# ZK Data Agent

ZK Data Agent 是基于 `claw-code-agent` 改造的团队通用 Agent 工作台。

它不是一个单点数据工具，也不是只会聊天的 Web UI。这个项目的核心目标是把“通用 Agent 能力”稳定下来：让 Agent 能理解任务、选择 Skill、调用 Tools、读写文件、执行 Python、保留会话、展示工具链路，并把团队反复使用的工作经验沉淀成可维护的能力包。

数据开发、线上挖掘、ELK 查询、数据工场 SQL 查询，都是已经通过 Skill 和 Tools 落地的子能力。

## 这个项目解决什么

团队日常有很多任务不只是“问模型一句话”：

- 要读文件、查日志、跑 SQL、分析线上数据。
- 要生成中间结果、落盘文件、继续追问和修正。
- 要把某类任务的经验固化下来，下一次让 Agent 按同样的方法做。
- 要让用户看到 Agent 做了什么、调用了什么工具、文件生成在哪里。
- 要让多人共用一套平台，而不是每个人本地各跑一份零散脚本。

ZK Data Agent 做的是这层通用底座。业务能力通过 Skill 和 Tools 逐步沉淀。

## 核心设计

### Agent Loop

Agent 每轮对话不是一次性生成文本，而是一个循环：

```text
用户输入
  -> 组装系统提示词、Skill 提示词、会话上下文、工具定义
  -> 模型决定直接回复或返回 tool_calls
  -> 后端执行对应 tool handler
  -> 工具结果写入会话
  -> 下一轮模型继续判断
  -> 直到输出最终回复、等待用户 review 或被取消
```

这个循环让 Agent 可以边观察、边执行、边修正，而不是只能一次性回答。

### Skill

Skill 是“经验层”。它用 `SKILL.md` 描述某类任务应该怎样做、什么时候需要用户确认、可以调用哪些工具、产物应该放在哪里。

项目级 Skill 统一放在：

```text
skills/<skill-name>/SKILL.md
```

Skill 适合承载：

- 工作流程
- 业务边界
- review 门禁
- 工具调用经验
- 输入输出格式约定
- 常见错误和注意事项

Skill 不应该写成大段不可执行代码。稳定、强格式、可复用的能力应该下沉到 Tool。

### Tools

Tools 是“执行层”。工具负责稳定地做事情，例如读写文件、执行 Python、查询 parquet、转换 records、导出 JSONL。

主要位置：

```text
src/agent_tools.py
src/agent_tool_specs/
src/data_agent_records.py
src/data_agent_inputs.py
src/data_agent_router_sessions.py
```

工具适合承载：

- 强格式转换
- 数据校验
- 路径归一
- 线上数据读取
- 账号级 Python 执行环境
- 需要审计和约束的外部调用

原则是：不要长期让 Agent 手写易错脚本来完成稳定流程。能工具化的，尽量工具化。

### 会话工作区

每个用户、每个会话都有独立目录：

```text
.port_sessions/accounts/<account_id>/sessions/<session_id>/
  input/       用户输入文件
  scratchpad/  临时脚本、中间分析、草稿
  output/      最终产物
  session.json 会话历史
```

会话工作区是这个项目和普通聊天机器人很不一样的地方。Agent 的产物不是散落在项目根目录，而是跟随当前会话保存，方便回看、下载和继续追问。

### Review 门禁

一些任务不能让 Agent 一步到位，例如：

- 数据生成目标还不清楚。
- 标签边界存在歧义。
- 线上候选需要人工抽样确认。
- 输出格式会影响训练、评测或对外交付。

这类流程要通过 Skill 和 Tool 实现 review 门禁。目标、计划、候选样本、最终导出都应该分阶段展示给用户确认。

### 可观测性

Web UI 会展示：

- 当前模型和上下文状态
- Skill 列表和启用状态
- 工具调用过程
- 总结版思考阶段
- 历史会话
- 当前会话输入/输出文件
- 后台运行和刷新恢复状态

目标是让用户知道 Agent 正在做什么，而不是只看到一个黑盒回复。

## 和 Claude Code 的区别

这个项目继承了 Claude Code 类工具的基本思路：Agent 可以读写文件、执行工具、维护上下文，并围绕一个工作区完成任务。

但当前项目的定位更偏团队内部 Agent 平台：

| 维度 | Claude Code 类工具 | ZK Data Agent |
|------|--------------------|---------------|
| 使用形态 | 个人本地 CLI/IDE 工作流为主 | 团队共享 Web 服务 |
| 任务范围 | 代码开发为核心 | 通用任务底座，数据开发只是能力之一 |
| 能力沉淀 | 个人 prompt、命令、脚本较多 | 项目级 Skill + Tools 统一管理 |
| 文件空间 | 通常围绕当前代码仓库 | 每个用户/会话独立 `input/scratchpad/output` |
| 可观测性 | 终端输出为主 | Web UI 展示工具链路、活动、文件、历史 |
| Python 执行 | 常用 shell 自行管理 | 优先 `python_exec`，走账号级环境和工具约束 |
| 人工确认 | 通常是权限批准或终端交互 | 更强调业务 review：目标、计划、样本、导出 |
| 内部系统 | 需要用户自行接脚本 | 可以通过 Skill/Tools 接 ELK、SQL、线上数据 |

因此，它不是要替代 Claude Code 的个人编码体验，而是把 Agent 变成团队可共享、可扩展、可治理的工作台。

## 能力目录

### 通用 Agent 能力

当前底座已经支持：

- OpenAI 兼容模型调用
- Web UI 多会话管理
- 模型选择
- Skill 发现和会话级启用
- 工具调用展示
- 文件输入和会话产物管理
- 后台 run 状态和刷新恢复
- 总结版思考过程展示
- Python 执行和包安装工具
- 用户级 systemd 部署

### 数据开发能力

Skill：`product-data`

适用于从产品定义、标签规则、手写边界或示例 query 生成数据集。

典型流程：

```text
输入定义/规则/样例
  -> 抽取 generation goal
  -> 用户 review
  -> 生成 generation plan
  -> 用户确认数量、标签、边界、路径
  -> 生成 dataset draft text
  -> 转换为 canonical records
  -> 校验
  -> 导出 records.jsonl
```

默认最终产物：

```text
当前会话/output/records.jsonl
```

### 线上挖掘能力

Skill：`online-mining`

适用于从线上 router session 中按 query 特征、domain、设备、日期等条件挖掘候选样本。

典型流程：

```text
需求/badcase/标签定义
  -> 构造挖掘策略
  -> profile 数据
  -> search 候选
  -> sample 抽样 review
  -> 策略调整
  -> 候选转换为 canonical records
  -> 导出 records.jsonl
```

默认线上数据路径：

```text
/data/online_data/router_session_parquet/date=YYYYMMDD/
```

重要分支：

- 如果用户要“直接把线上候选作为样本”，只做转换，不生成新 query。
- 如果用户明确要“补充生成/扩写类似 case”，才切换到数据生成链路。

### 评测修复能力

Skill：`eval-repair`

用于评测错误分析、错误类型归纳和后续补数流程。目前主要是流程占位和约定沉淀，工具还会继续补齐。

### 日志查询能力

Skill：`elk-fetch`

用于按 request id 查询小米内网 ELK 日志，覆盖 NLP 主链路、拒识、免唤醒、小米汽车 OneTrack 等场景。

原则：

- 通过 `python_exec` 执行 skill 内脚本。
- 不让 Agent 直接用 `bash python ...` 绕过工具链路。

### 数据工场 SQL 能力

Skill：`data-factory-sql`

用于通过 Kyuubi HTTP API 执行 SQL、轮询状态并下载 CSV 结果。

适用于：

- 用户直接给 SQL。
- 用户要求“跑个 SQL”“数据工场查一下”。
- Agent 基于表结构和字段说明生成 SQL 草稿，再请求用户确认后执行。

## 团队公约

### 空间公约

业务任务默认在当前会话空间内工作：

```text
input/       用户上传或指定的输入材料
scratchpad/  临时脚本、中间文件、抽样缓存
output/      最终交付文件
```

约定：

- 最终产物优先写入当前会话 `output/`。
- 临时脚本和中间文件写入当前会话 `scratchpad/`。
- 数据 records 默认导出到逻辑路径 `output/records.jsonl`，工具会自动路由到当前会话 output。
- 不要把业务任务产物写到项目根目录的 `output/`、`tasks/`、`src/`、`skills/`。
- 读取外部数据可以用明确路径，但写入外部路径前需要用户明确确认。
- 平台源码目录默认只读。只有用户明确要求开发平台功能时，才修改 `src/`、`frontend/`、`skills/`、`scripts/` 等项目文件。

### Skill 公约

项目级 Skill 统一放在：

```text
skills/<skill-name>/SKILL.md
```

Skill 是可以独立维护、独立安装、被 Agent 读取和执行的能力包。它不只是 prompt，也不只是脚本，而是某类任务的“能力入口”：可以包含流程、知识、脚本、配置和模板，但必须清楚说明边界。

#### 适合做成 Skill 的内容

当前项目里的 Skill 大致分为四类：

| 类型 | 代表 | 适合承载 |
|------|------|----------|
| 流程编排型 | `product-data`、`online-mining`、`eval-repair` | 分阶段流程、review 门禁、工具调用顺序、产物规范 |
| 工具封装型 | `elk-fetch`、`data-factory-sql` | 外部系统调用脚本、CLI 参数、依赖说明、返回格式 |
| 知识增强型 | `model-iteration/knowledge/*`，后续标签知识 Skill | 标签定义、边界规则、案例、决策依据 |
| 混合工程型 | `model-iteration` | 复杂工程闭环：流程 + 知识 + 脚本 + 配置 |

判断一件事放在哪里：

- **Skill**：告诉 Agent 怎么做、什么时候停、读哪些知识、如何组织流程。
- **Knowledge / references**：放大段业务知识、规则、案例和字段说明。
- **Scripts**：放可重复、确定性、容易写错的执行逻辑。
- **Tools**：放平台级、强约束、需要长期稳定维护的能力，例如 records 转换、校验、线上 parquet 检索。

#### 推荐目录结构

```text
skills/<skill-name>/
  SKILL.md          必须，Agent 触发和执行该能力的入口
  README.md         可选，给维护者看的说明
  scripts/          可选，确定性脚本或 CLI
  knowledge/        可选，业务知识、标签规则、案例
  references/       可选，长文档、字段说明、API 说明
  assets/           可选，模板、静态资源
  config.yaml       可选，默认参数
```

不建议提交：

- `__pycache__/`
- `.venv/`
- 临时运行结果
- 用户私有 token、key、cookie
- 大体积产物或线上原始数据

#### SKILL.md frontmatter

`SKILL.md` frontmatter 至少包含：

```yaml
---
name: skill-name
description: 简短说明这个 skill 做什么，尽量覆盖触发关键词。
when_to_use: 说明什么场景应该触发，包含用户常见说法。
aliases: optional-alias
allowed_tools: read_file, write_file, python_exec
---
```

字段约定：

- `name`：短横线命名，稳定、可读，例如 `online-mining`、`data-factory-sql`。
- `description`：面向模型召回，说明能力范围和典型触发词。
- `when_to_use`：面向模型决策，说明什么场景应该使用。
- `aliases`：兼容旧名字、团队口头叫法。
- `allowed_tools`：列出该 Skill 合理使用的工具，避免能力越界。

命名建议：

- 用“能力名”而不是项目临时代号，例如 `model-iteration` 优于 `zk-model`。
- 工具封装型可以用系统名，例如 `elk-fetch`、`data-factory-sql`。
- 知识型可以用知识域名，例如 `label-master`。
- 不要用过泛的名字，例如 `helper`、`tools`、`data`。

维护规则：

- 用中文写主要流程说明，方便团队后续维护。
- Skill 写“怎么做”和“什么时候停下来问用户”。
- 不要把稳定格式转换、校验、复杂查询长期写在 Skill 里，应沉淀为 Tool。
- Skill 如果依赖脚本，脚本放在该 Skill 目录下，并通过 `python_exec` 调用。
- 新增业务 Skill 后，可以在 Web UI Skill 列表中按会话启用或关闭。

#### SKILL.md 内容结构

推荐顺序：

```text
1. 这个 Skill 解决什么问题
2. 输入假设
3. 必要工作流
4. 需要用户 review 的门禁
5. 输出目录和产物约束
6. 可用脚本或知识文件
7. 常见错误和禁止事项
```

如果 `SKILL.md` 超过几百行，优先拆分：

- 长业务规则放 `knowledge/`
- 长 API/字段说明放 `references/`
- 可执行逻辑放 `scripts/`
- `SKILL.md` 只保留导航、流程和关键门禁

#### 脚本型 Skill 约定

脚本型 Skill 典型如 `elk-fetch`、`data-factory-sql`、`model-iteration`。

约定：

- Python 脚本优先放在 `scripts/`，少量历史 Skill 可保留根目录脚本，但新 Skill 优先使用 `scripts/`。
- Agent 调用脚本优先使用 `python_exec`，不要让模型直接 `bash python xxx.py`。
- 依赖缺失时使用 `python_package` 安装到账号级 Python 环境。
- 脚本参数要稳定，输出尽量给 JSON 或结构化摘要，方便 Agent 继续分析。
- 不要在脚本里硬编码 API key、token、个人路径。优先读取环境变量或用户 home 下配置。
- 长耗时脚本必须考虑超时、分页、采样或断点，不要默认全量扫描。

脚本调用示例：

```json
{
  "script_path": "skills/example/scripts/run_task.py",
  "args": ["--input", "xxx"],
  "timeout_seconds": 120,
  "max_output_chars": 20000
}
```

#### 知识型 Skill 约定

知识型 Skill 适合承载标签体系、业务规则、字段定义、案例库。

约定：

- `SKILL.md` 只写“什么时候读哪些知识文件”。
- `knowledge/` 下按主题拆文件，文件名语义化。
- 每个知识文件开头写清楚适用范围。
- 不要把所有知识一次性塞进 `SKILL.md`。
- 面向标签、路由、复杂度等判断时，鼓励输出“候选、依据、排除项、不确定点”，不要过早封装成黑盒单步分类。

例如后续中控标签知识可以先设计为：

```text
skills/label-master/
  SKILL.md
  knowledge/
    agents.md
    functions.md
    complex_rules.md
    boundary_cases.md
    examples.md
  scripts/
    build_index.py
```

#### 外部 Skill 仓库安装约定

允许同事把能力打包为独立 git 仓库维护，再安装到本项目：

```text
skills/<skill-name>/
```

安装或迁移时需要检查：

- 是否有合法 `SKILL.md` frontmatter。
- skill 名是否符合项目命名风格。
- 是否包含不该提交的缓存、运行产物、私钥、token。
- 脚本是否能通过 `python_exec` 调用。
- 依赖是否写清楚，缺包时能通过 `python_package` 安装。
- 输出目录是否遵守当前会话 `output/` / `scratchpad/` 公约。
- 高风险动作是否有用户确认门禁。

外部仓库可以保留自己的 README，但真正影响 Agent 行为的是 `SKILL.md`。

#### 高风险动作门禁

Skill 中只要涉及下面动作，必须先展示计划并等待用户确认：

- 批量修改训练数据或标签定义。
- 提交训练、部署模型、启动 CML job。
- 写入外部路径或覆盖已有产物。
- 推送 git、改远端配置。
- 导出包含敏感线上字段的数据。

用户明确说“开始评测”“查一下”“分析一下”时，可以执行只读分析；不要自动升级成训练、部署或批量改数据。

### Tool 公约

工具是稳定执行边界。

约定：

- 强格式输出必须工具化，例如 canonical records、JSONL 导出、数据校验。
- 需要持久化状态的 review 流程应由工具记录 pending/confirmed 状态。
- Python 分析优先用 `python_exec`。
- 缺 Python 包时用 `python_package`。
- 除非没有专用工具，否则不要让 Agent 通过 `bash` 绕过已有工具。

### Python 公约

Agent 执行 Python 优先使用：

```text
python_exec
python_package
```

原因：

- 可以进入账号级 Python 环境。
- 可以把临时脚本和输出放在当前会话 scratchpad。
- Web UI 能看到工具调用过程。
- 后续更容易加超时、取消、审计和资源限制。

### Git 公约

不要提交：

- `.env.deploy`
- `.venv/`
- `.port_sessions/`
- `router_session_parquet/`
- 用户数据、模型输出、临时任务产物

可以提交：

- `skills/` 下经过确认的项目级 Skill
- `src/` 下稳定工具和运行时代码
- `frontend/app/` 下 Web UI 代码
- `scripts/` 和 `deploy/` 下部署维护脚本
- README 中面向团队维护的约定

## 系统组成

```text
frontend/app/         Next.js Web UI
backend/              FastAPI Web 后端
src/                  Agent runtime、提示词、工具实现、会话持久化
skills/               项目级 Skill，使用 SKILL.md 定义
scripts/              本地启动、服务器部署、systemd 启动脚本
deploy/systemd/       用户级 systemd service 模板
.port_sessions/       本地/服务端运行数据，禁止提交
.env.deploy           本机私有部署配置，禁止提交
```

前端负责账号、会话列表、模型选择、对话流式展示、活动面板和会话文件面板。

后端负责 Agent loop、OpenAI 兼容模型调用、工具执行、run 状态、会话持久化和数据开发工具。

## 本地开发启动

首次准备 Python 依赖：

```bash
pyenv install 3.10.14
pyenv local 3.10.14
python -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
.venv/bin/python -m pip install -e .
```

准备前端依赖：

```bash
cd frontend/app
npm install
```

本地启动 Web UI：

```bash
bash scripts/start-webui.sh
```

默认地址：

```text
前端：http://127.0.0.1:3000
后端：http://127.0.0.1:8765
```

`scripts/start-webui.sh` 会优先读取 `.env.deploy`，也可以直接使用当前 shell 里的环境变量：

```bash
export OPENAI_API_KEY="..."
export OPENAI_BASE_URL="http://model.mify.ai.srv/v1"
export OPENAI_MODEL="tongyi/deepseek-v4-pro"
```

停止本地 Web UI：

```bash
kill $(cat .port_sessions/webui-frontend.pid) $(cat .port_sessions/webui-backend.pid)
```

## 部署和更新

### 首次部署

推荐把应用部署在用户目录，不需要把代码放到 `/opt`：

```bash
git clone git@git.n.xiaomi.com:wuyang6/zk-data-agent.git "$HOME/zk-data-agent" || true
bash "$HOME/zk-data-agent/scripts/install-from-git.sh"
```

首次部署会：

- 拉取 `main` 分支。
- 交互式生成 `.env.deploy`。
- 必要时请求 sudo 安装 Ubuntu 系统依赖。
- 用 pyenv 准备 Python `3.10.14`。
- 创建项目 `.venv`。
- 安装前端依赖并构建。
- 安装并启动用户级 systemd 服务。

如果要启用“平台账号 = Linux 用户”的托管工作区，需要使用 root/systemd system 服务部署：

```bash
cd "$HOME/zk-data-agent"
sudo -E env PATH="$PATH" bash scripts/deploy-ubuntu.sh main --system-service --enable-linux-accounts
```

启用后：

- 平台注册/登录账号时会同步创建同名 Linux 用户。
- 平台密码会同步设置为 Linux 用户密码。
- Linux 用户允许 SSH 登录。
- 本机托管工作区会使用 `/home/<account_id>/zk-agent/`。
- `python_exec`、`python_package`、`bash` 会在对应 Linux 用户身份下执行。
- Jupyter 远程工作区保持现有逻辑，不参与本机 Linux 用户隔离。

`.env.deploy` 会保存：

```text
OPENAI_API_KEY
OPENAI_BASE_URL
OPENAI_MODEL
OPENAI_TIMEOUT_SECONDS
CLAW_BACKEND_HOST
CLAW_BACKEND_PORT
CLAW_FRONTEND_HOST
CLAW_FRONTEND_PORT
CLAW_API_URL
CLAW_SERVICE_SCOPE
CLAW_ENABLE_LINUX_ACCOUNTS
CLAW_NPM_BIN
CLAW_NPX_BIN
CLAW_NODE_BIN
CLAW_NODE_BIN_DIR
```

其中 Node.js 相关路径会在部署时自动记录，供 systemd 后端/前端服务以及飞书 MCP 等 Node 生态能力使用。该文件包含敏感信息，只保存在部署机器本地，权限设置为 `600`，并已被 `.gitignore` 忽略。

### 日常更新

已经完成首次部署后，普通代码更新使用：

```bash
cd "$HOME/zk-data-agent"
bash scripts/update-server-fast.sh
```

如果改动包含依赖、systemd 模板或部署脚本，使用完整部署脚本：

```bash
bash scripts/deploy-ubuntu.sh
```

root/system 服务更新：

```bash
sudo -E env PATH="$PATH" bash scripts/deploy-ubuntu.sh main --system-service --enable-linux-accounts
```

部署指定分支：

```bash
bash scripts/deploy-ubuntu.sh main
```

强制覆盖服务器工作区：

```bash
bash scripts/deploy-ubuntu.sh main --force
```

### 服务管理

部署脚本默认安装用户级 systemd 服务；以 root 执行或指定 `--system-service` 时安装 system 级服务。服务名默认是：

```text
zk-data-agent-backend
zk-data-agent-frontend
```

查看状态：

```bash
systemctl --user status zk-data-agent-backend
systemctl --user status zk-data-agent-frontend
```

system 级服务使用：

```bash
systemctl status zk-data-agent-backend
systemctl status zk-data-agent-frontend
```

查看日志：

```bash
journalctl --user -u zk-data-agent-backend -f
journalctl --user -u zk-data-agent-frontend -f
```

system 级日志使用：

```bash
journalctl -u zk-data-agent-backend -f
journalctl -u zk-data-agent-frontend -f
```

重启服务：

```bash
systemctl --user restart zk-data-agent-backend zk-data-agent-frontend
```

system 级重启使用：

```bash
systemctl restart zk-data-agent-backend zk-data-agent-frontend
```

停止服务：

```bash
systemctl --user stop zk-data-agent-backend zk-data-agent-frontend
```

如果机器要求用户退出 SSH 后服务仍保持运行，可由管理员执行：

```bash
loginctl enable-linger <username>
```

## 环境要求

Ubuntu 部署建议：

- `git`
- `bash`
- `curl`
- `systemd`
- `pyenv`
- Python `3.10.14`
- Node.js `20` 或 `22`
- `npm`
- 启用 Linux 账号工作区时，还需要 `passwd`、`python3`、`python3-venv`，并要求服务以 root/systemd system 方式运行。

首次安装如果缺 Python 编译依赖，可以执行：

```bash
bash scripts/deploy-ubuntu.sh --bootstrap-system
```

`--bootstrap-system` 会使用 `sudo apt-get` 安装系统依赖；普通模式下应用代码、虚拟环境、前端依赖、运行数据和 systemd 用户服务仍然位于当前用户目录。启用 `--enable-linux-accounts` 后，账号工作区位于 `/home/<account_id>/zk-agent/`。

## 开发验证

后端基础校验：

```bash
.venv/bin/python -m compileall src backend
```

前端校验：

```bash
cd frontend/app
npm run lint
npx tsc --noEmit
npm run build
```

提交前建议确认：

```bash
git status --short
git diff --check
```

## 常见问题

### Web UI 能打开，但模型调用失败

先检查 `.env.deploy`：

```bash
cat .env.deploy
```

重点确认：

- `OPENAI_API_KEY`
- `OPENAI_BASE_URL`
- `OPENAI_MODEL`
- `OPENAI_TIMEOUT_SECONDS`

然后看后端日志：

```bash
journalctl --user -u zk-data-agent-backend -f
```

### systemd 服务找不到 npm

重新执行完整部署脚本：

```bash
bash scripts/deploy-ubuntu.sh
```

脚本会把当前可用的 `npm` 路径写入 `.env.deploy`，避免用户级 systemd 读取不到 zsh/nvm 环境。

### 新增 Skill 后前端看不到

项目级 Skill 放在：

```text
skills/<skill-name>/SKILL.md
```

确保 frontmatter 至少包含 `name`、`description`、`when_to_use`。Web UI 会通过 `/api/claw/skills` 读取 Skill 列表。

### Agent 产物没有出现在“聊天中的文件”

最终产物必须写入当前会话 `output/`。数据 records 推荐使用数据工具导出到逻辑路径：

```text
output/records.jsonl
```

工具会自动路由到当前会话 output 目录。
