开源贡献-Future AGI
围绕 Future AGI 的 JSONL 评测数据、MCP 参数校验、检索详情展示和知识库上下文隔离，覆盖 Agent/RAG 全链路的功能与安全边界。
Future AGI 提供 Agent 评测、追踪、网关和 guardrails 能力。本项目记录数据加载、MCP schema、前端检索可观测性和知识库租户边界四类贡献，并保留首版 PR 关闭后重新提交、社区建议后的增量修订过程。
- - JSONL 数据集逐行解析与错误定位
- - 空 arguments 仍执行 MCP required 校验
- - 单文档检索详情不再被 UI 丢弃
- - KB 搜索校验 organization/workspace 上下文
开发记录
- feat(dashboard): add eval score distribution chart：该PR关联issue #1575，旨在解决用户无法直观查看评估分数分布的问题。当前仪表盘仅支持时间序列聚合视图，用户需要了解分数在各个区间内的计数分布，以评估模型表现或数据质量。本PR聚焦前端图表选择、渲染和导出部分，依赖后端#1838提供的分布查询与持久化契约，共同实现完整功能。
- feat(tracer): add eval score distribution query：该PR旨在解决仪表盘中对数值型追踪评估指标进行分布查询的需求。现有查询仅支持汇总统计，无法展示指标值的分布情况，限制了用户对模型性能的细粒度分析。相关issue #1575提出了扩展查询模式，允许按时间范围和过滤器生成分桶计数，以直观呈现评分分布。本PR专注于后端实现，与前端仪表盘选择及渲染（#1869）分离，确保模块化开发。
- feat: add JSONL dataset loader support：评测数据加载器只支持既有格式，无法直接消费常见的 JSON Lines 数据集；批量评测前需要额外转换，且坏行缺少精确定位。
- feat: add JSONL dataset loader support：首版 JSONL loader 因分支命名规则关闭，功能需要在符合仓库约定的分支上重新提交，避免 CI 元数据检查阻塞有效修复。
- fix(mcp): validate empty tool arguments against schema：MCP tool call 的 arguments 为空对象或被省略时，网关只在参数数量大于零时触发 schema 校验，导致 required 参数缺失可以绕过网关进入上游工具。
- fix(frontend): render single retrieved document：RetrieveSpan 只针对多文档结果进入详情渲染，恰好命中一个文档时用户看不到检索内容；零文档空状态也缺少稳定覆盖。
- fix(ai-tools): scope knowledge base search by context：KB 搜索工具根据传入 kb_id 直接查询向量库，没有验证当前 organization/workspace 上下文，可能让 Agent 读取不属于当前租户的知识库内容。