本文件如实记录项目当前真实进度。 最后更新：2026-06-14
约完成 50%。 后端 Agent 架构已重构为 11 Agent + LangGraph 编排，讯飞星火已接通。前端 10 个页面骨架齐全，核心页面已接入真实 API。知识图谱种子数据已准备（50 节点 + 58 关系），待首次启动时灌入。
| 部分 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 11 Agent 编排 | ✅ 已实现 | LangGraph StateGraph + SequentialGraph 回退，fan-out 并行资源生成 |
| 讯飞星火 LLM | ✅ 已接通 | SparkLLMClient: chat/stream/classify_intent/extract_knowledge 全部真实可用 |
| 讲解文档生成 | ✅ 端到端 | Document Agent → 星火 → ~1400 字 Markdown |
| 练习题生成 | ✅ 端到端 | Quiz Agent → 星火 → JSON schema 校验 → 分层 10 题 |
| 思维导图生成 | ✅ 端到端 | MindMap Agent → 星火 → JSON 层次结构 |
| 代码案例生成 | ✅ 端到端 | Code Agent → 星火 → compile() 静态校验 |
| 拓展阅读生成 | ✅ 端到端 | Reading Agent → 星火 → 前沿延伸 |
| 视频生成 | ❌ 未实现 | SeeDance API Key 为空，Video Agent 返回 processing 占位 |
| 路径规划 | ✅ 可运行 | 改进 Dijkstra + 知识图谱 DAG |
| 学习画像 | ✅ 可运行 | 6 维度 EWMA 更新，PostgreSQL 持久化 |
| 学习评估 | 🟡 部分 | endpoint 就绪，computed 基于学习记录统计（数据少时偏中性） |
| 5 层审核 | 🟡 骨架 | 第 1 层（出处验证）可用，第 2-5 层待接入 LLM |
| 遗忘曲线 | ✅ 算法完整 | log-linear 回归拟合，scipy curve_fit |
| 脚手架生成 | ✅ 算法完整 | 3 级自适应 + 趋势升降级 |
| 可解释推荐 | ✅ 算法完整 | 知识图谱链式推理 + 自然语言解释 |
| 认知负荷 | 🟡 代码有 | 监测框架就绪，核心模型待充实 |
| 跨模态关联 | 🟡 代码有 | API 端点就绪，返回数据待充实 |
| 群体智能 | 🟡 代码有 | 分析框架就绪 |
| 元认知训练 | ✅ 可运行 | 预测→反馈→校准循环完整 |
| 小星 AI 宠物 | ✅ 可运行 | 对话/记忆/情绪/主动互动 |
| PostgreSQL 仓储 | ✅ 已实现 | PostgresRepository 400 行，15 张 ORM 表 |
| Neo4j 知识图谱 | ❌ 未接入 | DAG 查询从 PostgreSQL relations 表递归实现回退 |
| Milvus 向量检索 | ❌ 未接入 | Retrieval Agent 优雅降级为空 |
| RAG embedding | ❌ SHA256 占位 | 待接入讯飞 Embedding API |
| 种子数据 | ✅ 已准备 | seed_data.py: 50 节点 + 58 前置关系 |
| 前端页面 (10) | ✅ 骨架齐全 | Chat/Resources 真实 API；Profile/Path/Assessment 已接真实 API；Quiz 硬编码 |
| 登录/注册 | ✅ 已创建 | 前后端端点都有 |
backend/app/
├── main.py # FastAPI 入口 (V6.0)
├── dependencies.py # 11 Agent 装配容器
├── agents/ # 11 个独立 Agent
│ ├── base.py # AgentState + BaseAgent
│ ├── graph.py # LangGraph 编排
│ ├── orchestrator.py # 意图识别 + 知识点抽取
│ ├── profile_agent.py # 6 维度画像
│ ├── document_agent.py # 讲解文档生成
│ ├── quiz_agent.py # 分层练习题生成
│ ├── mindmap_agent.py # 思维导图生成
│ ├── code_agent.py # 代码案例生成
│ ├── reading_agent.py # 拓展阅读生成
│ ├── retrieval_agent.py # 双引擎 RRF 检索
│ ├── path_agent.py # 改进 Dijkstra 路径规划
│ ├── review_agent.py # 5 层防幻觉审核
│ ├── video_agent.py # SeeDance 异步视频
│ └── assessment_agent.py # 10 维度评估
├── llm/ # LLM 客户端
│ ├── spark_client.py # 讯飞星火 HTTP 兼容版
│ └── json_utils.py # LLM JSON 解析
├── db/ # 数据库层
│ ├── session.py # 异步引擎 + 双模式
│ ├── models.py # 15 张 ORM 表
│ └── repository.py # PostgreSQL 真实仓储
├── core/ # 配置与算法
│ ├── config.py
│ ├── forgetting_curve.py
│ ├── scaffold_generator.py
│ └── explainable_recommender.py
├── services/ # 创新服务
│ ├── pet_service.py
│ ├── rag_service.py
│ ├── review_service.py
│ ├── cache_service.py
│ ├── cross_modal_service.py
│ ├── cognitive_load_service.py
│ ├── group_intelligence_service.py
│ └── metacognition_service.py
└── api/routes.py # 统一路由 (V6.0)
| 页面 | 数据来源 | 状态 |
|---|---|---|
首页 / |
/health API |
✅ 真实状态 |
对话 /chat |
POST /chat |
✅ 真实 AI 回复 |
资源生成 /resources |
POST /resources |
✅ 真实生成 |
资源详情 /resource/[id] |
数据库读取 | ✅ Markdown 渲染 |
画像 /profile |
GET /profile/{id} |
✅ 真实数据 |
路径规划 /path |
POST /path |
✅ 真实数据 |
练习答题 /quiz |
硬编码 | ❌ 待接入生成的题目 |
评估 /assessment |
GET /assessment/{id} |
✅ 真实数据 |
知识库 /knowledge |
POST /knowledge/search |
✅ 真实搜索 |
登录 /login |
POST /auth/login |
✅ 前后端对接 |
# 1. 启动数据库（PostgreSQL 或自动回退 SQLite）
docker compose -f docker-compose.minimal.yml up -d
# 2. 安装依赖（首次）
cd backend
pip install -r requirements.txt
# 3. 初始化种子数据（首次）
python -m scripts.seed_data
# 4. 启动后端
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
# 5. 启动前端（另一个终端）
cd frontend
npm install && npm run dev
# 6. 验证
curl http://localhost:8000/health
curl "http://localhost:8000/api/v1/admin/llm-test?query=什么是Transformer"
# 7. 打开浏览器
http://localhost:3000- 启动后端 + 前端，跑通端到端（当前架构已就绪）
- 灌入种子知识图谱数据（
python -m scripts.seed_data） - 验证 5 种资源一次请求真实生成（
POST /api/v1/resources）
- 实现 Neo4j 知识图谱（替换 PostgreSQL 递归查询）
- 接入真实 Embedding API（替换 SHA256 hash）
- 练习题页面接入生成结果（当前硬编码）
- 前端视频展示页
- 完善 5 层审核（第 2-5 层用 LLM 做实质性核查）
- 实现教师管理页面
- 端到端测试覆盖
- 压力测试 + 性能优化