feat(ai-rule-engine): 添加 AI 规则引擎设计方案

- 确定技术选型：Python + SQLite + RestrictedPython
- 规划核心模块：RuleCompiler、RuleExecutor、RuleStore、ConflictDetector
- 设计 REST API 接口
- 定义 MVP 范围

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

MEMORY.md

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 - 当前暂无已提炼的长期记忆。
 - 在这里记录跨会话稳定生效的偏好、架构决策和最佳实践。
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+---
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+## 时间线索引
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+- [2026-05-11](memory/2026-05-11.md) — AI 规则引擎设计方案确认

docs/plans/2026-05-11-ai-rule-engine-design.md

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+# AI 规则引擎设计方案
+
+## 1. 背景与目标
+
+### 1.1 问题
+- 规则判断通常需要调用 LLM API，成本高、延迟大
+- 规则以自然语言描述，每次判断都需 AI 解析，效率低
+
+### 1.2 目标
+- 将自然语言规则描述通过 AI 转换为可执行 Python 函数
+- 存储转换后的规则，支持快速校验
+- 提供兜底机制：无法匹配时调用 LLM 补充规则
+
+### 1.3 成功标准
+- 规则创建后，后续判断无需再调用 LLM API
+- 规则冲突/重复可被检测
+- 无法匹配时自动触发 LLM callback 并学习新规则
+
+---
+
+## 2. 技术选型
+
+| 模块 | 技术 |
+|------|------|
+| 语言 | Python 3.10+ |
+| 存储 | SQLite |
+| AI 编译器 | GPT-4o / Claude Sonnet（自然语言→Python 函数） |
+| 安全隔离 | `RestrictedPython` |
+| API | REST API |
+| 部署 | 本地运行 |
+
+---
+
+## 3. 模块边界与数据流
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                      AI 规则引擎                              │
+├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
+│                                                             │
+│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐ │
+│  │   Rule API   │───▶│Rule Compiler │───▶│ Rule Store  │ │
+│  │  (REST)      │    │   (LLM)      │    │  (SQLite)   │ │
+│  └──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘ │
+│         │                                       │          │
+│         ▼                                       ▼          │
+│  ┌──────────────┐                       ┌──────────────┐   │
+│  │Rule Matcher  │◀──────────────────────│Rule Executor │   │
+│  │              │                       │(RestrictedPy)│   │
+│  └──────────────┘                       └──────────────┘   │
+│         │                                       │          │
+│         │ 无匹配时                              │          │
+│         ▼                                       │          │
+│  ┌──────────────┐                               │          │
+│  │ LLM Callback │──────────────────────────────▶│          │
+│  │ (补充规则)   │                               │          │
+│  └──────────────┘                               │          │
+│                                                     │      │
+└─────────────────────────────────────────────────────┘      │
+```
+
+### 3.1 核心模块
+
+| 模块 | 职责 |
+|------|------|
+| RuleAPI | 提供 REST 接口（创建规则、校验事实、查询规则） |
+| RuleCompiler | 调用 LLM 将自然语言规则转换为 Python 函数 |
+| RuleStore | SQLite 存储规则（含元数据：名称、描述、版本、优先级） |
+| RuleExecutor | 在 RestrictedPython 沙箱中执行规则函数 |
+| RuleMatcher | 判断事实匹配哪条规则 |
+| ConflictDetector | 检测规则冲突 |
+| Deduplicator | 检测规则重复/相似 |
+| LLMEallback | 无法匹配时调用 LLM 补充规则 |
+
+### 3.2 数据模型
+
+```sql
+CREATE TABLE rules (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    name TEXT NOT NULL,
+    description TEXT,
+    condition_template TEXT NOT NULL,  -- 原始规则描述
+    code TEXT NOT NULL,               -- 转换后的 Python 函数代码
+    priority INTEGER DEFAULT 0,
+    version INTEGER DEFAULT 1,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    is_active BOOLEAN DEFAULT 1
+);
+
+CREATE TABLE rule_executions (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    rule_id TEXT,
+    facts TEXT NOT NULL,              -- JSON 格式的事实数据
+    result TEXT,                      -- 执行结果
+    matched BOOLEAN,
+    executed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    FOREIGN KEY (rule_id) REFERENCES rules(id)
+);
+
+CREATE TABLE rule_embeddings (
+    rule_id TEXT PRIMARY KEY,
+    embedding TEXT NOT NULL,          -- 用于相似度计算
+    FOREIGN KEY (rule_id) REFERENCES rules(id)
+);
+```
+
+---
+
+## 4. API 设计
+
+### 4.1 创建规则
+```
+POST /api/rules
+Body: {
+    "name": "premium_discount",
+    "description": "如果用户是高级会员，给予8折优惠",
+    "condition_template": "用户{{user_id}}的订阅类型为{{subscription}}，且年龄大于{{age}}",
+    "facts_schema": {...}  // 可选：事实格式定义
+}
+Response: { "id": "rule_xxx", "code": "..." }
+```
+
+### 4.2 校验事实
+```
+POST /api/rules/evaluate
+Body: {
+    "facts": {
+        "user_id": "u123",
+        "subscription": "premium",
+        "age": 25
+    }
+}
+Response: {
+    "matched": true,
+    "rule_id": "rule_xxx",
+    "result": { "action": "apply_discount", "params": {"discount": 0.8} }
+}
+```
+
+### 4.3 查询规则
+```
+GET /api/rules
+GET /api/rules/{id}
+```
+
+### 4.4 删除规则
+```
+DELETE /api/rules/{id}
+```
+
+---
+
+## 5. 错误处理
+
+| 场景 | 处理方式 |
+|------|----------|
+| LLM 编译失败 | 返回错误，保留原始描述供修改 |
+| 规则执行超时 | 限制执行时间（如 100ms），超时视为失败 |
+| 无规则匹配 | 触发 LLM Callback，尝试生成新规则 |
+| 规则冲突 | 警告返回，冲突规则不执行，需人工确认 |
+| 规则重复 | 自动合并或提示用户确认 |
+
+---
+
+## 6. 冗余处理
+
+### 6.1 规则去重
+- 使用 embedding 计算语义相似度
+- 相似度 > 0.95 的规则视为重复
+- 提示用户合并或覆盖
+
+### 6.2 规则冲突检测
+- 两两比对规则条件
+- 使用真值表分析是否存在矛盾（如：A→通过，B→拒绝 且条件重叠）
+- 冲突规则标记，需人工确认优先级
+
+### 6.3 LLM Callback 兜底
+- 无规则匹配时，自动调用 LLM
+- LLM 分析 facts，生成新规则描述
+- 新规则经编译后存入数据库，下次直接使用
+
+---
+
+## 7. 安全考虑
+
+| 风险 | 缓解措施 |
+|------|----------|
+| 动态代码执行 | RestrictedPython 沙箱，禁止危险操作 |
+| 执行超时 | 规则执行限制 100ms |
+| LLM 注入 | 输入 facts 做格式校验 |
+| 数据泄露 | 不记录敏感 facts 内容 |
+
+---
+
+## 8. 测试策略
+
+| 层级 | 内容 |
+|------|------|
+| 单元测试 | RuleCompiler、RuleExecutor、ConflictDetector |
+| 集成测试 | API 端到端（创建规则→校验→结果） |
+| 安全测试 | 沙箱隔离验证、恶意代码检测 |
+
+---
+
+## 9. MVP 范围
+
+### 第一阶段（本次实现）
+- [x] 方案设计
+- [ ] SQLite 存储层
+- [ ] 基础 REST API
+- [ ] LLM 编译器（GPT-4o）
+- [ ] RestrictedPython 执行器
+- [ ] 基础规则校验接口
+- [ ] 冲突检测（简化版）
+
+### 第二阶段（后续）
+- [ ] 规则去重
+- [ ] LLM Callback 兜底机制
+- [ ] 高级冲突检测
+- [ ] Web 管理界面

memory/2026-05-11.md

@@ -0,0 +1,40 @@
+# 2026-05-11
+
+## 纪要
+
+- AI 规则引擎项目启动
+
+## 决策
+
+### AI 规则引擎技术选型
+- **技术栈**: Python 3.10+ / SQLite / REST API / 本地运行
+- **AI 编译器**: GPT-4o / Claude Sonnet
+- **安全隔离**: RestrictedPython
+- **规则形式**: Python 函数 + 安全隔离执行
+
+**为什么方案 A（轻量级自研）而非方案 B（规则引擎库）？**
+- AI 生成 Python 函数链路最短，灵活度最高
+- MVP 阶段快速验证核心价值
+- 后续可按需替换执行层
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+### 核心功能优先级
+1. SQLite 存储层
+2. 基础 REST API
+3. LLM 编译器
+4. RestrictedPython 执行器
+5. 基础规则校验
+6. 冲突检测（简化版）
+
+### 冗余处理范围
+- 规则去重（embedding 相似度）
+- 规则冲突检测（真值表分析）
+- LLM Callback 兜底（无匹配时自动补充规则）
+
+## 问题与修复
+
+（暂无）
+
+## 待办
+
+- [ ] Phase 2: 编写实现计划
+- [ ] Phase 3: TDD 实现