pip install -r requirements.txt   # 仅 openpyxl
export LLM_API_URL=http://<模型网关>/v1
export LLM_API_KEY=<密钥>
python src/service.py             # 默认监听 8888

GET  /health   {"status":"ok","kb_ready":true,...}
POST /qa       {"question":"民警在巡逻中发现有人赌博，如何处理？"}
               -> {"answer":"根据《中华人民共和国治安管理处罚法》第七十条…",
                   "sources":[{"law_name":"中华人民共和国治安管理处罚法","article":"第七十条","snippet":"…"}]}
POST /assess   {"text":"【当事人信息】…【警情内容及处置情况】…"}
               -> {"exists":true,"level":"高",
                   "risk_persons":[{"name":"赵XX","id_number":"…","level":"高","reason":"…"}],
                   "law_references":[{"law_name":"…","article":"第…条","snippet":"…"}],
                   "degraded":false,"reason":"…"}

python src/assess_batch.py input.xlsx output.xlsx

docker run --rm \
  -e LLM_API_URL=http://<网关>/v1 -e LLM_API_KEY=<密钥> \
  -v $PWD/input:/app/input -v $PWD/output:/app/output -v $PWD/log:/app/log \
  police-legal-agent python src/assess_batch.py

bash docker_build.sh [镜像名] [tag]   # 构建 + docker save 导出 + 体积校验(≤1GB)
docker run -d -p 8888:8888 \
  -e LLM_API_URL=http://<网关>/v1 -e LLM_API_KEY=<密钥> \
  police-legal-agent                  # 常驻服务模式

police-legal-agent/
├── mcp_server.py          # MCP stdio 插件服务器（dsh/Claude 等客户端接入）
├── src/
│   ├── service.py         # 统一 HTTP 服务（/qa + /assess + /health）
│   ├── assess_batch.py    # 批量研判 CLI
│   ├── api.py             # LLM/Embedding/Rerank 客户端（模型自动发现/降级）
│   ├── qa.py              # 问答编排：prompt 构造、引用解析与全库校验
│   ├── retriever.py       # 混合检索：向量∪关键词并集召回 + 精排
│   ├── laws.py cnnum.py lawmap.py rules.py sources.py preset.py
│   ├── config.py          # 统一配置（全部环境变量注入）
│   └── risk/              # 警情风险研判子包
│       ├── assess.py      # assess_one（单条）+ run_batch（批量）+ 法条接地
│       ├── llm.py         # OpenAI 兼容客户端（模型名/载荷自动降级）
│       ├── prompt.py      # 研判提示词（官方标准固化 + few-shot + 法条接地注入）
│       ├── parse.py overrides.py reader.py writer.py validate.py
│       └── config.py
├── laws/                  # 38 部现行法律法规 TXT（"条"级知识库源）
└── tests/
    ├── smoke_test.py      # 端到端冒烟：mock 模型 -> 统一服务三接口 + 批量链路
    ├── mcp_smoke_test.py  # MCP 插件冒烟：握手 -> tools/list -> 工具实调
    └── mock_model_server.py

python tests/smoke_test.py       # HTTP 服务 + 批量链路（mock 模型，无需真实网关）
python tests/mcp_smoke_test.py   # MCP 插件链路