详细设计了 Eino 框架集成方案，包括：
- Memory Manager (SQLite + Redis 混合存储)
- Knowledge Retriever (文档检索和知识库)
- Agent Orchestrator (智能编排引擎)
- 完整的迁移计划和风险控制

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添加核心模块：
- Memory Manager: SQLite + Redis 混合存储，会话记忆和 QA 缓存
- Knowledge Retriever: FTS5 全文检索，文档知识库管理
- Agent Orchestrator: 简化版编排器（未来将使用 Eino Graph）
- MCP Tool Adapter: 将 MCP 工具适配为 Eino Tool

数据库变更：
- 新增 user_contexts 表（用户上下文）
- 新增 qa_cache 表（问答缓存）
- 新增 knowledge_documents 表（知识库文档）
- 创建 FTS5 全文索引和触发器

依赖更新：
- 添加 github.com/cloudwego/eino@v0.7.17
- 添加 github.com/cloudwego/eino-ext
- 添加 github.com/redis/go-redis/v9

说明：
- 所有代码编译通过
- 现有功能不受影响
- 为阶段二的完整实现奠定基础

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实现了完整的 Eino Agent 系统，包括：

## 核心组件
- Stream Handler: 流式对话处理器，支持多轮工具调用
- Agent Orchestrator: 简化版编排器（完整 Graph 实现留待未来）
- MCP Tool Adapter: MCP 工具适配到 Eino Tool 接口
- Agent 初始化系统: 统一的启动和配置管理

## Redis 支持
- 在配置文件中添加 Redis 连接配置
- Memory Manager 自动使用 Redis 作为 L1 缓存（如果启用）
- 优雅降级：Redis 不可用时回退到纯 SQLite 模式

## 集成点
- 在应用启动时自动初始化 Agent 系统
- 全局 Agent 实例可供 HTTP 服务使用
- 与现有 MCP Server 完美集成

## 技术细节
- 使用 Eino ChatModel 进行 LLM 调用
- 支持流式输出到 IM 客户端
- 工具调用支持多次迭代（最多 10 轮）
- QA 缓存、对话历史、用户上下文完整支持

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完成 Phase 3 部分迁移工作：

## Web Chat API (/api/v1/chat/completions)
- 使用新的 Agent StreamHandler 替换旧的 llm.Client
- Agent 内部已处理消息保存，移除重复保存逻辑
- 保留会话标题生成和时间更新逻辑
- 会话标题生成也切换为使用 Agent

## 钉钉机器人 (DingTalk Stream Mode)
- 使用新的 Agent 系统替换旧的 llm.Client
- 移除 LLM 客户端初始化代码
- 重写消息处理流程使用 processAgentMessage
- 简化代码逻辑，Agent 统一处理消息保存

## 优点
- 统一的对话处理逻辑
- 自动支持 MCP 工具调用
- 多轮推理能力
- QA 缓存和知识库检索
- Redis 缓存支持（如果启用）

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删除旧的 LLM 实现和未使用的 HTTP 回调模式代码:
- 删除 internal/llm/ 目录 (client.go, openai.go)
- 删除未使用的 DingTalk HTTP 回调模式处理器
  - internal/dingtalk/handler.go
  - internal/api/handler/dingtalk.go
- 清理 Feishu 和 WeCom 处理器中的旧数据库保存逻辑
  - 移除 chatLogService 字段和相关调用
  - Agent 系统已内置消息持久化

现在所有 IM 平台 (钉钉/飞书/企业微信) 和 Web Chat API
都统一使用新的 Agent 系统 (Eino 框架)。

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**问题**: Agent 初始化时只从 config.yaml 读取 LLM 配置，
忽略了数据库 llm_configs 表中的配置，导致用户在 Web UI
中配置的 LLM 无法生效。

**修复**:
- 在 initializeStreamHandler 中优先从数据库读取配置
- 使用 ConfigService.GetDefaultLLMConfig() 获取第一个启用的配置
- 如果数据库没有启用的配置，回退到 config.yaml
- 增加日志输出，明确显示使用的配置来源

**配置优先级**:
1. 数据库 llm_configs 表（第一个 enabled=true 的记录）
2. config.yaml 中的 llm 配置（回退方案）

**日志示例**:
```
📦 Using LLM config from database: provider=openai, model=gpt-4, base_url=https://api.example.com
```
或
```
📦 Using LLM config from config.yaml: model=gpt-3.5-turbo, base_url=https://api.openai.com
```

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**问题**:
之前的错误响应（如 LLM 超时）也会被缓存，导致修复问题后
仍然返回缓存的错误信息，用户体验很差。

**解决方案**:

1. **错误检测** - 在保存缓存前检测答案质量
   - 检测错误关键词：❌、失败、错误、timeout 等
   - 检测答案长度（<10字符的不缓存）
   - 错误响应不会被保存到缓存

2. **缓存清理** - 提供手动清理工具
   - ClearQACache(username, questionHash) - 清理特定缓存
   - ClearErrorCache() - 批量清理所有错误缓存
   - 同时清理 SQLite 和 Redis

3. **调试优化** - 增加日志
   - 缓存保存时记录 question_hash
   - 跳过错误响应时输出 debug 日志

**错误关键词列表**:
- ❌, LLM 调用失败, Agent 调用失败
- i/o timeout, connection refused, dial tcp
- error:, Error:, 失败:, 错误:, 异常:

**使用示例**:
```go
// 手动清理特定缓存
memoryMgr.ClearQACache("user1", "abc123")

// 清理所有错误缓存
count, _ := memoryMgr.ClearErrorCache()
```

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后端:
- 优化日志输出，增加 stream 参数信息

前端 (zenops-web):
- 添加缓冲区正确处理跨 chunk 边界的数据
- 使用 \n\n 作为 SSE 消息分隔符
- 处理流结束时缓冲区中的剩余数据
- 添加解析错误日志帮助调试

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详细设计了知识库管理系统，包括：
- 功能架构：文档管理、分类、标签、搜索
- 数据模型：扩展 KnowledgeDocument，支持 Tags
- API 设计：8 个 REST 接口（CRUD + 统计 + 搜索）
- UI/UX 设计：主页面布局、编辑器、分类导航
- 技术方案：后端 Go Handler、前端 React 组件
- 实施计划：Phase 1 (MVP 2-3天) + Phase 2 (优化 1-2天)

核心特性：
- Markdown 编辑器（分屏预览）
- 分类 + 标签混合组织
- FTS5 + 向量混合检索
- AI 对话自动引用知识库
- 为 URL 导入、PDF 解析预留接口

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详细的分步实施计划，包含 16 个任务：

**后端任务 (Task 1-4):**
- 扩展数据模型添加 Tags 字段
- 创建 KnowledgeHandler
- 实现 10 个 API 接口
- 注册路由

**前端任务 (Task 5-13):**
- TypeScript 类型定义
- API Service 实现
- 组件骨架创建
- KnowledgeView 主组件
- StatsCards 统计卡片
- CategoryTree 分类导航
- DocumentList 文档列表
- DocumentEditor 编辑器
- 导航和路由集成

**测试任务 (Task 14-16):**
- 端到端测试
- 优化修复
- 文档更新

每个任务包含：
- 明确的目标和文件路径
- 详细步骤和完整代码
- 验证命令和预期结果
- Git 提交信息

预计时间：2-3 天（10-12 小时）

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- 在 model.KnowledgeDocument 中添加 tags 字段(JSON 格式)
- 在 knowledge.Document 中添加 tags 字段(数组格式)并补充 enabled/created_at/updated_at 字段
- 在 knowledge.AddDocumentRequest 中添加 tags 字段
- 更新 retriever 所有方法支持 tags 序列化和反序列化
- 更新 ListDocuments/GetDocumentByID/retrieveByFTS5 返回完整文档信息

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- 创建 Handler 结构体
- 注册 10 个 API 路由
- 准备实现具体接口

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- ListDocuments: 支持分类和状态筛选
- GetDocument: 获取单个文档详情
- CreateDocument: 创建新文档
- UpdateDocument: 更新文档内容
- DeleteDocument: 删除文档
- ToggleDocument: 启用/禁用文档
- GetStats: 统计信息
- GetCategories: 分类列表
- GetTags: 标签列表（待实现）
- SearchDocuments: 搜索并支持分类过滤

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- 在 Orchestrator 添加 GetKnowledgeRetriever() 公开方法
- 创建 registerKnowledgeRoutes() 方法注册知识库路由
- 在 SetMCPServer() 中调用注册方法
- 注册 /api/v1/knowledge/* 路由组
- 连接 KnowledgeHandler 和 Retriever

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- 添加知识库 TypeScript 类型定义
- 实现知识库 API Service
- 实现 KnowledgeView 主组件
- 实现 StatsCards 统计卡片组件
- 实现 CategoryTree 分类导航组件
- 实现 DocumentList 文档列表组件
- 实现 DocumentEditor 编辑器组件
- 添加知识库导航和路由
- 添加中英文国际化翻译

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- 添加完成总结和测试结果
- 记录所有交付成果
- 标记所有 16 个任务为已完成

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- 修复 mcp_adapter.go 中的格式化字符串问题
- 修复 stream_handler.go 中的两处格式化字符串问题
- 修复 dingtalk_stream_handler.go 中的格式化字符串问题

所有 logx.Error 调用现在使用常量格式字符串

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问题分析：
- FTS5 使用 porter unicode61 分词器主要为英文设计
- 对中文文本无法正确分词和检索
- 导致中文查询返回 0 结果

解决方案：
- 实现混合检索策略
- FTS5 查询失败时自动降级到 LIKE 搜索
- LIKE 搜索支持中文模糊匹配
- 按匹配位置排序（标题 > 内容 > 标签）

测试结果：
- '阿里云': FTS5 0 结果 → LIKE 1 结果 ✅
- 'ack集群': FTS5 0 结果 → LIKE 1 结果 ✅
- 'rokid': FTS5 1 结果（无需降级）✅

- 添加知识库文档数量日志记录
- 改进参考资料提示词格式，添加序号和标题
- 限制文档内容预览长度为500字符
- 添加知识库为空时的警告日志

✨ feat(stream_handler): 增加详细的聊天流程日志

- 添加聊天流开始、缓存命中/未命中日志
- 增加知识检索过程和结果的详细日志
- 添加知识检索器为空时的警告日志

♻️ refactor(retriever): 重构LIKE检索算法

- 实现关键词提取功能，移除停用词
- 改进SQL查询逻辑，支持多关键词OR匹配
- 优化排序规则，标题匹配优先
- 添加详细的关键词提取和查询日志

🔧 chore(dingtalk_stream_handler): 增加钉钉处理日志

- 添加Agent系统可用性检查日志
- 改进消息处理流程的日志信息
- 统一日志格式，增加模块标识