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# Xianren Studio（仙人工作室）代码组织与布局
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> 本文档描述代码仓库的组织结构、模块职责、数据流与关键实现。**功能变更后如涉及结构、流程或数据模型，必须同步更新本文档。**
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最后更新：2026-08-16
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## 1. 总览
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技术栈：Tauri 2（Rust 壳 + WebView2） + React 18 / TypeScript / Vite / Tailwind，推理引擎为 llama.cpp 的 `llama-server` 子进程。
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xianren_studio/
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├── apps/desktop/ Tauri 桌面壳（Rust 命令层、tauri.conf.json、推荐模型/预制智能体/预制工作流默认 JSON、工作流执行引擎 workflow.rs）
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├── crates/core/ 领域核心：SQLite（模型注册表、智能体、工作流、定时计划、会话、消息、设置）
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├── crates/engine/ llama-server 生命周期 + 流式/非流式聊天（本地与远程 OpenAI 兼容）
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├── crates/download/ 分片断点续传下载器
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├── crates/api/ OpenAI 兼容本地 API 服务（axum）
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├── ui/ React 前端
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├── scripts/ 构建 / 引擎与测试模型下载脚本
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├── docs/ 产品与技术方案、功能记录、本文档
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└── AGENTS.md 开发/维护约定（含文档同步规则）
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## 2. 分层与数据流
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React UI（ui/src）
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│ Tauri invoke（api.ts 封装）＋ 事件监听（onEvent）
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apps/desktop/src/commands.rs ← 所有 Tauri 命令（invoke_handler 注册于 lib.rs）
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│
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├── crates/core（SQLite：models / agents / workflows / scheduled_tasks / sessions / settings）
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├── crates/engine（llama-server 子进程 / 远程 OpenAI API）
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├── crates/download（下载任务）
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└── crates/api（本地 API 服务）
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前端通过 `ui/src/api.ts` 的 `api.*` 方法调用后端命令；后端通过 Tauri `emit` 向前端推送事件（见 §7 事件通道）。
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## 3. 前端结构（`ui/`）
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ui/src/
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├── main.tsx 入口
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├── App.tsx 导航栏、路由（9 个页面）、全局事件订阅（引擎/下载/模型/建议/定时计划/会话）
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├── api.ts Tauri invoke 封装 + 全部请求/事件 TypeScript 类型
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├── store.ts zustand 全局状态（见下）
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├── styles.css 全局样式
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├── components/Icon.tsx SVG 图标库
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└── pages/
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├── ChatPage.tsx 对话页（最大的页面，含会话快照、消息气泡、模型下拉、建议标签）
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├── AgentsPage.tsx 智能体列表（预制/自定义分组、新建/编辑/删除/恢复预制）
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├── AgentChatPage.tsx 智能体会话页（按路由加载智能体并渲染 ChatPage 智能体模式）
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├── WorkflowsPage.tsx 工作流列表（预制/自定义分组、新建/删除/恢复预制）
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├── WorkflowCanvasPage.tsx 工作流画布（节点拖入/拖拽/连线、滚轮缩放、空白平移、节点/连线右键菜单、导入导出、运行与结果展示）
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├── ModelsPage.tsx 模型管理（本地部署 + 在线 API 启用开关）
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├── ModelPlazaPage.tsx 模型广场（HF/ModelScope 搜索与下载）
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├── TasksPage.tsx 任务（下载/部署进度）
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├── ToolsPage.tsx 工具（Tavily 联网搜索）
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├── ServerPage.tsx 服务管理（本地 OpenAI API）
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└── SettingsPage.tsx 设置
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### 3.1 全局状态（`store.ts`）
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主要状态字段：
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| 字段 | 说明 |
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| `agents` / `agentsLoaded` | 智能体列表（预制 + 自定义）与加载标记 |
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| `agentConversations` | 智能体 id → 会话列表（各智能体会话隔离，key 为智能体 id） |
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| `workflows` / `workflowsLoaded` | 工作流列表（预制 + 自定义）与加载标记 |
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| `scheduledTasks` | 定时计划列表（任务页） |
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| `models` | 模型列表（含 `enabled`、`kind`、`file_name` 等） |
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| `engine` | 引擎状态（running / model / port） |
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| `deployStates` / `deployProgress` | 各模型部署状态（loading/ready/error）与进度 |
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| `chatSuggestionsByMessage` | 消息 ID → 预测建议列表（全局接收，跨选项卡不丢） |
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| `conversations` | 会话列表 |
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| `tasks` | 下载/部署任务 |
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| `server` | 本地 API 服务状态 |
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### 3.2 会话快照（`ChatPage.tsx`）
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切换选项卡时 React Router 会卸载页面，因此 `ChatPage.tsx` 顶部维护了模块级 `chatSession` 对象（当前会话、所选模型、消息、输入草稿、请求参数、面板开合、工具、版本、附件），每次渲染后写回；重新挂载时用快照初始化，实现「切走再回来保持原状」。
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## 4. 后端命令层（`apps/desktop`）
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### 4.1 `lib.rs`
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- `run()`：初始化数据目录（`%APPDATA%\XianrenStudio`）、日志、panic 钩子；构建 Tauri 应用并注册 `invoke_handler`。
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- 注册插件：`tauri-plugin-opener`、`tauri-plugin-autostart`（开机启动，Windows 写注册表启动项）。
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- `setup` 末尾启动**自动加载模型**任务（`auto_load_models`：按设置列表顺序逐个部署，最后一个保持运行）。
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- `setup` 末尾启动**定时计划后台调度循环**（tokio interval 每 30 秒调用 `run_due_scheduled_tasks`）。
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- 数据目录：`logs/`、`models/`、`engines/`、`recommendations/`。
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### 4.2 `commands.rs`（命令分组）
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| 分组 | 命令 |
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| 智能体 | `list_agents`、`add_agent`、`update_agent`、`remove_agent`、`set_agent_enabled`、`restore_preset_agents` |
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| 工作流 | `list_workflows`、`add_workflow`、`update_workflow`、`remove_workflow`、`set_workflow_enabled`、`restore_preset_workflows`、`run_workflow` |
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| 定时计划 | `list_scheduled_tasks`、`add_scheduled_task`、`update_scheduled_task`、`remove_scheduled_task`、`set_scheduled_task_enabled`、`run_scheduled_task_now` |
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| 应用/设置 | `app_info`、`autostart_status`、`autostart_set`、`settings_get`、`settings_set` |
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| 模型 | `list_models`、`import_model`、`remove_model`、`set_model_enabled`、`scan_models`、`add_remote_model` |
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| 模型广场 | `search_models`、`list_model_files`、`list_recommended_models`、`import_recommendations`、`fetch_model_page` |
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| 会话 | `list_conversations`（可按 `agent_id` 过滤）、`create_conversation`（可选 `agent_id`，自动继承智能体系统提示词与默认模型）、`rename_conversation`、`set_conversation_pinned`、`set_conversation_favorite`、`import_conversation`、`set_conversation_tools`、`delete_conversation`、`get_messages` |
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| 消息 | `chat_send`、`chat_stop`、`regenerate_message`、`edit_message`、`list_message_versions`、`apply_message_version` |
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| 引擎 | `engine_start`、`engine_stop`、`engine_status`、`deploy_model` |
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| 工具 | `web_search`（Tavily）、`list_skills`、`add_skill`、`update_skill`、`remove_skill`、`set_skill_enabled`、`test_skill`、`list_mcp_servers`、`add_mcp_server`、`update_mcp_server`、`remove_mcp_server`、`set_mcp_server_enabled`、`mcp_test_server`、`mcp_list_tools`、`mcp_call_tool` |
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| 下载 | `download_enqueue` |
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| 服务 | `server_start`、`server_stop`、`server_status` |
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| 其他 | `report_error`、`open_path` |
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**聊天相关核心函数（均在 `commands.rs`）：**
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- `chat_send`：写入用户消息 → 构建历史 → 拉起后台生成任务。
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- `run_generation_and_stream`：统一生成入口（本地引擎 / 远程 API），流式转发 token、统计用量、写库、发 `chat://done`，随后触发标题生成与建议生成。
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- `inject_system_prompts`：把会话/智能体系统提示词（`conversations.system_prompt`）与工具说明统一注入消息历史最前；`chat_send` / `regenerate_message` / `edit_message` 三条链路共用。
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- `maybe_generate_suggestions` → `call_suggestion_model` → `parse_suggestions`：回答完成后预测用户接下来可能说的话。统一要求模型输出 JSON 数组；最多重试 3 次；过滤元信息行与回答原文片段；每条 ≤ 30 字。
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- `maybe_generate_conversation_title`：首轮对话自动生成标题。
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- `create_conversation`：先在指定作用域（普通对话或某智能体）查找空会话（`find_empty_conversation`）复用，没有才新建；智能体会话写入该智能体的系统提示词与默认模型。
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- `seed_preset_agents`：启动时首次写入 `default_agents.json` 中的预制智能体（`settings.preset_agents_seeded` 标记只执行一次）；`restore_preset_agents` 命令可随时补齐缺失预制体。
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- `run_workflow`：加载工作流节点/连线 → 交给 `workflow.rs` 执行引擎按拓扑顺序运行；LLM 节点经 `resolve_workflow_node_model` 解析模型（节点 → 工作流默认 → 运行参数 → 自动回退），`call_model_text` 非流式调用本地引擎或远程 API，逐节点推送 `workflow://node-status` 事件。
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- `seed_preset_workflows`：启动时首次写入 `default_workflows.json` 中的预制工作流（`settings.preset_workflows_seeded` 标记只执行一次）；`restore_preset_workflows` 命令可随时补齐缺失预制体。
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- `run_due_scheduled_tasks`：后台调度入口，由 `lib.rs` 启动的 tokio 循环每 30 秒调用一次；先清理重启前中断的「运行中」任务，再取出到点的启用计划逐个标记并异步执行。
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- `execute_scheduled_task` / `run_scheduled_task_once`：定时计划单次执行——解析执行智能体（指定智能体已删除时回退「通用助手」）与模型（`resolve_scheduled_model`：智能体默认模型 → 第一个本地模型 → 第一个已启用在线模型），在该智能体作用域内创建/复用空会话，写入用户消息并注入智能体系统提示词，本地模型未运行则自动拉起引擎，最后经 `call_model_messages` 调用模型并把助手回答写回数据库。
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- `call_model_messages`：`call_model_text` 的通用版，可携带 system + 多轮消息调用本地引擎或远程 OpenAI 兼容 API（定时计划复用）。
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- `auto_load_models`：应用启动时读取设置键 `auto_load_models`（JSON 数组，本地模型 id 按序排列），逐个调用 `start_engine_and_wait` 部署，非最后一个模型加载完即停止，最后一个保持运行。
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- `start_engine_and_wait`：本地模型引擎启动的公共实现（构造 `EngineConfig`、推送 `engine://deploy` / `engine://deploy-progress` 事件、轮询加载进度、更新 `engine_base`）；`deploy_model` 命令与 `auto_load_models` 共用。
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- `autostart_status` / `autostart_set`：查询 / 设置开机启动（`tauri-plugin-autostart` 的 `ManagerExt`）。
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**工作流执行引擎（`apps/desktop/src/workflow.rs`）：**
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- `topo_order`：Kahn 拓扑排序，检测循环 / 未知节点 / 自连。
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- `resolve_template`：解析 `{{input}}` 与 `{{节点id}}` 变量。
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- `execute_workflow`：按拓扑顺序执行 start / text / llm / end 节点，收集各节点输出并汇总最终结果；通过注入的 `call_model` 闭包调用模型，与具体模型解耦（单元测试用假模型跑通 5 个案例，另有真实模型端到端测试 `real_model_translation_workflow_e2e`）。
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**工具协议（技能 / MCP）：**
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- `apps/desktop/src/tools.rs`：`ToolDef`、标记解析（`[[skill:名]]` / `[[mcp:服务:工具:参数]]`）、`MarkerFilter`（流式输出时过滤标记）、`run_tool_round`（执行工具并回填模型，最多 3 轮）、系统提示词构建。
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- `apps/desktop/src/mcp_client.rs`：MCP Streamable HTTP 客户端（`initialize` / `tools/list` / `tools/call`，兼容 SSE 响应）。
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- 聊天链路：`chat_send` / `regenerate_message` / `edit_message` 解析会话工具并注入系统提示词 → `run_generation_and_stream` 流式输出时过滤标记 → 完成后执行工具循环并保存最终内容。
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## 5. 核心库（`crates/core`）
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### 5.1 `app.rs`
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- `CoreApp`：持有 SQLite 连接（`Mutex<Connection>`）与数据目录。
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- `seed_default_settings`：启动时用 `insert_default` 补齐缺失的设置键（不覆盖用户已保存值）。
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- `open_db`：执行 `schema.sql` + **增量迁移** `ensure_column`（为旧库补充新列，幂等）。
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### 5.2 `schema.sql`（表结构）
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| 表 | 关键字段 | 说明 |
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| `models` | `kind`（local/remote）、`enabled`、`file_name`、`file_path`、`status`、`base_url`、`api_key`、`api_model`、`meta_json` | 模型注册表；`enabled` 决定在线 API 模型是否出现在聊天页可选列表 |
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| `settings` | `key`/`value` | 键值设置 |
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| `conversations` | `title`、`model_id`、`system_prompt`、`agent_id`、`pinned`、`favorite`、`tools_json` | 会话；`agent_id` 为空表示普通对话，否则属于对应智能体 |
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| `agents` | `kind`（preset/custom）、`name`、`icon`、`description`、`system_prompt`、`model_id`、`enabled` | 智能体（预制 + 自定义） |
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| `workflows` | `kind`（preset/custom）、`name`、`icon`、`description`、`nodes_json`、`edges_json`、`model_id`、`enabled` | 工作流（节点/连线以 JSON 存储，节点含 type/label/position/data） |
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| `scheduled_tasks` | `name`、`agent_id`、`prompt`、`interval_minutes`、`enabled`、`next_run_at`、`last_run_at`、`last_status`（idle/running/success/error）、`last_result`、`last_error` | 定时计划；`next_run_at` 由 SQLite `datetime('now', '+N minutes')` 计算（UTC），每次执行完成后推进 |
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| `messages` | `role`、`model_id`、`content`、`tokens_in/out`、`elapsed_ms`、`first_token_ms`、`images_json` | 消息；`model_id` 记录该回答所用模型（回答下方展示模型名） |
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| `message_versions` | `content`、`tokens_out`、`seq` | 重新生成前的旧版本 |
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| `skills` | `name`、`description`、`content`、`enabled` | 技能工具库 |
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| `mcp_servers` | `name`、`description`、`url`、`auth_token`、`enabled` | MCP 服务配置 |
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迁移清单（`ensure_column`）：`models.kind/base_url/api_key/api_model/enabled`、`messages.elapsed_ms/first_token_ms/images_json/model_id`、`conversations.pinned/favorite/tools_json/agent_id`。
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### 5.3 `models.rs`
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模型 CRUD、`set_enabled`（启用/停用）、`scan_directory`（扫描 GGUF 目录）、量化猜测 `guess_quant`。
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### 5.4 `sessions.rs`
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会话/消息/版本 CRUD；`find_empty_conversation`（新建对话复用空会话）；`import_message`（导入对话用，可指定创建时间）。
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### 5.5 `agents.rs`
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智能体 CRUD（`list/get/insert/update/delete/set_enabled`）与预制体批量写入 `insert_presets_if_missing`（按 id 忽略已存在，供首次种子与「恢复预制智能体」复用）。
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### 5.6 `settings.rs`
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`get/set/insert_default/all`。
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### 5.7 `workflows.rs`
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工作流 CRUD（`list/get/insert/update/delete/set_enabled`）与预制体批量写入 `insert_presets_if_missing`（按 id 忽略已存在）；节点 `WorkflowNode`（type=start/llm/text/end、position、data）与连线 `WorkflowEdge` 以 JSON 列存储，序列化/反序列化在读写时完成。
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### 5.8 `scheduled_tasks.rs`
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定时计划 CRUD 与运行状态落库：`list/get/insert/update/delete/set_enabled`（停用时清空 `next_run_at`，启用时重新计算）、`mark_running` / `finish_run`（写执行结果并推进下次执行时间）、`list_due`（到点且未运行中的启用计划）、`reset_stale_running`（应用重启后把中断的「运行中」标记为失败）。
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## 6. 引擎与远程调用（`crates/engine`）
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### 6.1 `manager.rs`（`EngineManager`）
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- `start`：以子进程启动 llama-server（`CREATE_NO_WINDOW`），轮询 `/health` 等待就绪；最多 180s。
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- `stop`：先请求 `/shutdown`，超时再 kill。
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- `stream_chat` / `chat`：流式 / 非流式聊天（`/v1/chat/completions`）。
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- `status`：返回 running / port / model。
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### 6.2 `remote.rs`
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- `stream_chat_remote` / `chat_remote`：OpenAI 兼容远程 API（Bearer 认证）。
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- `normalize_base`：Base URL 自动补 `/v1`。
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### 6.3 `types.rs`
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- `ChatMessage`：role/content/images，多模态时序列化为 content 数组。
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- `ChatRequest`：model / messages / temperature / top_p / max_tokens / stream。
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- `ChatStreamEvent`：Text / Reasoning（思考过程）/ Usage。
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## 7. 事件通道（Tauri emit → 前端 onEvent）
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| 事件 | 方向 | 说明 |
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| `chat://token` | 后端→前端 | 流式增量文本 |
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| `chat://reasoning` | 后端→前端 | 思考过程增量 |
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| `chat://done` | 后端→前端 | 回答完成（含 message_id、model_id、用量） |
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| `chat://suggestions` | 后端→前端 | 预测建议列表（全局订阅，存入 store） |
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| `chat://tool-status` | 后端→前端 | 工具调用状态（running/done），界面提示 |
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| `chat://message-updated` | 后端→前端 | 消息内容更新（恢复版本后） |
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| `chat://title-updated` | 后端→前端 | 标题更新 |
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| `chat://error` | 后端→前端 | 生成错误 |
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| `engine://status` | 后端→前端 | 引擎状态变化 |
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| `engine://deploy` | 后端→前端 | 部署状态（loading/ready/error） |
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| `engine://deploy-progress` | 后端→前端 | 部署进度百分比/阶段 |
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| `models://updated` | 后端→前端 | 模型列表变化 |
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| `download://started/progress/done/error` | 后端→前端 | 下载任务进度 |
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| `server://status` | 后端→前端 | 本地 API 服务状态 |
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| `workflow://node-status` | 后端→前端 | 工作流节点运行状态（running/done/error）与输出文本 |
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| `scheduled://updated` | 后端→前端 | 定时计划状态变化（创建/编辑/启停/执行完成），前端刷新列表 |
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| `conversations://updated` | 后端→前端 | 定时计划执行后会话列表变化（供智能体会话页刷新） |
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## 8. 设置项（设置键 / 默认值）
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定义于 `crates/core/src/app.rs` 的 `seed_default_settings`：
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| 键 | 默认值 | 用途 |
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| `model_dir` | 数据目录/models | 模型目录 |
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| `engine_bin` | engines/cpu/llama-server.exe | llama-server 路径 |
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| `backend` | auto | 后端（auto/cpu/cuda/vulkan） |
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| `hf_endpoint` | https://hf-mirror.com | 模型下载源 |
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| `api_port` / `api_key` / `api_enabled` | 1234 / 空 / false | 本地 API 服务 |
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| `upload_max_mb` | 10 | 上传大小上限 |
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| `auto_title` | true | 自动生成标题 |
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| `suggest_enabled` | true | 预测用户接下来说的话开关 |
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| `suggest_count` | 3 | 预测条数（1–5） |
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| `tavily_api_key` | （内置演示值） | 联网搜索 API Key |
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| `tool_web_search_enabled` | true | 联网搜索工具开关 |
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| `auto_load_models` | `[]` | 启动时自动加载的本地模型 id 列表（JSON 数组，顺序即加载顺序） |
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| `recommend_dir` | 数据目录/recommendations | 推荐列表目录 |
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| `preset_agents_seeded` | 首次启动后为 `1` | 预制智能体是否已写入（内部标记，避免覆盖用户删除） |
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| `preset_workflows_seeded` | 首次启动后为 `1` | 预制工作流是否已写入（内部标记，避免覆盖用户删除） |
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## 9. 构建与运行
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```powershell
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# 开发模式（自动拉起 Vite + Tauri）
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npm --prefix apps/desktop run dev
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# 正式版（必须带 custom-protocol 特性，前端资源才会内嵌进 exe）
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npm run build --prefix ui
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cargo build --release -p xianren-desktop --features custom-protocol
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# 或一键打包（tauri build 会自动启用该特性并打 NSIS 安装包）
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npm --prefix apps/desktop run build
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```
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> 注意：不带 `custom-protocol` 编译出的 release exe **不会内嵌前端页面**，直接运行会白屏，因此正式发布必须带该特性。
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## 10. 文档维护约定
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- 功能变化 → 更新 `docs/FEATURES.md` 对应章节，并在「改动记录」追加。
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- 结构/流程/数据模型变化 → 更新本文档对应章节。
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- 大版本信息（技术栈、目录说明）变化 → 同步更新 `README.md`。
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