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# 示例（基于 chat/stream 工具调用链）
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## 示例 1：前端发起对话，LLM 触发工具调用
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用户意图：查询设备 `170490` 在时间范围内的 `monitored_value`。
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前端调用 `POST /api/v1/copilot/chat/stream`：
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```json
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{
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"message": "请查询设备170490在最近24小时的monitored_value历史数据",
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"conversationId": "conv-demo-001"
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}
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```
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请求头至少包含（由前端传入）：
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- `Authorization: Bearer <token>`
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- `x-project-id: <project-id>`
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服务端内部行为：
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- LLM 选择工具 `dynamic_http_call`
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- 工具参数示例：
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```json
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{
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"path": "/api/v1/scada/by-ids-field-time-range",
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"method": "GET",
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"arguments": {
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"device_ids": "170490",
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"field": "monitored_value",
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"start_time": "2026-03-29T07:57:47.338Z",
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"end_time": "2026-03-30T07:57:47.338Z"
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}
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}
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```
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## 示例 2：LLM 多步规划 + 多次工具调用
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用户消息：
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- “先查这个设备历史数据，再给我异常点摘要。”
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典型链路：
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- 第一步工具调用：查询历史数据接口。
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- 第二步（可选）工具调用：查询补充数据接口。
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- LLM 汇总工具结果，持续通过 SSE 输出 token，最终返回 `done`。
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## 示例 3：前端工具 — 定位要素
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用户消息：
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- "帮我找到管道 P-001 和 P-002"
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LLM 调用工具 `locate_features`：
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```json
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{
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"ids": ["P-001", "P-002"],
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"feature_type": "pipe"
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}
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```
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前端收到 SSE 事件后缩放地图并高亮管道。LLM 回复文字："已在地图上定位到管道 P-001 和 P-002。"
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## 示例 4：前端工具 — 对话内图表
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用户消息：
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- "展示节点 J-001 最近一天的压力变化曲线"
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典型链路：
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1. LLM 先调用 `dynamic_http_call` 查询数据
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2. 拿到数据后，调用 `show_chart` 将处理好的数据传给前端渲染
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第一步 — LLM 调用 `dynamic_http_call`：
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```json
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{
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"path": "/api/v1/composite/element-simulation",
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"method": "GET",
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"arguments": {
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"feature_infos": "[\"J-001\", \"node\"]",
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"start_time": "2026-03-29T00:00:00Z",
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"end_time": "2026-03-30T00:00:00Z"
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}
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}
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```
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第二步 — LLM 处理数据后调用 `show_chart`：
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```json
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{
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"title": "节点 J-001 压力变化",
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"chart_type": "line",
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"x_data": ["03-29 00:00", "03-29 01:00", "03-29 02:00", "..."],
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"series": [
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{
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"name": "J-001 压力",
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"data": [32.5, 31.8, 30.2, "..."]
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}
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],
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"y_axis_name": "压力 (m)"
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}
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```
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前端直接用 AI 提供的数据渲染 ECharts 图表，不再请求后端。
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## 示例 5：前端工具 — 查看 SCADA 监测面板
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用户消息：
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- "我想看看 J-001 的监测数据"
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LLM 调用工具 `view_scada`：
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```json
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{
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"device_ids": ["J-001"],
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"start_time": "2026-03-29T00:00:00Z",
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"end_time": "2026-03-30T00:00:00Z"
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}
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```
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前端打开 SCADA 监测面板，展示该节点的历史监测曲线。
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