Agent 必看：代码运行环境为conda环境，执行代码前先 conda activate env_genesis。
本项目是我们正在研发的物理仿真 Agent 的知识库构建与检索生成（RAG）模块。当前自研物理引擎尚未接入 / 尚未实现，故暂时以 Genesis 物理引擎作为仿真后端替代（API 形态与仿真效果大差不差），待自研引擎就绪后再行切换。
rag_demo/ ├── rag_engine.py ← 灌库主引擎 ├── llm_utils.py ← LLM 工具类 ├── indexers/ ← 各类知识库构建脚本（单步独立） ├── feedback_loop/ ← 执行闭环反馈系统（成功代码→知识单元 / 失败→错误记忆&API约束，完整子系统） ├── knowledge_base/ ← 生产 JSON 数据 ├── tools/ ← 辅助工具（健康检查、测试查询） ├── tests/ ← 测试文件 + synthetic_tests/ ├── archive/ ← 旧版本 / 中间产物 / 备份 ├── examples/ ← Genesis 范例源码（不动） └── genesis_chroma_db/ ← 向量库（不动）