@guandata/decidex

v0.1.2

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14 days ago

CLI for building and operating Decidex ontologies, agents, skills, sessions, and evaluations.

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Decidex CLI

基于 Decidex 当前 HTTP API 的零依赖 Node.js CLI。要求 Node.js 22+。

npm link
decidex version --json
decidex auth login --base-url https://decidex.example.com
decidex auth status
decidex context show

auth login 会打开一个 CLI 专用 Chrome Profile；在浏览器完成密码、企业 OIDC 或 Galaxy OIDC 登录后，CLI 通过 Chrome DevTools 读取 HttpOnly decidex_session 并保存到 ~/.config/decidex/config.json（权限 0600）。后续登录会复用这个专用 Profile。

也可以从浏览器开发者工具复制 Cookie header，通过 stdin 导入，避免把凭据写进 shell history：

pbpaste | decidex auth import --base-url https://decidex.example.com

Agent

创建 agent.json：

{
  "name": "经营分析助手",
  "description": "回答经营问题",
  "instructions": "优先基于已绑定的业务本体回答。",
  "openingMessage": "想分析什么？",
  "presetQuestions": ["本月收入如何？"]
}

创建后，把响应里的 agent.id 写回文件顶层即可执行更新：

decidex agent apply agent.json
decidex agent export AGENT_ID agent.zip
decidex agent import agent.zip
decidex agent publish AGENT_ID --email [email protected]

agent.json 也可以直接声明本体、BI 资产、Skill、默认模型和推理强度：

{
  "name": "经营分析助手",
  "instructions": "优先基于已绑定的业务本体回答。",
  "bizOntologyBindings": [{ "networkId": "NETWORK_ID", "versionId": "VERSION_ID" }],
  "contextReferences": [],
  "pluginSelection": { "enabledPluginIdentities": ["personal:ORG_ID:SKILL_ID"] },
  "sessionDefaultModelCatalogEntryId": "MODEL_ENTRY_ID",
  "sessionDefaultReasoningEffort": "medium"
}

上传参考文件和执行冒烟问题：

decidex agent file add AGENT_ID references/*.md
decidex agent file list AGENT_ID
decidex agent models AGENT_ID
decidex agent run AGENT_ID --message "分析本月销售异常" --wait
decidex agent run AGENT_ID --input smoke.md --wait --follow --output smoke-result.json
printf '%s' '分析本月销售异常' | decidex agent run AGENT_ID --input - --wait

--follow 只把状态和工作轨迹写入 stderr；最终 JSON 仍可稳定写入文件：

{
  "schemaVersion": 1,
  "sessionId": "SESSION_ID",
  "runId": "RUN_ID",
  "status": "SUCCEEDED",
  "error": null,
  "answer": "销售异常主要来自转化率下降。",
  "artifacts": [
    { "name": "结果.xlsx", "path": "artifacts/结果.xlsx", "sizeBytes": 39775 }
  ],
  "startedAt": "2026-09-02T01:00:00.000Z",
  "finishedAt": "2026-09-02T01:02:00.000Z",
  "durationMs": 120000
}

运行后可以直接列出、批量下载产物并诊断 Run：

decidex session list --status running
decidex session view SESSION_ID
decidex session send SESSION_ID --message "继续拆解渠道" --wait --follow
decidex session stop SESSION_ID
decidex session artifacts list SESSION_ID
decidex session artifacts download SESSION_ID --all --dir ./artifacts
decidex session evidence list SESSION_ID
decidex session evidence download SESSION_ID --all --dir ./evidence
decidex run diagnose RUN_ID --session-id SESSION_ID --json

session send --wait 要求消息立即启动；会话正忙时服务端会在入队前返回冲突，避免 CLI 假失败后重试造成重复入队。不带 --wait 时结果可能是 kind=direct 或 kind=queued。

session evidence 通过服务端会话文件索引发现实际 .boe 文件；证据文件位于 workspace/analysis/biz-ontology-evidence/，不会混入普通产物列表。下载默认拒绝覆盖已有文件，也拒绝通过符号链接写出目标目录；确认覆盖普通文件时加 --overwrite。run diagnose 未显式传 --session-id 时会使用最近 50 条本地 Run 映射；若本地配置不可写，远端 Run 仍会继续，CLI 会先输出 Session/Run ID，之后可用显式 ID 恢复诊断。当前后端未向用户 API 暴露 Runner 的 Pod termination reason 和资源指标，结果会将这两项标记为 not_exposed。

Skill

decidex skill list
decidex skill upload skill.zip
decidex skill update SKILL_ID skill.zip
decidex skill download SKILL_ID skill.zip
decidex skill delete SKILL_ID

skill update 会先读取线上 fingerprint，再执行乐观锁更新，避免覆盖并发修改。

Evaluation

评测案例文件可以是数组，也可以使用 { "cases": [...] }：

{
  "cases": [
    {
      "task": "本月销售下滑来自流量、转化率还是客单价？",
      "rubric": "必须给出时间范围、指标证据和拆解过程；证据不足时降低结论强度。"
    }
  ]
}

先查看差异，再同步：

decidex eval cases plan AGENT_ID cases.json
decidex eval cases apply AGENT_ID cases.json

# 显式删除线上文件中不存在的案例
decidex eval cases plan AGENT_ID cases.json --prune
decidex eval cases apply AGENT_ID cases.json --prune

同步以 task 为稳定键；本地或线上存在重复 task 时会停止。apply 先新增和更新，最后才执行 --prune 删除。当前后端没有案例版本号或幂等键：同一个 Agent 的评测案例只能由一个写入者同步，禁止并发执行 apply/--prune。

评测运行文件复用服务端契约：

{
  "caseIds": ["CASE_ID"],
  "targetModelSelection": { "modelEntryId": "MODEL_ENTRY_ID", "reasoningEffort": "medium" },
  "judgeModelSelection": { "modelEntryId": "MODEL_ENTRY_ID", "reasoningEffort": "medium" }
}

decidex eval run AGENT_ID eval-run.json --cases all --wait --output eval-result.json
decidex eval stop AGENT_ID RUN_ID

CLI 按最新 origin/main 校验该文件：只接受 caseIds、targetModelSelection 和 judgeModelSelection。使用 --cases all 时由 CLI 获取并覆盖 caseIds；Agent 没有评测案例时会在本地停止。

查询、接管或批量监控已经启动的评测：

decidex eval runs list AGENT_ID
decidex eval runs get AGENT_ID RUN_ID
decidex eval runs wait AGENT_ID RUN_ID --follow --output result.json
decidex eval runs watch evaluation-runs.json --parallel 3 --follow --output summary.json
decidex eval evidence download AGENT_ID RUN_ID --all --dir ./evidence

evaluation-runs.json：

{
  "runs": [
    { "label": "A/S07", "agentId": "AGENT_ID", "runId": "RUN_ID" },
    { "label": "B/S07", "agentId": "AGENT_ID", "runId": "RUN_ID" }
  ]
}

watch 只在状态或计数变化时向 stderr 输出进度，最终 JSON 保留每个 Run 的完整 Case 结果；任一 Run 失败、停止或监控出错时退出码为 1。

eval evidence download 按 Case 分目录下载评测会话中的 .boe。该命令要求服务端评测详情返回 targetSessionId；旧版服务端会给出明确升级提示。

组织

decidex org use ORGANIZATION_ID

Galaxy 模式的组织由 BI 租户登录态决定，服务端会拒绝手动切换。

业务本体

本体构建复用 Decidex 的完整导出/导入契约，避免 CLI 重复维护对象、属性、关系、行动、风险等子资源 schema：

decidex ontology export ONTOLOGY_ID ontology.json
decidex ontology plan ontology.json --name 新本体
decidex ontology apply ontology.json --name 新本体

# 覆盖已有本体：plan 默认不写入，apply 会先由服务端预检并创建备份版本
decidex ontology plan ontology.json --network-id ONTOLOGY_ID
decidex ontology apply ontology.json --network-id ONTOLOGY_ID

未封装的接口可直接调用：

decidex api GET /api/personal-agents
decidex api PATCH /api/auth/active-organization --data organization.json

CI 中可使用 DECIDEX_BASE_URL 和 DECIDEX_SESSION，无需写本地配置。非本机 HTTP 地址默认被拒绝，确有可信内网明文部署时需设置 DECIDEX_ALLOW_INSECURE_HTTP=1。

DECIDEX_BASE_URL 与 DECIDEX_SESSION 必须成对提供。CLI 不会把配置文件中保存的 Cookie 复用到另一个 --base-url；切换环境时请重新执行 auth login/auth import。

当前边界

CLI 已覆盖交互登录、Agent/本体/Skill 构建、会话续问与停止、产物下载、评测案例同步和评测运行。
当前上传与下载会整包载入内存，适合常规场景包和产物；超大文件需要后续增加流式传输。
组织列表与服务端已验证身份、评测案例并发版本控制、Runner Pod/OOM/资源诊断、长期机器凭据仍需要后端接口支持。

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