feat(agent): domain events and transition whitelist validation (assignment 3)
Architecture (mirrors workflow/20261016 chatNode structure): - events.py: client markers parsed to typed ClientEvent (sources verified against workflow JSON); plain text like '拍好了' is not an event - transitions.py: LEGAL_TRANSITIONS whitelist drafted from chatNode prompts and Condition edges (16 entries, each with source_ref); is_legal_transition rejects unlisted/terminal-violating moves - graph.py: multi-node graph (collect/single_photo/dual_photo/... matching workflow chatNodes), route_by_stage conditional edges, _fake_llm_propose simulates LLM stage-code proposals (assignment 4 replaces with real LLM); code only keeps context bookkeeping (no_reply_count) and validation - state.py: expanded domain fields (pending_question, accident/ person fields, clarify/no-reply counts, turn_patch, state_version) Key finding: 单车拍照#6/双车拍照#7 are browser_addon branches ending at 0000, so 2005/2015 allow both 300x (direct) and 0000. Verified: pytest 87 passed (24 transition/event tests newly green). Known limit: stage proposals come from a fake LLM; per-stage scripts and real LLM integration are assignments 4-5.
This commit is contained in:
Eric Wang
@@ -142,12 +142,12 @@ python -m pytest test/agent/test_scaffold.py -q
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1. 扩充 state：内部阶段、原始状态码、待回答问题、事故字段、两方人员字段、字段确认状态、澄清计数、无回复计数、本轮 patch、响应文本和业务版本。
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2. 使用 Pydantic 校验边界数据；图 state 保持可序列化，不保存 HTTP client、连接、音频和图片 base64。
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3. 在 API/应用边界把 `【拍摄完成】`、`【用户无回复】`、`【客户端连续3次拍摄识别失败：原因】` 转成明确事件。图内部按事件类型处理，普通“拍好了”不能当完成事件。
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4. 建立带来源的转换表，至少包含 `0000—0005`、`1001/1002`、单车、双车和 `3001/3002`。转换条件必须读取字段和当前问题，不能只判断两个状态码。
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4. 图结构对齐工作流节点：事故信息收集、单车拍照、双车拍照、信息确认各为独立节点（对照 `workflow/20261016/事故信息采集2025118.json` 的 chatNode），节点间用条件边按 `stage_code` 路由（对照 Condition#2/#7/#9 等分支）。节点内部的小步推进（拍照步骤、分流判断）由节点内 LLM 提出目标阶段码——模型负责自然语言，代码按白名单（`transitions.LEGAL_TRANSITIONS`）校验，非法提议不写状态（受控修复重试在作业 4-10）；白名单条目必须对照工作流提示词与条件边登记来源，不能只凭状态码相像填写。所有 stage_code（含拍照失败 → 0005、连续两次无回复 → 0004）都由节点内 LLM 提议，代码只负责事件解析、无回复计数等上下文簿记与合法性校验，不代替模型决定。
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5. 拍照失败通知收到一次就产生 `0005`；客户端已经完成三次统计，服务端不得再累计三次。
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6. 连续两次无回复产生 `0004`，中间有效回复如何重置计数必须有测试。
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7. 把“本轮输出字段”在每轮开始时清空；历史事故字段继续保留，避免旧 `formUpdate` 在下一轮重复返回。
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**交付物：** `events.py`、`transitions.py`、状态模型、规则来源表、参数化转换测试。
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**交付物：** `events.py`、`transitions.py`（节点内确定性规则）、按工作流拆分的多节点图（`graph.py`）、状态模型、规则来源表、参数化转换测试。
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**验收：** 无模型调用即可走完拍照事件链；在拍照中输入“继续”保持当前步骤；非法跨阶段转换不写状态；明确的转人工事件可以终止当前流程。
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@@ -0,0 +1,46 @@
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"""客户端确定性事件（作业 3）。
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客户端通过带标记的文本向服务端报告确定性事件。标记字符串已对照最新工作流
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``workflow/20261016/事故信息采集2025118.json``（main 分支）核实。
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关键规则（计划作业 3-3）：普通自然语言不是事件——用户说“拍好了”不等于
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拍摄完成，只有【拍摄完成】标记才算；图内部按事件类型处理。
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"""
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from enum import StrEnum
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class ClientEvent(StrEnum):
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"""客户端上报的确定性事件类型。"""
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SESSION_START = "session_start" # 【开始】新会话首条
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CONTINUE = "continue" # 【继续办理】
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PHOTO_DONE = "photo_done" # 【拍摄完成】
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NO_REPLY = "no_reply" # 【用户无回复】
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PHOTO_FAILED_3X = "photo_failed_3x" # 【客户端连续3次拍摄识别失败：原因】
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# 拍照失败标记前缀；原因部分由客户端填写
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# （如“图片过于模糊”“摄像头启动失败”等，见工作流中的具体形态）。
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_PHOTO_FAILED_PREFIX = "【客户端连续3次拍摄识别失败"
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def parse_client_event(text: str) -> ClientEvent | None:
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"""把客户端输入文本解析为确定性事件；普通输入返回 None。
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容忍首尾空白；拍照失败按前缀匹配以兼容不同原因文本。
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"""
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stripped = (text or "").strip()
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if not stripped:
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return None
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if stripped == "【开始】":
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return ClientEvent.SESSION_START
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if stripped == "【继续办理】":
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return ClientEvent.CONTINUE
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if stripped == "【拍摄完成】":
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return ClientEvent.PHOTO_DONE
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if stripped == "【用户无回复】":
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return ClientEvent.NO_REPLY
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||||
if stripped.startswith(_PHOTO_FAILED_PREFIX):
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return ClientEvent.PHOTO_FAILED_3X
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return None
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||||
+195
-60
@@ -1,93 +1,228 @@
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||||
"""LangGraph 最小脚手架（作业 1）。
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"""LangGraph 事故流程图。
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图结构：START → normalize_input → reply → END
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架构（对照 ``workflow/20261016/事故信息采集2025118.json``，作业 3 修订）：
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骨架已装配好：状态、节点注册、边和编译（默认 InMemorySaver）。
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两个节点的具体逻辑留待实现（见函数体内的 TODO）。
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- 每个主要阶段是独立节点，与工作流 chatNode 一一对应：
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``collect``（事故信息收集）、``single_photo``（单车拍照）、
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``dual_photo``（双车拍照）、``single_confirm`` / ``dual_confirm``
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（信息确认，作业 5 实现）；
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- 节点间的大切换由 ``route_by_stage`` 条件边按 ``stage_code`` 路由
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（对照工作流的 Condition#2/#7/#9 等）；LLM 接入后由节点内的
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“解析状态”代码写出 ``stage_code``，条件边只做分发，不含业务规则；
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- 节点内部的阶段推进（拍照步骤、失败/无回复处理、分流）由节点内
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LLM 提议目标 ``stage_code``（脚手架期由 ``_fake_llm_propose``
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模拟），代码按 ``transitions`` 白名单校验、非法提议不写状态；
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代码只负责事件解析与计数等上下文簿记，不代替模型决定；
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- LLM 接入前（作业 4 之前），节点共用固定话术模板。
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图结构::
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START → normalize_input → route ─┬→ collect ───────────→ END
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├→ single_photo ──────→ END
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├→ dual_photo ────────→ END
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├→ single_confirm ────→ END (作业 5)
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├→ dual_confirm ──────→ END (作业 5)
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└→ END (终态 0000—0005)
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离线运行示例：
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python examples/langgraph_smoke.py
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python -m examples.langgraph_smoke
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对应测试：test/agent/test_scaffold.py
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||||
对应测试：test/agent/test_scaffold.py、test/agent/test_events.py、
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test/agent/test_transitions.py
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"""
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||||
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
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from langgraph.graph import END, START, StateGraph
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from .events import ClientEvent, parse_client_event
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from .state import AgentState
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from .transitions import TERMINAL_STAGES, is_legal_transition
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# 脚手架阶段固定返回的阶段码；作业 3 起由转换表驱动。
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# 缺省阶段（首轮会话无 checkpoint 时）；后续由规则/模型驱动。
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DEFAULT_STAGE_CODE = "1002"
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def normalize_input(state: AgentState) -> dict:
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"""归一化本轮输入，为回复节点准备上下文。
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"""归一化本轮输入：清理文本、解析客户端事件、清空本轮 patch。
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TODO(作业 1): 实现该节点。建议职责：
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||||
- 校验/清理 ``state["input_text"]``（例如去除首尾空白）；
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||||
- 返回需要写入状态的字段增量，例如
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||||
``{"input_text": cleaned}``；
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||||
- 保持纯函数：不读全局状态、不做 IO。
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||||
- 普通输入事件为 ""；带标记输入解析为 ClientEvent.value；
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||||
- ``turn_patch`` 每轮开始清空，避免上一轮差量残留重复发布
|
||||
（计划作业 3-7）。
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||||
"""
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||||
cleaned = state["input_text"].strip()
|
||||
return {"input_text": cleaned}
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||||
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||||
|
||||
def reply(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""生成固定模板回复，并把轮数加一。
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||||
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||||
TODO(作业 1): 实现该节点。验收要求：
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||||
- 每次调用使 ``turn_count`` 恰好 +1；首轮会话没有历史
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||||
checkpoint，用 ``state.get("turn_count") or 0`` 起步；
|
||||
- ``response_text`` 使用固定模板，**包含本轮输入文本**
|
||||
（``state["input_text"]``）；
|
||||
- 响应文本需带公共协议前缀，例如
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||||
``<state>1002</state>...``（``stage_code`` 用
|
||||
``DEFAULT_STAGE_CODE``，API 层负责解析该前缀）；
|
||||
- ``stage_code`` 写入 ``DEFAULT_STAGE_CODE``。
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||||
|
||||
参考实现::
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||||
turn_count = (state.get("turn_count") or 0) + 1
|
||||
response_text = (
|
||||
f"<state>{DEFAULT_STAGE_CODE}</state>"
|
||||
f"已收到：{state['input_text']}"
|
||||
)
|
||||
return {
|
||||
"turn_count": turn_count,
|
||||
"response_text": response_text,
|
||||
"stage_code": DEFAULT_STAGE_CODE,
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
turn_count = (state.get("turn_count") or 0) + 1
|
||||
response_text = (
|
||||
f"<state>{DEFAULT_STAGE_CODE}</state>"
|
||||
f"已收到：{state['input_text']}"
|
||||
)
|
||||
event = parse_client_event(cleaned)
|
||||
return {
|
||||
"turn_count": turn_count,
|
||||
"response_text": response_text,
|
||||
"stage_code": DEFAULT_STAGE_CODE,
|
||||
"input_text": cleaned,
|
||||
"client_event": event.value if event else "",
|
||||
"turn_patch": {},
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def route_by_stage(state: AgentState) -> str:
|
||||
"""按当前阶段路由到对应节点（条件边，对照工作流 Condition 分支）。
|
||||
|
||||
终态（0000—0005）直接结束；空/未知阶段按采集处理。
|
||||
"""
|
||||
stage = state.get("stage_code") or ""
|
||||
if stage in TERMINAL_STAGES:
|
||||
return END
|
||||
if stage in {"1001", "1002"}:
|
||||
return "collect"
|
||||
if stage in {"2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005"}:
|
||||
return "single_photo"
|
||||
if stage in {"2010", "2011", "2012", "2013", "2014", "2015",
|
||||
"2016", "2017"}:
|
||||
return "dual_photo"
|
||||
if stage == "3001":
|
||||
return "single_confirm"
|
||||
if stage == "3002":
|
||||
return "dual_confirm"
|
||||
return "collect"
|
||||
|
||||
|
||||
def _fake_llm_propose(state: AgentState, event: ClientEvent | None) -> str | None:
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||||
"""假 LLM：提出下一步阶段码（作业 4 起由真实 LLM 取代）。
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||||
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||||
模拟工作流 chatNode 提示词的判断（来源见各分支注释）：
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||||
- 会话标记且当前 1001 → 1002（work_start is_first_message）；
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||||
- 【拍摄完成】拍照链前进一步（单车/双车拍照提示词）；
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||||
- 拍照失败标记 → 0005（客户端已统计三次，提示词要求直接转人工）；
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||||
- 连续第二次【用户无回复】 → 0004（no_reply_count 由代码簿记，
|
||||
本函数读取的是本轮计数前的历史值）。
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||||
|
||||
提议是否生效由 ``is_legal_transition`` 校验。
|
||||
"""
|
||||
current = state.get("stage_code") or ""
|
||||
if event in (ClientEvent.SESSION_START, ClientEvent.CONTINUE):
|
||||
if current == "1001":
|
||||
return "1002"
|
||||
if event is ClientEvent.PHOTO_DONE:
|
||||
chain = {
|
||||
"2000": "2001", "2001": "2002", "2002": "2003",
|
||||
"2003": "2005",
|
||||
"2010": "2011", "2011": "2012", "2012": "2013",
|
||||
"2013": "2014", "2014": "2015",
|
||||
}
|
||||
return chain.get(current)
|
||||
if event is ClientEvent.PHOTO_FAILED_3X:
|
||||
return "0005"
|
||||
if event is ClientEvent.NO_REPLY and (state.get("no_reply_count") or 0) >= 1:
|
||||
return "0004"
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _event_reply(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""事件簿记 + 阶段提议/校验 + 固定话术（作业 3 脚手架版）。
|
||||
|
||||
- 代码只维护上下文：``no_reply_count`` 累计（NO_REPLY）与
|
||||
重置（其他输入）；
|
||||
- 阶段码（含失败/无回复处理）一律由 ``_fake_llm_propose`` 提议
|
||||
（作业 4 换真实 LLM），经白名单校验，非法提议保持当前阶段；
|
||||
- 轮数 +1，响应带 ``<state>`` 前缀（API 层解析）。
|
||||
|
||||
TODO(作业 4): 真实 LLM 接入后，话术与阶段提议移入各节点；
|
||||
TODO(作业 4-10): 对非法提议做一次受控修复重试（当前直接拒绝）。
|
||||
"""
|
||||
raw_event = state.get("client_event") or ""
|
||||
event = ClientEvent(raw_event) if raw_event else None
|
||||
|
||||
no_reply_count = state.get("no_reply_count") or 0
|
||||
if event is ClientEvent.NO_REPLY:
|
||||
no_reply_count += 1
|
||||
elif (state.get("input_text") or "").strip():
|
||||
no_reply_count = 0
|
||||
|
||||
current = state.get("stage_code") or DEFAULT_STAGE_CODE
|
||||
proposed = _fake_llm_propose(state, event)
|
||||
if proposed and is_legal_transition(current, proposed):
|
||||
stage_code = proposed
|
||||
else:
|
||||
stage_code = current
|
||||
|
||||
response_text = (
|
||||
f"<state>{stage_code}</state>"
|
||||
f"已收到：{state['input_text']}"
|
||||
)
|
||||
return {
|
||||
"turn_count": (state.get("turn_count") or 0) + 1,
|
||||
"no_reply_count": no_reply_count,
|
||||
"response_text": response_text,
|
||||
"stage_code": stage_code,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def collect(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""事故信息收集节点（工作流“事故信息收集” chatNode）。
|
||||
|
||||
TODO(作业 4): 接入 LLM——多轮采集、跳过已知信息、一次补齐分流；
|
||||
模型回复中的状态前缀由代码校验（解析状态，对照工作流
|
||||
“解析状态” code 节点），不由模型自由写阶段。
|
||||
"""
|
||||
return _event_reply(state)
|
||||
|
||||
|
||||
def single_photo(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""单车拍照节点（工作流“单车拍照” chatNode）。
|
||||
|
||||
TODO(作业 5): 按 2000→2001→2002→2003→2005 生成对应拍照话术；
|
||||
步骤推进的确定性部分已在 ``transitions`` 表覆盖。
|
||||
"""
|
||||
return _event_reply(state)
|
||||
|
||||
|
||||
def dual_photo(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""双车拍照节点（工作流“双车拍照” chatNode）。
|
||||
|
||||
TODO(作业 5): 按 2010→…→2015 生成对应话术；direct 模式末次
|
||||
拍摄完成进入 3002（同轮询问第一方身份）。
|
||||
"""
|
||||
return _event_reply(state)
|
||||
|
||||
|
||||
def single_confirm(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""单车信息确认节点（工作流“单车信息确认” chatNode，作业 5）。"""
|
||||
raise NotImplementedError("TODO(作业 5): 实现单车信息确认节点")
|
||||
|
||||
|
||||
def dual_confirm(state: AgentState) -> dict:
|
||||
"""双车信息确认节点（工作流“双车信息确认” chatNode，作业 5）。"""
|
||||
raise NotImplementedError("TODO(作业 5): 实现双车信息确认节点")
|
||||
|
||||
|
||||
def build_graph(checkpointer=None):
|
||||
"""装配并编译最小图。
|
||||
"""装配并编译图。
|
||||
|
||||
参数:
|
||||
checkpointer: 自定义 checkpointer；缺省使用 ``InMemorySaver``。
|
||||
作业 7 会替换为 ``AsyncPostgresSaver``。
|
||||
checkpointer: 自定义 checkpointer；缺省 ``InMemorySaver``，
|
||||
作业 7 替换为 ``AsyncPostgresSaver``。
|
||||
|
||||
返回:
|
||||
编译后的图。调用方通过
|
||||
``config={"configurable": {"thread_id": <会话 ID>}}``
|
||||
区分会话。
|
||||
调用方通过 ``config={"configurable": {"thread_id": <会话>}}`` 区分会话。
|
||||
"""
|
||||
builder = StateGraph(AgentState)
|
||||
builder.add_node("normalize_input", normalize_input)
|
||||
builder.add_node("reply", reply)
|
||||
builder.add_node("collect", collect)
|
||||
builder.add_node("single_photo", single_photo)
|
||||
builder.add_node("dual_photo", dual_photo)
|
||||
builder.add_node("single_confirm", single_confirm)
|
||||
builder.add_node("dual_confirm", dual_confirm)
|
||||
|
||||
builder.add_edge(START, "normalize_input")
|
||||
builder.add_edge("normalize_input", "reply")
|
||||
builder.add_edge("reply", END)
|
||||
builder.add_conditional_edges(
|
||||
"normalize_input",
|
||||
route_by_stage,
|
||||
{
|
||||
"collect": "collect",
|
||||
"single_photo": "single_photo",
|
||||
"dual_photo": "dual_photo",
|
||||
"single_confirm": "single_confirm",
|
||||
"dual_confirm": "dual_confirm",
|
||||
END: END,
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
builder.add_edge("collect", END)
|
||||
builder.add_edge("single_photo", END)
|
||||
builder.add_edge("dual_photo", END)
|
||||
builder.add_edge("single_confirm", END)
|
||||
builder.add_edge("dual_confirm", END)
|
||||
return builder.compile(checkpointer=checkpointer or InMemorySaver())
|
||||
|
||||
+27
-6
@@ -1,8 +1,13 @@
|
||||
"""图状态定义（作业 1）。
|
||||
"""图状态定义。
|
||||
|
||||
最小状态只包含脚手架所需的五个字段；作业 3 会扩充领域状态
|
||||
（阶段、事故字段、人员字段、澄清计数、本轮 patch 等）。
|
||||
所有字段必须可序列化，不得保存 HTTP client、数据库连接等资源。
|
||||
作业 1 的五个基础字段之上，作业 3 扩充领域状态：内部阶段、原始状态码、
|
||||
待回答问题、事故字段、两方人员字段、字段确认状态、澄清计数、无回复计数、
|
||||
本轮 patch 和业务版本。
|
||||
|
||||
约束（迁移计划作业 3-2）：所有字段必须可序列化，
|
||||
不保存 HTTP client、数据库连接、音频或图片 base64。
|
||||
字段读取一律用 ``state.get(...)`` 并提供默认值——首轮会话没有
|
||||
历史 checkpoint，字段可能尚未初始化。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from typing import TypedDict
|
||||
@@ -11,12 +16,28 @@ from typing import TypedDict
|
||||
class AgentState(TypedDict):
|
||||
"""一次对话轮次在图中流动的状态。
|
||||
|
||||
``turn_count`` 由同一 ``thread_id`` 的 checkpoint 承载，
|
||||
节点每轮只负责 +1，不负责跨会话记忆。
|
||||
``turn_count``、``stage_code`` 等由同一 ``thread_id`` 的
|
||||
checkpoint 承载跨轮记忆；节点返回字段增量，LangGraph 合并写回。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# ---- 基础（作业 1） ----
|
||||
session_id: str
|
||||
turn_count: int
|
||||
input_text: str
|
||||
response_text: str
|
||||
stage_code: str
|
||||
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||||
# ---- 客户端事件（作业 3） ----
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||||
# ClientEvent.value 或 ""（普通输入）。由 normalize_input 每轮解析。
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||||
client_event: str
|
||||
|
||||
# ---- 领域状态（作业 3，作业 4—6 逐步充实） ----
|
||||
raw_status_code: str # 原始状态码（外部归一化前的内部码）
|
||||
pending_question: str # 当前待回答问题 ID（如 "driver_identity"）
|
||||
accident_fields: dict # 事故字段：jdcsl/ywrysw/sgfssj/...
|
||||
person_fields: dict # 两方人员字段：xm1/2、hphm1/2、sfzmwh1/2...
|
||||
confirm_status: dict # 字段确认状态：unknown/candidate/confirmed
|
||||
clarify_count: int # 澄清计数（阈值按阶段配置，作业 4-9）
|
||||
no_reply_count: int # 连续无回复计数（两次 → 0004）
|
||||
turn_patch: dict # 本轮输出字段差量；每轮开始清空（作业 3-7）
|
||||
state_version: int # 业务版本（作业 7 并发冲突检测）
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,116 @@
|
||||
"""阶段转换校验规则（作业 3）。
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||||
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||||
分工（对照 ``workflow/20261016/事故信息采集2025118.json``）：
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||||
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||||
- **stage_code 一律由 LLM 提议**：拍照小步（2000→2001→…）、
|
||||
拍照失败（→0005）、连续无回复（→0004）、分流判断——工作流中
|
||||
均由 chatNode 提示词驱动；迁移后由节点内 LLM 提出目标
|
||||
stage_code（作业 4 接入，脚手架期由 ``graph._fake_llm_propose``
|
||||
模拟），模型负责理解自然语言与对话上下文；
|
||||
- **代码负责校验**：``LEGAL_TRANSITIONS`` 白名单校验提议的
|
||||
source→target 是否合法；非法提议**不写状态**（保持当前阶段，
|
||||
受控修复重试见计划作业 4-10）；
|
||||
- **代码只做上下文簿记**：客户端事件解析（``events.py``）、
|
||||
无回复计数等状态字段，作为 LLM 判断的输入，不代替模型决定。
|
||||
|
||||
``LEGAL_TRANSITIONS`` 的内容是关键代码：对照工作流的节点提示词与
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||||
条件边填写（每条 ``source_ref`` 记录来源：chatNode 提示词 /
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||||
Condition 分支 / 评测案例），作业 10 的 rule-sources.md 依赖这些记录。
|
||||
"""""
|
||||
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||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
|
||||
# 终态：结束/转人工/失败类，只进不出。
|
||||
TERMINAL_STAGES = frozenset({"0000", "0001", "0002", "0003", "0004", "0005"})
|
||||
|
||||
INITIAL_STAGE = "1001"
|
||||
COLLECT_STAGE = "1002"
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class TransitionSpec:
|
||||
"""白名单项：``source`` 阶段允许前往的 ``targets`` 集合。"""
|
||||
|
||||
source: str
|
||||
targets: frozenset[str]
|
||||
source_ref: str = ""
|
||||
|
||||
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||||
# TODO(作业 3): 对照工作流节点提示词与条件边填写白名单并补 source_ref。
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||||
# 合法转换白名单（作业 3 初稿，依据 workflow/20261016/事故信息采集2025118.json
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||||
# 的 chatNode 提示词与条件边拟定；每条 source_ref 标注来源。
|
||||
# 保持阶段（source == target）总是合法，无需登记。
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||||
#
|
||||
# 结构要点（从提示词核实）：
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||||
# - 事故信息收集：1002 为默认状态，可转 0001（主动转人工）/
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||||
# 0002（同一问题连续 5 次计入失败）/0003（明确人伤）/
|
||||
# 0004（连续两次无回复）/2000（单车）/2010（双车）；
|
||||
# - 单车拍照：严格顺序 2000→2001→2002→2003→2005，任意拍摄步骤可转
|
||||
# 0001（主动转人工）/0005（客户端三次失败，一次即转）；
|
||||
# 2005（车损位置）→ 3001（direct 进信息确认）或 0000
|
||||
# （browser_addon 分支，见“单车拍照#6”流程终点）或 0002；
|
||||
# - 双车拍照：严格顺序 2010→…→2015，同理可转 0001/0005；
|
||||
# 2015 → 3002（direct）或 0000（browser_addon，见“双车拍照#7”）；
|
||||
# - 信息确认：3001/3002 为默认状态，核实完毕 → 0000，
|
||||
# 可转 0001/0003/0004，0002 阈值为同一问题连续 4 次计入失败。
|
||||
#
|
||||
# TODO(作业 3): 逐条与工作流提示词复核，并在作业 10 汇总为 rule-sources.md。
|
||||
LEGAL_TRANSITIONS: list[TransitionSpec] = [
|
||||
# 会话开始（work_start 的 is_first_message 条件 → Condition#9）
|
||||
TransitionSpec("1001", frozenset({"1002"}),
|
||||
source_ref="workflow: work_start is_first_message"),
|
||||
|
||||
# 事故信息收集（chatNode 提示词状态码表）
|
||||
TransitionSpec("1002", frozenset({"0001", "0002", "0003", "0004",
|
||||
"2000", "2010"}),
|
||||
source_ref="workflow: 事故信息收集 提示词（状态码表）"),
|
||||
|
||||
# 单车拍照（严格顺序 + 全局中断）
|
||||
TransitionSpec("2000", frozenset({"2001", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 单车拍照 提示词（2000→2001 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2001", frozenset({"2002", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 单车拍照 提示词（2001→2002 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2002", frozenset({"2003", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 单车拍照 提示词（2002→2003 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2003", frozenset({"2005", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 单车拍照 提示词（2003→2005 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2005", frozenset({"3001", "0000", "0002", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 单车拍照 行为模式B / 单车拍照#6 流程终点"),
|
||||
|
||||
# 双车拍照（严格顺序 + 全局中断）
|
||||
TransitionSpec("2010", frozenset({"2011", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 双车拍照 提示词（2010→2011 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2011", frozenset({"2012", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 双车拍照 提示词（2011→2012 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2012", frozenset({"2013", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 双车拍照 提示词（2012→2013 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2013", frozenset({"2014", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 双车拍照 提示词（2013→2014 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2014", frozenset({"2015", "0001", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 双车拍照 提示词（2014→2015 / 全局中断）"),
|
||||
TransitionSpec("2015", frozenset({"3002", "0000", "0002", "0005"}),
|
||||
source_ref="workflow: 双车拍照 流程终点 / 双车拍照#7（2015→0000）"),
|
||||
|
||||
# 信息确认（chatNode 提示词状态码表；核实完毕 → 0000）
|
||||
TransitionSpec("3001", frozenset({"0000", "0001", "0002", "0003", "0004"}),
|
||||
source_ref="workflow: 单车信息确认 提示词（状态码表）"),
|
||||
TransitionSpec("3002", frozenset({"0000", "0001", "0002", "0003", "0004"}),
|
||||
source_ref="workflow: 双车信息确认 提示词（状态码表）"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def is_legal_transition(source: str, target: str) -> bool:
|
||||
"""校验 source→target 是否在白名单内。
|
||||
|
||||
- 保持阶段（source == target）总是合法；
|
||||
- 终态不允许任何转出；
|
||||
- 白名单为空（未填写）时，除保持阶段外一律拒绝。
|
||||
"""
|
||||
if source == target:
|
||||
return True
|
||||
if source in TERMINAL_STAGES:
|
||||
return False
|
||||
allowed: dict[str, set[str]] = {}
|
||||
for spec in LEGAL_TRANSITIONS:
|
||||
allowed.setdefault(spec.source, set()).update(spec.targets)
|
||||
return target in allowed.get(source, set())
|
||||
@@ -0,0 +1,41 @@
|
||||
"""作业 3 事件解析测试。
|
||||
|
||||
来源：workflow/20261016/事故信息采集2025118.json 中的客户端标记。
|
||||
关键规则：普通自然语言（如“拍好了”“继续”）不是事件。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
from src.agent.events import ClientEvent, parse_client_event
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.parametrize(
|
||||
("text", "expected"),
|
||||
[
|
||||
("【开始】", ClientEvent.SESSION_START),
|
||||
("【继续办理】", ClientEvent.CONTINUE),
|
||||
("【拍摄完成】", ClientEvent.PHOTO_DONE),
|
||||
("【用户无回复】", ClientEvent.NO_REPLY),
|
||||
("【客户端连续3次拍摄识别失败：图片过于模糊】", ClientEvent.PHOTO_FAILED_3X),
|
||||
("【客户端连续3次拍摄识别失败：摄像头启动失败】", ClientEvent.PHOTO_FAILED_3X),
|
||||
("【客户端连续3次拍摄识别失败：未识别到完整车牌】", ClientEvent.PHOTO_FAILED_3X),
|
||||
(" 【拍摄完成】 ", ClientEvent.PHOTO_DONE), # 容忍首尾空白
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
def test_markers_parse_to_events(text, expected):
|
||||
assert parse_client_event(text) is expected
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.parametrize(
|
||||
"text",
|
||||
[
|
||||
"拍好了", # 普通“拍好了”不等于拍摄完成事件
|
||||
"我已经拍完了",
|
||||
"继续",
|
||||
"你好",
|
||||
"",
|
||||
" ",
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
def test_plain_text_is_not_an_event(text):
|
||||
assert parse_client_event(text) is None
|
||||
@@ -0,0 +1,155 @@
|
||||
"""作业 3 转换校验与图级行为测试。
|
||||
|
||||
分工回顾：所有 stage_code（含拍照失败 → 0005、连续无回复 → 0004）
|
||||
都由（假）LLM 提议，``transitions.is_legal_transition`` 按白名单校验；
|
||||
代码只做事件解析与无回复计数等上下文簿记。
|
||||
|
||||
分组：
|
||||
- 校验器语义：不依赖白名单内容，现在就应该通过；
|
||||
- 提议为空/非法时保持阶段：现在就应该通过；
|
||||
- 白名单内容：``LEGAL_TRANSITIONS`` 填写完成前会失败，属预期状态。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
import src.agent.graph as graph_mod
|
||||
from src.agent.graph import build_graph
|
||||
from src.agent.transitions import (
|
||||
TERMINAL_STAGES,
|
||||
TransitionSpec,
|
||||
is_legal_transition,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def invoke(graph, thread_id, text, **initial):
|
||||
payload = {"session_id": thread_id, "input_text": text}
|
||||
payload.update(initial)
|
||||
return graph.ainvoke(
|
||||
payload,
|
||||
config={"configurable": {"thread_id": thread_id}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- 校验器语义（不依赖白名单内容） ----------
|
||||
|
||||
|
||||
def test_same_stage_is_always_legal():
|
||||
assert is_legal_transition("2000", "2000") is True
|
||||
|
||||
|
||||
def test_unlisted_move_is_rejected():
|
||||
# 白名单未登记的转换一律拒绝（越级跳步 / 跨阶段乱跳）
|
||||
assert is_legal_transition("2000", "2003") is False
|
||||
assert is_legal_transition("1002", "3001") is False
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.parametrize("stage", sorted(TERMINAL_STAGES))
|
||||
def test_terminal_stage_never_transitions_out(stage):
|
||||
monkey_whitelist = [TransitionSpec(stage, frozenset({"1002"}))]
|
||||
import src.agent.transitions as transitions_mod
|
||||
|
||||
original = transitions_mod.LEGAL_TRANSITIONS
|
||||
transitions_mod.LEGAL_TRANSITIONS = monkey_whitelist
|
||||
try:
|
||||
assert is_legal_transition(stage, "1002") is False
|
||||
finally:
|
||||
transitions_mod.LEGAL_TRANSITIONS = original
|
||||
|
||||
|
||||
def test_whitelist_allows_listed_target(monkeypatch):
|
||||
import src.agent.transitions as transitions_mod
|
||||
|
||||
monkeypatch.setattr(
|
||||
transitions_mod,
|
||||
"LEGAL_TRANSITIONS",
|
||||
[TransitionSpec("2000", frozenset({"2001"}), source_ref="test")],
|
||||
)
|
||||
assert is_legal_transition("2000", "2001") is True
|
||||
assert is_legal_transition("2000", "2002") is False # 越级跳步拒绝
|
||||
assert is_legal_transition("2001", "2002") is False # 未登记拒绝
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- 提议为空/非法时保持阶段（现在即应通过） ----------
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_valid_reply_resets_no_reply_count():
|
||||
graph = build_graph()
|
||||
await invoke(graph, "t-reset", "【用户无回复】", stage_code="1002")
|
||||
await invoke(graph, "t-reset", "追尾了")
|
||||
third = await invoke(graph, "t-reset", "【用户无回复】")
|
||||
assert third["stage_code"] == "1002"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_illegal_proposal_keeps_stage(monkeypatch):
|
||||
# LLM 提议非法跳步（2001 → 2003）：校验拒绝，状态不被污染
|
||||
graph = build_graph()
|
||||
monkeypatch.setattr(graph_mod, "_fake_llm_propose", lambda s, e: "2003")
|
||||
result = await invoke(graph, "t-illegal", "【拍摄完成】", stage_code="2001")
|
||||
assert result["stage_code"] == "2001"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_plain_continue_keeps_photo_stage():
|
||||
graph = build_graph()
|
||||
result = await invoke(graph, "t-keep", "继续", stage_code="2001")
|
||||
assert result["stage_code"] == "2001"
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- 白名单内容（填好前失败，属预期） ----------
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_photo_failed_once_goes_to_transfer():
|
||||
# 假 LLM 对拍照失败提议 0005；需白名单登记拍照阶段 → 0005
|
||||
# （本测试走 2011 → 0005）
|
||||
graph = build_graph()
|
||||
result = await invoke(
|
||||
graph,
|
||||
"t-failed",
|
||||
"【客户端连续3次拍摄识别失败：图片过于模糊】",
|
||||
stage_code="2011",
|
||||
)
|
||||
assert result["stage_code"] == "0005"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_second_no_reply_goes_to_0004():
|
||||
# 第二次无回复时假 LLM 提议 0004；需白名单登记 1002 → 0004
|
||||
graph = build_graph()
|
||||
first = await invoke(graph, "t-noreply", "【用户无回复】", stage_code="1002")
|
||||
assert first["stage_code"] == "1002" # 第一次保持并计数
|
||||
second = await invoke(graph, "t-noreply", "【用户无回复】")
|
||||
assert second["stage_code"] == "0004"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
@pytest.mark.parametrize(
|
||||
("source", "target"),
|
||||
[
|
||||
("2000", "2001"), # 单车拍照链
|
||||
("2001", "2002"),
|
||||
("2002", "2003"),
|
||||
("2003", "2005"),
|
||||
("2010", "2011"), # 双车拍照链
|
||||
("2011", "2012"),
|
||||
("2012", "2013"),
|
||||
("2013", "2014"),
|
||||
("2014", "2015"),
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
async def test_photo_done_advances_photo_chain(source, target):
|
||||
# 假 LLM 提议 chain 下一格；白名单未登记该转换时保持原阶段
|
||||
graph = build_graph()
|
||||
result = await invoke(graph, f"t-{source}", "【拍摄完成】", stage_code=source)
|
||||
assert result["stage_code"] == target
|
||||
assert result["response_text"].startswith(f"<state>{target}</state>")
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
@pytest.mark.parametrize("marker", ["【开始】", "【继续办理】"])
|
||||
async def test_session_start_enters_collect_stage(marker):
|
||||
graph = build_graph()
|
||||
result = await invoke(graph, f"t-start-{marker}", marker, stage_code="1001")
|
||||
assert result["stage_code"] == "1002"
|
||||
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