AI 搜索智能体 agent（ai_search_agent）功能概述
核心功能
1. 智能语义理解
ai_search_agent 采用先进的自然语言处理技术，能够理解用户的真实意图，而不仅仅是关键词匹配。无论是技术问题、产品咨询还是知识查询，都能获得精准的答案。
2. 多格式文档支持
系统支持多种文档格式的智能解析：
- 文本文件：.md、.txt、.json
- 代码文件：.js、.py、.ts
- 网页文件：.html（自动转换为纯文本）
- 富文本文件：未来将支持 PDF、Word 等格式
3. 智能缓存机制
ai_search_agent 采用创新的缓存管理系统：
- 自动缓存构建：首次使用时会扫描指定路径下的所有文档
- 智能缓存更新：仅更新修改过的文件，提高效率
- 缓存过期管理：30 分钟自动刷新机制，确保信息时效性
4. 相关度智能分析
系统能够评估每个文档与查询问题的相关度，并给出 0-1 的评分，帮助用户快速定位最有价值的信息源。
5. 完整文档内容分析
与传统的摘要搜索不同，ai_search_agent 能够读取和分析文档的完整内容，确保不遗漏任何关键信息。
技术架构
架构层次设计
ai_search_agent 采用模块化设计，主要包含以下核心组件：
1. 缓存管理模块
// 智能缓存系统
const CACHE_FILE_PATH = '/tmp/ai-search-agent-cache.md';
const CACHE_EXPIRY_MINUTES = 30;
const MAX_RELEVANT_FILES = 10;
系统通过定期扫描文档目录，构建结构化的缓存文件，大幅提升后续搜索效率。
2. 文档分析引擎
基于内置 AI 对话能力，系统能够：
- 分析文档内容与查询问题的相关度
- 提取关键信息片段
- 综合多文档信息给出完整答案
3. 智能路由系统
// API 端点设计
app.all('/rtagent/ai_search_agent_c/search', ai_search_agent_c.search);
app.all('/rtagent/ai_search_agent_c/search_enhanced', ai_search_agent_c.searchEnhanced);
app.all('/rtagent/ai_search_agent_c/update_cache', ai_search_agent_c.updateCache);
提供标准版和增强版两种搜索模式，满足不同场景需求。
4. 历史记录管理
系统自动保存用户的搜索历史，支持历史查询的快速回顾和分析。
技术亮点
智能内容截断算法
当文档内容过长时，系统采用智能截断策略：
- 保留文档开头 40% 的关键信息
- 提取中间 20% 的核心内容
- 保留结尾 40% 的总结部分 确保在有限的内容长度内呈现最完整的信息。
多路径文档扫描
系统支持同时扫描多个文档路径：
const SEARCH_PATHS = ['/home/docs', '/data/dtns.os'];
这种设计使得系统能够跨目录、跨存储位置进行统一搜索。
增强版搜索模式
除了基础搜索外，系统还提供增强版搜索功能：
- 更深入的内容分析
- 更完整的文档读取
- 更详细的答案生成
应用场景
场景一：技术文档快速检索
开发者遇到技术问题时，可以直接询问 ai_search_agent，系统会从技术文档库中找到相关解决方案，并提供代码示例和解释。
场景二：产品知识库查询
产品经理或客服人员可以通过自然语言查询产品功能、使用教程、故障排除等信息，获得准确的产品知识支持。
场景三：个人知识管理
数字游民和创作者可以将自己的笔记、文章、学习资料整理成文档库，通过 ai_search_agent 快速检索和回顾。
场景四：团队协作支持
团队可以将项目文档、会议记录、设计稿等集中管理，通过智能搜索快速找到所需信息，提升协作效率。
未来规划
短期规划
- 多语言支持：增加对英文、日文等多语言文档的支持
- 图像识别：集成 OCR 技术，支持扫描文档和图片中的文字识别
- 语音搜索：支持语音输入查询，进一步提升使用便利性
中期规划
- 个性化推荐：基于用户搜索历史和偏好，提供个性化文档推荐
- 知识图谱：构建文档间的关联关系，实现更智能的知识发现
- 协作功能：支持多人协作搜索和知识共享
技术细节与性能指标
性能表现
- 搜索响应时间：平均 <3 秒（基于缓存）
- 文档处理能力：支持单个文件最大 100 万字符
- 并发支持：支持多用户同时查询
- 准确率：基于测试数据，相关度评分准确率 >85%
系统要求
- 运行环境：Node.js 14.0+
- 内存需求：建议 512MB 以上
- 存储空间：根据文档库大小动态调整
- 网络要求：支持离线搜索（基于本地缓存）
