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应用库可移植到 PostgreSQL：AGENTLAB_DATABASE_URL 设成 postgresql+asyncpg://… 时整个应用库用 PostgreSQL，断点用官方的 langgraph-checkpoint-postgres（同一个库，AGENTLAB_CHECKPOINT_URL 可另给）；不设时照旧是数据目录里的 SQLite，行为不变
- 配置：database_url、checkpoint_url（启动时校验写法，只认 PostgreSQL）、连接池四项；启动日志写用的是哪种库（主机、库名、用户，不写密码）
- 引擎（db/base.make_engine）：SQLite 照旧 WAL、外键、忙等；PostgreSQL 用连接池、探活、会话时区 UTC，装上方言调整（db/postgres.py）：建表时 String(n) 是不限长的 VARCHAR（SQLite 从不查长度，导过来的存量也可能超长）、ORDER BY 里可空列的 NULL 位置照 SQLite 补写（升序在前、降序在后，窗口函数里同样）；Integer 列在 PostgreSQL 上是 BIGINT（列挂到表上时换成 with_variant，绑定参数跟着列按 BIGINT 转换）；JSON 列两边都存原文（PostgreSQL 的 json，不用 JSONB：JSONB 重排对象里的键，快照的列序、表的先后读回来就变了）；JSON 里的 NaN 写成 null、NUL 去掉（PostgreSQL 不收）
- 迁移按方言：已有的列和索引用 inspector 认；PostgreSQL 上补列的类型取模型里这一列的、缺省值取迁移表里的（布尔 0/1 换成 false/true），ADD COLUMN IF NOT EXISTS；去重语句里的布尔按方言写；部分唯一索引补 postgresql_where；init_db 在 PostgreSQL 上拿咨询锁（几个进程同时启动不撞）
- 应用库上的 SQLite 专用写法改成按方言编译的表达式（db/portable.py）：json_extract 的十几处（口径召回、出具、对账、个人应用、幂等键、访问控制、数据源变化通知、剖析任务、待办超时）换成 json_eq / json_flag / json_text，json_type 换成 json_is_string（两种库同一套带类型的比较）；能力登记的 sqlite insert 换成按会话方言的 insert_ignore；能力使用次数的 json_each 按方言分支；附件「没绑记录」的条件不靠 json 的等号；按报错文字认唯一约束的地方换成 unique_violation（按表和列认，两种库的报错都认得）
- 断点（engine/checkpoints.py）：PostgreSQL 时开 psycopg 连接池、在咨询锁里 setup；runner 只认 BaseCheckpointSaver，读断点仍只走 saver 的公开接口
- 依赖：新 extra postgres（asyncpg、psycopg[binary] 3、psycopg-pool、langgraph-checkpoint-postgres 3.1.2）；langgraph-checkpoint 卡在 <4.3（断点格式就在这个包里，postgres 包新版要 4.3，不动已装的 4.2.0）；锁文件补上新包
- 运行收尾：记 action.unknown、安排核实做完才把运行摘掉（以前先摘掉，等「不在跑了」再读事件的一方在库慢时读不到这一条）
- 测试：AGENTLAB_TEST_DATABASE_URL 时跑在 PostgreSQL 上（每个 xdist 进程建自己的库、按事件循环分的连接池 tests/pgpool.py），不设时盖掉环境里的数据库地址照旧用 SQLite；scripts/test-postgres.sh 起临时的 postgres:16 容器跑全量；sqlite_only 标记；另开连接改库的几个竞态测试、触发器测试改成两种库都能跑（tests/appdb.py）；新增 test_db_portable 守着方言调整、JSON 键序、超长字符串、大整数、NULL 排序、时区、PostgreSQL 老库迁移
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2026-10-19 09:52:09 +08:00 |
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数据目录阶段 2B：引入 sqlglot，SQL 检查的解析层——按数据源方言解析、认表和别名、解析不了一律跳过
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2026-10-03 10:15:52 +08:00 |
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可点击证据第五期：老工作流一键升级为可追溯结构；受管问数据图的 cells 一键选；pytest 并行
一、一键升级（只给预览，不自动保存）
- engine/upgrade.py：确定性改写，纯函数、重复执行结果不变
- R1 契约的叙述指向模型调用节点 → 换成报告撰写节点（system 和 prompt 合成写作要求，模型配置照搬），契约改成 report_from
- R2 没有契约、但模型写的文字进了出口，而且上游有取数 → 同样换成报告撰写
- R3 input → 智能体 → 出口（问数据的典型图）→ 中间插入报告撰写节点，出口字段接报告的正文；
只改直接相连的出口，经过别的节点读它的出口原样保留并写明原因
- R4 配了 output_schema 的智能体 → 打开 cite_fields
- R5 代码节点的产出被口径卡读 → 不改，只建议标成取数，等人确认
- 一个叙述里混了几个写作者的，不猜，整步不做并写明原因
- POST /api/copilot/upgrade-evidence：返回改动、说明和改完的检查结果；assist 时再交给 Copilot 把纯算术的代码节点
改写成口径卡表达式，不是纯算术的保留并给警告
- 升级和发布前修复走同一道「不许降低要求」的检查，只多两个由升级点名的例外：模型调用换成报告撰写、R3 改接的那条连线；
改完不能更糟
- 校验对符合 R1–R4 的旧结构给一条建议「可以升级为可追溯结构」，不算提示、不挡发布
- Copilot 自查：报告撰写节点上游没有任何能引用数字的来源时打回
二、界面
- 问题面板的快速修复「升级为可追溯结构（预览改动）」：逐项写「节点 · 字段：原值 → 新值」，节点类型的变化写成
「模型调用 → 报告撰写」，新插的节点和改接的连线另外写明；「应用」后走现有的保存，全图默认不丢
- 画布改过、存失败、画布被锁都有明确状态；保存失败后手动存成功会清掉「没存上」的提示，
画布和预览对不上时「重试保存」不再盲存；校验接口失败时升级块照样在
- 记录页里没有逐段证据的运行给横幅「这次的报告没有逐段证据 → 升级这张图」，跳到编排页并打开升级预览
- 修掉一处旧缺陷：应用修复时只换配置、不换节点类型，模型调用换成报告撰写后存下去的还是模型调用
三、受管门禁：cells 一键选
- 图里没有口径卡、契约又没写 cells: true 的受管图，以前能过门禁、正式运行却每次失败；现在门禁拦下，
发布弹窗给两个选项：写 cells: true，或交给 Copilot 改成口径卡指标（人亲手选的不算替人打开，Copilot 自己打开照样拦）
- 「修完要更好」的复核不再把改完才冒出来、只能由人拍板的这一处算作改坏：Copilot 补上契约、把 cells 留给人问，
这一步会被采用，不再被判「冒出新的问题」作废
四、测试
- 开发依赖加上 pytest-xdist（锁文件只多了 pytest-xdist 和 execnet）：全量后端测试 -n auto 约 16 秒，原来串行约 2 分钟
- 修掉并行下暴露的一处测试竞态：运行先落终态、再另一个事务封存，测试改成等封存完成再核对
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2026-09-29 13:27:27 +08:00 |
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后端依赖锁到测过的那一套：pyproject 卡版本范围，requirements.lock 写精确版本
langgraph 和四个 langchain 包原来完全不写版本，fastapi、sqlalchemy、aiosqlite 只有下限，
uv.lock 还在 .gitignore 里。按旧写法今天新装，22 个包和测过的版本不同，其中 sqlalchemy
会从 2.0.52 跳到 2.1.1。
1. pyproject.toml：LangGraph / LangChain 一族放行到下一个小版本——引擎依赖它们的断点
格式、interrupt / resume、流式事件和 thinking 块，这些在小版本里也改过行为。aiosqlite
与 SQLAlchemy 同样卡小版本：db/base.py 给 aiosqlite 0.22 的 stop() 打了补丁，连接池
强制断开时会走到它。mcp 卡在大版本 1。
2. backend/requirements.lock：后端全部依赖（含间接依赖、全部 extras）的精确版本，
--universal 跨平台。锁的是 473 条测试跑过的那个 conda 环境：本机要装的 96 个包逐一
对上，另外 3 个只在 Windows / emscripten 上装。
3. environment.yml 装包时以锁文件为约束（-c），换机器装到的是同一套。
4. scripts/lock-deps.sh 重新生成锁文件：已锁的版本默认不动，升级用 --upgrade-package /
--upgrade。README 补了用法，补装 extras 的命令都带上 -c。
验证：用同版本 Python 新建空环境，照 conda 的方式按 environment.yml 的 pip 行安装——
装到的 96 个包和测过的环境完全一致，473 passed。
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2026-09-26 09:49:16 +08:00 |
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