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https://github.com/ThearchyHelios/AgentLab.git
synced 2026-11-15 06:31:58 +00:00
ThearchyHelios
df935599f2
三件事，都是"这三个模块一条测试都没有"的后果。 **换 embedder 会让检索整体 500。** 库里是 512 维的本地向量、查询是 1536 维的 远端向量时，cosine 直接 `shapes (1536,) and (512,) not aligned`。from_blob 有 dim 参数，但 kb.py 和 memory/store.py 调用时都没传；而且存量向量属于哪个模型 代码里没有任何地方记着，所以也无从降级。 Chunk / MemoryItem 各加 embed_model + embed_dim（走现成的 _COLUMN_MIGRATIONS， 存量回填空值，正好表示"不知道是谁建的"）。检索遇到对不上的向量整体退回纯 关键词并说破，不是把它们当 0 分静默沉底——那样用户看到的是结果莫名其妙变差， 而不是"这里有一批索引该重建了"。配套 kb.reindex + POST /api/kb/reindex。 长期记忆那份一起修了。判重那条更危险：维度碰巧相同但模型不同时 cosine 算出来 是随机数，会把不相关的旧记忆认成"重复"，然后把新内容丢掉。 **默认 embedder 没有语义能力，而开关藏在一个环境变量里。** LocalEmbedder 是 特征哈希 + TF，和 BM25 吃同一批词；alpha 默认 0.5 等于给了它一半权重，同义 改写一条都召不回。开启真模型的唯一开关是 AGENTLAB_USE_OPENAI_EMBEDDINGS—— 没界面、没人会发现。改成设置项（照 COPILOT_SETTING_KEY 的路子），知识库页顶部 能选能看能重建。 配置失败必须响：第一版写成静默退回本地，但选了 OpenAI 却拿到哈希向量的人， 在搜不出同义表达时完全无从怀疑到这里。现在抛 EmbedderUnavailable，API 400 原样交回"检查 OPENAI_API_KEY 是否配了"，且不会把配置改掉。 **检索结果不进工件库。** db_query、工具节点、agent 工具调用都落 put_json 快照， run_retrieve 什么都不落——于是结论只要来自知识库，"这个数是哪来的"就断在这儿， 而数字回指正是这个项目的签名能力。现在落 kind="retrieval_snapshot"，并发一条 retrieve.end 带 artifact id。解码层补了正式映射（原来会掉进"未知事件"兜底， 画成一坨原始 JSON）。 新增 test_kb.py 11 条，补上这三个模块此前的零覆盖，包括 embeddings.py 里 注释记着、但一直没有测试守的那个归一化边界（单条候选被 min_score 误杀）。 端到端在真实服务上验过：撞上存量向量返回 200 + 降级说明（以前 500）、 重建后 stale 归零、配不起来的远端模型 400 且配置不变。
105 lines
2.9 KiB
Python
105 lines
2.9 KiB
Python
from __future__ import annotations
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import logging
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from contextlib import asynccontextmanager
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from typing import AsyncIterator
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from fastapi import FastAPI, Request
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from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
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from fastapi.responses import JSONResponse
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from app.api import (
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artifacts, conversations, copilot, datasources, governance, knowledge, runs,
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sandbox, settings as settings_api, tools, workflows,
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)
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from app.core.config import settings
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from app.db.base import init_db
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from app.engine.runner import run_manager
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from app.seed import seed_defaults
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logging.basicConfig(
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level=logging.INFO,
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format="%(asctime)s %(levelname)-7s %(name)s | %(message)s",
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datefmt="%H:%M:%S",
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)
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logger = logging.getLogger("agentlab")
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@asynccontextmanager
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async def lifespan(_: FastAPI) -> AsyncIterator[None]:
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settings.ensure_dirs()
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await init_db()
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await seed_defaults()
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# 把存的 embedding 配置读进来。不读的话重启后会悄悄退回本地哈希向量，
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# 而库里的向量是上次那个模型建的——检索会整体退回关键词，
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# 用户只看到"重启之后搜得不准了"
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from app.db.base import SessionLocal
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from app.memory.embeddings import load_setting
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async with SessionLocal() as _session:
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try:
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await load_setting(_session)
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except Exception as e: # noqa: BLE001 - key 没了不该拦住整个服务起不来
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logger.warning("embedding 配置没能生效，暂用本地向量：%s", e)
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await run_manager.setup()
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from app.sandbox.manager import sandbox_manager as _sbm
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await _sbm.start_reaper()
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logger.info("AgentLab 就绪 · 数据目录 %s", settings.data_dir)
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try:
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yield
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finally:
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await run_manager.shutdown()
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from app.sandbox.manager import sandbox_manager
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await sandbox_manager.close()
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logger.info("已停止")
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app = FastAPI(
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title="AgentLab",
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description="可视化 Agent 编排实验台",
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version="0.1.0",
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lifespan=lifespan,
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)
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app.add_middleware(
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CORSMiddleware,
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allow_origins=settings.cors_origins,
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allow_credentials=True,
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allow_methods=["*"],
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allow_headers=["*"],
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)
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for router in (
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workflows.router,
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runs.router,
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runs.approvals_router,
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settings_api.router,
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tools.router,
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tools.custom_router,
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tools.mcp_router,
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|
knowledge.memory_router,
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knowledge.kb_router,
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knowledge.skills_router,
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sandbox.router,
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copilot.router,
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conversations.router,
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artifacts.router,
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governance.router,
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datasources.router,
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):
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app.include_router(router)
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@app.exception_handler(ValueError)
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async def value_error_handler(_: Request, exc: ValueError) -> JSONResponse:
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return JSONResponse(status_code=400, content={"detail": str(exc)})
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@app.get("/api/health")
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async def health() -> dict[str, str]:
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return {"status": "ok", "service": "agentlab"}
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