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# PMFlow 三引擎统一方案（v2）
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## 1. 目标
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- 用 3 个引擎达到“质量/成本/稳定性”平衡。
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- 飞书与内置 AI 管家使用同一智能链路，避免 IQ 不一致。
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- 所有系统操作（不止创建需求）由 AI 覆盖，但写库/副作用必须可控可审计。
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- 消除多控制面冲突（PMFlow 配一套、OpenClaw 配一套、规则文件又一套）。
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## 2. 先把名词说清楚
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当前不是“3 个 agent”，而是：
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- 2 个 agent
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- PMFlow Orchestrator Agent：流程编排与执行（唯一执行入口）。
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- OpenClaw Reasoning Agent：模型网关与推理。
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- 3 个引擎（模型层）
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- Engine-L（Low）：低成本/低延迟，处理执行态与轻分类。
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- Engine-H（High）：高推理，处理复杂问答/规划。
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- Engine-S（Safety）：兜底引擎，处理故障与降级。
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## 3. 单一控制面原则（必须）
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只保留一个“模型真相源（Source of Truth）”：
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- 推荐：OpenClaw 作为唯一模型控制面（模型、fallback、配额、可用性）。
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- PMFlow 只做函数路由和执行状态机，不再直连多个云厂商。
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> 结论：PMFlow 不再同时保存 GLM/OpenAI/DeepSeek 直连 key 参与主路由；
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> PMFlow 统一走 OpenClaw 网关。
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## 4. 三引擎职责分配（推荐）
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- Engine-L：`zai/glm-4-flash`
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- 场景：执行态分类、信号抽取、简短回执、轻量意图识别。
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- Engine-H：`minimax/MiniMax-M2.5`
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- 场景：复杂问答、多约束规划、任务编排、项目方案生成。
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- Engine-S：`deepseek/deepseek-chat`（或你可用的稳定备份模型）
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- 场景：H 不可用/超时/限流后的稳定兜底。
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## 5. 路由矩阵（按 function_name）
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### 5.1 走 Engine-L
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- `feishu_level_classification`
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- `feishu_signal_extraction`
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- `rag_intent_classification`
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- `classify_intent`
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- `feishu_humanized_reply`（仅咨询态；执行态优先模板）
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### 5.2 走 Engine-H
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- `adaptive_rag_answer`
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- `feishu_project_prefill`
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- `feishu_task_orchestration`
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- `generate_task_breakdown`
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- `generate_charter_from_signal`
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- `decompose_tasks_from_charter`
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- `recommend_assignees_for_task`
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- `evaluate_model_requirement`
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- `calculate_alignment_score`
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- `detect_cognitive_conflicts`
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- `rag_db_project_semantic_retrieval`
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- `workload_optimize_prompt`
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- `analyze_cost_roi`
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### 5.3 走 Engine-S（故障兜底）
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- 触发条件：`Engine-L/H` 超时、5xx、限流、空响应、无效结构化输出。
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- 行为：单次兜底重试 + 记录 `routing_decision=fallback_safety_engine`。
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## 6. “低阶答不上来 -> 高阶接管”硬规则
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已建议启用：
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- 对低阶函数结果做“不可答”检测（如“信息不足/无法回答/不知道”）。
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- 命中后自动升级到 High-tier 再请求 1 次。
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- 若 High-tier 也失败，最后走 Safety-tier。
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优先级链：
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`Engine-L -> Engine-H -> Engine-S -> 固定降级模板`
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## 7. 飞书与内置 AI 管家一致性
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两入口统一走同一条链路：
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- `RECEIVED -> CLASSIFIED -> ROUTED -> COMMITTED -> REPLIED`
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- 执行态：禁自由文本，固定模板。
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- 咨询态：允许文本回答，但同样走统一路由与审计。
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这样飞书和内置管家不会再出现“一个聪明一个笨”的模型漂移。
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## 8. 全功能 AI 操作覆盖（不止建需求）
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建立 `Operation Catalog`，每个操作都必须有：
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- `operation_code`
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- `input_schema`（Pydantic strict）
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- `rbac_policy`
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- `idempotency_key`
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- `audit_fields`
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- `side_effect_guard`
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覆盖范围：
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- 项目：create/update/archive/reopen
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- 任务：create/update/assign/prioritize/status_transition/delete
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- 人员：role/workload/availability
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- 知识库：doc/chunk/link/reindex
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- 通知：create/ack/close
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- 文件：白名单路径写入（禁止任意路径）
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注意：LLM 只产出结构化意图；真正写库必须由 Tool 层执行。
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## 9. 推荐配置模板
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### 9.1 PMFlow `.env`（统一走 OpenClaw）
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```env
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LLM_PROVIDER=openai
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OPENAI_BASE_URL=http://openclaw:18789/v1
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OPENAI_API_KEY=<OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN>
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OPENCLAW_ROUTING_ENABLED=true
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OPENCLAW_ROUTING_RULES_PATH=/app/backend/.openclaw/pmflow-routing-rules.json
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LLM_MIXED_ROUTING_ENABLED=false
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LLM_LOW_TO_HIGH_ESCALATION_ENABLED=true
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```
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### 9.2 OpenClaw Agent（main）
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- Primary model：`zai/glm-4-flash`（Engine-L）
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- Fallbacks：`minimax/MiniMax-M2.5,deepseek/deepseek-chat`
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> 如果你要严格“低->高->安全”，可在 OpenClaw 路由中按函数直接指定模型，fallback 只做同层灾备。
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### 9.3 PMFlow 路由规则（关键）
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- 同一文件统一管理：`backend/.openclaw/pmflow-routing-rules.json`
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- 生产发布必须过 lint + replay gate。
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## 10. 安全边界（必须守）
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- 执行态不允许自由文本动作建议驱动写库。
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- 所有写操作必须经过 schema 校验；失败直接模板降级，不猜测。
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- 事务与副作用解耦：先 commit，再 outbox 回复。
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- 每条请求全链路 trace：可追溯“模型选择 -> 操作执行 -> 回执结果”。
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## 11. 落地步骤（按优先级）
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1. 统一控制面：PMFlow 改为只调用 OpenClaw 网关。
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2. 清理直连模型 key 的主路径，仅保留应急开关。
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3. 完整补齐 function_name 路由矩阵（L/H/S）。
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4. 启用低阶失败自动升级高阶（已具备，可保持开启）。
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5. 扩展 Operation Catalog 覆盖全系统操作。
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6. 回放测试扩展到“多操作写库场景”。
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## 12. 验收标准
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- 飞书与内置管家：同问题同输入，模型决策一致（允许渠道文案差异，不允许能力差异）。
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- 执行态回复无“教程/curl”污染。
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- 回放集通过率 100%，且 `DB + route_status + reply_text` 一致。
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- 任一引擎故障时，系统可自动降级不中断主流程。
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