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- Add AI学习助手 agent creation script with all 39 tools, 3-layer KG+RAG memory - Add renshenguo (人参果) feishu bot integration (app_service + ws_handler) - Register renshenguo WS client in main.py startup - Add RENSHENGUO_APP_ID / RENSHENGUO_APP_SECRET / RENSHENGUO_AGENT_ID config - Reorganize docs from root into docs/ subdirectories - Move startup scripts to scripts/startup/ - Various backend optimizations and tool improvements Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# 知你客服 15 号 · 能力说明
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## 定位
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在 **知你客服 14 号**（全量内置工具）基础上，强调 **可持续、多步完成任务**：
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- **单次执行内**：通过 LLM 节点配置 **`max_tool_iterations`**（默认 **28**），引擎在同一轮用户请求中允许多次「模型 ↔ 工具」迭代，适合长链路（读→写→校验、多接口查询等），避免「只调一次工具就收尾」。
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- **提示词**：要求模型主动规划多步工具链，并在末行 JSON 中可选用 `task_complete`、`progress_report`、`continuation_hint` 等字段反馈进度。
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- **跨轮**：若单次仍无法跑完，由模型在回复中引导用户下一轮发「继续」，并依赖现有 **会话记忆**（Cache / `user_memory_*`）衔接。
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## 与 14 号的差异
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| 项目 | 14 号 | 15 号 |
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| 工具列表 | 10 个内置工具 | **相同** |
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| `max_tool_iterations` | 未设（引擎默认 5） | **28**（可在设计器 `llm-unified` 的 data 中改） |
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| 提示词 | 扩展工具说明 | 增加 **可持续任务执行** 与 JSON 进度字段 |
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## 引擎支持
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工作流引擎从 LLM 节点读取 **`max_tool_iterations`** 或 **`max_tool_call_rounds`**（整数， clamp 1～64），传入 `llm_service.call_llm_with_tools` 的 `max_iterations`。
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## 创建 / 更新脚本
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```text
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backend/scripts/create_zhini_kefu_15.py
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```
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默认从 **知你客服14号** 复制，目标 **知你客服15号**；若已存在则更新工作流与描述。
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## 限制说明
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- **「一直干到完」**在技术上受 **模型上下文、工具迭代上限、单次执行超时** 约束；超长任务需用户多轮「继续」或拆分需求。
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- 工具种类与 14 号一致；若需更多**类型**的能力，需在平台增加新内置工具或 HTTP 工具后再挂到 Agent。
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