目标：从“前端本地化聊天”升级为“前后端分离的可扩展 AI 系统”。
核心里程碑：
- 后端分离（Go Gin）
- 服务端持久化
- Agent 执行框架
- MCP 工具生态接入
目标：将业务 API 从 Next.js Node 路由中拆分出来。
交付物：
- 独立 Gin 服务骨架（健康检查、配置加载、日志中间件）。
- 会话与聊天基础 API（先兼容现有前端调用）。
/api/chat到 Gin 的过渡层（或网关转发）。
验收标准：
- 前端主要聊天流程不改交互即可接入 Gin。
- 错误码、超时、日志可观测。
目标：将本地会话/消息迁移到服务端数据库。
交付物：
- 会话表、消息表与基础索引。
- CRUD + 分页查询接口。
- 数据迁移策略（本地数据到服务端的导入流程）。
验收标准：
- 关闭本地存储后，核心会话流程仍可稳定运行。
- 单用户高会话量下查询性能可接受。
目标：提供可扩展的 Agent 任务执行能力。
交付物：
- Agent 任务模型（计划、步骤、状态、重试）。
- 工具调用框架与执行上下文。
- 失败恢复与最小可观测（事件日志/步骤状态）。
验收标准：
- 至少支持一个端到端 Agent 场景（计划 -> 执行 -> 汇总输出）。
- 失败可定位、可重试。
目标：将外部工具能力统一接入为标准协议。
交付物：
- MCP 网关与连接管理。
- 工具注册、发现、鉴权与调用链路。
- Agent 与 MCP 的组合调用策略。
验收标准：
- 至少接入 2 个 MCP 工具并完成端到端调用。
- 工具错误与超时可回退。
- 风险：分离期接口频繁变更影响前端节奏。
缓解：统一 API 合约，先做兼容层。 - 风险：Agent/MCP 增加系统复杂度。
缓解：分阶段交付，先跑通最小闭环。 - 风险：数据迁移带来一致性问题。
缓解：灰度迁移与回滚脚本并行准备。