DaoCraft 企业运营Agent系统

针对企业内容运营中资料分散、跨平台创作重复、数据状态难追踪、发布风险不可控等问题，设计并实现 DaoCraft AI。用户可在持续会话中生成微信公众号文字、抖音文稿、小红书文稿等素材并发布到各个平台并能够持续跟踪和数据复盘； 系统采用 Next.js、FastAPI、PostgreSQL 与 Temporal 构建“自然语言任务 → Director 决策 → 研究与内容生产 → Quality / Revision → 人工审批 → 发布交付 → 数据分析 → Performance Memory”的运营闭环。它不是简单聊天界面，而是把模型调用、业务状态、内容版本、素材、审批和发布统一到可追踪的 Agent 工作空间中。

会话式内容生产： 使用持久化 Conversation、Message、Turn ID 和标准化运行事件承载多轮任务；Operations Director 结合组织知识、历史消息、附件、模型配置和 Performance Memory，输出经过严格 Schema 校验的澄清或执行计划，并委托 Research、Content Director、Creative、Quality 等专业角色。事实文档参与本轮上下文，参考图片通过真实多模态输入传递，模型选择实际进入 AgentRun 快照。 内容治理与运营闭环： 通过知识检索、联网研究和证据引用生成 Content Master、平台稿及结构化微信公众号文章，支持图片插入、HTML 预览、内容修订和不可变版本追踪。内容必须经过 PASS / REVISE / BLOCK 质量判断与人工审批后才能进入发布编排；平台侧支持微信、B站官方适配及抖音、小红书人工交接，并连接指标、Analytics、Memory 和定时自动化能力。

产品与领域流程设计： 负责梳理企业内容运营中的任务理解、资料补充、内容生成、修改审核、平台发布和数据复盘流程，确定 Agent 自动执行与人工确认的边界。将首页重构为持续会话入口，并把原有 Content、Assets、Quality、Approval、Publishing、Analytics 和 Memory 能力整合为统一使用路径。 Agent Runtime 与工程架构建设： 基于现有 Application Service、WorkflowRun、AgentRun 和 Temporal 实现 Director 的受控委托、阶段恢复和结果回传；建设模型目录、Agent 路由、Prompt 版本、SecretRef 和运行快照体系。实现文档解析、向量检索、多模态输入、结构化模型输出、Provider 兼容、内容版本、RLS 租户隔离、审计及幂等执行，并完成前后端、Worker、对象存储和本地容器环境联调。

模型输出与高风险副作用控制： 不同 OpenAI-compatible Provider 对结构化输出、多模态和图片接口的支持并不一致。系统通过 Provider Gateway 和 StructuredAgentInvocation 统一调用，区分 API、模型行为和 Schema 校验失败，采用严格 Pydantic 校验、上下文预算、凭证脱敏及受控重试，不通过字符串截取或伪造结果兜底。内容侧用来源证据、Quality Gate 和版本化 Revision 限制幻觉，发布侧绑定人工审批、平台能力探测和幂等状态机，避免模型直接执行不可逆公开发布。