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一、研究目的

本研究旨在构建一种基于智能代理的多轮任务型对话系统，以实现更高效、更自然的用户交互体验。当前主流的任务型对话系统普遍采用静态管道式设计，缺乏灵活的上下文管理机制，导致在面对复杂、多变用户需求时容易出现信息丢失、响应不连贯等问题。与此同时，现有系统对知识库的利用往往局限于检索式匹配，缺乏深层语义推理与动态规划能力，使得系统难以在多轮交互中主动引导用户完成任务。为此，本研究提出将智能代理作为核心组件，赋予其自主决策、学习与协作能力，从而在多轮对话过程中实现任务目标的分解、资源调度与执行监控。具体而言，研究首先构建代理层次化架构，其中包含感知层、推理层和执行层，三者通过消息总线实现高效协同。感知层负责实时捕获用户输入与环境状态，并将其转化为结构化事件；推理层则利用图谱知识与强化学习策略，对事件进行语义解析、意图识别与动态规划；执行层根据推理结果调用外部API或内部模块完成具体操作，并反馈执行结果给用户。其次，研究设计一种基于知识图谱的上下文管理机制，使代理能够在多轮交互中维护任务状态、用户偏好与历史信息，从而避免信息丢失并支持连续对话。再次，针对任务规划问题，本研究引入基于强化学习的策略网络，能够在面对不确定环境时动态调整行动序列，以最大化任务完成率与用户满意度。最后，为验证系统性能，本研究将构建公开数据集与真实场景对话模拟器，并采用多维度评估指标（如成功率、平均交互轮数、用户满意度）进行定量与定性分析。通过上述工作，期望实现一种能够在多轮任务型对话中自适应规划、动态执行并持续学习的智能代理系统，为智能客服、智能助手等应用场景提供技术支撑。

二、研究意义

本研究的意义主要体现在技术创新、应用推广与社会价值三方面。首先，技术层面通过引入基于Agent的多轮任务型对话架构，突破了传统单一模块化设计的局限，使系统能够在动态环境中实现自适应规划、协同执行与持续学习，从而显著提升对话连贯性与任务完成率。其次，应用层面该系统可广泛部署于客服、医疗咨询、金融服务等领域，在提高用户满意度的同时降低人力成本，并通过知识图谱与强化学习相结合的方式，实现跨域知识迁移与复用，为行业数字化转型提供可复制的技术范式。再次，社会层面该技术有助于缩小信息鸿沟，使弱势群体能够通过自然语言交互获取专业服务，促进公平获取公共资源。与此同时，本研究还为对话系统的可解释性与安全性提供新的研究视角，通过Agent间的责任划分与执行监控机制，能够实时检测并纠正错误决策，降低系统误操作风险。最后，该工作将为学术界提供一套完整的实验平台与数据集，推动对话系统从单轮任务向多轮协同任务的转型，为后续算法创新与跨学科融合奠定基础。除此之外，本研究通过构建可解释的Agent决策链，提供了对话行为的可追溯性，为模型公平性与责任归属提供技术保障。再者，系统设计兼顾隐私保护与数据安全，在多轮交互中采用差分隐私机制与加密通信，确保用户信息不被泄露。最后，该框架可与大规模预训练语言模型无缝集成，利用模型的语义理解能力提升对话质量，同时通过Agent层的任务规划降低模型推理成本，实现高效、低能耗的对话服务。该系统的可扩展性与模块化设计为后续研究提供了灵活的实验平台，支持多场景、多任务的快速迭代与评估。

三、国内外研究现状

国内外在多轮任务型对话系统领域的研究已形成若干主流方向，并取得显著进展。国际上，早期的对话系统多采用基于规则与模板的方法，强调语义槽位填充与意图识别，但在面对复杂、多变情境时缺乏灵活性。随着统计学习方法的兴起，研究者引入了基于隐马尔可夫模型、条件随机场等技术的对话状态跟踪（DST）框架，使得系统能够在多轮交互中维护用户意图与槽位信息。随后，深度学习技术的快速发展促成了端到端神经网络模型的出现，其中循环神经网络、注意力机制以及Transformer结构被广泛用于语义理解与生成任务，显著提升了对话质量与自然度。与此同时，强化学习方法被引入对话策略学习，尤其是基于马尔可夫决策过程的多轮规划，使得系统能够在动态环境中自适应决策并最大化任务成功率。近年来，知识图谱与外部知识库的融合成为热点研究方向，通过图神经网络实现对实体关系的推理，为多轮对话提供更丰富的语义背景。除此之外，层次化强化学习与多代理协同框架也被提出，以解决大规模任务空间与长序列决策问题。国际顶级会议如ACL、EMNLP、NAACL以及对话系统挑战赛（DSTC）持续推动该领域技术进步，最新的实验结果表明，结合预训练语言模型与强化学习策略的系统在多轮任务型对话中的成功率已突破八成以上。

国内研究同样取得了丰富成果。早期中国学者在中文语料上构建了基于规则与统计混合的对话系统，随后随着大规模中文语料库（如DuReader、Weibo对话数据集）的出现，研究者开始探索端到端中文对话模型。国内高校与研究机构在多轮任务型对话状态跟踪方面开展了系统性工作，提出了基于双向Transformer的槽位填充模型，并通过多任务学习提升了跨域鲁棒性。针对中文语言的特性，研究者开发了分词与词义消歧的专门模块，使得语义解析更为精准。近年来，国内团队在知识图谱与对话系统结合方面取得突破，构建了基于中文实体关系图的推理网络，并在多轮对话中实现了动态知识检索与补全。与此同时，多代理协同框架也被引入中文任务型对话研究，利用代理间的责任划分与信息共享，实现了更高效的任务规划与执行。国内顶级会议如Cikm、ACL China以及中国人工智能大会（AAAI China）均发布了相关论文，实验结果表明，融合知识图谱与强化学习的中文对话系统在多轮任务完成率上已达到七成八以上。

在研究方向上，国际与国内均聚焦于提升对话系统的上下文管理与多轮规划能力。具体而言，层次化架构被广泛采用，将全局策略与局部策略分离，以降低决策空间维度；多代理协同框架通过引入任务分解与资源调度机制，使系统能够在复杂任务场景中实现并行执行。知识图谱的深度集成是另一重要方向，研究者通过图注意力机制提升实体关系推理的准确性，并将推理结果反馈至对话生成模块，实现更具语义连贯性的回复。强化学习策略的改进也在持续进行，尤其是基于离线数据的逆向强化学习与多臂赌博机算法，以解决样本效率低下与探索不充分的问题。除此之外，可解释性与安全性成为新兴研究热点，研究者尝试通过可视化决策路径、责任归属机制以及差分隐私保护技术，提升系统的透明度与用户信任度。

总体而言，国内外在多轮任务型对话系统领域已形成以深度学习、强化学习与知识图谱为核心的技术生态。国际研究在模型规模与跨域性能方面占据优势，而国内研究则在中文语料处理与本土化应用场景中具备独特优势。未来，随着预训练模型的进一步演进以及对话系统可解释性、隐私保护需求的提升，基于Agent的多轮任务型对话系统有望在更广阔的应用场景中实现高效、可靠与安全的交互体验。

四、预期达到目标及解决的关键问题

本研究的预期目标在于构建一种基于智能代理的多轮任务型对话系统，该系统能够在复杂动态环境中实现任务分解、资源调度与执行监控，从而显著提升对话连贯性与任务完成率；进一步地，系统将通过知识图谱与强化学习相结合的方式，实现跨域知识迁移与自适应规划，以满足多样化用户需求；同时，本研究还致力于开发可解释的代理决策链，确保系统在执行过程中能够实时监测并纠正错误决策，从而提升安全性与用户信任度；此外，系统将兼顾隐私保护与数据安全，采用差分隐私机制与加密通信技术，保障用户信息不被泄露；最后，通过构建公开实验平台与数据集，为后续算法创新与跨学科融合提供可复制的技术支撑。

在实现上述目标的过程中，关键问题主要集中于以下几个方面：首先，如何在多轮交互中高效维护上下文状态并进行动态规划，避免信息丢失与响应不连贯；其次，如何将知识图谱中的实体关系与对话生成模块深度融合，实现实时知识检索与推理；再次，如何设计多代理间的通信协议与责任划分机制，使得代理能够协同完成复杂任务并实现负载均衡；此外，强化学习策略在面对部分可观测环境时的样本效率低下与探索不充分问题，需要通过逆向强化学习或离线策略评估等方法加以解决；再者，系统的可解释性与安全性亟需通过可视化决策路径、责任归属机制以及差分隐私保护技术来实现；最后，如何在大规模多域场景下保持系统的可扩展性与实时性能，也是本研究必须攻克的技术难题。

五、研究内容

本研究以构建基于智能代理的多轮任务型对话系统为核心目标，系统设计遵循分层协同架构原则，包含感知层、推理层与执行层三大模块。感知层负责对用户输入进行语义分解与实体抽取，并将结构化事件通过消息总线传递至推理层；推理层采用图注意力网络与强化学习策略相结合的方式，对事件进行意图识别、槽位填充与任务规划；执行层则根据规划结果调用外部API或内部服务完成具体操作，并将执行反馈实时更新至系统状态。为实现跨域知识迁移，研究将在推理层中嵌入基于知识图谱的实体关系推理模块，该模块利用多模态知识图谱对实体进行语义补全，并通过边注意力机制动态调整实体重要性，从而在多轮交互中保持上下文一致性。与此同时，多代理协同框架将被引入，以实现任务分解与资源调度；每个代理负责一类子任务，彼此通过共享状态与责任声明进行信息交互，确保系统在面对复杂任务时具备并行执行与负载均衡能力。

在算法层面，本研究将探索基于Transformer的端到端对话生成模型，并结合逆向强化学习与离线策略评估技术，提升策略学习的样本效率与泛化性能。具体而言，代理将通过经验回放机制收集多轮交互轨迹，并利用逆向强化学习推导奖励函数，以指导策略网络在未见环境中的自适应决策；同时，离线评估框架将采用重要性采样与分层抽样相结合的方法，对策略进行无偏估计，从而在不暴露真实用户的前提下评测系统表现。为保障系统可解释性与安全性，研究将设计可视化决策路径与责任归属机制，使得每一次行动均可追溯至具体代理与策略；此外，差分隐私技术将被应用于用户数据处理过程，确保在多轮交互中不泄露敏感信息。

实验与验证方面，本研究将构建多域对话数据集，包括餐饮预订、航班查询、医疗咨询等场景，并通过人工标注与自动生成相结合的方式扩充对话样本。系统性能将采用多维度评估指标进行量化：任务成功率、平均交互轮数、用户满意度评分以及对话连贯性得分；同时，将与现有基准模型进行对比实验，验证基于Agent架构的优势。最终，本研究将提供完整的实验平台与可复现代码，供学术界与工业界进一步探索多轮任务型对话系统的技术细节与应用场景。

六、需求分析

用户需求方面，首先要求系统能够以自然语言进行多轮交互，满足用户在完成任务时的连续性与连贯性；其次，用户期望系统能够准确识别意图与槽位，并在对话过程中主动补全缺失信息，从而降低用户输入负担；再次，用户关注系统响应速度与稳定性，希望在毫秒级别内得到反馈，以提升交互体验；此外，用户对隐私安全有高度关注，期望系统在数据处理与存储过程中采用差分隐私或加密技术，确保个人信息不被泄露；最后，用户还希望系统具备可解释性与可定制化功能，在需要时能够查看对话决策路径并根据自身偏好进行调整。

功能需求方面，系统必须实现多层级代理架构，其中感知层负责语义解析与实体抽取；推理层需集成图注意力网络与强化学习策略，实现任务分解、状态跟踪与动态规划；执行层则负责调用外部API或内部服务完成具体操作，并将执行结果反馈至系统状态。系统还需支持知识图谱的实时检索与推理，通过多模态实体关系补全提升对话语义深度；多代理协同协议必须保证任务分配、资源调度与负载均衡，且每个代理需维护自身责任声明以实现可追溯性。为满足安全与隐私需求，系统应嵌入差分隐私机制于数据预处理阶段，并采用加密通信保障传输安全。功能模块还需提供可视化决策路径与责任归属界面，以增强系统可解释性；同时，系统必须支持离线策略评估与逆向强化学习，以提升策略学习效率与泛化能力。最后，系统应提供标准化评估接口，支持任务成功率、平均交互轮数、用户满意度等多维度指标的实时监测与报告。

七、可行性分析

经济可行性方面，构建基于Agent的多轮任务型对话系统所需的硬件与软件资源相对可控，主要依赖云计算平台提供的弹性计算与存储服务，能够按需扩展以满足不同规模应用场景；在成本结构上，系统核心算法实现采用开源深度学习框架与知识图谱工具，显著降低研发投入；此外，通过模块化设计与微服务化部署，可实现组件复用与快速迭代，进一步降低维护成本；在收益预测上，该系统能够提升客户服务效率、缩短处理时长、减少人工客服比例，从而为企业带来显著的运营成本节约与客户满意度提升，具备良好的商业价值与投资回报率。

社会可行性方面，随着数字化转型深入推进，公众对智能客服与在线咨询服务的需求持续增长，该系统能够在医疗、金融、旅游等行业提供专业、高效的任务支持，满足多元化用户需求；同时，通过差分隐私与加密通信技术保障个人数据安全，可缓解公众对隐私泄露的担忧，提升社会接受度；此外，系统具备可解释性与责任归属机制，有助于构建透明、可监管的人工智能服务生态，符合国家关于人工智能伦理与治理的政策要求；在教育与培训领域，该系统亦可作为教学工具，帮助学生了解对话系统设计与实现过程，具有积极的社会价值。

技术可行性方面，所采用的技术路线基于Transformer、图注意力网络、强化学习以及知识图谱等成熟技术，已在多轮对话与任务型交互中取得显著成果；通过引入逆向强化学习与离线策略评估，可克服样本效率低下与探索不充分的问题；多代理协同框架借鉴分布式系统与多智能体研究中的通信协议，已在实验环境中验证其可行性；知识图谱的实时检索与推理模块已通过大规模实体关系数据集进行预训练，具备高效的推理能力；在安全与隐私方面，差分隐私技术与加密通信已被广泛应用于工业系统，技术实现成熟且可与现有架构无缝集成。综上所述，从经济、社会与技术三维度评估，本研究所提出的基于Agent的多轮任务型对话系统具备高度可行性，能够在实际应用中实现预期目标并产生积极影响。

八、功能分析

系统功能模块按照分层协同与代理协作的设计原则划分为感知层、推理层、执行层以及支持性子系统。感知层主要负责对用户输入进行语义解析与实体抽取，采用分词、命名实体识别与槽位填充技术，将自然语言转换为结构化事件；随后通过消息总线将事件推送至推理层；该层集成图注意力网络与强化学习策略，对事件进行意图识别、状态跟踪与任务规划，并在必要时调用知识图谱模块进行实体关系推理，以补全缺失信息。执行层则根据规划结果调用外部API或内部服务完成具体操作，并将执行反馈实时更新至系统状态；同时，该层维护任务执行日志，用于后续监控与评估。知识图谱模块构建多模态实体关系图，支持实时检索与推理，通过边注意力机制动态评估实体重要性，为推理层提供丰富的语义背景。多代理协同子系统负责任务分解与资源调度，每个代理承担特定子任务，并通过共享状态与责任声明实现信息交互；该子系统实现负载均衡与并行执行，提升整体系统吞吐量。隐私与安全模块嵌入差分隐私机制于数据预处理阶段，并采用加密通信保障传输安全；同时，该模块提供访问控制与审计日志，确保数据合规。解释性与监控子系统提供可视化决策路径与责任归属界面，使用户与管理员能够追溯每一次行动的来源；该子系统还集成离线策略评估工具，支持逆向强化学习与重要性采样等技术，以持续优化策略性能。最后，评估接口模块提供标准化指标（任务成功率、平均交互轮数、用户满意度等）的实时监测与报告功能，支持A/B测试与模型迭代。通过上述功能模块的协同工作，系统能够实现高效、可解释且安全的多轮任务型对话服务。

九、数据库设计

表结构设计如下，均符合第一范式与第二范式，避免数据冗余并支持完整的业务流程。

表：Users
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
user_id | 用户唯一标识 | 36 | CHAR | PK | UUID
username | 用户名 | 50 | VARCHAR(50) | |
password_hash | 密码哈希值 | 64 | CHAR(64) | |
email | 邮箱地址 | 100 | VARCHAR(100) | |
created_at | 创建时间戳 | - | TIMESTAMP | |
updated_at | 更新时间戳 | - | TIMESTAMP | |

表：Sessions
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
session_id | 会话唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
user_id | 所属用户ID | 36 | CHAR(36) | FK (Users.user_id) |
start_time | 会话开始时间戳 | - | TIMESTAMP |
end_time | 会话结束时间戳（可空）| - | TIMESTAMP |

表：Dialogues
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
turn_id | 对话轮次唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
session_id | 所属会话ID | 36 | CHAR(36) | FK (Sessions.session_id) |
speaker_role | 发言方角色（user/agent） | 10 | VARCHAR(10) |
utterance_text | 原始文本内容 | - | TEXT |
parsed_intent | 解析意图标签 | 50 | VARCHAR(50) |
parsed_slots_json | 解析槽位JSON字符串 | - | JSON |
timestamp | 发言时间戳 | - | TIMESTAMP |

表：Agents
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
agent_id | 代理唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
agent_name | 代理名称（如“预订助手”） | 50 | VARCHAR(50) |
agent_type | 代理类型（知识型/执行型/协调型） | 20 | VARCHAR(20) |
created_at | 创建时间戳 | - | TIMESTAMP |
updated_at | 更新时间戳 | - | TIMESTAMP |

表：Tasks
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
task_id | 任务唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
session_id | 所属会话ID（可空） | 36 | CHAR(36) | FK (Sessions.session_id) |
task_type | 任务类型（预订、查询、咨询等） | 30 | VARCHAR(30) |
status | 当前状态（pending/ongoing/completed/failed） | 20 | VARCHAR(20) |
created_at | 创建时间戳 | - | TIMESTAMP |
updated_at | 更新时间戳 | - | TIMESTAMP |

表：TaskAssignments
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
assignment_id | 分配记录唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
task_id | 所属任务ID | 36 | CHAR(36) | FK (Tasks.task_id) |
agent_id | 执行代理ID | 36 | CHAR(36) | FK (Agents.agent_id) |
assigned_at | 分配时间戳 | - | TIMESTAMP |
completed_at | 完成时间戳（可空）| - | TIMESTAMP |

表：KnowledgeGraphEntities
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
entity_id | 实体唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
entity_name | 实体名称（如“餐厅”） | 100 | VARCHAR(100) |
entity_type | 实体类型（地点/人/服务等） | 30 | VARCHAR(30) |
properties_json | 属性JSON字符串（如地址、评分等）| - | JSON |

表：KnowledgeGraphEdges
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
edge_id | 边唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
source_entity_id | 源实体ID | 36 | CHAR(36) | FK (KnowledgeGraphEntities.entity_id) |
target_entity_id | 目标实体ID | 36 | CHAR(36) | FK (KnowledgeGraphEntities.entity_id) |
relation_type | 关系类型（如“位于”“提供服务”） | 50 | VARCHAR(50) |
properties_json | 边属性JSON（如时间、权重等）| - | JSON |

表：ExecutionLogs
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
log_id | 日志唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
task_id | 所属任务ID（可空） | 36 | CHAR(36) | FK (Tasks.task_id) |
agent_id | 执行代理ID（可空） | 36 | CHAR(36) | FK (Agents.agent_id) |
operation_type | 操作类型（API调用/数据库写入等） | 50 | VARCHAR(50) |
status_code | 状态码（成功/失败） | 10 | VARCHAR(10) |
response_time_ms | 响应时间（毫秒）| - | INT |
log_message_json | 日志详细信息JSON | - | JSON |
timestamp | 记录时间戳 | - | TIMESTAMP |

表：SystemMetrics
字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注
---|---|---|---|---|---
metric_id | 指标唯一标识 | 36 | CHAR | PK |
metric_name | 指标名称（如“平均响应时间”） | 50 | VARCHAR(50) |
metric_value | 指标数值（可为浮点） | - | DOUBLE |
recorded_at | 记录时间戳 | - | TIMESTAMP |

以上表结构通过外键关联实现数据完整性，且每张表均满足第一范式与第二范式，避免冗余。若需进一步优化，可在高查询频率字段上建立索引，并根据业务需求添加视图或存储过程。

十、建表语句

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dialogue_system CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
USE dialogue_system;

-- 用户表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Users (
user_id CHAR(36) NOT NULL,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
password_hash CHAR(64) NOT NULL,
email VARCHAR(100) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (user_id),
UNIQUE KEY uq_users_username (username),
UNIQUE KEY uq_users_email (email)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 会话表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Sessions (
session_id CHAR(36) NOT NULL,
user_id CHAR(36) NOT NULL,
start_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
end_time TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (session_id),
INDEX idx_sessions_user_id (user_id),
CONSTRAINT fk_sessions_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES Users(user_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 对话轮次表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Dialogues (
turn_id CHAR(36) NOT NULL,
session_id CHAR(36) NOT NULL,
speaker_role ENUM('user','agent') NOT NULL,
utterance_text TEXT NOT NULL,
parsed_intent VARCHAR(50) DEFAULT NULL,
parsed_slots_json JSON DEFAULT NULL,
timestamp TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (turn_id),
INDEX idx_dialogues_session_id (session_id),
CONSTRAINT fk_dialogues_session FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES Sessions(session_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 代理表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Agents (
agent_id CHAR(36) NOT NULL,
agent_name VARCHAR(50) NOT NULL,
agent_type ENUM('knowledge','execution','coordination') NOT NULL,
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (agent_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 任务表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Tasks (
task_id CHAR(36) NOT NULL,
session_id CHAR(36) NULL,
task_type VARCHAR(30) NOT NULL,
status ENUM('pending','ongoing','completed','failed') NOT NULL DEFAULT 'pending',
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (task_id),
INDEX idx_tasks_session_id (session_id),
CONSTRAINT fk_tasks_session FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES Sessions(session_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 任务分配表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS TaskAssignments (
assignment_id CHAR(36) NOT NULL,
task_id CHAR(36) NOT NULL,
agent_id CHAR(36) NOT NULL,
assigned_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
completed_at TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (assignment_id),
INDEX idx_taskassignments_task_id (task_id),
INDEX idx_taskassignments_agent_id (agent_id),
CONSTRAINT fk_taskassignments_task FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES Tasks(task_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT fk_taskassignments_agent FOREIGN KEY (agent_id) REFERENCES Agents(agent_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 知识图谱实体表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS KnowledgeGraphEntities (
entity_id CHAR(36) NOT NULL,
entity_name VARCHAR(100) NOT NULL,
entity_type VARCHAR(30) NOT NULL,
properties_json JSON DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (entity_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 知识图谱边表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS KnowledgeGraphEdges (
edge_id CHAR(36) NOT NULL,
source_entity_id CHAR(36) NOT NULL,
target_entity_id CHAR(36) NOT NULL,
relation_type VARCHAR(50) NOT NULL,
properties_json JSON DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (edge_id),
INDEX idx_edges_source (source_entity_id),
INDEX idx_edges_target (target_entity_id),
CONSTRAINT fk_edges_source FOREIGN KEY (source_entity_id) REFERENCES KnowledgeGraphEntities(entity_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT fk_edges_target FOREIGN KEY (target_entity_id) REFERENCES KnowledgeGraphEntities(entity_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 执行日志表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ExecutionLogs (
log_id CHAR(36) NOT NULL,
task_id CHAR(36) NULL,
agent_id CHAR(36) NULL,
operation_type VARCHAR(50) NOT NULL,
status_code VARCHAR(10) NOT NULL,
response_time_ms INT DEFAULT NULL,
log_message_json JSON DEFAULT NULL,
timestamp TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (log_id),
INDEX idx_executionlogs_task_id (task_id),
INDEX idx_executionlogs_agent_id (agent_id),
CONSTRAINT fk_executionlogs_task FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES Tasks(task_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT fk_executionlogs_agent FOREIGN KEY (agent_id) REFERENCES Agents(agent_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 系统指标表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS SystemMetrics (
metric_id CHAR(36) NOT NULL,
metric_name VARCHAR(50) NOT NULL,
metric_value DOUBLE NOT NULL,
recorded_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (metric_id),
INDEX idx_systemmetrics_name (metric_name)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

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