖了 LLM Provider 抽象层、
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数据模型、Service 业务逻辑、Handler/路由、前端 UI 组件和后台 Worker。**约 90% 的 AI 代码
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已经写好**，但存在若干"最后一公里"接缝未缝合的问题，导致部分功能无法实际运行。
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核心结论：
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- **可用功能**：Copilot 侧边栏对话、回复建议、会话摘要、改写润色、标签建议、跟进任务、
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会话洞察、文档同步、批量 AI 操作、助手 CRUD/Playground、帮助中心文章 AI 翻译
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- **代码就绪但未接入**：RAG 知识库问答（路由未注册）、自动回复规则（未接入消息流程）、
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CaptainConversationService（被 `_ =` 忽略）
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- **完全缺失**：帮助中心语义搜索、AgentBot + Captain 端到端 AI 客服、多 LLM Provider 支持
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- **配置缺口**：缺少数据库驱动的 Copilot 配置页面，Provider/API Key 与实际运行链路尚未闭环
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整体评估：基础设施成熟度高（9/10），功能可用度中等（5/10），需补齐配置与接缝工作。
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## 2. 当前 AI 基础设施盘点
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### 2.1 LLM Provider 层
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**文件**：`backend/internal/llm/provider.go` + `openai_provider.go`
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- `Provider` 接口定义三个核心能力：
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- `ChatCompletion` — 同步对话补全
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- `CreateEmbedding` — 文本向量化
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- `ChatCompletionStream` — SSE 流式对话补全（callback 模式）
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- `OpenAIProvider` 实现完整：
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- 支持自定义 `baseURL`（兼容国内厂商如火山引擎/豆包/通义千问）
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- SSE 流式解析（自研 `sseReader` + `sseLineScanner`，处理 `[DONE]` 信号）
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- 指数退避重试（1s→2s→4s，最多 3 次，429/5xx 可重试）
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- API 错误结构化解析（`APIError` 类型）
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- 数据结构：`ChatRequest`/`ChatResponse`/`ChatMessage`/`EmbeddingRequest`/`EmbeddingResponse`/
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`StreamChunk`/`ToolDefinition`/`ToolFunction`
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- **问题**：`ToolDefinition` 已定义但从未在调用时传入 LLM
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### 2.2 数据模型层
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**文件**：`backend/internal/model/captain_models.go` + `copilot_models.go` + `auto_reply_rule_models.go` + `article_embedding.go`
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| 模型 | 表名 | 说明 |
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| `CaptainAssistant` | `captain_assistants` | AI 助手核心实体（config/guardrails/response_guidelines JSONB） |
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| `CaptainDocument` | `captain_documents` | 知识库文档（网页/PDF，含 content_fingerprint 去重） |
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| `CaptainAssistantResponse` | `captain_assistant_responses` | FAQ 条目，带 pgvector 1536 维 embedding |
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| `CaptainScenario` | `captain_scenarios` | 多场景 agent 配置（instruction + tools JSONB） |
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| `CaptainCustomTool` | `captain_custom_tools` | 自定义 HTTP 工具（endpoint/auth/param_schema/request_template） |
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| `CaptainInbox` | `captain_inboxes` | 助手↔收件箱绑定 |
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| `CaptainPreference` | `captain_preferences` | 账户级 AI 偏好（tone/language/auto_label/auto_reply 等） |
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| `CaptainAutoReplyRule` | `captain_auto_reply_rules` | 自动回复规则（static/llm/mixed 三模式） |
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| `CopilotThread` | `copilot_threads` | Copilot 对话线程（account_id + user_id + assistant_id） |
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| `CopilotMessage` | `copilot_messages` | 线程消息（JSONB content，支持 thinking/tool_result） |
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| `CopilotSuggestionMessage` | `copilot_suggestion_messages` | 会话级建议（reply/suggestion/summary，pending/accepted/rejected） |
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| `ArticleEmbedding` | `article_embeddings` | 帮助中心文章向量嵌入（JSONB 存储向量） |
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- `CopilotThread.PreviousHistory()` 方法将消息历史转为 LLM `[]ChatMessage` 格式
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- `CopilotMessage.BeforeSave()` 验证 JSONB key 白名单（content/reasoning/function_name/reply_suggestion）
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### 2.3 Service 层
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| Service | 文件 | 职责 | LLM 依赖 |
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|---------|------|------|----------|
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| `CaptainAssistantService` | `captain_assistant_service.go` | 助手 CRUD + Playground 对话 + `GenerateResponse` RAG 问答 | ✅ |
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| `CaptainTaskService` | `captain_task_service.go` | 回复建议 / 摘要 / 改写（含 Stream 版本） | ✅ |
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| `CaptainTaskExtendedService` | `captain_task_extended_service.go` | 批量标签建议 + 跟进任务 | ✅ |
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| `CopilotService` | `copilot_service.go` | Copilot 线程管理 + 异步响应生成 | ✅ |
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| `CopilotContextService` | `copilot_context_service.go` | 会话上下文组装（消息/联系人/历史） | ✅ |
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| `RAGService` | `rag_service.go` | RAG 全流程：embedding→pgvector 搜索→LLM 生成 | ✅ |
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| `ConversationInsightService` | `conversation_insight_service.go` | 参与者分析 / 行动项 / 标签建议 | ✅ |
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| `CaptainConversationService` | `captain_conversation_service.go` | 会话级 AI 自动响应（handoff 模式） | ✅ |
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| `CaptainDocumentService` | `captain_document_service.go` | 文档爬取/同步/embedding 生成 | ✅ |
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| `CaptainBulkActionService` | `captain_bulk_action_service.go` | 批量 AI 操作 | ✅ |
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| `CaptainAssistantResponseService` | `captain_assistant_response_service.go` | FAQ 生成与处理 | ✅ |
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| `SystemPromptBuilder` | `system_prompt_builder.go` | 统一 prompt 构建 | — |
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| `LLMArticleTranslationBackend` | `article_service.go` | 帮助中心文章 AI 翻译 | ✅ |
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### 2.4 Handler + 路由层
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**已注册路由**（`/api/v1/accounts/:account_id/captain/`）：
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```
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# Assistant CRUD + 关联
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assistants GET/POST/PUT/DELETE
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assistants/:id/inboxes GET/POST/DELETE
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assistants/:id/playground POST
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assistants/:id/documents POST/GET/DELETE
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assistants/:id/scenarios POST/GET/PUT/DELETE
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# Document / Scenario / CustomTool
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documents GET/POST/DELETE + /:id/sync
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scenarios GET/POST/PUT/DELETE
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custom_tools GET/POST/PUT/DELETE
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# Copilot
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copilot_threads GET/POST/GET/:id/DELETE/:id
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copilot_threads/:id/copilot_messages GET/POST
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copilot_threads/:id/messages POST
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copilot_messages GET/POST
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copilot/suggest_replies POST
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copilot/summarize POST
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copilot/translate POST
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copilot/stream GET (SSE)
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# Tasks (AI 任务)
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tasks/reply_suggestion POST (+ /stream SSE)
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tasks/summarize POST (+ /stream SSE)
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tasks/rewrite POST (+ /stream SSE)
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tasks/label_suggestion GET
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tasks/follow_up GET
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# Insight
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conversation_insights/:id/analyze_participants POST
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conversation_insights/:id/extract_action_items POST
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conversation_insights/:id/suggest_labels POST
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# Preference / Response / Bulk
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preferences GET/PUT
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assistant_responses CRUD + /process
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bulk_actions POST
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```
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### 2.5 前端层
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| 组件/文件 | 路径 | 说明 |
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|-----------|------|------|
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| Captain 设置页 | `routes/dashboard/settings/captain/Index.vue` | 模型选择 + 功能开关（label_suggestion/help_center_search/audio_transcription） |
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| ModelSelector | `routes/dashboard/settings/captain/components/ModelSelector.vue` | 按 feature 选择 LLM 模型 |
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| FeatureToggle | `routes/dashboard/settings/captain/components/FeatureToggle.vue` | AI 功能开关 |
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| CopilotContainer | `components/copilot/CopilotContainer.vue` | 侧边栏 Copilot 聊天面板 |
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| Copilot (next) | `components-next/copilot/Copilot.vue` | 新版 Copilot 组件 |
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| useCaptain | `composables/useCaptain.js` | Captain 功能开关/配额/错误处理 |
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| useCopilotReply | `composables/useCopilotReply.js` | 回复建议/改写/摘要的 composable |
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| useLabelSuggestions | `composables/useLabelSuggestions.js` | 标签建议 |
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| API 客户端 | `api/captain/` | 12 个文件：assistant/document/tasks/copilotThreads/copilotMessages/preferences/scenarios/tools/bulkActions/inboxes/customTools/response |
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**Feature Flags**（`featureFlags.js`）：
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- `CAPTAIN` = `captain_integration`
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- `CAPTAIN_V2` = `captain_integration_v2`
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- `CAPTAIN_TASKS` = `captain_tasks`
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- `CAPTAIN_CUSTOM_TOOLS` = `custom_tools`
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- `CAPTAIN_DOCUMENT_AUTO_SYNC` = `captain_document_auto_sync`
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### 2.6 后台 Worker
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| Worker | 文件 | 任务类型 | 说明 |
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|--------|------|----------|------|
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| CaptainDocumentWorker | `captain_document_worker.go` | 6 种任务 | 文档同步/爬取/页面解析/embedding 更新/调度 |
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| CopilotResponseWorker | `copilot_response_worker.go` | 1 种任务 | 异步 Copilot 响应生成 |
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| CaptainConversationWorker | `captain_conversation_service.go` 内 | 1 种任务 | 会话响应构建（但 service 被 `_ =` 忽略） |
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### 2.7 配置层
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Copilot Provider 配置存储在 `installation_configs`，由设置页面写入；运行时
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`ProviderManager` 热替换底层 Provider。`backend/internal/config/config.go` 不再定义
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Captain/Copilot 模型字段，也不读取相关环境变量或 YAML 配置。
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## 3. Chatwoot AI 功能对照表
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| Chatwoot Captain 功能 | GoChat 状态 | 说明 |
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|------------------------|-------------|------|
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| Captain Assistant（AI 助手配置） | ✅ 完整 | 模型/服务/handler/路由/前端全链路 |
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| Copilot（客服侧边栏 AI 助手） | ✅ 完整 | 含 SSE 流式 + 异步 Worker |
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| Reply Suggestion（回复建议） | ✅ 完整 | 含流式 + RAG 上下文 |
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| Summarize（会话摘要） | ✅ 完整 | 含流式 |
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| Rewrite（改写润色） | ✅ 完整 | 含流式，7 种操作 |
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| Label Suggestion（标签建议） | ✅ 完整 | 单会话 + 批量 |
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| Follow-up Task（跟进任务） | ✅ 完整 | 批量 |
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| Knowledge Base / RAG（知识库问答） | ⚠️ 代码完整，路由未注册 | RAGService + RAGHandler 存在但未接入 |
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| Document Sync（文档爬取同步） | ✅ 完整 | 6 种 Worker 任务 |
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| Custom Tools（Function Calling 定义） | ✅ 模型+服务完整 | 但 LLM 调用时未传 tools 参数 |
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| Captain Preferences（AI 偏好） | ✅ 完整 | tone/language/auto_label/auto_reply |
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| Auto-Reply Rules（自动回复规则） | ⚠️ 模型完整，未接入 | 模型+基础 service，无路由，无消息钩子 |
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| Conversation Insight（会话洞察） | ✅ 完整 | 参与者分析/行动项/标签 |
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| Bulk Actions（批量 AI 操作） | ✅ 完整 | |
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| Help Center 语义搜索 | ❌ 缺失 | ArticleEmbedding 表存在但无搜索方法 |
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| AgentBot + Captain（端到端 AI 客服） | ❌ 缺失 | AgentBot 仅支持 webhook 类型 |
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| Captain Conversation Auto-Response | ⚠️ 代码存在，被忽略 | bootstrap.go:594 `_ = captainConversationService` |
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| Article AI 翻译 | ✅ 完整 | LLMArticleTranslationBackend |
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| Multi-Provider LLM | ❌ 仅 OpenAI | 无 Anthropic/国内模型 provider 实现 |
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| Token 用量统计与配额 | ❌ 缺失 | 前端有 captainLimits 结构，后端无统计 |
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| AI 审计日志 | ❌ 缺失 | |
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## 4. 关键缺口分析
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### 缺口 G1：缺少数据库驱动的 Copilot 配置中心
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- **影响**：Provider/API Key 不能从页面配置，账户模型选择与实际运行 Provider 脱节
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- **位置**：前端 Captain 设置页、`installation_configs`、`bootstrap.go` 固定 Provider 注入
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- **修复成本**：中（配置 API、页面、Provider Manager 和模型解析）
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### 缺口 G2：RAG 路由未注册
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- **影响**：知识库问答 API 无法访问
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- **位置**：`RAGHandler` 代码完整（`rag_handler.go`），但 `bootstrap.go` 未实例化
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`RAGService`/`RAGHandler`，`router.go` 未注册 `/captain/rag/*` 路由
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- **修复成本**：低（~20 行 bootstrap + router 代码）
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### 缺口 G3：AutoReplyRule 未接入
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- **影响**：无法实现"消息进来 → AI 自动回复"
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- **位置**：`auto_reply_rule_models.go` 模型完整（static/llm/mixed），但：
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- 无完整的条件匹配引擎
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- 无消息接收时的规则匹配钩子
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- 无路由注册
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- **修复成本**：中（需实现条件匹配 + 消息流程集成）
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### 缺口 G4：CaptainConversationService 被忽略
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- **影响**：会话级 AI 自动响应（handoff 模式）不可用
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- **位置**：`bootstrap.go:594` `_ = captainConversationService`
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- **修复成本**：中（需接入消息接收流程 + handoff 逻辑）
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### 缺口 G5：AgentBot 仅支持 Webhook
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- **影响**：无法实现"AgentBot 绑定 Captain Assistant → 端到端 AI 客服"
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- **位置**：`agent_bot.go` 只有 webhook 推送模式
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- **修复成本**：中高（需扩展 AgentBot 类型 + 消息路由）
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### 缺口 G6：Help Center 语义搜索缺失
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- **影响**：帮助中心文章无法语义搜索
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- **位置**：`ArticleEmbedding` 表存在，`article_service.go` 无搜索方法
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- **修复成本**：中（需实现 embedding 生成 + pgvector 搜索 + API + 前端）
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### 缺口 G7：Function Calling 未实际使用
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- **影响**：CustomTool 定义了但 LLM 调用时未传 tools 参数，AI 无法调用工具
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- **位置**：`llm/provider.go` 的 `ToolDefinition` 已定义；
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`captain_task_service.go` / `captain_conversation_service.go` 的 `ChatRequest` 未设置 `Tools` 字段
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- **修复成本**：中（需实现 tool_call 循环 + HTTP 执行 + 结果回传）
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### 缺口 G8：多 LLM Provider 支持
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- **影响**：仅支持 OpenAI 兼容 API，无法直接使用 Anthropic/本地模型
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- **位置**：`llm/` 下只有 `openai_provider.go`
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- **修复成本**：中（每个 provider ~200 行实现 + 接口适配）
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## 5. 开发路线图
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### 阶段 1：激活现有 AI 功能（P0，1-2 天）
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**目标**：让已写好的 90% 代码真正跑起来，实现"配置即可用"。
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**前提**：需要一个可用的 LLM API Key（OpenAI 或兼容端点）。
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#### 任务 1.1：通过页面配置 Copilot Provider
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在“设置 → Copilot 配置”中保存 Provider、Base URL、API Key 和默认模型。
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配置写入数据库并热替换运行时 Provider，不使用环境变量或 `config*.yaml`。
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- Copilot 全局永久启用，不定义总开关。
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- Provider 未配置时返回明确的 `COPILOT_NOT_CONFIGURED`。
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- API Key 明文存储，读取接口仅返回掩码和配置状态。
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**验收**：保存后无需重启，新请求立即使用页面配置的 Provider。
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#### 任务 1.2：注册 RAG 路由
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**文件修改**：
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1. `backend/internal/app/bootstrap.go`：
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- 实例化 `RAGService`（注入 `captainAssistantResponseRepo` + `captainAssistantRepo` + `llmProvider`）
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- 实例化 `RAGHandler`（注入 `RAGService`）
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- 添加到 `Handlers` 结构体
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2. `backend/internal/router/router.go`：
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```go
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// RAG Knowledge Base Q&A
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rag := captain.Group("/rag")
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{
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rag.POST("/query", h.RAG.Query)
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rag.POST("/index/:response_id", h.RAG.IndexResponse)
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}
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```
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**验收**：`curl -X POST /api/v1/accounts/1/captain/rag/query -d '{"assistant_id":1,"question":"test"}'`
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返回非 404。
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#### 任务 1.3：取消 CaptainConversationService 忽略
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**文件**：`backend/internal/app/bootstrap.go:594`
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将 `_ = captainConversationService` 改为注入到 Handlers 或消息处理流程。
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最小改动：将其传入 `CaptainAssistantHandler` 或新建一个 handler 方法，
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供后续阶段 2 的 AgentBot 集成使用。
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**验收**：编译通过，`captainConversationService` 不再被忽略。
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#### 任务 1.4：端到端验证
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配置真实 LLM API Key 后测试：
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1. Playground 对话：`POST /captain/assistants/:id/playground`
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2. 回复建议：`POST /captain/tasks/reply_suggestion`
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3. RAG 问答：`POST /captain/rag/query`
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4. Copilot 流式：`GET /captain/copilot/stream`
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5. 前端 Copilot 面板对话
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**交付物**：AI 功能在开发环境完整可用。
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### 阶段 2：自动回复与端到端 AI 客服（P1，3-5 天）
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**目标**：实现"客户消息进来 → AI 自动响应"的闭环。
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#### 任务 2.1：AutoReplyRule 完整接入
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**子任务**：
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1. **条件匹配引擎**（`auto_reply_rule_service.go`）：
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- 实现 `MatchRules(ctx, accountID, conversationID, messageContent) ([]CaptainAutoReplyRule, error)`
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- 支持 condition 字段：`message_content`（contains/regex/equals）、`sender_type`、
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||
`conversation_status`、`language`、`keywords`
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||
- 按 priority 排序，返回第一个匹配的规则
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||
2. **消息钩子集成**：
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||
- 在消息接收流程（`channel/incoming.go` 或 `message_service.go`）中，
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||
消息入库后调用 `AutoReplyRuleService.MatchRules`
|
||
- 匹配到规则时：
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||
- `static` 模式：直接发送 `ResponseText`
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||
- `llm` 模式：调用 `CaptainAssistantService.GenerateResponse` 生成回复
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||
- `mixed` 模式：static 前缀 + LLM 正文
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||
- 尊重 `DelaySeconds` 和 `OneTimeOnly` 配置
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||
- 通过 WorkerPool 异步执行（避免阻塞消息接收）
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||
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||
3. **路由注册**：
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||
```go
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||
autoReplyRules := captain.Group("/auto_reply_rules")
|
||
{
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||
autoReplyRules.GET("", h.AutoReplyRule.List)
|
||
autoReplyRules.POST("", h.AutoReplyRule.Create)
|
||
autoReplyRules.GET("/:rule_id", h.AutoReplyRule.Get)
|
||
autoReplyRules.PUT("/:rule_id", h.AutoReplyRule.Update)
|
||
autoReplyRules.DELETE("/:rule_id", h.AutoReplyRule.Delete)
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
4. **前端**：
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||
- 复用 Chatwoot 前端 auto-reply 设置页（如已 vendored）
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||
- 新增 API 客户端 `api/captain/autoReplyRules.js`
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||
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||
**验收**：创建一条 llm 模式规则 → 发送匹配消息 → AI 自动回复。
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||
#### 任务 2.2：AgentBot + Captain 集成
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**子任务**：
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1. **扩展 AgentBot 模型**（`agent_bot.go`）：
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- 新增 `BotType` 字段：`webhook`（现有） / `captain`（新增）
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||
- `captain` 类型时关联 `AssistantID`
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2. **消息路由**：
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||
- 在消息分配逻辑中，当 inbox 的 AgentBot 类型为 `captain` 时，
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||
消息直接路由到 `CaptainConversationService.BuildConversationResponseByAccount`
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||
- AI 生成的回复作为 `agent_bot` 消息发送到会话
|
||
|
||
3. **Handoff 逻辑**：
|
||
- `CaptainConversationResponse.Action == "handoff"` 时，将会话转给人工客服
|
||
- 更新会话 status + assignee
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||
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4. **前端**：
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||
- AgentBot 管理页支持选择 `captain` 类型 + 关联 Assistant
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**验收**：配置一个 captain 类型 AgentBot → 客户发消息 → AI 自动回复 → AI 判断需转人工时 handoff。
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#### 任务 2.3：CaptainConversationService 完整接入
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**子任务**：
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1. **工具调用实现**：
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- 将 `CaptainCustomTool` 列表转为 `llm.ToolDefinition` 传入 `ChatRequest.Tools`
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- 解析 LLM 返回的 `tool_call` → 执行 HTTP 请求（按 CustomTool 的 endpoint/auth/template）
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- 将 tool 结果回传 LLM → 继续生成
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2. **可用工具**（`AvailableTools` 已定义 7 个）：
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- `add_contact_note` / `add_private_note` / `update_priority`
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- `add_label_to_conversation` / `faq_lookup` / `resolve_conversation` / `handoff`
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- 实现每个工具的执行函数
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**验收**：AI 能在对话中调用自定义工具（如查询订单、添加标签）。
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### 阶段 3：增强 AI 能力深度（P2，1-2 周）
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#### 任务 3.1：Help Center 语义搜索
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**子任务**：
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1. `article_service.go` 添加 `SearchByEmbedding(ctx, query, limit)` 方法
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- 调用 `llmProvider.CreateEmbedding` 生成查询向量
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- pgvector 余弦相似度搜索 `ArticleEmbedding` 表
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2. 文章创建/更新时自动生成 embedding（通过 Worker 异步）
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3. API：`GET /api/v1/portals/:portal_id/articles/search?q=...`
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4. 前端帮助中心搜索框接入
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**验收**：搜索"如何重置密码"能找到相关文章（即使标题不含"重置"）。
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#### 任务 3.2：Function Calling 完整实现
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详见阶段 2 任务 2.3 的工具调用实现。此阶段将其推广到所有 AI 服务：
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- `CopilotService` — Copilot 对话中可调用工具
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- `CaptainTaskService` — 回复建议时可调用 FAQ 查询工具
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- `CaptainAssistantService.GenerateResponse` — Playground 对话中可调用工具
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#### 任务 3.3：多 LLM Provider 支持
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**子任务**：
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1. `llm/anthropic_provider.go` — Claude 系列（不同 API 格式，需适配）
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2. `llm/volcengine_provider.go` — 火山引擎/豆包（OpenAI 兼容，可能只需 baseURL 配置）
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3. `llm/qwen_provider.go` — 通义千问（OpenAI 兼容）
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4. ProviderManager 根据页面保存的数据库配置选择实现并热切换
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5. 前端 `ModelSelector` 已有 UI，后端按 feature（editor/assistant/copilot）支持不同模型
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**验收**：页面选择 Anthropic 并保存后，AI 功能使用 Claude 模型。
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#### 任务 3.4：上下文窗口优化
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**子任务**：
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1. `CopilotContextService` 实现 token 计数（tiktoken Go 库或近似估算）
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2. 滑动窗口截断：超过 token 上限时，截断早期消息
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3. 长会话自动摘要：超过阈值时，用 LLM 摘要历史消息作为 system 上下文
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4. 配置项：`captain.max_context_tokens`（默认 4096）
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**验收**：100+ 条消息的长会话不会超出 token 限制，AI 仍能理解上下文。
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### 阶段 4：企业级能力（P3，2-4 周，按需）
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#### 任务 4.1：AI 用量统计与配额
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- 按 account/user 统计 token 消耗（prompt_tokens + completion_tokens）
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- 存储到 `captain_usage_logs` 表
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- 配额限制：前端 `captainLimits` 结构已存在，后端实现拦截逻辑
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- 用量仪表盘：`GET /captain/usage` 返回统计数据
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- 前端设置页展示用量进度条
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#### 任务 4.2：AI 响应质量管控
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- `CopilotSuggestionMessage` 的 `accepted`/`rejected` 状态反馈循环
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- 基于反馈优化 prompt（few-shot 示例注入：被接受的回复作为正例）
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- A/B 测试框架：同一请求发到两个模型/prompt 配置，比较接受率
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- 质量指标：接受率、拒绝率、编辑率（用户发送前修改了多少）
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#### 任务 4.3：多语言 AI
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- `CaptainPreference.Language` 传入 LLM system prompt
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- 回复建议/摘要/改写尊重目标语言
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- Help Center 文章跨语言语义搜索（embedding 包含语言信息）
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- Auto-Reply Rule 的 `language` 条件匹配
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#### 任务 4.4：AI 审计日志
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- 记录每次 AI 调用：prompt / response / model / token 消耗 / user / timestamp / feature
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- 存储到 `captain_audit_logs` 表
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- API：`GET /captain/audit_logs`（管理员可见）
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- 合规审计支持：导出 CSV / 按时间范围筛选
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## 6. 风险评估与依赖
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### 6.1 技术风险
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| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
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| LLM API 调用超时/失败 | AI 功能不可用 | 已有重试机制（3 次指数退避）；需加 fallback 策略（降级到静态回复） |
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| pgvector 维度不匹配 | RAG 搜索失败 | 当前固定 1536 维（text-embedding-3-small）；更换 embedding 模型时需迁移 |
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| Token 消耗成本 | 生产环境费用 | 阶段 4 实现配额限制；阶段 1-3 开发环境用 gpt-4o-mini 控制成本 |
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| SSE 连接稳定性 | 流式响应中断 | 已有 `X-Accel-Buffering: no`；需加心跳机制和断线重连 |
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| 并发 LLM 调用 | 速率限制 | 需实现请求队列 + 限流（令牌桶） |
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### 6.2 外部依赖
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| 依赖 | 用途 | 状态 |
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| LLM API（OpenAI/兼容） | Chat + Embedding | 需配置 API Key |
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| pgvector 扩展 | 向量搜索 | ✅ 已安装（PG 17 + pgvector） |
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| 帮助中心爬取 | 文档同步 | 需 HTTP 客户端（已有 resty） |
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### 6.3 前端依赖
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前端代码来自 Chatwoot Vue 3 vendored，AI 相关 UI 组件已存在（CopilotContainer、Captain 设置页、
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ModelSelector、FeatureToggle）。阶段 1-2 的前端改动极小，主要是确保 API 端点与前端调用路径一致。
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## 7. 附录：关键文件索引
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### 后端
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| 文件 | 说明 |
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| `backend/internal/llm/provider.go` | LLM Provider 接口 + 数据结构 |
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| `backend/internal/llm/openai_provider.go` | OpenAI 兼容 Provider 实现 |
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| `backend/internal/model/captain_models.go` | Captain 全部数据模型 |
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| `backend/internal/model/copilot_models.go` | Copilot 线程/消息/建议模型 |
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| `backend/internal/model/auto_reply_rule_models.go` | 自动回复规则模型 |
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| `backend/internal/model/article_embedding.go` | 帮助中心文章 embedding |
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| `backend/internal/llm/provider_manager.go` | 数据库配置驱动的运行时 Provider 热切换 |
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| `backend/internal/app/bootstrap.go` | 依赖注入（LLM Provider + Captain Services） |
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| `backend/internal/router/router.go` | 路由注册（captain 命名空间 ~L1319-1489） |
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| `backend/internal/service/captain_assistant_service.go` | 助手 CRUD + Playground + RAG |
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| `backend/internal/service/captain_task_service.go` | 回复建议/摘要/改写（含 Stream） |
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| `backend/internal/service/captain_task_extended_service.go` | 批量标签/跟进 |
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| `backend/internal/service/copilot_service.go` | Copilot 线程管理 |
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| `backend/internal/service/copilot_context_service.go` | 会话上下文组装 |
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| `backend/internal/service/rag_service.go` | RAG 全流程 |
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| `backend/internal/service/conversation_insight_service.go` | 会话洞察 |
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| `backend/internal/service/captain_conversation_service.go` | 会话级 AI 响应（被忽略） |
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| `backend/internal/service/captain_document_service.go` | 文档同步 |
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| `backend/internal/service/captain_document_worker.go` | 文档 Worker |
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| `backend/internal/service/copilot_response_worker.go` | Copilot 响应 Worker |
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| `backend/internal/service/system_prompt_builder.go` | Prompt 构建 |
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| `backend/internal/handler/api/v1/rag_handler.go` | RAG Handler（未接入） |
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| `backend/internal/handler/api/v1/sse_stream_handler.go` | SSE 流式 Handler |
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| `backend/internal/handler/api/v1/captain_assistant_handler.go` | 助手 Handler |
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| `backend/internal/handler/api/v1/captain_task_handler_test.go` | 任务 Handler 测试 |
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| `backend/internal/handler/api/v1/auto_reply_rule_handler.go` | 自动回复规则 Handler |
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### 前端
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| 文件 | 说明 |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/routes/dashboard/settings/captain/Index.vue` | Captain 设置页 |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/routes/dashboard/settings/captain/components/ModelDropdown.vue` | 模型下拉选择 |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/components/copilot/CopilotContainer.vue` | Copilot 侧边栏 |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/components-next/copilot/Copilot.vue` | 新版 Copilot 组件 |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/composables/useCaptain.js` | Captain composable |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/composables/useCopilotReply.js` | 回复建议 composable |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/composables/useLabelSuggestions.js` | 标签建议 composable |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/api/captain/*.js` | 12 个 API 客户端 |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/featureFlags.js` | Feature flags 定义 |
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### 配置
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| 文件 | 说明 |
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| `backend/internal/service/copilot_config_service.go` | 页面配置持久化、明文密钥存储、API 掩码和运行时生效 |
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| `frontend/app/javascript/dashboard/routes/dashboard/settings/captain/Index.vue` | Copilot 配置页面 |
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### 文档
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| 文件 | 说明 |
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| `docs/requirements/M10-captain-and-copilot.md` | Captain AI 与 Copilot 功能需求梳理 |
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| `docs/product/01-product-requirements.md` | 产品需求文档 |
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## 路线图时间线总览
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阶段 1 (P0, 1-2天) 阶段 2 (P1, 3-5天) 阶段 3 (P2, 1-2周) 阶段 4 (P3, 2-4周)
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┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
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│ 1.1 Copilot配置 │ │ 2.1 AutoReply │ │ 3.1 HC 语义搜索 │ │ 4.1 用量统计 │
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│ 中心 │ │ 规则接入 │ │ 3.2 Function │ │ 4.2 质量管控 │
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│ 1.2 RAG 路由 │ │ 2.2 AgentBot + │ │ Calling 推广│ │ 4.3 多语言 AI │
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│ 1.3 取消忽略 │ │ Captain 集成 │ │ 3.3 多 Provider │ │ 4.4 审计日志 │
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│ 1.4 端到端验证 │ │ 2.3 工具调用实现 │ │ 3.4 上下文优化 │ │ │
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└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
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▲ 激活现有功能 ▲ 自动回复闭环 ▲ 智能化增强 ▲ 企业级能力
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└── 最高优先级 ───────┴── 核心价值 ──────────┴── 渐进增强 ───────────┴── 按需实现
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*文档结束。如需开始执行阶段 1 的修改，请告知。*
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