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chemistry-research-router

理解化学科研自然语言需求,生成带来源绑定的 ResearchIntent,并通过本地确定性校验路由到七个化学 Skill、受控 Skill 链或 Workflow A/B。用于复杂、多步、模糊、需要自动编排,或可能联网、产生费用和发送数据的化学身份、结构、特征、分子库、反应和已有路线任务;毒性预测、路线生成、实验安全和放大审批不支持。

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含まれるファイル(52)

  • SKILL.md5.4 KB
  • agents/openai.yaml385 B
  • assets/clarification-templates-v1.json1.1 KB
  • references/attachment-manifest-v1.schema.json1.6 KB
  • references/certification-record-v1.schema.json1.4 KB
  • references/clarification-request-v1.schema.json2.3 KB
  • references/research-intent-v1.schema.json10.6 KB
  • references/route-catalog-v1.json13.1 KB
  • references/route-confirmation-v1.schema.json1.5 KB
  • references/route-decision-v1.schema.json5.9 KB
  • references/router-execution-request-v1.schema.json9.2 KB
  • references/routing-boundaries.md1.9 KB
  • references/routing-examples.md1.5 KB
  • scripts/build_intent.py6.4 KB
  • scripts/bundle_install_cli.py1.4 KB
  • scripts/bundle_manifest.py12.9 KB
  • scripts/bundle_spec.py1.4 KB
  • scripts/certification_contract.py2.1 KB
  • scripts/chain_definitions.py7.9 KB
  • scripts/chain_handoffs.py8.9 KB
  • scripts/chain_lock.py1.4 KB
  • scripts/chain_nodes.py11.5 KB
  • scripts/chain_runner.py12.7 KB
  • scripts/chain_validation.py8.1 KB
  • scripts/confirmation_contract.py2.8 KB
  • scripts/decision_contracts.py5.8 KB
  • scripts/direct_preparation.py12.1 KB
  • scripts/direct_runner.py7.9 KB
  • scripts/execution_authorization.py7.4 KB
  • scripts/install_bundle.py13.0 KB
  • scripts/installation_smoke_cases.py5.7 KB
  • scripts/installation_smoke.py7.5 KB
  • scripts/intent_builder.py11.2 KB
  • scripts/policy_guard.py7.2 KB
  • scripts/request_builders.py7.4 KB
  • scripts/request_contracts.py9.8 KB
  • scripts/request_library_builder.py6.2 KB
  • scripts/request_target_builders.py13.1 KB
  • scripts/requirements.txt19 B
  • scripts/route_catalog_spec.py4.9 KB
  • scripts/route_catalog.py8.9 KB
  • scripts/route_engine.py10.3 KB
  • scripts/route_intent.py3.5 KB
  • scripts/router_contracts.py2.5 KB
  • scripts/run_router.py9.5 KB
  • scripts/runtime_layout.py4.7 KB
  • scripts/schema_validation.py3.0 KB
  • scripts/source_binding.py5.3 KB
  • scripts/target_runner.py6.7 KB
  • scripts/target_staging.py2.2 KB
  • scripts/validate_installation.py10.8 KB
  • scripts/validate_intent.py4.1 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

化学科研确定性路由

将用户的化学科研自然语言目标转换为带来源绑定的 ResearchIntent V1,再交给本地 Validator、Policy Guard、Catalog 和 Runtime。Agent 只负责语义识别,不决定执行命令、科学默认值或自由工作流。

何时使用

  • 任务包含多个化学步骤,或用户要求完整证据链;
  • 目标可能涉及联网、费用、附件外发或特殊科学参数;
  • 用户目标、化学对象、输入 Artifact 或执行范围存在真实歧义;
  • 需要在七个原子 Skill、四条固定 chain 和 Workflow A/B 之间确定唯一入口。

明确、离线、无风险的单步任务可以直接进入对应原子 Skill。边界见 routing-boundaries.md。

Semantic draft

Draft 只包含 Agent 的语义判断和原文证据,固定形状如下:

{
  "schema_version": "1.0.0",
  "language": "zh-CN",
  "goal": {
    "goal_type": "compute_molecular_features",
    "chain_requirement": "explicit_bounded_chain",
    "evidence_text": "用户原文中的完整目标"
  },
  "research_objects": [
    {
      "object_type": "compound_collection",
      "evidence": {
        "source_kind": "attachment",
        "attachment_id": "structures-csv"
      }
    }
  ],
  "requested_operations": [
    {
      "operation_type": "standardize_structure",
      "negated": false,
      "evidence_text": "用户原文中的唯一片段"
    },
    {
      "operation_type": "compute_fingerprint",
      "negated": false,
      "evidence_text": "用户原文中的指纹计算片段"
    }
  ],
  "input_artifacts": [
    {"attachment_id": "structures-csv", "role": "structure_input"}
  ],
  "user_parameters": [],
  "candidate_targets": ["structure-features-v1"],
  "ambiguities": [],
  "unsupported_goals": []
}

消息对象的 evidence 固定为 {"source_kind":"message_span","text":"原文唯一片段"}。操作顺序由数组顺序确定。 参数项只允许 field_id、value、evidence_text。

执行协议

  1. 读取用户原始消息和附件 manifest,保留原文,不 trim、不改换行、不做 Unicode normalization。
  2. 对完整语义做意图识别,只生成紧凑 semantic draft。Agent 负责选择受控语义枚举,并为 goal、操作和显式参数提供原文中唯一出现的 evidence_text;附件对象只引用 attachment ID。
  3. 只记录用户明确给出的科学参数。没有原文证据的参数不得写入 draft;真实缺口进入 ambiguities。
  4. 调用 build_intent.py。构建器生成稳定 ID、精确 span、附件绑定、SHA-256、user_explicit provenance 和 intent_fingerprint,并将 --attachment-root 中通过 hash/size 校验的附件复制到 Intent 同目录供 Request Builder 使用。禁止 Agent 手工生成机械字段或自行 staging。
  5. 调用 run_router.py route 生成 RouteDecision,并在可执行时生成 RouterExecutionRequest。
  6. 按 Decision 状态处理:
    • auto_execute:调用 run_router.py execute;
    • confirmation_required:展示受控原因,得到用户明确确认并生成绑定的 confirmation 后才执行;
    • manual_target_required:仅展示目标,不自动执行;
    • clarification_required:只提出模板指定的问题;
    • unsupported:明确当前能力不支持并停止。
  7. 对 awaiting_human run 使用 run_router.py resume 和绑定当前 gate 的 HumanDecision。
  8. 只报告 Validator、run 状态、Artifact 和 evidence package 中存在的事实。

禁止

  • 禁止用关键词匹配作为主路由;
  • 禁止 Agent 补充科学参数;
  • 禁止绕过 Validator;
  • 禁止自由拼接 Skill;
  • 禁止用 semantic draft 构建器做关键词或正则语义识别;
  • 禁止在 draft 中提供 ID、span、hash、fingerprint、provenance 或命令;
  • 禁止从 Intent 接受 command、entrypoint、Validator path、URL 或凭据;
  • 禁止把 Agent 解释、程序成功或文件生成当作科学结论。

文件接口

python scripts/build_intent.py \
  --draft semantic-draft.json \
  --source source.txt \
  --attachments attachments.json \
  --attachment-root inputs \
  --certificate certificate.json \
  --intent intent.json

python scripts/run_router.py route \
  --intent intent.json \
  --source source.txt \
  --attachments attachments.json \
  --certificate certificate.json \
  --decision decision.json \
  --request execution-request.json

python scripts/run_router.py execute \
  --request execution-request.json \
  --decision decision.json \
  --run-dir router-run \
  --installation-receipt .chemistry-agent-bundle/installation-receipt.json

python scripts/run_router.py resume \
  --run-dir router-run \
  --decision human-decision.json \
  --installation-receipt .chemistry-agent-bundle/installation-receipt.json

教学用语义例子见 routing-examples.md。不得将例子或历史测试标签写入用户请求。

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