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https://github.com/ThearchyHelios/AgentLab.git
synced 2026-11-15 16:52:00 +00:00
ThearchyHelios
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在画布上拖拽编排 agent 工作流，并实时看着它执行。 后端 FastAPI + LangGraph：把画布 JSON 编译成 StateGraph，15 种节点 （模型/Agent/多Agent、工具/沙箱、分支/循环/子图、记忆/检索/整形、 人工介入/结构校验）。选 LangGraph 是因为可视化编排真正难的是暂停、 恢复和回放，而 checkpointer + interrupt() 正好把这几件事做在了底层。 前端 React + React Flow：节点元数据驱动属性面板与连接桩，运行时 节点高亮、边流动画、卡片内流式 token 全部由同一份事件流驱动。 关键实现： - Agent 内工具审批用 @task 缓存模型调用，interrupt 重放时不重复计费 - 沙箱保持只读根文件系统，代码经 exec+base64 写入（put_archive 会被 只读容器拒绝），断网、非 root、内存/CPU/超时限额 - 检索为向量与 BM25 混合，本地哈希 embedding 零配置可用 - 分支条件走 AST 白名单求值器；HTTP 工具逐 IP 拦截内网与元数据地址 - Mock provider 让无 API Key 也能跑通完整链路 7 个内置模板全部冒烟通过，含真实模型端到端验证。
50 lines
1.4 KiB
Python
50 lines
1.4 KiB
Python
from __future__ import annotations
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from typing import Any
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from fastapi import APIRouter
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from pydantic import BaseModel, Field
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from app.sandbox.base import SandboxLimits
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from app.sandbox.manager import sandbox_manager
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router = APIRouter(prefix="/api/sandbox", tags=["sandbox"])
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@router.get("/health")
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async def health() -> dict[str, Any]:
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return await sandbox_manager.health()
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class ExecIn(BaseModel):
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code: str = Field(min_length=1)
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language: str = "python"
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timeout: int = Field(default=30, ge=1, le=300)
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memory_mb: int = Field(default=512, ge=64, le=4096)
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network: bool = False
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session_id: str = "playground"
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files: dict[str, str] = Field(default_factory=dict)
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@router.post("/exec")
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async def execute(payload: ExecIn) -> dict[str, Any]:
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"""沙箱试验台。在画布外面直接跑一段代码，用来试限额、试依赖。"""
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result = await sandbox_manager.run(
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payload.code,
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language=payload.language,
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limits=SandboxLimits(
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timeout=payload.timeout,
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memory_mb=payload.memory_mb,
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network=payload.network,
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),
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session_id=payload.session_id,
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files=payload.files,
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)
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return result.model_dump()
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@router.post("/cleanup/{session_id}")
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async def cleanup(session_id: str) -> dict[str, bool]:
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await sandbox_manager.cleanup(session_id)
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return {"ok": True}
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