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