mirror of
https://github.com/ThearchyHelios/AgentLab.git
synced 2026-11-15 03:51:58 +00:00
ThearchyHelios
03c18c4d78
一、文案（前端约 1600 处，后端传到界面的约 880 处） - 术语统一：工作流层面用「运行」（继续运行、重新运行、试运行），节点和工具层面用「执行」，不再用「跑」； 总时长 / 执行时长 / 等待审批；服务端；助手；Agent；token；工作流；固定版本；模型接入；系统提示；批准 / 驳回；受管级别 - 口语改书面：取不到、没取回来、读不懂、连不上、多半、照样、兜底、揉成这类说法改成「无法 / 未能 / 失败 / 请」；去掉拟人写法 - 不再露出实现细节：界面上不写 checkpoint、同一拍、哈希（凭证处除外），不写改版历史（「以前…」「老数据」）； 报错、校验、门禁、自动修复里裸写的配置键名和枚举值换成界面上的中文标签，由新的 backend/app/engine/labels.py 统一提供； 发布弹窗里结论句的选项不再是 off / require_citation - 同一件事只留一种说法：生成阶段文案、出具档位说明、画布锁定提示各合成一份 - 去掉界面上的工业场景示例（MES、ERP、「张工」「王工」）和真实产品名，换成通用示例 二、说错的提示（都有测试证明） - 数据库测连接失败时的专用提示以前从不出现（按报错文字全等比较，永远比不上）：改为按错误类型判断，不再拼出重复的前缀 - 「设置 → 供应商」改指「设置 → 模型接入」；「在设置里建数据源」改指「数据」页 - 缺少 API Key、模型接入已停用的报错不再夹英文，写明去哪里填 - 两处原因说错（「这种引用在后续版本支持」「这一版还不支持」）改成真实原因 - 节点说明里不准确的说法改正：代码节点在 microVM 或系统沙箱中执行；报告撰写、口径卡的说明不再说过头 - 导出的证据 CSV 里两列同名，第三列改为「片段编号」 三、前后端对齐 - 前端按后端原文识别日志、报错的地方，新旧两种写法都认得（历史运行里存的是旧文字），逐条补了新旧原文的核对 - 后端交回模型的原指令放进单独的 for_model 字段，前端在解析响应时去掉，不会显示到界面上 四、检查 - 检查脚本里按原文匹配的断言改成新文案；改完会变成永远成立的反向断言逐条修正，并做了变异验证 - 新增 check-copy（静态扫描前端界面字符串和后端上界面的文案）：再出现「跑」「后端」「多半」「令牌」、 界面上的 Copilot、裸写的配置键名、半角标点等就报错；确需保留的写进 scripts/copy-allow.json 并注明理由
373 lines
16 KiB
Python
373 lines
16 KiB
Python
from __future__ import annotations
|
|
|
|
import asyncio
|
|
import time
|
|
from collections import defaultdict
|
|
from typing import Any, Awaitable, Callable
|
|
|
|
from langgraph.errors import GraphBubbleUp
|
|
from langgraph.graph import END, START, StateGraph
|
|
|
|
from app.core.errors import describe_exception, raw_detail
|
|
from app.core.events import EventType
|
|
from app.engine.context import NodeContext, NodeError, RunContext
|
|
from app.engine.nodes import control, human, io, knowledge, llm, metrics, multi, report, tools
|
|
from app.engine.schema import GraphNode, GraphSpec, NodeType, back_edges, innermost_loops
|
|
from app.engine.state import GraphState
|
|
|
|
NodeRunner = Callable[[GraphState, NodeContext], Awaitable[dict[str, Any]]]
|
|
|
|
# 节点类型 -> 执行器。加一种新节点只需要在这里登记一行。
|
|
RUNNERS: dict[NodeType, NodeRunner] = {
|
|
NodeType.INPUT: io.run_input,
|
|
NodeType.OUTPUT: io.run_output,
|
|
NodeType.TRANSFORM: io.run_transform,
|
|
NodeType.LLM: llm.run_llm,
|
|
NodeType.AGENT: llm.run_agent,
|
|
NodeType.SUPERVISOR: multi.run_supervisor,
|
|
NodeType.SUBGRAPH: multi.run_subgraph,
|
|
NodeType.TOOL: tools.run_tool,
|
|
NodeType.CODE: tools.run_code,
|
|
NodeType.BRANCH: control.run_branch,
|
|
NodeType.LOOP: control.run_loop,
|
|
NodeType.HUMAN: human.run_human,
|
|
NodeType.VALIDATE: human.run_validate,
|
|
NodeType.MEMORY: knowledge.run_memory,
|
|
NodeType.METRICS: metrics.run_metrics,
|
|
NodeType.RETRIEVE: knowledge.run_retrieve,
|
|
NodeType.REPORT: report.run_report,
|
|
}
|
|
|
|
# 这些节点的出边由"决定"路由，不能直接连死
|
|
ROUTING_TYPES = {NodeType.BRANCH, NodeType.LOOP}
|
|
|
|
|
|
def _wrap(
|
|
node: GraphNode, run_ctx: RunContext, loop_id: str | None = None,
|
|
) -> Callable[[GraphState], Awaitable[dict[str, Any]]]:
|
|
"""给节点执行器套上事件、计时、重试和错误处理。
|
|
|
|
画布上看到的每一次高亮、每一条耗时，都来自这层包装；
|
|
执行器本身只管自己那点业务逻辑。loop_id 是直接包住它的那层循环。
|
|
"""
|
|
runner = RUNNERS.get(node.type)
|
|
ctx = NodeContext(node=node, run=run_ctx)
|
|
|
|
async def _execute(state: GraphState) -> dict[str, Any]:
|
|
if runner is None:
|
|
raise NodeError(node.id, f"不支持的节点类型：{node.type}")
|
|
|
|
# 允许节点配置跳过条件，不用为了"有时不执行"专门加一个分支节点
|
|
skip_if = node.config.get("skip_if")
|
|
if skip_if:
|
|
from app.engine.expressions import eval_condition
|
|
from app.engine.state import template_context
|
|
|
|
if eval_condition(skip_if, template_context(state)):
|
|
ctx.emit(EventType.NODE_SKIPPED, node_type=str(node.type), label=node.title,
|
|
reason=f"满足跳过条件：{skip_if}")
|
|
return {"nodes": {node.id: {"skipped": True}}}
|
|
|
|
retries = int(node.config.get("retries", 0) or 0)
|
|
backoff = float(node.config.get("retry_backoff", 1.0) or 1.0)
|
|
started = time.perf_counter()
|
|
ctx.emit(EventType.NODE_STARTED, node_type=str(node.type), label=node.title,
|
|
**_started_context(node.id, state, run_ctx, loop_id))
|
|
|
|
last_error: Exception | None = None
|
|
for attempt in range(retries + 1):
|
|
try:
|
|
updates = await runner(state, ctx)
|
|
elapsed = int((time.perf_counter() - started) * 1000)
|
|
|
|
# 完整输出落工件库。事件里只放截断预览是给画布看的；
|
|
# 出具溯源、周对比、轨迹提模板需要的是这份完整证据。
|
|
artifact_id: str | None = None
|
|
payload = (updates.get("nodes") or {}).get(node.id)
|
|
if payload is not None:
|
|
from app.core.artifact_store import put_json
|
|
|
|
try:
|
|
# 只记录、不回写：payload 和 run.output 可能是同一个对象，
|
|
# 往里塞 __artifact__ 会污染最终成果。事件里携带 id 就够了。
|
|
artifact_id = await put_json(
|
|
payload,
|
|
kind="node_output",
|
|
run_id=run_ctx.run_id,
|
|
node_id=node.id,
|
|
meta={"type": str(node.type), "attempt": attempt + 1},
|
|
)
|
|
except Exception: # noqa: BLE001 - 工件写失败不该毁掉运行本身
|
|
artifact_id = None
|
|
|
|
ctx.emit(
|
|
EventType.NODE_FINISHED,
|
|
duration_ms=elapsed,
|
|
attempt=attempt + 1,
|
|
preview=_preview(updates, node.id),
|
|
# assign_to 写进 vars 的值原先不在任何落库事件里，界面上
|
|
# 的"变量当前值"只能从 preview 反推（data ?? text ?? 整个
|
|
# output）。那个推断大多数时候对——而一个"大多数时候对"
|
|
# 的调试工具比没有更糟：它会在你最需要它的那次骗你。
|
|
# 如实发出来，只多一个已截断的值，且只有真的赋了值的节点才有。
|
|
vars=_vars_preview(updates),
|
|
artifact=artifact_id,
|
|
# 这一步新记进证据台账的条目（口径卡的指标集工件等）。事件在封存范围
|
|
# 内，证据接口从这里出发找工件，不去读可以事后插行的 artifacts 表。
|
|
# 没产出证据的节点不带这个键，事件和以前一字不差
|
|
**({"evidence": updates["evidence"]} if updates.get("evidence") else {}),
|
|
)
|
|
trail = {
|
|
"node_id": node.id,
|
|
"type": str(node.type),
|
|
"duration_ms": elapsed,
|
|
"attempt": attempt + 1,
|
|
"ts": time.time(),
|
|
}
|
|
return {**updates, "trail": [trail]}
|
|
except GraphBubbleUp:
|
|
# interrupt() / Command 靠异常向上传递控制流，不是执行失败：
|
|
# 必须原样放行，否则人工介入会被当成节点报错吞掉。
|
|
raise
|
|
except asyncio.CancelledError:
|
|
raise
|
|
except Exception as e: # noqa: BLE001
|
|
# NodeError 以前在这里直接 raise，于是节点自己抛的错既不重试、
|
|
# 也不发 node.failed、更不被 on_error=continue 接住。而 NodeError
|
|
# 恰恰是所有执行器表达失败的标准方式（缺必填输入、模型没配、
|
|
# 口径卡算不出…），等于这两个配置对最常见的报错全都不生效。
|
|
last_error = e
|
|
if attempt < retries:
|
|
ctx.emit(
|
|
EventType.LOG,
|
|
level="warn",
|
|
message=f"第 {attempt + 1} 次执行失败（{_describe(e)}），即将重试",
|
|
code="node_retry",
|
|
)
|
|
await asyncio.sleep(backoff * (2**attempt))
|
|
continue
|
|
break
|
|
|
|
elapsed = int((time.perf_counter() - started) * 1000)
|
|
message = _describe(last_error)
|
|
# node_id 要带上：前端靠它把出错的节点从"转圈"收敛成"失败"。
|
|
# error 是给人看的那句，原始异常放 detail，排查的人照样拿得到
|
|
ctx.emit(EventType.NODE_FAILED, error=message, duration_ms=elapsed, node_id=node.id,
|
|
detail=_detail(last_error))
|
|
|
|
# 容错模式：记下错误继续往下走，而不是让整张图挂掉
|
|
if node.config.get("on_error") == "continue":
|
|
return {
|
|
"nodes": {node.id: {"error": message, "failed": True}},
|
|
"trail": [{"node_id": node.id, "error": message, "ts": time.time()}],
|
|
}
|
|
# 已经是 NodeError 就别再套一层，否则消息会变成
|
|
# "NodeError: NodeError: 真正的原因"
|
|
if isinstance(last_error, NodeError):
|
|
raise last_error
|
|
raise NodeError(node.id, message) from last_error
|
|
|
|
async def _entry(state: GraphState) -> dict[str, Any]:
|
|
return await _execute(state)
|
|
|
|
return _entry
|
|
|
|
|
|
def _describe(error: BaseException | None) -> str:
|
|
"""错误消息。NodeError 的 message 本来就是写给人看的；别的异常翻成一句原因，
|
|
不带类型名和内部符号——界面上出现过「_make_query_tool.<locals>._run() got an
|
|
unexpected keyword argument」这种首行报错。"""
|
|
if error is None:
|
|
return "未知错误"
|
|
if isinstance(error, NodeError):
|
|
return str(error)
|
|
return f"执行出错：{describe_exception(error)}"
|
|
|
|
|
|
def _detail(error: BaseException | None) -> str | None:
|
|
"""原始异常。NodeError 自己是人话，真正的原因在它包住的那个异常里。"""
|
|
if isinstance(error, NodeError):
|
|
return raw_detail(error.__cause__) if error.__cause__ is not None else None
|
|
return raw_detail(error)
|
|
|
|
|
|
def _started_context(
|
|
node_id: str, state: GraphState, run_ctx: RunContext, loop_id: str | None,
|
|
) -> dict[str, Any]:
|
|
"""node.started 附带的上下文：在循环的第几轮，以及是不是恢复后的那次重放。"""
|
|
out: dict[str, Any] = {}
|
|
if loop_id:
|
|
mark = (state.get("loops") or {}).get(loop_id)
|
|
# 循环节点决定进 body 时已经把 index 推进到"这一轮的序号"（从 1 数）
|
|
if isinstance(mark, dict) and not mark.get("finished") and mark.get("index"):
|
|
out["iteration"] = int(mark["index"])
|
|
pending = run_ctx.extra.get("resumed")
|
|
if isinstance(pending, set) and node_id in pending:
|
|
# 只有恢复后第一次跑到它才算重放；同一次运行里之后再进来是正常执行
|
|
pending.discard(node_id)
|
|
out["resumed"] = True
|
|
return out
|
|
|
|
|
|
def _vars_preview(updates: dict[str, Any]) -> dict[str, Any] | None:
|
|
"""这一步往 vars 里写了什么。没写就不带这个字段。
|
|
|
|
截断比 preview 更狠：这是给变量表当"当前值"用的，看个大概就够，
|
|
要全文有工件库。事件是审计凭证，能省则省。
|
|
"""
|
|
written = updates.get("vars")
|
|
if not isinstance(written, dict) or not written:
|
|
return None
|
|
out: dict[str, Any] = {}
|
|
for key, value in list(written.items())[:20]:
|
|
if isinstance(value, str):
|
|
out[key] = value[:600]
|
|
elif isinstance(value, (int, float, bool, type(None))):
|
|
out[key] = value
|
|
elif isinstance(value, list):
|
|
out[key] = f"[{len(value)} 项]"
|
|
elif isinstance(value, dict):
|
|
out[key] = {k: str(v)[:120] for k, v in list(value.items())[:12]}
|
|
else:
|
|
out[key] = str(value)[:300]
|
|
return out
|
|
|
|
|
|
def _preview(updates: dict[str, Any], node_id: str) -> Any:
|
|
"""给前端卡片用的输出摘要，避免把整坨数据塞进事件流。"""
|
|
payload = (updates.get("nodes") or {}).get(node_id)
|
|
if payload is None:
|
|
return None
|
|
if isinstance(payload, dict):
|
|
out: dict[str, Any] = {}
|
|
for key, value in payload.items():
|
|
if isinstance(value, str):
|
|
out[key] = value[:1200]
|
|
elif isinstance(value, (int, float, bool, type(None))):
|
|
out[key] = value
|
|
elif isinstance(value, list):
|
|
out[key] = f"[{len(value)} 项]"
|
|
else:
|
|
out[key] = str(value)[:300]
|
|
return out
|
|
return str(payload)[:1200]
|
|
|
|
|
|
def _make_router(
|
|
node: GraphNode, spec: GraphSpec
|
|
) -> tuple[Callable[[GraphState], list[str] | str], dict[str, str]]:
|
|
"""按节点写下的 __decision__ 把执行导向对应的边。
|
|
|
|
路由函数必须是纯函数 —— LangGraph 会调用它决定下一跳，
|
|
所以真正的判断逻辑放在节点执行阶段，这里只查表。
|
|
"""
|
|
mapping: dict[str, list[str]] = {}
|
|
for edge in spec.outgoing(node.id):
|
|
key = edge.sourceHandle or "default"
|
|
mapping.setdefault(key, []).append(edge.target)
|
|
|
|
default_targets = mapping.get("default") or []
|
|
|
|
def route(state: GraphState) -> list[str] | str:
|
|
payload = (state.get("nodes") or {}).get(node.id) or {}
|
|
decision = payload.get("__decision__") if isinstance(payload, dict) else None
|
|
targets = mapping.get(str(decision)) or default_targets
|
|
return targets if targets else END
|
|
|
|
path_map = {key: key for key in mapping}
|
|
return route, path_map
|
|
|
|
|
|
def _join_nodes(spec: GraphSpec, node_map: dict[str, GraphNode]) -> set[str]:
|
|
"""有两个以上上游、要等汇齐了才能跑的节点。
|
|
|
|
每条入边各 add_edge 一次时，LangGraph 的语义是"任何一个上游跑完就触发
|
|
一次"。两条支路一样长，两次触发落在同一步里被合并，看不出问题；一长一短，
|
|
汇合节点就先拿着短的那边跑一次、长的到了再跑一次——模型调用和工具副作用
|
|
都翻倍，下游跟着重跑；循环体里的汇合还会让循环节点多推进一格，把 done
|
|
出口提前放行。
|
|
|
|
不用屏障（add_edge([a, b], j)）：分支之后的二选一汇合，没走的那条永远
|
|
不会到，屏障会一直等，而 LangGraph 没有可执行任务时会安静地结束——汇合
|
|
节点和它下游的一切就这么被跳过了，连报错都没有。defer 的语义是"等图里
|
|
其余待执行的任务都跑完，再跑这一次"：该到的都到齐了，没走的也不会被等。
|
|
代价是它也会等图里与它无关、恰好还在跑的支路。
|
|
|
|
循环回边不算：循环节点的入边是"入口 + 回边"，那不是汇合。
|
|
"""
|
|
entries = [n.id for n in spec.entry_nodes()]
|
|
back = back_edges(node_map, spec.edges, roots=entries)
|
|
upstream: dict[str, set[str]] = defaultdict(set)
|
|
for e in spec.edges:
|
|
if e.source not in node_map or e.target not in node_map:
|
|
continue
|
|
if (e.source, e.target, e.sourceHandle or "") in back:
|
|
continue
|
|
upstream[e.target].add(e.source)
|
|
return {node_id for node_id, sources in upstream.items() if len(sources) >= 2}
|
|
|
|
|
|
def compile_graph(spec: GraphSpec, run_ctx: RunContext) -> StateGraph:
|
|
"""把图定义编译成未 compile 的 StateGraph。
|
|
|
|
调用方负责挂 checkpointer 后再 .compile()，这样主图能带持久化、
|
|
子图可以不带。
|
|
"""
|
|
builder = StateGraph(GraphState)
|
|
node_map = spec.node_map()
|
|
joins = _join_nodes(spec, node_map)
|
|
enclosing = innermost_loops(spec)
|
|
|
|
for node in spec.nodes:
|
|
builder.add_node(node.id, _wrap(node, run_ctx, enclosing.get(node.id)),
|
|
defer=node.id in joins)
|
|
|
|
# 入口
|
|
entries = spec.entry_nodes()
|
|
if not entries:
|
|
raise ValueError("工作流没有起始节点")
|
|
for node in entries:
|
|
builder.add_edge(START, node.id)
|
|
|
|
# 边
|
|
for node in spec.nodes:
|
|
outgoing = spec.outgoing(node.id)
|
|
if not outgoing:
|
|
builder.add_edge(node.id, END)
|
|
continue
|
|
|
|
handles = {e.sourceHandle for e in outgoing if e.sourceHandle}
|
|
needs_routing = node.type in ROUTING_TYPES or (
|
|
node.type == NodeType.HUMAN and handles & {"approved", "rejected"}
|
|
)
|
|
|
|
if needs_routing:
|
|
route, path_map = _make_router(node, spec)
|
|
targets = {t for edge in outgoing for t in [edge.target] if t in node_map}
|
|
# path_map 用实际目标节点名，LangGraph 才知道有哪些可达分支
|
|
builder.add_conditional_edges(
|
|
node.id,
|
|
route,
|
|
sorted(targets) + [END],
|
|
)
|
|
else:
|
|
for edge in outgoing:
|
|
if edge.target in node_map:
|
|
builder.add_edge(node.id, edge.target)
|
|
|
|
return builder
|
|
|
|
|
|
def initial_state(payload: dict[str, Any] | None = None) -> GraphState:
|
|
data = dict(payload or {})
|
|
return {
|
|
"input": data,
|
|
"vars": dict(data),
|
|
"nodes": {},
|
|
"output": {},
|
|
"messages": [],
|
|
"usage": {},
|
|
"trail": [],
|
|
"loops": {},
|
|
}
|