PolicyOps

PolicyOps 是一个证据驱动的高校制度合规 Agent 示例。它用手写 Agent Harness 串联制度检索、结构化标准查询、缺参追问、同一运行续跑、确定性风险护栏、人工处置、依据回执与 token/成本预算。

Important

仓库附带的制度、学校、金额和审批角色均为完全虚构的演示数据，不可作为任何单位的报销或审批依据。下方截图使用了真实高校制度资料，仅用于展示界面和运行机制；真实资料本身未随仓库发布。实际使用时，请采用你有权使用且现行有效的真实制度文件，并同步复核结构化标准表、适用单位和版本。PolicyOps 不替代财务或制度管理部门的正式判断。

截图展示了缺参追问、同一 run_id 补答续跑、依据回执和 token_budget 预算熔断。该次运行最终因预算中止，不是成功回答案例；界面中的金额、引用与成本也不构成准确率或零成本证明。

核心能力

• 五类终态：success、no_evidence、need_clarification、need_human、max_steps。
• Reason → Act → Observe 循环，模型只提出决策，运行时负责校验、执行工具和预算。
• search_policy 与 lookup_standard 分离，引用编号绑定同一次运行现场。
• 挂起/恢复、人工处置、会话槽位继承、trace 与聚合指标。
• 默认 Fake Provider + TF 检索，离线启动；真实模型为显式 opt-in。

架构

HTTP / static UI
  -> FastAPI routes + Pydantic schemas
  -> WorkbenchService（知识库与运行状态）
  -> ReactLoop（Reason -> Act -> Observe）
       -> reasoner
       -> search_policy / lookup_standard
       -> deterministic risk policy
       -> citation ledger + usage budget
  -> ResearchResponse + EvidenceReceipt + trace_id

快速开始

需要 Python 3.12+：

python -m venv .venv

Windows PowerShell：

.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -e ".[dev,mcp]"
python -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8010

打开 http://127.0.0.1:8010/。默认页面会摄入 resources/demo/ 的虚构数据。Fake Provider 用于离线结构联调，不会生成真实模型答案；可运行固定流程演示：

python scripts/demo_policyops.py

Docker：

docker build -t policyops .
docker run --rm -p 127.0.0.1:8010:8010 policyops

接入真实资料与模型

• 真实制度数据准备
• 验证范围与命令
• 将 .env.example 复制为 .env 后再填写配置；.env 已忽略，禁止提交密钥。
• POLICY_DATA_MODE=external 必须同时提供相同 dataset_id 的制度数据和标准表；配置错误不会静默回退到演示数据。

安全与限制

这是本地、无鉴权的工程演示，不是可直接暴露公网的多用户系统。知识库默认在内存中；SQLite 只用于可选的挂起运行恢复。真实 provider 调用可能计费，embedding 首次使用可能下载模型。仓库未附带开源许可证，默认不授予复制、修改或再分发许可。