MODEL INPUT AND OUTPUT合同不接受
用户与页面策略和知识工具交互；没有外部模型会话。
TECHNICAL WALKTHROUGH / CHECKED
微信支付知识助手 Agent技术执行说明
置信门控的知识路由 Agent
CURRENT IMPLEMENTATION
当前由确定性意图策略、知识图谱和受控反馈记忆执行；BERT 只是保存的合成 logits 评测夹具。
AI 边界
BERT 部分是保存的合成 logits 评测夹具，不是已训练或在线推理模型。
人工权限
低置信、无证据、攻击输入和纠正反馈都需要人工介入。
运行拓扑：用户如何抵达结果
页面负责收集与组装输入；合同、引擎和回执负责把边界变成可检查的执行链。
- 01
页面交互
单轮知识工作台，形态像问答但不是开放式 Chatbot。
当前执行 - 02
KnowledgeAgentProductionInput
输入是支付问题、有限 token 记忆和可选人工纠正。
当前执行 - 03
分阶段引擎
注入扫描 → 意图分类 → 图谱扩展 → 证据门 → answer / clarify / handoff → 审核后记忆
当前执行 - 04
KnowledgeAgentRun + gate
JSON 输出意图分布、证据、回答/澄清/转人工、工具轨迹和更新后记忆。
当前执行
EXECUTION ORDER
查询直接进入类型化合同；纠正反馈只有 reviewerApproved 才写入记忆。
模型、算法与工具逐项列账
模型名、规则引擎、检索器、评测器和控制层分开陈述；相似名称不等于真实调用。
deterministic intent policy
当前执行关键词证据、记忆权重和 softmax 产生意图排名。
由页面 Demo 或 POST /api/labs/:slug 同步调用；无外部推理请求。
BERT-logit policy fixture
测试夹具评估置信阈值的 coverage/accuracy，不做在线推理。
固定 logits 随实验运行读取；没有权重文件或模型服务。
Retrieval
Synonym expansion
expandQuery 将支付术语映射到共享 token。
AI / ML
Deterministic intent policy
关键词证据、反馈权重和 softmax 形成排名。
Evaluation
BERT-logit fixture
固定样本 logits 用于选择性阈值评测。
Retrieval
Knowledge graph traversal
意图节点扩展到关联规则节点。
Agent / Harness
Bounded feedback memory
token 权重有上下界且纠正需审批。
Control
Tool budget
知识读取不超过三次。
Observability
Least-privilege tool trace
每次调用记录 resource、permission 和 sideEffects。
Control
Answer / clarify / handoff gate
置信、间隔与证据决定退出路径。
输入合同、分步执行与结构化输出
分类、检索和反馈审批分开，低置信或无证据时不会伪装成流畅答案。
INPUT
KnowledgeAgentProductionInput
不接收聊天截图、语音或支付日志文件；未知字段严格拒绝。
querymemorybertThresholdfeedback
STAGED EXECUTION
注入扫描 → 意图分类 → 图谱扩展 → 证据门 → answer / clarify / handoff → 审核后记忆
- 01
接收查询、反馈记忆、阈值和可选复核反馈。
KnowledgeAgentProductionInput → trusted run envelope
- 02
分词、同义词扩展并构造意图证据。
query → expandedQuery + classification.ranked
- 03
执行置信度/间隔策略并沿知识图谱取证。
classification → graphPath + sources
- 04
分配只读工具调用并执行 answer/clarify/handoff 门。
sources → execution.toolCalls + gate
- 05
输出有证据回答、澄清问题或人工转接。
gate → run.answer + run.control
- 06
只接纳与本次预测一致且获批的反馈。
feedback → bounded memory + bertEvaluation
OUTPUT
KnowledgeAgentRun + gate
一个查询回合，最多三次只读知识访问。
classificationretrievalanswercontroltoolTracememory
Prompt 与 Schema 的四层装配
System、Few-shot、用户运行输入与输出格式分别标注；没有 Prompt 的项目不会假装存在 Prompt。
- 01
系统约束
没有 System Prompt；意图策略、知识图和 answer/clarify/handoff gate承担系统约束。
合同不接受 - 02
少样本
不注入 Few-shot。baseline / stress 只用于可复现测试，不进入模型上下文。
合同不接受 - 03
运行时输入
query 是分类数据，不会与隐藏指令拼成模型 Prompt。
当前执行 - 04
输出合同
输出形状由 Zod + KnowledgeAgentRun 与 TypeScript 返回契约决定，不靠 One-shot 示例暗示。
当前执行
多模态准入矩阵：每一项都有明确状态
图片、音频、视频和数字人不会用空字段含混带过；未接入就明确写出未接入。
文本
当前执行query 和审核反馈以文本进入；攻击模式先被扫描。
表格 / JSON
当前执行知识节点、意图分数和 token 记忆是结构化记录。
图片
合同不接受严格 JSON 合同不接收图片；未知字段会被拒绝，不会保留空占位。
音频
合同不接受没有音频上传、ASR 或声学特征管道。
视频
合同不接受没有视频上传、解码、分镜或帧级推理入口。
数字人
合同不接受没有数字人资产、驱动参数或渲染合同。
人工输入 / 复核
当前执行低置信转人工；纠正记忆必须 reviewerApproved。
用户在页面上操作，样本用于验证边界
预设不是替用户做决定，也不是偷偷注入 Few-shot；它让同一合同在基线与压力条件下可复现。
交互表面
单轮知识工作台，形态像问答但不是开放式 Chatbot。
选择样本的目的
示例覆盖 API 异常、绑卡、授权和商户接入，用来观察路由边界，不充当模型示范。
恶意提示注入
STRESS TEST输入要求泄露系统提示词的越权指令。
输入被阻断
当前项目不建立外部聊天会话；页面输入进入严格合同，由规则、算法或确定性 Harness 执行。