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https://github.com/ThearchyHelios/AgentLab.git
synced 2026-11-15 04:41:57 +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。
49 lines
2.7 KiB
JavaScript
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// 冒烟测试：真开一个浏览器，跑一遍「打开画布 → 选模板 → 运行 → 看高亮」。
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// 依赖 frontend 里的 playwright-core，并复用系统已装的 Chrome，不额外下载浏览器。
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import { chromium } from '../frontend/node_modules/playwright-core/index.mjs'
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const browser = await chromium.launch({
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executablePath: '/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome', args: ['--no-sandbox'] })
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const page = await browser.newPage({ viewport: { width: 1680, height: 1000 } })
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const errs = []
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page.on('pageerror', e => errs.push(e.message))
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page.on('console', m => m.type() === 'error' && errs.push(m.text()))
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await page.goto('http://localhost:5273/studio', { waitUntil: 'networkidle' })
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await page.waitForSelector('.react-flow__node', { timeout: 15000 })
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// 切到「最小问答」模板，用 mock 模型跑，验证画布实时高亮
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await page.getByRole('button', { name: /批量处理|最小问答|工作流/ }).first().click()
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await page.waitForTimeout(600)
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const row = page.locator('text=① 最小问答').first()
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if (await row.count()) { await row.click(); await page.waitForTimeout(900) }
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console.log('当前图节点数:', await page.locator('.react-flow__node').count())
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// 选中 llm 节点，把模型改成 mock，避免这次验证花真钱
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await page.locator('.react-flow__node').nth(1).click()
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await page.waitForTimeout(500)
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const modelSel = page.locator('select').filter({ hasText: /默认|Mock|Claude/ }).first()
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if (await modelSel.count()) { await modelSel.selectOption({ label: 'Mock（不花钱，用来试编排）' }).catch(()=>{}) }
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await page.screenshot({ path: '/tmp/shot-inspector.png' })
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// 回到运行面板，填输入并运行
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await page.getByRole('button', { name: '运行', exact: true }).first().click()
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await page.waitForTimeout(300)
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const ta = page.locator('aside textarea').first()
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await ta.fill('可视化 agent 编排解决了什么问题？')
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await page.getByRole('button', { name: /^运行$/ }).last().click()
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// 等到有节点进入运行态，抓一张"正在跑"的画面
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await page.waitForSelector('.node-running, .node-done', { timeout: 20000 }).catch(()=>{})
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await page.waitForTimeout(1200)
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await page.screenshot({ path: '/tmp/shot-running.png' })
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console.log('运行中高亮节点:', await page.locator('.node-running').count(), '已完成:', await page.locator('.node-done').count())
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await page.waitForTimeout(6000)
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await page.screenshot({ path: '/tmp/shot-done.png' })
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console.log('完成后 done 节点:', await page.locator('.node-done').count())
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const timeline = await page.locator('aside').last().innerText()
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console.log('--- 右侧面板文本 ---'); console.log(timeline.slice(0, 700))
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console.log('--- 错误 ---'); console.log(errs.slice(0,6).join('\n') || '(无)')
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await browser.close()
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