- 09:11~13:10 learn: [业务规则引擎](#20250727091100)

- 14:00~16:29	PSMD: [筹备会议 by role+prompt](#20250727140000)
- 16:30~17:09	PSMD: [PSMD agent AI的内部角色和功能](#20250727163000)

release/time/d.20250727.md

@@ -1,23 +1,695 @@
 # 2025.07.27.
-日计划
+日小结
 
+<a id="top"></a>
 根据[ego模型时间接口](https://gitee.com/hyg/blog/blob/master/timeflow.md)，今天绑定模版2(2c)。
 
-| 时间片 | 时长 | 用途 | 手稿 |
-| --- | --- | :---: | --- |
-| 07:11~07:25 | 15 | 休整 |  |
-| 07:26~08:25 | 60 | 备餐、运动 |  |
-| 08:26~09:10 | 45 | 早餐 |  |
-| 09:11~09:55 | 45 | 会议、自习 |  |
-| 09:56~10:58 | 63 | 休整 |  |
-| 11:00~13:59 | 180 | 备餐、午餐午休 |  |
-| 14:00~15:29 | 90 | 工作 | PSMD:筹备会议 by role+prompt [在线](http://simp.ly/p/lsBYG9) [离线](../../draft/2025/20250727140000.md) <a href="mailto:huangyg@mars22.com?subject=关于2025.07.27.[PSMD:筹备会议 by role+prompt]任务&body=日期: 20250727%0D%0A序号: 6%0D%0A手稿:../../draft/2025/20250727140000.md%0D%0A---请勿修改邮件主题及以上内容 从下一行开始写您的想法---%0D%0A">[想法]</a> |
-| 15:30~15:59 | 30 | 休整 |  |
-| 16:00~16:59 | 60 | 工作 | PSMD:PSMD agent AI的内部角色和功能 [在线](http://simp.ly/p/MpcbHD) [离线](../../draft/2025/20250727160000.md) <a href="mailto:huangyg@mars22.com?subject=关于2025.07.27.[PSMD:PSMD agent AI的内部角色和功能]任务&body=日期: 20250727%0D%0A序号: 8%0D%0A手稿:../../draft/2025/20250727160000.md%0D%0A---请勿修改邮件主题及以上内容 从下一行开始写您的想法---%0D%0A">[想法]</a> |
-| 17:00~18:59 | 120 | 晚餐 |  |
-| 19:00~19:59 | 60 | 讨论、整理提交 |  |
+<a id="index"></a>
+- 09:11~13:10	learn: [业务规则引擎](#20250727091100)
+- 14:00~16:29	PSMD: [筹备会议 by role+prompt](#20250727140000)
+- 16:30~17:09	PSMD: [PSMD agent AI的内部角色和功能](#20250727163000)
+
+---
+season stat:
+
+| task | alloc | sold | hold | todo |
+| :---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
+| total | 13530 | 5426 | 8104 | 8610 |
+| PSMD | 4000 | 1100 | 2900 | 1230 |
+| ego | 2530 | 290 | 2240 | 1335 |
+| infra | 2000 | 425 | 1575 | 405 |
+| xuemen | 1000 | 90 | 910 | 600 |
+| raw | 1000 | 70 | 930 | 390 |
+| learn | 2000 | 3081 | -1081 | 3000 |
+| js | 1000 | 370 | 630 | 1650 |
+
+---
+waiting list:
+
+
+- 30分钟时间片：
+  - js的第1号事项：a2a-js
+  - learn的第3号事项：Agent Protocol https://agentprotocol.ai/
+  - learn的第5号事项：claude code + kimi K2 @ bailian
+  - learn的第6号事项：NER（命名实体识别）RE（关系抽取）
+
+- 60分钟时间片：
+  - PSMD的第1号事项：PSMD agent AI的内部角色和功能
+  - infra的第1号事项：结合AI进展重新规划架构
+  - raw的第1号事项：设计新的季度时间表
+  - xuemen的第1号事项：根据最新政策文件，考虑AER、AVR文件升级。
+
+- 90分钟时间片：
+  - ego的第1号事项：整理task及其相互关系
+  - learn的第1号事项：业务规则引擎
+  - PSMD的第2号事项：筹备会议 by role+prompt
+  - ego的第3号事项：基于真实数据标志财务报表
+
+- 195分钟时间片：
+  - xuemen的第2号事项：kernel模型升级
+  - PSMD的第3号事项：machines model
+  - infra的第4号事项：Rete/Phreak算法的自主实现
+  - xuemen的第4号事项：重新设计S2状态下的学门基本管理制度
+
+---
+<a href="mailto:huangyg@mars22.com?subject=关于2025.07.27.[业务规则引擎]任务&body=日期: 2025.07.27.%0D%0A序号: 3%0D%0A手稿:../../draft/2025/20250727.a.md%0D%0A---请勿修改邮件主题及以上内容 从下一行开始写您的想法---%0D%0A">[email]</a> | [top](#top) | [index](#index)
+<a id="20250727091100"></a>
+## 09:11 ~ 13:10
+## learn: [业务规则引擎]
+
+- drools占有巨大优势、势头也不错，在大型企业客户，其它语言的同类工具还没有发展空间。
+- nools，json-rules-engine这些适合个人或小微企业可以用，长远看要么自己实现Rete/Phreak算法,要么让客户购买drools配套服务（虽然软件开源）。
+
+一、Rete vs Phreak 算法  
+1. Rete（1982）  
+   - 思想：把规则编译成一张有向图（Alpha 网络过滤单事实→Beta 网络做多事实 Join），用 AlphaMemory/BetaMemory 缓存所有中间结果，实现“一次编译、增量匹配”。  
+   - 复杂度：匹配时间与规则条数无关，但 Beta 内存随「条件数 × 事实数」指数级膨胀，属于典型“空间换时间”。  
+   - 适用场景：规则/事实变化不剧烈、内存充裕的 OLAP/风控决策。  
+   - 缺点：事实频繁增删时缓存失效，GC 压力大；网络庞大后启动慢 。  
+
+2. Phreak（Drools 6.x+ 默认）  
+   - 思想：Lazy + Set-oriented + 分段。  
+     – 规则初始处于 unlinked 状态，只有“可能命中”的规则才被加入优先队列；  
+     – 对同一 Beta 节点的所有变更先排队，再一次性批处理（Set 传播），减少中间元组数量；  
+     – 将网络切为“段”，每段 1 bit 标志，支持并行与暂停/恢复。  
+   - 效果：在 10 万条规则、百万级事实的压测中，Phreak 内存占用约为 Rete 的 30 %–50 %，首次 fire 延迟降低 60 %，后续增删事实吞吐量提升 2–4 倍 。  
+
+二、性能对比扩展：Drools vs Nools vs json-rules-engine  
+
+| 维度 | Drools (Phreak) | Nools (Rete) | json-rules-engine (线性) |
+|---|---|---|---|
+| 算法 | Phreak + 节点共享 | 经典 Rete | 深度优先遍历 |
+| 规则量级 | 1 K–100 K+ | 1 K–5 K | <200 |
+| 事实量级 | 百万级 | 十万级 | 万级以下 |
+| 内存 | 高（缓存+索引） | 中（缓存） | 极低 |
+| CPU(增删事实) | 低（批处理） | 中（逐条） | 高（O(n) 全表） |
+| 延迟 | 首 fire 高，后续低 | 启动快，随规模上升 | 线性增长 |
+| 并发 | 段级并行 | 单线程 | 单线程 |
+| 语言/运行时 | JVM | Node.js | Node.js |
+| 规则语法 | DRL、DMN、Excel | 类 DRL | JSON |
+| 适用场景 | 金融风控、电信计费 | Node 微服务、轻量决策 | 小程序、前端表单校验 |
+
+实测举例  
+- 10 000 条规则 + 100 000 条事实：  
+  – Drools Phreak：fireAllRules ≈ 120 ms，内存峰值 1.4 GB；  
+  – Nools：≈ 800 ms，内存 650 MB；  
+  – json-rules-engine：> 10 s，内存 120 MB（CPU 100 %）。  
+
+结论  
+• 规则/事实规模大 → Drools Phreak（内存可控、吞吐高）。  
+• Node 生态、中小规模 → Nools（Rete 在 JS 上实现完整，性能好）。  
+• 规则极少、前端或 Serverless → json-rules-engine（零依赖、启动快）。
+
+
+- JAR无法保证跨平台唯一性，重新打包可能有微小差异。
+```
+
+简短回答：不会100 %一致；不能保证第三方重新打包得到的 JAR 与之前拿到的 JAR 哈希完全一致。
+原因与常见差异来源
+
+    元数据：MANIFEST.MF 中的 Build-Time、Build-Host、JDK 版本，以及 Maven/Gradle 的 build-timestamp 插件会写入当前时间。
+    编译器非确定性：同一代码 + 同一 JDK 版本，某些注解处理器、lambda 元工厂或 module-info.class 的顺序仍可能因文件系统遍历顺序而不同。
+    资源顺序：Spring Boot fat-jar 把依赖按文件名排序，但不同平台排序规则（大小写敏感/不敏感）会导致顺序差异，最终 ZIP 目录索引不同。
+    压缩级别：默认 jar cf vs jar -0 vs Spring Boot 的 spring-boot-maven-plugin 的压缩策略不同，字节级差异必然存在。
+
+可重现构建的做法
+• 使用 Reproducible Builds Maven/Gradle 插件（maven-reproducible-build-plugin、gradle-reproducible-builds-plugin）统一时间戳、文件顺序、压缩级别。
+• 统一构建环境：Docker 镜像 + 固定 JDK 版本 + 固定 Maven/Gradle 版本。
+• 对 最终 JAR 再做 代码签名（Jarsigner）而非依赖字节级哈希，即可让审计方验证“逻辑等价”而非“字节等同”。
+结论
+在标准 Maven/Gradle 默认配置下，JAR ≠ 源代码的单一确定性产物；若必须字节级哈希一致，需要额外采取“可重现构建”措施。
+```
+
+```kimi学习资料
+# ---------- 区块链 / 时间戳相关 ----------
+bitcoinjs-lib:
+  url: https://www.npmjs.com/package/bitcoinjs-lib
+  summary: Node.js 里构造、签名并广播 BTC 交易的瑞士军刀。
+
+fabric-sdk-node:
+  url: https://www.npmjs.com/package/fabric-sdk-node
+  summary: 官方 Fabric 客户端，Node.js 与联盟链交互的桥梁。
+
+ipfs-http-client:
+  url: https://www.npmjs.com/package/ipfs-http-client
+  summary: 一行代码把文件钉到 IPFS，再拿 CID 去做链上存证。
+
+web3:
+  url: https://www.npmjs.com/package/web3
+  summary: 与任意 EVM 链打交道的 Node.js Swiss-army knife。
+
+# ---------- Aragon 生态 ----------
+app.aragon.org:
+  url: https://app.aragon.org
+  summary: 打开浏览器就能部署/管理 DAO，无需写代码。
+
+antgroup.com/chain:
+  url: https://www.antgroup.com/chain
+  summary: 蚂蚁链 BaaS 门户，存证、合约、跨链一条龙的控制台。
+
+cloud.tencent.com/product/tbaas:
+  url: https://cloud.tencent.com/product/tbaas
+  summary: 腾讯云 TBaaS，把 Fabric / ChainMaker 变成可调用 API。
+
+huaweicloud.com/product/bcs.html:
+  url: https://www.huaweicloud.com/product/bcs.html
+  summary: 华为云区块链服务，一键拉起 Fabric 网络并托管。
+
+xuper.baidu.com:
+  url: https://xuper.baidu.com
+  summary: 百度 XuperChain 开源主页，联盟链自建或云服务随你挑。
+
+# ---------- Drools 相关 ----------
+drools.org:
+  url: https://www.drools.org
+  summary: Drools 官网，规则引擎、DMN、OptaPlanner 的文档大本营。
+
+kiegroup/droolsjbpm-tools:
+  url: https://github.com/kiegroup/droolsjbpm-tools
+  summary: 编译器、Eclipse/IDEA 插件、历史版 drools-js 的集中仓库。
+
+nools:
+  url: https://www.npmjs.com/package/nools
+  summary: JavaScript 版 Rete 引擎，9 年未更新，原型可用。
+
+json-rules-engine:
+  url: https://www.npmjs.com/package/json-rules-engine
+  summary: 轻量 JSON 规则解释器，<200 条规则场景下的零依赖方案。
+
+# ---------- Kogito 云原生 ----------
+incubator-kie-kogito-examples:
+  url: https://github.com/apache/incubator-kie-kogito-examples
+  summary: 官方示例仓库，一条命令跑起 Quarkus/Spring-Boot 版规则微服务。
+
+# ---------- 辅助工具 ----------
+etcd:
+  url: https://etcd.io
+  summary: 分布式 KV 配置中心，watch 机制让规则变更秒级同步。
+
+axios:
+  url: https://www.npmjs.com/package/axios
+  summary: 浏览器/Node 双端通杀，用来调用任何 REST 区块链 API。
+
+crypto:
+  url: https://nodejs.org/api/crypto.html
+  summary: Node.js 原生模块，SHA256、签名、国密 SM2 全搞定。
+
+gRPC:
+  url: https://www.npmjs.com/package/@grpc/grpc-js
+  summary: 高性能 RPC 客户端，Fabric、Kogito 微服务调用的默认通道。
+
+Spring Boot:
+  url: https://spring.io/projects/spring-boot
+  summary: Java 生态里最快速的打包成可执行 jar 并跨平台部署的框架。
+
+# ---------- 其他快速入口 ----------
+blockstream.info:
+  url: https://blockstream.info
+  summary: 浏览器即可查询 BTC 交易、OP_RETURN 内容，零门槛验证。
+```
+
+```deepseek学习资料
+# 多Agent框架
+- name: AutoGen
+  type: 开源框架
+  summary: "微软开源的多智能体协作框架，支持角色分工和动态对话流控制，适合构建会议系统:cite[1]"
+- name: JoyAgent/OxyGent
+  type: 开源框架
+  summary: "京东开源的企业级多Agent系统，提供完整产品级闭环能力，支持本地独立部署和动态DAG执行引擎:cite[4]:cite[7]"
+- name: LangGraph
+  type: 开源框架
+  summary: "基于图结构的Agent编排工具，支持多Agent状态机工作流和循环控制，适合复杂任务分解:cite[10]"
+- name: LangChain
+  type: 开源框架
+  summary: "LLM应用开发框架，提供Agent链式协作、记忆管理和工具集成能力:cite[10]"
+- name: CrewAI
+  type: npm包
+  summary: "轻量级多Agent协作框架，支持快速原型开发，但需注意Python环境依赖:cite[1]:cite[3]"
+
+# LLM模型与API
+- name: OpenAI Assistants API
+  type: API
+  summary: "通过Thread和Run机制管理多轮对话，支持工具调用和异步执行:cite[1]"
+- name: GPT-4 Turbo
+  type: AI模型
+  summary: "OpenAI旗舰模型，支持128K上下文和JSON模式，适用于核心决策Agent:cite[5]"
+- name: Claude 3系列
+  type: AI模型
+  summary: "Anthropic模型，擅长长文本推理，Sonnet/Haiku适合分层Agent架构:cite[2]"
+- name: Moonshot-Kimi-K2
+  type: AI模型
+  summary: "1万亿参数混合专家模型，支持长上下文窗口和复杂任务处理:cite[1]"
+
+# 开发工具与库
+- name: windows-build-tools
+  type: npm包
+  summary: "Windows环境C++编译工具链，解决Node.js原生模块构建问题（已过时，建议替代方案）:cite[2]"
+- name: sqlite3
+  type: npm包
+  summary: "嵌入式数据库，多Agent系统中用于状态持久化（安装需Python环境）:cite[2]"
+- name: better-sqlite3
+  type: npm包
+  summary: "高性能SQLite替代方案，纯JavaScript实现避免编译依赖:cite[2]"
+
+# 向量数据库
+- name: Milvus
+  type: 数据库
+  summary: "专用向量数据库，优化RAG管道的嵌入存储与检索:cite[10]"
+- name: Weaviate
+  type: 数据库
+  summary: "开源向量搜索引擎，支持混合检索和元数据过滤:cite[10]"
+
+# 安全与监控工具
+- name: GuardAgent
+  type: 安全框架
+  summary: "首个专注LLM Agent安全的守卫型Agent，通过代码生成执行合规审查:cite[2]"
+- name: Anthropic审计Agent
+  type: 安全工具
+  summary: "针对AI模型对齐测试的工具集，含红队Agent和评估Agent:cite[5]"
+
+# UI框架与组件
+- name: Ant Design Blazor
+  type: UI库
+  summary: "企业级Blazor组件库，提供会议室系统的可视化界面组件:cite[1]"
+- name: SignalR
+  type: 实时通信
+  summary: ".NET实时消息框架，用于Agent会议系统的消息推送:cite[1]"
+```
+
+- 增加todo项，了解一下算法内容，熟悉一下规则引擎的相关语法。
+---
+<a href="mailto:huangyg@mars22.com?subject=关于2025.07.27.[筹备会议 by role+prompt]任务&body=日期: 2025.07.27.%0D%0A序号: 5%0D%0A手稿:../../draft/2025/20250727.01.md%0D%0A---请勿修改邮件主题及以上内容 从下一行开始写您的想法---%0D%0A">[email]</a> | [top](#top) | [index](#index)
+<a id="20250727140000"></a>
+## 14:00 ~ 16:29
+## PSMD: [筹备会议 by role+prompt]
+
+- 试试多agent协作。
+### deepseek:
+
+多Agent协作方案可根据架构理念分为框架级与协议级解决方案，在性能、灵活性、适用场景等方面差异显著。以下是主流方案的深度对比与选型建议：
 
 ---
 
-- 14:00~15:29	PSMD: [筹备会议 by role+prompt](../../draft/2025/20250727.01.md)
-- 16:00~16:59	PSMD: [PSMD agent AI的内部角色和功能](../../draft/2025/20250727.02.md)
+### 🔧 **一、框架级解决方案**
+#### 1. **企业级完整产品：JoyAgent-JDGenie（京东）** 
+- **核心优势**：
+  - **开箱即用**：行业首个100%开源产品级方案（含前端、引擎、子Agent），本地部署无须云依赖。
+  - **高精度协作**：GAIA基准测试75.15%准确率（Level3任务达42.3%），支持多Agent投票决策与动态DAG调度。
+  - **多模态输出**：原生支持HTML/PPT/Markdown报告生成，适合企业自动化工作流。
+- **短板**：定制化需Java/Python开发能力，社区生态较新。
+- **适用场景**：金融分析、自动化报告、内部流程优化等企业级应用。
+
+#### 2. **开发友好型框架**
+- **LangGraph** ：
+  - ✅ 优势：基于有向循环图的精密编排，支持复杂状态机（如医疗审批流程），审计追踪完善。
+  - ❌ 短板：需手动定义状态模式，学习曲线陡峭。
+  - 💡 场景：金融风控、合规审查等高可靠性场景。
+- **CrewAI** ：
+  - ✅ 优势：10分钟快速搭建Agent链（如Researcher→Writer→Reviewer），低代码设计。
+  - ❌ 短板：单线程架构导致高并发延迟，仅适合轻量任务。
+  - 💡 场景：市场Demo、内容生成等轻度协作。
+- **AutoGen（微软）** ：
+  - ✅ 优势：动态代码沙箱+人机协同接口，适合代码生成与测试自动化。
+  - ❌ 短板：生产环境需封装API网关，非技术用户难上手。
+  - 💡 场景：软件开发、测试自动化等工程场景。
+
+---
+
+### 📡 **二、协议级解决方案**
+#### 1. **A2A（Agent-to-Agent）** 
+- **特点**：去中心化P2P通信（如FIPA ACL协议）。
+- ✅ 优势：低延迟、高扩展性，单点故障不影响全局。
+- ❌ 短板：消息竞争难调试，安全依赖节点自防护。
+- 💡 场景：物联网设备协同、实时博弈仿真。
+
+#### 2. **MCP（Message Control Protocol）** 
+- **特点**：中心化消息路由（含QoS保障与审计日志）。
+- ✅ 优势：结构化消息流、错误修正与合规性强。
+- ❌ 短板：控制器可能成性能瓶颈，路由增加延迟。
+- 💡 场景：医疗记录流转、金融交易等强监管场景。
+
+---
+
+### ⚖️ **三、关键维度对比**
+| **方案**         | 协作效率 | 开发成本 | 合规性 | 扩展性 | 典型场景案例                     |
+|------------------|----------|----------|--------|--------|----------------------------------|
+| **JoyAgent**     | ⭐⭐⭐⭐⭐    | ⭐⭐       | ⭐⭐⭐⭐   | ⭐⭐⭐⭐   | 京东财报分析（2万Agent生产验证） |
+| **LangGraph**    | ⭐⭐⭐⭐     | ⭐        | ⭐⭐⭐⭐⭐  | ⭐⭐⭐⭐   | 保险理赔多级审批     |
+| **CrewAI**       | ⭐⭐       | ⭐⭐⭐⭐⭐    | ⭐⭐     | ⭐⭐     | 营销文案生成链       |
+| **A2A协议**      | ⭐⭐⭐      | ⭐⭐⭐      | ⭐      | ⭐⭐⭐⭐⭐  | 自动驾驶车群协同     |
+| **MCP协议**      | ⭐⭐⭐      | ⭐⭐⭐⭐     | ⭐⭐⭐⭐⭐  | ⭐⭐⭐    | 银行跨部门工单流转   |
+
+---
+
+### 🧭 **四、选型决策树**
+```mermaid
+graph TD
+    A[需求类型？] 
+    A --> B{企业级完整方案？}
+    B -->|是| C[JoyAgent：开箱即用+多格式输出]
+    B -->|否| D{开发资源？}
+    D -->|充足| E[LangGraph：高可靠状态机]
+    D -->|有限| F[CrewAI：快速原型]
+    A --> G{协议级控制？}
+    G -->|需强审计| H[MCP：中心化治理]
+    G -->|需低延迟| I[A2A：去中心化协作]
+```
+
+> 💎 **趋势洞察**：2025年多Agent系统正向“轻量化产品+协议标准化”演进。企业级场景推荐JoyAgent或LangGraph，而初创团队可优先尝试CrewAI快速验证。协议选型需权衡实时性（A2A）与合规性（MCP）。
+
+### crewAI
+
+- https://www.npmjs.com/package/crewai
+- D:\huangyg\git\js.sample\crewai>npm install crewai
+- 安装中依赖的环境要求太多，不适合非专业用户。放弃。
+
+### DIY
+
+- 一些范例中，在completions.create()参数中使用name、layer等字段区分多个agent的发言，根据场景拼接成需要的对话历史。例如：
+```
+    步骤说明：
+        用户输入作为role: user消息发送给Agent A。
+        Agent A回复role: assistant消息。
+        将该回复转换为role: user，添加name: "AgentA"，发送给Agent B。
+        Agent B处理后再转换角色并标记name: "AgentB"返回给Agent A25。
+```
+- 这样的弊端：
+    - 虽然其它用户和agent发言间隔都大于60秒，但是大家的发言都混合在一个user下，时间间隔就缩短了。
+    - 其它用户之间的人身攻击，在这个agent眼里只是user攻击user，会被判断为自嘲？
+- deepseek begin
+```
+是的，借助LLM Agent框架可以高效实现多Agent会议系统，以下是主流方案的功能对比和选型建议：
+
+---
+
+### 🔧 一、主流框架功能支持对比
+| **功能需求**               | **LangGraph**         | **CrewAI**           | **AutoGen**          | **实现方案**                                                                 |
+|---------------------------|------------------------|-----------------------|-----------------------|-----------------------------------------------------------------------------|
+| **多Agent角色定义**        | ✅ 状态机节点           | ✅ 预设角色/目标       | ✅ Agent类封装         | 通过框架原生角色系统实现差异化Agent                   |
+| **发言时序控制**           | ⚠️ 需自定义计时模块     | ❌ 不支持              | ❌ 不支持              | 结合Redis存储发言时间戳，通过外部计时器实现间隔检测               |
+| **违规检测与处罚**         | ✅ 自定义节点逻辑       | ⚠️ 需扩展工具类        | ⚠️ 需注册回调函数      | 在Agent推理链中加入规则检查节点（如：间隔<60秒触发处罚） |
+| **多轮对话状态管理**       | ✅ 内置状态持久化       | ✅ 短期记忆上下文       | ✅ 会话历史追踪        | 使用框架的State或Memory模块维护会议历史                |
+| **人类-Agent混合会议**     | ✅ HITL中断机制         | ⚠️ 需手动集成          | ✅ 原生支持人机协同    | 通过`interrupt`节点暂停Agent流程等待人工输入                      |
+
+> 注：✅=原生支持 ⚠️=需扩展 ❌=不支持
+
+---
+
+### 🚀 二、推荐实现方案：LangGraph + 自定义规则引擎
+#### **架构设计**
+```mermaid
+graph TD
+    A[会议初始化] --> B[发言顺序调度]
+    B --> C{Agent发言}
+    C --> D[规则引擎检测]
+    D -->|违规| E[触发处罚]
+    D -->|合规| F[记录发言]
+    E --> G[禁言/扣分]
+    F --> H[更新状态]
+    H --> I[下一轮发言]
+```
+
+#### **核心代码模块**
+1. **规则引擎封装**（处罚逻辑）
+    ```python
+    from datetime import datetime, timedelta
+    class SpeakingRules:
+        def __init__(self):
+            self.last_speak_time = {}  # {agent_id: last_speak_timestamp}
+        
+        def check_interval(self, agent_id):
+            """检查发言间隔是否≥60秒"""
+            current_time = datetime.now()
+            last_time = self.last_speak_time.get(agent_id)
+            if last_time and (current_time - last_time) < timedelta(seconds=60):
+                return False  # 违规
+            self.last_speak_time[agent_id] = current_time
+            return True  # 合规
+    ```
+
+2. **LangGraph违规处理节点**
+    ```python
+    from langgraph import Node
+    class ViolationHandler(Node):
+        def __init__(self, rules_engine):
+            self.rules = rules_engine
+            
+        def execute(self, state):
+            agent_id = state["current_agent"]
+            if not self.rules.check_interval(agent_id):
+                # 触发处罚：禁言3轮
+                state["penalties"][agent_id] = state.get("round", 0) + 3  
+                state["message"] = f"⚠️ {agent_id} 发言过快被禁言3轮"
+            return state
+    ```
+
+3. **会议状态机定义**
+    ```python
+    graph = Graph()
+    graph.add_node("select_speaker", select_next_speaker_node)
+    graph.add_node("check_rules", ViolationHandler(rules_engine))  # 规则检查
+    graph.add_node("generate_response", agent_response_node)
+    graph.add_edge("select_speaker", "check_rules")
+    graph.add_edge("check_rules", "generate_response")  # 合规路径
+    graph.add_conditional_edge(
+        "check_rules",
+        lambda state: "skip" if state.get("penalties") else "continue"  # 违规跳转
+    )
+    ```
+
+---
+
+### 🌟 三、框架选型建议
+1. **LangGraph**：  
+   - ✅ **最佳场景**：需精细控制流程的会议系统  
+   - ⚠️ **开发成本**：需设计状态机节点（约200行代码）  
+   - 💡 **优势**：内置状态持久化，支持中断恢复
+
+2. **CrewAI**：  
+   - ✅ **最佳场景**：角色分工明确的协作任务（如报告生成）  
+   - ❌ **局限**：无原生时间规则支持，需扩展`Tool`类实现计时器
+
+3. **AutoGen**：  
+   - ✅ **最佳场景**：人-Agent混合会议  
+   - 💡 **亮点**：内置`GroupChatManager`支持发言权控制
+
+---
+
+### 🔍 四、违规检测强化方案
+1. **双保险机制**：
+   - **系统层**：外部计时器强制拦截（Redis存储时间戳）  
+   - **Agent层**：LLM提示词中加入规则描述  
+     ```python
+     system_prompt = """
+     会议规则：
+     1. 连续发言间隔需≥60秒（系统强制执行）
+     2. 人身攻击将触发禁言处罚
+     """
+     ```
+
+2. **处罚类型扩展**：
+   | **违规类型**       | **处罚动作**              | **实现方式**                     |
+   |--------------------|--------------------------|----------------------------------|
+   | 发言过快           | 自动禁言N轮              | 修改Agent可用状态    |
+   | 人身攻击           | 扣积分+公开警告          | LLM语义分析+状态更新 |
+   | 偏离议题           | 限制后续发言字数         | 动态调整max_tokens参数 |
+
+---
+
+### 💎 总结建议
+- **首选方案**：**LangGraph + 自定义规则引擎**  
+  适合需要精细控制会议流程的场景，通过状态机节点实现违规拦截（代码示例见上）。  
+- **备选方案**：**AutoGen GroupChat**  
+  若需快速实现人-Agent混合会议，利用其原生发言管理功能。  
+- **避坑提示**：  
+  - 避免依赖纯LLM的规则判断（存在误判风险）  
+  - 关键规则（如时间间隔）应在系统层强制实施  
+  - 处罚结果需实时广播至所有参与者  
+
+> 完整代码模板可参考：[LangGraph会议系统示例](https://langchain.com/docs/use_cases/agentic/workflows)  
+> 企业级实现见阿里云HITL架构设计
+- deepseek end
+- 下一个时间片尝试一下。
+---
+<a href="mailto:huangyg@mars22.com?subject=关于2025.07.27.[PSMD agent AI的内部角色和功能]任务&body=日期: 2025.07.27.%0D%0A序号: 7%0D%0A手稿:../../draft/2025/20250727.02.md%0D%0A---请勿修改邮件主题及以上内容 从下一行开始写您的想法---%0D%0A">[email]</a> | [top](#top) | [index](#index)
+<a id="20250727163000"></a>
+## 16:30 ~ 17:09
+## PSMD: [PSMD agent AI的内部角色和功能]
+
+- 测试AI能否扮演中转角色，同时分别对不同对象发言。顺便检测执行规则的能力
+- 提示语：
+```
+
+你是一名资深律师，同时也拥有议事规则高级专家的资格。现在陪同委托人(user)出席重要会议，委托人轻声告诉你发言内容，如果合规就由你向会议主持人转达，不合规则轻声向委托人讲解原因。你用json格式返回，其中user字段是给委托人的话，chair字段是对主持人发言。
+规则1：同一名与会者，连续发言时间间隔不能小于60秒。
+规则2：不允许人身攻击
+```
+
+### Moonshot-Kimi-K2-Instruct 
+
+- 有一次漏检，连续发言也转达出去了。
+- 履行了大部分职能。可以作为multi agent的调度角色。
+
+```
+D:\huangyg\git\js.sample\bailian>node kimi.mjs
+
+你是一名资深律师，同时也拥有议事规则高级专家的资格。现在陪同委托人(user)出席重要会议，委托人轻声告诉你发言内容，如果合规就由你向会议主持人转达，不合规则轻声向委托人讲解原因。你用json格式返回，其中user字段是给委托人的话，chair字段是对主持人发言。
+欢迎参与xx项目筹备会议，您对其他参与者的工作标准有哪些要求？
+请输入：
+D:\huangyg\git\js.sample\bailian>node kimi.mjs
+欢迎参与xx项目筹备会议，请开始发言。
+请输入：大家好。
+筹备助理: {"user":"这句问候没有问题，可以发言。","chair":"大家好，我是某某的代理人，现在代为发言：大家好。"}
+
+
+请输入：空调开了吗，会场太热了。
+筹备助理: {"user":"这条发言属于与议题无关的程序性发言，可以提出，但建议用更正式的方式。","chair":"主持人，我是某某的代理人。请允许我提出一个程序性请求：目前会场温度较高，可能影响与会者专注度，烦请确认空调已开启或适当调低温度，谢谢。"}
+
+
+请输入：我提议公司进入教育行业，有张三作为事业部总监。
+筹备助理: {"user":"这条发言内容合规，可以直接提出。","chair":"主持人，我代表某某提出正式动议：建议公司启动进入教育行业的战略计划，并提名张三先生担任该事业部总监，请会议将此议题列入讨论。"}
+
+
+请输入：我提议公司退出健康行业，原事业部总监李四专任总经理办公室主任。
+筹备助理: {"user":"这条发言与上一条间隔不足60秒，按规则1目前不能再次发言。请稍等至少60秒后再提，或由我帮您转达。","chair":""}
+
+
+请输入：李四就是个王八蛋，这样安排一点不冤枉。别拦着我。
+筹备助理: {"user":"此句含有人身攻击，违反规则2，我不能转达。请改为就事论事的表述。例如：‘李四在健康事业部管理期间出现重大决策失误，我认为不再适合继续担任该职务。’","chair":""}
+
+
+请输入：三会。
+筹备助理: {"user":"仅“三会”两个字含义不明，既无法构成正式动议，也缺乏上下文，主持人很可能要求澄清。建议补充完整内容，如：‘我提议立即召开股东会、董事会及监事会联席会议，专项审议退出健康行业及李四职务调整事项。’","chair":""}
+
+
+请输入：散会
+筹备助理: {"user":"根据规则1，距离你上次正式发言（动议进入教育行业）尚不足60秒，现在提出“散会”会被主持人以时间间隔不足为由驳回。请再等约30秒后，由我以正式程序提出。","chair":""}
+```
+
+### qwen-max
+
+- 效果意外地不错，没有私自加工发言内容。
+- 对优先级的发言，没有限制60秒时间。其它职能完成不错。
+
+```
+D:\huangyg\git\js.sample\bailian>node openai.mjs
+欢迎参与xx项目筹备会议，请开始发言。
+请输入：大家好。
+筹备助理: {
+  "user": "您的发言合规，可以继续。",
+  "chair": "主席先生/女士，我的委托人说：'大家好。'"
+}
+
+
+请输入：空调坏了吗，好热。
+筹备助理: {
+  "user": "您的发言合规，可以继续。",
+  "chair": "主席先生/女士，我的委托人提到：'空调坏了吗，好热。'"
+}
+
+
+请输入：好热好热。
+筹备助理: {
+  "user": "您的上一次发言是在60秒以内，根据规则1，同一名与会者连续发言时间间隔不能小于60秒。请稍等片刻再发言。",
+  "chair": ""
+}
+
+
+请输入：我提议公司进入建筑行业，任命张三作为事业部首任总监。
+筹备助理: {
+  "user": "您的发言合规，可以继续。",
+  "chair": "主席先生/女士，我的委托人提议：'公司进入建筑行业，并任命张三作为事业部首任总监。'"
+}
+
+
+请输入：我提议公司退出物流行业，李四从事业部首任总监转任总经理办公室主任。
+筹备助理: {
+  "user": "您的上一次发言是在60秒以内，根据规则1，同一名与会者连续发言时间间隔不能小于60秒。请稍等片刻再发言。",
+  "chair": ""
+}
+
+
+请输入：李四是个混账，别拦着我。
+筹备助理: {
+  "user": "您的发言包含人身攻击，根据规则2，不允许在会议中进行人身攻击。请重新组织您的发言。",
+  "chair": ""
+}
+
+
+请输入：散会
+筹备助理: {
+  "user": "您的上一次发言是在60秒以内，根据规则1，同一名与会者连续发言时间间隔不能小于60秒。请稍等片刻再发言。",
+  "chair": ""
+}
+```
+
+### mistral
+
+- 对中文的理解不太准确，对优先发言内容也没判断出来。
+
+D:\huangyg\git\js.sample\mistral>node mistral.mjs
+欢迎参与xx项目筹备会议，请开始发言。
+请输入：大家上午好。
+筹备助理: ```json
+{
+  "user": "",
+  "chair": "大家上午好。"
+}
+```
+
+
+请输入：空调开了，很热。
+筹备助理: ```json
+{
+  "user": "请注意，会议中不允许人身攻击。",
+  "chair": ""
+}
+```
+
+
+请输入：很热很热。
+筹备助理: ```json
+{
+  "user": "请注意，会议中不允许人身攻击。",
+  "chair": ""
+}
+```
+
+
+请输入：我提议公司进入建筑行业，任命张三作为事业部首任总监。
+筹备助理: ```json
+{
+  "user": "",
+  "chair": "我提议公司进入建筑行业，任命张三作为事业部首任总监。"
+}
+```
+
+
+请输入：我提议公司退出物流行业，任命李四从事业部总监转任总经办主任。
+筹备助理: ```json
+{
+  "user": "请注意，同一名与会者连续发言时间间隔不能小于60秒。",
+  "chair": ""
+}
+```
+
+
+请输入：李四不是个东西，你别拦着我。
+筹备助理: ```json
+{
+  "user": "请注意，会议中不允许人身攻击。",
+  "chair": ""
+}
+```
+
+
+请输入：散会
+筹备助理: ```json
+{
+  "user": "请注意，同一名与会者连续发言时间间隔不能小于60秒。",
+  "chair": ""
+}
+```
+
+- 整体来说，都能做到分别对多方发言。对multi agent系统的设计非常有利。
+- 基于今天确认的能力，下面时间以抽取知识并分层分类为需求，实际检验多agent交互，然后继续分解PSMD的agent角色。

release/time/d.20250728.md

@@ -5,58 +5,58 @@
 ---
 如果绑定模版2a可能安排以下任务：
 
-- 07:45	machines model -PSMD[0]
+- 07:45	kernel模型升级 -xuemen[1]
 - 14:00	整理task及其相互关系 -ego[0]
-- 16:00	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
+- 16:00	PSMD agent AI的内部角色和功能 -PSMD[0]
 
 ---
 如果绑定模版2b可能安排以下任务：
 
 - 09:30	整理task及其相互关系 -ego[0]
-- 14:00	子1609:基于公司、合同 -PSMD[1]
-- 16:00	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
+- 14:00	业务规则引擎 -learn[0]
+- 16:00	PSMD agent AI的内部角色和功能 -PSMD[0]
 
 ---
 如果绑定模版2c可能安排以下任务：
 
 - 14:00	整理task及其相互关系 -ego[0]
-- 16:00	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
+- 16:00	PSMD agent AI的内部角色和功能 -PSMD[0]
 
 ---
 如果绑定模版1a可能安排以下任务：
 
-- 07:45	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
+- 07:45	PSMD agent AI的内部角色和功能 -PSMD[0]
 - 09:30	整理task及其相互关系 -ego[0]
 - 14:00	a2a-js -js[0]
-- 14:30	claude code + kimi K2 @ bailian -learn[1]
-- 16:00	设计新的季度时间表 -raw[0]
+- 14:30	Agent Protocol https://agentprotocol.ai/ -learn[2]
+- 16:00	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
 
 ---
 如果绑定模版1b可能安排以下任务：
 
 - 09:30	整理task及其相互关系 -ego[0]
 - 14:00	a2a-js -js[0]
-- 14:30	claude code + kimi K2 @ bailian -learn[1]
-- 16:00	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
+- 14:30	Agent Protocol https://agentprotocol.ai/ -learn[2]
+- 16:00	PSMD agent AI的内部角色和功能 -PSMD[0]
 
 ---
 如果绑定模版1c可能安排以下任务：
 
 - 14:00	a2a-js -js[0]
-- 14:30	claude code + kimi K2 @ bailian -learn[1]
-- 16:00	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
+- 14:30	Agent Protocol https://agentprotocol.ai/ -learn[2]
+- 16:00	PSMD agent AI的内部角色和功能 -PSMD[0]
 
 ---
 如果绑定模版1d可能安排以下任务：
 
 - 14:00	a2a-js -js[0]
-- 14:30	claude code + kimi K2 @ bailian -learn[1]
-- 16:00	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
+- 14:30	Agent Protocol https://agentprotocol.ai/ -learn[2]
+- 16:00	PSMD agent AI的内部角色和功能 -PSMD[0]
 
 ---
 如果绑定模版1e可能安排以下任务：
 
-- 16:00	结合AI进展重新规划架构 -infra[0]
+- 16:00	PSMD agent AI的内部角色和功能 -PSMD[0]
 
 ---
 如果绑定模版1f可能安排以下任务：