WIICON ChatBot 5

WIICON ChatBot 5 - экспериментальный самообучающийся агент для ответов на бизнес-вопросы по данным 1С через MCP-сервер.

Текущая версия: 5.0.0-alpha.99.

Проект не является набором жестко зашитых обработчиков под отдельные вопросы. Целевая модель: агент получает вопрос пользователя, учитывает контекст диалога, проверяет существующие атомарные навыки, при необходимости изучает метаданные текущей конфигурации 1С, строит безопасный read-only запрос и сохраняет полезные успешные решения как переиспользуемые навыки.

Документация

• Обзор проекта: что это за проект, зачем он нужен, цели, нецели и текущий статус.
• Архитектура: основные компоненты, пайплайн обработки запроса, навыки, синтез запросов, MCP и трассировка.
• Возможности: что агент уже умеет, что реализовано частично и какие ограничения есть сейчас.
• Критерии MVP: обязательные инварианты, cold/warm метрики и изолированный evaluation run.
• Эксплуатация: запуск, настройки LLM/MCP, тесты, логи, трассы и релизный процесс.
• Граница передачи данных в LLM: защищенный внутренний режим, явное включение внешней ChatGPT-модели и аудит без содержимого payload.
• Быстрый старт: короткие команды для локального запуска.
• MCP smoke diagnostic: проверка metadata discovery и binding без обращения к LLM.
• Architecture adjustments: принятые технические границы разработки версии 5.
• Skill Workbench architecture: как устроен каталог навыков и ручная правка learned skills.
• Skill Workbench overview: пользовательское описание простой модели управления навыками.
• Workbench user guide: как консультанту смотреть, править и удалять навыки агента.
• Workbench data storage policy: что можно хранить в Git, а что остается локальным evidence workspace.
• База знаний экземпляра: снимки документации, provenance, свежесть, противоречия и граница доверия.
• Эксплуатация WIIC-экземпляра: отдельный запуск, синхронизация BWiki, локальный импорт и откат снимка.

История изменений:

• Backend: docs/backend/history.txt
• Frontend: docs/frontend/history.txt

Быстрый Старт

Запустить тесты:

python3 scripts/run_tests.py

Запустить локальный HTTP-сервис:

python3 scripts/run_server.py --host 127.0.0.1 --port 7785

Задать один вопрос из CLI:

python3 scripts/ask.py "Покажи склады"

Открыть web-клиент:

http://127.0.0.1:7785/

Отдельный WIIC-инстанс с базой знаний запускается на 7786:

python3 scripts/run_wiic_bwiki.py

Локальный MCP-прокси 1С по умолчанию ожидается на:

http://127.0.0.1:6003

Аварийная Диагностика Синтеза Запросов

Если агент не смог построить корректный запрос к данным, он сохраняет полный диагностический пакет в trace:

runs/<run_id>/diagnostics/query_synthesis_failure.json

Опционально можно включить аварийный solver, который получает этот контекст и пытается вернуть новый безопасный read-only запрос 1С. Solver не меняет код бота. Если задача требует доработки кода или MCP, агент возвращает пользователю путь к диагностике для разработчика.

Failure solver может использовать утвержденный внутренний OpenAI-compatible endpoint. Внешний API разрешается тем же явным флагом, что и основной LLM:

export WIICON5_FAILURE_SOLVER_ENABLED=true
export WIICON5_FAILURE_SOLVER_PROVIDER=openai_compatible
export WIICON5_FAILURE_SOLVER_API_BASE=https://glm.internal.example/v1
export WIICON5_FAILURE_SOLVER_API_KEY=...
export WIICON5_FAILURE_SOLVER_MODEL=glm-5.2
export WIICON5_FAILURE_SOLVER_TRUST_ZONE=internal
export WIICON5_FAILURE_SOLVER_INTERNAL_ALLOWED_HOSTS=glm.internal.example

codex_cli для runtime-диагностики отключен границей конфиденциальных данных.