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AgentLab/backend/app/engine/compiler.py
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ThearchyHelios e10c4f23fc 界面与交互全面翻修(前两波):运行态有了 HUD 和时间轴,终态会收尾,全站令牌、组件、文案统一
来自 2026-09 的 UI/UX 审查(142 条)。本提交是前两波,第三波(记录页接入时间轴、跨页互链、check-ui 更新、全站扫尾)另行提交。

地基
- 设计令牌:全局规则和 .btn/.field/.chip 放进 CSS 层,Tailwind 工具类重新生效,选中态、开启态不再被吞掉;字号阶梯;
  辅助文字在所有底色上 >= 4.5:1;状态色专用,节点类型色与之拉开色相;「跟随系统」真的跟随,首帧不闪深色;新字标与 favicon
- 基础组件:confirmDialog / promptDialog 取代原生对话框;toast 出错不自动消失、可复制、读屏可播报;离线横幅与断线恢复;
  九种剪影的状态徽标;唯一一份状态文案(lib/status)、格式化(lib/format)、术语(lib/terms)、报错人话(lib/errors)
- 运行态内核:事件折成航迹(run/trace.ts),可投影到任意时刻;取消 / 失败 / 服务重启后统一收尾,不再永远转圈;
  run.status 随事件回写;token 事件不再堆进 events
- 后端:协作成员逐个完成即发事件,调度者决策有事件;时长分执行 / 墙钟 / 等人;API 时间带时区;
  中断的运行也发 stream.end;运行列表可筛选翻页;删除运行 / 工作流有保护;运行默认值接通;可测未保存的配置;
  报错说清发生了什么、为什么、怎么办

功能
- 画布:状态四重编码、固定高度遥测槽、按缩放三档、运行胶囊与 HUD、航迹时间轴与回放、执行轨迹边、
  等待闸门、跟随执行、正式运行只读、一次性时刻(开场点亮、回扫、阻断级联、出具印章)
- 编辑:撤销重做、版本历史、问题面板可定位、三栏可收起、模板与表达式字段区分、变量血缘、快捷键、带搜索的选择器
- 回答流 / 问数据:贴底才跟随滚动、工件下钻、出具横幅列出缺口、答案可复制导出、按会话的忙闲、
  答案不再在 2000 字处截断、重启后这一轮会收尾
- 记录页:待审批 / 运行中 / 失败页签、筛选翻页、实时接流、排错路径指到节点、封存凭证常驻
- 管理页:新的「数据」页、写操作失败都有反馈、弹窗里先测连接、统一持久的连接状态
- 外壳:导航改版、⌘K 命令面板、? 快捷键帮助、404、页面标题与 favicon 状态点、后台提醒

验证(沙箱):tsc 干净,pytest 579 passed,14 个检查脚本中 13 个全绿;check-ui 剩 1 项旧断言(按旧日期格式找运行行),第三波更新。
2026-09-26 23:11:31 +08:00

367 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.events import EventType
from app.engine.context import NodeContext, NodeError, RunContext
from app.engine.errors import describe_exception, raw_detail
from app.engine.nodes import control, human, io, knowledge, llm, metrics, multi, 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,
}
# 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"没有实现的节点类型:{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, reason=f"skip_if 成立:{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,
)
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} 次失败({_describe(e)}),准备重试",
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("这张图没有入口节点")
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": {},
}