a5407e03b2ae56db6c0a3335148c46797ed9d654
- archive workflow/20261020 export (diff vs 20261016: collection prompt
only - state-decides-body rule, route when info complete)
- prompts: collection.md updated; 6 photo/confirm prompts archived with
source nodeIds; render_prompt replaces {{$vars}} (Asia/Shanghai clock,
person fields, explicit 'not provided' for missing prefills)
- llm: message history passed as user/assistant roles (chatNode history=50);
optional LLM_TEMPERATURE; FakeLLMService supports history-aware responders
- collect: context via system supplement, raw user input as user message
(Text Editor#2 parity), shared validated_reply (one call, one repair)
- welcome: Assigned Reply#3 original text, stored in dialogue history
- transitions: 2004 plate-confirm entries (2003->2004/2005, 2004->2005)
- verified: prompt files byte-identical to workflow JSON (parametrized test)
feat(agent): LLM-powered collection node with welcome stage and session-scoped delete (assignment 4)
feat(agent): LLM-powered collection node with welcome stage and session-scoped delete (assignment 4)
feat(agent): LLM-powered collection node with welcome stage and session-scoped delete (assignment 4)
AI 事故信息采集 API(LangGraph 迁移分支)
本分支是“将对话后端从 FastGPT 工作流迁移到 LangGraph”课程的迁移准备分支。
当前状态:对外 API 契约保持不变,/chat 的供应商细节已封装到后端适配层(FastGPT 仍
为唯一实现),迁移计划见 docs/langgraph-backend-migration-plan.md。
本阶段交付说明与验证证据见 docs/assignment-baseline.md。
环境要求
- Python 3.11(使用 Conda 环境
py3.11,见 AGENTS.md) fastgpt-clientSDK(当前以本地可编辑方式安装,见下文)
安装
conda activate py3.11
# 项目依赖
pip install -r requirements.txt
# FastGPT SDK(本地可编辑安装;SDK 源码在独立仓库维护)
pip install -e /path/to/fastgpt-python-sdk
配置
服务端通过环境变量读取 FastGPT 连接信息。复制示例配置并按环境填写:
cp .env.example .env
需要设置的变量:
| 变量 | 说明 |
|---|---|
ANALYSIS_SERVICE_URL |
FastGPT 服务地址 |
ANALYSIS_AUTH_TOKEN |
FastGPT API Key |
APP_ID |
FastGPT 应用 ID |
运行
python -m uvicorn src.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000
GET /存活检查POST /chat对话(?stream=true为 SSE 流式)POST /set_info、POST /get_info、DELETE /delete_session业务数据接口
测试
conda run -n py3.11 python -m pytest -q
测试分三层:
test/api/test_public_schema_contract.py:公共请求/响应 schema 的契约冻结测试test/api/test_chat_backend_boundary.py:API 层与后端适配层的边界测试(fake 后端)test/backends/test_fastgpt_backend.py:FastGPT 适配器的翻译测试(fake SDK)
目录结构
src/
api/endpoints.py # HTTP 协议层:schema、state 前缀解析、SSE 事件
backends/chat.py # 后端中立契约(ChatBackend Protocol、ChatInput/ChatResult/事件)
backends/fastgpt.py # FastGPT 适配器:SDK 调用与响应翻译
core/fastgpt_client.py # 客户端生命周期与依赖注入(lifespan)
schemas/models.py # 公共 Pydantic 模型
docs/langgraph-backend-migration-plan.md # 十阶段迁移作业计划
evals/ # 调用真实服务的评测用例与 runner
已知限制
- LangGraph 脚手架与后端适配层骨架已就位(作业 1—2):
src/agent/、src/backends/langgraph.py、AGENT_BACKEND开关;节点逻辑与适配器实现 为待完成的 TODO,对应测试test/agent/、test/backends/test_langgraph_backend.py在完成前会失败,属预期状态。 set_info/get_info/delete_session仍直接依赖 FastGPT 状态与历史,迁移到共享 业务状态属于作业 6。- 服务启动需要有效的 FastGPT 配置;仅运行单元测试不需要。
Languages
Python
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HTML
8%
JavaScript
6.2%
CSS
2.9%