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Mounted AI V2 需求规格（直接替换旧链路，多来源架构，Feishu 首验）

Summary

将现有“飞书旧捕获链路 + consultant 话术层 + 多套 draft/对话脑”升级为一个真正的挂载式 AI runtime。
目标形态对齐 Codex CLI / OpenClaw：持续镜像上下文、统一主题工作区、明确会话状态、按 agent 编排执行、对外只输出自然短话术。
本次按直接替换设计，不保留长期并行旧方案；架构按多来源设计，但首个验收来源只要求 Feishu。

默认行为：

• 所有接入来源的消息/事件先被动镜像进系统。
• 只有 @机器人 或私聊才触发主动回复。
• 不明确执行就不执行，不明确出草稿就继续聊需求，不明确语义就进入澄清层。
• 对外回复简短自然；对内保留完整状态、上下文切片、agent trace 和执行审计。

Core Product Behavior

会话模式

定义统一 5 态，替代现有分散的 followup / consultant / draft 规则：

• chat：普通讨论、看法、开放式交流；不生成草稿，不执行。
• plan：在聊需求、收敛范围；每轮最多追一个关键问题，持续维护隐藏需求卡片。
• clarify：上下文或指代不足；只问一个最小澄清问题，等待用户继续。
• draft_ready：需求完整度达标；仅提示“可以整理成草稿”，需用户确认才真正落草稿。
• execute：用户明确要求立项、创建、分配、入库、更新状态等写操作时进入。

需求对话规则

• 非明确创建/执行场景，一律优先进入 plan，禁止直接甩整套模板。
• “分配给谁更合适”“这个范围太大”“按上面的思路继续”这类回复必须结合当前主题工作区理解，不再按单句路由。
• 草稿不再由一次性长回复触发，而是来自持续收敛后的 Requirement Workspace。
• Requirement Workspace 至少维护：facts / goals / constraints / options / open_questions / readiness / recommended_assignees / next_action。

Agent 编排

统一由 Conversation Orchestrator Agent 负责仲裁，其他 agent 不直接抢主导权：

• Context Mirror Agent：镜像所有来源消息与事件，不主动回复。
• Topic Memory Agent：维护线程、主题、当日记忆、待确认事项、业务事实快照。
• Conversation Orchestrator Agent：输出模式判定、目标主题、上下文切片、下游 agent 选择。
• Plan Coach Agent：负责“循循善诱”地聊需求。
• Clarifier Agent：负责澄清提问。
• Draft Synthesizer Agent：仅在 draft_ready + 用户确认 后生成正式草稿。
• Assignee Recommender Agent：专门回答负责人推荐。
• Executor Agent：唯一允许调用写操作执行器。
• Reply Composer Agent：把内部结果转成自然中文短回复。

Architecture & Interfaces

新增运行时抽象

新增 Mounted AI runtime，作为统一入口层，复用现有 work item / executor / 审计能力：

• Source Envelope：统一所有来源消息字段，至少包含 source_system / channel_ref / thread_key / message_id / reply_to / sender / mentions / attachments / timestamp / raw_payload。
• Topic Workspace：统一当前事项状态，替代飞书专属 thread/session 逻辑。
• Conversation Run：记录一次触发后的编排过程、上下文切片、模式转换、agent trace、最终回复和执行结果。
• Context Slice：将上下文分层组装为 current_message / thread / active_topic / recent_relevant_context / business_facts / long_term_memory。
• Agent Trace：记录每个 agent 的输入摘要、输出摘要、耗时、失败原因。

API / Type 变更

新增一组 Mounted AI 运维接口，沿用 {code, message, data} 包络：

• GET /mounted-ai/sources 返回来源接入状态、镜像吞吐、最近错误、触发规则。
• GET /mounted-ai/topics 返回活跃主题、当前模式、readiness、待澄清问题、是否可出草稿。
• GET /mounted-ai/runs 返回最近编排运行记录、agent trace、模式切换、上下文层命中。
• GET /mounted-ai/runs/{id} 返回单次运行详情、上下文切片、最终回复、执行/草稿结果。
• GET /mounted-ai/cutover-status 返回旧链路删除进度、当前实际生效入口、Feishu 验证状态。

扩展现有工作项/Inbox 详情接口字段：

• 增加 topic_id / conversation_mode / readiness_score / active_agent / context_layers_hit / trigger_reason / source_thread_key。
• 工作项详情增加 agent_trace_summary / context_slice_summary / replacement_origin。

前端承载

• 将现有 SchedulerCenter 升级为 Mounted AI Console，作为内部运营/管理员主入口。
• Inbox 保留为操作视图，但不承担完整编排拓扑展示，只承接待确认、澄清、执行结果和草稿动作。
• Mounted AI Console 必须可视化：
  • 来源状态：Feishu 长连接、消息镜像、触发/不触发计数。
  • 编排图：各 agent 节点、当前激活节点、最近运行链路。
  • 主题工作区：当前模式、需求收敛状态、readiness、待确认问题。
  • 上下文层：当前消息、线程摘要、主题摘要、业务事实、长期记忆的命中情况。
  • 运行回放：一次触发的 agent trace、模式切换、最终回复、是否落草稿/执行。
  • 删除/替换状态：旧模块退役清单及当前 cutover 生效点。

Replace / Delete Strategy

本次需求按“直接替换旧链路”写，旧模块分三类处理：

必须保留并复用

• ingest_events / work_items / decision_records / reply_receipts / outbox / 审计 / 租户隔离 / 执行门禁
• AI PMO kernel 的执行与事实链能力
• 人员能力图谱、负载、负责人推荐的事实数据源

合并后只保留一套

• draft_generator_service 与 ai_steward 中的项目创建草稿链路，合并为统一 Draft Workspace + Draft Synthesizer
• 分散的 thread/session/followup 记忆逻辑，合并为统一 Topic Workspace
• RAG/context/recent chat 的补上下文逻辑，合并为统一 Context Slice Assembler

直接退役或降级为适配层

• signal_capture_service/mixin_capture_legacy.py
• 以 feishu_signal_pipeline 为“业务主脑”的整条语义/回复链；如需复用，仅保留 transport/adapter 能力
• ai_pmo/consultant_dispatch.py 及其在回复层的包装逻辑
• 各类统一 ack/fallback/“收到，正在处理”式伪对话层
• legacy command 兼容语义与旧的飞书专属 followup 规则

删除原则：

• 不再允许多个模块分别决定“当前是在聊天、聊需求、出草稿还是执行”
• 不再允许多个模块分别生成 draft、决定 followup、拼接上下文、包装回复

Feishu Validation & Acceptance

Feishu 首验范围

只以 Feishu 作为首个生产级验收来源，要求：

• 长连接健康、状态可视化、可重启
• 群聊全量镜像可入库
• 仅 @机器人 或私聊触发主动回复
• reply/thread/引用关系能够还原到统一 Topic Workspace

必测场景

• 群聊 @机器人 普通聊天，进入 chat
• 群聊 @机器人 聊需求，进入 plan
• 群聊 thread 中使用“这个/那个/按上面”，能命中当前主题
• 上下文不足时进入 clarify
• 需求完整后提示可出草稿，用户确认后才真正生成草稿
• “分配给谁更合适”命中 Assignee Recommender Agent
• 明确执行指令才进入 execute
• Feishu DM 与群聊行为一致
• 每次触发都能在 Mounted AI Console 回放 agent trace 与模式切换
• Inbox 能正确显示澄清中、草稿待确认、执行中、执行完成

验收标准

• 同一条 Feishu 需求对话不再出现“误把追问当执行”的行为
• 非执行场景不再生成整套模板式回复
• 草稿只在 draft_ready + 用户确认 后出现
• 控制台能清楚看到当前 active agent、上下文层命中、最终模式和执行结果
• 旧飞书主脑链路被切断，不再作为生产入口生效

Assumptions

• 替换策略固定为直接替换，不设计长期双轨并行。
• 前端可视化主入口固定为 SchedulerCenter -> Mounted AI Console，Inbox 只承接操作结果。
• 架构按多来源抽象，但本次只要求 Feishu 首验；其它来源不进入本期验收。
• 旧模块删除以“停止作为生产主脑生效”为准；若部分代码临时复用，仅允许作为 adapter/persist helper，不得保留决策权。
• 对外回复风格固定为自然短话术，禁止再以 consultant/fallback 模板充当主交互层。