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ThearchyHelios
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多条边汇入同一个节点时，编译器对每条入边各 add_edge 一次。LangGraph 对这种 接法的语义是"任一上游跑完就触发一次"：两条支路一样长时，两次触发落在同一步 被合并，看不出问题；一长一短时，汇合节点先拿短支路的结果跑一次，长支路到了 再跑一次——模型调用、工具副作用、下游全部翻倍。循环体里更糟：每轮汇合两次， 循环节点就多推进一格，done 出口在循环跑到一半时就放行了，成果节点跑了 3 次。 README 写的"自动等待汇聚"只在支路等长时成立。 修法是给汇合节点加 defer（等图里其余待执行的任务都跑完再跑一次），而不是 屏障 add_edge([a, b], j)：分支之后的二选一汇合，没走的那条永远不会到，屏障 会一直等，而 LangGraph 没有可执行任务时会安静结束——汇合节点和下游就被无声 跳过。代价写在 _join_nodes 的注释和 README 里：它也会等图里无关、恰好在跑的支路。 汇合 = 两个以上前向上游，循环回边不算。回边识别因此从 layout.py 挪到 schema.back_edges，加了 roots 参数：执行语义要从入口起 DFS，否则循环体里的 前向边可能被误判成回边；排版照旧按节点顺序起算，行为不变（check-canvas-layout 全过）。 新增 test_fan_in.py 5 例：长短支路、循环体内汇合（修前分别跑了 2 次和 4 次）； 二选一汇合、被分支剪掉一路的汇合（守着别把修法做成屏障）；回边不算汇合。 292 → 297 passed。内置模板里 ③④ 的成果节点是二选一汇合，行为不变。
305 lines
12 KiB
Python
305 lines
12 KiB
Python
from __future__ import annotations
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from collections import defaultdict
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from enum import StrEnum
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from typing import Any, Iterable, Literal
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from pydantic import BaseModel, Field, field_validator, model_validator
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class NodeType(StrEnum):
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"""画布上可用的节点类型。新增类型 = 加一个枚举值 + 一个执行器 + 一个前端渲染。"""
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INPUT = "input"
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OUTPUT = "output"
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LLM = "llm" # 单次模型调用
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AGENT = "agent" # 带工具循环的 ReAct agent
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SUPERVISOR = "supervisor" # 多 agent 调度
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TOOL = "tool" # 直接调用一个工具
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CODE = "code" # 沙箱里跑代码
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BRANCH = "branch" # 条件分支
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LOOP = "loop" # 循环 / 迭代
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SUBGRAPH = "subgraph" # 嵌套另一个工作流
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MEMORY = "memory" # 长期记忆读写
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RETRIEVE = "retrieve" # 知识库检索
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TRANSFORM = "transform" # 数据整形
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HUMAN = "human" # 人工介入
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VALIDATE = "validate" # 结构化校验 + 自动重试
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METRICS = "metrics" # 口径卡：受控指标集，叙述层唯一合法的数字来源
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class Position(BaseModel):
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x: float = 0
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y: float = 0
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class NodeData(BaseModel):
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"""节点上的可编辑内容。config 保持松散 dict，各执行器自己解析成强类型模型，
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这样前端加字段不会让整张图反序列化失败。"""
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label: str = ""
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description: str = ""
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config: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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class GraphNode(BaseModel):
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id: str
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type: NodeType
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position: Position = Field(default_factory=Position)
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data: NodeData = Field(default_factory=NodeData)
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@field_validator("id")
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@classmethod
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def _valid_id(cls, v: str) -> str:
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if not v or not v.replace("_", "").replace("-", "").isalnum():
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raise ValueError(f"节点 id 只能包含字母数字、下划线和连字符：{v!r}")
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# LangGraph 保留了这两个名字
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if v in ("__start__", "__end__"):
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raise ValueError(f"{v!r} 是保留节点名")
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return v
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@property
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def config(self) -> dict[str, Any]:
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return self.data.config
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@property
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def title(self) -> str:
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return self.data.label or self.id
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class GraphEdge(BaseModel):
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id: str = ""
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source: str
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target: str
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# 分支节点用 sourceHandle 区分走哪条路："true"/"false" 或自定义 case key
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sourceHandle: str | None = None
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targetHandle: str | None = None
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label: str = ""
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@model_validator(mode="after")
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def _fill_id(self) -> "GraphEdge":
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if not self.id:
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self.id = f"{self.source}:{self.sourceHandle or ''}->{self.target}"
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return self
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@property
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def branch_key(self) -> str | None:
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return self.sourceHandle if self.sourceHandle not in (None, "out", "source") else None
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class GraphSpec(BaseModel):
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"""一整张可执行的图。前端 React Flow 的画布状态直接序列化成它。"""
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nodes: list[GraphNode] = Field(default_factory=list)
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edges: list[GraphEdge] = Field(default_factory=list)
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viewport: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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# 图级别的默认值，节点没配 provider/model 时回退到这里
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defaults: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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def node_map(self) -> dict[str, GraphNode]:
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return {n.id: n for n in self.nodes}
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def outgoing(self, node_id: str) -> list[GraphEdge]:
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return [e for e in self.edges if e.source == node_id]
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def incoming(self, node_id: str) -> list[GraphEdge]:
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return [e for e in self.edges if e.target == node_id]
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def entry_nodes(self) -> list[GraphNode]:
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"""入口 = input 节点；没有 input 节点时退化为所有无入边的节点。"""
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inputs = [n for n in self.nodes if n.type == NodeType.INPUT]
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if inputs:
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return inputs
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return [n for n in self.nodes if not self.incoming(n.id)]
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def terminal_nodes(self) -> list[GraphNode]:
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outputs = [n for n in self.nodes if n.type == NodeType.OUTPUT]
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if outputs:
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return outputs
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return [n for n in self.nodes if not self.outgoing(n.id)]
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# --------------------------------------------------------------------------
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# 校验
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# --------------------------------------------------------------------------
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class ValidationIssue(BaseModel):
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level: Literal["error", "warning"] = "error"
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node_id: str | None = None
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edge_id: str | None = None
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message: str
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class ValidationResult(BaseModel):
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ok: bool = True
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issues: list[ValidationIssue] = Field(default_factory=list)
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def add(self, message: str, *, level: str = "error", node_id: str | None = None,
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edge_id: str | None = None) -> None:
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self.issues.append(
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ValidationIssue(level=level, message=message, node_id=node_id, edge_id=edge_id) # type: ignore[arg-type]
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)
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if level == "error":
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self.ok = False
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def topology_of(spec: GraphSpec) -> tuple[tuple, tuple]:
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"""图的骨架：节点的 id 与类型、加上所有的边。**不含任何配置。**
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断点续跑要用它。LangGraph 的 checkpoint 是按节点名存的（编译时
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`builder.add_node(node.id, …)`），而节点配置是运行时从 spec 现读的
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（`NodeContext.cfg`）。所以拿一张只改了配置的图去续，checkpoint 对得上，
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前面跑过的节点结果照样能用；一旦增删节点或改连线，checkpoint 里的
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通道状态就和新图对不上了——续下去跑出来的是一份似是而非的结果，
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比直接报错糟得多。
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这正是 resume 那边踩过的坑：不看有没有 checkpoint 就发 Command，
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LangGraph 拿空 state 从 START 重跑，最后还落成 succeeded。
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"""
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return (
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tuple(sorted((n.id, str(n.type)) for n in spec.nodes)),
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tuple(sorted((e.source, e.target, e.sourceHandle or "") for e in spec.edges)),
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)
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def back_edges(
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node_ids: Iterable[str], edges: Iterable[GraphEdge], *, roots: Iterable[str] = (),
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) -> set[tuple[str, str, str]]:
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"""DFS 森林里的回边，以 (source, target, sourceHandle) 表示。剔掉它们，剩下的必然无环。
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哪条边算"回边"取决于 DFS 从哪里出发。排版不在乎，按节点顺序起算就行；
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执行语义在乎——得从入口（roots）起算，否则循环体里的一条普通前向边可能被
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误判成回边。两端有一端不在 node_ids 里的悬空边直接忽略。
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||
迭代式而不是递归：一张几百个节点的图不该因为递归深度挂掉。
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"""
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WHITE, GREY, BLACK = 0, 1, 2
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state = dict.fromkeys(node_ids, WHITE)
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adj: dict[str, list[GraphEdge]] = defaultdict(list)
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for e in edges:
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if e.source in state and e.target in state:
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adj[e.source].append(e)
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back: set[tuple[str, str, str]] = set()
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for root in [*roots, *state]:
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if state.get(root) != WHITE:
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continue
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stack: list[tuple[str, int]] = [(root, 0)]
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state[root] = GREY
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while stack:
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node_id, i = stack[-1]
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out = adj[node_id]
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if i >= len(out):
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state[node_id] = BLACK
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stack.pop()
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||
continue
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||
stack[-1] = (node_id, i + 1)
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edge = out[i]
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target = edge.target
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if state[target] == GREY:
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back.add((edge.source, edge.target, edge.sourceHandle or ""))
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||
elif state[target] == WHITE:
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state[target] = GREY
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||
stack.append((target, 0))
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return back
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def validate_graph(spec: GraphSpec) -> ValidationResult:
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"""编译前的静态检查。错误会挡住运行，警告只在画布上提示。"""
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result = ValidationResult()
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nodes = spec.node_map()
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if not spec.nodes:
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result.add("图是空的，先拖一个节点进来")
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return result
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# 引用完整性
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for edge in spec.edges:
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if edge.source not in nodes:
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result.add(f"边指向了不存在的源节点 {edge.source!r}", edge_id=edge.id)
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if edge.target not in nodes:
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result.add(f"边指向了不存在的目标节点 {edge.target!r}", edge_id=edge.id)
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||
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if not spec.entry_nodes():
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result.add("找不到入口：每个节点都有入边，图里存在环且没有起点")
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# 节点级必填项
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for node in spec.nodes:
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cfg = node.config
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if node.type == NodeType.BRANCH:
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cases = cfg.get("cases") or []
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if not cases:
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result.add("分支节点至少要配一个条件分支", node_id=node.id)
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handles = {e.sourceHandle for e in spec.outgoing(node.id)}
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for case in cases:
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key = case.get("key")
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if key and key not in handles:
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result.add(
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f"分支 {key!r} 没有连出去的边", level="warning", node_id=node.id
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)
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if "default" not in handles:
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result.add(
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||
"建议给分支节点连一条 default 边，兜住所有条件都不满足的情况",
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level="warning",
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node_id=node.id,
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||
)
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elif node.type == NodeType.TOOL:
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||
if not cfg.get("tool"):
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||
result.add("工具节点还没选工具", node_id=node.id)
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elif node.type == NodeType.SUBGRAPH:
|
||
if not cfg.get("workflow_id"):
|
||
result.add("子图节点还没选要嵌套的工作流", node_id=node.id)
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||
elif node.type == NodeType.VALIDATE:
|
||
if not cfg.get("schema"):
|
||
result.add("校验节点需要一个 JSON Schema", node_id=node.id)
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||
elif node.type == NodeType.METRICS:
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||
defs = cfg.get("metrics") or []
|
||
if not defs:
|
||
result.add("口径卡还没有定义指标", node_id=node.id)
|
||
for d in defs:
|
||
if not d.get("id") or not d.get("expression"):
|
||
result.add(f"指标定义缺 id 或 expression：{d.get('id') or '(空)'}",
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||
node_id=node.id)
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||
elif node.type == NodeType.OUTPUT:
|
||
contract = cfg.get("contract")
|
||
if contract and not contract.get("metrics_from"):
|
||
result.add("出具契约缺 metrics_from（指标来自哪个口径卡节点）",
|
||
node_id=node.id)
|
||
elif node.type == NodeType.LOOP:
|
||
if not spec.outgoing(node.id):
|
||
result.add("循环节点没有循环体", node_id=node.id)
|
||
|
||
if node.type in (NodeType.LLM, NodeType.AGENT, NodeType.SUPERVISOR):
|
||
if not (cfg.get("model") or spec.defaults.get("model")):
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||
result.add(
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||
"没有指定模型，将回退到默认 provider",
|
||
level="warning",
|
||
node_id=node.id,
|
||
)
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# 孤儿节点
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for node in spec.nodes:
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if node.type in (NodeType.INPUT, NodeType.OUTPUT):
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continue
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if not spec.incoming(node.id) and not spec.outgoing(node.id):
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result.add("节点没有任何连线，不会被执行", level="warning", node_id=node.id)
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# 变量问题也进校验结果：模板取不到值只会渲染成空字符串，不报错，
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# 所以拼错一个变量名在运行时是完全静默的——只能在这里说破。
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# 放在最后导入，避免 variables 反过来 import schema 形成环。
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from app.engine.variables import analyze as _analyze_vars
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for issue in _analyze_vars(spec).issues:
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# info 级是"产出没人用"这类提示，不进校验（它不影响能不能跑）
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if issue.level == "info":
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||
continue
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||
result.add(issue.message, level=issue.level, node_id=issue.node_id)
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return result
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