diff --git a/apps/application/serializers/application_chat_record.py b/apps/application/serializers/application_chat_record.py index 40bab389c08..3bcc7ebc55c 100644 --- a/apps/application/serializers/application_chat_record.py +++ b/apps/application/serializers/application_chat_record.py @@ -393,15 +393,17 @@ def post_improve(self, instance: Dict, request=None, scope="WORKSPACE", with_val paragraph_ids = [] problem_paragraph_mappings = [] for chat_record in chat_record_list: + answer_text = "".join([r.get("content") for r in chat_record.messages if r.get("type") == "TEXT"]) + problem_text = chat_record.question.get("content") paragraph = Paragraph( id=uuid.uuid7(), document_id=document_id, - content=chat_record.answer_text, + content=answer_text, knowledge_id=knowledge_id, - title=chat_record.problem_text, - chunks=text_to_chunk(chat_record.answer_text), + title=problem_text, + chunks=text_to_chunk(answer_text), ) - problem, _ = Problem.objects.get_or_create(content=chat_record.problem_text, knowledge_id=knowledge_id) + problem, _ = Problem.objects.get_or_create(content=problem_text, knowledge_id=knowledge_id) problem_paragraph_mapping = ProblemParagraphMapping( id=uuid.uuid7(), knowledge_id=knowledge_id, diff --git a/ui/src/workflow-canvas/ai-generate/application.ts b/ui/src/workflow-canvas/ai-generate/application.ts index 68e446432dd..31c777caf3b 100644 --- a/ui/src/workflow-canvas/ai-generate/application.ts +++ b/ui/src/workflow-canvas/ai-generate/application.ts @@ -3,7 +3,7 @@ import { WorkflowNodeType } from '@/workflow-canvas/types' import { loopModeOf } from './tools/canvas' import { inheritMessages, useAgentConfig } from './common' import { createAgent } from './create-agent' -import { AgentSuccessResult, ErrorResult } from './tools/result' +import { ErrorResult } from './tools/result' import { renderNodeFunction } from './tools/node' import { addEdgeTool, @@ -22,7 +22,7 @@ import type { AgentBindings, AgentTool, RunnableAgent } from './type' /** * 应用工作流（Application）的父 agent：把每个节点当作一个函数（说明、形参、返回字段）， - * 先委派规划器据需求组合出蓝图，再亲手建图（含循环体，经 lf_id 跨画布），字段配置委派给各节点配置 agent，最后校验。 + * 先委派规划器据需求写出文字方案并经用户确认，再亲手建图（含循环体，经 lf_id 跨画布），字段配置委派给各节点配置 agent，最后校验。 */ function nodeLine(type: string, label: string): string { @@ -54,11 +54,12 @@ const GUIDE = `你是 MaxKB「智能体工作流」的搭建助手，在 LogicFl - 画布用 lf_id 标识：主画布 "main"（或省略）；循环体 = 该循环节点 id。每个循环体固定有 loop-start-node（输出 index、item）。 【从零搭建】 -1. 先调 plan：规划器据需求组合节点函数，产出蓝图 { blueprint, notes }。之后照蓝图建。 +1. 先调 plan：规划器据需求组合节点函数，写出文字方案 { plan }（用户已在「规划流程」中看到全文）。拿到方案后先不要建图：不复述全文，用两三句概括主链路与关键假设，请用户确认或提出修改，然后直接结束本轮回复（不调用任何工具）。 + 用户确认后再照方案从第 2 步开始建；用户提出修改时，小改直接说明调整点后再次请用户确认，大改重新调 plan，同样确认后再建。 2. 用 add_node(type, source_anchor_id) 建节点并接上游：第一个节点接 "start-node"；普通链式连接传上游节点 id；判断器 / 意图识别要先 configure_node 配好分支（requirement 写清分几路、各路条件或分类），再 get_node_anchors 取各分支出口接下游；多分支汇合用 add_edge 补入边。 3. 循环：主画布 add_node 建 loop-node 并 configure_node 配循环方式；再带 lf_id=该循环节点 id 往循环体建（首节点 source_anchor_id="loop-start-node"），循环体内节点用 lf_id=该循环 id 配置；无限循环必须放 loop-break-node。 4. 节点建好接好后 configure_node(nodeId, args, requirement, returns?) 配置，相当于调用这个函数： - - args 传实参：形参名 → 上游引用 [节点ID, 字段]（多引用形参传列表），按蓝图的数据流给，框架会校验并绑定； + - args 传实参：形参名 → 上游引用 [节点ID, 字段]（多引用形参传列表），按方案中各节点的输入来源给，框架会校验并绑定； - requirement 写配置要求（提示词只写要求、模型 / 知识库只写意图），节点配置 agent 会生成内容并查出真实资源； - 节点有 [字段名] 动态返回时，returns 列出要求产出的字段名（如参数提取的 city、date），下游按这些字段引用。 同一轮可并发配置多个节点；但实参要引用上游的动态返回字段时，先配上游，按其交付的 outputs 再配下游。 @@ -73,49 +74,28 @@ function buildPrompt(bindings: AgentBindings): string { return `${GUIDE}\n\n======== 可用节点 ========\n${renderCatalog(bindings)}` } -const PLAN_GUIDE = `你是 MaxKB「智能体工作流」的规划器。下方【可用节点】把每个节点写成一个函数（说明、形参、返回字段）。根据用户需求，像写程序一样组合这些函数，产出一份执行蓝图供搭建 agent 照着建。你只规划、不改画布。 +const PLAN_GUIDE = `你是 MaxKB「智能体工作流」的规划器。下方【可用节点】把每个节点写成一个函数（说明、形参、返回字段）。根据用户需求，像写程序一样组合这些函数，写出一份文字方案：先给用户确认，再供搭建 agent 照着建。你只规划、不改画布。 思路： - 先拆解需求：最终要给用户什么输出；为得到它需要哪些中间数据；每份数据由哪个节点函数的返回值提供。 - 按数据依赖排顺序：每个节点的形参都要有上游返回值（或开始节点的 question、全局变量）来提供，类型要对得上（如循环的 array 需要上游返回 array）。 - 需要按条件 / 分类走不同处理时用分支（condition-node / intent-node），需要逐项处理一组数据时用循环（loop-node）。 - 只放需求实际需要的节点；末端必须是能输出给用户的节点，最终回答 is_result=true、中间步骤 false。 -- 需要外部工具时先 get_tools 看有哪些可用工具。需求含糊时按最常见理解规划，并在 notes 写明假设。 +- 需要外部工具时先 get_tools 看有哪些可用工具。需求含糊时按最常见理解规划，并写明假设。 -blueprint 元素 { type, intent, args?, returns?, children?, branches? }： -- intent：一句话写清它在链路里做什么与配置要求（AI 对话的角色 / 目标 / 输出、检索什么、判断条件、表单收集哪些字段）； -- args：每个形参由谁提供，写成 形参名 → "上游节点.返回字段"（如 question → "开始.question"、materials → ["知识库检索.data", "开始.question"]）； -- returns：有 [字段名] 动态返回的节点，列出要产出的字段名与类型（如参数提取 { city: string, date: string }）； -- loop-node 用 children 装循环体；condition-node / intent-node 用 branches（[{cond, children}]，最后一个为 else / 其他）。 -想清楚后调 submit_plan 交出，交出即结束。` +方案格式（Markdown，面向用户可读，同时足够搭建 agent 照着建）： +- 按执行顺序逐个列节点：节点名称（类型）——做什么与配置要求（AI 对话的角色 / 目标 / 输出、检索什么、判断条件、表单收集哪些字段）；输入：形参 ← 上游节点.返回字段（如 问题 ← 开始.question）；有 [字段名] 动态返回时写出要产出的字段与类型。 +- 分支节点（判断器 / 意图识别）逐路写：条件或分类 → 该路的后续节点，最后一路为 else / 其他；循环节点写清循环方式与循环体内的节点。 +- 最后写「关键假设」：需要用户事先准备或之后补充的内容（如知识库、工具），以及对含糊需求的理解。 +写完方案直接结束，不调用任何工具。` -const PLAN_TASK = '结合用户这次的需求，组合可用节点函数设计出蓝图，调用 submit_plan 交出。' +const PLAN_TASK = '结合用户这次的需求，组合可用节点函数，按方案格式写出文字方案。' -function submitPlanTool(): AgentTool { - return { - name: 'submit_plan', - description: '交出规划：blueprint 节点树，notes 设计思路与关键假设。交出即结束。', - parameters: { - type: 'object', - properties: { - blueprint: { type: 'array', items: { type: 'object' } }, - notes: { type: 'string' }, - }, - required: ['blueprint'], - }, - apply: (args) => - new AgentSuccessResult({ - blueprint: Array.isArray(args.blueprint) ? args.blueprint : [], - notes: typeof args.notes === 'string' ? args.notes : '', - }), - } -} - -/** 规划委派：起规划器子 agent（继承父对话），产出蓝图后上抛给父 agent */ +/** 规划委派：起规划器子 agent（继承父对话），产出文字方案后上抛给父 agent */ function planTool(bindings: AgentBindings): AgentTool { return { name: 'plan', - description: '（从零搭建的第一步）委派规划器据需求组合节点函数并产出蓝图，返回 { blueprint, notes }。', + description: '（从零搭建的第一步，或用户要求大改方案时）委派规划器据需求组合节点函数，写出文字方案，返回 { plan }。', parameters: { type: 'object', properties: {} }, apply: () => { const plannerBindings: AgentBindings = { @@ -128,17 +108,16 @@ function planTool(bindings: AgentBindings): AgentTool { useAgentConfig( { prompt: `${PLAN_GUIDE}\n\n======== 可用节点 ========\n${renderCatalog(bindings)}`, - tools: [getToolsTool(bindings), submitPlanTool()], + tools: [getToolsTool(bindings)], }, plannerBindings, ), ) + // 规划器不调用工具即结束，data 为最后一段正文 const promise = planner.run(PLAN_TASK).then((result) => { - const plan = result.data as { blueprint?: unknown[] } | undefined - if (result.status !== 'done' || !plan || typeof plan !== 'object' || !plan.blueprint?.length) { - return new ErrorResult(typeof result.data === 'string' && result.data ? result.data : '规划未产出蓝图') - } - return plan + const plan = typeof result.data === 'string' ? result.data.trim() : '' + if (result.status !== 'done' || !plan) return new ErrorResult(plan || '规划未产出方案') + return { plan } }) return { promise, cancel: planner.stop } }, diff --git a/ui/src/workflow-canvas/ai-generate/panel/AiGeneratePanel.vue b/ui/src/workflow-canvas/ai-generate/panel/AiGeneratePanel.vue index 6e54b5d5d9c..0cfa70db653 100644 --- a/ui/src/workflow-canvas/ai-generate/panel/AiGeneratePanel.vue +++ b/ui/src/workflow-canvas/ai-generate/panel/AiGeneratePanel.vue @@ -1,5 +1,5 @@