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ThearchyHelios
c980da65d0
库里 28 条 failed 的构成说明了为什么值得单独开这条路：
模型 id 写错（404） 7
循环条件语法错 3
401 3
工具参数名不对 3
缺必填输入 2
大半是**配置错了**，改一下就能跑。而"改一下再跑"原来意味着整张图从头来
一遍——前面花两分钟查完的表结构、跑完的 SQL 全部重跑，尽管那些结果一直
躺在 checkpoint 里。checkpointer 本来就一直开着（thread_id = run_id），
挡住这条路的只是 resume 里的一行状态判定：它只认 interrupted，failed 进不去。
**带着改过的图续。** 不让改配置的话这功能基本没用：上面那几类续下去会
立刻再撞同一个错。所以 /runs/{id}/continue 接受一张改过的图，画布上点
「接着跑」带的就是当前编辑中的那张——用户正是改完它才点的。
**但只准改配置。** checkpoint 是按节点名存的（编译时 add_node(node.id)），
而节点配置是运行时从 spec 现读的（NodeContext.cfg）。所以只改配置对得上，
增删节点或改连线就对不上——续下去会拿着错位的通道状态跑出一份似是而非的
结果，比直接报错糟得多。加了 schema.topology_of() 做这道判据：节点 id +
类型 + 边，不含任何配置；对不上就 409，让用户重新发起。
这正是 resume 那边踩过的坑的同一类：不看有没有 checkpoint 就发 Command，
LangGraph 拿空 state 从 START 重跑，最后还落成 succeeded。所以这里也先问
一次 aget_state，没有待跑节点就拒绝，而不是硬发一个 None 下去。
时间线上要说清楚是接着跑、保了几步（"从「lp」接着跑，前面 2 个节点的结果
保留"）——否则用户看到时间线又动起来，分不清这次是续的还是整张图又跑了一遍。
验证：后端 249 passed（新增 test_continue_run.py 7 条，核心那条断言的是
node.started 事件——前面的节点确实没有再出现）。端到端真跑了一遍：
第一遍 start → prep → lp 挂在 lp，改好条件后第二遍只跑 lp → out，
成果里带着 prep 那步的结果；改了结构的图被 409 拒绝；没有失败的运行时
画布上不显示这个按钮。
顺带：_drive 里 resumed 的判定漏了 payload is None 这种（从 checkpoint
直接往下走），run.started 事件会说成不是续跑。
262 lines
10 KiB
Python
262 lines
10 KiB
Python
from __future__ import annotations
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from enum import StrEnum
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from typing import Any, Literal
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from pydantic import BaseModel, Field, field_validator, model_validator
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class NodeType(StrEnum):
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"""画布上可用的节点类型。新增类型 = 加一个枚举值 + 一个执行器 + 一个前端渲染。"""
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INPUT = "input"
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OUTPUT = "output"
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LLM = "llm" # 单次模型调用
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AGENT = "agent" # 带工具循环的 ReAct agent
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SUPERVISOR = "supervisor" # 多 agent 调度
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TOOL = "tool" # 直接调用一个工具
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CODE = "code" # 沙箱里跑代码
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BRANCH = "branch" # 条件分支
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LOOP = "loop" # 循环 / 迭代
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SUBGRAPH = "subgraph" # 嵌套另一个工作流
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MEMORY = "memory" # 长期记忆读写
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RETRIEVE = "retrieve" # 知识库检索
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TRANSFORM = "transform" # 数据整形
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HUMAN = "human" # 人工介入
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VALIDATE = "validate" # 结构化校验 + 自动重试
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METRICS = "metrics" # 口径卡：受控指标集，叙述层唯一合法的数字来源
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class Position(BaseModel):
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x: float = 0
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y: float = 0
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class NodeData(BaseModel):
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"""节点上的可编辑内容。config 保持松散 dict，各执行器自己解析成强类型模型，
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这样前端加字段不会让整张图反序列化失败。"""
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label: str = ""
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description: str = ""
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config: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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class GraphNode(BaseModel):
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id: str
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type: NodeType
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position: Position = Field(default_factory=Position)
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data: NodeData = Field(default_factory=NodeData)
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@field_validator("id")
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@classmethod
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def _valid_id(cls, v: str) -> str:
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if not v or not v.replace("_", "").replace("-", "").isalnum():
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raise ValueError(f"节点 id 只能包含字母数字、下划线和连字符：{v!r}")
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# LangGraph 保留了这两个名字
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if v in ("__start__", "__end__"):
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raise ValueError(f"{v!r} 是保留节点名")
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return v
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@property
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def config(self) -> dict[str, Any]:
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return self.data.config
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@property
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def title(self) -> str:
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return self.data.label or self.id
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class GraphEdge(BaseModel):
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id: str = ""
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source: str
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target: str
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# 分支节点用 sourceHandle 区分走哪条路："true"/"false" 或自定义 case key
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sourceHandle: str | None = None
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targetHandle: str | None = None
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label: str = ""
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@model_validator(mode="after")
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def _fill_id(self) -> "GraphEdge":
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if not self.id:
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self.id = f"{self.source}:{self.sourceHandle or ''}->{self.target}"
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return self
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@property
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def branch_key(self) -> str | None:
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return self.sourceHandle if self.sourceHandle not in (None, "out", "source") else None
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class GraphSpec(BaseModel):
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"""一整张可执行的图。前端 React Flow 的画布状态直接序列化成它。"""
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nodes: list[GraphNode] = Field(default_factory=list)
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edges: list[GraphEdge] = Field(default_factory=list)
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viewport: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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# 图级别的默认值，节点没配 provider/model 时回退到这里
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defaults: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
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def node_map(self) -> dict[str, GraphNode]:
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return {n.id: n for n in self.nodes}
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def outgoing(self, node_id: str) -> list[GraphEdge]:
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return [e for e in self.edges if e.source == node_id]
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def incoming(self, node_id: str) -> list[GraphEdge]:
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return [e for e in self.edges if e.target == node_id]
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def entry_nodes(self) -> list[GraphNode]:
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"""入口 = input 节点；没有 input 节点时退化为所有无入边的节点。"""
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inputs = [n for n in self.nodes if n.type == NodeType.INPUT]
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if inputs:
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return inputs
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return [n for n in self.nodes if not self.incoming(n.id)]
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def terminal_nodes(self) -> list[GraphNode]:
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outputs = [n for n in self.nodes if n.type == NodeType.OUTPUT]
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if outputs:
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return outputs
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||
return [n for n in self.nodes if not self.outgoing(n.id)]
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# --------------------------------------------------------------------------
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# 校验
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# --------------------------------------------------------------------------
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class ValidationIssue(BaseModel):
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level: Literal["error", "warning"] = "error"
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node_id: str | None = None
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edge_id: str | None = None
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message: str
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class ValidationResult(BaseModel):
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ok: bool = True
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issues: list[ValidationIssue] = Field(default_factory=list)
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def add(self, message: str, *, level: str = "error", node_id: str | None = None,
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||
edge_id: str | None = None) -> None:
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self.issues.append(
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||
ValidationIssue(level=level, message=message, node_id=node_id, edge_id=edge_id) # type: ignore[arg-type]
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)
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if level == "error":
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self.ok = False
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def topology_of(spec: GraphSpec) -> tuple[tuple, tuple]:
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"""图的骨架：节点的 id 与类型、加上所有的边。**不含任何配置。**
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断点续跑要用它。LangGraph 的 checkpoint 是按节点名存的（编译时
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`builder.add_node(node.id, …)`），而节点配置是运行时从 spec 现读的
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（`NodeContext.cfg`）。所以拿一张只改了配置的图去续，checkpoint 对得上，
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前面跑过的节点结果照样能用；一旦增删节点或改连线，checkpoint 里的
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通道状态就和新图对不上了——续下去跑出来的是一份似是而非的结果，
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比直接报错糟得多。
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||
这正是 resume 那边踩过的坑：不看有没有 checkpoint 就发 Command，
|
||
LangGraph 拿空 state 从 START 重跑，最后还落成 succeeded。
|
||
"""
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||
return (
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tuple(sorted((n.id, str(n.type)) for n in spec.nodes)),
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||
tuple(sorted((e.source, e.target, e.sourceHandle or "") for e in spec.edges)),
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||
)
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def validate_graph(spec: GraphSpec) -> ValidationResult:
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"""编译前的静态检查。错误会挡住运行，警告只在画布上提示。"""
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result = ValidationResult()
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nodes = spec.node_map()
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if not spec.nodes:
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result.add("图是空的，先拖一个节点进来")
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return result
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# 引用完整性
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for edge in spec.edges:
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if edge.source not in nodes:
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||
result.add(f"边指向了不存在的源节点 {edge.source!r}", edge_id=edge.id)
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||
if edge.target not in nodes:
|
||
result.add(f"边指向了不存在的目标节点 {edge.target!r}", edge_id=edge.id)
|
||
|
||
if not spec.entry_nodes():
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||
result.add("找不到入口：每个节点都有入边，图里存在环且没有起点")
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||
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# 节点级必填项
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for node in spec.nodes:
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cfg = node.config
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if node.type == NodeType.BRANCH:
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cases = cfg.get("cases") or []
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if not cases:
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||
result.add("分支节点至少要配一个条件分支", node_id=node.id)
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handles = {e.sourceHandle for e in spec.outgoing(node.id)}
|
||
for case in cases:
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||
key = case.get("key")
|
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if key and key not in handles:
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||
result.add(
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||
f"分支 {key!r} 没有连出去的边", level="warning", node_id=node.id
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||
)
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if "default" not in handles:
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||
result.add(
|
||
"建议给分支节点连一条 default 边，兜住所有条件都不满足的情况",
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||
level="warning",
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||
node_id=node.id,
|
||
)
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||
elif node.type == NodeType.TOOL:
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||
if not cfg.get("tool"):
|
||
result.add("工具节点还没选工具", node_id=node.id)
|
||
elif node.type == NodeType.SUBGRAPH:
|
||
if not cfg.get("workflow_id"):
|
||
result.add("子图节点还没选要嵌套的工作流", node_id=node.id)
|
||
elif node.type == NodeType.VALIDATE:
|
||
if not cfg.get("schema"):
|
||
result.add("校验节点需要一个 JSON Schema", node_id=node.id)
|
||
elif node.type == NodeType.METRICS:
|
||
defs = cfg.get("metrics") or []
|
||
if not defs:
|
||
result.add("口径卡还没有定义指标", node_id=node.id)
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||
for d in defs:
|
||
if not d.get("id") or not d.get("expression"):
|
||
result.add(f"指标定义缺 id 或 expression：{d.get('id') or '(空)'}",
|
||
node_id=node.id)
|
||
elif node.type == NodeType.OUTPUT:
|
||
contract = cfg.get("contract")
|
||
if contract and not contract.get("metrics_from"):
|
||
result.add("出具契约缺 metrics_from（指标来自哪个口径卡节点）",
|
||
node_id=node.id)
|
||
elif node.type == NodeType.LOOP:
|
||
if not spec.outgoing(node.id):
|
||
result.add("循环节点没有循环体", node_id=node.id)
|
||
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||
if node.type in (NodeType.LLM, NodeType.AGENT, NodeType.SUPERVISOR):
|
||
if not (cfg.get("model") or spec.defaults.get("model")):
|
||
result.add(
|
||
"没有指定模型，将回退到默认 provider",
|
||
level="warning",
|
||
node_id=node.id,
|
||
)
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# 孤儿节点
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for node in spec.nodes:
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||
if node.type in (NodeType.INPUT, NodeType.OUTPUT):
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continue
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if not spec.incoming(node.id) and not spec.outgoing(node.id):
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||
result.add("节点没有任何连线，不会被执行", level="warning", node_id=node.id)
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# 变量问题也进校验结果：模板取不到值只会渲染成空字符串，不报错，
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# 所以拼错一个变量名在运行时是完全静默的——只能在这里说破。
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# 放在最后导入，避免 variables 反过来 import schema 形成环。
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from app.engine.variables import analyze as _analyze_vars
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for issue in _analyze_vars(spec).issues:
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# info 级是"产出没人用"这类提示，不进校验（它不影响能不能跑）
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if issue.level == "info":
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||
continue
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result.add(issue.message, level=issue.level, node_id=issue.node_id)
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return result
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