# Agent Knowledge Atlas

本地 Agent 论文知识地图，直接读取仓库里的 `data/index.json` 和 `papers/items/*.md`。

## Run

```bash
python3 web/app.py --host 100.114.68.27 --port 18080
```

默认 Ollama 地址：

```bash
OLLAMA_URL=http://192.168.1.10:11434
```

访问地址：

```text
http://100.114.68.27:18080
```

映射域名：

```text
https://lab.k1412.top/
```

图谱增强渲染懒加载本地 vendored `ECharts 6.1.0`，文件位于 `web/static/vendor/`。首屏先显示内置 SVG 图谱；ECharts 加载成功后自动升级为 Canvas 交互图谱。

## AI Policy

- 默认摘要模型：`ChatGPT-5.6:fast`
- 默认翻译模型：`ChatGPT-5.6:light`
- 深度分析模型：`ChatGPT-5.6:large`，只在前端手动选择时使用
- Atlas 解释：`ChatGPT-5.6:fast`
- 主题导读、阅读路径、主题比较：`ChatGPT-5.6:large`，只在前端手动确认后调用
- Search Agent 查询理解：`ChatGPT-5.6:light`
- Search Agent 结果简报、搜索追问、论文对话：`ChatGPT-5.6:fast`
- Ollama 请求单并发执行，并缓存结果到 `web/cache/ai/`
- arXiv 摘要缓存到 `web/cache/arxiv/`

## Knowledge Design

先由后端从本地语料轻量计算：

- 主题节点和主题规模
- 最近三个月热度
- 主题共现关系
- 月度趋势
- 关键论文候选
- 主题证据列表

按需调用 AI 的高维动作：

- 解释当前 Atlas
- 生成主题导读
- 生成阅读路径
- 比较技术路线
- 单篇论文摘要、翻译、深度研读
- 搜索意图理解、关键词扩展、结果简报
- 基于搜索结果继续追问
- 基于单篇论文继续对话式研读