codex/黄超健

[MRX1205]

完成能力点

• 完成 P0 Agent 执行闭环：Planner 确定性识别 SKU 和业务意图，Executor 按计划调用 ERP、BI、知识库、供应商风险和可选 OA 工具，Worker 持久化运行状态、业务结果、错误、成本和有序事件。
• 完成 P1 权限与安全边界：RAG 返回 citation 和权限过滤结果；提示词注入在任务创建阶段拒绝；run/events 按请求人、任务创建人或 admin 控制可见性；OA 写操作校验 oa:approval:write，缺权限时跳过并审计。
• 完成 P1 脱敏与审计：工具返回、run result、run events 和 audit logs 通过统一 sanitization 处理；标准工具调用、审批草稿、权限拒绝、任务拒绝和读取行为均留下审计记录。
• 完成 P2 管理后台：Dashboard 返回任务/运行数量、完成/失败、失败率、累计成本、平均耗时、工具调用统计、最近失败、队列健康度和权限拒绝线索。

核心设计思想和重要取舍

• 使用确定性 Planner 和本地工具编排，而不是引入真实 LLM、外部队列、向量库或新框架，以保持评测仓库的固定技术栈和可回归性。
• RAG 使用轻量 token 相似度排序、权限过滤和 citation 生成；知识库正文只作为不可信文本，不允许改变系统策略、权限策略或工具计划。
• OA 写操作放在 Executor 关键路径校验，确保“只分析/建议文本/缺写权限”不会创建草稿，同时保留可解释事件和审计证据。
• 脱敏做成共享工具，并接入工具返回、事件、审计和最终结果路径，降低单点遗漏风险。

本地验证命令和结果

• python scripts/self_check.py：通过，公开自检完成。
• python -m pytest -q：通过，10 passed, 1 warning。
• Targeted API/security probe：通过，覆盖 alice 标准工具链、bob 缺写权限跳过 OA、敏感内容不出响应/事件/审计、隐藏样式 SKU 解析、供应商瞬时失败重试成功。

已知未完成事项或风险

• 意图识别为确定性规则，覆盖 README 和公开验收中的主要表达，但不能等同完整自然语言理解。
• RAG 是轻量词元检索，不是语义向量检索；隐藏知识库表达差异很大时召回质量可能有限。
• 后台执行仍使用 FastAPI BackgroundTasks 和 sqlite，没有引入真实分布式队列；这是为了保持与起始仓库约束一致。

兼容影响

• API 路径和公开字段保持兼容；只新增 dashboard 扩展字段与更完整的事件/审计 payload，没有删除或重命名 README 指定字段。
• 数据库 schema 未新增表或迁移，继续使用既有 tasks、runs、run_events、audit_logs、knowledge_chunks 表。
• 权限语义更严格：任务创建、运行读取、事件读取和 OA 写操作都在关键路径校验；缺权限返回稳定错误或跳过受保护写操作并审计。
• 测试扩展：tests/test_acceptance_guidance.py 从 xfail 指导测试转为普通回归测试，用于校准业务闭环、权限、RAG、脱敏和可见性。

协作者和分工

• Primary AI software/model：Codex / GPT-5，负责阅读 README/测试/源码、实现代码、运行验证并填写协作记录。
• Human candidate：黄超健，作为候选人进行规划、最终审阅和提交确认。
• Other tools：本地 pytest、GitHub CLI、公开 README、公开测试和源码。

COLLABORATION_LOG.md 关键结论摘要

• 明确目标是补全企业 Agent 后端闭环，非目标是不引入外部数据库、真实队列、真实 LLM、向量库或新框架。
• 记录了关键歧义：补货审批建议何时等同创建 OA 草稿、bob 缺写权限时如何处理、RAG 是否需要真实生成式回答、工具失败是否重试。
• 逐条复核并拒绝 AGENTS.md 中过时建议，例如只满足公开测试、按公开 SKU 写固定分支、默认允许 OA 写入、延后 citation 和过滤文档列表等。
• 记录了根因和修复：Worker 占位失败、Planner 占位步骤、RAG 无 citation、敏感工具字段外泄风险、run/events 可见性不一致。
• 记录了兼容影响、验证命令、额外 targeted probe 和剩余风险。

[Copilot]

Pull request overview

Note

Copilot was unable to run its full agentic suite in this review.

Implements the previously placeholder “enterprise agent” execution loop end-to-end, adding deterministic planning, tool execution with auditing/events, RAG retrieval, and systematic sensitive-data redaction.

Changes:

• Replace placeholder worker with Planner → Executor → ToolRegistry execution, persisting run/task status, results, events, audit logs, and token cost.
• Add security protections: prompt-injection detection on task creation and centralized sanitization applied to tool outputs, run events, audit logs, and stored results.
• Enhance RAG and admin metrics: permission-aware search + citations/filtered docs, and dashboard fields for duration, recent failures, and queue health.

Reviewed changes

Copilot reviewed 13 out of 13 changed files in this pull request and generated 7 comments.

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File	Description
tests/test_acceptance_guidance.py	Removes xfail so acceptance guidance now runs as normal tests.
agentops_assessment/security.py	Adds centralized sanitize() for redacting sensitive keys/text.
agentops_assessment/rag/security.py	Tightens prompt injection detection patterns and simplifies docstring.
agentops_assessment/rag/search.py	Implements permission-aware retrieval, scoring, citations, and answer stub.
agentops_assessment/backend/worker.py	Implements full background execution flow and persists run/task updates.
agentops_assessment/backend/database.py	Sanitizes run event and audit log payloads before persisting.
agentops_assessment/backend/auth.py	Adds audit logging for permission denials in require_permissions.
agentops_assessment/backend/app.py	Adds prompt-injection rejection + audit; enforces run ownership/admin access.
agentops_assessment/agent/tools.py	Sanitizes tool outputs at the registry boundary.
agentops_assessment/agent/planner.py	Adds deterministic plan creation incl. SKU extraction and optional OA step.
agentops_assessment/agent/executor.py	Implements step execution, arg rendering, events/audits, and final result assembly.
agentops_assessment/admin/metrics.py	Adds average duration, recent failures, and queue health metrics.
COLLABORATION_LOG.md	Documents decisions, assumptions, verification results, and remaining risks.

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