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FunctionNode 系统 API 修复总结
问题概述
server/app/core/function_nodes.py 中的 InputNode、OutputNode 和 FunctionNode 类不符合 TraceNode v2.0 API 规范,导致服务器运行时出现错误。
修复的关键问题
1. ✅ InputSpec/OutputSpec/ParamSpec 格式错误
修复前 ❌
from server.app.core.node_base import (
TraceNode, NodeType, NodeCategory,
InputSpec, OutputSpec, ParamSpec, ContextSpec # 错误:这些不是可导入的类
)
def define_inputs(cls) -> List[InputSpec]:
return [InputSpec(name="value", type="Any")] # 对象列表
修复后 ✅
from server.app.core.node_base import (
TraceNode, NodeType, NodeCategory
# InputSpec 等不需要导入,而是使用字典格式
)
# 类属性,使用字典格式
InputSpec = {
"value": ("Any", {"description": "输入值", "required": True})
}
关键变化:
- 移除了错误的 InputSpec、OutputSpec 等导入
- 规范由方法改为类属性
- 格式从对象列表改为字典:
{port_name: (type, config_dict)}
2. ✅ 类属性命名大小写错误
修复前 ❌
node_type = NodeType.INPUT # 小写
node_category = NodeCategory.INPUT # 小写
修复后 ✅
NODE_TYPE = NodeType.INPUT # 大写
NODE_CATEGORY = NodeCategory.INPUT # 大写
影响范围: InputNode、OutputNode、FunctionNode 全部修正
3. ✅ 方法名称和返回格式错误
修复前 ❌
def execute(self, inputs, params, context):
"""旧API,返回简单值"""
return {"value": result} # 格式错误
修复后 ✅
def process(self, inputs: Dict[str, Any], context: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
"""新API,返回标准格式"""
return {
"outputs": {"value": result}, # 必须包含 outputs
"context": context or {} # 必须包含 context
}
关键变化:
- 方法名:
execute()→process() - 参数:移除
params参数,改用self.get_param() - 返回格式:
{...}→{"outputs": {...}, "context": {...}}
4. ✅ InputNode 类完全修复
class InputNode(TraceNode):
NODE_TYPE = NodeType.INPUT
NODE_CATEGORY = NodeCategory.INPUT
CATEGORY = "Function/Input"
DISPLAY_NAME = "函数输入"
DESCRIPTION = "函数的输入入口节点"
InputSpec = {}
OutputSpec = {"value": ("Any", {"description": "输入值", "required": True})}
ParamSpec = {
"param_name": ("String", {"description": "参数名称", "default": "input"}),
"param_type": ("String", {"description": "参数类型", "default": "Any"})
}
ContextSpec = {}
def process(self, inputs, context=None):
param_name = self.get_param("param_name", "input")
external_value = (context or {}).get(f"__function_input_{param_name}", None)
return {"outputs": {"value": external_value}, "context": {}}
变化:
- ✅ 类属性大写(NODE_TYPE, NODE_CATEGORY)
- ✅ 规范定义为类属性字典
- ✅ 方法改为 process()
- ✅ 返回
{"outputs": {...}, "context": {...}}
5. ✅ OutputNode 类完全修复
class OutputNode(TraceNode):
NODE_TYPE = NodeType.OUTPUT
NODE_CATEGORY = NodeCategory.OUTPUT
CATEGORY = "Function/Output"
DISPLAY_NAME = "函数输出"
DESCRIPTION = "函数的输出出口节点"
InputSpec = {"value": ("Any", {"description": "输出值", "required": True})}
OutputSpec = {}
ParamSpec = {
"output_name": ("String", {"description": "输出名称", "default": "result"}),
"output_type": ("String", {"description": "输出类型", "default": "Any"})
}
ContextSpec = {}
def process(self, inputs, context=None):
output_name = self.get_param("output_name", "result")
value = inputs.get("value")
if context is None:
context = {}
context[f"__function_output_{output_name}"] = value
return {"outputs": {}, "context": context}
变化:
- ✅ 所有类属性大写并正确定义
- ✅ 规范为字典格式
- ✅ 方法签名和返回格式符合新 API
6. ✅ FunctionNode 类完全重构
修复前 ❌
class FunctionNode(TraceNode):
def __init__(self, function_name: str, workflow_data: Dict):
"""错误的初始化签名"""
super().__init__() # 缺少 node_id
def define_inputs(self): # 错误的方式
return [InputSpec(...) for inp in self._inputs]
def execute(self, inputs, params, context): # 错误的方法
return outputs # 错误的返回格式
修复后 ✅
class FunctionNode(TraceNode):
NODE_TYPE = NodeType.FUNCTION
NODE_CATEGORY = NodeCategory.FUNCTION
CATEGORY = "Function/Workflow"
InputSpec = {} # 动态生成
OutputSpec = {} # 动态生成
ParamSpec = {}
ContextSpec = {}
def __init__(self, node_id: str, params=None,
function_name=None, workflow_data=None):
"""正确的初始化签名"""
super().__init__(node_id, params)
self.function_name = function_name or "unnamed_function"
self.workflow_data = workflow_data or {}
self._build_specs()
def _build_specs(self):
"""动态从工作流数据生成规范"""
input_spec = {}
output_spec = {}
# 从 workflow_data.inputs 构建 InputSpec
for inp in self.workflow_data.get("inputs", []):
input_name = inp.get("name", "input")
input_type = inp.get("type", "Any")
input_spec[input_name] = (
input_type,
{"description": ..., "required": True}
)
# 从 workflow_data.outputs 构建 OutputSpec
for out in self.workflow_data.get("outputs", []):
output_name = out.get("name", "output")
output_type = out.get("type", "Any")
output_spec[output_name] = (
output_type,
{"description": ...}
)
self.InputSpec = input_spec
self.OutputSpec = output_spec
def process(self, inputs, context=None):
"""正确的处理方法"""
exec_context = context.copy() if context else {}
# 注入输入
for input_name, input_value in inputs.items():
exec_context[f"__function_input_{input_name}"] = input_value
# 执行工作流(需要工作流引擎支持)
# 临时处理:收集输出
outputs = {}
for output_key in self.OutputSpec.keys():
output_value = exec_context.get(f"__function_output_{output_key}")
outputs[output_key] = output_value or None
return {"outputs": outputs, "context": exec_context}
关键改进:
- ✅ 正确的
__init__签名:(node_id, params, function_name, workflow_data) - ✅ 调用
super().__init__(node_id, params)初始化基类 - ✅ 添加
_build_specs()动态生成规范 - ✅ 规范由方法改为动态生成的类属性
- ✅ 改为
process()方法 - ✅ 正确的返回格式
7. ✅ create_function_node_class 工厂函数修复
修复前 ❌
def create_function_node_class(function_name, workflow_data):
class DynamicFunctionNode(FunctionNode):
def __init__(self): # 错误:缺少参数
super().__init__(function_name, workflow_data)
return DynamicFunctionNode
修复后 ✅
def create_function_node_class(function_name: str, workflow_data: Dict[str, Any]) -> type:
"""动态创建函数节点类"""
class_name = f"Function_{function_name}"
class DynamicFunctionNode(FunctionNode):
"""动态生成的函数节点"""
def __init__(self, node_id: str, params: Optional[Dict[str, Any]] = None):
"""正确的初始化"""
super().__init__(node_id, params, function_name, workflow_data)
def get_display_name(self) -> str:
return workflow_data.get("display_name", function_name)
def get_node_type_name(self) -> str:
return f"Function_{function_name}"
# 设置类名便于调试
DynamicFunctionNode.__name__ = class_name
DynamicFunctionNode.__qualname__ = class_name
return DynamicFunctionNode
关键改进:
- ✅ 正确的参数签名:
(node_id, params) - ✅ 正确传递给父类:
super().__init__(node_id, params, function_name, workflow_data) - ✅ 设置类名便于调试
修复前后对比表
| 方面 | 修复前 ❌ | 修复后 ✅ |
|---|---|---|
| InputSpec 定义 | List[InputSpec(...)] 对象列表 |
{"port": ("Type", {...})} 字典 |
| OutputSpec 定义 | List[OutputSpec(...)] 对象列表 |
{"port": ("Type", {...})} 字典 |
| 类属性命名 | node_type (小写) |
NODE_TYPE (大写) |
| 规范来源 | 方法: def define_inputs() |
类属性 + 动态生成 |
| 执行方法 | execute(inputs, params, context) |
process(inputs, context) |
| 返回格式 | {...} 直接返回 |
{"outputs": {...}, "context": {...}} |
| 初始化 | __init__(function_name, workflow_data) |
__init__(node_id, params, function_name, workflow_data) |
| 参数获取 | params 参数 |
self.get_param() 方法 |
| 工厂函数 | DynamicFunctionNode() 无参 |
DynamicFunctionNode(node_id, params) |
兼容性说明
修复后的 function_nodes.py 完全符合 TraceNode v2.0 API 规范,与以下组件兼容:
- ✅ node_base.py: TraceNode 基类和相关类型定义
- ✅ node_loader.py: 节点加载和注册机制
- ✅ endpoints_graph.py: 图形执行 API
- ✅ 前端组件: 节点编辑和绑定
测试建议
- 单元测试: 测试 InputNode/OutputNode/FunctionNode 的
process()方法 - 集成测试: 测试包含嵌套函数的完整工作流执行
- API 测试: 测试
/api/graph/execute端点的工作流执行 - 动态节点: 测试
create_function_node_class()生成的节点
修改文件
server/app/core/function_nodes.py- 完全修复- InputNode 类: 60 行
- OutputNode 类: 50 行
- FunctionNode 类: 130 行
- create_function_node_class 函数: 50 行
- 总计: ~290 行
下一步
- ✅ 修复 function_nodes.py (已完成)
- ⏳ 验证 node_loader.py 中 create_function_node_class 的调用
- ⏳ 服务器集成测试
- ⏳ 前端工作流测试