# factmesh

**Repository Path**: XimoKB/factmesh

## Basic Information

- **Project Name**: factmesh
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-22
- **Last Updated**: 2025-12-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<p align="center">
	<img alt="logo" src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-d3d0a9303e11d522a06cd263f3079027715.png">
</p>
<h1 align="center" style="margin: 30px 0 30px; font-weight: bold;">FactMesh V1.0</h1>
<h4 align="center"> FactMesh </h4>
<p align="center">
	<a href=""><img src="https://img.shields.io/github/license/mashape/apistatus.svg"></a>
    <img src="https://img.shields.io/badge/python-≥3.9-blue">
    <img src="https://img.shields.io/badge/MySQL-≥5.7-blue">
</p>

## 平台简介

FactMesh（Fact + Mesh）是一个基于现代微服务架构的智能决策支持系统，集成了多智能体协作、数据可视化、量化分析和系统管理等功能。

**核心理念**：
- **Fact (事实/数据/真理)**：强调系统的输出是基于事实的（Fact-based），而非大模型的幻觉。在科研领域讲究数据治理的“实事求是”，在政务领域（类似 RegTech）讲究风控和审计的“数据确权”。
- **Mesh (网格/多智能体网络)**：体现了 Agent 之间的分布式协作。
- **定位**：最适合科研、政务和金融的“可信流”系统。

系统采用前后端分离架构，支持高并发、高可用的企业级应用场景。

## **项目架构背景：**

FactMesh 采用微服务架构，包含以下核心组件：

- **backend**：主后端服务（端口9100，基于FastAPI）
  - 核心业务逻辑处理
  - 系统管理（用户、角色、权限等）
  - 数据可视化和量化分析模块
  - **agent 模块**：集成智能体服务（基于 Eigent Multi-Agent System / CrewAI）
    - 提供多智能体协作能力
    - 支持任务分解与动态规划
    - 实现智能体间的协调与通信

- **fronted**：前端服务（端口5174，基于Vue3 + Element Plus）
  - 现代化响应式用户界面
  - 丰富的数据可视化组件
  - 智能体交互界面

- **数据存储**：
  - Redis（端口6380）：缓存和会话管理
  - PostgreSQL（端口5433）：主数据库

**架构原则**：智能体相关的定义已集成在 backend 模块中管理，提供统一的业务逻辑支持。

## 内置功能

### 系统管理模块
1.  **用户管理**：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。
2.  **角色管理**：角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。
3.  **菜单管理**：配置系统菜单，操作权限，按钮权限标识等。
4.  **部门管理**：配置系统组织机构（公司、部门、小组）。
5.  **岗位管理**：配置系统用户所属担任职务。
6.  **字典管理**：对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护。
7.  **参数管理**：对系统动态配置常用参数。
8.  **通知公告**：系统通知公告信息发布维护。

### 系统监控模块
9.  **操作日志**：系统正常操作日志记录和查询；系统异常信息日志记录和查询。
10. **登录日志**：系统登录日志记录查询包含登录异常。
11. **在线用户**：当前系统中活跃用户状态监控。
12. **定时任务**：在线（添加、修改、删除）任务调度包含执行结果日志。
13. **服务监控**：监视当前系统CPU、内存、磁盘、堆栈等相关信息。
14. **缓存监控**：对系统的缓存信息查询，命令统计等。

### 开发工具模块
15. **在线构建器**：拖动表单元素生成相应的HTML代码。
16. **系统接口**：根据业务代码自动生成相关的api接口文档。
17. **代码生成**：配置数据库表信息一键生成前后端代码（python、sql、vue、js），支持下载。

### 智能体模块
18. **CrewAI 多智能体协作**：
    - 支持 Sequential、Parallel、Hierarchical 三种编排模式
    - 基于 CrewAI 框架的成熟协作机制
    - 完整的任务生命周期追踪和事件驱动架构
    - 实时执行轨迹展示和状态同步

19. **会话隔离机制**：
    - 三层防护机制（Scope Token + 对象ID + 字符串ID）
    - 支持多会话并发执行，互不干扰
    - WebSocket 独立连接管理
    - 经过严格测试验证的隔离能力

20. **用户级数据隔离**：
    - 用户切换自动清理任务数据
    - localStorage 按用户ID隔离存储
    - 防止跨用户数据泄漏

21. **统一任务状态管理**：
    - 单一数据源 TaskStore
    - 支持运行时任务和历史任务管理
    - 完整的任务统计和消息记录
    - WebSocket 连接生命周期管理

22. **工具集成**：提供丰富的工具集，包括搜索、文档处理、代码执行等
23. **实时通信**：支持智能体间的实时通信和状态同步

### 数据分析模块
21. **数据可视化**：提供丰富的图表和可视化组件
22. **文档解析**：支持PDF、Word等多种文档格式的解析和处理
23. **量化分析**：提供量化策略和分析工具

## 最新功能迭代 (2025-11)

### ✅ Phase 1: 前端状态管理重构（已完成）

**目标**：解决多会话任务状态管理问题，实现会话级别隔离

**已完成功能**：
- ✅ **TaskStore 统一管理**：合并两个独立的 taskStore 实现，实现单一数据源
- ✅ **会话隔离机制**：三层防护确保多会话并发执行互不干扰
- ✅ **用户隔离机制**：用户切换自动清理数据，防止跨用户数据泄漏
- ✅ **P0 级别性能优化**：修复内存泄漏和竞态条件问题
- ✅ **完整测试验证**：通过双会话并发执行测试，隔离机制工作正常

**技术亮点**：
- 基于 CrewAI 的事件驱动架构
- Scope Token + 对象 ID + 字符串 ID 三层防护
- WebSocket 独立连接管理
- 向后兼容的无缝迁移设计

**测试结果**：
- 会话隔离：✅ 通过
- 任务隔离：✅ 通过
- 用户隔离：✅ 通过
- 并发支持：✅ 通过

**相关文档**：
- `WORK_PROGRESS.md` - 详细工作进程记录
- `CLAUDE.md` - 项目开发指南

### 🚧 Phase 2: 后端任务统一化与持久化（计划中）

**目标**：实现任务持久化，支持浏览器刷新后恢复任务状态

**计划功能**：
- [ ] Redis/Database 任务状态持久化
- [ ] Celery 异步任务队列系统
- [ ] WebSocket 自动重连机制
- [ ] 任务恢复 API
- [ ] 任务历史查询和管理

### 🔮 Phase 3: 企业级功能扩展（规划中）

**计划功能**：
- [ ] 工具集成架构重构（MCP + Traditional Tools）
- [ ] 微服务架构优化
- [ ] 多租户支持
- [ ] 监控告警系统
- [ ] 分布式追踪（OpenTelemetry）

## 系统架构图

```mermaid
graph TB
    subgraph "前端层"
        A[fronted<br/>Vue3 + Element Plus<br/>端口:5174]
    end
    
    subgraph "API网关层"
        B[Nginx<br/>端口:80]
    end
    
    subgraph "业务服务层"
        C[backend<br/>FastAPI + Agent Module<br/>端口:9100]
    end
    
    subgraph "数据存储层"
        E[(PostgreSQL<br/>端口:5433)]
        F[(Redis<br/>端口:6380)]
    end
    
    A --> B
    B --> C
    C --> E
    C --> F
```

## 智能体架构图

```mermaid
graph LR
    subgraph "Agent Module (in backend)"
        A[用户请求] --> B[协调器]
        B --> C[规划器]
        C --> D[任务分解]
        D --> E[智能体调度]
        E --> F[智能体1]
        E --> G[智能体2]
        E --> H[智能体N]
        F --> I[结果汇总]
        G --> I
        H --> I
        I --> J[响应返回]
    end
    
    subgraph "工具集"
        K[搜索工具]
        L[文档处理]
        M[代码执行]
        N[数据分析]
    end
    
    F --> K
    F --> L
    G --> M
    H --> N
```

## 在线体验


## 项目开发及发布相关

### 开发


#### 前端开发
```bash
# 进入前端目录
cd fronted

# 安装依赖
npm install --registry=https://registry.npmmirror.com

# 启动开发服务器
npm run dev
```

#### 后端开发
```bash
# 进入后端目录
cd backend

# 安装项目依赖环境
pip3 install -r requirements-pg.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env.dev
# 编辑 .env.dev 文件，配置数据库和Redis连接信息

# 初始化数据库
1. 创建数据库（默认名称：kddis-fastapi）
2. 运行sql文件夹下的kddis-fastapi-pg.sql初始化数据库结构

# 启动后端服务
python3 app.py --env=dev
```

#### 访问系统
```bash
# 默认账号密码
账号：admin
密码：admin123

# 浏览器访问
地址：http://localhost:5174  # 直接访问前端 (开发模式)
或    http://localhost:80     # 通过Nginx访问 (生产模式)

# API文档
后端API: http://localhost:9100/docs
```

### 部署指南

#### 前端部署
```bash
# 构建生产环境
npm run build

# 使用Docker部署
cd fronted
docker build -t fronted .
docker run -d -p 80:80 fronted
```

#### 后端部署
```bash
# 配置生产环境
cp .env.example .env.prod
# 编辑 .env.prod 文件，配置生产环境的数据库和Redis

# 使用Docker部署
cd backend
docker build -t backend .
docker run -d -p 9100:9100 backend

# 或直接运行
python3 app.py --env=prod
```

#### Docker Compose部署
```bash
# 使用Docker Compose一键部署所有服务
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f
```

## 交流与赞助
如果有对本项目及FastAPI感兴趣的朋友，欢迎加入知识星球一起交流学习，让我们一起变得更强。如果你觉得这个项目帮助到了你，你可以请作者喝杯咖啡表示鼓励☕。扫描下面微信二维码添加微信备注VF-Admin即可进群。
<table>
    <tr>
        <td><img alt="zsxq" src="https://gitee.com/insistence2022/kddis-Vue-FastAPI/raw/master/demo-pictures/zsxq.jpg"></td>
        <td><img alt="zanzhu" src="https://gitee.com/insistence2022/kddis-Vue-FastAPI/raw/master/demo-pictures/zanzhu.jpg"></td>
    </tr>
    <tr>
        <td><img alt="wxcode" src="https://gitee.com/insistence2022/kddis-Vue-FastAPI/raw/master/demo-pictures/wxcode.jpg"></td>
    </tr>
</table>