yilunjiang/AgentLab
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26ff8e1e064b74df36ced33374f3f3f280cda900
AgentLab/backend/app/db/models.py
T
ThearchyHelios cc608f56ec 跑完先过一道复核再交给你：异常说破、数字不许现编、出错自动改一次 
「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。
2026-09-20 11:18:53 +08:00

432 lines
21 KiB
Python
Raw Blame History

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from __future__ import annotations
from datetime import datetime
from typing import Any
from sqlalchemy import (
DateTime, Float, ForeignKey, Index, Integer, LargeBinary, String, Text, UniqueConstraint,
)
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
from app.db.base import Base, TimestampMixin, new_id, utcnow
# --------------------------------------------------------------------------
# 设置：模型供应商 / 用户偏好 / MCP / 自定义工具
# --------------------------------------------------------------------------
class Provider(Base, TimestampMixin):
"""一个模型接入点。api_key 落库前经 app.core.crypto 加密。"""
__tablename__ = "providers"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(100), unique=True)
kind: Mapped[str] = mapped_column(String(32)) # anthropic | openai | openai_compatible | mock
base_url: Mapped[str | None] = mapped_column(String(500), default=None)
api_key: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, default=None) # 密文
models: Mapped[list[Any]] = mapped_column(default=list) # [{id, label, context, pricing}]
default_model: Mapped[str | None] = mapped_column(String(200), default=None)
enabled: Mapped[bool] = mapped_column(default=True)
extra: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
class DataSource(Base, TimestampMixin):
"""一个数据库接入点。password 落库前经 app.core.crypto 加密，和 Provider 同一套。
readonly 默认为真，是刻意的安全基线：这里的 SQL 由模型生成，不是人写的。
要写库就另建一个显式关掉只读的源，并且写操作会走人工审批——把"能写"这件事
变成一个需要两次明确动作的决定，而不是默认状态。
"""
__tablename__ = "data_sources"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(100), unique=True)
kind: Mapped[str] = mapped_column(String(32)) # mysql | postgres | oracle | sqlite
host: Mapped[str | None] = mapped_column(String(255), default=None)
port: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, default=None)
database: Mapped[str | None] = mapped_column(String(255), default=None)
username: Mapped[str | None] = mapped_column(String(128), default=None)
password: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, default=None) # 密文
# 驱动差异塞这里：Oracle 的 service_name/sid、MySQL 的 charset、SSL 参数…
# 不给每种数据库加一列，否则表会长成各家方言的并集
options: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
readonly: Mapped[bool] = mapped_column(default=True)
# 给 Copilot 看的一句话："销售库，含订单/客户/产品"。它据此判断该查哪个源
description: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
# 探查到的表结构。缓存下来，否则每次建图都要连一次生产库
schema_cache: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
schema_synced_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(default=None)
enabled: Mapped[bool] = mapped_column(default=True)
class Setting(Base, TimestampMixin):
"""键值形式的用户设置，前端 Settings 页直接读写。"""
__tablename__ = "settings"
key: Mapped[str] = mapped_column(String(100), primary_key=True)
value: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
class McpServer(Base, TimestampMixin):
__tablename__ = "mcp_servers"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(100), unique=True)
transport: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="stdio") # stdio | http
command: Mapped[str | None] = mapped_column(String(500), default=None)
args: Mapped[list[Any]] = mapped_column(default=list)
env: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
url: Mapped[str | None] = mapped_column(String(500), default=None)
enabled: Mapped[bool] = mapped_column(default=True)
# 最近一次探活的结果与工具清单缓存
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="unknown")
last_error: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, default=None)
tools_cache: Mapped[list[Any]] = mapped_column(default=list)
class CustomTool(Base, TimestampMixin):
"""用户自定义工具：HTTP 调用模板，或跑在沙箱里的一段 Python。"""
__tablename__ = "custom_tools"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(100), unique=True)
description: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
kind: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="http") # http | python
parameters: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict) # JSON Schema
config: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
enabled: Mapped[bool] = mapped_column(default=True)
# --------------------------------------------------------------------------
# 工作流与版本
# --------------------------------------------------------------------------
class Workflow(Base, TimestampMixin):
__tablename__ = "workflows"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(200))
description: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
graph: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict) # {nodes, edges, viewport}
tags: Mapped[list[Any]] = mapped_column(default=list)
version: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=1)
is_template: Mapped[bool] = mapped_column(default=False)
# 治理状态机：draft（随便改）→ published（有正式版本可跑）→ governed（发布需过治理 lint）
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="draft")
# 正式运行默认解析到这个版本；为空表示还没发布过
published_version: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, default=None)
published_by: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100), default=None)
versions: Mapped[list["WorkflowVersion"]] = relationship(
back_populates="workflow", cascade="all, delete-orphan", lazy="selectin"
)
class WorkflowVersion(Base, TimestampMixin):
"""每次保存留一份快照，便于回滚和对比不同编排的效果。"""
__tablename__ = "workflow_versions"
__table_args__ = (UniqueConstraint("workflow_id", "version"),)
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
workflow_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey("workflows.id", ondelete="CASCADE"))
version: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
graph: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
note: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
# 图内容的 sha256 指纹（剔除 viewport）。formal run 钉住的就是它。
graph_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64), default=None)
workflow: Mapped[Workflow] = relationship(back_populates="versions")
# --------------------------------------------------------------------------
# 运行、事件、审批
# --------------------------------------------------------------------------
class Run(Base, TimestampMixin):
__tablename__ = "runs"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
workflow_id: Mapped[str | None] = mapped_column(
ForeignKey("workflows.id", ondelete="SET NULL"), default=None
)
workflow_name: Mapped[str] = mapped_column(String(200), default="")
# LangGraph checkpointer 的 thread_id —— 持久化与恢复的锚点
thread_id: Mapped[str] = mapped_column(String(64), index=True, default=new_id)
# queued | running | interrupted | succeeded | failed | cancelled
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="queued", index=True)
graph: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict) # 执行时的图快照
input: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
output: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
error: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, default=None)
usage: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict) # tokens / cost / 各节点耗时
started_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(default=None)
finished_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(default=None)
last_seq: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
# formal：从不可变的 WorkflowVersion 发起，可复现、可出具
# exploratory：画布试跑 / 裸 graph / 追问，结果只标探索性
run_class: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="exploratory")
version: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, default=None)
version_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64), default=None)
# 结束时对全部事件计算的清单哈希，事后改动事件流会被它戳穿
manifest_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64), default=None)
started_by: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100), default=None)
events: Mapped[list["RunEvent"]] = relationship(
back_populates="run", cascade="all, delete-orphan"
)
class RunEvent(Base):
"""完整事件流落库 —— 这既是 trace，也是页面刷新后重建时间线的依据。"""
__tablename__ = "run_events"
__table_args__ = (Index("ix_run_events_run_seq", "run_id", "seq"),)
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
run_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey("runs.id", ondelete="CASCADE"))
seq: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
type: Mapped[str] = mapped_column(String(40))
node_id: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64), default=None)
ts: Mapped[float] = mapped_column(Float)
data: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
run: Mapped[Run] = relationship(back_populates="events")
class Approval(Base, TimestampMixin):
"""一次人工介入请求。对应 LangGraph 的 interrupt。"""
__tablename__ = "approvals"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
run_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey("runs.id", ondelete="CASCADE"), index=True)
node_id: Mapped[str] = mapped_column(String(64))
interrupt_id: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64), default=None)
mode: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="approve") # approve | input | edit
title: Mapped[str] = mapped_column(String(300), default="")
payload: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict) # 给人看的上下文
schema_: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column("schema", default=dict)
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="pending", index=True)
response: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
resolved_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(default=None)
# 责任归属：谁批的。没有 actor 的治理是空转。
resolved_by: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100), default=None)
class Artifact(Base, TimestampMixin):
"""工件引用表。
文件本体按内容哈希存在 data/artifacts/ 下（同内容只一份）；
这张表记录"哪个 run 的哪个节点产出了它"——溯源需要的正是这层归属。
复合主键：同一工件被多个 run 产出时各记一行引用。
"""
__tablename__ = "artifacts"
__table_args__ = (Index("ix_artifacts_run", "run_id"),)
id: Mapped[str] = mapped_column(String(64), primary_key=True)
run_id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default="")
kind: Mapped[str] = mapped_column(String(32), default="node_output") # node_output | tool_snapshot | metric_set
node_id: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64), default=None)
size: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
meta: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
# --------------------------------------------------------------------------
# 记忆、知识库、Skill
# --------------------------------------------------------------------------
class MemoryItem(Base, TimestampMixin):
"""长期记忆。scope 用来隔离不同 agent / 会话的记忆空间。"""
__tablename__ = "memories"
__table_args__ = (Index("ix_memories_scope_kind", "scope", "kind"),)
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
scope: Mapped[str] = mapped_column(String(100), default="default")
kind: Mapped[str] = mapped_column(String(32), default="fact") # fact | preference | episode
content: Mapped[str] = mapped_column(Text)
meta: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
embedding: Mapped[bytes | None] = mapped_column(LargeBinary, default=None)
# 这条向量是谁产出的。没有它就无法判断存量向量还能不能和当前查询比对——
# 换 embedder 之后维度对不上，cosine 直接 ValueError（512 vs 1536），
# 而在此之前代码里没有任何地方能看出"这条是旧模型建的"
embed_model: Mapped[str] = mapped_column(String(100), default="")
embed_dim: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
importance: Mapped[float] = mapped_column(Float, default=0.5)
last_used_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(default=None)
use_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
class Document(Base, TimestampMixin):
"""知识库里的一份原始文档。"""
__tablename__ = "documents"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
collection: Mapped[str] = mapped_column(String(100), default="default", index=True)
title: Mapped[str] = mapped_column(String(300), default="")
source: Mapped[str] = mapped_column(String(500), default="") # 文件名 / URL
mime: Mapped[str] = mapped_column(String(100), default="text/plain")
content: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
meta: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
chunk_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
# 切块+算向量是在后台跑的：一个 10MB 文档配上远端 embedding 要几十分钟，
# 压在 HTTP 请求里必然超时——而后端其实还在跑，界面显示失败、数据其实成功，
# 比直接拒绝还糟。ready | processing | failed
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="ready")
error: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
chunks: Mapped[list["Chunk"]] = relationship(
back_populates="document", cascade="all, delete-orphan"
)
class Chunk(Base):
__tablename__ = "chunks"
__table_args__ = (Index("ix_chunks_collection", "collection"),)
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
document_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"))
collection: Mapped[str] = mapped_column(String(100), default="default")
ordinal: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
content: Mapped[str] = mapped_column(Text)
embedding: Mapped[bytes | None] = mapped_column(LargeBinary, default=None)
# 这条向量是谁产出的。没有它就无法判断存量向量还能不能和当前查询比对——
# 换 embedder 之后维度对不上，cosine 直接 ValueError（512 vs 1536），
# 而在此之前代码里没有任何地方能看出"这条是旧模型建的"
embed_model: Mapped[str] = mapped_column(String(100), default="")
embed_dim: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
#: 分词后的 token 数。BM25 要按文档长度归一，存下来省得为算 avg_len 再扫一遍
token_len: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
meta: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(default=dict)
document: Mapped[Document] = relationship(back_populates="chunks")
class ChunkTerm(Base):
"""倒排表：词 → 包含它的片段。
在此之前每次检索都 `select(Chunk)` 全量载入，再在 Python 里**重建**一遍
BM25 倒排——几百段无感，上万段就是秒级，而那正是知识库开始有用的规模。
没用 SQLite 的 FTS5：它的 trigram 分词器要求查询至少三个字符，中文里
「商家」「订单」「权限」这些两字词一个都召不回（实测）。而现有的分词器
本来就做中文单字 + 二元组，自己存一张倒排表既保住召回，也不把知识库
锁死在 SQLite 上。
"""
__tablename__ = "chunk_terms"
__table_args__ = (Index("ix_chunk_terms_lookup", "collection", "term"),)
id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
chunk_id: Mapped[str] = mapped_column(
ForeignKey("chunks.id", ondelete="CASCADE"), index=True
)
collection: Mapped[str] = mapped_column(String(100), default="default")
term: Mapped[str] = mapped_column(String(64))
tf: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=1)
class Skill(Base, TimestampMixin):
"""可复用的方法论：一段指令 + 可选的示例和推荐工具。
节点可以挂载 skill，运行时把内容注入 system prompt —— 把"怎么做事"
从工作流结构里抽出来单独管理和迭代。
"""
__tablename__ = "skills"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(100), unique=True)
description: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
instructions: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
examples: Mapped[list[Any]] = mapped_column(default=list)
suggested_tools: Mapped[list[Any]] = mapped_column(default=list)
tags: Mapped[list[Any]] = mapped_column(default=list)
enabled: Mapped[bool] = mapped_column(default=True)
# --------------------------------------------------------------------------
# 会话：把一串问答串成一次对话
# --------------------------------------------------------------------------
class Conversation(Base, TimestampMixin):
"""一次对话。
在此之前"对话"只是前端内存里的一个数组：刷新页面就没了，而每一轮又各自
从零建图、各起一条 checkpoint 线程，所以"上一轮问过什么"在系统里根本
无处可查。追问「再按月份拆一下」会重新找一遍数据源，可能接到别的表。
落成一张表之后，它同时承担两件事：给用户看的历史列表，和给模型看的上下文。
kind 分两种，因为这两件事像但不是一回事：
chat —— 问数据页，一轮 = 一次「建图 → 跑图 → 出答案」，进左侧列表
canvas —— 画布右栏的 Copilot，依附某张图，一轮 = 一次改图，不进列表
"""
__tablename__ = "conversations"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
title: Mapped[str] = mapped_column(String(200), default="")
kind: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="chat", index=True)
workflow_id: Mapped[str | None] = mapped_column(
ForeignKey("workflows.id", ondelete="CASCADE"), default=None, index=True
)
archived: Mapped[bool] = mapped_column(default=False)
# 列表按活跃度排。不能用 updated_at —— 改个标题就会把这条顶到最前面，
# 而用户对"最近聊过的"的预期是按说话时间排，不是按编辑时间
last_active_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime(timezone=True), default=utcnow, index=True
)
turns: Mapped[list["ConversationTurn"]] = relationship(
back_populates="conversation",
cascade="all, delete-orphan",
order_by="ConversationTurn.seq",
)
class ConversationTurn(Base, TimestampMixin):
"""一轮问答。
run_id 可以为空：建图阶段就失败时压根没有 run，但这一轮仍然发生过，
用户也该在历史里看到它失败了——只记成功的轮次，历史就成了一份美化过的
记录，而人再回来时最想搞清楚的恰恰是上次卡在哪。
"""
__tablename__ = "conversation_turns"
__table_args__ = (Index("ix_conversation_turns_conv_seq", "conversation_id", "seq"),)
id: Mapped[str] = mapped_column(String(32), primary_key=True, default=new_id)
conversation_id: Mapped[str] = mapped_column(
ForeignKey("conversations.id", ondelete="CASCADE"), index=True
)
seq: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
question: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
answer: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
# Copilot 对这张图的说明。画布那条路径上只有它，没有 answer
explanation: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
graph: Mapped[dict[str, Any] | None] = mapped_column(default=None)
run_id: Mapped[str | None] = mapped_column(
ForeignKey("runs.id", ondelete="SET NULL"), default=None
)
# running | done | error
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="running")
error: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="")
# 跑完之后的复核结论（engine/review.py）：判定档位、给用户的异常说明、
# 命中的信号清单。落库是因为它是答案的一部分——刷新页面后只剩一个
# 看起来很完整的答案、而"它哪里不可靠"没了，比不复核更糟
review: Mapped[dict[str, Any] | None] = mapped_column(default=None)
conversation: Mapped[Conversation] = relationship(back_populates="turns")
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