steven_li
520a21a027
添加 DEFAULT_TEAM_NODE_MAX_TOOL_ITERATIONS 配置项以控制团队节点的最大工具迭代次数， 并修改 LocalAgentRunner 中的逻辑来使用此默认值当 envelope 中未指定时。 fix(runtime): 修复团队节点运行成功判断逻辑 更新运行成功判断条件，将 finish_reason 为 "max_tool_iterations_finalized" 的情况 视为运行失败，并添加对原始工具调用输出的检测，避免将其误判为成功完成。 feat(mcp): 添加团队工作流MCP工具类别支持 增加新的本地MCP工具类别 "team_workflow" 及其对应的工具创建功能， 为团队工作流提供本地工具支持。 refactor(engine): 调整AgentLoop最大工具迭代次数设置 将 AgentProfile 中的默认 max_tool_iterations 从 30 增加到 100， 同时移除 TaskExecutionPlanner 构造函数中的重复参数传递。 perf(mcp): 优化MCP连接管理避免重复连接 添加 mcp_connected 标志来跟踪MCP连接状态，确保 connect_all 只执行一次， 提高性能并避免不必要的重复连接。 refactor(skills): 移除技能团队模板相关功能 移除与技能团队模板相关的代码，包括解析、存储和处理逻辑， 简化技能记录结构和加载流程。 feat(process): 增强会话过程投影器功能 添加技能激活快照事件处理，改进团队运行完成消息显示， 并增强技能激活事件的时间戳记录功能。 refactor(tasks): 简化任务尝试编排器团队执行逻辑 移除团队执行相关代码，将所有任务统一按单步执行处理， 简化任务编排器的复杂度并提升执行效率。 fix(evidence): 修复节点证据评估中需求验证逻辑 更新节点证据评估逻辑，跳过自然语言证据需求的确定性验证， 只执行机器可读的需求验证，避免因自然语言需求导致的节点失败。
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1.1 KiB
Python
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"""GraphWorkflow explicit DAG builder."""
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from __future__ import annotations
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from typing import Any, Iterable
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from beaver.coordinator.models import ExecutionGraph
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from .base import (
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WorkflowAgentSpec,
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build_graph_from_dependencies,
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edges_to_dependencies,
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parse_agents,
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validate_output_agent,
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)
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WORKFLOW_NAME = "GraphWorkflow"
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def build_graph(
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*,
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task: str,
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agents: Iterable[WorkflowAgentSpec | dict[str, Any]],
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edges: Iterable[tuple[str, str] | list[str]],
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output_agent: str,
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allow_disconnected: bool = False,
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) -> ExecutionGraph:
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del task
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parsed = parse_agents(agents)
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edge_list = list(edges or [])
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if not edge_list:
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raise ValueError("GraphWorkflow requires edges")
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dependencies = edges_to_dependencies(agents=parsed, edges=edge_list)
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validate_output_agent(
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agents=parsed,
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dependencies=dependencies,
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output_agent=str(output_agent or "").strip(),
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allow_disconnected=allow_disconnected,
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)
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return build_graph_from_dependencies(
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workflow_name=WORKFLOW_NAME,
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strategy="dag",
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agents=parsed,
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dependencies=dependencies,
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)
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