wuyang
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# Agent Knowledge Atlas
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本地 Agent 论文知识地图，直接读取仓库里的 `data/index.json` 和 `papers/items/*.md`。
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## Run
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```bash
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python3 web/app.py --host 100.114.68.27 --port 18080
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```
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默认 Ollama 地址：
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```bash
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OLLAMA_URL=http://192.168.1.10:11434
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```
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访问地址：
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```text
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http://100.114.68.27:18080
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```
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映射域名：
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```text
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https://lab.k1412.top/
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```
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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。
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## AI Policy
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- 默认摘要模型：`ChatGPT-5.6:fast`
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- 默认翻译模型：`ChatGPT-5.6:light`
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- 深度分析模型：`ChatGPT-5.6:large`，只在前端手动选择时使用
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- Atlas 解释：`ChatGPT-5.6:fast`
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- 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
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- Search Agent 查询理解：`ChatGPT-5.6:light`
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- Search Agent 结果简报、搜索追问、论文对话：`ChatGPT-5.6:fast`
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- Ollama 请求单并发执行，并缓存结果到 `web/cache/ai/`
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- arXiv 摘要缓存到 `web/cache/arxiv/`
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## Knowledge Design
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先由后端从本地语料轻量计算：
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- 主题节点和主题规模
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- 最近三个月热度
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- 主题共现关系
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- 月度趋势
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- 关键论文候选
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- 主题证据列表
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按需调用 AI 的高维动作：
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- 解释当前 Atlas
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- 生成主题导读
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- 生成阅读路径
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- 比较技术路线
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- 单篇论文摘要、翻译、深度研读
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- 搜索意图理解、关键词扩展、结果简报
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- 基于搜索结果继续追问
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- 基于单篇论文继续对话式研读
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