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synced 2026-11-15 04:21:57 +00:00
ThearchyHelios
e4f2693918
「引用即渲染」：写报告的模型只写引用标记（[[m:指标id]]、[[i:输入字段]]、[[see:…]]），数值由系统按口径卡
填进去，每个数字都挂着一条能复算的证据链。本期是数字层闭环；实体、结论句的概率性证据放在后续几期。
内核（engine/evidence.py，口径卡、出具契约、表达式等）
- 口径卡记录每个指标的来源：原式、代入式（每个输入写成「值 ← 路径」）、复算结果、口径与版本
- 出具契约的数值匹配改为按位置标注；同一个值有几个出处时记为「出处不唯一」并列出候选，不再随便挑一个
- 证据 id 由内容派生，事后对不上就是被改过；零值、结构性数字（列表序号、代码块标签）单独处理
- 口径卡新增 on_missing：缺输入时默认仍是整个节点失败，可以改成记为空值、交给契约判档
报告撰写节点（report）与引用模式的出具契约
- 流式生成时 token 里就是真实数字，不会漏出原始标记；裸数字、不存在的引用当场判违规，交回去重写
（max_repairs，默认 1 次）；仍不过时按 on_violation 失败（正式运行默认）或把违规标在报告里（探索运行默认）
- report.checked 事件记下核对结果，落在封存范围内；fail 模式下仍不过时带 failed，运行记录里画成失败
- 出具契约写了 report_from 就按引用核对：取回文档时复验哈希，独立重算一遍，全部带引用才判完整出具
- 成果字段逐字等于报告正文时标注 _evidence；复核只能加说明，不能改写带证据的答案（前后端各拦一道）
证据接口
- GET /api/runs/{id}/evidence 返回证据图；GET …/evidence/segments/{id} 返回一个片段的证据链
- 只认封存范围内的事件能追到的工件，不读 artifacts 表；封存被改过时不把任何一项标成已封存
- 没有报告的旧运行降级为 none 或 legacy_contract
界面
- EvidenceDoc 按块、句、片段渲染报告，片段是和正文一样的按钮；整份报告只占一个 Tab 位，
←/→ 在片段间移动、↑/↓ 按句、n/N 跳到下一处「无证据」、Enter 打开面板、Esc 关闭并把焦点还回去
- EvidencePanel：宽屏侧边、窄屏底部抽屉、360px 画布右栏里栏内展开；显示指标步骤、代入式、复算结果、
封存状态。正文不是封存的那份报告时明确说出来，不拿别的报告的封存画绿
- 出具横幅多一行「N/N 数字有出处 · 无证据 M」和「定位下一处」；没有 _evidence 的旧回答渲染一字不差
- 画布认得报告撰写节点；Copilot 手册补上口径卡、报告节点、出具契约的写法；新增模板「⑨ 可追溯周报」
验证（沙箱）：tsc 干净，生产构建通过，pytest 1601 passed，check-all 16 项检查全绿（新增 check-evidence）。
1630 lines
80 KiB
Python
1630 lines
80 KiB
Python
from __future__ import annotations
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import asyncio
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import copy
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import json
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import re
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import time
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from typing import Any
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||
|
||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
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||
from pydantic import BaseModel, Field
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from sqlalchemy import select
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||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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||
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||
from app.api.coded import DATASOURCE_SCOPE_EMPTY, CodedHTTPException
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||
# 起别名：本文件底下有个叫 explain 的接口，generate 里又有个局部变量叫 raw，同名会互相盖掉
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from app.core.errors import explain as explain_error, graph_error, not_configured, raw as raw_error
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||
from app.db.base import get_session
|
||
from app.db.models import Workflow
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||
from app.engine.layout import CORRIDOR_MIN, MIN_ROW_GAP, NODE_W, _height, auto_layout
|
||
from app.engine.schema import GraphSpec, NodeType, ValidationIssue, validate_graph
|
||
from app.engine.state import message_text
|
||
from app.providers.factory import ModelSpec, ProviderNotConfigured, get_chat_model
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||
from app.tools.registry import all_specs
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||
|
||
router = APIRouter(prefix="/api/copilot", tags=["copilot"])
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||
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||
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||
async def _sources(session: AsyncSession, scope: list[str] | None) -> list[Any]:
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||
"""这一轮给助手看的数据源：启用着的，限定了范围就只留点名的（id、名字都认）。
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点名的一个都不在（删了、停用了）就直接拒绝：悄悄退回「全部数据源」等于
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||
无视用户的限定，而他正是因为想换一个库问才点的。
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"""
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from app.db.models import DataSource
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||
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rows = list((
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await session.execute(
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select(DataSource).where(DataSource.enabled.is_(True)).order_by(DataSource.name)
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)
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).scalars())
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wanted = {s.strip() for s in scope or [] if isinstance(s, str) and s.strip()}
|
||
if not wanted:
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return rows
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picked = [r for r in rows if r.id in wanted or r.name in wanted]
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||
if not picked:
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||
raise CodedHTTPException(
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400, "限定的数据源都不在了：可能已经被删掉或停用。去掉限定再问，"
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||
"或者到「数据」页确认它还在、而且是启用的",
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||
DATASOURCE_SCOPE_EMPTY,
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||
)
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return picked
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||
|
||
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||
def _scope_note(rows: list[Any], scoped: bool) -> str:
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if not scoped:
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return ""
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names = "、".join(r.name for r in rows)
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return (f"\n\n这一轮用户把数据源限定为：{names}。只查它们，只能用它们的 db_query__ / "
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"db_schema__ 工具；前几轮用过别的库，这一轮也不要沿用")
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def _tool_catalog(rows: list[Any]) -> str:
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"""给 Copilot 看的工具清单。
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all_specs() 只有静态注册的内置工具，数据源工具是运行时按库动态生成的
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||
（db_query__<源>），不补进来 Copilot 就不知道它们存在，只会退回让用户
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||
自己写 SQL 的代码节点——接了数据库等于白接。
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"""
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lines = [
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f"- {name}（{spec.category}）：{spec.description}"
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for name, spec in sorted(all_specs().items())
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]
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||
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||
from app.data import introspect as _introspect
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from app.tools.datasource import QUERY_PREFIX, SCHEMA_PREFIX
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||
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||
for row in rows:
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tables = _introspect.table_names(row)
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listed = "、".join(tables[:12]) + (f" 等 {len(tables)} 个对象" if len(tables) > 12 else "")
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lines.append(
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f"- {QUERY_PREFIX}{row.name}（数据库）：在「{row.name}」上执行 SQL。"
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f"{row.description or ''}"
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+ (f" 可查：{listed}" if tables else " ⚠ 结构未探查")
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||
)
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lines.append(
|
||
f"- {SCHEMA_PREFIX}{row.name}（数据库）：查看「{row.name}」的表结构"
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)
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return "\n".join(lines)
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||
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||
# 数据源摘要的字符预算。超了就退成"只列对象名"，字段让 Copilot 用
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# db_schema 工具按需查。实测一个 53 对象的库带字段约 4000 字符，
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# 接三五个库就会把真正的需求淹掉——system prompt 里塞满 schema 而挤掉
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||
# 用户想要什么，是本末倒置。
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_DATASOURCE_BUDGET_CHARS = 6000
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||
# detail 模式下每个库最多列这么多对象（与 introspect.summary 的默认值一致）。
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# 超过就说明会截断，那还不如切紧凑模式把对象名列全。
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_DETAIL_TABLE_LIMIT = 40
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def _datasource_section(rows: list[Any]) -> str:
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"""数据源与结构摘要。没有数据源时返回空串，不占 prompt。"""
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from app.data import introspect as _introspect
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||
|
||
if not rows:
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return ""
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||
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# detail 模式每个库最多列 40 个对象，多出来的直接看不见。对象一多，
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# "40 张表带字段"反而不如"全部表只给名字"——Copilot 找不到那张表，
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# 字段写得再全也没用。所以超出截断阈值就整体切到紧凑模式。
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detail = all(len(_introspect.table_names(row)) <= _DETAIL_TABLE_LIMIT for row in rows)
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blocks = [_introspect.summary(row, detail=detail) for row in rows]
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if detail and sum(len(b) for b in blocks) > _DATASOURCE_BUDGET_CHARS:
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detail = False
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blocks = [_introspect.summary(row, detail=False) for row in rows]
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if not detail:
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# Copilot 仍然知道有哪些对象可查，要字段时在图里放一个 db_schema 节点，
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# 或者交给运行期的 agent 自己探
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blocks.append(
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" （对象较多，上面只列了名字。写 SQL 前用 db_schema 工具确认字段，别猜）"
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)
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return (
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"\n\n已接入的数据源（涉及取数时优先用它们，而不是让用户自己写 SQL 的代码节点）：\n"
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+ "\n".join(blocks)
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+ "\n\n写 SQL 的硬性要求：\n"
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||
# 这三条都是真实踩过的：Oracle 上漏 schema 前缀直接 ORA-00942，
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# 写惯 MySQL 的模型会顺手写 LIMIT，而一条没有行数限制的查询能拖垮生产库
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||
"- 表名照抄上面的全名（含 schema 前缀），漏掉前缀在 Oracle 上会直接报 ORA-00942\n"
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||
"- 认准方言：Oracle 用 FETCH FIRST n ROWS ONLY，不是 LIMIT\n"
|
||
"- 一次只写一条语句；分号拼接会被拒\n"
|
||
"- 字段拿不准就在图里先放一个 db_schema 工具节点，别猜字段名\n"
|
||
"- 取数结果要进口径卡（metrics 节点）才能被报告撰写节点（report）引用，别让 llm 节点直接对数字做算术\n"
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)
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NODE_REFERENCE = """\
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可用节点类型（type 字段）：
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- input：入口。config.fields = [{name, required, default, description}]
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- output：出口，收集最终成果。config.fields = [{name, value}]，value 里写模板引用
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- llm：单次模型调用。config: {system, prompt, model, temperature, max_tokens, assign_to, output_schema}
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||
- agent：带工具循环的 agent。config: {system, prompt, tools:[工具名], approval, assign_to}
|
||
**默认不要写 max_steps**。平台默认值是按「一步只调一个工具」校准过的；写死一个
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||
小数字（见过 8）会让它查完表结构就没额度回答了，用户拿到的是半截结论。
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||
唯一的例外：上一次就是因为**步数用尽**没跑完（会在改写理由里写明），
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||
这时要显式写一个更大的值（比如 24）——那是这种失败唯一的修法
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||
- supervisor：多 agent 协作。config: {goal, agents:[{name, description, system, tools, model}], max_rounds}
|
||
- tool：直接调一个工具。config: {tool: 工具名, args: {...}, assign_to}
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||
- code：沙箱里跑代码。config: {language: python|bash|node, code, timeout, network, assign_to}
|
||
assign_to 拿到的是 stdout（尾部的换行已去掉）。**stdout 是 JSON 时会解析成对象**，
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这时下游要用 {{ vars.x.字段 }} 取字段，拿它比字符串永远不成立。要判一个简单结论，
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就 print 一个短字符串（比如 print('ok')）并让下游比它。
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||
**结果必须 print 出来**：脚本最后一行写个裸表达式（state、{"a": 1}）不会输出，那是
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notebook 的行为——assign_to 会拿到空值。要交给下游一个对象，就 print(json.dumps(结果))
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||
- branch：条件分支。config: {mode: expression|llm, cases:[{key, condition, label}]}
|
||
- loop：循环。config: {mode: foreach|while, items, item_var, condition, max_iterations}
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||
- retrieve：知识库检索。config: {query, collection, limit, assign_to}
|
||
- memory：长期记忆读写。config: {action: recall|write, query, content, assign_to}
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||
**不要写 scope**。记忆域由平台给（当前统一是 default）。自己起一个域的后果是
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写进去再也读不回来——真发生过：一轮写进 scope"user"，下一轮没写 scope 落回
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default，于是「我叫张三」存下来了，问「我是谁」却答不上来
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- human：人工审批。config: {mode: approve|input|edit, title, message}
|
||
- validate：JSON Schema 校验，可自动让模型修复。config: {schema, source, max_retries}
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||
- transform：数据整形。config: {mode: expression|template|json, expression/template, assign_to}
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||
- subgraph：嵌套另一个工作流。config: {workflow_id, input}
|
||
- metrics：口径卡。报告里要出现的数字、以及所有派生计算（比率、增幅、占比、差值）都登记在这里。
|
||
config: {caliber, caliber_version, metrics:[{id, name, unit, decimals, format, expression}], on_missing, assign_to}
|
||
expression 是受限表达式（不是模板）：vars.q.rows[0][0]、round((vars.q.rows[0][0] - vars.q.rows[0][1]) / vars.q.rows[0][1] * 100, 1)
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format：thousands（默认，千分位）/ plain（不分组，年份编号这类）/ percent_of_ratio（值是 0.0235 这样的比率，显示成 2.35%）；
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decimals 写 -15 到 15 的整数；percent_of_ratio 的 decimals 按比率算：要显示两位百分比（2.35%）写 4，
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写 2 只剩「2%」，0.004 这样的小比率还会显示不出来、报告引用不了。on_missing 默认 fail（缺输入整张卡失败）；写 null 则缺输入的指标记为空值，交给出具契约判档
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||
db_query__* 返回的是 JSON 文本 {columns, rows}，口径卡取不到里面的字段：先接一个
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||
transform（mode=json，template="{{ nodes.取数节点id }}"，assign_to="q"），口径卡再写 vars.q.rows[0][0]
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||
- report：报告撰写（带引用）。config: {instructions, system, metrics_from:[口径卡id], on_violation, max_repairs, assign_to}
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||
**凡是给人看的、带数字的报告、分析、结论，都用 report，不要用 llm**。它自动收集上游口径卡的指标和运行输入，
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||
模型只能写 [[m:指标id]]、[[i:输入字段]] 这样的引用标记，数值由系统换成口径卡里的真实值；
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||
模型自己写的数字会被打回重写。它只能引用口径卡指标和运行输入，所以报告里要出现的每个数都得先在口径卡里登记。
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||
metrics_from 不写就取所有上游口径卡；on_violation 不写时探索运行是 flag（标出来、照常产出），正式运行是 fail
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||
- output 的出具契约：config.contract = {report_from: 报告节点id, metrics_from:[口径卡id],
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required:[必需指标id], expected:[期望指标id], strict: true}。成果字段写 {{ nodes.报告节点id.text }}，
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||
前后不要拼别的字——拼了就没法逐段对应证据，出具会降档
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|
||
搭图规则（有数字结论时必须遵守）：
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||
1. 取数（tool 节点查库，接 transform 解析）→ 口径卡 → report → output（配 report_from 契约）。
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agent 的回答是自由文本，进不了口径卡：要出可追溯的报告，取数用 tool 节点
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||
2. 能用 SUM / COUNT 做的聚合放在 SQL 里，口径卡只做标量运算
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||
3. 不要用 code 节点做业务计算；code 只做格式转换
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||
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||
模型字段（llm / agent / supervisor / report 的 config.model）：
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||
- **不要填**。留空表示跟随当前供应商的默认模型，这几乎总是对的。
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||
- 你不知道这套部署里有哪些 model id——凭供应商名字猜（比如看到 DeepSeek 就写
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"deepseek-chat"）会得到 401 invalid_model，整个节点跑不起来。
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||
- 只有用户在需求里明确点名了某个模型，才把他说的那个字符串原样填进去。
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||
|
||
模板语法（在 prompt、template、args、message、query 这类**普通文本字段**里用）：
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- {{ input.字段名 }} 入口输入
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||
- {{ vars.变量名 }} 某节点 assign_to 写入的变量
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||
- {{ nodes.节点id.text }} 某节点的输出
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||
- {{ last_message }} 最近一条消息文本
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||
- 过滤器：{{ vars.x | json }}
|
||
|
||
**表达式字段不是模板，不要套 {{ }}**：branch 的 cases[].condition、loop（while 模式）的
|
||
condition、transform（expression 模式）的 expression、口径卡的 metrics[].expression、任意节点的
|
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skip_if。这些字段按受限的 Python 表达式求值，变量直接写路径：
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||
- 对：vars.gate == "ok" 错：{{ vars.gate }} == "ok"（会被当成集合，跑不起来）
|
||
- 对：vars.state.count <= 1000 错：'{{ vars.x }}' == "ok"（引号里的模板不会渲染，永远不成立）
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||
- 对：len(vars.items) > 0 错：{{ vars.items | length }} > 0（表达式里没有 | 过滤器）
|
||
- 能用：and / or / not、== != < <= > >=、in [列表]、x if 条件 else y；函数只有 len str int float
|
||
round min max sum any all lower upper contains startswith endswith matches get
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||
- 字符串加引号；判断相等写 ==；"是不是其中之一"用列表 x in ['a', 'b']，不要用 {…}
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||
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||
图搭完会用和运行时同一套规则自查：表达式写错、必填没填、引用了不存在的变量，都会被打回来让你改。
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||
|
||
**引用必须有来源**（这条会被校验，不满足整张图跑不起来）：
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- 写 {{ vars.X }} 之前，必须有某个节点的 config.assign_to 正好是 "X"
|
||
- 写 {{ input.X }} 之前，X 必须在入口节点的 fields 里声明过
|
||
- 写 {{ nodes.Y.* }} 之前，Y 必须是真实存在的节点 id
|
||
- 引用的那个节点还必须排在**前面**——后面的节点产出的值，前面取不到
|
||
模板取不到值时渲染成空字符串、不报错，所以这类错误在运行期完全静默：
|
||
下游拿到一段空文本，然后一本正经地基于空内容编一段回答出来。
|
||
|
||
连线规则：
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- edges 里每条边 {source, target, sourceHandle?}
|
||
- branch 节点的出边必须带 sourceHandle，取值是 cases 里的 key，另外要有一条 sourceHandle="default" 兜底
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- loop 节点：sourceHandle="body" 连循环体，循环体最后一个节点再连回 loop 节点；sourceHandle="done" 连循环结束后的去向
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||
- human 节点（approve 模式）：sourceHandle 用 "approved" 和 "rejected"
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||
- 一个节点连出多条普通边 = 并行执行，多条边汇入同一节点 = 等待汇聚
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"""
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||
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||
|
||
class GenerateIn(BaseModel):
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||
instruction: str = Field(min_length=1, description="用自然语言描述想要的工作流")
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base_graph: dict[str, Any] | None = Field(default=None, description="在现有图上修改时传入")
|
||
provider: str | None = None
|
||
model: str | None = None
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||
#: build = 用户在描述一个流程（画布）；answer = 用户在问一个问题（问数据页）
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||
intent: str = Field(default="build")
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||
#: 属于哪次对话。带上它，这一轮才知道前面聊过什么
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||
conversation_id: str | None = None
|
||
#: 这一轮只查这几个数据源（id 或名字）。不传或空表示不限
|
||
datasource_ids: list[str] | None = None
|
||
|
||
|
||
def _user_message(payload: GenerateIn, *, patch: bool) -> str:
|
||
"""把用户说的话包成给模型的请求。
|
||
|
||
两个入口的语义完全不同，包法必须跟着变：
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||
|
||
- 画布上，用户**在描述一个流程**（"读用户的问题，先查知识库…"），
|
||
"请设计一个工作流：<原话>" 是对的。
|
||
- 问数据页，用户**在问一个问题**（"shop 里都有哪些数据？"）。同样
|
||
包成"请设计一个工作流：shop 里都有哪些数据？"，模型会老老实实设计
|
||
一个**关于这句话**的流程——实际见过它生成"给这段文字生成摘要"，
|
||
跑完把用户的问题原样复述一遍还回去。流程是手段，不是用户要的东西。
|
||
"""
|
||
if patch:
|
||
return (
|
||
"这是当前的工作流：\n"
|
||
"请按下面的要求修改它（只输出改动操作）：\n" + payload.instruction
|
||
)
|
||
if payload.intent == "answer":
|
||
return (
|
||
"用户问了下面这个问题。请设计一个**能回答它**的工作流——"
|
||
"流程是手段，用户要的是答案。\n\n"
|
||
f"问题：{payload.instruction}\n\n"
|
||
"这条路径的硬性约定：\n"
|
||
# 问题由 ChatPage 注入到 input.question。不把键名说死，模型会自己
|
||
# 编一个（见过 input.text、input.topic），下游取到的就是空字符串——
|
||
# 而模板取不到值不报错，于是模型一本正经地基于空内容编一段回答
|
||
"- 问题已经由系统注入成 `{{ input.question }}`，要用就写这一个。"
|
||
"入口节点**不要声明任何字段**，也不会有人再填一次表单\n"
|
||
"- 涉及数据的问题必须用 db_query__* / db_schema__* 去真查，"
|
||
"不要只对问题本身做文字加工（改写、摘要、分类都不是回答）\n"
|
||
"- 出口节点给出的应当是这个问题的答案本身\n"
|
||
# 报告撰写节点只能引用口径卡里登记过的数。agent 查到的结论还进不了口径卡，
|
||
# 普通问数也套上 report 的话，答案里的数会全部被判成没有出处
|
||
"- 用户要的是报告、周报，或者要能核对每个数的出处时，按搭图规则走 tool 取数 → 口径卡 → "
|
||
"report → output（配 report_from 契约）；普通的问数照旧用 agent，不必加 report\n"
|
||
# 只把历史放进 prompt 是不够的：模型拿到上一轮的图，默认仍然会
|
||
# 重新设计一张"更完整"的。而用户说"再按月份拆一下"时要的是上一张
|
||
# 图改个 SQL——重建出来的那张经常接到另一张表上，答案对不上前一轮。
|
||
#
|
||
# "完整输出"这半句是必须的。只说"在它基础上改"，模型会照着改图的
|
||
# 协议只发 update_node——而这条路径的累加器是从空图起步的，那些
|
||
# 操作全都落在不存在的节点上，最后得到一张空图，用户看到的是
|
||
# "图校验未通过：图是空的，先拖一个节点进来"。真踩过。
|
||
"- 如果上面给了上一轮的工作流，就沿用它的节点 id 和 config（数据源、"
|
||
"工具、表都已经对好了），只改需要改的地方（通常是 SQL 或提示词）\n"
|
||
"- 但**每个节点都要用 add_node 完整输出一遍**，包括没有改动的。"
|
||
"这一轮是从空图开始搭的，只发改动操作会得到一张空图\n"
|
||
"- 之前几轮的问答由系统注入成 `{{ input.history }}`。用户用「它们」「这些」"
|
||
"这类指代时，要让回答的节点引用它，否则模型不知道指的是上一轮那批数据\n"
|
||
"\n"
|
||
"先判断这句话该走哪条路径（三选一）：\n"
|
||
# 以前这里没有分叉：每一句话都建一张图、跑一遍库。于是「重试」
|
||
# 「继续找找」这种对过程说的话，也各自重建了一整张图去查 153 张表
|
||
"1. **直接回答**（输出 reply）：这句话不需要新数据就能答——问的是"
|
||
"前面几轮已经查出来的东西（口径、怎么算的、哪张表）、是对过程说的话"
|
||
"（「重试」「换个说法」），或者你需要先反问清楚才能动手。\n"
|
||
" 硬性约束：reply 里**只能复述或解释前面几轮已有的结果**，"
|
||
"不得新断言任何数据事实——不许凭印象给数字、给名单、给结论。"
|
||
"凡是要动到库才知道的，哪怕你觉得上一轮见过，也走第 2 条重新查。\n"
|
||
"2. **建图并执行**（done 的 run 为 true，默认）：要新数据才能答的问题。\n"
|
||
"3. **建图但不执行**（done 的 run 为 false）：用户要的是**流程本身**"
|
||
"——「设计一个工作流」「做一个每天能跑的」这类。他要的是这张图，"
|
||
"不是这一次的结果，跑一遍只是替他多花一次钱。\n"
|
||
"\n"
|
||
# 以前只有用户明说"记住"才会写记忆：17 轮里只有 4 轮带记忆节点，
|
||
# 全在用户主动谈记忆的那个会话里。于是他说过一次"我叫张三"，
|
||
# 换个话题再问就谁也不知道了
|
||
"顺带判断这句话里有没有**值得长期记住**的东西。有就在主链路前面加一个\n"
|
||
"memory 节点（action=write，紧跟 input），没有就别加：\n"
|
||
"- 该记：用户是谁、怎么称呼、长期偏好；口径和约定（「我们说的活跃指"
|
||
"当月有订单」）；用户的纠正（「不对，管理员要按 platform 算」）；"
|
||
"稳定的环境事实（「后端跑在 8001」）\n"
|
||
"- 不该记：这一轮的问题本身；查出来的数和结果（会过期，而且能重查）；"
|
||
"一次性的指令（「重来」「继续」）；**用户没说过、你推测出来的东西**\n"
|
||
"- content 要写成一句脱离上下文也成立的陈述——召回时没有这轮对话，"
|
||
"「他说他叫张三」这种读起来就不知道「他」是谁\n"
|
||
"- 拿不准就不记。记错了会污染以后每一次对话，而漏记一条，用户再说一遍就是了\n"
|
||
)
|
||
return f"请设计一个工作流：{payload.instruction}"
|
||
|
||
|
||
async def _previous_graph(
|
||
session: AsyncSession, conversation_id: str | None
|
||
) -> dict[str, Any] | None:
|
||
"""这次对话上一轮建出来的图。没有就是 None。"""
|
||
from app.api.conversations import recent_turns
|
||
|
||
if not conversation_id:
|
||
return None
|
||
turns = await recent_turns(session, conversation_id)
|
||
return next((t.graph for t in reversed(turns) if t.graph), None)
|
||
|
||
|
||
async def _history_section(session: AsyncSession, conversation_id: str | None) -> str:
|
||
"""把之前几轮拼成给模型的上下文。没有会话或没有历史时返回空串。
|
||
|
||
带上一轮的图是关键的那一半。只给问答文字的话，"再按月份拆一下"会让模型
|
||
重新设计一张图——它得从头猜该接哪个数据源、哪张表，而这些上一轮已经对好了。
|
||
实测这种重建经常接到另一张表上，答案对不上前一轮，用户完全无从判断。
|
||
|
||
图走 _slim 去掉坐标噪音，和 base_graph 那条路径用的是同一份。
|
||
"""
|
||
from app.api.conversations import _answer_of, recent_turns
|
||
|
||
if not conversation_id:
|
||
return ""
|
||
turns = await recent_turns(session, conversation_id)
|
||
if not turns:
|
||
return ""
|
||
|
||
lines = [
|
||
f"第 {i} 轮\n 问：{t.question}\n 答：{_answer_of(t) or '（没有结果）'}"
|
||
for i, t in enumerate(turns, 1)
|
||
if t.question
|
||
]
|
||
if not lines:
|
||
return ""
|
||
|
||
block = "# 这次对话之前聊过的\n" + "\n".join(lines)
|
||
|
||
last_graph = next((t.graph for t in reversed(turns) if t.graph), None)
|
||
if last_graph: # 和 _previous_graph 取的是同一张，兜底重放靠的就是它
|
||
block += (
|
||
"\n\n上一轮用的工作流（数据源和表都已经对好了）：\n"
|
||
f"{json.dumps(_slim(last_graph), ensure_ascii=False, indent=2)}"
|
||
)
|
||
return block
|
||
|
||
|
||
def _with_history(user: str, history: str) -> str:
|
||
"""历史垫在请求前面。空历史时原样返回，不留一个空标题。"""
|
||
return f"{history}\n\n---\n\n{user}" if history else user
|
||
|
||
|
||
COPILOT_SETTING_KEY = "copilot"
|
||
|
||
|
||
async def copilot_model_spec(
|
||
session: AsyncSession, payload: GenerateIn, *, max_tokens: int = 8192
|
||
) -> ModelSpec:
|
||
"""决定 Copilot 用哪个模型。
|
||
|
||
优先级：本次请求显式指定 > 设置里存的 Copilot 专用模型 > provider 兜底。
|
||
做成独立设置是因为 Copilot 是元任务——它写的是编排本身，对指令遵循的要求
|
||
和工作流里的节点不是一回事，值得单独选，而不是跟着"第一个启用的 provider"漂。
|
||
"""
|
||
from app.db.models import Setting
|
||
|
||
provider, model = payload.provider, payload.model
|
||
if not provider and not model:
|
||
row = await session.get(Setting, COPILOT_SETTING_KEY)
|
||
saved = row.value if row else {}
|
||
provider = saved.get("provider") or None
|
||
model = saved.get("model") or None
|
||
return ModelSpec(provider=provider, model=model, max_tokens=max_tokens)
|
||
|
||
|
||
@router.get("/model")
|
||
async def get_copilot_model(session: AsyncSession = Depends(get_session)) -> dict[str, Any]:
|
||
"""当前 Copilot 会用哪个模型，以及是显式配的还是兜底来的。"""
|
||
from app.db.models import Setting
|
||
from app.providers.factory import resolve_provider
|
||
|
||
row = await session.get(Setting, COPILOT_SETTING_KEY)
|
||
saved = row.value if row else {}
|
||
configured = bool(saved.get("provider") or saved.get("model"))
|
||
resolved = await resolve_provider(session, saved.get("provider"), saved.get("model"))
|
||
return {
|
||
"configured": configured,
|
||
"provider": saved.get("provider") or None,
|
||
"model": saved.get("model") or None,
|
||
"effective_provider": resolved.name if resolved else None,
|
||
"effective_model": saved.get("model") or (resolved.default_model if resolved else None),
|
||
}
|
||
|
||
|
||
class CopilotModelIn(BaseModel):
|
||
provider: str | None = None
|
||
model: str | None = None
|
||
|
||
|
||
@router.put("/model")
|
||
async def set_copilot_model(
|
||
payload: CopilotModelIn, session: AsyncSession = Depends(get_session)
|
||
) -> dict[str, Any]:
|
||
"""设定 Copilot 专用模型。两个字段都留空即恢复兜底。"""
|
||
from app.db.models import Setting
|
||
|
||
value = {"provider": payload.provider or "", "model": payload.model or ""}
|
||
row = await session.get(Setting, COPILOT_SETTING_KEY)
|
||
if row:
|
||
row.value = value
|
||
else:
|
||
session.add(Setting(key=COPILOT_SETTING_KEY, value=value))
|
||
await session.commit()
|
||
return await get_copilot_model(session)
|
||
|
||
|
||
def _unconfigured(e: ProviderNotConfigured) -> str:
|
||
return f"助手用的模型还没配好：{not_configured(e)}。到「设置 → 模型接入」检查一下"
|
||
|
||
|
||
class GenerateOut(BaseModel):
|
||
graph: dict[str, Any]
|
||
explanation: str = ""
|
||
issues: list[dict[str, Any]] = Field(default_factory=list)
|
||
layout: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
|
||
#: 改图前后都在、工具绑定却变了的节点和成员，见 tool_changes()
|
||
tool_changes: list[dict[str, Any]] = Field(default_factory=list)
|
||
|
||
|
||
# --------------------------------------------------------------------------
|
||
# 改图时的排版：用户摆好的位置不动，只给新节点找空处
|
||
# --------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
#: 新节点和旧节点之间至少留的空。比排版的走廊窄一点：这里只求不压住、线有地方走，
|
||
#: 不求和整体排版一样舒展——那是「自动排版」按钮的事
|
||
_KEEP_GAP_X = 40.0
|
||
_KEEP_GAP_Y = 24.0
|
||
#: 同一列里上下各找几格，再找不到就往右挪一列
|
||
_KEEP_ROWS = 8
|
||
_KEEP_COLS = 6
|
||
|
||
|
||
def _pinned_positions(base_graph: dict[str, Any] | None) -> dict[str, tuple[float, float]]:
|
||
"""base_graph 里用户摆好的坐标。
|
||
|
||
全堆在同一点的（接口直接传进来、从没排过版的图）不算摆过，照常整体排版——
|
||
钉住它们只会让一叠节点永远叠着。
|
||
"""
|
||
pos: dict[str, tuple[float, float]] = {}
|
||
for n in (base_graph or {}).get("nodes") or []:
|
||
p = n.get("position") or {}
|
||
x, y = p.get("x"), p.get("y")
|
||
if n.get("id") and isinstance(x, (int, float)) and isinstance(y, (int, float)):
|
||
pos[n["id"]] = (float(x), float(y))
|
||
if len(pos) > 1 and len(set(pos.values())) == 1:
|
||
return {}
|
||
return pos
|
||
|
||
|
||
def _layout_keeping(
|
||
spec: GraphSpec, pinned: dict[str, tuple[float, float]],
|
||
) -> tuple[GraphSpec, dict[str, Any]]:
|
||
"""已有节点留在原处，新节点按上下游插到最近的空位。
|
||
|
||
以前改图无条件 auto_layout 整张图：只改了一句提示词，所有节点也被挪到排版
|
||
位置。人工整理过的布局常带着业务含义（上游取数、口径计算、出具各占一块），
|
||
被打乱之后用户就不敢再让助手改图了。新建（没有旧坐标）照旧整体排版。
|
||
"""
|
||
kept = [n for n in spec.nodes if n.id in pinned]
|
||
if not kept:
|
||
auto_layout(spec)
|
||
return spec, {"mode": "full", "placed": [n.id for n in spec.nodes]}
|
||
|
||
# 先整体排一遍，只借它的先后次序：上游的新节点先落位，下游才有东西可挨着
|
||
auto_layout(spec)
|
||
ideal = {n.id: (n.position.x, n.position.y) for n in spec.nodes}
|
||
fresh = sorted((n for n in spec.nodes if n.id not in pinned), key=lambda n: ideal[n.id])
|
||
|
||
placed: dict[str, tuple[float, float, float, float]] = {}
|
||
for n in kept:
|
||
n.position.x, n.position.y = pinned[n.id]
|
||
placed[n.id] = (n.position.x, n.position.y, NODE_W, _height(n))
|
||
|
||
def free(x: float, y: float, h: float) -> bool:
|
||
return all(
|
||
not (x < bx + bw + _KEEP_GAP_X and bx < x + NODE_W + _KEEP_GAP_X
|
||
and y < by + bh + _KEEP_GAP_Y and by < y + h + _KEEP_GAP_Y)
|
||
for bx, by, bw, bh in placed.values()
|
||
)
|
||
|
||
step_x = NODE_W + CORRIDOR_MIN
|
||
for node in fresh:
|
||
h = _height(node)
|
||
preds = [placed[e.source] for e in spec.edges if e.target == node.id and e.source in placed]
|
||
succs = [placed[e.target] for e in spec.edges if e.source == node.id and e.target in placed]
|
||
if preds:
|
||
x0 = max(b[0] for b in preds) + step_x
|
||
y0 = sum(b[1] for b in preds) / len(preds)
|
||
elif succs:
|
||
x0 = min(b[0] for b in succs) - step_x
|
||
y0 = sum(b[1] for b in succs) / len(succs)
|
||
else:
|
||
# 和谁都不连：放到整张图右边，不插进别人的分区里
|
||
x0 = max(b[0] + b[2] for b in placed.values()) + CORRIDOR_MIN
|
||
y0 = min(b[1] for b in placed.values())
|
||
|
||
spot = None
|
||
row = h + MIN_ROW_GAP
|
||
for col in range(_KEEP_COLS):
|
||
x = x0 + col * step_x * (1 if preds or not succs else -1)
|
||
for k in range(_KEEP_ROWS * 2 + 1):
|
||
# 0, +1, -1, +2, -2 …：先试正对着上下游的那一格
|
||
y = y0 + ((k + 1) // 2) * row * (1 if k % 2 else -1)
|
||
if free(x, y, h):
|
||
spot = (x, y)
|
||
break
|
||
if spot:
|
||
break
|
||
if spot is None:
|
||
# 周围实在挤满了：放到整张图最下面，至少不压住任何东西
|
||
spot = (x0, max(b[1] + b[3] for b in placed.values()) + MIN_ROW_GAP)
|
||
node.position.x, node.position.y = round(spot[0], 1), round(spot[1], 1)
|
||
placed[node.id] = (node.position.x, node.position.y, NODE_W, h)
|
||
|
||
return spec, {"mode": "keep", "placed": [n.id for n in fresh]}
|
||
|
||
|
||
GRAPH_SCHEMA: dict[str, Any] = {
|
||
"title": "workflow_graph", # langchain 靠 title 识别 JSON Schema dict
|
||
"type": "object",
|
||
"properties": {
|
||
"explanation": {"type": "string", "description": "一两句话说明这张图怎么跑"},
|
||
"nodes": {
|
||
"type": "array",
|
||
"items": {
|
||
"type": "object",
|
||
"properties": {
|
||
"id": {"type": "string"},
|
||
"type": {"type": "string", "enum": [t.value for t in NodeType]},
|
||
"label": {"type": "string"},
|
||
# additionalProperties 必须显式写 true：config 的键随节点类型
|
||
# 千变万化（tool 有 tool/args，code 有 language/code…），没法
|
||
# 提前枚举成 properties。而不少 provider 的结构化输出实现在
|
||
# 遇到没有 properties 的 object 时按"不允许额外字段"处理，
|
||
# 于是模型填好的 config 被整个过滤成 {}——生成的图每个节点都
|
||
# 是空壳，校验直接挂在"工具节点还没选工具"。
|
||
"config": {"type": "object", "additionalProperties": True},
|
||
},
|
||
"required": ["id", "type", "config"],
|
||
},
|
||
},
|
||
"edges": {
|
||
"type": "array",
|
||
"items": {
|
||
"type": "object",
|
||
"properties": {
|
||
"source": {"type": "string"},
|
||
"target": {"type": "string"},
|
||
"sourceHandle": {"type": "string"},
|
||
},
|
||
"required": ["source", "target"],
|
||
},
|
||
},
|
||
},
|
||
"required": ["nodes", "edges"],
|
||
}
|
||
|
||
|
||
@router.post("/generate", response_model=GenerateOut)
|
||
async def generate(
|
||
payload: GenerateIn, session: AsyncSession = Depends(get_session)
|
||
) -> GenerateOut:
|
||
"""用自然语言生成或改写一张工作流图。
|
||
|
||
产物会经过和手工编排完全相同的校验与排版，所以生成完就是可运行、可读的，
|
||
而不是一段还要人去修的 JSON。
|
||
"""
|
||
sources = await _sources(session, payload.datasource_ids)
|
||
scope = {r.name for r in sources} if payload.datasource_ids else None
|
||
tool_list = _tool_catalog(sources)
|
||
datasources = _datasource_section(sources) + _scope_note(sources, scope is not None)
|
||
|
||
system = (
|
||
"你是一个 agent 工作流编排专家。根据用户需求产出一张可执行的工作流图。\n\n"
|
||
f"{NODE_REFERENCE}\n\n可用工具：\n{tool_list}{datasources}\n\n"
|
||
"要求：\n"
|
||
"1. 必须有且只有一个 input 节点和至少一个 output 节点\n"
|
||
"2. 节点 id 用简短英文小写下划线，例如 fetch_data、summarize\n"
|
||
"3. 每个节点写清楚 label（中文），让人在画布上一眼看懂它干什么\n"
|
||
"4. 需要把结果传给下游时，用 assign_to 命名变量，下游用 {{ vars.变量名 }} 引用\n"
|
||
"5. 不要凭空发明工具名，只能用上面列出的\n"
|
||
"6. 结构尽量简单：能用 3 个节点解决就别堆 8 个"
|
||
)
|
||
|
||
if payload.base_graph and payload.base_graph.get("nodes"):
|
||
user = (
|
||
"这是当前的工作流：\n"
|
||
f"{json.dumps(_slim(payload.base_graph), ensure_ascii=False, indent=2)}\n\n"
|
||
f"请按下面的要求修改它，返回完整的新图（不是补丁）：\n{payload.instruction}"
|
||
)
|
||
else:
|
||
user = _user_message(payload, patch=False)
|
||
|
||
try:
|
||
model, _ = await get_chat_model(session, await copilot_model_spec(session, payload))
|
||
except ProviderNotConfigured as e:
|
||
raise HTTPException(400, _unconfigured(e)) from e
|
||
|
||
messages = [("system", system),
|
||
("human", _with_history(user, await _history_section(session, payload.conversation_id)))]
|
||
try:
|
||
raw = await model.with_structured_output(GRAPH_SCHEMA).ainvoke(messages)
|
||
if not isinstance(raw, dict):
|
||
raw = json.loads(message_text(raw))
|
||
except Exception: # noqa: BLE001 - 不支持结构化输出的模型退回文本解析
|
||
try:
|
||
text = message_text(await model.ainvoke(messages))
|
||
raw = _extract_json(text)
|
||
except Exception as e: # noqa: BLE001
|
||
reason, _ = explain_error(e)
|
||
raise HTTPException(
|
||
502, f"模型这次没交回能用的工作流（{reason}）。换个说法再试一次；"
|
||
"总是这样的话，到设置里给助手换一个更听指令的模型",
|
||
) from e
|
||
|
||
graph = {
|
||
"nodes": [
|
||
{
|
||
"id": n.get("id") or f"node{i}",
|
||
"type": n.get("type") or "llm",
|
||
"position": {"x": 0, "y": 0},
|
||
"data": {"label": n.get("label") or "", "config": n.get("config") or {}},
|
||
}
|
||
for i, n in enumerate(raw.get("nodes") or [])
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
{
|
||
"source": e.get("source", ""),
|
||
"target": e.get("target", ""),
|
||
"sourceHandle": e.get("sourceHandle"),
|
||
}
|
||
for e in (raw.get("edges") or [])
|
||
],
|
||
}
|
||
|
||
try:
|
||
spec = GraphSpec.model_validate(graph)
|
||
except Exception as e: # noqa: BLE001
|
||
raise HTTPException(
|
||
502, f"模型交回的工作流结构不对：{graph_error(e)}。再试一次，或者把需求说得更具体些",
|
||
) from e
|
||
|
||
spec, layout = _layout_keeping(spec, _pinned_positions(payload.base_graph))
|
||
report = validate_graph(spec)
|
||
out = spec.model_dump(mode="json")
|
||
changes = tool_changes((payload.base_graph or {}).get("nodes") or [], out["nodes"])
|
||
return GenerateOut(
|
||
graph=out,
|
||
explanation=str(raw.get("explanation", "")),
|
||
issues=[i.model_dump() for i in report.issues]
|
||
+ _issue_dicts(scope_issues(out["nodes"], scope), "datasource_out_of_scope")
|
||
+ dropped_tool_warnings(changes, payload.instruction),
|
||
layout=layout,
|
||
tool_changes=changes,
|
||
)
|
||
|
||
|
||
# --------------------------------------------------------------------------
|
||
# 流式生成：模型输出逐行操作流（NDJSON），画布看着图长出来
|
||
# --------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
_STREAM_PROTOCOL = """\
|
||
输出格式（严格遵守）：
|
||
- 每行一个完整的 JSON 对象，除此之外不输出任何东西——不要 markdown 围栏、不要解释文字、不要空行注释
|
||
- 可用操作：
|
||
{"op":"plan","summary":"一句话说明打算怎么搭"} ← 第一行
|
||
{"op":"add_node","node":{"id":"...","type":"...","label":"中文标签","config":{...}}}
|
||
{"op":"update_node","id":"...","label":"...","config":{...}} ← 修改现有节点（config 只写要改的字段）
|
||
{"op":"remove_node","id":"..."}
|
||
{"op":"add_edge","edge":{"source":"...","target":"...","sourceHandle":"..."}}
|
||
{"op":"remove_edge","source":"...","target":"...","sourceHandle":"..."}
|
||
{"op":"done","explanation":"两三句话说明这张图怎么跑","run":true} ← 最后一行
|
||
- 按执行顺序添加节点（先入口后出口）；每加一个节点，立刻把连向它的边（两端都已存在的）输出出来，让图连贯地生长
|
||
- 修改现有图时只输出改动，没提到的节点不要动
|
||
- update_node 按字段合并：config 只写要改的字段，没写的（tools、assign_to…）原样保留；
|
||
要删掉某个字段就写成 null。supervisor 的 agents 按成员 name 合并：只写要改的成员和字段，
|
||
成员没写 tools 就沿用它原来的工具；新名字是新增成员；去掉成员写 {"name":"…","remove":true}
|
||
- done 里的 run：这张图建完要不要立刻执行。默认 true；用户要的是**流程本身**
|
||
（"设计一个每天跑的工作流"）时给 false —— 他要的是这张图，不是这一次的结果
|
||
- 如果这句话根本不需要工作流（见下面的路径约定），**第一行也是最后一行**就输出：
|
||
{"op":"reply","text":"直接回答的内容"}
|
||
这时不要输出任何别的操作"""
|
||
|
||
|
||
def _parse_op_line(line: str) -> dict[str, Any] | None:
|
||
"""解析一行操作。围栏行、空行、解析失败、缺 op 的一律返回 None——
|
||
模型偶尔犯规不该毁掉整条流，跳过就是。"""
|
||
text = line.strip()
|
||
if not text or text.startswith("```"):
|
||
return None
|
||
try:
|
||
obj = json.loads(text)
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
return None
|
||
if not isinstance(obj, dict) or "op" not in obj:
|
||
return None
|
||
return obj
|
||
|
||
|
||
_NODE_TYPES = frozenset(t.value for t in NodeType)
|
||
|
||
#: 协作成员条目里写 "remove": true 就把这个成员拿掉。不复用 null：null 在合并里
|
||
#: 的意思是「删这个字段」，成员本身不是一个字段
|
||
_REMOVE_MEMBER = "remove"
|
||
|
||
|
||
def _member_key(member: dict[str, Any], index: int) -> str:
|
||
# 和 engine/nodes/multi.py 的叫法一致：没起名字的成员按位置叫 agentN
|
||
return str(member.get("name") or f"agent{index}")
|
||
|
||
|
||
def _merge_fields(old: dict[str, Any], patch: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||
"""按字段合并：写了的覆盖，写 null 的删掉，没写的原样保留。返回新 dict。"""
|
||
out = dict(old)
|
||
for key, value in patch.items():
|
||
if value is None:
|
||
out.pop(key, None)
|
||
else:
|
||
out[key] = value
|
||
return out
|
||
|
||
|
||
def _merge_members(old: list[Any], patch: list[Any]) -> list[Any]:
|
||
"""协作成员按 name 合并。原有成员保持原来的次序，新名字接在后面。"""
|
||
merged: list[Any] = list(old)
|
||
where = {_member_key(m, i): i for i, m in enumerate(merged) if isinstance(m, dict)}
|
||
dropped: set[int] = set()
|
||
for i, entry in enumerate(patch):
|
||
if not isinstance(entry, dict):
|
||
continue
|
||
key = _member_key(entry, i)
|
||
if entry.get(_REMOVE_MEMBER) is True:
|
||
if key in where:
|
||
dropped.add(where[key])
|
||
continue
|
||
fields = {k: v for k, v in entry.items() if k != _REMOVE_MEMBER}
|
||
if key in where:
|
||
merged[where[key]] = _merge_fields(merged[where[key]], fields)
|
||
else:
|
||
where[key] = len(merged)
|
||
merged.append({k: v for k, v in fields.items() if v is not None})
|
||
return [m for i, m in enumerate(merged) if i not in dropped]
|
||
|
||
|
||
def merge_node_config(
|
||
node_type: str, old: dict[str, Any], patch: dict[str, Any]
|
||
) -> dict[str, Any]:
|
||
"""update_node 的 config 怎么落到节点上。前端 store/studio.ts 必须是同一套规则。
|
||
|
||
以前是整体替换：模型只想改一句提示词，照协议也得把整份 config 抄一遍，
|
||
漏抄的字段就没了。真出过事——改写提示词时漏了 tools，三个要查库的 agent
|
||
全丢了工具，一次库都没查，最后把一堆工具调用的原始标记当答案交了出去。
|
||
改成按字段合并之后，漏写等于不改；真要删一个字段得显式写 null。
|
||
"""
|
||
if node_type == NodeType.SUPERVISOR.value and isinstance(patch.get("agents"), list):
|
||
members = old.get("agents") if isinstance(old.get("agents"), list) else []
|
||
patch = {**patch, "agents": _merge_members(members, patch["agents"])}
|
||
return _merge_fields(old, patch)
|
||
|
||
|
||
def _apply_op(nodes: dict[str, dict[str, Any]], edges: list[dict[str, Any]], op: dict[str, Any]) -> bool:
|
||
"""把一个操作应用到服务端维护的图状态。返回是否真的改了图。"""
|
||
kind = op.get("op")
|
||
if kind == "add_node":
|
||
node = op.get("node") or {}
|
||
# 类型不认识的节点不进图、也不转给前端：前端按类型查节点定义，查不到
|
||
# 以前是整站白屏，连带没保存的编辑一起丢
|
||
if not node.get("id") or node.get("type") not in _NODE_TYPES:
|
||
return False
|
||
nodes[node["id"]] = {
|
||
"id": node["id"],
|
||
"type": node["type"],
|
||
"position": {"x": 0, "y": 0},
|
||
"data": {"label": node.get("label") or "", "config": node.get("config") or {}},
|
||
}
|
||
return True
|
||
if kind == "update_node":
|
||
node = nodes.get(op.get("id") or "")
|
||
if not node:
|
||
return False
|
||
data = node.setdefault("data", {})
|
||
if op.get("label") is not None:
|
||
data["label"] = op["label"]
|
||
if isinstance(op.get("config"), dict):
|
||
data["config"] = merge_node_config(
|
||
str(node.get("type") or ""), data.get("config") or {}, op["config"])
|
||
return True
|
||
if kind == "remove_node":
|
||
node_id = op.get("id")
|
||
if node_id not in nodes:
|
||
return False
|
||
nodes.pop(node_id)
|
||
edges[:] = [e for e in edges if e["source"] != node_id and e["target"] != node_id]
|
||
return True
|
||
if kind == "add_edge":
|
||
edge = op.get("edge") or {}
|
||
if not edge.get("source") or not edge.get("target"):
|
||
return False
|
||
edges.append(
|
||
{
|
||
"source": edge["source"],
|
||
"target": edge["target"],
|
||
"sourceHandle": edge.get("sourceHandle"),
|
||
}
|
||
)
|
||
return True
|
||
if kind == "remove_edge":
|
||
before = len(edges)
|
||
edges[:] = [
|
||
e
|
||
for e in edges
|
||
if not (
|
||
e["source"] == op.get("source")
|
||
and e["target"] == op.get("target")
|
||
and (op.get("sourceHandle") is None or e.get("sourceHandle") == op.get("sourceHandle"))
|
||
)
|
||
]
|
||
return len(edges) != before
|
||
return False
|
||
|
||
|
||
async def _iter_ops(model: Any, messages: list[Any]):
|
||
"""流式读模型输出，按行切出操作。done 之后即停——后面就算有闲话也不要了。
|
||
|
||
除了操作，还把模型的思考原样转出去。原先这里只取正文、丢掉其余一切，
|
||
于是从请求发出到第一个操作到达之间（实测 5~30 秒）前端一个字都收不到，
|
||
只能干挂着"正在起草…"——用户没法判断是在想、还是已经卡死了。
|
||
|
||
思考走 thinking_text()（Claude 4.6+ 的 thinking 块），不是"把非 JSON 行
|
||
当成思考"：后者会把模型的 markdown 注释、协议跑偏时的乱输出一并当作思考
|
||
展示出来，反而误导。不支持 thinking 的模型就只有心跳，不硬凑。
|
||
"""
|
||
from app.engine.state import message_text as _text
|
||
from app.engine.state import thinking_text
|
||
|
||
buffer = ""
|
||
async for chunk in model.astream(messages):
|
||
reasoning = thinking_text(chunk)
|
||
if reasoning:
|
||
yield {"op": "thinking", "delta": reasoning}
|
||
|
||
buffer += _text(chunk)
|
||
while "\n" in buffer:
|
||
line, buffer = buffer.split("\n", 1)
|
||
op = _parse_op_line(line)
|
||
if op:
|
||
yield op
|
||
if op.get("op") == "done":
|
||
return
|
||
op = _parse_op_line(buffer)
|
||
if op:
|
||
yield op
|
||
|
||
|
||
# 多久没动静就补一拍心跳。3 秒是"用户开始怀疑是不是卡了"的量级。
|
||
_HEARTBEAT_SECONDS = 3.0
|
||
|
||
|
||
async def _with_heartbeat(source: Any, phase: str = "planning"):
|
||
"""模型沉默时按拍补心跳，让前端能显示阶段和已用时长。
|
||
|
||
必须在这一层做而不是在 _iter_ops 里判断时间差：模型不吐 chunk 时那个
|
||
async for 的循环体根本不执行，压根轮不到检查。
|
||
"""
|
||
started = time.monotonic()
|
||
iterator = source.__aiter__()
|
||
while True:
|
||
pending = asyncio.ensure_future(iterator.__anext__())
|
||
while True:
|
||
done, _ = await asyncio.wait({pending}, timeout=_HEARTBEAT_SECONDS)
|
||
if pending in done:
|
||
try:
|
||
op = pending.result()
|
||
except StopAsyncIteration:
|
||
return
|
||
kind = op.get("op")
|
||
# 阶段跟着实际操作走，前端据此换文案
|
||
if kind == "add_node":
|
||
phase = "building"
|
||
elif kind in ("add_edge", "connect"):
|
||
phase = "wiring"
|
||
elif kind == "done":
|
||
phase = "finalizing"
|
||
yield op
|
||
break
|
||
yield {
|
||
"op": "heartbeat",
|
||
"phase": phase,
|
||
"elapsed_ms": int((time.monotonic() - started) * 1000),
|
||
}
|
||
|
||
|
||
#: 自查最多交回去改几轮。一轮只花一次"只输出改动"的调用；两轮还改不好，多半是
|
||
#: 需求本身有歧义，该让人看了，而不是继续替他烧钱
|
||
_SELF_CHECK_ROUNDS = 2
|
||
|
||
|
||
def _sse(obj: dict[str, Any]) -> str:
|
||
return f"data: {json.dumps(obj, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
|
||
def _blocking_issues(
|
||
nodes: dict[str, dict[str, Any]], edges: list[dict[str, Any]], scope: set[str] | None = None,
|
||
) -> list[dict[str, Any]] | None:
|
||
"""按运行时同一套校验，挑出会挡住运行的问题。图本身不成形时返回 None。
|
||
|
||
限定了数据源时，用了范围外的库也算：用户点了「只查这个库」，拿别的库的数
|
||
回答他，比跑不起来更糟——答案看起来是对的。
|
||
|
||
每条是 ValidationIssue 的字典形状（node_id、field 都在），和 final.issues 一样：
|
||
界面靠 node_id 定位卡片、靠 field 落到具体的输入框，不用从一行字里抠节点 id。
|
||
"""
|
||
try:
|
||
spec = GraphSpec.model_validate({"nodes": list(nodes.values()), "edges": edges})
|
||
except Exception: # noqa: BLE001 - 结构不合法留给收尾那一步报
|
||
return None
|
||
return ([i.model_dump() for i in validate_graph(spec).issues if i.level == "error"]
|
||
+ _issue_dicts(scope_issues(list(nodes.values()), scope), "datasource_out_of_scope"))
|
||
|
||
|
||
def _source_of(tool: str) -> str | None:
|
||
from app.tools.datasource import QUERY_PREFIX, SCHEMA_PREFIX
|
||
|
||
for prefix in (QUERY_PREFIX, SCHEMA_PREFIX):
|
||
if tool.startswith(prefix):
|
||
return tool[len(prefix):]
|
||
return None
|
||
|
||
|
||
def scope_issues(nodes: list[dict[str, Any]], scope: set[str] | None) -> list[ValidationIssue]:
|
||
"""用了限定范围之外的数据源的节点，一个节点一条。"""
|
||
if scope is None:
|
||
return []
|
||
out: list[ValidationIssue] = []
|
||
for node in nodes:
|
||
cfg = (node.get("data") or {}).get("config") or {}
|
||
names = _tool_names(cfg.get("tools")) + _tool_names([cfg.get("tool")])
|
||
for member in cfg.get("agents") or []:
|
||
if isinstance(member, dict):
|
||
names += _tool_names(member.get("tools"))
|
||
outside = sorted({src for src in map(_source_of, names) if src and src not in scope})
|
||
if outside:
|
||
out.append(ValidationIssue(
|
||
level="error", node_id=node.get("id"),
|
||
message=f"用了限定范围之外的数据源 {'、'.join(outside)}：这一轮只查 "
|
||
f"{'、'.join(sorted(scope))}，改用它们的 db_query__ / db_schema__ 工具",
|
||
))
|
||
return out
|
||
|
||
|
||
def _issue_dicts(issues: list[ValidationIssue], code: str) -> list[dict[str, Any]]:
|
||
return [{**i.model_dump(), "code": code} for i in issues]
|
||
|
||
|
||
def _issue_line(issue: dict[str, Any]) -> str:
|
||
"""交回模型的修正请求里，一条问题一行，节点 id 在前。"""
|
||
return f"「{issue['node_id']}」{issue['message']}" if issue.get("node_id") else issue["message"]
|
||
|
||
|
||
# --------------------------------------------------------------------------
|
||
# 工具绑定变化：改图前后，每个 agent 和每个协作成员各绑了哪些工具
|
||
# --------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
|
||
def _tool_names(value: Any) -> list[str]:
|
||
return [t for t in value if isinstance(t, str) and t] if isinstance(value, list) else []
|
||
|
||
|
||
def _tool_bindings(nodes: list[dict[str, Any]]) -> dict[tuple[str, str | None], dict[str, Any]]:
|
||
"""(节点 id, 成员名) → {label, tools, field}。成员名为 None 的是 agent 节点本身。"""
|
||
out: dict[tuple[str, str | None], dict[str, Any]] = {}
|
||
for node in nodes:
|
||
data = node.get("data") or {}
|
||
cfg = data.get("config") or {}
|
||
label = data.get("label") or node.get("id")
|
||
if node.get("type") == NodeType.AGENT.value:
|
||
out[(node["id"], None)] = {"label": label, "field": "tools",
|
||
"tools": _tool_names(cfg.get("tools"))}
|
||
elif node.get("type") == NodeType.SUPERVISOR.value:
|
||
for i, member in enumerate(cfg.get("agents") or []):
|
||
if isinstance(member, dict):
|
||
out[(node["id"], _member_key(member, i))] = {
|
||
"label": label, "field": f"agents[{i}].tools",
|
||
"tools": _tool_names(member.get("tools")),
|
||
}
|
||
return out
|
||
|
||
|
||
def tool_changes(
|
||
before: list[dict[str, Any]], after: list[dict[str, Any]]
|
||
) -> list[dict[str, Any]]:
|
||
"""改图前后都在、而绑定的工具不一样了的节点和成员，按改后的图排序。
|
||
|
||
新加的、删掉的节点不算：那是结构变化，改图回执本来就会列出来。这里要抓的
|
||
是「节点还在、工具悄悄没了」——画布上看起来什么都没变，跑起来才发现查不了库。
|
||
"""
|
||
old = _tool_bindings(before)
|
||
out: list[dict[str, Any]] = []
|
||
for (node_id, member), now in _tool_bindings(after).items():
|
||
was = old.get((node_id, member))
|
||
if was is None or set(was["tools"]) == set(now["tools"]):
|
||
continue
|
||
out.append({
|
||
"node_id": node_id, "label": now["label"], "member": member, "field": now["field"],
|
||
"before": was["tools"], "after": now["tools"],
|
||
"added": [t for t in now["tools"] if t not in was["tools"]],
|
||
"removed": [t for t in was["tools"] if t not in now["tools"]],
|
||
})
|
||
return out
|
||
|
||
|
||
# 指令里有没有让删工具。只认「删除动词直接管着工具」：动词和「工具 / 工具名」
|
||
# 挨着、在同一个分句里、中间没有夹别的动作。以前是整句里有「不要 / 不用 / 取消」、
|
||
# 别处又有「工具」就算——「这次要真的用工具查库，不要编造数字」被当成让删工具，
|
||
# 警告关掉，没工具的图照样自动运行。宁可在真让删时多提醒一句，也不能漏掉这种。
|
||
|
||
#: 删除动词。「不要 / 不用 / 别」只在直接接着工具（或接「用 / 绑」再接工具）时才算
|
||
_DROP_VERB = re.compile(
|
||
r"去掉|去除|删掉|删除|删了|删去|移除|拿掉|撤掉|撤下|解绑|解除绑定|禁用|停用|卸掉|剔除|砍掉|清空|取消"
|
||
r"|(?:不要|不用|不需要|无需|用不着|不再|别)再?(?:使用|调用|绑定|用|绑|挂)?"
|
||
r"|\b(?:remov(?:e|ing)|drop(?:ping)?|unbind|detach|disable|without|get rid of|no longer use)\b"
|
||
r"|\b(?:don't|do not|never|stop) us(?:e|ing)\b"
|
||
)
|
||
#: 工具在前、动词在后：「把查表的工具去掉」「db_schema__shop 不要了」
|
||
_DROP_AFTER = re.compile(
|
||
r"去掉|去除|删掉|删除|删了|删去|移除|拿掉|撤掉|撤下|解绑|禁用|停用|卸掉|剔除|砍掉|清空"
|
||
r"|(?:不要|不用|不需要|用不着)再?(?:用|绑)?(?:了|$)|\b(?:removed|dropped)\b"
|
||
)
|
||
#: 「只保留 X」：别的可以删，但 X 本身不能跟着没了，更不能删光。「只用」只认点了名的——
|
||
#: 「只用工具查库」说的是别编，不是让删哪个工具
|
||
_KEEP_ONLY = re.compile(r"(只保留|只留下|只留|仅保留|\bkeep only\b|\bonly keep\b)"
|
||
r"|(只用|仅用|\bonly use\b)")
|
||
#: 动词和工具之间夹了这些，动词管的就不是工具了：「不用改工具」「别用假设的方式调用工具」
|
||
_GAP_BREAK = re.compile(
|
||
r"改|动|换|变成|编|捏造|虚构|假设|假装|模拟|猜|然后|接着|并且|同时|但|而是|让|把|将|保留|留着|保持|只|必须|一定"
|
||
r"|make up|made up|making up|\b(?:then|but|instead|change|edit|modify|keep|fake|invent|pretend)\b"
|
||
)
|
||
#: 否定。中文只往前看几个字（「不要去掉工具」「别把工具删了」），英文的否定离动词远，看整个分句
|
||
_NEGATED = re.compile(r"不要|不用|不能|不许|不准|不得|不可|不必|不想|不希望|不让|无需|没让|别|勿|千万")
|
||
_NEGATED_EN = re.compile(r"\b(?:don't|dont|do not|never|no need|not|can't|cannot)\b")
|
||
#: 工具后面紧跟着这些，说的是留着它：「工具保留」「工具不用改」
|
||
_KEPT_AFTER = re.compile(r"\s*(?:都|也|就|还|先)?(?:保留|留着|不变|照旧|保持|别动|不动|不要动|不用动|"
|
||
r"不要改|不用改|别改|别删|不要删|不能删)|\s*(?:stay|unchanged|as is)\b")
|
||
_CLAUSE = re.compile(r"[，,。;；！!？?\n]|\.(?=\s|$)")
|
||
_GENERIC = ("工具", "tool", "tools")
|
||
_GAP, _GAP_AFTER, _LOOKBACK = 16, 8, 10
|
||
|
||
|
||
def _tool_object(removed: list[str]) -> re.Pattern[str]:
|
||
"""「工具」或一个工具名：这次删掉的、内置的，以及带 __ 的（db_query__x、MCP 工具）。
|
||
|
||
只认像工具的名字：表名、字段名也是下划线写法，「去掉 sales_daily 相关的工具」
|
||
里点名的不是工具。
|
||
"""
|
||
names = sorted({t.lower() for t in [*removed, *all_specs()] if t}, key=len, reverse=True)
|
||
return re.compile("|".join([*map(re.escape, names), r"[a-z][a-z0-9_]*__[a-z0-9_-]+",
|
||
"工具", r"\btools?\b"]))
|
||
|
||
|
||
def _negated(clause: str, pos: int) -> bool:
|
||
return bool(_NEGATED.search(clause, max(0, pos - _LOOKBACK), pos)
|
||
or _NEGATED_EN.search(clause, 0, pos))
|
||
|
||
|
||
def _drop_request(instruction: str, removed: list[str]) -> tuple[bool, set[str], set[str] | None]:
|
||
"""指令里让删了哪些工具：(泛指「工具」, 点了名的, 「只保留」留下的——没说只保留是 None)。"""
|
||
target = _tool_object(removed)
|
||
dropped: set[str] = set()
|
||
kept: set[str] | None = None
|
||
|
||
def near(clause: str, start: int) -> re.Match[str] | None:
|
||
obj = target.search(clause, start)
|
||
return obj if obj and obj.start() - start <= _GAP else None
|
||
|
||
for clause in _CLAUSE.split((instruction or "").lower()):
|
||
for verb in _DROP_VERB.finditer(clause):
|
||
obj = near(clause, verb.end())
|
||
if not obj:
|
||
continue
|
||
gap = clause[verb.end():obj.start()]
|
||
if (_GAP_BREAK.search(gap) or _DROP_VERB.search(gap) or _negated(clause, verb.start())
|
||
or _KEPT_AFTER.match(clause, obj.end())):
|
||
continue
|
||
dropped.add(obj.group())
|
||
for obj in target.finditer(clause):
|
||
verb = _DROP_AFTER.search(clause, obj.end())
|
||
if not verb or verb.start() - obj.end() > _GAP_AFTER:
|
||
continue
|
||
gap = clause[obj.end():verb.start()]
|
||
if _GAP_BREAK.search(gap) or _NEGATED.search(gap) or _negated(clause, obj.start()):
|
||
continue
|
||
dropped.add(obj.group())
|
||
for verb in _KEEP_ONLY.finditer(clause):
|
||
obj = near(clause, verb.end())
|
||
if obj and not (verb.group(2) and obj.group() in _GENERIC):
|
||
kept = (kept or set()) | {obj.group()}
|
||
return bool(dropped & set(_GENERIC)), dropped - set(_GENERIC), kept
|
||
|
||
|
||
def _unasked_drops(instruction: str, change: dict[str, Any]) -> list[str]:
|
||
"""这次少掉的工具里，哪些是指令没让删的。"""
|
||
generic, named, kept = _drop_request(instruction, change["removed"])
|
||
if generic:
|
||
return []
|
||
|
||
def asked(tool: str) -> bool:
|
||
if tool.lower() in named:
|
||
return True
|
||
# 「只保留 X」：X 以外的可以删；但一个都不剩就不是「保留」了
|
||
return kept is not None and bool(change["after"]) and tool.lower() not in kept
|
||
|
||
return [t for t in change["removed"] if not asked(t)]
|
||
|
||
|
||
def dropped_tool_warnings(changes: list[dict[str, Any]], instruction: str) -> list[dict[str, Any]]:
|
||
"""工具集合变小了、而这一轮没让删工具的，逐个报 warning。
|
||
|
||
只报变小的：把 db_query__a 换成 db_query__b 是正常的改图，数量没少不必大惊
|
||
小怪。也不打回去让模型重改——删工具有可能是对的，该让人看一眼，而不是再
|
||
赌一次模型。
|
||
"""
|
||
out: list[dict[str, Any]] = []
|
||
for c in changes:
|
||
if not c["removed"] or len(set(c["after"])) >= len(set(c["before"])):
|
||
continue
|
||
unasked = _unasked_drops(instruction, c)
|
||
if not unasked:
|
||
continue
|
||
who = f"「{c['label']}」" + (f"的成员「{c['member']}」" if c["member"] else "")
|
||
now = f" {'、'.join(c['after'])}" if c["after"] else "空"
|
||
said = ("这一轮的要求里没有提到去掉工具" if len(unasked) == len(c["removed"])
|
||
else f"这一轮的要求里没有提到去掉 {'、'.join(unasked)}")
|
||
cost = ("没有绑定工具，它只能「假设」调用，查不了库" if not c["after"]
|
||
else f"{'、'.join(unasked)} 它就调不到了")
|
||
out.append({
|
||
"level": "warning", "node_id": c["node_id"], "edge_id": None,
|
||
"code": "tools_dropped", "field": c["field"],
|
||
"message": f"{who}的工具从 {'、'.join(c['before'])} 变成了{now}。"
|
||
f"{said}，确认一下是不是改漏了：{cost}",
|
||
})
|
||
return out
|
||
|
||
|
||
def _repair_request(
|
||
nodes: dict[str, dict[str, Any]], edges: list[dict[str, Any]], errors: list[dict[str, Any]],
|
||
) -> str:
|
||
graph = {"nodes": list(nodes.values()), "edges": edges}
|
||
return (
|
||
"这是你刚搭好的工作流：\n"
|
||
f"{json.dumps(_slim(graph), ensure_ascii=False, indent=2)}\n\n"
|
||
"上线前自查（和真正运行时同一套规则）发现下面这些问题，不改的话这张图跑不起来：\n"
|
||
+ "\n".join(f"- {_issue_line(i)}" for i in errors)
|
||
+ "\n\n只修这些问题，别的不要动。用操作流输出修正：改节点用 update_node"
|
||
"（config 只写要改的字段，没写的保持原样；要删掉一个字段写 null）；"
|
||
"缺节点、缺边就补上。最后一行输出 done。"
|
||
)
|
||
|
||
|
||
@router.post("/generate-stream")
|
||
async def generate_stream(payload: GenerateIn, session: AsyncSession = Depends(get_session)):
|
||
"""流式版生成：SSE 逐操作推送，前端边收边把节点摆上画布。
|
||
|
||
结束时（done 或流断）发一条 final：服务端把累积的图排版、校验后整体给出——
|
||
过程可见性来自操作流，最终质量仍由和手工编排相同的 layout + validate 保证。
|
||
"""
|
||
from fastapi.responses import StreamingResponse
|
||
|
||
sources = await _sources(session, payload.datasource_ids)
|
||
scope = {r.name for r in sources} if payload.datasource_ids else None
|
||
tool_list = _tool_catalog(sources)
|
||
datasources = _datasource_section(sources) + _scope_note(sources, scope is not None)
|
||
system = (
|
||
"你是一个 agent 工作流编排专家。根据用户需求，以操作流的方式逐步搭出一张可执行的工作流图。\n\n"
|
||
f"{NODE_REFERENCE}\n\n可用工具：\n{tool_list}{datasources}\n\n"
|
||
"结构要求：\n"
|
||
"1. 必须有且只有一个 input 节点和至少一个 output 节点\n"
|
||
"2. 节点 id 用简短英文小写下划线；label 用中文，一眼看懂\n"
|
||
"3. 用 assign_to 传结果，下游 {{ vars.变量名 }} 引用\n"
|
||
"4. 只能用上面列出的工具名\n"
|
||
"5. 能用 3 个节点解决就别堆 8 个\n\n"
|
||
f"{_STREAM_PROTOCOL}"
|
||
)
|
||
|
||
# 现有图状态：修改场景从 base_graph 起步，新建场景从空图起步
|
||
nodes: dict[str, dict[str, Any]] = {}
|
||
edges: list[dict[str, Any]] = []
|
||
# 用户摆好的坐标，收尾排版时原样留着
|
||
pinned = _pinned_positions(payload.base_graph)
|
||
if payload.base_graph and payload.base_graph.get("nodes"):
|
||
# 拷一份再改：改之前的样子还要留着比对工具绑定有没有被改掉
|
||
for n in payload.base_graph["nodes"]:
|
||
nodes[n["id"]] = copy.deepcopy(n)
|
||
edges = [
|
||
{k: v for k, v in e.items() if k in ("source", "target", "sourceHandle")}
|
||
for e in payload.base_graph.get("edges") or []
|
||
]
|
||
user = (
|
||
"这是当前的工作流：\n"
|
||
f"{json.dumps(_slim(payload.base_graph), ensure_ascii=False, indent=2)}\n\n"
|
||
f"请按下面的要求修改它（只输出改动操作）：\n{payload.instruction}"
|
||
)
|
||
else:
|
||
user = _user_message(payload, patch=False)
|
||
|
||
try:
|
||
spec_ = await copilot_model_spec(session, payload)
|
||
model, model_id = await get_chat_model(session, spec_)
|
||
except ProviderNotConfigured as e:
|
||
raise HTTPException(400, _unconfigured(e)) from e
|
||
|
||
messages = [("system", system),
|
||
("human", _with_history(user, await _history_section(session, payload.conversation_id)))]
|
||
# 兜底用：模型只发了改动操作时，把它们重放到这张图上
|
||
prev_graph = await _previous_graph(session, payload.conversation_id)
|
||
# 比对工具绑定的基准：画布上是改之前的图；问数据页是上一轮的图（沿用它的节点 id）
|
||
baseline = copy.deepcopy(
|
||
(payload.base_graph or {}).get("nodes") or (prev_graph or {}).get("nodes") or [])
|
||
|
||
async def event_stream():
|
||
explanation = ""
|
||
seen_ops: list[dict[str, Any]] = []
|
||
skipped_types: list[str] = []
|
||
# 建完要不要跑，由模型在 done.run 里表态
|
||
autorun = True
|
||
yield f"data: {json.dumps({'op': 'model', 'model': model_id}, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
try:
|
||
async for op in _with_heartbeat(_iter_ops(model, messages)):
|
||
kind = op.get("op")
|
||
# 思考和心跳不是图操作，不进 _apply_op，直接转给前端
|
||
if kind in ("thinking", "heartbeat"):
|
||
yield f"data: {json.dumps(op, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
continue
|
||
if kind == "reply":
|
||
# 这句话不需要工作流。原样转给前端，然后收流——后面那套
|
||
# 排版校验对着一张空图跑，只会得到"图是空的，先拖一个节点进来"
|
||
yield f"data: {json.dumps(op, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
return
|
||
if kind == "done":
|
||
explanation = str(op.get("explanation", ""))
|
||
# 用户要的是流程本身时（"设计一个每天跑的工作流"），
|
||
# 建完就跑等于替他多花一次钱，而他要的是那张图
|
||
autorun = op.get("run") is not False
|
||
seen_ops.append(op)
|
||
changed = _apply_op(nodes, edges, op)
|
||
if kind == "add_node" and not changed:
|
||
bad_type = (op.get("node") or {}).get("type")
|
||
if bad_type and bad_type not in _NODE_TYPES:
|
||
skipped_types.append(str(bad_type))
|
||
if changed or kind in ("plan", "done"):
|
||
yield f"data: {json.dumps(op, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
except Exception as e: # noqa: BLE001
|
||
reason, hint = explain_error(e)
|
||
yield _sse({"op": "error", "message": f"助手这一轮没跑完：{reason}",
|
||
"hint": hint, "detail": raw_error(e)})
|
||
return
|
||
|
||
# 兜底：一个操作都没落地，而上一轮有图。
|
||
#
|
||
# 这说明模型把这一轮当成"改上一张图"，只发了 update_node/add_edge，
|
||
# 而累加器是从空图起步的，那些操作全落在不存在的节点上。上面的 prompt
|
||
# 已经要求它完整重发，但那是约定，不是保证——约定落空的代价是用户收到
|
||
# 一句"图是空的，先拖一个节点进来"，而他只是问了句追问。
|
||
#
|
||
# 与其报错，不如按它本来的意思做：把这些操作重放到上一轮那张图上。
|
||
if not nodes and prev_graph and seen_ops:
|
||
for n in prev_graph.get("nodes") or []:
|
||
if n.get("id"):
|
||
nodes[n["id"]] = copy.deepcopy(n)
|
||
# 原地改，不能重新绑定：给 edges 赋值会让它变成 event_stream 的局部
|
||
# 变量，而它在上面 _apply_op 那一路已经被读过了 —— UnboundLocalError
|
||
edges[:] = [
|
||
{k: v for k, v in e.items() if k in ("source", "target", "sourceHandle") and v}
|
||
for e in prev_graph.get("edges") or []
|
||
]
|
||
for op in seen_ops:
|
||
_apply_op(nodes, edges, op)
|
||
|
||
# 自查：按运行时同一套规则把图过一遍，挡住运行的问题交回模型改，改完再查。
|
||
# 以前这些问题照样交付、照样自动开跑——跑到那一步才炸（开发库里四次运行死在
|
||
# 循环 / 分支条件里套了 {{ }}），前面的步骤白跑，报错还停在半路
|
||
repaired = 0
|
||
for round_no in range(1, _SELF_CHECK_ROUNDS + 1):
|
||
errors = _blocking_issues(nodes, edges, scope)
|
||
if not errors:
|
||
break
|
||
yield _sse({"op": "check", "status": "repairing", "round": round_no, "issues": errors})
|
||
fix = [("system", system), ("human", _repair_request(nodes, edges, errors))]
|
||
try:
|
||
async for op in _with_heartbeat(_iter_ops(model, fix), phase="repairing"):
|
||
kind = op.get("op")
|
||
if kind in ("thinking", "heartbeat"):
|
||
yield _sse(op)
|
||
# plan / done 是修补轮自己的开场和收尾，不是新方案，不覆盖原来的说明
|
||
elif kind not in ("plan", "done", "reply") and _apply_op(nodes, edges, op):
|
||
yield _sse(op)
|
||
except Exception as e: # noqa: BLE001 - 修不成就照实交付，下面列出剩下的问题
|
||
yield _sse({"op": "check", "status": "error",
|
||
"message": f"自查修正没跑成：{explain_error(e)[0]}", "detail": raw_error(e)})
|
||
break
|
||
repaired = round_no
|
||
remaining = _blocking_issues(nodes, edges, scope)
|
||
# 工具绑定变化不挡运行，但要在自查这一步就说出来：工具被改没了的图照样
|
||
# 能跑，只是跑出来的是模型「假设」查过库的答案
|
||
changes = tool_changes(baseline, list(nodes.values()))
|
||
warnings = dropped_tool_warnings(changes, payload.instruction)
|
||
if remaining:
|
||
# 改不好也照实交付、列出问题，但不自动运行：明知跑不起来的图，开跑只会
|
||
# 在半路报一个用户看不懂的错
|
||
autorun = False
|
||
yield _sse({"op": "check", "status": "failed", "issues": remaining,
|
||
"warnings": warnings})
|
||
elif remaining is not None:
|
||
yield _sse({"op": "check", "status": "passed", "repaired": repaired,
|
||
"warnings": warnings})
|
||
|
||
# 收尾：排版 + 校验，把最终图整体交付。改图时旧节点留在原处，只排新节点
|
||
try:
|
||
spec, layout = _layout_keeping(
|
||
GraphSpec.model_validate({"nodes": list(nodes.values()), "edges": edges}), pinned,
|
||
)
|
||
issues = [i.model_dump() for i in validate_graph(spec).issues]
|
||
issues += _issue_dicts(scope_issues(list(nodes.values()), scope),
|
||
"datasource_out_of_scope")
|
||
# 跳过的节点要说出来，不能安静地少一步。code 给前端认：这一类要单独
|
||
# 提示「少了一步」，不能和普通校验警告混在一起
|
||
issues += [
|
||
{"level": "warning", "node_id": None, "edge_id": None,
|
||
"code": "unknown_node_type", "type": t,
|
||
"message": f"模型写了一个不存在的节点类型「{t}」，这一步已跳过"}
|
||
for t in dict.fromkeys(skipped_types)
|
||
]
|
||
final = {
|
||
"op": "final",
|
||
"graph": spec.model_dump(mode="json"),
|
||
"issues": issues + warnings,
|
||
"explanation": explanation,
|
||
"autorun": autorun,
|
||
"layout": layout,
|
||
# 改图回执：哪些节点、成员的工具变了。画布上看不出来，得明说
|
||
"tool_changes": changes,
|
||
}
|
||
except Exception as e: # noqa: BLE001
|
||
final = {"op": "error", "message": f"模型交回的工作流结构不对：{graph_error(e)}",
|
||
"hint": "再试一次，或者把需求说得更具体些", "detail": raw_error(e)}
|
||
yield f"data: {json.dumps(final, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
||
|
||
return StreamingResponse(
|
||
event_stream(),
|
||
media_type="text/event-stream",
|
||
headers={"Cache-Control": "no-cache", "X-Accel-Buffering": "no"},
|
||
)
|
||
|
||
|
||
class FromRunIn(BaseModel):
|
||
run_id: str
|
||
name: str = ""
|
||
|
||
|
||
@router.post("/from-run")
|
||
async def extract_template(
|
||
payload: FromRunIn, session: AsyncSession = Depends(get_session)
|
||
) -> dict[str, Any]:
|
||
"""轨迹 → 模板：把一次探索性运行实际走过的路径提取成草稿工作流。
|
||
|
||
探索层的价值不在单次答案，而在"跑通的路径能沉淀为资产"。
|
||
提取是确定性的：只保留真正执行过的节点和它们之间的边，分支上
|
||
没走的岔路剪掉；输入值参数化成 input 字段默认值。产物落成 draft，
|
||
人审、改名、发布之后才成为正式模板——提取器是模板的作者，不是发布者。
|
||
"""
|
||
from sqlalchemy import select as _sel
|
||
|
||
from app.db.models import Run, RunEvent, Workflow, WorkflowVersion
|
||
from app.core.artifact_store import graph_hash
|
||
|
||
run = await session.get(Run, payload.run_id)
|
||
if not run:
|
||
raise HTTPException(404, "这次运行的记录不存在，可能已经被删了")
|
||
# 没跑通的路径提出来是半截骨架：失败节点之后的步骤一步都不在里面，
|
||
# 人拿去审改时却看不出它缺了什么
|
||
if run.status != "succeeded":
|
||
raise HTTPException(
|
||
409, "这次运行没有跑完（没有成功结束），提取出来的只是半截路径。"
|
||
"先让它跑成功一次，再从那次运行提取",
|
||
)
|
||
if not run.graph.get("nodes"):
|
||
raise HTTPException(400, "这次运行没有保存工作流快照，无法提取")
|
||
|
||
events = list(
|
||
(
|
||
await session.execute(
|
||
_sel(RunEvent).where(RunEvent.run_id == run.id).order_by(RunEvent.seq)
|
||
)
|
||
).scalars()
|
||
)
|
||
executed = {e.node_id for e in events if e.type == "node.started" and e.node_id}
|
||
taken = {
|
||
(e.node_id, str((e.data or {}).get("branch")))
|
||
for e in events
|
||
if e.type == "edge.taken" and e.node_id
|
||
}
|
||
if not executed:
|
||
raise HTTPException(400, "事件流里没有节点执行记录")
|
||
|
||
spec = GraphSpec.model_validate(run.graph)
|
||
kept_nodes = [n for n in spec.nodes if n.id in executed]
|
||
kept_ids = {n.id for n in kept_nodes}
|
||
kept_edges = []
|
||
for edge in spec.edges:
|
||
if edge.source not in kept_ids or edge.target not in kept_ids:
|
||
continue
|
||
# 分支/循环节点：只保留实际走过的出口，没走的岔路不进模板
|
||
source_node = spec.node_map().get(edge.source)
|
||
if source_node and source_node.type in (NodeType.BRANCH,) and edge.sourceHandle:
|
||
if (edge.source, edge.sourceHandle) not in taken:
|
||
continue
|
||
kept_edges.append(edge)
|
||
|
||
# 输入参数化：实际输入值变成字段默认值
|
||
for node in kept_nodes:
|
||
if node.type.value == "input":
|
||
node.data.config["fields"] = [
|
||
{"name": key, "default": value if isinstance(value, (str, int, float)) else json.dumps(value, ensure_ascii=False)}
|
||
for key, value in (run.input or {}).items()
|
||
] or node.data.config.get("fields", [])
|
||
|
||
draft_spec = auto_layout(
|
||
GraphSpec(nodes=kept_nodes, edges=kept_edges, defaults=spec.defaults)
|
||
)
|
||
graph = draft_spec.model_dump(mode="json")
|
||
workflow = Workflow(
|
||
name=payload.name or f"{run.workflow_name or '探索'}·提取模板",
|
||
description=f"从运行 {run.id[:8]} 的实际执行路径提取（{len(kept_nodes)} 节点），待人审后发布",
|
||
graph=graph,
|
||
tags=["extracted"],
|
||
status="draft",
|
||
)
|
||
session.add(workflow)
|
||
await session.flush()
|
||
session.add(
|
||
WorkflowVersion(
|
||
workflow_id=workflow.id, version=1, graph=graph,
|
||
graph_hash=graph_hash(graph), note=f"自运行 {run.id} 提取",
|
||
)
|
||
)
|
||
await session.commit()
|
||
return {
|
||
"workflow_id": workflow.id,
|
||
"name": workflow.name,
|
||
"nodes": len(kept_nodes),
|
||
"edges": len(kept_edges),
|
||
"dropped_nodes": len(spec.nodes) - len(kept_nodes),
|
||
"source_run": run.id,
|
||
}
|
||
|
||
|
||
class ExplainIn(BaseModel):
|
||
graph: dict[str, Any]
|
||
provider: str | None = None
|
||
model: str | None = None
|
||
|
||
|
||
@router.post("/explain")
|
||
async def explain(
|
||
payload: ExplainIn, session: AsyncSession = Depends(get_session)
|
||
) -> dict[str, str]:
|
||
"""用大白话讲清楚一张图在干什么。接手别人的编排时很有用。"""
|
||
try:
|
||
model, _ = await get_chat_model(
|
||
session,
|
||
await copilot_model_spec(
|
||
session,
|
||
GenerateIn(instruction="_", provider=payload.provider, model=payload.model),
|
||
max_tokens=2048,
|
||
),
|
||
)
|
||
except ProviderNotConfigured as e:
|
||
raise HTTPException(400, _unconfigured(e)) from e
|
||
|
||
prompt = (
|
||
"用中文解释下面这个 agent 工作流：它解决什么问题、数据怎么流动、"
|
||
"有哪些分支和风险点。用简洁的分点说明，不要复述 JSON。\n\n"
|
||
f"{json.dumps(_slim(payload.graph), ensure_ascii=False, indent=2)}"
|
||
)
|
||
return {"explanation": message_text(await model.ainvoke(prompt))}
|
||
|
||
|
||
@router.post("/layout")
|
||
async def relayout(payload: ExplainIn) -> dict[str, Any]:
|
||
"""一键整理画布。"""
|
||
spec = GraphSpec.model_validate(payload.graph)
|
||
return auto_layout(spec).model_dump(mode="json")
|
||
|
||
|
||
def _slim(graph: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||
"""喂给模型时去掉坐标之类的噪音，省 token 也省得它被干扰。"""
|
||
return {
|
||
"nodes": [
|
||
{
|
||
"id": n.get("id"),
|
||
"type": n.get("type"),
|
||
"label": (n.get("data") or {}).get("label"),
|
||
"config": (n.get("data") or {}).get("config"),
|
||
}
|
||
for n in graph.get("nodes") or []
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
{k: v for k, v in e.items() if k in ("source", "target", "sourceHandle") and v}
|
||
for e in graph.get("edges") or []
|
||
],
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def _extract_json(text: str) -> dict[str, Any]:
|
||
text = text.strip()
|
||
if text.startswith("```"):
|
||
lines = text.splitlines()
|
||
text = "\n".join(lines[1 : -1 if lines[-1].strip().startswith("```") else None])
|
||
start = text.find("{")
|
||
for end in range(len(text), start, -1):
|
||
try:
|
||
return json.loads(text[start:end])
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
continue
|
||
raise ValueError("模型输出里找不到 JSON")
|
||
|
||
|
||
# --------------------------------------------------------------------------
|
||
# 跑完之后的复核
|
||
# --------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
|
||
class ReviewIn(BaseModel):
|
||
run_id: str = Field(min_length=1, description="要复核哪次运行")
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question: str = Field(default="", description="用户原本问的是什么")
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provider: str | None = None
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model: str | None = None
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#: 默认只在扫出异常信号时才叫模型。打开它就每次都复核——排查时有用，
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#: 平时不开：干净的运行没什么可复核的，代价却是每次问数都多一次调用
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always: bool = False
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@router.post("/review")
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async def review_run(
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payload: ReviewIn, session: AsyncSession = Depends(get_session)
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) -> dict[str, Any]:
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"""接住一次编排的产出，判断它能不能就这么交给用户。
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「跑完了」和「答得对」是两回事。运行状态只说明流程走完了，而过程中检索
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降级、工具报错、agent 步数用满这些事，原先一件都不会进到答案里——用户拿到
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一个看起来很完整的结论，却无从知道它是在什么条件下得出的。
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规则层先扫一遍（engine/review.py:scan），没扫出东西就到此为止、直接返回，
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不花一次模型调用；扫出来了才叫模型重组答案并把异常说破。
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"""
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from app.db.models import Run, RunEvent
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from app.engine import review as rv
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run = await session.get(Run, payload.run_id)
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if not run:
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raise HTTPException(404, "这次运行的记录不存在，可能已经被删了")
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rows = list((await session.execute(
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select(RunEvent).where(RunEvent.run_id == payload.run_id).order_by(RunEvent.seq)
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)).scalars())
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output = run.output if isinstance(run.output, dict) else None
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signals = rv.scan(rows, output)
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answer = rv.answer_text(output)
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if not signals and not payload.always:
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return rv.ReviewResult(verdict="ok", signals=[]).as_dict()
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try:
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spec = await copilot_model_spec(session, GenerateIn(
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instruction="review", provider=payload.provider, model=payload.model,
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), max_tokens=4096)
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model, _ = await get_chat_model(session, spec)
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except (ProviderNotConfigured, HTTPException) as e:
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# 没配模型不该让这一轮挂掉：规则层已经知道出了什么事，照样说得出话
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return rv.ReviewResult(
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verdict="annotated",
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note="；".join(s.detail for s in signals) or (
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_unconfigured(e) if isinstance(e, ProviderNotConfigured) else str(e.detail)
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),
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retry=rv.should_retry(signals),
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signals=signals, severity=rv.worst(signals),
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).as_dict()
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result = await rv.review(
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model, question=payload.question, answer=answer, signals=signals,
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# 报告撰写节点产出的答案逐段对应着证据文档：只能加说明，不能改写
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locked=bool(output and output.get("_evidence")),
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)
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return result.as_dict()
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