Octop 知识中枢 P2 进化实录

一、为什么进化 Octop

Octop（体系知识中枢，kb-rag.html，www/octop 双域）从单轮问答器起步：22 组触发词规则匹配 → 三池路由（图谱 /kg/query、数据湖 /lake/query、RAG /api/rag）→ 问答沉淀上报。它已能答，但有三项结构性短板：记忆只在本机（localStorage，换设备即丢失）、意图识别是硬触发词（等长命中、无语义强弱、多意图无排序）、答不出就结束（未命中问题无人记录，知识缺口不可见）。P2 进化把 Octop 从「问答器」推向「自进化 Agent」。

二、三层架构总览

本次进化同时巡检发现并修复一个真实断点：nginx 反代中 /kg/ 与 /lake/ 的 location 被后续部署覆盖丢失（公网 404 返回 HTML），已恢复并验证——kg 无鉴权 401、带鉴权返回真实 JSON，lake 返回实时数据。

三、P2-1 · Agent 云端记忆（跨设备）

本地 localStorage 记忆升级为云端记忆：每次提问（图谱/数据湖/RAG 任一池命中）自动上报记忆网关（key: truth.kernel.octop-user-memory.*，value 含问题/命中池/设备 ID/时间戳）；页面加载读回最近记录，按「本设备 / 其他设备」分组渲染，点击即复问。

链路（全链路实测）：
提问 → POST /api/report/truth (octop-user-memory., 含 device)
  → 页面加载 GET /api/truth?key=octop-user-memory&limit=40
  → 按 device 分组展示（本设备/其他设备 各最多 4 条）
实测：devA / devB 双设备样本上报 200，读回字段 results 确认

效果：换设备不丢提问史，跨设备复用知识查询轨迹。设备 ID 由 localStorage 随机生成（隐私最小化，不采集身份信息）。

四、P2-2 · 轻量意图分类器

22 组硬触发词升级为加权打分分类器：6 类意图（图谱统计 stats / 两跳关系 2hop / 三跳跨域 3hop / 命名空间 ns / 谓词 predicate / 类型分布 type），每类配关键词权重表，classify() 对问题逐词加权累加、排序输出意图列表（含置信度），多意图自动走 kgMulti 按分数降序组合查询。

示例："决策类和规则类各有多少？"
→ classify 命中 3hop(.9)+stats(.45) → kgMulti 组合：
  ▍3hop：跨域分布 config 12 · decision 11 · data 3 · meta_law 2 · rule 1
  ▍stats：图谱规模 4510 三元组 · 4842 实体 · 28355 属性
回答区标注：意图识别：3hop(0.9) · stats(0.45)

五、P2-3 · 第 8 算子问答缺口联动

「答不出就结束」改为「答不出就登记」：三池（图谱/数据湖/RAG）全空时，自动上报知识缺口（key: truth.kernel.octop-gap-request.*，value 含问题/设备/时间），回答区提示已进入补全队列。构建端 build_kg4.py 新增第 8 算子扩展：每日重建时扫描缺口请求，从问题文本抽取命中已有实体的候选（组件词表/显式 key/ns/did 引用），生成待补于边——知识需求以图谱边形式显式化、可度量。

实测闭环（全链路）：
模拟缺口 "体系目前有哪些对外协议" → POST gap-request (HTTP 200)
  → 重建 build_kg4.py → 新增边：gap-key —待补于→ comp:octop
  → 公网 /kg/query?type=predicate&p=待补于 → {"total":1,...}
  → 图谱增长：4480 → 4510 边 · 4833 → 4842 实体

意义：缺口从「不可见的一次性失败」变为「图谱上的显式节点与边」，可统计缺口 Top、可按缺口定向补知识，形成「问答驱动知识进化的闭环」。

六、全链路实测数据

七、沉淀与备份

八、下一步进化路径

九、落地路径