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https://github.com/ThearchyHelios/AgentLab.git
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ThearchyHelios
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「跑完了」和「答得对」之间一直没有任何一层。库里 264 条 succeeded 里， 14 条带着 warn、4 条 agent 步数用满，而交到用户手上的答案对此只字不提。 最糟的一次（run dd9927e6）交出去的干脆是「本轮只执行了第一个工具」—— 一句内部管道文案冒充结论。 出具体系（issuance.py）本来就是干这个的，但它挂在输出节点的可选契约上， 还要配口径卡提供受控指标集；问数据页生成的图基本都是 input → agent → output， 走不到那条路。所以补一层轻的。 **干净的运行一次模型都不调。** 先用规则扫一遍事件流（engine/review.py:scan）， 没扫出东西就到此为止。实测 15ms 返回。这是整层设计的前提，测试里用 「monkeypatch 一个会抛异常的模型，断言它没被碰过」来守。 **分类挂在 code 上，不是中文消息串。** 12 处 warn 发射点都带上 code。 这样「流式失败，回退非流式」能归成 benign 直接跳过——它对答案内容零影响， 为它叫一次模型等于每次网络抖一下就多花一笔；而「步数用满」归 broken。 原来这两者在事件流里长得一模一样。工具报错之后同一个工具又跑成了， 算 degraded 不算 broken——否则参数自愈每修一次就报一次「答案不可信」。 **复核不许现编数字。** 它手上只有原答案和一份异常清单，没有任何原始数据， 写出来的新数字只能是凭空来的。直接复用 issuance.trace_numbers，把原答案的 数字当受控指标集，对不上就整条退回原答案、只留说明。硬拦截，不是提示。 **规则管重试资格，模型只有否决权。** 一开始写成两边取并，实测 loop_limit 时模型判 retry=true——而重跑一遍循环还是会撞上限，白烧一次建图加一次跑图。 反过来之后，「检索什么都没查到」这类也不会被模型强推重跑。 **重试带着失败的那张图，不是推倒重来。** 原来传 base_graph=null，模型只看到 「原问题 + 一句失败原因」，很可能原样再建出同一张坏图。而且它连自己上次建了 什么都看不到——会话历史按 status != running 过滤，正在重试的这一轮恰好被 排除在外。现在交回去走后端的改图分支，调大步数、改正参数就是改一个字段。 上限一次。 **答案等复核完成再显示。** 端到端抓到的：答案先摆出来，十秒后说明才追上去—— 这十秒里用户读的是一个没人核对过的结论，正是要修的那件事本身。改成落库立刻 （防关标签页丢结果）、显示等复核，并给复核加 25s 上限。说明排在成果上方， broken 用报警色、degraded 用普通边框——混成一个样子用户就学会了一概忽略。 复核结论跟着轮次落库，刷新后还在；也进下一轮的对话历史，否则模型会拿一个 已知不可信的结论当事实继续往下推。 验证：后端 242 passed（新增 test_review.py 25 条）；tsc 干净； check-decode / check-stream / check-ui 全过，check-stream 新增 9 条渲染断言。 两条端到端都在真浏览器 + 真模型上跑通：检索降级那次说明正确排在答案上方； 重试那次建图请求 2 次、第二次 base_graph 带着失败的 3 个节点、第一版没漏出去。 复核结果不是事件流，decode.ts 翻译不到它，所以渲染测试放在 check-stream。
108 lines
3.9 KiB
Python
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3.9 KiB
Python
from __future__ import annotations
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import uuid
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from datetime import datetime, timezone
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from typing import Any, AsyncIterator
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from sqlalchemy import JSON, DateTime, MetaData, event
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, async_sessionmaker, create_async_engine
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from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column
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from app.core.config import settings
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NAMING_CONVENTION = {
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"ix": "ix_%(column_0_label)s",
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"uq": "uq_%(table_name)s_%(column_0_name)s",
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"fk": "fk_%(table_name)s_%(column_0_name)s",
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"pk": "pk_%(table_name)s",
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}
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def utcnow() -> datetime:
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return datetime.now(timezone.utc)
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def new_id() -> str:
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return uuid.uuid4().hex
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class Base(DeclarativeBase):
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metadata = MetaData(naming_convention=NAMING_CONVENTION)
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# 图定义、节点配置、事件负载都是任意形状的 JSON，统一映射到 SQLite 的 JSON 列
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type_annotation_map = {dict[str, Any]: JSON, list[Any]: JSON}
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class TimestampMixin:
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created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), default=utcnow)
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updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), default=utcnow, onupdate=utcnow
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)
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engine = create_async_engine(settings.db_url, echo=False, future=True)
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@event.listens_for(engine.sync_engine, "connect")
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def _set_sqlite_pragma(dbapi_conn, _record): # pragma: no cover - 驱动回调
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"""WAL + 外键约束。WAL 让读写不互相阻塞，事件写入和前端轮询能并行。"""
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cur = dbapi_conn.cursor()
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cur.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
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cur.execute("PRAGMA foreign_keys=ON")
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cur.execute("PRAGMA busy_timeout=5000")
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cur.close()
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SessionLocal = async_sessionmaker(engine, expire_on_commit=False, class_=AsyncSession)
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async def get_session() -> AsyncIterator[AsyncSession]:
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"""FastAPI 依赖注入用的会话。"""
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async with SessionLocal() as session:
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yield session
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# 轻量迁移：create_all 只建新表，不给已有表加列。SQLite 的 ADD COLUMN
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# 便宜且带默认值回填，够用；等真需要改列类型再考虑 alembic。
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_COLUMN_MIGRATIONS: list[tuple[str, str, str]] = [
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("runs", "run_class", "TEXT DEFAULT 'exploratory'"),
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("runs", "version", "INTEGER"),
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("runs", "version_hash", "VARCHAR(64)"),
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("runs", "manifest_hash", "VARCHAR(64)"),
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("runs", "started_by", "VARCHAR(100)"),
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("workflows", "status", "TEXT DEFAULT 'draft'"),
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("workflows", "published_version", "INTEGER"),
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("workflows", "published_by", "VARCHAR(100)"),
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("workflow_versions", "graph_hash", "VARCHAR(64)"),
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("approvals", "resolved_by", "VARCHAR(100)"),
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# 存量向量没有这两列，回填成空串 / 0 —— 正好表示"不知道是谁建的"，
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# 检索侧会把它们当成对不上当前 embedder 处理
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("chunks", "embed_model", "VARCHAR(100) DEFAULT ''"),
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("chunks", "embed_dim", "INTEGER DEFAULT 0"),
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("memories", "embed_model", "VARCHAR(100) DEFAULT ''"),
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("memories", "embed_dim", "INTEGER DEFAULT 0"),
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("chunks", "token_len", "INTEGER DEFAULT 0"),
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("documents", "status", "TEXT DEFAULT 'ready'"),
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("documents", "error", "TEXT DEFAULT ''"),
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# 存量轮次没有复核结论。NULL 正好表示"这一轮没复核过"，和"复核过、没问题"
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# （存 verdict=ok）是两回事，前端要分得开
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("conversation_turns", "review", "JSON"),
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]
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def _migrate(conn) -> None: # pragma: no cover - 同步回调
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from sqlalchemy import text
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for table, column, ddl in _COLUMN_MIGRATIONS:
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cols = {row[1] for row in conn.execute(text(f"PRAGMA table_info({table})"))}
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if cols and column not in cols:
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conn.execute(text(f"ALTER TABLE {table} ADD COLUMN {column} {ddl}"))
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async def init_db() -> None:
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from app.db import models # noqa: F401 确保模型已注册到 metadata
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async with engine.begin() as conn:
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await conn.run_sync(Base.metadata.create_all)
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await conn.run_sync(_migrate)
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