数据流

本文档介绍 OpenHuman 的数据处理流程。

请求处理流程

用户请求 → API 网关 → 认证鉴权 → 请求验证
                                      ↓
                              Agent Engine 处理
                                      ↓
                    ┌─────────────────┼─────────────────┐
                    ↓                 ↓                 ↓
               工具调用          知识检索          业务处理
                    ↓                 ↓                 ↓
                    └─────────────────┼─────────────────┘
                                      ↓
                               响应聚合
                                      ↓
                               返回用户

详细步骤

1. 请求接收

API 网关接收来自客户端的请求：

POST /api/v1/agents/{agentId}/run
{
  "message": "用户输入",
  "context": {
    "sessionId": "session_123",
    "userId": "user_456"
  }
}

2. 认证鉴权

验证请求的合法性：

• 检查 API 密钥
• 验证权限范围
• 检查请求配额

3. Agent 处理

Agent Engine 执行核心逻辑：

async function processRequest(request) {
  // 1. 理解用户意图
  const intent = await understandIntent(request.message);

  // 2. 规划执行步骤
  const plan = await planActions(intent, agent.config);

  // 3. 执行计划
  const results = [];
  for (const step of plan.steps) {
    const result = await executeStep(step, request.context);
    results.push(result);
  }

  // 4. 聚合结果
  return aggregateResults(results);
}

4. 工具调用

根据需要调用外部工具：

// 搜索工具
const searchResult = await tools.webSearch({
  query: 'OpenHuman 最新动态',
  limit: 5,
});

// 计算工具
const calcResult = await tools.calculator({
  expression: '100 * 2 + 50',
});

5. 知识检索

从向量数据库检索相关内容：

const relevantDocs = await memory.search({
  query: request.message,
  limit: 5,
  threshold: 0.8,
});

6. 响应返回

将处理结果返回给用户：

{
  "success": true,
  "data": {
    "message": "处理结果",
    "metadata": {
      "processingTime": 123,
      "tokensUsed": 500
    }
  }
}

数据存储流程

用户数据 → ETL 处理 → 向量化 → 存储到向量数据库
                              → 存储到关系数据库
                              → 缓存热点数据

监控指标

指标	描述
请求量	每分钟请求数
响应时间	平均处理延迟
成功率	请求成功率
工具调用	各工具使用频率

下一步

• 架构概述 - 了解整体架构
• 核心组件 - 了解各组件详情