认识 Mira · 03

产品地图

UIChat Mira 的产品域、共享基础设施、主要调用路径与当前边界。

文档范围#

本页提供 UIChat Mira 的一级产品地图，用于判断一项能力属于哪个产品域、通过什么入口使用，以及与其他模块如何连接。

具体功能状态以当前实现快照和对应模块文档为准。

产品域#

产品域 主要对象 核心职责 典型入口
对话工作区 Thread、Message、Attachment、AgentRun 承载用户目标、上下文、执行过程与最终交付 Chat
Provider 与模型 Template、Connection、Model Cache、Role Binding 管理模型连接、远端模型目录、用途绑定与调用解析 模型设置
Knowledge Base 与 RAG Knowledge Base、Document、Chunk、Vector Index、Source 文本入库、索引、混合检索和有来源生成 知识库、Chat
Evaluation Package、Dataset、Run、Sample、Attempt、Metric、Report 对当前 Knowledge Base / RAG 做本地回归和诊断 评测中心、评测工作台
角色 Role、Prompt Field、Generation Parameters 管理可复用身份、表达方式和约束 角色工作台
Agent 与工具 AgentRun、Planner、Harness、Tool、Evidence、Artifact 决策下一步并执行受治理的具体动作 Chat、工具工作台
MCP Server、Transport、Discovered Tool、Agent Access 连接和投影外部工具 MCP 设置
MicroApps Hub Studio、Domain Runtime、Integration、External Connection 提供独立业务工作台和连接入口 微应用、企业集成

共享基础设施#

多个产品域复用以下基础能力：

Identity / User Context
Configuration
SQLite Persistence
Provider Resolution
Harness Governance
Approval / Checkpoint
Evidence / Artifact / Trace
Local File and Runtime Boundary

一项能力出现在多个页面，不表示它拥有多份运行真相。应优先确定哪个 Service、Repository 或 Runtime 持有最终状态。

首次可用路径#

全新安装首先需要配通一个主模型：

启动本地模型服务或准备云端凭据
→ 创建或选择 Provider Connection
→ 同步模型目录，或手工填写 Model ID
→ 绑定 llm role
→ 在 Chat 中收到真实回复

模型卡“已配置”和 Provider connected 都不是最终验收。详细步骤见：模型设置。

主要调用路径#

普通对话#

User Message
→ Thread Context
→ llm Role Binding
→ Provider Resolution
→ Protocol Adapter
→ Model Response
→ Message Persistence

知识入库#

Markdown / TXT
→ Text Decode
→ Chunk Preview
→ Document processing
→ Embedding
→ sqlite-vec Index
→ ready / failed

知识问答#

User Question
→ Query Rewrite
→ Query Embedding
→ Vector + Lexical Retrieval
→ RRF Fusion
→ Optional Rerank
→ Model Generation
→ Sources / Message Persistence

Evaluation#

Evaluation ZIP
→ Parsed Dataset
→ Evaluation Run
→ Sample Attempts
→ Heuristic Metrics
→ Client-side Markdown Report

当前 evaluation role 只用于自动生成评测样本，不承担 Run Judge。

Evaluation 消费当前 Knowledge Base 和 RAG 结果，但不持有文档与索引真相，也不冻结完整语料。

Agent 任务#

User Goal
→ AgentRun
→ Main Planner
→ AgentTask Model / Direct Tool / Governed Delegation
→ Evidence / Artifact
→ Finalization

MicroApp Studio#

Product Entry
→ Domain Service / Runtime
→ Task / Job / Artifact
→ Studio Result and Diagnostics

企业集成#

Platform
→ Instance
→ AccessPoint
→ MicroApp Binding
→ Business Workflow
→ Platform Reply / Notification

Provider 与模型关系#

Provider 产品域必须区分：

Provider Template
→ Provider Connection
→ Provider Model Cache
→ Model Role Binding
→ Runtime Invocation
  • Template 定义协议族和角色资格；
  • Connection 保存真实 Base URL 与凭据；
  • Model Cache 来自最近一次目录同步；
  • Role Binding 决定 Chat、Agent、Embedding 等用途；
  • Runtime Invocation 才证明本次调用成功。

Template capability 不等于具体模型的 Vision、Tool Calling 或上下文能力验证。

Image Generation 与 TTS 当前主要由各自 Studio 管理 Provider 配置，不应从主模型状态推断它们已经 ready。

详细说明见：Provider 与模型运行时。

Knowledge Base、RAG 与 Evaluation#

这三层必须分开：

Knowledge Base
→ owns documents, chunks and indexes

RAG Runtime
→ queries one bound knowledge base and produces sources / answer

Evaluation
→ executes samples and computes current diagnostic metrics

当前知识库：

  • 支持多个 Knowledge Base；
  • 只上传单个 Markdown / TXT；
  • 使用 sqlite-vec 与 Orama 中文词法召回；
  • 通过 RRF 融合并可选 Rerank；
  • 一个 Chat Thread 当前绑定一个知识库。

当前 Evaluation：

  • 使用 ZIP 描述 Dataset、Gold Sources 和运行参数；
  • 运行时仍查询当前本机 Knowledge Base；
  • 支持 Retrieve 和 Retrieve + Generate；
  • 指标主要是 documentName 匹配和词项重合启发式；
  • Run 使用 SQLite 持久化，但执行不是 durable / resumable job；
  • Markdown Report 由桌面客户端即时生成。

详细说明见：

Agent 与工具关系#

Agent 决定下一步；Harness 管理具体工具的注册、可用性、暴露、审批、执行和审计。

当前执行路径包括：

  • Main Agent 直接回答、检索或调用具体工具；
  • delegate_task 启动单层 Generic SubAgent；
  • 任务型 Skill 启动 Skill-owned SubAgent 或私有 Runtime。

delegate_task 不是普通 Harness Tool。Skill-private Runtime 也不会自动进入 Main Planner 的公共工具面。

MicroApps Hub 关系#

MicroApps Hub 是宽产品入口，不是一套统一 Runtime：

MicroApps Hub
!= Integration MicroAPP Registry
!= Studio Runtime
!= Harness Tool Registry
!= Skill Runtime

判断一项 MicroApp 能力时需要分别确认：

  1. 产品入口；
  2. 共享 Definition；
  3. 领域 Runtime；
  4. Integration Invoke；
  5. Agent Tool / Skill Access。

详细说明见：MicroApps 与独立 Runtime。

当前边界#

Mira 当前不提供：

  • 保存模型名称后自动保证 Provider 可用；
  • 以模型目录同步替代真实 Chat 验证；
  • 所有 OpenAI-compatible Provider 的完全一致行为；
  • 根据供应商或模型名称自动确认全部模型能力；
  • Chat、Image 和 TTS 已经统一完成的一套 Provider 配置源；
  • 评测模型自动成为 LLM Judge；
  • Evaluation ZIP 自动冻结完整 Knowledge Base；
  • 标准 RAGAS、真实 rank MRR 或 Release Gate；
  • Evaluation Run 的重启恢复、取消和暂停；
  • 任意格式文档自动入库；
  • durable Knowledge Base indexing workflow；
  • 切换 Embedding 后自动重建索引；
  • 一个线程同时查询多个知识库；
  • Knowledge Base 自动成为长期记忆；
  • Evaluation 分数自动成为生产正确性证明；
  • 开放式多 Agent 自治与递归委派；
  • 所有产品域共享一种通用 Runtime；
  • 所有连接自动获得 Agent Access；
  • 所有 POC 和入口卡片的生产可用承诺；
  • 通用 durable workflow engine。

当前优先级是稳定既有能力、修复已知合同漂移、提高 Provider、Sources、Evaluation 解释、Evidence 和 Artifact 的可信度。

相关文档#

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