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3.5 KiB
Python
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Python
"""通过 LangGraph custom 流发送进度，不额外保存任务状态"""
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import asyncio
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from contextlib import contextmanager
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from time import perf_counter
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from uuid import uuid4
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from langgraph.config import get_config, get_stream_writer
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from langgraph.errors import GraphInterrupt
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from app.schemas.node_progress import NodeProgress, NodeProgressStatus
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# 将内部节点名映射为用户能理解的进度说明，未配置的节点仍发送事件但不附带 label
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NODE_PROGRESS_MESSAGES = {
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"qa_node": "正在整理回答",
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"screen_agent_node": "正在处理大屏",
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}
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@contextmanager
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def node_progress(node: str, state):
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"""每次调用独立计时和编号，同步与异步入口共用"""
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try:
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# 读取当前图执行配置，用于判断是否处于图上下文，并获取任务标识
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config = get_config()
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except RuntimeError:
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# 独立调用节点没有图上下文，直接执行业务逻辑
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# 将控制权交给 with 块中的节点逻辑，此分支不发送进度事件
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yield
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# 节点逻辑正常执行后直接退出，不再获取图的流写入器
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return
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# 获取当前图的 custom 流写入器，供本次节点执行推送进度事件
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writer = get_stream_writer()
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# 以实际检查点配置为准，兼容没有在 state 中填写 ID 的本地示例
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thread_id = config.get("configurable", {}).get("thread_id") or state.get(
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"thread_id"
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)
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# 为本次节点调用生成唯一编号，区分同一节点的首次执行、重试和恢复执行
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execution_id = str(uuid4())
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# 使用单调计时器记录起点，后续计算本次执行耗时
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started = perf_counter()
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def emit(status: NodeProgressStatus):
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# 将任务、用户消息和本次执行编号放入同一事件，便于消费方关联进度
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event = NodeProgress(
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thread_id=thread_id,
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message_id=state.get("message_id"),
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execution_id=execution_id,
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node=node,
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# 未配置用户说明时返回 None，序列化时省略该字段
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label=NODE_PROGRESS_MESSAGES.get(node),
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status=status,
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# 开始事件不携带耗时，其他状态携带从本次调用开始计算的毫秒数
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duration_ms=None
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if status == "started"
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else round((perf_counter() - started) * 1000, 3),
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)
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# 转成可序列化的字典并发送到 custom 流，省略空字段，不写入业务状态
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writer(event.model_dump(mode="json", exclude_none=True))
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# 节点业务逻辑开始前，先通知消费方本次执行已经启动
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emit("started")
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try:
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# 执行 with 块中的节点逻辑，节点抛出的异常会回到下面对应的异常分支
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yield
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except GraphInterrupt:
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# interrupt 是正常暂停，恢复后会产生新的执行 ID
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emit("waiting_for_input")
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# 将暂停信号重新抛给 LangGraph，由图负责保存检查点和中断执行
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raise
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except asyncio.CancelledError:
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# 协程被取消也要结束这次节点执行，继续向上传递取消信号
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emit("cancelled")
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raise
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except Exception:
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# 只通知失败，异常详情仍由原有日志和 API 异常处理负责
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emit("failed")
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raise
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else:
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# 校验不通过等业务结果仍属于节点正常执行完成
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# completed 仅表示本次节点调用未抛异常，不代表整个任务成功或前端已执行
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emit("completed")
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