# eai_agentplatform_app EAI 数字员工平台(AI Agent Platform) 纯内网本地化的企业 AI 数字员工平台。 围绕数字员工(专员)、知识库底座、自动化工坊、考试评估与系统管理组织业务能力。 配套全局 AI 助手,提供答疑、知识查询、任务拆解与业务工具。 ## 技术栈 | 层级 | 技术 | |------|------| | 前端 | Vue3 + Vite + Element Plus | | 后端 | Go + Gin + GORM + SQLite(modernc 纯Go驱动,留 MySQL 兼容) | | 认证 | JWT(golang-jwt)+ bcrypt | | 文档转换 | LibreOffice + pdftotext(裸进程) | | AI 底座 | 内网 OpenAI 兼容接口(Ollama:LLM + bge-m3 embedding) | | 部署 | 裸进程 + systemd + Clonezilla 整盘克隆,单二进制交付 | ## 目录结构 ``` pj0231-eai_agentplatforming/ # 工作区根(仓库根) ├── CODING_RULES.md # 编码与调试最高准则 ├── start_dev_10231_10232.sh # 开发启动脚本 ├── docs/ # 设计文档(项目级,与代码分离) │ ├── 00_AI_Context/ # AI 协作上下文 │ ├── 01_System_Overall/ # 系统总览(SY 前缀) │ ├── 02_Architecture/ # 架构设计(AR 前缀) │ ├── 04_Backend/ # 后端设计与 API(BE 前缀) │ ├── 06_Product_Lines/ # 产品线与前端设计(PL 前缀) │ ├── 08_Design_Rules/ # UI/UX 设计规范(DR 前缀) │ ├── PRD.md # 产品需求文档(V1.1) │ ├── db_schema.md # 数据库 Schema │ ├── api.md # API 文档 │ ├── deploy.md # 部署文档 │ ├── changelog.md # 变更日志 │ ├── eai_agentplatform_app设计稿.md # 完整 PRD 中文原稿 │ └── 博昇产品与渠道合作表.md # 知识源权威数据 └── eai_agentplatform_app/ # 应用代码 ├── backend-go/ # Go 后端(正式,唯一后端) │ ├── cmd/ internal/ # Go 源码 │ ├── knowledge_source/ # 知识源 Markdown(运行时数据) │ ├── data/ # 运行时数据(db+media,git 忽略) │ └── deploy/ # 交付物(systemd/env/清理脚本/DELIVERY.md) ├── frontend/ # 前端完整代码 ├── CLAUDE.md # AI 协作锚点 ├── PROJECT_STATE.md # 项目全局状态 └── .gitignore ``` ## 新对话启动仪式(强制) 你是一个新对话,没有任何历史记忆。响应用户的任何请求**之前**,按顺序执行: 1. 确认你的角色:后端(backend)/ 前端(frontend)/ 全栈 2. 读 `PROJECT_STATE.md`(本目录)—— 项目当前全局状态与已拍板决策 3. 读 `../CODING_RULES.md`(工作区根)—— 编码与调试最高准则 完成以上步骤,才开始响应用户。 ## 核心业务模块 | 模块 | 说明 | |------|------| | 公司介绍培训 | 纯阅读页面,可绑定 PPT/视频课件 | | 产品知识 | 四大产品分类,固定字段(编号/佣金/规则等) | | 产品销售培训 | 四大课程,话术/流程/异议处理 | | 考试系统 | 自测(不限次/即时反馈)+ 正式考(永久存档) | | AI PathCoach | 右侧常驻面板,自动上下文,3 个快捷按钮 | | 知识管理【管理员】 | 素材审批,课件 CRUD,绑定课程/产品 | | 系统管理【管理员】 | 用户管理,成绩查询,系统参数配置 | | 内容管理【管理员】 | 产品/课程/题库的录入编辑 | ## 设计原则(强制执行) - **100% 本地化部署**:不上云、无 OSS、无 MinIO、不依赖公网云服务 - **极致极简**:杜绝所有冗余功能、统计、学情分析、复杂权限 - **审批前置**:所有上传素材必须审批通过才可生效、进入知识库、页面展示 - **视频仅预览**:MP4 不做转码、不做 ASR、不进 AI 知识库 - **混合检索**:AI 知识检索 = 向量(brute-force 余弦)+ 关键词兜底,数据量小无需 ANN 向量库 ## AI 配置 - **LLM 适配器**:Go net/http 实现(无 openai SDK 依赖),支持 SSE 流式 + 非流式调用 - **配置优先级**:system_config 数据库表 → .env 文件,缺任何配置 Fail Fast 抛 501 - **知识检索**:混合检索(向量 brute-force + 关键词),embedding 走 Ollama bge-m3