自然语言画像 → 双管线挖掘（规则召回 + LLM 智能发现）→ 智能体深挖档案 → L3 规则判定 → 智能触达与商机洞察。LLM 优先、规则兜底，降级留痕，开箱即用。
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Ai-get 把「找到对的公司」到「联系上对的人」串成一条链路：
- 普通挖掘走规则管线：百度 AI 搜索 + 爱企查召回，秒级出结果、量大管饱；
- 智能发现走 LLM 管线：模型读网页提炼实体（每轮 5 家逐批落行），逐家深挖出完整档案；
- 所有行都过同一份 L3 规则判定，综合结果、匹配分、逐条依据全程可解释；
- 前端「挖掘 / 详情」双面板 + 滚动骨架 + 勾选气泡框批量深挖，过程全程可见。
# 0. 克隆项目并进入项目根目录
git clone https://github.com/Kehao/Ai-get.git ai-get && cd ai-get
# 1. 后端：创建虚拟环境并安装依赖
cd server
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 2. 配置（数据源与 LLM Key 都在这里）
cp .env.example .env # 按需填入 AIGET_BAIDU_SEARCH_API_KEY / AIGET_LLM_API_KEY 等
# 3. 启动后端（:8000，接口文档 /docs）
.venv/bin/python -m uvicorn app.main:app --port 8000 --reload
# 4. 前端：装依赖并启动 Vite 开发服务器（:5173，/api 已代理到后端）
cd ../web
npm install
npm run dev # 浏览器打开 http://localhost:5173演示账号：admin@admin.com / admin123
开箱即用，至少这几条链路跑得通：
- 聊即挖掘：输入「近 6 个月完成融资的 SaaS 公司」→ 智能发现分批落行（每批 5 家、滚动骨架逐批显示），行行带 AI 摘要与匹配分
- 双管线互补：普通挖掘秒级召回工商照面字段；智能发现能挖到「藏在 36氪 / 融资报道里」的公司——媒体页里的实体模型直接认出来
- 深挖档案：勾选行 → 气泡框「批量深挖」→ 逐家抓官网 / 子页 / 补缺检索，产出产品 / 商业模式 / 投资方 / 官网联系方式 / 企业 logo 完整档案（进行中的行整行栅格化）
- 全程可解释：每行的综合结果都能点开「准入条件评估」——逐条标准 ✓ / ✗ / 待确认 + 权重 + 依据链接
- LLM 不可用也不瘫：标准生成与判定都是 LLM 优先、规则兜底，降级原因冻结进任务记录并标出
- 企业背调：按公司名产出贸易网络 / 供应商 / 合规风险等数据卡片
- 触达闭环：训练智能体 → 关联邮件 / LinkedIn / WhatsApp → 商机洞察看漏斗与 KPI
┌──────────────────┐ HTTP/SSE ┌──────────────────────┐ L0 标准生成 ┌──────────────────────┐
│ web/ │ ────────────▶ │ server/app/routers │ ──────────────▶ │ server/skills/ │
│ React+TS+Vite │ │ FastAPI :8000 │ │ 提示词技能+契约.json │
│ (:5173 dev) │ ◀──────────── │ repositories 仓库层 │ ◀───────────── │ (contract.json 真源) │
└──────────────────┘ JSON └──────────┬───────────┘ 标准白名单校验 └──────────────────────┘
│
┌─────────────────────────┼──────────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌───────────────────────┐ ┌──────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐
│ providers/ 数据源 │ │ agents/ 智能发现 │ │ qualification/ 判定 │
│ 百度AI搜索·爱企查· │ │ 检索→分批提炼→深挖 │ │ L3 规则判定（纯规则零成本） │
│ Tavily·PDL（按key注册）│ │ v2: L1/L2/L2.5/L3 │ │ 结果+依据写回每一行 │
└───────────────────────┘ └──────────────────────┘ └───────────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────┐
│ SQLite（mining_lists / mining_rows / source_cache） │
│ 列表状态写穿 + 启动水合：重启后列表仍在 │
└───────────────────────────────────────────────────────┘
一句话链路：画像进 L0 生成判断标准 → 数据源/agent 召回候选 → L3 规则判定打分 → 行写穿 SQLite → 前端双面板呈现；深挖补全档案后自动重判刷新综合结果。
进阶机制——与普通挖掘共用 L0/L3，但召回与档案由 agent 完成：
- 检索：画像原文即查询（不拼行业词，保证「同一画像 + 不同标准」结果可复现）；
- 分批提炼：每轮最多 5 家新实体（已找到名单避重），最多 6 轮，每批落行一次；
- 深挖 v2：L1 抓已知链接 → L2 定位官网抓首页 → L2.5 官网子页探索（链接抽取 + 关键词挑子页）→ L3 缺什么搜什么，每级由模型整理成结构化档案；
- 回写：行名升级为工商规范名（legal_name 优先）、企业 logo、官网联系方式状态，随后自动重判。
| 目录/文件 | 角色 | 设计要点 |
|---|---|---|
server/app/agents/company_discovery/ |
智能发现 agent 包 | 检索 / 提炼 / 深挖 / 编排各一个模块，详见目录内 README |
server/app/routers/ |
FastAPI 路由层 | 控制台全部 REST 接口 |
server/app/repositories/ |
仓库层 | 内存单例 + 列表状态写穿 SQLite，重启水合 |
server/app/qualification/ |
L0 标准解析 + L3 判定 | 会社与找人两套并列；纯规则零成本 |
server/app/providers/ |
数据源层 | 官方 SDK 按 key 自动注册；web_fetch.py 网页抓取（零新增依赖） |
server/app/llm/ |
LLM 接入 | OpenAI 兼容；加载器不内嵌提示词正文 |
server/skills/ |
L0 提示词技能 | contract.json 是契约唯一真源，与白名单校验逐项断言一致 |
server/tests/ |
pytest | 全部假 client，离线可跑 |
web/src/pages/ |
控制台页面 | 挖掘 / 背调 / 智能体 / 触达 / 洞察 |
web/src/components/ |
通用组件 | Button / Modal / Skeleton 骨架屏 / ChipScroller 等，全自建零 UI 库 |
web/src/styles/ |
设计令牌 | 主题调色板集中管理，浅/深色双主题 |
| 想改什么 | 改哪里 |
|---|---|
| 切换数据源（换百度之外） | .env 改 AIGET_DATA_SOURCE / AIGET_COMPANY_SOURCE；新源 = 实现契约 + is_configured()，key 就绪自动注册 |
| 切换 LLM（换 DeepSeek 之外） | .env 改 AIGET_LLM_BASE_URL / AIGET_LLM_MODEL / AIGET_LLM_API_KEY（任何 OpenAI 兼容端点） |
| 改准入标准生成风格 | server/skills/profile-to-*-criteria/ 改提示词与 contract.json（契约是唯一真源，改错启动即报错） |
| 调判定权重与规则 | server/app/qualification/criteria.py / person_criteria.py |
| 加智能发现档案字段 | server/app/agents/company_discovery/spec.py 的字段表 + deep_dive.py 的检索链 |
| 改前端主题 / 视觉 | web/src/styles/ 设计令牌；组件样式 CSS Modules 就近放置 |
| 加页面模块 | web/src/pages/ 加页面 + web/src/api/ 加接口封装 |
架构上是纯前端静态站 + 一个 Python 常驻服务，当前跑在阿里云 ECS：
┌────────────────────────┐ HTTP/HTTPS ┌──────────────────────┐ uvicorn ┌──────────────────────┐
│ 静态前端 dist/ │ ─────────────▶ │ nginx :80/:443 │ ──────────▶ │ FastAPI :8000 │
│ /var/www/ai-get-www │ ◀──────────── │ get.kehao.info │ │ systemd 托管 │
└────────────────────────┘ └──────────────────────┘ └──────────────────────┘
- 机器：ECS
i-bp10qalh50to546miwbf，代码 clone 在/opt/ai-get（GitHub 为主源）； - 前端：node 构建 →
/var/www/ai-get-www； - 后端：uv venv（Python 3.13）+ systemd
ai-get-api.service（失败自启、开机自启）； - HTTPS：certbot 签发 + 自动续期；
更新流程：本机 git push 后，在服务器执行：
/opt/ai-get/update.sh脚本会：拉取最新代码（GitHub 连接失败自动重试 5 次，全败则保持线上版本不动）→ 安装前端依赖 → 构建前端 → 部署静态产物 → 重启后端 → 健康检查。