执行前准备流程（五步决策链）
用户的问题进来之后，系统不会直接丢给大模型去回答。在真正执行之前，有一个"准备阶段"，它会做一系列决策：该不该改写问题？该去哪个知识库找？该用什么模式回答？这些决策串起来就是所谓的"五步决策链"。
为什么要有这个阶段
直接把用户问题丢给大模型，效果往往不好。用户的问题可能指代不清、可能需要拆分、可能该去特定文档里找答案。准备阶段就是在"想清楚怎么回答"之后再动手。
总编排器
ChatPreparationOrchestrator
包路径： org.javaup.ai.chatagent.rag.service
这是准备阶段的总入口，只有一个对外方法，但内部逻辑很丰富。
| 方法 | 返回值 | 说明 |
|---|---|---|
prepare(TaskInfo) | ConversationExecutionPlan | 五步决策链的总入口，返回最终执行计划 |
prepare() 内部流程
按顺序执行以下步骤：
第一步：记忆加载
- 调用
summarizeHistory()→ 委托给ConversationMemoryService.loadMemoryContext() - 加载长期摘要 + 最近几轮原文
- 提取结构化规划上下文（目标、稳定事实、待解决问题、检索提示）
第二步：时间敏感性检测
- 判断问题是否需要当前日期锚定（比如"今天天气怎么样"）
- 判断是否需要实时搜索
第三步：模式分发
- 如果是
OPEN_CHAT模式 → 直接返回REACT_AGENT执行计划 - 如果是
DOCUMENT或AUTO_DOCUMENT模式 → 继续后续步骤
第四步：问题改写与知识路由
- 调用
ChatQueryRewriteService.rewrite()改写问题 - 如果是
AUTO_DOCUMENT模式，调用KnowledgeRouteService.route()选择目标文档 - 如果路由结果模糊，可能触发
CLARIFICATION模式（反问用户）
第五步：文档问题路由
- 调用
DocumentQuestionRouter.route()判断执行模式 - 最终组装
ConversationExecutionPlan返回
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