# AgentBase 项目需求文档 > **文档版本:** v1.0 > **创建日期:** 2026-04-05 > **状态:** 待确认 > **负责人:** 星枢(协调)、星匠(实施) > **项目位置:** `~/Workspace/agentbase/` --- ## 1. 项目概述 ### 1.1 项目背景 OpenClaw 多 Agent 系统运行于 Mac Mini + Ubuntu1 + Ubuntu2 三节点,每日产生大量 session JSONL 文件。这些文件记录了 Agent 的完整对话历史、思考过程(thinking block)、工具调用(toolCall)等核心数据,目前以原始文件形式散落各服务器,无法高效查询。 ### 1.2 项目目标 构建一套 **session 解析与归档系统**,将多节点、多 Agent 的 JSONL 会话数据统一解析入库,通过 Django Admin 提供可查询、可筛选、可追溯的 Web 管理界面。 ### 1.3 核心价值 - **可审计**:任何 Agent 的任何操作记录可追溯 - **可分析**:按 Agent/时间/工具类型等多维度分析 Agent 行为模式 - **可优化**:基于真实调用数据优化 Agent 工作流 --- ## 2. 系统范围 ### 2.1 纳入系统 | 服务器 | 角色 | Session 根目录 | |---|---|---| | Mac Mini (`macmini`) | 中央控制节点 | `/Users/weishen/.openclaw/agents/` | | Ubuntu1 (`ubuntu1`) | 准生产服务器 | `/home/shenwei/.openclaw/agents/` | | Ubuntu2 (`ubuntu2`) | 开发服务器 | `/home/shenwei/.openclaw/agents/` | ### 2.2 纳入 Agent `main` / `xingyao` / `xinghui` / `xingjiang` / `opencode` / `sisyphus` ### 2.3 纳入文件类型 | 文件类型 | 说明 | session_type | |---|---|---| | `*.jsonl` | 正常 session | `normal` | | `*.jsonl.reset.*` | reset 快照 | `reset` | | `*.jsonl.deleted.*` | 删除快照 | `deleted` | | `*-topic-*.jsonl` | 线程 session | `topic` | **忽略文件:** `sessions.json`(索引文件,不解析) ### 2.4 不纳入范围 - 实时流式解析(仅定时批量解析) - Session 内容编辑(只读归档) - 跨 Agent 关联分析(v1) - 移动端界面 --- ## 3. 功能需求 ### 3.1 增量解析引擎 **FR-PARSE-001**:扫描指定服务器 + Agent 的 session 目录,列出所有符合类型的 `.jsonl` 文件 **FR-PARSE-002**:对每个文件,基于「文件路径 + mtime + size」判断是否需要重新解析(增量控制) **FR-PARSE-003**:解析 JSONL 中的 `type:session` 记录,提取 session 元信息 **FR-PARSE-004**:解析 JSONL 中的 `type:message` 记录,提取消息内容、toolCall、thinking 等 **FR-PARSE-005**:对于 `type:message`,正确提取并拆分以下 content block 类型: - `text` → 纯文本内容 - `thinking` → 思考过程文本 - `toolCall` → 工具调用(id/name/arguments) - `toolResult` → 工具结果(toolCallId/content/isError) **FR-PARSE-006**:从 message 元数据中提取 AI Provider / Model / API / Token 计数 / Cost 等计量数据 **FR-PARSE-007**:解析完成后更新 `parsed_files` 表(status: success / failed + error_message) ### 3.2 数据库存储 **FR-DB-001**:维护 `parsed_files` 表,记录每个已解析文件的元数据及状态(增量控制) **FR-DB-002**:维护 `sessions` 表,记录每个 session 的根信息(去重依据:session_uuid + server + agent_id) **FR-DB-003**:维护 `messages` 表,记录每条消息的完整信息(content 原文、提取字段、计量数据) **FR-DB-004**:对 `messages` 表建立合理索引,支持按 `agent_id + timestamp` / `first_tool_call` / `session_id` 等常用查询模式 ### 3.3 Django Admin 管理界面 **FR-ADMIN-001**:`Messages` 列表页 - 支持按 `agent_id` 过滤 - 支持按 `timestamp` 范围过滤 - 支持按 `role`(user/assistant/toolResult)过滤 - 支持按 `first_tool_call` 过滤 - 列表显示:id / message_uuid / role / text_preview(前100字符) / has_thinking / first_tool_call / timestamp **FR-ADMIN-002**:`Messages` 详情页 - 显示 `content_blocks` 原始 JSON(完整展开) - 显示 `thinking_text`(独立字段) - 显示 `tool_calls_json`(完整展开) - 显示所有计量字段(tokens / cost) **FR-ADMIN-003**:`Sessions` 列表页 - 支持按 `server` / `agent_id` / `session_type` 过滤 - 列表显示:id / session_uuid / server / agent_id / session_type / started_at / message_count **FR-ADMIN-004**:`ParsedFiles` 列表页 - 支持按 `server` / `agent_id` / `status` 过滤 - 列表显示:id / server / agent_id / file_path / file_mtime / status / parsed_at - 支持按 `file_path` 搜索 ### 3.4 定时任务 **FR-CRON-001**:每日定时(建议 00:05)自动执行解析任务,覆盖所有服务器、所有 Agent **FR-CRON-002**:解析任务通过 OpenClaw cron 触发,调用 `scripts/parse_and_import.py` ### 3.5 命令行接口 **FR-CLI-001**:支持按服务器 + Agent 指定解析范围 ``` python parse_and_import.py --server macmini --agent xingyao ``` **FR-CLI-002**:支持 `--dry-run` 参数,仅扫描文件不写入数据库 **FR-CLI-003**:支持 `--force` 参数,强制重新解析(忽略增量状态) --- ## 4. 非功能需求 ### 4.1 性能 **NFR-PERF-001**:单次解析 10,000 条消息应在 60 秒内完成 **NFR-PERF-002**:Django Admin 列表页加载时间不超过 3 秒(百万级数据量下) **NFR-PERF-003**:JSONL 文件逐行解析,不一次性加载到内存(流式处理) ### 4.2 可靠性 **NFR-RELI-001**:解析失败的文件需记录 `error_message`,不影响同批次其他文件 **NFR-RELI-002**:数据库操作使用事务保证一致性(单文件解析失败回滚) **NFR-RELI-003**:重复解析同一文件(mtime+size 未变)应被跳过,不重复写入 ### 4.3 可维护性 **NFR-MAIN-001**:数据库 schema 变更通过 Django Migration 管理 **NFR-MAIN-002**:配置信息(数据库连接)集中写在 `settings.py`,不散落多处 ### 4.4 安全性 **NFR-SEC-001**:数据库凭据不硬编码在代码中,通过环境变量或 Django settings 管理 **NFR-SEC-002**:Django Admin 仅本地访问(暂不开放远程) --- ## 5. 数据库 Schema(摘要) ### 5.1 `parsed_files` | 字段 | 类型 | 约束 | |---|---|---| | id | INT AUTO_INCREMENT | PK | | server | VARCHAR(32) | NOT NULL | | agent_id | VARCHAR(64) | NOT NULL | | file_path | VARCHAR(512) | NOT NULL | | file_mtime | BIGINT | NOT NULL | | file_size | BIGINT | NOT NULL | | status | VARCHAR(16) | NOT NULL | | parsed_at | DATETIME | | | error_message | TEXT | NULL | **UNIQUE**:`(server, agent_id, file_path)` ### 5.2 `sessions` | 字段 | 类型 | 约束 | |---|---|---| | id | INT AUTO_INCREMENT | PK | | server | VARCHAR(32) | NOT NULL | | agent_id | VARCHAR(64) | NOT NULL | | session_uuid | VARCHAR(64) | NOT NULL | | file_path | VARCHAR(512) | | | session_type | VARCHAR(32) | | | cwd | VARCHAR(512) | | | started_at | DATETIME(3) | | | first_message_at | DATETIME(3) | | | last_message_at | DATETIME(3) | | | message_count | INT | DEFAULT 0 | **UNIQUE**:`(session_uuid, server, agent_id)` ### 5.3 `messages` | 字段 | 类型 | 约束 | |---|---|---| | id | INT AUTO_INCREMENT | PK | | session_id | INT | FK → sessions.id | | server | VARCHAR(32) | NOT NULL | | agent_id | VARCHAR(64) | NOT NULL | | session_uuid | VARCHAR(64) | NOT NULL | | message_uuid | VARCHAR(64) | NOT NULL | | parent_message_uuid | VARCHAR(64) | NULL | | role | VARCHAR(32) | NOT NULL | | content_blocks | JSON | 原文 | | text_preview | VARCHAR(512) | 摘要 | | first_tool_call | VARCHAR(128) | NULL | | tool_call_count | INT | DEFAULT 0 | | tool_calls_json | JSON | 拆出 | | thinking_text | TEXT | NULL | | has_thinking | TINYINT | DEFAULT 0 | | has_tool_calls | TINYINT | DEFAULT 0 | | is_error | TINYINT | DEFAULT 0 | | provider | VARCHAR(64) | | | model | VARCHAR(128) | | | api | VARCHAR(64) | | | stop_reason | VARCHAR(64) | | | input_tokens | INT | | | output_tokens | INT | | | cache_read_tokens | BIGINT | | | cache_write_tokens | BIGINT | | | total_tokens | INT | | | cost_usd | DECIMAL(12,8) | | | timestamp | DATETIME(3) | | **INDEX**:`idx_agent_timestamp(agent_id, timestamp)` / `idx_first_tool_call(first_tool_call)` / `idx_session_id(session_id)` / `idx_role(role)` --- ## 6. 用户故事 ### US-001:查询某 Agent 某天的完整对话 > 作为管理员,我想查看「星曜 2026-04-05 所有消息」,以便审计当天的操作记录 **验收标准:** - 在 Messages 列表页输入 agent_id = xingyao + date range = 2026-04-05 - 返回结果按 timestamp 升序排列 - 每条结果显示 text_preview / has_thinking / first_tool_call ### US-002:查看某条消息的完整思考过程 > 作为管理员,我想查看某条消息的 thinking_text 和 toolCalls 详情,以便分析 Agent 的决策逻辑 **验收标准:** - 点击任意消息进入详情页 - thinking_text 字段完整展示(无截断) - tool_calls_json 以可读 JSON 格式展示 ### US-003:查询某天某 Agent 执行过的所有 exec 命令 > 作为管理员,我想查看「星曜今天执行了哪些 exec 命令」,以便审计系统操作 **验收标准:** - 过滤器 first_tool_call = exec + agent_id = xingyao + date range - 返回结果包含每条 exec 的 text_preview(截取前512字符) ### US-004:追踪已解析文件状态 > 作为管理员,我想查看哪些 session 文件已成功解析、哪些失败,以便监控数据入库情况 **验收标准:** - ParsedFiles 列表页显示所有文件的解析状态 - 失败条目显示 error_message - 可按 server / agent_id / status 过滤 ### US-005:增量同步最新 session > 作为系统,我需要在每日定时任务中自动解析新增的 session 文件,不重复解析已入库且未变化的文件 **验收标准:** - 同一文件 mtime+size 未变时,parsed_files 中 status=success 的记录被识别为「已解析」 - 新增文件或变化文件被正确解析入库 --- ## 7. 技术选型 | 组件 | 选型 | 说明 | |---|---|---| | Web 框架 | Django 4.x | 成熟稳定,Admin 功能强大 | | 数据库 | MariaDB | 与 NAS/现有基础设施兼容 | | Python 版本 | 3.10+ | OpenClaw 生态兼容 | | 部署位置 | Mac Mini | 与 OpenClaw 同节点,SSH 访问 ubuntu1/2 | | ORM | Django ORM | 与 Django 深度集成 | | 定时任务 | OpenClaw cron | 与现有任务系统统一 | --- ## 8. 项目目录结构 ``` ~/Workspace/agentbase/ # Git 仓库 ├── manage.py ├── agentbase/ # Django 项目 │ ├── __init__.py │ ├── settings.py # 数据库配置 │ ├── urls.py │ └── wsgi.py ├── messages/ # Django App │ ├── __init__.py │ ├── models.py # 三张表 │ ├── admin.py # Admin 配置 │ ├── views.py # Web 视图 │ ├── urls.py │ ├── management/ │ │ └── commands/ │ │ └── parse_sessions.py │ └── templates/ │ └── messages/ ├── scripts/ │ └── parse_and_import.py # CLI 入口脚本 ├── tests/ ├── requirements.txt └── README.md ``` --- ## 9. 后续步骤(待用户确认后执行) - [ ] 确认数据库部署位置(Mac Mini 本地 MariaDB?NAS?其他?) - [ ] 确认数据库名称 - [ ] 创建 Git 仓库 - [ ] 初始化 Django 项目 - [ ] 实施解析引擎 - [ ] 配置 Django Admin - [ ] 编写定时任务 - [ ] 编写测试 - [ ] 部署上线 --- ## 10. 附录:典型查询参考 ```sql -- US-001:查某 Agent 某天所有消息 SELECT id, message_uuid, role, text_preview, has_thinking, first_tool_call, timestamp FROM messages WHERE agent_id = 'xingyao' AND timestamp BETWEEN '2026-04-05 00:00:00' AND '2026-04-05 23:59:59' ORDER BY timestamp; -- US-003:查某 Agent 某天所有 exec 调用 SELECT m.id, m.timestamp, m.text_preview, m.session_uuid FROM messages m WHERE m.agent_id = 'xingyao' AND m.timestamp BETWEEN '2026-04-05 00:00:00' AND '2026-04-05 23:59:59' AND m.first_tool_call = 'exec'; ``` --- *本文档由星枢整理,基于 2026-04-05 与比利哥的讨论*