feat: Provider model_settings 全链路 + 监管节点工具集 + 重型插件注入 + 前端打磨

- Provider model_settings (Provider+Model 级别参数配置): DB JSONB → API → GSM → AgentFactory.resolve → 三节点 agent.run 注入 - 新增 data/toolset/regulatory_toolset/: 监管节点专属工具（query_workflow_status / query_task_list / send_file） - send_file 从 interactive_toolset 迁移至 regulatory_toolset，interactive 仅保留 approval - mcp_helper 合入 GlobalPluginManager dispatch tools - 前端 Provider 弹窗参数设置区加 JSON 编辑器（model_settings） - 前端 Plugin 页面新增"重型插件"Tab（HeavyPluginList 占位） - .gitignore 精简：去除系统默认项，修复 data/ 子目录追踪 - data/toolset/ 与 data/plugin/ 首次纳入版本控制 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-06-17 13:10:31 +00:00
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@@ -0,0 +1,9 @@
+from .query_workflow_status import query_workflow_status
+from .query_task_list import query_task_list
+from .send_file import send_file
+
+__all__ = [
+    "query_workflow_status",
+    "query_task_list",
+    "send_file",
+]
@@ -0,0 +1,31 @@
+{
+  "name": "监管节点工具集",
+  "version": "0.1.0",
+  "description": "监管节点（regulatory_node）专属能力：查询工作流、查询任务列表、发送文件",
+  "tools": [
+    {
+      "name": "query_workflow_status",
+      "file": "query_workflow_status.py",
+      "is_system": true,
+      "action_scope": ["regulatory_node"],
+      "config_args": {},
+      "category": "system"
+    },
+    {
+      "name": "query_task_list",
+      "file": "query_task_list.py",
+      "is_system": true,
+      "action_scope": ["regulatory_node"],
+      "config_args": {},
+      "category": "system"
+    },
+    {
+      "name": "send_file",
+      "file": "send_file.py",
+      "is_system": true,
+      "action_scope": ["regulatory_node"],
+      "config_args": {},
+      "category": "system"
+    }
+  ]
+}
@@ -0,0 +1,57 @@
+"""query_task_list：列出当前用户的所有工作流任务。
+
+regulatory_node 用以回答"我有哪些任务/正在跑什么"。返回精简后的任务列表，
+不包含 graph state、context 等大字段。
+"""
+
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+from kilostar.utils.ray_hook import ray_actor_hook
+
+
+async def query_task_list(
+    user_id: str,
+    status_filter: Optional[str] = None,
+    limit: int = 20,
+) -> Dict[str, Any]:
+    """列出当前用户的工作流任务。
+
+    Args:
+        user_id: 用户 ID（通常由调用方从对话上下文中带入）
+        status_filter: 可选，按状态过滤（pending/running/completed/failed）
+        limit: 最多返回条数，默认 20
+
+    Returns:
+        {
+            "user_id": str,
+            "tasks": [
+                {"trace_id": ..., "title": ..., "status": ..., "command": ..., "created_at": ...}
+            ],
+            "total": int
+        }
+    """
+    pg = ray_actor_hook("postgres_database").postgres_database
+    workflows = await pg.list_workflows.remote(user_id) or []
+
+    tasks: List[Dict[str, Any]] = []
+    for wf in workflows:
+        status = getattr(wf, "status", None)
+        if status_filter and status != status_filter:
+            continue
+        tasks.append(
+            {
+                "trace_id": getattr(wf, "trace_id", None),
+                "title": getattr(wf, "title", None),
+                "status": status,
+                "command": getattr(wf, "command", None),
+                "created_at": str(getattr(wf, "created_at", "")),
+            }
+        )
+        if len(tasks) >= limit:
+            break
+
+    return {
+        "user_id": user_id,
+        "tasks": tasks,
+        "total": len(tasks),
+    }
@@ -0,0 +1,51 @@
+"""query_workflow_status：查询某个 trace_id 对应工作流的最近事件。
+
+regulatory_node 在与用户对话时，可以借此工具回答"我那个任务跑到哪一步了"
+之类的问题。返回最近 N 条事件 + 当前工作流 status。
+"""
+
+from typing import Any, Dict, List
+
+from kilostar.utils.ray_hook import ray_actor_hook
+
+
+async def query_workflow_status(trace_id: str, limit: int = 10) -> Dict[str, Any]:
+    """查询指定工作流 trace_id 的状态与最近事件。
+
+    Args:
+        trace_id: 工作流追踪 ID
+        limit: 返回最近多少条事件，默认 10
+
+    Returns:
+        {
+            "trace_id": str,
+            "status": str | None,        # 工作流当前状态（pending/running/completed/failed）
+            "title": str | None,
+            "recent_events": [           # 最近事件，按时间倒序
+                {"event_type": ..., "level": ..., "message": ..., "node_name": ..., "created_at": ...}
+            ]
+        }
+    """
+    pg = ray_actor_hook("postgres_database").postgres_database
+
+    workflow = await pg.get_workflow.remote(trace_id)
+    events = await pg.query_event_logs.remote(trace_id=trace_id, limit=limit)
+
+    recent: List[Dict[str, Any]] = []
+    for e in events or []:
+        recent.append(
+            {
+                "event_type": getattr(e, "event_type", None),
+                "level": getattr(e, "level", None),
+                "message": getattr(e, "message", None),
+                "node_name": getattr(e, "node_name", None),
+                "created_at": str(getattr(e, "created_at", "")),
+            }
+        )
+
+    return {
+        "trace_id": trace_id,
+        "status": getattr(workflow, "status", None) if workflow else None,
+        "title": getattr(workflow, "title", None) if workflow else None,
+        "recent_events": recent,
+    }
@@ -0,0 +1,63 @@
+"""send_file：在对话/工作流场景下投递一份文件给用户。
+
+regulatory_node 直接对话场景下用此工具把生成的文件发给用户：
+- 工作流场景（带 trace_id）：写入 data/artifact/<trace_id>/，前端通过 SSE
+  收到带下载链接的卡片。
+- 直接对话场景（无 trace_id）：退化为把文件内容拼回字符串返回给 agent，
+  让 agent 再以代码块形式吐给用户。
+"""
+
+import json
+import re
+import uuid
+from pathlib import Path
+
+from kilostar.utils.ray_hook import ray_actor_hook
+from kilostar.utils.settings import get_artifact_dir
+
+
+_SAFE_NAME_RE = re.compile(r"[^A-Za-z0-9._-]+")
+
+
+def _sanitize_filename(name: str) -> str:
+    name = name.strip().replace("\\", "/").split("/")[-1]
+    name = _SAFE_NAME_RE.sub("_", name)
+    return name or "file"
+
+
+async def send_file(filename: str, content: str, trace_id: str = "") -> str:
+    """把 agent 生成的文件作为附件投递给用户。
+
+    Args:
+        filename: 文件名（含扩展名），如 "report.md" / "main.py"
+        content: 文件内容（UTF-8 文本）
+        trace_id: 当前会话/工作流的 trace_id；为空时退化为直接返回内容
+
+    Returns:
+        发送结果说明或文件内容
+    """
+    if not trace_id:
+        return f"文件 {filename} 内容如下:\n\n```\n{content}\n```"
+
+    safe_name = _sanitize_filename(filename)
+    artifact_id = uuid.uuid4().hex[:12]
+    trace_dir: Path = get_artifact_dir() / trace_id
+    trace_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    file_path = trace_dir / f"{artifact_id}_{safe_name}"
+    file_path.write_text(content, encoding="utf-8")
+
+    payload = json.dumps(
+        {
+            "type": "file",
+            "filename": safe_name,
+            "artifact_id": artifact_id,
+            "url": f"/api/v1/resource/artifact/{trace_id}/{artifact_id}",
+            "size": len(content.encode("utf-8")),
+        },
+        ensure_ascii=False,
+    )
+    actor_list = ray_actor_hook("global_workflow_manager")
+    await actor_list.global_workflow_manager.put_pending.remote(
+        trace_id, f"__FILE__{payload}"
+    )
+    return f"已发送文件: {safe_name}"