zhaoxi
4aa1dab283
- control_node 标注 DEPRECATED：保留目录壳子供未来远程探针节点复用，删除调用路径与相关测试
- 新增 task 表：极简元数据持久化 regulatory_node 完成的短任务（出报告/写文件/查询整理）
- regulatory_node 自标注：MessageResponse 扩展 task_action/title/summary，_run 末尾非阻塞落库
- query_task_list 改查 task 表，符合用户对"任务列表"的直觉，与 workflow 体系解耦
- 新增 /api/v1/task/list|/{id} 只读 API（task 由 regulatory 内部触发，不开放对外创建）
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
53 lines
1.9 KiB
Python
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Python
"""把组织包装成 cabinet 可调用的高阶 tool。
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每个组织 → 一个 ``dispatch_to_<org>(task_description)`` 工具。
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RegulatoryNode/ConsciousnessNode 通过这个工具向部门派单，等待部门完成。
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Callable, Dict
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def make_dispatch_tool(org_name: str, display_name: str, description: str) -> Callable:
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"""生成对应组织的 dispatch tool。
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工具签名故意保持简单：只收一个自然语言任务描述，cabinet 不需要懂部门内部
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capability 划分；部门内部 ReAct 自己决定怎么干。
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"""
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tool_name = f"dispatch_to_{org_name}"
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desc_text = description or f"把任务派给{display_name or org_name}部门，由部门内部多 agent 协作完成。"
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async def _impl(task_description: str) -> str:
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from kilostar.utils.ray_hook import ray_actor_hook
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actor_name = f"org_{org_name}"
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actor = ray_actor_hook(actor_name)
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target = getattr(actor, actor_name)
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result = await target.dispatch.remote(task_description, {})
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if result.get("status") == "completed":
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return str(result.get("result") or "")
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return f"[{org_name} 任务失败] {result.get('error') or 'unknown'}"
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_impl.__name__ = tool_name
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_impl.__doc__ = (
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f"{desc_text}\n\n"
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"Args:\n"
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" task_description: 用自然语言描述要部门完成的任务。\n\n"
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"Returns:\n"
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" 部门交付的结果文本，失败时返回错误说明。\n"
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)
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return _impl
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def collect_dispatch_tools(org_specs: Dict[str, Dict[str, str]]) -> Dict[str, Callable]:
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"""根据 ``{org_name: {"display_name": ..., "description": ...}}`` 批量生成。"""
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return {
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f"dispatch_to_{name}": make_dispatch_tool(
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name,
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spec.get("display_name", ""),
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spec.get("description", ""),
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)
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for name, spec in org_specs.items()
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}
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