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1f4809caa0
1. 整理了项目文档结构，将 docs 下的文档按“参考、设计、计划、规范”四个分类归入对应子目录（reference / design / plans / specs），文件名统一加上分类后缀，便于查找；
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há 2 semanas atrás |
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844a853cb3
1. 丰富了错误模式管理的内置模式列表，从 8 条扩展到 25 条，新增覆盖 OpenAI 标准错误码、Anthropic 过载、国内大模型中文错误、网络异常、JSON 解析失败等场景；
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há 2 semanas atrás |
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e30c1eed27
1. 约束了大模型节点的输出格式，节点执行时按画布上定义的输出变量动态生成带示例值的 JSON 模板并要求大模型遵守，解决了同一节点多次运行时而输出 Markdown、时而输出 JSON 的格式漂移问题；
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há 2 semanas atrás |
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18dc5ba60f
1. 实现了工作流节点输出统一信封结构（NodeOutputEnvelope），所有节点严格按画布声明的 outputs 字段组装为 {status, message, data} 三段式 JSON，杜绝扁平 Map 顶层的字段污染；
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há 1 mês atrás |
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94a9f24a5d
1. 实现了 RAG AI Bridge 进程管理器，由 Java 端通过 ProcessBuilder 启动 Python 服务并以环境变量注入 LLM 配置，替代原有独立进程启动方式，统一了模型配置的下发链路；
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há 1 mês atrás |
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daf96216ee
1. 实现了统一 RAG 检索编排，支持文档、知识库、结构化数据与知识图谱多源召回；
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há 1 mês atrás |
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8ebf17fff5
1. 实现了工作流外部调用 REST API，支持 JSON 变量输入、文件/目录上传、流式思考输出与工作空间下载，配套 X-Bridge-Token 鉴权 Filter 与 SSE 事件总线；
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há 1 mês atrás |
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3511de4315
1. 实现了本地 Embedding Bridge 服务，Spring Boot 自动管理 Python 子进程生命周期，提供分块与向量接口；
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há 1 mês atrás |
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f9c20dbe7d
1. 实现了知识库管理子系统（尚未完成，尚未测试），合并「文档数据」（KbCategory/KbDocument/KbChunk + Milvus 向量库 + embedding-2）、「结构化数据」（DataSource + 动态 JDBC + 表结构浏览 + SQL 守卫，支持 MySQL/PostgreSQL/达梦）、「知识图谱」（GraphSource + Neo4j + Cypher 守卫 + Jasypt 凭据加密）三大模块；
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há 2 meses atrás |
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9c30f04853
1. 实现了工作流上下文透传架构，节点输出按声明的 outputs 变量名写入上下文，并保留每个节点执行后的完整 variables 快照供 debug 视图展开查看；
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há 2 meses atrás |
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389384057a
1. 实现了标签打标系统，支持对技能和工作流实体进行多标签关联，提供标签选择器组件和导入导出功能；
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há 2 meses atrás |
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86d3126355
1. 实现了智能体管理功能，支持 Skill 文件的上传、编辑、删除和自动解析；
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há 2 meses atrás |
