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12 KiB
Python
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from pathlib import Path
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import json,hashlib,shutil,ast
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folder=Path(__file__).resolve().parent
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target=Path('C:/wechat_rpa');payload=folder/'payload'
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record=json.loads((folder/'applied.json').read_text(encoding='utf-8'))
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backup=Path(record['backup'])
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original={r['path']:r for r in record['manifest']}
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def sha(p): return hashlib.sha256(p.read_bytes()).hexdigest()
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def put(name,text):
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path=target/name
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if name not in original:
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before=sha(path) if path.is_file() else None
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if before:
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saved=backup/name;saved.parent.mkdir(parents=True,exist_ok=True);shutil.copyfile(path,saved)
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original[name]={'before_sha256':before}
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for root in [target,payload]:
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dest=root/name;dest.parent.mkdir(parents=True,exist_ok=True)
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dest.write_text(text,encoding='utf-8',newline='\n')
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put('INTEGRATION_20260916.md',r'''# 协议版与知识中心整合
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2026-09-16 将 C:\kefu 的近期功能整合到 C:\wechat_rpa。保留协议版 v1.4.16 的客户端、视觉/协议模式、原账号发送、回执去重、联系人验证跳过及企业微信版本适配。
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## 已接入
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- 智能体角色、规则与全部授权账号视图：原有后端能力保留，补齐完整管理前端。
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- 归档性能：分页与游标、租户过滤、账号统计按需读取、导出查询优化。
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- 知识加工：范围预览、规则/指定模型整理、任务进度、暂停/继续/取消、失败换模型续跑与增量整理。
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- 异常处理：模型字段异常保留脱敏问答为待审草稿，已驳回知识支持删除。
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- 全量审核：指定账号或全部授权账号，跨全部页面后台处理；通过后进入待发布，异常保留原因。
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- 检索：只引用有效且已发布的知识；账号隔离、来源与版本复核、引用留痕、可读错误提示。
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- 协议回复：经过模型网关的回复接入知识检索，保留任务 ID、知识引用和裁判风险；高风险回复进入原有审核流程。
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- 客户端「管理知识」打开后台知识中心，数量来自云端已发布知识。知识入口使用正确的 hash 路由。
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## 使用方式
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使用当前已配置的后台时，退出并重新启动本目录的源码客户端；在客户端同步后台配置后，进入「AI 人格与能力 → 管理知识」。选择账号，整理聊天、审核、发布，再开启该账号「客服使用知识」。协议模式通过该账号的模型网关使用知识，本机直连模型不经过服务端知识检索。
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在管理端「知识与审核」可一键审核此账号或全部授权账号，不需要逐页全选。审核通过仅为待发布，发布后才会参与检索。
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本目录也能独立运行完整后台：
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```powershell
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cd C:\wechat_rpa
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python run_backend.py --db C:\wechat_rpa\backend.db
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```
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启动管理 API、模型网关、知识 Worker。管理页面位于 `http://127.0.0.1:8766/#/knowledge/center`，无需为前端另起开发服务。已保留当前配置和数据库；本次验收仅使用临时测试数据库，没有启动此命令处理真实任务。
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前端源码与生产资源位于 `admin-web`。再次修改前端时先安装其 pnpm 工作区依赖，再执行 `pnpm --filter @vben/web-antd typecheck`、`pnpm --filter @vben/web-antd build`。已附带本次通过浏览器验收的 dist。
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Linux 服务端部署入口为 [deploy/im-admin/README.md](deploy/im-admin/README.md)。知识功能说明见 [KNOWLEDGE.md](KNOWLEDGE.md)。
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## 验证
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- 知识、任务、模型输出、全量审核、检索和网关：96 项通过。
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- 新增协议与知识联动、独立管理端及桌面状态：7 项通过。
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- 管理后台、归档、性能、智能体和路由：326 项通过。
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- 协议、联系人、版本适配、打包规则和 Qt：221 项中 217 项通过，4 项因未安装可选 Unicorn CPU 模拟器跳过。
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- 客户端登录、归档上传、回复安全、防自回复：496 项通过。
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- 合计 1142 项通过、4 项跳过。协议发送使用模拟传输，没有向真实客户发送测试消息。
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- 独立管理页：正常检索仅命中已发布知识；空白、单字、超长问题与后端错误显示正确，无页面脚本异常。
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- 跨账号页面验收：77 条模拟草稿中 75 条通过进入待发布、2 条保留异常原因，发布数仍为 0；关闭弹窗后任务继续。
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## 交付与回退
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本次交付是源码、前端生产资源和部署配置。现有 dist 中已打包的 EXE/安装包未重建，线上服务器未部署；已有运行中的进程需重启才加载新源码。
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修改前文件备份：`backups/integration-20260916-151604`。改动清单与 SHA-256 见 `INTEGRATION_MANIFEST_20260916.json`，测试结果见 `INTEGRATION_VERIFICATION_20260916.json`。原数据库、密钥、聊天归档和个人配置没有被本次整合覆盖。
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需要回退时先停止使用本目录源码的服务和客户端，再按清单恢复备份中的原文件。不要覆盖运行数据。知识功能使用后不要恢复旧数据库，否则会丢失之后新增的聊天与知识。
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''')
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put('deploy/im-admin/README.md',r'''# 从协议版目录部署完整管理后台
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本部署目录包含管理 API、模型网关和知识 Worker，使用同一数据库卷。构建上下文为 C:\wechat_rpa（Linux 上为其对应源码根目录）。桌面协议发送仍运行在 Windows 客户端，服务端不启动企业微信。
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## 首次部署
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1. 将本源码目录及 `admin-web/apps/web-antd/dist` 放到服务器。
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2. 将 `.env.example` 复制为本目录 `.env`，填写现有账号服务地址。语义检索为可选项，参照根目录 KNOWLEDGE.md；未配置时使用关键词检索。
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3. 在本目录建立 `data`，允许容器 UID 10001 写入。迁移已有库时使用 SQLite backup API 或停止写入后复制数据库及配套密钥；不要复制正在写入的裸数据库文件。
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4. 在源码根目录运行：
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```bash
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docker compose -f deploy/im-admin/compose.yaml up -d --build api gateway knowledge-worker
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docker compose -f deploy/im-admin/compose.yaml ps
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docker compose -f deploy/im-admin/compose.yaml logs --tail=100 knowledge-worker
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```
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管理 API 与页面监听宿主机 `127.0.0.1:18766`，模型网关监听 `127.0.0.1:18770`。对外访问使用反向代理。同目录 Nginx 配置是原部署示例，需按实际域名、日志路径与 TLS 配置调整，不能原样覆盖现有站点。
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镜像名称 `zyt/wecom-admin:protocol-integrated`。`data` 不参与镜像构建，`.dockerignore` 仅允许服务端 Python、依赖清单和前端生产资源。镜像构建不会打包本机配置、聊天数据或密钥。
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## 更新与回退
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更新前保留当前镜像并备份数据库及密钥。启动时自动补齐知识相关表和索引；知识 Worker 负责分批加工和全量审核任务。关闭页面不会停止已启动的后台任务。
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需要停用知识引用，可先在管理端关闭对应账号的「客服使用知识」。回退旧服务前停止知识 Worker，保留新表与运行数据。不要用旧库覆盖更新后产生的聊天归档与知识。
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本配置已适配独立协议目录的文件布局；本次没有执行线上部署或 Docker 镜像构建。根目录 `backend_deploy` 和 `BACKEND_DEPLOY.md` 保留为历史资料，当前知识版本使用本目录。
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''')
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name='KNOWLEDGE.md'
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text=(target/name).read_text(encoding='utf-8')
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text=text.replace(r'cd C:\kefu\wechat_rpa',r'cd C:\wechat_rpa')
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text=text.replace('所有写操作必须选择具体账号。「全部账号」只提供授权范围内的汇总视图。知识不跨租户共享。','整理、编辑、发布与检索测试选择具体账号；全量审核支持全部授权账号并按租户分别处理。「全部账号」也提供授权范围内的汇总视图。知识不跨租户共享。')
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text=text.replace('当前生产部署使用根目录', '本目录的完整部署入口使用根目录').replace('`wechat_rpa/backend_deploy`','`backend_deploy`')
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text=text.replace('在生产部署目录执行：','在源码根目录执行（详见 `deploy/im-admin/README.md`）：')
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text=text.replace('docker compose up -d --build api gateway knowledge-worker','docker compose -f deploy/im-admin/compose.yaml up -d --build api gateway knowledge-worker')
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text=text.replace('docker compose logs --tail=100 knowledge-worker','docker compose -f deploy/im-admin/compose.yaml logs --tail=100 knowledge-worker')
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put(name,text)
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name='BACKEND.md';text=(target/name).read_text(encoding='utf-8')
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text=text.replace('项目内置了一个零额外依赖的配置后台，用于统一管理登录账号、角色、AI 模型和 MCP 配置。','项目内置配置后台，用于统一管理登录账号、角色、AI 模型、MCP 和聊天知识库。')
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old='> 如果要把后台部署到另一台电脑、局域网服务器或云服务器，请直接查看独立文档 [BACKEND_DEPLOY.md](BACKEND_DEPLOY.md)。部署端只需要 `admin_api.py`（及它依赖的 `admin_backend.py` 数据层），不需要上传桌面端代码或安装桌面端依赖。'
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new='> 当前协议版已包含完整前端、知识中心和 Worker。使用说明见 [INTEGRATION_20260916.md](INTEGRATION_20260916.md)，服务端部署见 [deploy/im-admin/README.md](deploy/im-admin/README.md)。完整后台应使用 `python run_backend.py --db backend.db` 启动 API、网关和知识 Worker；单独启动 API 不执行后台知识任务。'
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assert old in text;text=text.replace(old,new)
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text=text.replace('[BACKEND_DEPLOY.md](BACKEND_DEPLOY.md)','[deploy/im-admin/README.md](deploy/im-admin/README.md)')
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put(name,text)
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name='AGENT_SYNC_20260916.md';text=(target/name).read_text(encoding='utf-8')
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text+='\n\n## 后续完整整合\n\n同日后续整合已补齐本文当时尚未同步的知识库、归档性能和管理前端，另补充协议回复知识引用与风险审核。本文保留此前同步记录；当前功能和启动方式以 [INTEGRATION_20260916.md](INTEGRATION_20260916.md) 为准。\n'
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put(name,text)
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verification={'date':'2026-09-16','target':str(target),'passed':1142,'skipped':4,
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'skip_reason':'Optional Unicorn CPU emulator not installed',
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'suites':{'knowledge_and_gateway':{'passed':96},'protocol_knowledge_integration':{'passed':7},
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'backend_archive_agents_router':{'passed':326},'protocol_qt_packaging':{'passed':217,'skipped':4},'client':{'passed':496}},
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'browser_search':json.loads((folder/'qa/result.json').read_text(encoding='utf-8')),
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'browser_review':json.loads((folder/'review-qa/result.json').read_text(encoding='utf-8')),
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'artifacts':str(folder),'live_customer_messages_sent':False,'live_server_deployed':False,'installer_rebuilt':False}
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put('INTEGRATION_VERIFICATION_20260916.json',json.dumps(verification,ensure_ascii=False,indent=2)+'\n')
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# Validate complete staged payload and all protocol programs intentionally retained.
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manifest=[]
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for path in sorted(payload.rglob('*')):
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if not path.is_file():continue
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relative=path.relative_to(payload).as_posix()
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assert sha(path)==sha(target/relative),relative
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if path.suffix=='.py':ast.parse(path.read_text(encoding='utf-8-sig'))
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manifest.append({'path':relative,'sha256':sha(path),'bytes':path.stat().st_size,
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'before_sha256':original[relative]['before_sha256']})
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for name,digest in record['preserved'].items():assert sha(target/name)==digest,name
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record.update(manifest=manifest,files=len(manifest),verified=True,verification='INTEGRATION_VERIFICATION_20260916.json')
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for path in [folder/'final.json',target/'INTEGRATION_MANIFEST_20260916.json']:
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path.write_text(json.dumps(record,ensure_ascii=False,indent=2),encoding='utf-8')
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print(json.dumps({'files':len(manifest),'preserved_programs':len(record['preserved']),'passed':1142,'skipped':4,'backup':str(backup)},ensure_ascii=False))
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