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AI 自動化 Session SOP
本文件是「可重複流程 guide」,用來取代本地 Skills / 私有 agent 腳本作為正式規範來源。若使用者要求更新 Skills,優先更新本 guide、相關 ADR、memory 與測試。
入口讀取
- 讀
AGENTS.md。 - 讀
CONSTITUTION.md第十三章與第十四章。 - 讀
docs/adr/README.md,命中後只開必要 ADR。 - AI 自動化任務預設命中:ADR-012、ADR-013、ADR-018。
- 讀
docs/memory/README.md,命中後讀ai_automation_closure_20260429.md。 - 需要當前架構事實時讀
docs/AI_INTELLIGENCE_MODULE_SOT.md。
四 Agent 分工
| Agent | 任務 | 安全邊界 |
|---|---|---|
| Hermes | L1 摘要、規則降級、embedding、品質分數 | 不做外部副作用 |
| NemoTron | L2 tool calling、低風險 action、DB/KM 派發 | 不動 prod 容器、不做不可逆操作 |
| OpenClaw | L3 策略、報告、長期洞察、HITL 後建議 | 無人工核准不執行高風險動作 |
| ElephantAlpha | Orchestration、HITL、AutoHeal bridge、受控 log scan | 不繞過 EventRouter / AutoHeal / ADR-011 |
實作檢查
- EventRouter 失敗時必須降級到 Hermes rule / L0 template,不可中斷通知。
- Telegram 失敗必須可暫存與 replay。
- EventRouter / AutoHeal 變更必須更新
services/ai_automation_metrics.py指標或確認既有指標已覆蓋。 - AI 自動化閉環變更必須確認
/api/ai-automation/smoke與/ai_automation_smoke仍能反映新狀態。 - 外部 MCP / RAG 能力導入內部治理時,必須確認
/api/ai-automation/external-mcp-rag-integration或python scripts/ops/report_external_mcp_rag_integration.py可讀回每個能力的內部落點、狀態、資料邊界與下一個機器動作。 - PixelRAG 視覺 receipt 導入內部 RAG 時,必須確認
/api/ai-automation/pixelrag-rag-candidate-replay或python scripts/ops/report_pixelrag_rag_candidate_replay.py可讀回 eligible / blocked / invalid receipts,且 blocked page 不得被視為商品資料。 - PixelRAG 視覺 receipt 進入 OCR/VLM 自動化前,必須確認
/api/ai-automation/pixelrag-ocr-vlm-replay或python scripts/ops/report_pixelrag_ocr_vlm_replay.py可讀回 ready / blocked / invalid replay contracts、field schema、validation rules 與 Ollama-first 下一步,且目前不執行 OCR/VLM、不寫正式價格。 - PixelRAG 可整合/可運用場景盤點必須確認
/api/ai-automation/pixelrag-application-portfolio或python scripts/ops/report_pixelrag_application_portfolio.py可讀回 area、priority、status、use cases、next machine action 與 forbidden guardrails;不得只存在聊天結論。 - PixelRAG VLM replay worker 必須確認
/api/ai-automation/pixelrag-vlm-replay-worker或python scripts/ops/run_pixelrag_vlm_replay_worker.py可讀回 dry-run/execute、model_call、artifact receipt、blocked/ready 分流、DB write=0 與 primary human gate=0;execute 結果仍只是 candidate evidence。 - PixelRAG VLM route readiness 必須確認
/api/ai-automation/pixelrag-vlm-route-readiness或python scripts/ops/report_pixelrag_vlm_route_readiness.py可讀回 approved Ollama hosts、configured model 是否安裝、candidate model、自動選模下一步、model_call=false、DB write=0;缺模型不得等 execute 才暴露。 - PixelRAG platform probe worker 必須確認
/api/ai-automation/pixelrag-platform-probe-worker或python scripts/ops/run_pixelrag_platform_probe_worker.py可讀回 dry-run/execute、public-context capture、structured-source/backoff receipt、network_call、artifact receipt、DB write=0 與 primary human gate=0;Shopee interstitial 可 execute capture,Coupang 403 必須自動落 structured fallback,不得要求人工主流程。 - AI automation smoke 必須包含 external MCP/RAG integration、PixelRAG RAG candidate replay、PixelRAG OCR/VLM replay contract、PixelRAG VLM route readiness、PixelRAG VLM replay worker、PixelRAG platform probe readiness 與 PixelRAG platform probe worker family,避免 registry 已完成但 runtime flag / receipt replay / VLM route / VLM worker / platform probe worker 未完成時被誤報為全自動閉環。
- AI 自動化 Prometheus 指標變更必須同步檢查
docker/grafana/provisioning/dashboards/json/ai-automation-overview.json是否需要新增 panel 或查詢。 - 188 線上 active monitoring stack 以
monitoring/prometheus.yml為準;110 gateway 另有/home/wooo/monitoring/prometheus.yml。若 dashboard 無資料,先確認 Prometheusmomo-apptarget 與momo-network連線;所有 Blackbox HTTP target 必須打/health,不可打 Dashboard 首頁/。 - Smoke dashboard 會保存 JSONL 趨勢;若新增檢查項目,要確保 history compact record 仍保持小而可讀。
- Smoke history 管理只能操作
MOMO_AI_AUTOMATION_SMOKE_HISTORY指向的 JSONL,不得清理 DB 或 EventRouter queue。 - Smoke 每日摘要推播只讀 history,不得重新執行 smoke,也不得把完整 details 寫進 Telegram。
- L2 action 必須在
SAFE_ACTIONS且可審計、可回放、低副作用。 - AutoHeal 不得 restart / stop / recreate
momo-db或momo-postgres。 - raw
ai_insights寫入後必須 enqueue embedding;若 enqueue 失敗,必須可 backfill。 - ElephantAlpha 的 code/resource action 必須橋接 AutoHeal,不直接執行危險副作用。
- Code review auto-fix 預設關閉;critical/high 走 HITL。
收尾 checklist
- 相關測試至少覆蓋 EventRouter、AutoHeal、NemoTron fallback、OpenClaw embedding bridge、ElephantAlpha engine、agent_actions、AI automation metrics、AI automation smoke。
- 若有架構決策,新增 ADR 並更新
docs/adr/README.md。 - 若有長期實況,更新
docs/memory/*.md與docs/memory/README.md。 - 若 AI 架構事實改變,更新
docs/AI_INTELLIGENCE_MODULE_SOT.md。 - 若 AI 自動化可觀測性改變,更新 Grafana provisioning JSON 與對應測試。
- 若 Codex 工作規則改變,更新
AGENTS.md;若紅線改變,更新CONSTITUTION.md。 - 提交前跑
git diff --check與相關 pytest。 - 使用者要求推版時,commit 後 push 到遠端。