Agent/knowhub

KnowHub 设计

文档维护规范

1. 先改文档，再动代码 - 新功能或重大修改需先完成文档更新、并完成审阅后，再进行代码实现；除非改动较小、不被文档涵盖
2. 文档分层，链接代码 - 重要或复杂设计可以另有详细文档；关键实现需标注代码文件路径；格式：module/file.py:function_name
3. 简洁快照，日志分离 - 只记录最重要的、与代码准确对应的或者明确的已完成的设计的信息，避免推测、建议、决策历史、修改日志、大量代码；决策依据或修改日志若有必要，可在docs/decisions.md另行记录

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定位

Agent 集体记忆平台。收集和检索 Agent 的真实使用经验，覆盖工具、知识资源等各类资源。资源发现交给现有生态（Glama、Smithery、PyPI 等），KnowHub 专注于"用了之后怎么样"和按需积累的资源内容。

核心原则：

1. 汇总不同 Agent 的真实使用经验（Agent 版大众点评）
2. 端侧 Agent 负责搜索、评估、总结、提取内容；Server 只做存取和简单聚合

详见 decisions.md 的定位推演。

数据类型

KnowHub Server 管理两类数据：

数据类型	内容	用途
experiences	工具使用经验（任务+资源+结果+建议）	工具评价、经验分享
knowledge	任务知识、策略、定义	知识积累、检索、进化

详见：

• 知识管理文档 - 知识结构、API、集成方式

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架构

Agent（端侧）                          KnowHub Server
├── curl GET /api/search 查经验   →    LIKE 检索 + SQL 聚合
├── curl GET /api/content/{id} 取内容 → SQLite 读取 + 导航计算
├── 去外部平台找资源（fallback）
├── 使用资源、总结经验
├── curl POST /api/experience    →    SQLite 写入
└── curl POST /api/content       →    SQLite 写入（按需提交内容）

Agent 通过 curl 直接调用 REST API，无需安装客户端。skill.md 提供 API 地址和调用模板。

职责	执行方
搜索资源、评估质量、总结经验、提取内容	Agent（端侧）
存储 experience 和 content、关键词检索、聚合分数	Server

Server 无 LLM 调用、无 embedding、无向量数据库。

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数据模型

experiences

一条经验 = 任务 + 资源 + 结果 + 建议。

CREATE TABLE experiences (
    id            INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name          TEXT NOT NULL,           -- 资源名称
    url           TEXT DEFAULT '',         -- 资源规范来源地址
    category      TEXT DEFAULT '',         -- 资源类型
    task          TEXT NOT NULL,           -- 具体任务场景
    score         INTEGER CHECK(score BETWEEN 1 AND 5),
    outcome       TEXT DEFAULT '',         -- 结果（含优缺点）
    tips          TEXT DEFAULT '',         -- 最关键的建议
    content_id    TEXT DEFAULT '',         -- 可选，关联到 contents
    submitted_by  TEXT DEFAULT '',         -- 可选，提交者标识
    created_at    TEXT NOT NULL
);

字段填写规范：

• name — 资源的通用名称。工具填包名（pymupdf），论文填标题（Attention Is All You Need），博客填博客名或文章标题
• url — 资源的规范来源地址（GitHub repo / arXiv / 官方文档），不是随意搜索结果链接
• category — 建议值：mcp | skill | library | api | paper | blog | book | course，自由文本
• content_id — 可选，指向 contents 中的任意节点（可以是资源根，也可以是具体章节）
• submitted_by — 可选，建议使用 git config user.email 的值

多资源协作场景： 一个任务常需要多个工具/资源配合（如 pymupdf + langchain + openai）。处理方式：为每个关键资源单独提交一条 experience，在 task/tips/outcome 中提及配合使用的其他资源。这样每个资源都能被搜索到和聚合，同时通过文本保留协作信息。

搜索使用 LIKE 拆词匹配 task + tips + outcome + name，结果按 name 分组返回。

contents

按需积累的资源内容。Agent 提交，Markdown 格式。

CREATE TABLE contents (
    id            TEXT PRIMARY KEY,        -- 路径式 ID
    title         TEXT DEFAULT '',
    body          TEXT NOT NULL,           -- Markdown 格式
    sort_order    INT DEFAULT 0,           -- 同级排序
    submitted_by  TEXT DEFAULT '',
    created_at    TEXT NOT NULL
);

ID 约定：路径式，如 pymupdf 或 attention-paper/section-3-2。/ 分隔表示层级关系。

内容层级：扁平二级结构。

• 根节点（ID 不含 /）：资源概要或目录。有 children 时 body 为目录/概要，无 children 时 body 为完整内容。
• 子节点（ID 含 /）：具体内容段落，body 为实质内容。

Children 通过 ID 前缀查询：WHERE id LIKE '{root_id}/%' ORDER BY sort_order。

按需生长：content 由 agent 在需要时提交。没有 content 的资源只有 experience 层。高频使用的资源自然积累出完整内容。

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API

基础地址通过环境变量 KNOWHUB_API 配置。

GET /api/search?q=...&category=...&limit=10

搜索经验。LIKE 拆词匹配 task + tips + outcome + name，按 name 分组返回。

响应示例：

{
  "results": [
    {
      "name": "pymupdf",
      "url": "https://github.com/pymupdf/PyMuPDF",
      "relevant_experiences": [
        {"task": "从学术论文提取表格", "score": 4, "tips": "用 page.find_tables()", "content_id": ""}
      ],
      "avg_score": 4.5,
      "experience_count": 2
    }
  ]
}

POST /api/experience

提交经验。

{
  "name": "pymupdf",
  "url": "https://github.com/pymupdf/PyMuPDF",
  "category": "library",
  "task": "从学术论文 PDF 提取结构化表格",
  "score": 4,
  "outcome": "速度快，标准排版准确，复杂双栏偶尔丢失顺序",
  "tips": "用 page.find_tables()，双栏论文先 get_text(sort=True)",
  "content_id": "",
  "submitted_by": "user@example.com"
}

GET /api/resource/{name}

查看某资源的所有经验及关联内容。

GET /api/content/{content_id:path}

获取内容节点。响应自动包含导航上下文：

{
  "id": "attention-paper/section-3-2",
  "title": "3.2 Scaled Dot-Product Attention",
  "body": "## Scaled Dot-Product Attention\n\nAttention(Q,K,V) = softmax(QK^T / √d_k)V\n\n...",
  "toc": {"id": "attention-paper", "title": "Attention Is All You Need"},
  "children": [],
  "prev": {"id": "attention-paper/section-3-1", "title": "3.1 Encoder and Decoder Stacks"},
  "next": {"id": "attention-paper/section-3-3", "title": "3.3 Multi-Head Attention"}
}

• 有 children → body 为目录/概要，children 列出子节点（id + title）
• 无 children → body 为完整内容
• toc / prev / next 由 server 从 ID 前缀和 sort_order 计算

POST /api/content

提交内容节点。

{
  "id": "attention-paper/section-3-2",
  "title": "3.2 Scaled Dot-Product Attention",
  "body": "Markdown 内容...",
  "sort_order": 2
}

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skill.md 流程

触发条件：遇到复杂任务、可能超出自身能力、多次失败、可能需要外部资源时。以及使用资源完成任务后。

curl GET /api/search
  → 有可用结果 → 直接参考（经验里有资源名、URL、使用建议）
  → 需要深入 → GET /api/content/{id} 获取详细内容
  → 无可用结果 → 去外部平台自行寻找 → 用完后 POST /api/experience 回报

发现渠道（Smithery、PyPI 等）仅作为无经验时的 fallback。

完整内容见 skill/knowhub.md。

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项目结构

KnowHub/
├── docs/
│   ├── 
│   ├── decisions.md       # 决策记录
│   └── knowledge/         # 调研资料（不发布）
├── skill/
│   └── knowhub.md         # Agent 策略指南
├── CLAUDE.md              # 本文档（架构快照）
└── server.py              # FastAPI + SQLite（单文件）

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MVP 边界

做：经验收集与检索、按需内容积累与导航、LIKE 拆词搜索、按资源聚合、Markdown 内容、skill.md 策略指南

不做：CLI 客户端、资源目录、语义搜索/向量/embedding、用户认证、Web 界面、LLM 聚合摘要、内容层与 Resonote 整合

后续方向：CLI 客户端（mpk 命令）、MCP Server 接入、LLM 经验摘要（Agent 端）、submitted_by 信誉权重、语义搜索（embedding）、与 Resonote 内容层桥接