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ThearchyHelios
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Python
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Python
from __future__ import annotations
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import time
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import uuid
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from enum import StrEnum
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from typing import Any
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from pydantic import BaseModel, Field
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class EventType(StrEnum):
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"""前端与后端之间的实时协议。画布高亮、时间线、token 流全部基于这套事件。"""
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# run 级
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RUN_STARTED = "run.started"
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RUN_FINISHED = "run.finished"
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RUN_FAILED = "run.failed"
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RUN_CANCELLED = "run.cancelled"
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RUN_INTERRUPTED = "run.interrupted" # 等待人工介入
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RUN_RESUMED = "run.resumed"
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# 节点级
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NODE_STARTED = "node.started"
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NODE_FINISHED = "node.finished"
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NODE_FAILED = "node.failed"
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NODE_SKIPPED = "node.skipped"
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EDGE_TAKEN = "edge.taken" # 条件分支实际走了哪条边
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# 模型级
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LLM_START = "llm.start"
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LLM_TOKEN = "llm.token"
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# 思考的流式增量：只推给画布做实时显示，不落库
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LLM_THINKING_DELTA = "llm.thinking.delta"
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# 一次完整思考：调用结束时落一条，这才是进轨迹的事件
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LLM_THINKING = "llm.thinking"
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LLM_END = "llm.end"
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# 工具 / 沙箱
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TOOL_START = "tool.start"
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TOOL_END = "tool.end"
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TOOL_ERROR = "tool.error"
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# 信任档是「始终允许 · 门控把关」的工具，门控模型对这一次调用的判定（tools/trust.py）。
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# allow 之后是正常的 tool.start；escalate 之后是人工审批，协作团队里则是不执行
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TOOL_GATED = "tool.gated"
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# 知识检索。以前只发一条 info 日志，于是"这句结论依据的是哪份文档的哪一段"
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# 在轨迹里查不到——而 SQL 取数那条路早就有工件快照可以下钻
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RETRIEVE_END = "retrieve.end"
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# 记忆读写。以前发的是 info 日志，而解码器丢弃所有 info——于是往长期记忆里
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# 写东西这件事在界面上是隐形的。让 Copilot 主动记之后，这条不可接受
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MEMORY_END = "memory.end"
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# 合并查询做完了：哪几个输入（别名、节点、行数、数据源）、哪条合并 SQL、得到几行、有哪些警告。
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# 运行详情据此展示这一步；完整结果在 query_artifact 指向的查询快照里
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MERGE_END = "merge.end"
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# 分析卡里的一项做完了（engine/nodes/analysis.py）：哪一项、什么分析、状态、判定、判定语、结论工件（analysis_artifact）。
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# 运行详情据此展示这一步，运行对比按项对齐两次的判定；整份结论在工件里。agent 分析工具的结论记在 tool.end 上
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ANALYSIS_END = "analysis.end"
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SANDBOX_START = "sandbox.start"
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SANDBOX_END = "sandbox.end"
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# 多 agent 协作中的单个 agent 步骤
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AGENT_STEP_START = "agent.step.start"
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AGENT_STEP_END = "agent.step.end"
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# 调度者的一次决策。它是一次结构化模型调用，常常占掉团队节点大半的时间；
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# 以前前后都没有事件，界面上那几十秒是黑盒
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AGENT_ROUTE_START = "agent.route.start"
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AGENT_ROUTE_END = "agent.route.end"
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# 人工介入
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HUMAN_REQUESTED = "human.requested"
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HUMAN_RESOLVED = "human.resolved"
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# 审批质询：运行停在审批时，审批人就待审的报告问的一个问题和得到的回答（engine/run_append.py 追加，
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# node_id 为空）。这次问答的用量写在事件数据的 usage 里，计进运行用量（runner._usage_of_events）。
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# 停在审批时追加的随运行结束一起封存；封存之后追加的带 post_seal: true，是批注不是证据
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APPROVAL_INQUIRY = "approval.inquiry"
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# 出具与口径治理
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ISSUANCE = "issuance" # 出具契约的判定结果（档位 / 缺数据 / 未回指数字）
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CALIBER_UPGRADE = "caliber.upgrade" # 钉住的方法卡有新版本，按声明的策略处置
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# 从发布版本发起的正式运行：发布之后这一版用到的表的数据目录有变化（data/catalog_impact.catalog_drift）。
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# 每张表带 impact：direct 写死的 SQL 用到的，possible Agent 可能查询的。
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# 只提醒、不拦运行；落在封存范围内，出具物上看得到「当时的目录和发布时不一样」
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CATALOG_DRIFT = "catalog.drift"
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# 从发布版本发起的正式运行：发布之后这一版直接引用的表的结构版本变了（data/catalog_impact.schema_drift，next-round
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# 03 B1）。每张表带发布时和现在的结构版本、是否已删除、还没处理的结构变化。和 catalog.drift 分开记（老的渲染只认整数的
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# 目录版本），界面上合到同一块横幅里。只提醒、不拦运行；落在封存范围内
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SCHEMA_DRIFT = "schema.drift"
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# 报告撰写节点的自查结果：报告文档工件 id、统计、违规清单。落在封存范围内，
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# 证据接口靠它找到文档——不去翻不受封存保护的 artifacts 表
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REPORT_CHECKED = "report.checked"
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# 探索运行里按需裁判的结论句判定：点开哪句才判哪句，追加在封存之后（post_seal），是批注不是证据。
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# 封存核对只覆盖 manifest_seq 之前的事件，追加它不影响 verify；封存的报告文档一个字都不改
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EVIDENCE_JUDGED = "evidence.judged"
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# 口径账本（docs/design/next-round/02-口径账本.md 做法 2）：探索运行封存之后，后台拿这次执行的 SQL 和已发布口径的取数比对，
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# 结果存成内容寻址工件（kind=caliber_match，格式 agentlab.caliber_match/1），再追加这一条：{artifact, manifest_hash,
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# algo, counts, trigger}。追加在封存之后（post_seal），是批注不是证据：比对依据的已发布口径在运行之外，不能混进运行
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# 自身的封存事实；封存核对照旧一致
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LEDGER_MATCHED = "ledger.matched"
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# 口径召回（02 做法 7）：口径发布新版本后，在同一份数据上把新旧两版各算一次（召回运行，origin_kind=recall）。召回运行
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# 结束时在它自己身上记一条结论 {role: recall, changed, workflow_id, from_version, to_version, metrics, answers, tasks}；
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# 数没变的那几个原答案的运行上各记一条 {role: answer, changed: false, recall_run, workflow_id, from_version,
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# to_version}，界面上写「已按 vN 核对，不影响」（数变了的开 recall 待办，不在原答案上记）。同 ledger.matched：追加在
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# 封存之后（post_seal），是批注不是证据，不进封存范围
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LEDGER_RECALLED = "ledger.recalled"
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# 答案依据的东西变了（02 做法 7 二、三）：kind=catalog 目录里影响数字的一项被驳回或改了（冻结的目录里看得到这一项）；
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# structure 用到的表或列被删、列的类型变了；values 触及有效记录条件的新码值；catalog_edit 处理变化时改了目录。带数据源、
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# 表、哪几项（路径和叫法），按新目录跑 SQL 检查新出现的错误级问题条数。同上，封存之后追加，不进封存范围
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LEDGER_BASIS_CHANGED = "ledger.basis_changed"
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# 对账结果上的「说明有用 / 看不懂」（02 做法 10 的 E2，ledger/feedback）：追加在对账运行（origin_kind=reconcile）上，
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# {verdict: useful | unclear, by, verified, source_run}。同一个人改主意再记一条，统计只算他最后一次。同上，封存之后
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# 追加，是批注不是证据
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LEDGER_FEEDBACK = "ledger.feedback"
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# 应用平台（docs/design/app-platform-and-look.md §3.11）
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# 运行来源：发起时写进 launch_run 的 notes，在封存范围内（engine/origin.py）
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RUN_ORIGIN = "run.origin"
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# 待办：一次中断面向人的那一面（app/process/tasks.py）
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TASK_OPENED = "task.opened"
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TASK_RESPONDED = "task.responded" # 谁、怎么决定的、第几人 / 共几人
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TASK_REASSIGNED = "task.reassigned"
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TASK_REMINDED = "task.reminded"
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TASK_ESCALATED = "task.escalated"
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TASK_EXPIRED = "task.expired"
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TASK_RESOLVED = "task.resolved"
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TASK_CANCELLED = "task.cancelled"
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# 动作：写外部系统（app/process/actions.py）。prepared 带 payload_hash、环境、遮罩后的预览
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ACTION_PREPARED = "action.prepared"
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ACTION_SENT = "action.sent"
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ACTION_CONFIRMED = "action.confirmed"
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ACTION_FAILED = "action.failed"
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ACTION_UNKNOWN = "action.unknown"
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ACTION_RECONCILED = "action.reconciled"
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ACTION_SIMULATED = "action.simulated"
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# 普通用户建应用（docs/design/normal-user-apps.md N9、§3.8）
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# 读入一个附件的文字（模板函数 file_text，app/files/text.py）：哪个文件、读入多少字、全文多少字、是否截断，
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# 读入的那一段存成工件（artifact）。抽不出时 ok=false、reason 写原因
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FILE_EXTRACTED = "file.extracted"
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# 其他
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LOG = "log"
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USAGE = "usage" # token / 成本累计
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class RunEventModel(BaseModel):
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id: str = Field(default_factory=lambda: uuid.uuid4().hex)
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run_id: str
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seq: int = 0
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type: EventType
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node_id: str | None = None
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ts: float = Field(default_factory=time.time)
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data: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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def to_wire(self) -> dict[str, Any]:
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return self.model_dump(mode="json")
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