[知识进化] 经验自动沉淀管道 — LLM 提取关键经验 → RAG 入库 #60

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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

从执行日志中自动提取可复用的知识，让一个 Agent 踩过的坑所有 Agent 都能避开。

管道流程

Agent执行日志 → 筛选高质量执行（success=True + user_feedback>=4）→ LLM 提取经验（做了什么、怎么做的、为什么成功、注意事项）→ 结构化知识条目 → Embedding → RAG 向量库 → 原始日志关联（可回溯）

知识条目结构

title: 一句话标题（如"处理MySQL 死锁的重试策略"）
category: bug_fix / best_practice / workaround / optimization
tags: ["mysql", "deadlock", "retry"]
situation: 什么场景下遇到的问题
solution: 怎么解决的
caveats: 注意事项
source_execution_ids: [原始执行ID]

新增文件

backend/app/services/knowledge_extractor.py
backend/app/models/knowledge_entry.py
Celery 定时任务：每小时运行一次提取管道

## 目标从执行日志中自动提取可复用的知识，让一个 Agent 踩过的坑所有 Agent 都能避开。 ## 管道流程 Agent执行日志 → 筛选高质量执行（success=True + user_feedback>=4）→ LLM 提取经验（做了什么、怎么做的、为什么成功、注意事项）→ 结构化知识条目 → Embedding → RAG 向量库 → 原始日志关联（可回溯） ## 知识条目结构 - title: 一句话标题（如"处理MySQL 死锁的重试策略"） - category: bug_fix / best_practice / workaround / optimization - tags: ["mysql", "deadlock", "retry"] - situation: 什么场景下遇到的问题 - solution: 怎么解决的 - caveats: 注意事项 - source_execution_ids: [原始执行ID] ## 新增文件 - backend/app/services/knowledge_extractor.py - backend/app/models/knowledge_entry.py - Celery 定时任务：每小时运行一次提取管道

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

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