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# 💬 零点原核 Phase 2 交付清单 · 让每个 Agent 可对话 · 2026-04-18 · 铸渊交付
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## **第二阶段交付 · 让每个Agent可对话**
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### **后端新增**
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**1. GLADA `/api/glada/chat`** (glada/service.js)
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- LLM多轮对话 — 调用模型路由器自动选择最佳模型，支持会话记忆（最近8轮上下文）
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- 实时上下文注入 — 每次对话自动注入任务队列、模型路由、回执等状态
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- 离线模式匹配 — LLM不可用时按关键词回答：任务/模型/回执/状态等
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- 系统提示词包含工官的角色定位和当前状态
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**2. 铸渊 `/api/mcp/chat`** (server/app/server.js)
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- MCP状态查询引擎 — 不调LLM，直接从MCP Server实时拉取health/tools/agents
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- 按关键词返回：工具列表（按类别分组）、Notion/GitHub/COS连接状态、Agent注册表
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### **前端变更 (index.html)**
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**3. 完整路由**
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- `callChatAPI` 根据 `_chatTarget` 路由到5个端点：
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- `zhuyuan`/`shuangyan` → `/api/chat`
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- `glada` → `/api/glada/chat`
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- `ops` → `/api/ops/chat`
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- `mcp` → `/api/mcp/chat`
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**4. Agent专属UI**
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- 头像字符：渊/砚/官/卫/脑
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- 头像颜色：铸渊=青、工官=金、守卫=绿、大脑=紫
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- 打字指示器显示对应Agent名称
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- 输入框placeholder随目标切换
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- 点击Agent卡片自动聚焦输入框
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- Agent离线时显示专属错误消息
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### **Nginx变更**
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- `/api/mcp/chat` exact match → `:3800`（避免被 `/api/mcp/` → `:3100` 拦截）
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- GLADA `proxy_read_timeout` 从30s → 120s（LLM调用需要时间）
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## **📋 验证报告 · 全部通过**
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### **✅ Phase 1 + Phase 2 全部完成**
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| **验证维度** | **结果** | **详情** |
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| **JS语法检查** | 3/3 ✅ | `glada/service.js`, `server/app/server.js`, `ops-agent/index.js` |
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| **GLADA对话端点** | 7/7 ✅ | chat路由、限流、模型选择、Auth、离线降级、会话管理、响应格式 |
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| **MCP对话端点** | 6/6 ✅ | chat路由、health/tools/agents查询、7种话题分支、错误处理 |
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| **前端完整性** | 12/12 ✅ | 5目标路由、头像、CSS、placeholder、离线消息、打字指示器 |
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| **Nginx配置** | 6/6 ✅ | mcp/chat精确匹配→3800、GLADA 120s超时、ops路由、SSE |
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| **真实状态接入** | 14/14 ✅ | 心跳轮询(4个Agent)、对话路由(4个端点)、状态指示器(6项) |
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### **🚀 冰朔部署时需要做的事情**
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部署到服务器后，需要按以下步骤操作：
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1. **拉取代码**
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bash
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`cd /opt/zhuyuan && git pull origin copilot/integrate-agent-status-in-zero-point-core`
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2. **重启GLADA（新增了chat端点）**
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bash
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`pm2 restart glada`
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3. **重启铸渊主权服务器（新增了/api/mcp/chat）**
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bash
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`pm2 restart zhuyuan-server`
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4. **重载Nginx（新增了mcp/chat精确匹配路由 + GLADA超时调整）**
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bash
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`sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx`
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5. **部署前端到yaoming目录**
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bash
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`cp server/sites/yaoming/index.html /opt/zhuyuan/sites/yaoming/index.html`
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6. **验证** — 打开零点原核频道 → 在对话目标选择器中切换到「工官」→ 发一条消息 → 应收到工官回复
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**无需重启的服务**：ops-agent（chat端点已存在，无变更）、MCP Server（3100，只是加了前端路由通过3800的代理端点）
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