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生产部署：prod.sh 直接运行，package-docker.sh 打 Docker 离线包（镜像 + 一键部署脚本 + 配置 + 说明）
- 服务端可以托管前端构建产物（AGENTLAB_WEB_DIST）：页面路由回退到 index.html，/api 下不存在的路径照旧是 JSON 404，
挡住路径穿越；index.html 不缓存，assets/ 带哈希的文件长缓存；没设时行为完全不变
- scripts/prod.sh：不用 Docker 的生产运行。按需构建前端，单进程、不热重载，默认只听本机，--host 开放到局域网并提示没有登录
- Dockerfile（多阶段构建，Linux 镜像）：前端在构建机架构上构建，运行阶段用 python:3.12-slim，依赖装进独立的 venv，
以非 root 用户（uid 10001）运行，数据在 /data，带健康检查；.dockerignore 排除 .env、data/、各种库文件，镜像里实测没有密钥和数据库
- scripts/package-docker.sh：构建指定平台的镜像（默认按本机架构，可选 linux/amd64），打成
release/agentlab-<版本>-linux-<架构>.tar，里面有 image.tar、deploy.sh、agentlab.env、README.md、SHA256SUMS
- deploy/deploy.sh：目标机上只依赖 Docker，离线可用。install / start / stop / restart / status / logs / upgrade / uninstall；
检查架构和配置，自动导入镜像，替换容器时保留旧容器以便回退，数据永远保留，日志轮转
- 修正 bubblewrap 的可用性判断：以前只看有没有装 bwrap，容器里和 Ubuntu 24.04 默认配置下装了却建不了命名空间，
每次执行代码都失败；现在真起一次试，不能用就退回下一个后端，并写明原因
- README 增加「生产部署」一节，部署细节见 deploy/README.md
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2026-09-30 09:48:16 +08:00 |
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改用 conda 管理后端环境，移除 uv
environment.yml 只负责把解释器和依赖装进具名环境 agentlab，依赖清单仍以
backend/pyproject.toml 为准，不在两处各写一遍。dev.sh 通过 conda run 解析出
真实解释器路径再启动 uvicorn，环境不存在时自动按 environment.yml 创建。
uv.lock 一并删掉：留着会和 conda 装出来的环境慢慢漂移，两套锁反而更难查问题。
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2026-09-14 14:09:51 +08:00 |
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AgentLab：可视化 Agent 编排实验台
在画布上拖拽编排 agent 工作流，并实时看着它执行。
后端 FastAPI + LangGraph：把画布 JSON 编译成 StateGraph，15 种节点
（模型/Agent/多Agent、工具/沙箱、分支/循环/子图、记忆/检索/整形、
人工介入/结构校验）。选 LangGraph 是因为可视化编排真正难的是暂停、
恢复和回放，而 checkpointer + interrupt() 正好把这几件事做在了底层。
前端 React + React Flow：节点元数据驱动属性面板与连接桩，运行时
节点高亮、边流动画、卡片内流式 token 全部由同一份事件流驱动。
关键实现：
- Agent 内工具审批用 @task 缓存模型调用，interrupt 重放时不重复计费
- 沙箱保持只读根文件系统，代码经 exec+base64 写入（put_archive 会被
只读容器拒绝），断网、非 root、内存/CPU/超时限额
- 检索为向量与 BM25 混合，本地哈希 embedding 零配置可用
- 分支条件走 AST 白名单求值器；HTTP 工具逐 IP 拦截内网与元数据地址
- Mock provider 让无 API Key 也能跑通完整链路
7 个内置模板全部冒烟通过，含真实模型端到端验证。
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2026-09-13 17:27:00 +08:00 |
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