面向 3GPP 标准研究的中文 Agent 工作台
问题反馈 · 开发约定 · MIT License
CoreGenie 用来完成标准研究中重复、耗时、容易漏项的工作：查找会议资料、下载 TDoc、转换 Word、比较提案、追踪公司技术路线，并把结果保存成可以继续使用的中文报告。
项目当前重点支持 3GPP SA2 提案研究，同时保留文档问答、工作区知识库、模型接入和通用 Agent 工具。界面仅提供简体中文。
| 能力 | 可以做什么 |
|---|---|
| 会议与 TDoc 查找 | 根据工作组、会议号、KI/WI、议程项、公司或 TDoc 编号定位官方资料 |
| 提案转 Markdown | 下载或读取 DOCX，生成 Markdown、原图、嵌入对象和转换说明压缩包 |
| 提案对比 | 比较 Solution/Variant、网络功能、接口、信息元素、信令步骤和未决问题 |
| 公司路线分析 | 按会议整理 TDoc 和版本关系，追踪公司立场、术语和技术路线变化 |
| 会议结果检查 | 区分公司主张、共同署名文本、会议处理状态和正式结论 |
| Agent 任务执行 | 按依赖关系拆分任务；独立任务可并行，已完成结果不会因单个任务失败而丢失 |
| 工作区知识库 | 上传资料、检索已有文档、保存最终报告，并在后续对话中继续使用 |
CoreGenie 不把公司提案自动写成 3GPP 已采纳结论。涉及通过、合并、推迟、撤回或形成 baseline 的判断时，需要查看会议报告和正式材料。
| 助手 | 默认状态 | 用途 |
|---|---|---|
| 3GPP 提案分析助手 | 启用 | 按会议或 KI 查找、下载、解析和比较 TDoc，生成中文报告并列出所用资料 |
| 3GPP 提案转 Markdown 助手 | 启用 | 将单份 DOCX 转换为 Markdown 和图片压缩包，不分析提案观点 |
| 3GPP 技术路线与立场分析助手 | 关闭 | 跨会议分析公司路线、术语演进、支持/反对关系；长任务稳定性仍在改进 |
| 通用助手 | 关闭 | 日常问答和一般知识工作；管理员可在 Agent 设置中重新启用 |
助手通过 Skill 获得具体工作方法。当前内置的 3GPP Skill 包括：
3gpp-lookup：查询会议时间、地点和目录等简短事实。3gpp-review：下载、筛选、转换和比较 TDoc。3gpp-position-evolution：跨会议整理公司立场和技术路线。
Skill 在需要时加载完整说明，不会把所有长指令一次性塞入每次对话。
任务范围
↓
确认会议目录与官方 Index
↓
生成 TDoc 清单并检查缺失项
↓
下载、解压并提取正文 / 表格 / 图片
↓
按提案分析并比较公司路线
↓
核对会议结果与引用资料
↓
生成中文 Markdown 报告并保存到工作区
运行过程会显示任务依赖、当前状态、工具调用、错误和部分结果。任务较多时，彼此独立的下载或分析步骤可以并行执行；有依赖的步骤会等待上游结果。
分析 SA2#175-AH-e KI#22 的全部提案。
按公司比较 Solution/Variant、关键流程、主要分歧和未决问题，
并核对会议处理结果。
分析 Huawei 从 2025 年到最近一次已结束 SA2 会议在 KI#18
Agentic Core / NW-Agent 上的提案。
说明公司立场、技术路线、术语演进、主要反对者和会议结果。
请下载 S2-2606085，并转换成 Markdown 和图片压缩包。
也可以直接上传 .docx。转换助手只处理格式，不会总结观点，也不会把看不清的流程图改写成 Mermaid。
转换流程优先使用 Pandoc 处理段落、标题、列表、表格、链接和常见行内格式，并通过 OOXML 解析补充 3GPP 文稿中的图片、VML/WPS 文本和嵌入对象。
每次转换会生成：
- Markdown 正文；
assets/中的原始图片；embedded/中可导出的 Visio 或其他嵌入对象；conversion-summary.json，记录转换方式和警告；- 包含上述内容的 ZIP。
LibreOffice 和 pdftoppm 可作为图形预览的可选工具。无法可靠读取的对象会保留原文件并写入警告，不会猜测图中内容。
git clone https://github.com/acore2026/CoreGenie.git
cd CoreGeniecp -n docker/.env.example docker/.env打开 docker/.env，至少配置需要使用的聊天模型、嵌入模型和相关访问凭据。
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d --build启动后访问 http://localhost:3001。
默认持久化目录：
- 应用数据：
server/storage/ - 待处理文件：
collector/hotdir/ - 解析结果：
collector/outputs/
容器访问宿主机上的 Ollama、LM Studio 或其他服务时，请使用 host.docker.internal，不要填写容器自身的 localhost。更多信息见 Docker 使用说明。
- Node.js 24.x
- Yarn 1.x
- Git
- Python 3（运行 3GPP 辅助脚本时需要）
curl、unzip、zip、Pandoc- Python 包
lxml、openpyxl
LibreOffice 和 pdftoppm 仅在需要生成部分嵌入图形预览时使用。
git clone https://github.com/acore2026/CoreGenie.git
cd CoreGenie
yarn setupyarn setup 会安装 server、collector 和 frontend 的依赖，复制环境变量示例，生成 Prisma 客户端并初始化数据库。
首次运行前请检查：
server/.env.developmentcollector/.envfrontend/.env
yarn dev也可以分别启动，方便查看日志：
yarn dev:server
yarn dev:collector
yarn dev:frontend默认端口：
| 服务 | 地址 |
|---|---|
| 前端 | http://localhost:3000 |
| 服务端 | http://localhost:3001 |
| Collector | http://localhost:8888 |
CoreGenie/
├── agent-config/ 全局提示词、Agent 定义和 Skill 包（唯一配置来源）
├── frontend/ React + Vite 前端
├── server/ Node.js 服务端与 Prisma 数据层
│ ├── agent-system/ Agent 规划、任务图、执行与恢复
│ └── agent-skills/ Skill 加载、版本管理和初始化逻辑
├── collector/ 文档采集、解析与格式转换
├── sandbox/ 隔离执行环境与 Broker
├── docker/ Docker 镜像和 Compose 配置
└── .interface-design/ 界面设计规范
主要运行关系：
flowchart LR
UI[React 工作台] --> API[Node.js 服务端]
API --> Runtime[Agent 运行时]
Runtime --> Skills[Skills 与工具]
API --> Collector[文档 Collector]
API --> Storage[(工作区 / SQLite / 向量库)]
Runtime --> Storage
# 检查整个项目
yarn lint:ci
# 检查并构建前端
cd frontend
yarn lint:check
yarn build
# 检查服务端
cd server
yarn lint:check
# 运行指定测试
npx jest path/to/test.js --runInBand修改 Agent、Skill、任务完成条件、工具权限或恢复逻辑时，请补充针对性测试。修改种子 Agent 时，同时更新种子版本和对应测试。
- 最新会议、文档版本和处理状态会变化，应重新查看 3GPP 官方资料。
- 公司提案、共同署名文本和会议结论是不同层级的信息，报告中应分别说明。
- 流程图看不清、文档缺失或资料不完整时，助手会直接标记限制，不应补画或猜测。
- 自动报告仍需标准研究人员复核，尤其是会议状态、主要反对者和最终结论。
- 不要向外网部署的实例上传非公开或受限制的材料。
CoreGenie 是研究辅助工具，与 3GPP 没有隶属或授权关系。
提交问题或建议前，请先搜索 现有 Issues。代码修改请保持范围清楚，先运行相关测试，再提交 Pull Request。
项目开发约定见 AGENTS.md。
CoreGenie 基于 Mintplex Labs 的 AnythingLLM 开发，保留了其模型接入、文档管理、多用户、向量数据库和 Agent 基础能力。
项目使用 MIT License。AnythingLLM 及相关名称归原项目所有。