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ThearchyHelios
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MCP / 自定义工具的审批三档（tools/trust.py） - 平台看不出这两类工具做什么，以前审批关卡一律当它们安全、照跑不误。现在默认每次调用都等审批； 工具页可以逐个改成「始终允许 · 门控把关」或「始终允许」，审批卡上的「始终允许」等于前者 - 门控把关：每次调用先由门控模型审一遍工具说明、参数和节点任务；判可疑、出错、超时、答不成格式， 一律交还给人，不会变成放行。判定包进 checkpoint，审批恢复重放时不再问一遍 - agent 节点、工具节点、协作团队三处关卡都接上；团队成员停不下来等人，门控没放行的调用不执行 - 每次运行在发起时快照档位（runs.tool_trust），恢复和接着跑沿用同一份；正式运行不看档位，一律等审批； 升级前发起的运行照旧不问——它们可能正停在某个审批上，多问一次答复就会对错号 - 接口：GET /api/tools 带 trust / trust_key，PUT /api/tools/trust；设置新增门控模型；新事件 tool.gated - 界面：工具页三选一、审批卡「始终允许」、设置页门控模型、运行记录解码 tool.gated； 顺手修了 MCP 工具详情 404、工具审批被驳回却显示成放行 智能体护栏（engine/guards.py），取代固定的「最多 12 步」 - 步数只留兜底：默认 100，设置里可改；以前画布自动写进节点的 12 按「没填」处理 - 同一个工具、同样的参数第二次不再执行，把上次的结果交还给它；连续 3 步拿不到新信息就收尾 - 每个节点的令牌预算（默认 200 万）和金额预算（默认不限），都可以在设置里改成不限 - 上下文用到窗口的 60% 先压缩早期的工具结果，到 85% 就收尾；临近任何一个上限先提醒模型一次 - 下游结构化校验失败时写明是上游哪个 agent 提前收了尾；复核信号带上收尾原因， 问数据页只在真是步数用满时才给「放宽步数重跑」 - 上限在发起时快照（runs.agent_limits）；升级前发起的运行一字不改走旧逻辑 检查脚本 - check-all 默认 4 道并行：量时间最多的两项互不重叠；并行时没过的最后单独重跑一遍，重跑才过的 单列成「偶发」。16 项全量从约 21 分钟降到约 7 分钟（加上一次重跑约 10 分钟）；--lanes 1 回到串行 顺带修的 - 设置接口里的 limits 改为只读：库里存着旧版设置页写进去的一份（max_agent_steps: 25），从不生效， 却盖住了真实上限，问数据页照着错的数许诺 - test_kb 里嵌入模型那条测试不再真连 api.openai.com（代理慢时一条要等近 4 分钟） - check-stream 读滚动容器前先等它挂上，并行跑时不再偶发 验证（沙箱）：tsc 干净，生产构建通过，pytest 1655 passed（两遍），check-all 16 项检查、3562 项全过； 新增后端测试 53 条，关键逻辑做了 22 处变异验证、全部抓到。
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3.9 KiB
Python
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3.9 KiB
Python
from __future__ import annotations
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import time
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Any
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from langgraph.config import get_stream_writer
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from app.core.events import EventType
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from app.engine.schema import GraphNode, GraphSpec
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from app.engine.state import GraphState, template_context
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from app.engine.expressions import render_deep, render_template
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@dataclass
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class RunContext:
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"""一次运行的全局上下文，编译时闭包进每个节点。"""
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run_id: str
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thread_id: str
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spec: GraphSpec
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workflow_id: str | None = None
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# 深度 > 0 表示当前在子图里，用来防止子图无限递归
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depth: int = 0
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memory_scope: str = "default"
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collection: str = "default"
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#: 工具审批策略的全局默认（设置里的「危险工具默认需要人工确认」）。节点和图级
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#: defaults 都没配 approval 时才用它；为空表示老运行，按节点各自的缺省走
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approval_default: str | None = None
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#: MCP / 自定义工具信任三档的快照（tools/trust.py）。None 是升级前发起的运行，
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#: 这两类工具照旧不问人
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tool_trust: dict[str, str] | None = None
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#: agent 护栏的上限快照（engine/guards.py）。None 是升级前发起的运行，走旧逻辑
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agent_limits: dict[str, Any] | None = None
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extra: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
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@dataclass
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class NodeContext:
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"""单个节点执行时能拿到的东西。"""
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node: GraphNode
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run: RunContext
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@property
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def config(self) -> dict[str, Any]:
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return self.node.data.config
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def emit(self, event_type: EventType | str, **data: Any) -> None:
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"""往 LangGraph 的 custom 流里发一条事件。
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runner 在另一端消费，转成落库的 RunEvent 并广播给前端 —— 画布上的节点高亮、
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token 流、工具调用卡片全都来自这里。
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"""
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try:
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writer = get_stream_writer()
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except Exception: # noqa: BLE001 - 不在图执行上下文里（比如单元测试）
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return
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writer(
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{
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"__agentlab__": True,
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"type": str(event_type),
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"node_id": self.node.id,
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"ts": time.time(),
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"data": data,
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}
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)
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def render(self, value: Any, state: GraphState) -> Any:
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"""用当前状态渲染配置里的模板。"""
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return render_deep(value, template_context(state))
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def render_str(self, value: str | None, state: GraphState) -> str:
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return render_template(value or "", template_context(state))
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def cfg(self, key: str, default: Any = None) -> Any:
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"""读节点配置，没有就回退到图级 defaults。"""
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value = self.config.get(key)
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if value in (None, ""):
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return self.run.spec.defaults.get(key, default)
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return value
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def approval_mode(self, fallback: str = "dangerous") -> str:
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"""工具审批策略：节点 > 图级 defaults > 全局设置 > 节点类型自己的缺省。
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审批恢复时节点会整个重放、再算一遍要不要问人，所以这里只能取决于
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这次运行固定下来的东西——全局默认在发起时就定死在 RunContext 上了。
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"""
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return self.cfg("approval") or self.run.approval_default or fallback
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def actor(self) -> str | None:
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"""回复这个节点审批的人（设置里的署名）。没署名、或者不是恢复出来的，就是 None。"""
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return (self.run.extra.get("actors") or {}).get(self.node.id)
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class NodeError(RuntimeError):
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"""节点执行失败。带上 node_id 方便前端定位到具体的卡片。"""
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def __init__(self, node_id: str, message: str, *, retryable: bool = False) -> None:
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super().__init__(message)
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self.node_id = node_id
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self.retryable = retryable
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