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# ChatLab 接入公司 AgentBox 与内网平台方案
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## 1. 目标
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当前 ChatLab 项目是独立运行的 Windows 本地应用，主要能力包括：
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- 读取 PC 微信聊天记录
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- 群聊检索
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- 话题分类
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- 售后问题归档
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- AI 总结与报告生成
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- 本地知识库管理
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公司已有 AgentBox 主机，主机内置：
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- 7B Qwen 智能体
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- 类 Dify 的平台系统
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- 业务系统
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- 数据库
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- 工作流
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- MCP 工具体系
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- 内网部署能力
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本方案目标是把 ChatLab 接回公司平台体系，并部署到 AgentBox 内网环境中，让员工只能在公司内网访问，同时让平台工作流和智能体能够调用 ChatLab 的售后分析能力。
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## 2. 推荐方案概览
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推荐采用：
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**Windows 采集端 + AgentBox 业务端 + MCP 工具接入 + 平台统一鉴权**
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整体形态如下：
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```text
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员工浏览器
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-> 公司平台 / 内网网关
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-> AgentBox 上的 ChatLab Web
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-> AgentBox 上的 ChatLab FastAPI
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-> AgentBox 上的 MCP Server
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-> AgentBox 上的 Qwen 7B 模型服务
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-> 公司平台业务 API / 平台数据库
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-> Windows 微信采集端
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-> PC 微信
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-> chatlog.exe
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```
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不建议第一版把微信采集能力完全搬到 AgentBox 上，因为当前项目依赖 PC 微信、Windows 进程、chatlog.exe 和本地微信数据解密。AgentBox 更适合承载平台、模型、业务系统、MCP、数据库和内网 Web 服务。
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## 3. 模块分工
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### 3.1 Windows 采集端
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Windows 采集端继续负责和微信强相关的能力：
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- 登录 PC 微信
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- 启动并维护 `chatlog.exe`
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- 读取群聊、会话、消息、图片、语音、文件等微信数据
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- 识别当前微信账号
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- 将消息增量同步给 AgentBox
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- 响应 AgentBox 的按需查询任务
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采集端只负责取数据，不再作为主要业务入口。
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### 3.2 AgentBox 业务端
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AgentBox 负责承载 ChatLab 的核心业务能力：
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- ChatLab 后端 FastAPI
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- ChatLab Web 页面
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- MCP 工具服务
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- AI 总结、分类、报告生成
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- 与公司平台业务 API 对接
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- 与 AgentBox 上的 Qwen 7B 模型对接
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- 内网访问控制
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- 平台数据库写入
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AgentBox 是正式的业务入口和平台集成点。
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### 3.3 公司平台
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公司平台负责：
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- 用户登录
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- 权限控制
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- 菜单入口
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- 工作流编排
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- 智能体调用
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- 业务对象管理
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- 数据库存储
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- 审计日志
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- 报告流转与人工确认
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ChatLab 不单独做完整账号体系，而是接入公司平台统一身份体系。
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## 4. 部署方式
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### 4.1 AgentBox 上部署的服务
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AgentBox 上建议部署以下服务：
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```text
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chatlab-api
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chatlab-web
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chatlab-mcp
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qwen-openai-compatible-api
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```
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其中：
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- `chatlab-api` 是当前 `chatlog_fastAPI` 改造后的服务端版本
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- `chatlab-web` 是当前 React 前端构建后的静态页面
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- `chatlab-mcp` 是给公司平台或智能体调用的 MCP 工具服务
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- `qwen-openai-compatible-api` 是 AgentBox 本地 Qwen 7B 的 OpenAI 兼容接口
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### 4.2 内网访问方式
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推荐访问地址：
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```text
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||
http://agentbox内网IP/chatlab
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```
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或者由公司平台菜单进入：
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||
```text
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||
公司平台 -> 售后智能助手 -> ChatLab
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```
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||
对外只开放内网访问，不开放公网访问。
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||
推荐网关路径：
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```text
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/chatlab/ -> ChatLab Web
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/chatlab/api/ -> ChatLab FastAPI
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/chatlab/mcp/ -> ChatLab MCP Server
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```
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### 4.3 端口建议
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```text
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||
80 / 443 公司平台网关或 Nginx
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8000 ChatLab FastAPI，仅内网或网关访问
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8001 ChatLab MCP，仅平台服务访问
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模型端口 只允许 AgentBox 本机访问
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5030 chatlog.exe，仅 Windows 采集端本机访问
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```
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## 5. 数据流设计
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### 5.1 聊天数据采集流程
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```text
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PC 微信
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-> chatlog.exe
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-> Windows 采集端
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-> AgentBox ChatLab API
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||
-> 平台 API
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-> 平台数据库
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```
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采集端不直接暴露给用户访问，只负责把微信数据同步给 AgentBox。
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### 5.2 AI 报告生成流程
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```text
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||
用户选择群聊 / 平台工作流触发
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-> ChatLab 检索聊天记录
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-> 创建话题
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-> 调用 AgentBox Qwen 7B
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||
-> 生成 Markdown 报告
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||
-> 写入公司平台业务对象
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||
-> 人工确认 / 工作流流转
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```
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### 5.3 MCP 调用流程
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||
```text
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||
平台智能体 / 工作流
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-> MCP Tool
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-> ChatLab API
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-> 消息检索 / 话题生成 / 报告生成
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-> 平台业务数据
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```
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## 6. 平台数据库对接方式
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推荐不让 ChatLab 直接连接平台数据库，而是通过公司平台 API 写入业务对象。
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原因：
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- 保留平台权限控制
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- 保留审计日志
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- 保留工作流触发能力
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- 避免绕过平台业务规则
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- 后续平台升级时耦合更低
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建议平台侧提供以下业务对象。
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### 6.1 售后群对象
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```json
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{
|
||
"external_id": "微信群ID",
|
||
"name": "群名称",
|
||
"source": "wechat",
|
||
"collector_id": "采集端ID",
|
||
"status": "active"
|
||
}
|
||
```
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||
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||
### 6.2 话题对象
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"external_id": "ChatLab话题ID",
|
||
"group_external_id": "微信群ID",
|
||
"title": "话题标题",
|
||
"source": "manual|ai|workflow",
|
||
"status": "pending|processing|done|failed",
|
||
"message_refs": [123, 124, 125]
|
||
}
|
||
```
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||
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||
### 6.3 售后报告对象
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"external_id": "报告ID",
|
||
"topic_external_id": "话题ID",
|
||
"title": "报告标题",
|
||
"content_markdown": "Markdown报告正文",
|
||
"evidence": [],
|
||
"ai_model": "qwen-7b",
|
||
"review_status": "pending|approved|rejected"
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 6.4 任务对象
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"external_id": "任务ID",
|
||
"type": "sync|summarize|topic_detect",
|
||
"status": "queued|running|success|failed",
|
||
"progress": {
|
||
"processed": 10,
|
||
"total": 100
|
||
},
|
||
"error": ""
|
||
}
|
||
```
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||
## 7. MCP 工具设计
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第一版建议提供以下 MCP 工具：
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```text
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||
chatlab_list_groups
|
||
chatlab_search_messages
|
||
chatlab_get_message_context
|
||
chatlab_create_topic
|
||
chatlab_add_topic_messages
|
||
chatlab_summarize_topic
|
||
chatlab_get_report
|
||
chatlab_search_reports
|
||
```
|
||
|
||
### 7.1 群列表工具
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||
|
||
```text
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||
chatlab_list_groups
|
||
```
|
||
|
||
用途：
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||
|
||
- 获取当前可分析的微信群
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||
- 给平台智能体或工作流选择分析对象
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||
### 7.2 消息检索工具
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||
|
||
```text
|
||
chatlab_search_messages
|
||
```
|
||
|
||
参数示例：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"group_id": "微信群ID",
|
||
"keyword": "退款",
|
||
"start_date": "2026-05-01",
|
||
"end_date": "2026-05-18",
|
||
"limit": 50
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
用途：
|
||
|
||
- 按关键词查找聊天记录
|
||
- 支持售后问题溯源
|
||
- 支持工作流自动筛选问题片段
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||
|
||
### 7.3 上下文获取工具
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||
|
||
```text
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||
chatlab_get_message_context
|
||
```
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||
|
||
用途：
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||
|
||
- 根据某条消息获取前后文
|
||
- 避免 AI 只看单条消息误判
|
||
|
||
### 7.4 创建话题工具
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||
|
||
```text
|
||
chatlab_create_topic
|
||
```
|
||
|
||
用途：
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||
|
||
- 把一组消息整理成售后话题
|
||
- 可由人工触发，也可由工作流触发
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||
|
||
### 7.5 生成报告工具
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||
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||
```text
|
||
chatlab_summarize_topic
|
||
```
|
||
|
||
参数示例：
|
||
|
||
```json
|
||
{
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||
"topic_id": "话题ID",
|
||
"write_to_platform": true
|
||
}
|
||
```
|
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||
用途：
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||
|
||
- 调用 AgentBox 上的 Qwen 7B
|
||
- 生成售后问题报告
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||
- 写入平台业务对象
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- 进入人工确认流程
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## 8. AI 模型对接方案
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||
当前项目已经使用 OpenAI-compatible 调用方式，因此 AgentBox 的 Qwen 7B 只需要提供兼容接口：
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```text
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||
POST /v1/chat/completions
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```
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||
ChatLab 后端配置为：
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```text
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||
AI_BASE_URL=http://127.0.0.1:模型服务端口/v1
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||
AI_API_KEY=agentbox-local-key
|
||
AI_MODEL=qwen-7b
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||
```
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第一版优先支持：
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- 文本聊天总结
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- 售后问题提取
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- 话题分类
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- Markdown 报告生成
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- AI 建议生成
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图片、语音、视频解析可以作为第二阶段增强能力。如果 AgentBox 暂时没有视觉模型或语音模型，系统应允许跳过这些内容，并在报告中提示媒体内容需人工查看。
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## 9. 权限与安全
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### 9.1 访问边界
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- 只允许内网访问
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- 不暴露公网
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- AgentBox 服务只接受公司平台网关或内网指定 IP 访问
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- MCP 服务只允许平台服务账号调用
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- 采集端只允许带签名的请求写入数据
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### 9.2 用户鉴权
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推荐使用公司平台统一登录。
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||
平台网关向 ChatLab 注入用户身份：
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```text
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X-Platform-User-Id
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X-Platform-User-Name
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||
X-Platform-Roles
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```
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||
ChatLab 根据这些身份头判断用户权限。
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### 9.3 角色建议
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```text
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普通用户：
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- 查看授权群
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- 查看报告
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售后人员：
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- 创建话题
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- 生成报告
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- 提交人工确认
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管理员：
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- 管理采集端
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- 管理模型配置
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- 管理平台 API 配置
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- 查看同步状态
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工作流服务账号：
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- 调用 MCP 工具
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||
- 写入报告和任务状态
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```
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||
### 9.4 采集端安全
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||
采集端和 AgentBox 通信使用 HMAC 签名。
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||
请求头建议：
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```text
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||
X-Collector-Id
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||
X-Timestamp
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||
X-Signature
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||
```
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||
|
||
签名方式：
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```text
|
||
HMAC_SHA256(secret, method + path + timestamp + body_sha256)
|
||
```
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||
AgentBox 拒绝：
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||
- 无签名请求
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||
- 签名错误请求
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- 时间偏差超过 5 分钟的请求
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- 未注册采集端请求
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## 10. 数据存储策略
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第一版建议：
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- 平台数据库存正式业务数据
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- ChatLab 本地 SQLite 只作为缓存或临时任务状态
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- 微信原始数据库不上传 AgentBox
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- 消息正文按业务需要同步
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- 图片、语音、文件按需同步或按需代理访问
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正式进入平台数据库的数据包括：
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- 群信息
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- 话题信息
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- 关键消息引用
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- AI 报告
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- 任务状态
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- 人工确认状态
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- 审计记录
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不建议直接保存所有微信原始数据，除非公司合规要求允许并且平台已有对应权限模型。
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## 11. 推荐落地阶段
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### 第一阶段：平台接入最小闭环
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目标：
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- AgentBox 能访问 ChatLab Web
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- 平台能通过 MCP 调用 ChatLab
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- ChatLab 能调用 Qwen 7B 生成报告
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- 报告能写入平台业务对象
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- 员工只能内网访问
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第一阶段完成后，就可以在公司内部演示完整售后分析闭环。
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||
### 第二阶段：采集端服务化
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目标：
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- Windows 采集端自动心跳
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- 自动增量同步消息
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- AgentBox 显示采集端在线状态
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- 支持多采集端绑定
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- 支持多个微信账号隔离
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### 第三阶段：工作流深度融合
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目标：
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- 平台工作流自动发现售后问题
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- 自动生成待确认报告
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- 人工确认后进入业务系统
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- 报告和任务进入平台审计体系
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- 支持通知、派单、复盘等业务流转
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### 第四阶段：多模态增强
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目标：
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- 图片内容识别
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- 语音转文字
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- 视频摘要
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- 文件内容解析
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- 多模态证据进入售后报告
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## 12. 推荐结论
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第一版不要追求把整个项目完全搬进 AgentBox。
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最稳妥的路线是：
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```text
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微信采集继续留在 Windows
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业务系统迁到 AgentBox
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AI 调用切到 AgentBox Qwen
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数据写入公司平台
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能力通过 MCP 暴露给工作流和智能体
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Web 入口通过内网平台访问
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```
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这样可以最大程度复用当前项目，同时快速接回公司平台体系，并且避免微信采集在 AgentBox 上不可控的问题。
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