GitHub - yeivy/MeetFlow

产品预览 · 核心功能 · 快速开始 · CLI · 技术亮点 · 在线演示

feishuAgent 是一个面向飞书企业会议场景的会议知识闭环 Agent：从会前背景准备、会后总结与任务生成，到任务风险提醒、RAG 知识更新、评测与运维可视化，形成一条可追踪、可回放、可安全落地的 Agent 工作链路。

企业级能力内置在主流程中：默认 dry-run、安全写入边界、幂等操作、trace_id 日志追溯、任务队列、RAG 索引和 CLI / Dashboard 双入口。

产品预览

MeetFlow 提供两种查看方式：在线功能演示用于快速了解流程，真实 Console 截图展示本地联调后的完整工作台。

在线演示地址：https://uuuu-os.github.io/feishuAgent/demo/

在线演示是一个静态功能展示页，不连接后端，不读取本地配置，也不会触发飞书写入。它适合快速浏览 Dashboard、M3 会前、M4 会后、M5 风险提醒、任务追踪和评测中心的交互结构。真实运行效果以本地 Console 为准。

真实 Console 界面

下面是本地 Console 连接后端、任务队列、报告和飞书联调配置后的真实界面。在线 Demo 只负责说明功能路径，这组截图才对应项目实际前端。

Dashboard 汇总 M3 会前背景卡、Agent 评测、后台任务队列和 migration 状态，适合演示时先确认系统是否处于可运行状态。

M3 会前页用于选择会议、补充飞书文档和妙记，生成会前背景卡。真实发卡需要显式确认，默认策略仍然是 dry-run 优先。

真实联调页把 M4 会后总结、M5 风险提醒和后台服务控制放在同一个入口，便于排查卡片发送、任务映射和风险提醒链路。

评测中心检查工具调用顺序、Policy 安全门禁、写操作约束和报告归档，帮助判断 Agent 是否可以进入真实联调。

Jobs / Health 页面用于查看 SQLite migration、workflow_jobs 队列和 worker dry-run，定位后台任务是否积压或失败。

更多真实界面截图

快速导航

入口	说明
在线功能演示	快速查看主要页面和交互路径，仅用于功能展示
完整联调 Runbook	Console、前端、后台服务、飞书真实联调和回放流程
OpenClaw 指南	CLI / OpenClaw 调用 MeetFlow 能力的命令说明
Agent 评测方案	工具调用、Policy、安全边界和评测报告设计

✨ 核心功能

能力	业务价值	工程实现
M3 会前背景卡	自动定位日历会议，整合飞书文档、历史妙记和 RAG 背景材料，提前把上下文发到会议群	`pre-meeting` 工作流、RAG 索引、飞书群卡片、幂等发卡
M4 会后总结与任务卡	解析会议妙记，生成摘要、关键结论、行动项、负责人、截止时间和待确认任务卡	妙记读取、结构化摘要、任务卡回调、任务映射表
M5 任务风险提醒	扫描逾期、临期、缺负责人、缺截止时间、长期未更新任务，主动发出风险提醒	风险规则引擎、任务读取、提醒卡、抑制重复提醒
RAG 知识更新	飞书文档或妙记变化后自动更新知识库，保证 Agent 使用最新背景资料	文档订阅、资源索引、向量检索、知识库持久化
前端 Dashboard	把发卡、评测、队列、报告和日志状态收敛到一个可演示、可运维的控制台	React + Vite、本地 Console API、状态卡片、任务表格
评测中心	验证 Agent 调用顺序、Policy 安全门禁、dry-run、幂等和报告产物	`agent_trajectory` 评测套件、质量分、安全分、归档报告
CLI 工具	前端所有核心能力都可用命令行复现，适合脚本化、CI 和 OpenClaw 对接	`scripts/meetflow_cli.py`、统一参数、默认 dry-run、真实写入开关

在线演示说明

公开链接中的演示页用于快速了解功能流转，不代表真实后端状态。真实 Console 需要本地配置飞书应用、OAuth、测试群、LLM provider、SQLite migration 和后台 worker 后运行。

GitHub Pages 发布方式：

Repository Settings -> Pages
Source 选择 Deploy from a branch
Branch 选择 final
Folder 选择 /docs

发布后访问：

https://uuuu-os.github.io/feishuAgent/demo/

该页面不会读取本地密钥，不连接飞书，也不会触发真实写入。

🏗️ 架构概览

flowchart LR
  U[飞书用户 / 群聊 / 日历] --> E[事件回调 / CLI / Dashboard]
  E --> R[WorkflowRouter]
  R --> C[WorkflowContextBuilder]
  C --> A[MeetFlowAgentLoop]
  A --> T[ToolRegistry]
  T --> P[AgentPolicy]
  P --> F[FeishuClient]
  P --> S[(SQLite / Reports / Audit Logs)]
  T --> K[RAG Knowledge Index]
  Q[Workflow Queue / Worker] --> A
  D[React Dashboard] --> API[Flask Console API]
  API --> Q
  API --> S

核心链路保持清晰：AgentInput -> WorkflowRouter -> WorkflowContextBuilder -> MeetFlowAgentLoop -> ToolRegistry -> AgentPolicy -> FeishuClient / Storage。LLM 负责推理与工具选择，所有写操作必须经过 Policy、安全开关和幂等保护。

⚡ 快速开始

1. 准备解释器与配置

cd feishuAgent
export PROJECT_ROOT="$(pwd)"

# 推荐使用项目已验证的 meetflow 环境
export PYTHON_BIN="$HOME/anaconda3/envs/meetflow/bin/python"

# 可选：打开更详细日志
export MEETFLOW_LOG_LEVEL=INFO
export MEETFLOW_LOG_JSON=false

本地密钥和飞书配置放在 config/settings.local.json，不要提交真实 token、secret、chat_id 或 API key。

2. 启动 Console API 与前端

# 终端 1：本地 Console API
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_console_server.py --host 127.0.0.1 --port 8787

# 终端 2：前端 Dashboard
cd "$PROJECT_ROOT/frontend"
npm install
npm run dev -- --host 127.0.0.1 --port 5173
# 浏览器访问 http://127.0.0.1:5173

3. 先 dry-run，再真实写入

# 健康检查
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_cli.py workflow +health

# M3 会前背景卡 dry-run
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_cli.py workflow +pre-meeting \
  --date today \
  --event-title "MeetFlow 测试会议" \
  --provider settings \
  --doc "<飞书文档链接或 token>" \
  --minute "<飞书妙记链接或 token>" \
  --write-report \
  --dry-run

# M4 会后总结 dry-run
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_cli.py workflow +post-meeting \
  --minute "<飞书妙记链接或 token>" \
  --identity user \
  --dry-run

# M5 任务风险提醒 dry-run
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_cli.py workflow +risk-scan \
  --backend local \
  --mode direct \
  --show-card \
  --dry-run

真实发送飞书卡片或写任务时，必须显式加 --allow-write，并优先发送到测试群。

🧰 命令行 CLI

CLI 是 Dashboard 的同等能力入口，适合演示、排障、自动化和 OpenClaw 对接。

命令	作用
`workflow +health`	检查配置、migration、报告目录和服务状态
`workflow +pre-meeting`	触发 M3 会前背景卡
`workflow +post-meeting`	触发 M4 妙记复盘和会后总结卡
`workflow +task-cards`	根据妙记生成任务卡视角摘要
`workflow +risk-scan`	触发 M5 任务风险提醒
`workflow +eval`	运行 Agent 轨迹评测
`openclaw +tools`	输出 OpenClaw 工具清单 JSON
`service +list / +start / +stop / +logs`	管理 worker、SDK 回调、M4 回调等长期服务
`live +sdk-callback / +worker / +watch-callbacks`	启动真实联调长进程和日志观察

常用后台进程

# 飞书 SDK 长连接回调：处理群 @、卡片回调、工作流入队
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_cli.py live +sdk-callback \
  --agent-provider dry-run \
  --job-queue workflow \
  --log-level info

# Worker：消费 workflow / risk_scan / rag_refresh 队列
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_cli.py live +worker \
  --queues workflow,risk_scan,rag_refresh \
  --poll-seconds 2

# 观察回调和 workflow 日志
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_cli.py live +watch-callbacks --lines 100

更多完整联调流程见 docs/meetflow-full-live-test-runbook.md。

🔐 安全边界

MeetFlow 默认把真实副作用关在明确边界内：

dry-run first：CLI 和前端默认先演练，真实发卡 / 写任务必须显式确认。
AgentPolicy：任务创建、群消息、卡片发送等写操作都必须过策略校验。
幂等键：重复会议、重复提醒、重复发卡可被识别或拦截。
OAuth 安全：用户资源使用 user 身份，机器人群消息可使用 tenant 身份；token 只保存在本地配置。
日志脱敏：保留 HTTP 状态、飞书错误码、request_id、trace_id，隐藏 token、secret、API key。
可追溯：Console、CLI、worker、评测报告和 SQLite 记录可串联定位一次完整执行。

🧠 技术亮点

亮点	说明
前后端分离	React + Vite Dashboard 负责演示和运维，Python Console API 负责本地执行入口
Python Worker + 队列	长连接回调只入队，worker 消费 workflow / risk_scan / rag_refresh，便于隔离失败
RAG 知识索引	飞书文档、妙记、历史会议资料统一进入知识库，Agent 按证据回答
CLI + Dashboard 双入口	同一能力可按钮触发，也可命令行复现，适合开发、演示和 CI
多终端日志监控	Console、前端、SDK 回调、worker、tail 日志分层观察，排障路径清晰
企业级安全控制	dry-run、二次确认、幂等、Policy、日志脱敏共同约束真实副作用
可扩展 Agent 架构	Router、ContextBuilder、AgentLoop、ToolRegistry、Policy、Adapter 边界稳定

📁 目录结构

config/      本地配置、示例配置、LLM provider 模板
core/        Agent runtime、路由、上下文、策略、日志、存储、评测
adapters/    飞书、LLM、外部系统适配层
workflows/   会前、会后、风险扫描等业务流程
tools/       Agent 可调用工具定义与辅助能力
cards/       飞书消息卡片模板
frontend/    React + Vite 可视化 Dashboard
scripts/     CLI、真实联调、后台服务、调试脚本
storage/     SQLite、报告、审计记录等本地运行数据
docs/        设计文档、任务文档、演示文档、静态展示页
tests/       单元测试与流程测试

🧪 验证与评测

# 语法检查
"$PYTHON_BIN" -m py_compile core/*.py adapters/*.py scripts/*.py

# Agent 轨迹评测
"$PYTHON_BIN" scripts/meetflow_cli.py workflow +eval \
  --suite agent_trajectory \
  --provider scripted_debug \
  --fail-under 0.95 \
  --write-report

# 策略边界示例
"$PYTHON_BIN" scripts/agent_policy_demo.py --scenario missing_task_fields

评测中心关注的不只是“接口调通”，而是 Agent 是否按正确顺序取证、是否在缺字段时请求确认、是否拦截未授权写操作、是否生成可归档报告。

🌱 开源与贡献

欢迎 Star、Fork、Issue 和 PR。这个项目适合三类参与方式：

产品与演示：完善 README、录屏、截图、GitHub Pages、比赛讲稿。
前端工程：优化 Dashboard 交互、任务追踪、日志终端、评测可视化。
Agent / 后端：增强 RAG、工具调用、Policy、worker、飞书适配和评测覆盖。

贡献者信息

当前仓库仍在快速迭代中，欢迎通过 Issue 认领任务或提交 PR。提交前建议阅读 docs/tasks/shared-contracts.md，了解 dry-run、密钥、真实写入和文档同步边界。

🆚 为什么是 feishuAgent？

很多 Demo 停留在“调用一个 API”或“生成一段总结”。MeetFlow 更关注企业真实落地里的闭环：

从飞书日历、文档、妙记、任务和群聊事件中构建上下文。
用 Agent 工具调用完成“取证 -> 推理 -> 写入 -> 回调 -> 追踪”。
把安全边界、幂等、日志、评测和后台队列作为一等能力。
前端 Dashboard 与 CLI 命令完全对应，既能展示，也能复现和排障。

这让它既有落地价值，也适合作为学习 Agent 工程化、企业集成、前端可视化和面试项目的完整样例。

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.gitignore		.gitignore
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