当然可以，以下是 TraceStudio v2.0 当前前后端设计框架与核心功能的总结，便于后续 AI 或开发者继续设计和扩展： ------ ## 一、前端设计框架与核心功能 ### 1. 节点编辑与可视化 - **节点主输入/主输出**：所有主数据流通过连线传递，节点左侧为 InputSpec，右侧为 OutputSpec，前端不再显示输入映射选择。 - **参数面板（Inspector）**：仅显示 ParamSpec 控制参数，支持静态赋值、上下文引用、暴露端口（Expose Pin）。 - **上下文变量引用**：参数可绑定全局或上游节点的 Context 变量，支持 $Global.xxx 和 $NodeID.xxx 格式。 - **节点形态**：主流水线（1进1出）为主，聚合/分支节点支持多输入/多输出，线条粗细自动根据数据维度渲染。 - 交互逻辑 ： - 连线即输入，参数赋值支持静态/上下文/暴露端口三种模式。 - 支持节点暴露参数为端口，自动升级为输入端口。 - 支持节点上下文广播与全局变量提升。 ### 2. 工作流与运行 - **节点运行状态**：支持 pending、running、success、error 状态，前端可实时展示进度。 - **工作流递归执行**：点击运行节点时，自动逆向递归依赖链，聚合节点自动收集多输入，数组节点自动批量执行。 - **缓存命中**：节点执行前自动检查缓存，命中则直接返回缓存值。 ------ ## 二、后端设计框架与核心功能 ### 1. 节点系统核心 - **TraceNode 基类**：明确 InputSpec、OutputSpec、ParamSpec、ContextSpec 四大属性，所有节点继承此基类。 - **节点注册与发现**：通过 register_node 装饰器自动注册，支持动态加载与反射。 - **节点执行接口**：process(inputs, context) 方法，所有主输入通过 inputs 传递，参数通过 self.get_param 获取，上下文通过 context 传递。 - **参数与上下文分离**：参数仅面板赋值，主输入仅连线传递，上下文自动广播。 - **缓存机制**：支持内存/磁盘缓存，缓存 key 由节点类型、参数、输入、上下文共同决定。 ### 2. 典型节点实现 - **示例节点**：如 AddNode（加法）、InputNode/OutputNode（IO）、ConcatNode（聚合）。 - **聚合/复合节点**：支持多输入、批量处理、上下文聚合。 - **节点元数据与校验**：支持节点元数据自动提取与校验（如 node_validator.py）。 ### 3. 工作流执行器 - **WorkflowExecutor**：自动递归执行节点，处理依赖、聚合输入、缓存、状态管理。 - **支持批量与聚合**：聚合节点自动收集多输入，数组节点自动批量执行下游节点。 ### 4. 安全与扩展 - **节点代码安全校验**：支持节点代码静态分析，禁止危险模块/函数，强制继承 TraceNode。 - **沙箱执行**：预留沙箱接口，支持资源限制与超时控制。 ------ ## 三、交互与协议 - **节点元数据协议**：前后端通过 InputSpec/OutputSpec/ParamSpec/ContextSpec 四大属性进行节点描述与渲染。 - **上下文命名空间协议**：支持 $Global.xxx 和 $NodeID.xxx 两级上下文变量引用。 - **节点运行与状态协议**：支持节点运行状态回调与进度上报，便于前端实时展示。 ------ ## 四、可扩展性与后续建议 - 支持自定义节点动态加载与热插拔。 - 支持节点类型扩展（如复合节点、条件节点、循环节点等）。 - 支持更细粒度的权限与安全控制。 - 支持分布式/异步执行与大规模数据流处理。 - 支持更丰富的前端交互（如节点模板、批量编辑、可视化调试等）。 ------ 如需详细代码结构、接口示例或具体扩展建议，可进一步补充。此总结可直接交付给下一个 AI 或开发者，作为 TraceStudio v2.0 节点系统的权威设计蓝本。