[知识进化] Agent 执行日志结构化提取 #59

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admin · 2026-05-10T15:32:18+08:00

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2026-05-10 15:32:18 +08:00

目标

将每个 Agent 的每次执行结构化为可分析的数据。

结构化字段

agent_id / agent_name / agent_version
goal_id / task_id（关联上下文）
input: 用户输入完整文本
output: Agent 输出完整文本
tool_chain: [{tool_name, input, output, duration_ms}]
llm_calls: [{model, prompt_tokens, completion_tokens, duration_ms}]
success: bool
error_message: str
user_feedback: {rating, comment}
latency_ms: 总耗时

技术方案

AgentRuntime.run() 返回值扩展为 ExecutionLog
写入独立表 agent_execution_logs
异步写入（Celery task）

新增文件

backend/app/models/agent_execution_log.py
backend/app/services/execution_logger.py
Alembic 迁移

## 目标将每个 Agent 的每次执行结构化为可分析的数据。 ## 结构化字段 - agent_id / agent_name / agent_version - goal_id / task_id（关联上下文） - input: 用户输入完整文本 - output: Agent 输出完整文本 - tool_chain: [{tool_name, input, output, duration_ms}] - llm_calls: [{model, prompt_tokens, completion_tokens, duration_ms}] - success: bool - error_message: str - user_feedback: {rating, comment} - latency_ms: 总耗时 ## 技术方案 - AgentRuntime.run() 返回值扩展为 ExecutionLog - 写入独立表 agent_execution_logs - 异步写入（Celery task） ## 新增文件 - backend/app/models/agent_execution_log.py - backend/app/services/execution_logger.py - Alembic 迁移

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2026-05-10 17:58:10 +08:00

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Reference: admin/aiagent#59