feat: scaffold agentic interior design workflow
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# 系统架构
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## 设计原则
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1. 几何事实与生成图像分离。模型不能用像素结果覆盖墙、门窗和锁定布局。
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2. 所有修改先转成结构化命令,再调用几何、风格或生图执行器。
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3. 生图供应商通过统一适配器接入,业务流程不感知具体模型。
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4. 每个派生文件都记录输入、配置、模型、版本和父版本,支持回退与分支。
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5. 低置信度识别必须进入人工确认,不能静默猜测。
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## 逻辑结构
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```text
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Web Studio
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|-- 图纸清洗
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|-- 3D 白模与相机
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|-- Style DNA
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|-- 对话与版本分支
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FastAPI Orchestrator
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|-- Workflow State Machine
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|-- Project Command Handler
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|-- Model Router
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|-- Signed Upload Service
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Workers
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|-- Vector PDF Parser
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|-- OCR Adapter
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|-- Geometry Builder
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|-- GPU Vision Service
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|-- Image Generation Adapter
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Storage
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|-- PostgreSQL: 状态与版本
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|-- Redis: 队列、缓存和锁
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|-- MinIO: PDF、SVG、GLB、控制图和效果图
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## 核心状态
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### Plan State
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保存可验证的空间事实:页面区域、比例、房间多边形、墙线、门窗、柱、楼梯、原始家具层和识别置信度。
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### Scene State
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保存 3D 白模、家具类别级占位、相机、可见性以及用户锁定对象。局部修改必须尊重锁定项。
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### Style State
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保存概念描述、色板、材质、灯光、形态、空间密度、禁用项和用户确认的设计决定。它是跨视角和跨轮次的一致性来源。
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## 部署建议
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- NAS MinIO:保存项目大文件,按应用和 Langfuse 分离 bucket 与账号。
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- Linux Docker 服务器:运行 API、PostgreSQL、Redis、Langfuse 和普通 Worker。
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- Linux GPU 服务器:运行户型分割、视觉评审、深度估计和可选本地模型。
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- 百度 OCR:仅在 PDF 文字层失效或输入为扫描图时使用。
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## 安全边界
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- 浏览器不接触 MinIO、OCR 或模型服务的永久密钥。
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- 上传和下载通过短期预签名 URL。
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- 用户提供的模型 Key 使用 `APP_ENCRYPTION_KEY` 加密后存储。
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- GPU 和内部 Worker 只接受内网请求,并校验内部服务令牌。
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