目前项目只完成了30%左右，欢迎大家一起来pr，另外我建了一个QQ群：1103861504，可以一起来讨论AI写小说问题。俺基本上一天16个小时都在线，有问必回。（QAQ，加个群来讨论吧，作者单机好久了🤣）。

笔记17：编排画布深化——从顺序发言到动态编排

一、当前实现的问题

当前编排画布已实现：拖拽专家到画布 → 连线定义顺序 → 按顺序逐轮发言。

但这是”固定流水线”，缺少真正工作流画布应有的灵活度。

用户反馈暴露了以下几个层次的问题：

二、循环控制：不应只有轮次

2.1 当前

while round < max_rounds:
    for expert in order:
        expert.speak()

只在会议创建时设一个 max_rounds，发动机引擎只管数圈。

2.2 应该是

while not should_exit():
    expert = determine_who_speaks_now()
    expert.speak()
    # 人/agent 可以随时终止或重开

退出条件多元化：

退出条件	触发者	场景
达到专家发言总次数	系统	“每人说够3次就停”
用户手动终止	人	讨论已充分
全自动模式下 agent 判定	自动化 agent	共识达成、产出质量达标
讨论质量太差，重开	人/agent	“这次方向歪了”

轮次不再是核心概念。核心概念是发言权分配——谁在什么时候说话。

三、发言权分配：点名与@提及

3.1 当前

固定顺序：A → B → C → A → B → C…

3.2 应该是

三种发言模式共存：

模式	触发	行为
用户点名	人在输入框写 @剧情架构师	指定专家立刻发言
专家@提及	专家输出中包含 @人物设计师	正则检测，系统自动让被点名者发言
默认顺序	没人点名	按画布连线顺序继续

3.3 @提及的实现

专家 prompt 中增加指令：

如果你想请另一位专家回应你的观点，在发言末尾加上 @专家名。
例如：@人物设计师 请确认主角行为是否符合人设。

后端正则 @(\S+) 检测，匹配到已注册专家名，则下一发言者为该专家。

3.4 容器

画布上用户可以拖一个”容器”把多个专家框在一起。容器内所有专家共享一个群聊窗口。

右键容器 → 属性面板：

容器名称: [卷纲编排小组    ]
并发方式: [串行 ▾]         选项: 串行 / 并行
发言方式: [顺序循环 ▾]     选项: 顺序循环 / 提及驱动
重复次数: [3]             (1 = 不循环)

── 提及驱动退出条件（发言方式=提及驱动时生效）──
退出方式: [手动 ▾]         选项: 手动 / 全部赞同 / 多数赞同 / 门禁专家
赞同比例: [0.6]           (多数赞同时需达到的比例)
门禁专家: [--- ▾]          (选择容器内一位专家担任)
最大发言: [20]             (0 = 不限)

并发方式：一次几个人说话。串行默认，并行允许 @多人同时回应。

发言方式：谁决定下一个人说话：

• 顺序循环：按容器内部连线顺序走完一圈再一圈。这是当前默认行为。
• 提及驱动：没有固定发言顺序。专家通过 @提及点名下一个说话的人——A @了 B，B 说；B @了 C，C 说。没人点名时引擎按最近的活跃度选择一个专家发言。这种模式下专家之间互相 @ 形成讨论网络，而不是死板的 ABCD→ABCD。

提及驱动的退出条件：因为没有固定轮次边界，必须约定什么时候停：

• 手动：用户点击停止（半自动模式下适用）
• 全部赞同：所有专家在发言中明确表达”讨论已充分，可以结束”
• 多数赞同：达到指定比例（如 0.6 = 60% 的专家）同意退出
• 门禁专家：指定一位专家负责裁决。该专家发言中若包含”会议结束”等关键词则退出
• 最大发言：无论如何，达到发言次数上限自动停止（兜底）

上下文深度：群聊越长，历史越长。用户可以同时启用两种限制——以先触达的为准：

• 按楼层：只读最近 N 层发言（一层 = 所有专家各说一次）。适合控制逻辑连贯性。
• 按 token：约 N token 的最近历史。适合控制成本。
• 两项都启：哪个先到用哪个。例如 3 层 + 100K token，实际取更小者。
• 都不启：全量历史。

总结师不再内置：之前作为容器属性开关，但用户完全可以自己从工具箱拖一个”讨论总结师”专家进容器里。拖进去就是群聊的一员，按连线顺序发言时自动做总结。比内置开关更灵活——用户可以决定总结师的位置（在谁前面/后面），也可以配多个。

3.5 容器的输入输出引脚

容器对外暴露一个输入端口和一个输出端口——输入上游数据，输出整个群聊的完整记录。

┌─────────────── 容器: 卷纲编排 ───────────────┐
│                                               │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐                 │
│  │ 资深作者  │───→│ 读者代表  │                 │
│  └──────────┘    └──────────┘                 │
│       │               │                       │
│       └───────┬───────┘                       │
│               ▼                               │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐                 │
│  │ 资深作者  │───→│ 讨论总结师 │ ← 用户自己拖的  │
│  └──────────┘    └──────────┘                 │
│                                               │
└──────────────────┬────────────────────────────┘
                   │
                   ▼ 输出: 群聊全文
            ┌──────────┐
            │ 讨论总结师 │  ← 容器外部还可再接一个
            └──────────┘

类比电路设计中的”模块封装”。

四、世界书 Agent：被动查询 → 主动节点

4.1 当前

世界书仅作为 L2 专家会议的被动数据源——读一下，灌进 prompt。

4.2 应该是

世界书作为可连线的画布节点：

┌──────────┐       ┌──────────────┐
│ 剧情架构师│       │ 世界书 Agent  │
│          │←─────→│              │
│          │ 查询  │ - 查询设定    │
│          │       │ - 冲突检测    │
│          │ 更新  │ - 提取变化    │
│          │──────→│ - 归档旧条目  │
└──────────┘       └──────────────┘

双箭头连接的含义：

• 左箭头：专家发言时，可以选择查询世界书（自动在发言前注入相关条目）
• 右箭头：专家发言后，可以选择触发世界书更新（提取新信息、检测冲突）

4.3 触发时机配置

每个专家节点在右侧配置面板中可以设置：

配置项	选项	效果
世界书查询	关闭 / 手动（发言前点按钮）/ 自动	自动在 prompt 前插入相关条目
世界书更新	关闭 / 每次发言后 / 每 N 次后 / 本循环结束后	触发 agent 提取变化
RAG 查询	同上	检索历史/技法参考注入 prompt

配置完成后专家节点显示对应图标（📖 有世界书查询 / 🔄 有自动更新 / 🔍 有 RAG）。

4.4 RAG 同理

• RAG-历史回顾：查询”之前类似场景是怎么写的”
• RAG-技法参考：查询”打脸场景的经典写法”

两者作为独立的检索节点连接专家节点。

五、拆得更细：专家池扩充

五个默认专家（资深作者、读者代表、剧情架构师、人物设计师、网络编辑）是”角色视角”的分法，但缺少”工序”视角的专家。

新增专家	职责	使用场景
章节拆分师	将卷纲拆为具体章节号及概要	L1.5 → L2 之间的工序
讨论总结师	定期总结群聊中多位专家的发言，提炼共识、标注分歧、确保讨论不偏离格式	群聊模式下，多位专家同时发言时避免信息散乱
世界书管理员	查询/更新世界书（可手动/自动触发）	所有需要吃设定的专家
RAG 检索员	查询历史/技法（可手动/自动触发）	需要参考旧文或技法的专家

章节拆分师本质上是”从卷纲到章纲的翻译器”——把”卷二写秘境探索”拆成”第31章发现入口、第32章遭遇守门兽、第33章…“。这一步之前由 L1.5 跳到 L2 隐式完成，现在显式化为一个专家节点。

六、浮动工具栏

画布上方增加一个浮动工具栏，包含：

图标	功能
🔲	拖入容器（框选专家分组，可配置重复次数实现循环）
📖	世界书 Agent 节点
🔍	RAG Agent 节点
➕	自定义专家（快捷创建）
💾	保存设计
📂	加载设计

类似电路设计软件（Altium、KiCad）的元件工具栏。

七、数据模型变化

7.1 节点类型扩展

当前：只有 expert 节点
扩展后：
  - expert     （专家）
  - worldbook  （世界书 agent）
  - rag        （RAG agent）
  - container  （容器：框选专家分组 + 配置重复次数实现循环）

7.2 边类型

当前：只有 speak_order（发言顺序）
扩展后：
  - speak_order （谁先谁后）
  - query       （专家 → 世界书/RAG：发言前查询）
  - update      （专家 → 世界书：发言后更新）
  - data_flow   （通用数据流）

7.3 容器节点配置

{
  "id": "container_1",
  "type": "container",
  "config": {
    "name": "卷纲编排小组",
    "concurrency": "serial",
    "speaking_mode": "ordered",
    "repeat": 3,
    "context_layers": 3,
    "context_tokens": null,
    "exit_mode": "manual",
    "exit_ratio": 0.6,
    "exit_gatekeeper": null,
    "exit_max_speeches": 20,
    "worldbook_bindings": [],
    "rag_bindings": []
  },
  "children": ["node_1", "node_2", "node_3"],
  "edges": [
    {"source": "node_1", "target": "node_2"},
    {"source": "node_2", "target": "node_3"}
  ]
}

• speaking_mode: "ordered" （顺序循环，按内部连线）/ "mention_driven" （提及驱动，专家互相 @）
• exit_mode: "manual" / "consensus" （全部赞同）/ "ratio" （多数赞同）/ "gatekeeper" （门禁专家）
• exit_ratio: 0~1，多数赞同模式下需要达到的比例
• exit_gatekeeper: 门禁模式下负责裁决的 expert_id
• exit_max_speeches: 提及驱动模式下的发言次数兜底上限
• worldbook_bindings: 绑定的世界书实例名称列表
• rag_bindings: 绑定的 RAG 实例名称列表

容器对外暴露一个输入端口（接收上游产出的数据，如 L1 愿景）和一个输出端口（输出整个群聊的原始内容 + 内部总结师产出的每轮摘要）。可与画布上的其他节点连线。

7.4 专家节点配置

{
  "id": "node_1",
  "type": "expert",
  "expert_id": "plot_architect_v1",
  "config": {
    "role": "main",
    "granularity": "chapter",
    "triggers": {
      "worldbook_query": "auto",    // off | manual | auto
      "worldbook_update": "after_cycle", // off | every | after_n | after_cycle
      "rag_history": "auto",
      "rag_technique": "off"
    }
  }
}

八、会议引擎改造

当前：
  for round in max_rounds:
      for expert in order:
          expert.speak()
          if semi_auto: wait_user()

改造后：
  while not should_exit(state):
      next_expert = determine_speaker(state)
      if next_expert has auto_worldbook_query:
          inject_worldbook_entries(next_expert)
      if next_expert has auto_rag:
          inject_rag_results(next_expert)
      output = next_expert.speak()
      detect_mentions = regex_match(output, r'@(\S+)')
      if detect_mentions:
          # 若容器并发方式为串行，被点名的多位专家依次发言
          # 若容器并发方式为并行，唤起 send_parallel(detect_mentions) 同时发言
          state.force_next = resolve_mention(detect_mentions[0], state.current_container)
      state.expert_speak_count[next_expert] += 1
      if next_expert has auto_worldbook_update:
          schedule_worldbook_update(output)
      if semi_auto: wait_user()
      if user_called_expert:
          state.force_next = user_called_expert
      # 容器循环：当前容器内专家走完一轮，检查是否已达到 repeat 次数
      if state.current_container and container_round_complete(state):
          if state.container_round < container.repeat:
              state.container_round += 1
              continue  # 从头开始下一轮
          else:
              exit_container(state)  # 退出容器，继续画布后续节点
      # 循环结束时
      for scheduled in state.pending_worldbook_updates:
          run_worldbook_agent(scheduled)

九、世界书与 RAG 实例化

9.1 现状

世界书和 RAG 目前是会议级全局变量——一个项目只有一套世界书、一个 RAG 检索器。启动时加载，专家发言前统一注入文本。问题是：

• 用户看不到世界书和 RAG 的工作过程（查询日志、更新记录、检索结果）
• 无法为不同容器/专家绑定不同的世界书（比如 L1.5 卷纲编排用一个轻量世界书，L4 正文生成用另一个带全文历史的世界书）
• RAG 同理——历史回顾和技法参考是两种检索需求，但目前混在一起

9.2 设计方向

世界书和 RAG 成为独立的可管理页面，类似文档库有自己的管理视图。用户可以在页面中查看运行日志、手动增减条目、调整索引。

支持多个实例。每个实例有唯一名称，在画布上作为独立节点，容器或专家通过名称绑定。

── 世界书管理 ──                ── RAG管理 ──
  worldbook:                      rag:
    核心设定 (核心层)                历史回顾 (已写章节)
    全文历史 (归档层)                技法参考 (映射规则)
    角色追踪 (活跃层)                自定义知识库
    + 新建...

9.3 绑定方式

容器和专家节点配置中增加绑定字段：

容器配置:
  ┌─────────────────────────┐
  │ 世界书绑定: [核心设定 ▾]  │  下拉选择已注册的世界书实例
  │            [+添加]       │
  │ RAG绑定:   [历史回顾 ▾]  │
  │            [+添加]       │
  └─────────────────────────┘

数据模型更新（容器节点）：

{
  "config": {
    "worldbook_bindings": ["核心设定", "角色追踪"],
    "rag_bindings": ["历史回顾"]
  }
}

专家节点同样支持——某个专家可以绑特定的世界书（比如人物设计师只关注角色追踪）。

9.4 唯一名称约束

专家、容器、世界书实例、RAG 实例的名称在同一项目内必须唯一——这样才能在绑定下拉框中精确指定：

项目内命名空间：
  专家:  资深作者、读者代表、剧情架构师...
  容器:  卷纲编排小组、章纲设计1、章纲设计2...
  世界书: 核心设定、全文历史、角色追踪...
  RAG:   历史回顾、技法参考、自定义知识库...

各自独立命名空间，但同类内部不重名。

9.5 接口预留

# 世界书实例管理（CRUD + 查询日志）
GET    /api/projects/{id}/worldbooks                    列表所有实例
POST   /api/projects/{id}/worldbooks                    创建实例 {name, description}
GET    /api/projects/{id}/worldbooks/{name}             获取实例详情（条目 + 日志）
PUT    /api/projects/{id}/worldbooks/{name}             更新实例配置
DELETE /api/projects/{id}/worldbooks/{name}             删除实例
GET    /api/projects/{id}/worldbooks/{name}/log         查询日志
POST   /api/projects/{id}/worldbooks/{name}/query       手动查询

# RAG 实例管理（CRUD + 检索日志）
GET    /api/projects/{id}/rags                          列表所有实例
POST   /api/projects/{id}/rags                          创建实例 {name, description, type: history/technique/custom}
GET    /api/projects/{id}/rags/{name}                   获取实例详情
PUT    /api/projects/{id}/rags/{name}                   更新实例配置
DELETE /api/projects/{id}/rags/{name}                   删除实例
POST   /api/projects/{id}/rags/{name}/search            手动检索
POST   /api/projects/{id}/rags/{name}/index             索引文档
GET    /api/projects/{id}/rags/{name}/log               检索日志

9.6 实施优先级

世界书和 RAG 的具体实现（触发器配置、自动查询时机、冲突检测细节等）留待后续单独讨论。当前阶段先确定：

1. 世界书和 RAG 为独立管理页面
2. 支持多实例，名称唯一
3. 容器/专家通过名称绑定
4. 接口按上述预留

---

十、管道模式（Pipeline Mode）

10.1 设计思路

将会议模式（圆桌讨论）改为管道模式（DAG 数据流）：

L1 愿景 .md
    │
    ▼
资深作者（节点1）           ← 接收上游 .md，处理后产出
    │
    ▼
读者代表（节点2）           ← 接收节点1产出，处理
    │
    ▼
最终 .md

若有容器（群聊模式）：.md 进入容器，内部专家按规则轮流处理，输出全文。

管道按画布边的拓扑排序逐层执行——同层可并行，上层完成才进入下层。每个节点的输出自动注入下一节点的 custom_prompt 中。

10.2 已实现

• MeetingEngine.run_pipeline()：DAG 拓扑排序 + 逐节点处理
• 前端 pipeline: true 参数
• SSE 事件：pipeline_start → level_start → expert_speak(含 node_id) → level_complete → pipeline_complete
• 前端聊天标签按专家/容器独立显示
• BroadcastChannel 消息广播（弹窗接收）

10.3 已知问题（待解决）

1. 管道在第一个节点完成 AI 回复后直接中止，不进入第二个节点。DAG 构建验证正确（两节点带边确认产生 [node_1] → [node_2] 两层），怀疑是 SSE 流或 human_feedback 交互在管道模式下未正确适配
2. 节点的 input_text 注入方式：目前通过 custom_prompt 传入，专家 prompt 模板需要确认正确引用
3. Vue Flow 容器尺寸警告：运行时画布最小高度已设 min-height:200px，偶发警告不影响功能

10.4 后续方向

• 容器节点在管道模式下的数据流入流出
• 管道模式与中断模式的交互（是否在管道中也需要 per-node 暂停）
• 管道产出的 .md 文件自动存档到文档库

---

十一、实施优先级

优先级	内容	理由
P0	灵活退出（总次数/手动）	代替死板的 max_rounds
P0	@提及点名	核心互动机制
P0	容器节点 + 属性配置	分组/循环/并发/提及驱动
P0	管道模式调试	管道 DAG 执行到第一节点后中止，待修复
P1	世界书/RAG 独立页面 + 多实例	数据支撑的核心
P1	容器/专家绑定世界书+RAG	按需组合
P1	浮动工具栏	节点类型多了需要面板
P2	章节拆分师专家	新 expert 类型
P3	世界书/RAG 触发器细节	等单独讨论

---

创建时间：2026-05-01 状态：管道模式已实现但存在执行中断 bug，待下次修复