"""
工作流执行引擎
"""
from typing import Dict, Any, List, Optional
import asyncio
from collections import defaultdict, deque
import json
import logging
import re
from app.services.llm_service import llm_service
from app.services.condition_parser import condition_parser
from app.services.data_transformer import data_transformer
from app.core.exceptions import WorkflowExecutionError
from app.core.database import SessionLocal
from app.models.agent import Agent

logger = logging.getLogger(__name__)


class WorkflowEngine:
    """工作流执行引擎"""
    
    def __init__(self, workflow_id: str, workflow_data: Dict[str, Any], logger=None, db=None):
        """
        初始化工作流引擎
        
        Args:
            workflow_id: 工作流ID
            workflow_data: 工作流数据（包含nodes和edges）
            logger: 执行日志记录器（可选）
            db: 数据库会话（可选，用于Agent节点加载Agent配置）
        """
        self.workflow_id = workflow_id
        self.nodes = {node['id']: node for node in workflow_data.get('nodes', [])}
        self.edges = workflow_data.get('edges', [])
        self.execution_graph = None
        self.node_outputs = {}
        self.logger = logger
        self.db = db
        
    def build_execution_graph(self, active_edges: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None) -> List[str]:
        """
        构建执行图（DAG）并返回拓扑排序结果
        
        Args:
            active_edges: 活跃的边列表（用于条件分支过滤）
        
        Returns:
            拓扑排序后的节点ID列表
        """
        # 使用活跃的边，如果没有提供则使用所有边
        edges_to_use = active_edges if active_edges is not None else self.edges
        
        # 构建邻接表和入度表
        graph = defaultdict(list)
        in_degree = defaultdict(int)
        
        # 初始化所有节点的入度
        for node_id in self.nodes.keys():
            in_degree[node_id] = 0
        
        # 构建图
        for edge in edges_to_use:
            source = edge['source']
            target = edge['target']
            graph[source].append(target)
            in_degree[target] += 1
        
        # 拓扑排序（Kahn算法）
        queue = deque()
        result = []
        
        # 找到所有入度为0的节点（起始节点）
        for node_id in self.nodes.keys():
            if in_degree[node_id] == 0:
                queue.append(node_id)
        
        while queue:
            node_id = queue.popleft()
            result.append(node_id)
            
            # 处理该节点的所有出边
            for neighbor in graph[node_id]:
                in_degree[neighbor] -= 1
                if in_degree[neighbor] == 0:
                    queue.append(neighbor)
        
        # 检查是否有环（只检查可达节点）
        reachable_nodes = set(result)
        if len(reachable_nodes) < len(self.nodes):
            # 有些节点不可达，这是正常的（条件分支）
            pass
        
        self.execution_graph = result
        return result
    
    def get_node_input(self, node_id: str, node_outputs: Dict[str, Any], active_edges: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None) -> Dict[str, Any]:
        """
        获取节点的输入数据
        
        Args:
            node_id: 节点ID
            node_outputs: 所有节点的输出数据
            active_edges: 活跃的边列表（用于条件分支过滤）
            
        Returns:
            节点的输入数据
        """
        # 使用活跃的边，如果没有提供则使用所有边
        edges_to_use = active_edges if active_edges is not None else self.edges
        
        # 找到所有指向该节点的边
        input_data = {}
        
        for edge in edges_to_use:
            if edge['target'] == node_id:
                source_id = edge['source']
                source_output = node_outputs.get(source_id, {})
                logger.info(f"[rjb] 获取节点输入: target={node_id}, source={source_id}, source_output={source_output}, source_output_type={type(source_output)}, sourceHandle={edge.get('sourceHandle')}")
                
                # 如果有sourceHandle，使用它作为key
                if 'sourceHandle' in edge and edge['sourceHandle']:
                    input_data[edge['sourceHandle']] = source_output
                else:
                    # 否则合并所有输入
                    if isinstance(source_output, dict):
                        # 如果source_output包含output字段，展开它
                        if 'output' in source_output and isinstance(source_output['output'], dict):
                            # 将output中的内容展开到顶层
                            input_data.update(source_output['output'])
                            # 保留其他字段（如status）
                            for key, value in source_output.items():
                                if key != 'output':
                                    input_data[key] = value
                        else:
                            # 直接展开source_output的内容
                            input_data.update(source_output)
                            logger.info(f"[rjb] 展开source_output后: input_data={input_data}")
                    else:
                        # 如果source_output不是字典，包装到input字段
                        input_data['input'] = source_output
                        logger.info(f"[rjb] source_output不是字典，包装到input字段: input_data={input_data}")
        
        # 如果input_data中没有query字段，尝试从所有已执行的节点中查找（特别是start节点）
        if 'query' not in input_data:
            # 优先查找start节点
            for node_id_key in ['start-1', 'start']:
                if node_id_key in node_outputs:
                    node_output = node_outputs[node_id_key]
                    if isinstance(node_output, dict):
                        # 检查顶层字段（因为node_outputs存储的是output字段的内容）
                        if 'query' in node_output:
                            input_data['query'] = node_output['query']
                            logger.debug(f"[rjb] 从节点 {node_id_key} 中获取query: {input_data['query']}")
                            break
                        # 检查output字段（兼容性）
                        elif 'output' in node_output and isinstance(node_output['output'], dict):
                            if 'query' in node_output['output']:
                                input_data['query'] = node_output['output']['query']
                                logger.debug(f"[rjb] 从节点 {node_id_key} 的output中获取query: {input_data['query']}")
                                break
            
            # 如果还没找到，遍历所有节点
            if 'query' not in input_data:
                for node_id_key, node_output in node_outputs.items():
                    if isinstance(node_output, dict):
                        # 检查顶层字段
                        if 'query' in node_output:
                            input_data['query'] = node_output['query']
                            logger.debug(f"[rjb] 从节点 {node_id_key} 中获取query: {input_data['query']}")
                            break
                        # 检查output字段（兼容性）
                        elif 'output' in node_output and isinstance(node_output['output'], dict):
                            if 'query' in node_output['output']:
                                input_data['query'] = node_output['output']['query']
                                logger.debug(f"[rjb] 从节点 {node_id_key} 的output中获取query: {input_data['query']}")
                                break
        
        # 如果input_data中没有requirement_analysis字段，尝试从所有已执行的节点中查找
        if 'requirement_analysis' not in input_data:
            # 优先查找requirement-analysis节点
            for node_id_key in ['llm-requirement-analysis', 'requirement-analysis']:
                if node_id_key in node_outputs:
                    node_output = node_outputs[node_id_key]
                    if isinstance(node_output, dict):
                        # 检查顶层字段（因为node_outputs存储的是output字段的内容）
                        if 'requirement_analysis' in node_output:
                            input_data['requirement_analysis'] = node_output['requirement_analysis']
                            logger.debug(f"[rjb] 从节点 {node_id_key} 中获取requirement_analysis")
                            break
                        # 检查output字段（兼容性）
                        elif 'output' in node_output and isinstance(node_output['output'], dict):
                            if 'requirement_analysis' in node_output['output']:
                                input_data['requirement_analysis'] = node_output['output']['requirement_analysis']
                                logger.debug(f"[rjb] 从节点 {node_id_key} 的output中获取requirement_analysis")
                                break
            
            # 如果还没找到，遍历所有节点
            if 'requirement_analysis' not in input_data:
                for node_id_key, node_output in node_outputs.items():
                    if isinstance(node_output, dict):
                        # 检查顶层字段
                        if 'requirement_analysis' in node_output:
                            input_data['requirement_analysis'] = node_output['requirement_analysis']
                            logger.debug(f"[rjb] 从节点 {node_id_key} 中获取requirement_analysis")
                            break
                        # 检查output字段（兼容性）
                        elif 'output' in node_output and isinstance(node_output['output'], dict):
                            if 'requirement_analysis' in node_output['output']:
                                input_data['requirement_analysis'] = node_output['output']['requirement_analysis']
                                logger.debug(f"[rjb] 从节点 {node_id_key} 的output中获取requirement_analysis")
                                break
        
        logger.debug(f"[rjb] 节点输入结果: node_id={node_id}, input_data={input_data}")
        return input_data
    
    def _get_nested_value(self, data: Dict[str, Any], path: str) -> Any:
        """
        从嵌套字典中获取值（支持点号路径和数组索引）
        
        Args:
            data: 数据字典
            path: 路径，如 "user.name" 或 "items[0].price"
            
        Returns:
            路径对应的值
        """
        if not path:
            return data
        
        parts = path.split('.')
        result = data
        
        for part in parts:
            if '[' in part and ']' in part:
                # 处理数组索引，如 "items[0]"
                key = part[:part.index('[')]
                index_str = part[part.index('[') + 1:part.index(']')]
                
                if isinstance(result, dict):
                    result = result.get(key)
                elif isinstance(result, list):
                    try:
                        result = result[int(index_str)]
                    except (ValueError, IndexError):
                        return None
                else:
                    return None
                
                if result is None:
                    return None
            else:
                # 普通键访问
                if isinstance(result, dict):
                    result = result.get(part)
                else:
                    return None
                
                if result is None:
                    return None
        
        return result
    
    async def _execute_loop_body(self, loop_node_id: str, loop_input: Dict[str, Any], iteration_index: int) -> Dict[str, Any]:
        """
        执行循环体
        
        Args:
            loop_node_id: 循环节点ID
            loop_input: 循环体的输入数据
            iteration_index: 当前迭代索引
            
        Returns:
            循环体的执行结果
        """
        # 找到循环节点的直接子节点（循环体开始节点）
        loop_body_start_nodes = []
        for edge in self.edges:
            if edge.get('source') == loop_node_id:
                target_id = edge.get('target')
                if target_id and target_id in self.nodes:
                    loop_body_start_nodes.append(target_id)
        
        if not loop_body_start_nodes:
            # 如果没有子节点，直接返回输入数据
            return {'output': loop_input, 'status': 'success'}
        
        # 执行循环体：从循环体开始节点执行到循环结束节点或没有更多节点
        # 简化处理：只执行第一个子节点链
        executed_in_loop = set()
        loop_results = {}
        current_node_id = loop_body_start_nodes[0]  # 简化：只执行第一个子节点链
        
        # 执行循环体内的节点（简化版本：只执行直接连接的子节点）
        max_iterations = 100  # 防止无限循环
        iteration = 0
        
        while current_node_id and iteration < max_iterations:
            iteration += 1
            
            if current_node_id in executed_in_loop:
                break  # 避免循环体内部循环
            
            if current_node_id not in self.nodes:
                break
            
            node = self.nodes[current_node_id]
            executed_in_loop.add(current_node_id)
            
            # 如果是循环结束节点，停止执行
            if node.get('type') == 'loop_end' or node.get('type') == 'end':
                break
            
            # 执行节点
            result = await self.execute_node(node, loop_input)
            loop_results[current_node_id] = result
            
            if result.get('status') != 'success':
                return result
            
            # 更新输入数据为当前节点的输出
            if result.get('output'):
                if isinstance(result.get('output'), dict):
                    loop_input = {**loop_input, **result.get('output')}
                else:
                    loop_input = {**loop_input, 'result': result.get('output')}
            
            # 找到下一个节点（简化：只找第一个子节点）
            next_node_id = None
            for edge in self.edges:
                if edge.get('source') == current_node_id:
                    target_id = edge.get('target')
                    if target_id and target_id in self.nodes and target_id not in executed_in_loop:
                        # 跳过循环节点本身
                        if target_id != loop_node_id:
                            next_node_id = target_id
                            break
            
            current_node_id = next_node_id
        
        # 返回最后一个节点的输出
        if loop_results:
            last_result = list(loop_results.values())[-1]
            return last_result
        
        return {'output': loop_input, 'status': 'success'}
    
    def _mark_loop_body_executed(self, node_id: str, executed_nodes: set, active_edges: List[Dict[str, Any]]):
        """
        递归标记循环体内的节点为已执行
        
        Args:
            node_id: 当前节点ID
            executed_nodes: 已执行节点集合
            active_edges: 活跃的边列表
        """
        if node_id in executed_nodes:
            return
        
        executed_nodes.add(node_id)
        
        # 查找所有子节点
        for edge in active_edges:
            if edge.get('source') == node_id:
                target_id = edge.get('target')
                if target_id in self.nodes:
                    target_node = self.nodes[target_id]
                    # 如果是循环结束节点，停止递归
                    if target_node.get('type') in ['loop_end', 'end']:
                        continue
                    # 递归标记子节点
                    self._mark_loop_body_executed(target_id, executed_nodes, active_edges)
    
    async def execute_node(self, node: Dict[str, Any], input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        执行单个节点
        
        Args:
            node: 节点配置
            input_data: 输入数据
            
        Returns:
            节点执行结果
        """
        # 确保可以访问全局的 json 模块
        import json as json_module
        
        node_type = node.get('type', 'unknown')
        node_id = node.get('id')
        import time
        start_time = time.time()
        
        # 记录节点开始执行
        if self.logger:
            self.logger.log_node_start(node_id, node_type, input_data)
        
        try:
            if node_type == 'start':
                # 起始节点：返回输入数据
                logger.debug(f"[rjb] 开始节点执行: node_id={node_id}, input_data={input_data}")
                result = {'output': input_data, 'status': 'success'}
                if self.logger:
                    duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                    self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                logger.debug(f"[rjb] 开始节点输出: node_id={node_id}, output={result.get('output')}")
                return result
            
            elif node_type == 'input':
                # 输入节点：处理输入数据
                result = {'output': input_data, 'status': 'success'}
                if self.logger:
                    duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                    self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                return result
            
            elif node_type == 'llm' or node_type == 'template':
                # LLM节点：调用AI模型
                node_data = node.get('data', {})
                logger.debug(f"[rjb] LLM节点执行: node_id={node_id}, input_data={input_data}, input_data type={type(input_data)}")
                logger.debug(f"[rjb] LLM节点数据: node_id={node_id}, node_data keys={list(node_data.keys())}, api_key={'已配置' if node_data.get('api_key') else '未配置'}")
                prompt = node_data.get('prompt', '')
                
                # 如果prompt为空，使用默认提示词
                if not prompt:
                    prompt = "请处理以下输入数据：\n{input}"
                
                # 格式化prompt，替换变量
                try:
                    # 将input_data转换为字符串用于格式化
                    if isinstance(input_data, dict):
                        # 支持两种格式的变量：{key} 和 {{key}}
                        formatted_prompt = prompt
                        has_unfilled_variables = False
                        has_any_placeholder = False
                        
                        import re
                        # 检查是否有任何占位符
                        has_any_placeholder = bool(re.search(r'\{\{?\w+\}?\}', prompt))
                        
                        # 首先处理 {{variable}} 格式（模板节点常用）
                        double_brace_vars = re.findall(r'\{\{(\w+)\}\}', prompt)
                        for var_name in double_brace_vars:
                            if var_name in input_data:
                                # 替换 {{variable}} 为实际值
                                value = input_data[var_name]
                                replacement = json_module.dumps(value, ensure_ascii=False) if isinstance(value, (dict, list)) else str(value)
                                formatted_prompt = formatted_prompt.replace(f'{{{{{var_name}}}}}', replacement)
                            else:
                                has_unfilled_variables = True
                        
                        # 然后处理 {key} 格式
                        for key, value in input_data.items():
                            placeholder = f'{{{key}}}'
                            if placeholder in formatted_prompt:
                                formatted_prompt = formatted_prompt.replace(
                                    placeholder, 
                                    json_module.dumps(value, ensure_ascii=False) if isinstance(value, (dict, list)) else str(value)
                                )
                        
                        # 如果还有{input}占位符，替换为整个input_data
                        if '{input}' in formatted_prompt:
                            formatted_prompt = formatted_prompt.replace(
                                '{input}',
                                json_module.dumps(input_data, ensure_ascii=False)
                            )
                        
                        # 提取用户的实际查询内容（优先提取）
                        user_query = None
                        logger.info(f"[rjb] 开始提取user_query: input_data={input_data}, input_data_type={type(input_data)}")
                        if isinstance(input_data, dict):
                            # 首先检查是否有嵌套的input字段
                            nested_input = input_data.get('input')
                            logger.info(f"[rjb] 检查嵌套input: nested_input={nested_input}, nested_input_type={type(nested_input) if nested_input else None}")
                            if isinstance(nested_input, dict):
                                # 从嵌套的input中提取
                                for key in ['query', 'input', 'text', 'message', 'content', 'user_input', 'USER_INPUT']:
                                    if key in nested_input:
                                        user_query = nested_input[key]
                                        logger.info(f"[rjb] 从嵌套input中提取到user_query: key={key}, user_query={user_query}")
                                        break
                            
                            # 如果还没有，从顶层提取
                            if not user_query:
                                for key in ['query', 'input', 'text', 'message', 'content', 'user_input', 'USER_INPUT']:
                                    if key in input_data:
                                        value = input_data[key]
                                        logger.info(f"[rjb] 从顶层提取: key={key}, value={value}, value_type={type(value)}")
                                        # 如果值是字符串，直接使用
                                        if isinstance(value, str):
                                            user_query = value
                                            logger.info(f"[rjb] 提取到字符串user_query: {user_query}")
                                            break
                                        # 如果值是字典，尝试从中提取
                                        elif isinstance(value, dict):
                                            for sub_key in ['query', 'input', 'text', 'message', 'content', 'user_input', 'USER_INPUT']:
                                                if sub_key in value:
                                                    user_query = value[sub_key]
                                                    logger.info(f"[rjb] 从字典值中提取到user_query: sub_key={sub_key}, user_query={user_query}")
                                                    break
                                            if user_query:
                                                break
                            
                            # 如果还是没有，使用整个input_data（但排除系统字段）
                            if not user_query:
                                filtered_data = {k: v for k, v in input_data.items() if not k.startswith('_')}
                                logger.info(f"[rjb] 使用filtered_data: filtered_data={filtered_data}")
                                if filtered_data:
                                    # 如果只有一个字段且是字符串，直接使用
                                    if len(filtered_data) == 1:
                                        single_value = list(filtered_data.values())[0]
                                        if isinstance(single_value, str):
                                            user_query = single_value
                                            logger.info(f"[rjb] 从单个字符串字段提取到user_query: {user_query}")
                                        elif isinstance(single_value, dict):
                                            # 从字典中提取第一个字符串值
                                            for v in single_value.values():
                                                if isinstance(v, str):
                                                    user_query = v
                                                    logger.info(f"[rjb] 从字典的单个字段中提取到user_query: {user_query}")
                                                    break
                                    if not user_query:
                                        user_query = json_module.dumps(filtered_data, ensure_ascii=False) if len(filtered_data) > 1 else str(list(filtered_data.values())[0])
                                        logger.info(f"[rjb] 使用JSON或字符串转换: user_query={user_query}")
                        
                        logger.info(f"[rjb] 最终提取的user_query: {user_query}")
                        
                        # 如果prompt中没有占位符，或者仍有未填充的变量，将用户输入附加到prompt
                        is_generic_instruction = False  # 初始化变量
                        if not has_any_placeholder:
                            # 如果prompt中没有占位符，将用户输入作为主要内容
                            if user_query:
                                # 判断是否是通用指令：简短且不包含具体任务描述
                                prompt_stripped = prompt.strip()
                                is_generic_instruction = (
                                    len(prompt_stripped) < 30 or  # 简短提示词
                                    prompt_stripped in [
                                        "请处理用户请求。", "请处理用户请求", 
                                        "请处理以下输入数据：", "请处理以下输入数据",
                                        "请处理输入。", "请处理输入",
                                        "处理用户请求", "处理请求",
                                        "请回答用户问题", "请回答用户问题。",
                                        "请帮助用户", "请帮助用户。"
                                    ] or
                                    # 检查是否只包含通用指令关键词
                                    (len(prompt_stripped) < 50 and any(keyword in prompt_stripped for keyword in [
                                        "请处理", "处理", "请回答", "回答", "请帮助", "帮助", "请执行", "执行"
                                    ]) and not any(specific in prompt_stripped for specific in [
                                        "翻译", "生成", "分析", "总结", "提取", "转换", "计算"
                                    ]))
                                )
                                
                                if is_generic_instruction:
                                    # 如果是通用指令，直接使用用户输入作为prompt
                                    formatted_prompt = str(user_query)
                                    logger.info(f"[rjb] 检测到通用指令，直接使用用户输入作为prompt: {user_query[:50] if user_query else 'None'}")
                                else:
                                    # 否则，将用户输入附加到prompt
                                    formatted_prompt = f"{formatted_prompt}\n\n{user_query}"
                                    logger.info(f"[rjb] 非通用指令，将用户输入附加到prompt")
                            else:
                                # 如果没有提取到用户查询，附加整个input_data
                                formatted_prompt = f"{formatted_prompt}\n\n{json_module.dumps(input_data, ensure_ascii=False)}"
                        elif has_unfilled_variables or re.search(r'\{\{(\w+)\}\}', formatted_prompt):
                            # 如果有占位符但未填充，附加用户需求说明
                            if user_query:
                                formatted_prompt = f"{formatted_prompt}\n\n用户需求：{user_query}\n\n请根据以上用户需求，忽略未填充的变量占位符（如{{{{variable}}}}），直接基于用户需求来完成任务。"
                        
                        logger.info(f"[rjb] LLM节点prompt格式化: node_id={node_id}, original_prompt='{prompt[:50] if len(prompt) > 50 else prompt}', has_any_placeholder={has_any_placeholder}, user_query={user_query}, is_generic_instruction={is_generic_instruction}, final_prompt前200字符='{formatted_prompt[:200] if len(formatted_prompt) > 200 else formatted_prompt}'")
                        prompt = formatted_prompt
                    else:
                        # 如果input_data不是dict，直接转换为字符串
                        if '{input}' in prompt:
                            prompt = prompt.replace('{input}', str(input_data))
                        else:
                            prompt = f"{prompt}\n\n输入：{str(input_data)}"
                except Exception as e:
                    # 格式化失败，使用原始prompt和input_data
                    logger.warning(f"[rjb] Prompt格式化失败: {str(e)}")
                    try:
                        prompt = f"{prompt}\n\n输入数据：\n{json_module.dumps(input_data, ensure_ascii=False)}"
                    except:
                        prompt = f"{prompt}\n\n输入数据：{str(input_data)}"
                
                # 获取LLM配置
                provider = node_data.get('provider', 'openai')
                model = node_data.get('model', 'gpt-3.5-turbo')
                # 确保temperature是浮点数（节点模板中可能是字符串）
                temperature_raw = node_data.get('temperature', 0.7)
                if isinstance(temperature_raw, str):
                    try:
                        temperature = float(temperature_raw)
                    except (ValueError, TypeError):
                        temperature = 0.7
                else:
                    temperature = float(temperature_raw) if temperature_raw is not None else 0.7
                # 确保max_tokens是整数（节点模板中可能是字符串）
                max_tokens_raw = node_data.get('max_tokens')
                if max_tokens_raw is not None:
                    if isinstance(max_tokens_raw, str):
                        try:
                            max_tokens = int(max_tokens_raw)
                        except (ValueError, TypeError):
                            max_tokens = None
                    else:
                        max_tokens = int(max_tokens_raw) if max_tokens_raw is not None else None
                else:
                    max_tokens = None
                # 不传递 api_key 和 base_url，让 LLM 服务使用系统默认配置（与节点测试保持一致）
                api_key = None
                base_url = None
                
                # 记录实际发送给LLM的prompt
                logger.info(f"[rjb] 准备调用LLM: node_id={node_id}, provider={provider}, model={model}, prompt前200字符='{prompt[:200] if len(prompt) > 200 else prompt}'")
                
                # 调用LLM服务
                try:
                    if self.logger:
                        logger.debug(f"[rjb] LLM节点配置: provider={provider}, model={model}, 使用系统默认API Key配置")
                        self.logger.info(f"调用LLM服务: {provider}/{model}", node_id=node_id, node_type=node_type)
                    result = await llm_service.call_llm(
                        prompt=prompt,
                        provider=provider,
                        model=model,
                        temperature=temperature,
                        max_tokens=max_tokens
                        # 不传递 api_key 和 base_url，使用系统默认配置
                    )
                    exec_result = {'output': result, 'status': 'success'}
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result, duration)
                    return exec_result
                except Exception as e:
                    # LLM调用失败，返回错误
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'LLM调用失败: {str(e)}'
                    }
            
            elif node_type == 'condition':
                # 条件节点：判断分支
                condition = node.get('data', {}).get('condition', '')
                
                if not condition:
                    # 如果没有条件表达式，默认返回False
                    return {
                        'output': False,
                        'status': 'success',
                        'branch': 'false'
                    }
                
                # 使用条件解析器评估表达式
                try:
                    result = condition_parser.evaluate_condition(condition, input_data)
                    exec_result = {
                        'output': result,
                        'status': 'success',
                        'branch': 'true' if result else 'false'
                    }
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, {'result': result, 'branch': exec_result['branch']}, duration)
                    return exec_result
                except Exception as e:
                    # 条件评估失败
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    return {
                        'output': False,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'条件评估失败: {str(e)}',
                        'branch': 'false'
                    }
            
            elif node_type == 'data' or node_type == 'transform':
                # 数据转换节点
                node_data = node.get('data', {})
                mapping = node_data.get('mapping', {})
                filter_rules = node_data.get('filter_rules', [])
                compute_rules = node_data.get('compute_rules', {})
                mode = node_data.get('mode', 'mapping')
                
                try:
                    # 处理mapping中的{{variable}}格式，从input_data中提取值
                    # 首先，如果input_data包含output字段，需要展开它
                    expanded_input = input_data.copy()
                    if 'output' in input_data and isinstance(input_data['output'], dict):
                        # 将output中的内容展开到顶层，但保留output字段
                        expanded_input.update(input_data['output'])
                    
                    processed_mapping = {}
                    import re
                    for target_key, source_expr in mapping.items():
                        if isinstance(source_expr, str):
                            # 支持{{variable}}格式
                            double_brace_vars = re.findall(r'\{\{(\w+)\}\}', source_expr)
                            if double_brace_vars:
                                # 从expanded_input中获取变量值
                                var_value = None
                                for var_name in double_brace_vars:
                                    # 尝试从expanded_input中获取，支持嵌套路径
                                    var_value = self._get_nested_value(expanded_input, var_name)
                                    if var_value is not None:
                                        break
                                
                                if var_value is not None:
                                    # 如果只有一个变量，直接使用值；否则替换表达式
                                    if len(double_brace_vars) == 1:
                                        processed_mapping[target_key] = var_value
                                    else:
                                        # 多个变量，替换表达式
                                        processed_expr = source_expr
                                        for var_name in double_brace_vars:
                                            var_val = self._get_nested_value(expanded_input, var_name)
                                            if var_val is not None:
                                                replacement = json_module.dumps(var_val, ensure_ascii=False) if isinstance(var_val, (dict, list)) else str(var_val)
                                                processed_expr = processed_expr.replace(f'{{{{{var_name}}}}}', replacement)
                                        processed_mapping[target_key] = processed_expr
                                else:
                                    # 变量不存在，保持原表达式
                                    processed_mapping[target_key] = source_expr
                            else:
                                # 不是{{variable}}格式，直接使用
                                processed_mapping[target_key] = source_expr
                        else:
                            # 不是字符串，直接使用
                            processed_mapping[target_key] = source_expr
                    
                    # 如果mode是merge，需要合并所有输入数据
                    if mode == 'merge':
                        # 合并所有上游节点的输出（使用展开后的数据）
                        result = expanded_input.copy()
                        # 添加mapping的结果
                        for key, value in processed_mapping.items():
                            result[key] = value
                    else:
                        # 使用处理后的mapping进行转换（使用展开后的数据）
                        result = data_transformer.transform_data(
                            input_data=expanded_input,
                            mapping=processed_mapping,
                            filter_rules=filter_rules,
                            compute_rules=compute_rules,
                            mode=mode
                        )
                    
                    exec_result = {'output': result, 'status': 'success'}
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result, duration)
                    return exec_result
                except Exception as e:
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    logger.error(f"[rjb] Transform节点执行失败: {str(e)}", exc_info=True)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'数据转换失败: {str(e)}'
                    }
            
            elif node_type == 'loop' or node_type == 'foreach':
                # 循环节点：对数组进行循环处理
                node_data = node.get('data', {})
                items_path = node_data.get('items_path', 'items')  # 数组数据路径
                item_variable = node_data.get('item_variable', 'item')  # 循环变量名
                
                # 从输入数据中获取数组
                items = self._get_nested_value(input_data, items_path)
                
                if not isinstance(items, list):
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, 
                            ValueError(f"路径 {items_path} 的值不是数组"), duration)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'路径 {items_path} 的值不是数组，当前类型: {type(items).__name__}'
                    }
                
                if self.logger:
                    self.logger.info(f"循环节点开始处理 {len(items)} 个元素", 
                        node_id=node_id, node_type=node_type, 
                        data={"items_count": len(items)})
                
                # 执行循环：对每个元素执行循环体
                loop_results = []
                for index, item in enumerate(items):
                    if self.logger:
                        self.logger.info(f"循环迭代 {index + 1}/{len(items)}", 
                            node_id=node_id, node_type=node_type,
                            data={"index": index, "item": item})
                    
                    # 准备循环体的输入数据
                    loop_input = {
                        **input_data,  # 保留原始输入数据
                        item_variable: item,  # 当前循环项
                        f'{item_variable}_index': index,  # 索引
                        f'{item_variable}_total': len(items)  # 总数
                    }
                    
                    # 执行循环体（获取循环节点的子节点）
                    loop_body_result = await self._execute_loop_body(
                        node_id, loop_input, index
                    )
                    
                    if loop_body_result.get('status') == 'success':
                        loop_results.append(loop_body_result.get('output', item))
                    else:
                        # 如果循环体执行失败，可以选择继续或停止
                        error_handling = node_data.get('error_handling', 'continue')
                        if error_handling == 'stop':
                            if self.logger:
                                duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                                self.logger.log_node_error(node_id, node_type,
                                    Exception(f"循环体执行失败，停止循环: {loop_body_result.get('error')}"), duration)
                            return {
                                'output': None,
                                'status': 'failed',
                                'error': f'循环体执行失败: {loop_body_result.get("error")}',
                                'completed_items': index,
                                'results': loop_results
                            }
                        else:
                            # continue: 继续执行，记录错误
                            if self.logger:
                                self.logger.warn(f"循环迭代 {index + 1} 失败，继续执行", 
                                    node_id=node_id, node_type=node_type,
                                    data={"error": loop_body_result.get('error')})
                            loop_results.append(None)
                
                exec_result = {
                    'output': loop_results,
                    'status': 'success',
                    'items_processed': len(items),
                    'results_count': len(loop_results)
                }
                
                if self.logger:
                    duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                    self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, 
                        {'results_count': len(loop_results)}, duration)
                
                return exec_result
            
            elif node_type == 'http' or node_type == 'request':
                # HTTP请求节点：发送HTTP请求
                node_data = node.get('data', {})
                url = node_data.get('url', '')
                method = node_data.get('method', 'GET').upper()
                headers = node_data.get('headers', {})
                params = node_data.get('params', {})
                body = node_data.get('body', {})
                timeout = node_data.get('timeout', 30)
                
                # 如果URL、headers、params、body中包含变量，从input_data中替换
                import re
                def replace_variables(text: str, data: Dict[str, Any]) -> str:
                    """替换字符串中的变量占位符"""
                    if not isinstance(text, str):
                        return text
                    # 支持 {key} 或 ${key} 格式
                    pattern = r'\{([^}]+)\}|\$\{([^}]+)\}'
                    def replacer(match):
                        key = match.group(1) or match.group(2)
                        value = self._get_nested_value(data, key)
                        return str(value) if value is not None else match.group(0)
                    return re.sub(pattern, replacer, text)
                
                # 替换URL中的变量
                if url:
                    url = replace_variables(url, input_data)
                
                # 替换headers中的变量
                if isinstance(headers, dict):
                    headers = {k: replace_variables(str(v), input_data) for k, v in headers.items()}
                elif isinstance(headers, str):
                    try:
                        headers = json.loads(replace_variables(headers, input_data))
                    except:
                        headers = {}
                
                # 替换params中的变量
                if isinstance(params, dict):
                    params = {k: replace_variables(str(v), input_data) if isinstance(v, str) else v 
                             for k, v in params.items()}
                elif isinstance(params, str):
                    try:
                        params = json.loads(replace_variables(params, input_data))
                    except:
                        params = {}
                
                # 替换body中的变量
                if isinstance(body, dict):
                    # 递归替换字典中的变量
                    def replace_dict_vars(d: Dict[str, Any], data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
                        result = {}
                        for k, v in d.items():
                            new_k = replace_variables(k, data)
                            if isinstance(v, dict):
                                result[new_k] = replace_dict_vars(v, data)
                            elif isinstance(v, str):
                                result[new_k] = replace_variables(v, data)
                            else:
                                result[new_k] = v
                        return result
                    body = replace_dict_vars(body, input_data)
                elif isinstance(body, str):
                    body = replace_variables(body, input_data)
                    try:
                        body = json.loads(body)
                    except:
                        pass
                
                try:
                    import httpx
                    async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client:
                        if method == 'GET':
                            response = await client.get(url, params=params, headers=headers)
                        elif method == 'POST':
                            response = await client.post(url, json=body, params=params, headers=headers)
                        elif method == 'PUT':
                            response = await client.put(url, json=body, params=params, headers=headers)
                        elif method == 'DELETE':
                            response = await client.delete(url, params=params, headers=headers)
                        elif method == 'PATCH':
                            response = await client.patch(url, json=body, params=params, headers=headers)
                        else:
                            raise ValueError(f"不支持的HTTP方法: {method}")
                        
                        # 尝试解析JSON响应
                        try:
                            response_data = response.json()
                        except:
                            response_data = response.text
                        
                        result = {
                            'output': {
                                'status_code': response.status_code,
                                'headers': dict(response.headers),
                                'data': response_data
                            },
                            'status': 'success'
                        }
                        
                        if self.logger:
                            duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                            self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                        return result
                except Exception as e:
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'HTTP请求失败: {str(e)}'
                    }
            
            elif node_type == 'database' or node_type == 'db':
                # 数据库操作节点：执行数据库操作
                node_data = node.get('data', {})
                data_source_id = node_data.get('data_source_id')
                operation = node_data.get('operation', 'query')  # query/insert/update/delete
                sql = node_data.get('sql', '')
                table = node_data.get('table', '')
                data = node_data.get('data', {})
                where = node_data.get('where', {})
                
                # 如果SQL中包含变量，从input_data中替换
                if sql and isinstance(sql, str):
                    import re
                    def replace_sql_vars(text: str, data: Dict[str, Any]) -> str:
                        pattern = r'\{([^}]+)\}|\$\{([^}]+)\}'
                        def replacer(match):
                            key = match.group(1) or match.group(2)
                            value = self._get_nested_value(data, key)
                            if value is None:
                                return match.group(0)
                            # 如果是字符串，需要转义SQL注入
                            if isinstance(value, str):
                                # 简单转义，实际应该使用参数化查询
                                escaped_value = value.replace("'", "''")
                                return f"'{escaped_value}'"
                            return str(value)
                        return re.sub(pattern, replacer, text)
                    sql = replace_sql_vars(sql, input_data)
                
                try:
                    # 从数据库加载数据源配置
                    if not self.db:
                        raise ValueError("数据库会话未提供，无法执行数据库操作")
                    
                    from app.models.data_source import DataSource
                    from app.services.data_source_connector import create_connector
                    
                    data_source = self.db.query(DataSource).filter(
                        DataSource.id == data_source_id
                    ).first()
                    
                    if not data_source:
                        raise ValueError(f"数据源不存在: {data_source_id}")
                    
                    connector = create_connector(data_source.type, data_source.config)
                    
                    if operation == 'query':
                        # 查询操作
                        if not sql:
                            raise ValueError("查询操作需要提供SQL语句")
                        query_params = {'query': sql}
                        result_data = connector.query(query_params)
                        result = {'output': result_data, 'status': 'success'}
                    elif operation == 'insert':
                        # 插入操作
                        if not table:
                            raise ValueError("插入操作需要提供表名")
                        # 构建INSERT SQL
                        columns = ', '.join(data.keys())
                        # 处理字符串值，转义单引号
                        def escape_value(v):
                            if isinstance(v, str):
                                escaped = v.replace("'", "''")
                                return f"'{escaped}'"
                            return str(v)
                        values = ', '.join([escape_value(v) for v in data.values()])
                        insert_sql = f"INSERT INTO {table} ({columns}) VALUES ({values})"
                        query_params = {'query': insert_sql}
                        result_data = connector.query(query_params)
                        result = {'output': {'affected_rows': 1, 'data': result_data}, 'status': 'success'}
                    elif operation == 'update':
                        # 更新操作
                        if not table or not where:
                            raise ValueError("更新操作需要提供表名和WHERE条件")
                        set_clause = ', '.join([f"{k} = '{v}'" if isinstance(v, str) else f"{k} = {v}" for k, v in data.items()])
                        where_clause = ' AND '.join([f"{k} = '{v}'" if isinstance(v, str) else f"{k} = {v}" for k, v in where.items()])
                        update_sql = f"UPDATE {table} SET {set_clause} WHERE {where_clause}"
                        query_params = {'query': update_sql}
                        result_data = connector.query(query_params)
                        result = {'output': {'affected_rows': 1, 'data': result_data}, 'status': 'success'}
                    elif operation == 'delete':
                        # 删除操作
                        if not table or not where:
                            raise ValueError("删除操作需要提供表名和WHERE条件")
                        # 处理字符串值，转义单引号
                        def escape_sql_value(k, v):
                            if isinstance(v, str):
                                escaped = v.replace("'", "''")
                                return f"{k} = '{escaped}'"
                            return f"{k} = {v}"
                        where_clause = ' AND '.join([escape_sql_value(k, v) for k, v in where.items()])
                        delete_sql = f"DELETE FROM {table} WHERE {where_clause}"
                        query_params = {'query': delete_sql}
                        result_data = connector.query(query_params)
                        result = {'output': {'affected_rows': 1, 'data': result_data}, 'status': 'success'}
                    else:
                        raise ValueError(f"不支持的数据库操作: {operation}")
                    
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                    return result
                except Exception as e:
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'数据库操作失败: {str(e)}'
                    }
            
            elif node_type == 'file' or node_type == 'file_operation':
                # 文件操作节点：文件读取、写入、上传、下载
                node_data = node.get('data', {})
                operation = node_data.get('operation', 'read')  # read/write/upload/download
                file_path = node_data.get('file_path', '')
                content = node_data.get('content', '')
                encoding = node_data.get('encoding', 'utf-8')
                
                # 替换文件路径和内容中的变量
                import re
                def replace_variables(text: str, data: Dict[str, Any]) -> str:
                    """替换字符串中的变量占位符"""
                    if not isinstance(text, str):
                        return text
                    pattern = r'\{([^}]+)\}|\$\{([^}]+)\}'
                    def replacer(match):
                        key = match.group(1) or match.group(2)
                        value = self._get_nested_value(data, key)
                        return str(value) if value is not None else match.group(0)
                    return re.sub(pattern, replacer, text)
                
                if file_path:
                    file_path = replace_variables(file_path, input_data)
                if isinstance(content, str):
                    content = replace_variables(content, input_data)
                
                try:
                    import os
                    import json
                    import base64
                    from pathlib import Path
                    
                    if operation == 'read':
                        # 读取文件
                        if not file_path:
                            raise ValueError("读取操作需要提供文件路径")
                        
                        if not os.path.exists(file_path):
                            raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {file_path}")
                        
                        # 根据文件扩展名决定读取方式
                        file_ext = Path(file_path).suffix.lower()
                        if file_ext == '.json':
                            with open(file_path, 'r', encoding=encoding) as f:
                                data = json.load(f)
                        elif file_ext in ['.txt', '.md', '.log']:
                            with open(file_path, 'r', encoding=encoding) as f:
                                data = f.read()
                        else:
                            # 二进制文件，返回base64编码
                            with open(file_path, 'rb') as f:
                                data = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
                        
                        result = {'output': data, 'status': 'success'}
                    
                    elif operation == 'write':
                        # 写入文件
                        if not file_path:
                            raise ValueError("写入操作需要提供文件路径")
                        
                        # 确保目录存在
                        os.makedirs(os.path.dirname(file_path) if os.path.dirname(file_path) else '.', exist_ok=True)
                        
                        # 如果content是字典或列表，转换为JSON
                        if isinstance(content, (dict, list)):
                            content = json.dumps(content, ensure_ascii=False, indent=2)
                        
                        # 根据文件扩展名决定写入方式
                        file_ext = Path(file_path).suffix.lower()
                        if file_ext == '.json':
                            with open(file_path, 'w', encoding=encoding) as f:
                                json.dump(json.loads(content) if isinstance(content, str) else content, f, ensure_ascii=False, indent=2)
                        else:
                            with open(file_path, 'w', encoding=encoding) as f:
                                f.write(str(content))
                        
                        result = {'output': {'file_path': file_path, 'message': '文件写入成功'}, 'status': 'success'}
                    
                    elif operation == 'upload':
                        # 文件上传（从base64或URL上传）
                        upload_type = node_data.get('upload_type', 'base64')  # base64/url
                        target_path = node_data.get('target_path', '')
                        
                        if upload_type == 'base64':
                            # 从输入数据中获取base64编码的文件内容
                            file_data = input_data.get('file_data') or input_data.get('content')
                            if not file_data:
                                raise ValueError("上传操作需要提供file_data或content字段")
                            
                            # 解码base64
                            if isinstance(file_data, str):
                                file_bytes = base64.b64decode(file_data)
                            else:
                                file_bytes = file_data
                            
                            # 写入目标路径
                            if not target_path:
                                raise ValueError("上传操作需要提供target_path")
                            
                            os.makedirs(os.path.dirname(target_path) if os.path.dirname(target_path) else '.', exist_ok=True)
                            with open(target_path, 'wb') as f:
                                f.write(file_bytes)
                            
                            result = {'output': {'file_path': target_path, 'message': '文件上传成功'}, 'status': 'success'}
                        else:
                            # URL上传（下载后保存）
                            import httpx
                            url = node_data.get('url', '')
                            if not url:
                                raise ValueError("URL上传需要提供url")
                            
                            async with httpx.AsyncClient() as client:
                                response = await client.get(url)
                                response.raise_for_status()
                                
                                if not target_path:
                                    # 从URL提取文件名
                                    target_path = os.path.basename(url) or 'downloaded_file'
                                
                                os.makedirs(os.path.dirname(target_path) if os.path.dirname(target_path) else '.', exist_ok=True)
                                with open(target_path, 'wb') as f:
                                    f.write(response.content)
                                
                                result = {'output': {'file_path': target_path, 'message': '文件下载并保存成功'}, 'status': 'success'}
                    
                    elif operation == 'download':
                        # 文件下载（返回base64编码或文件URL）
                        download_format = node_data.get('download_format', 'base64')  # base64/url
                        
                        if not file_path:
                            raise ValueError("下载操作需要提供文件路径")
                        
                        if not os.path.exists(file_path):
                            raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {file_path}")
                        
                        if download_format == 'base64':
                            # 返回base64编码
                            with open(file_path, 'rb') as f:
                                file_bytes = f.read()
                            file_base64 = base64.b64encode(file_bytes).decode('utf-8')
                            result = {'output': {'file_name': os.path.basename(file_path), 'content': file_base64, 'format': 'base64'}, 'status': 'success'}
                        else:
                            # 返回文件路径（实际应用中可能需要生成临时URL）
                            result = {'output': {'file_path': file_path, 'format': 'path'}, 'status': 'success'}
                    
                    else:
                        raise ValueError(f"不支持的文件操作: {operation}")
                    
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                    return result
                except Exception as e:
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'文件操作失败: {str(e)}'
                    }
            
            elif node_type == 'webhook':
                # Webhook节点：发送Webhook请求到外部系统
                node_data = node.get('data', {})
                url = node_data.get('url', '')
                method = node_data.get('method', 'POST').upper()
                headers = node_data.get('headers', {})
                body = node_data.get('body', {})
                timeout = node_data.get('timeout', 30)
                
                # 如果URL、headers、body中包含变量，从input_data中替换
                import re
                def replace_variables(text: str, data: Dict[str, Any]) -> str:
                    """替换字符串中的变量占位符"""
                    if not isinstance(text, str):
                        return text
                    pattern = r'\{([^}]+)\}|\$\{([^}]+)\}'
                    def replacer(match):
                        key = match.group(1) or match.group(2)
                        value = self._get_nested_value(data, key)
                        return str(value) if value is not None else match.group(0)
                    return re.sub(pattern, replacer, text)
                
                # 替换URL中的变量
                if url:
                    url = replace_variables(url, input_data)
                
                # 替换headers中的变量
                if isinstance(headers, dict):
                    headers = {k: replace_variables(str(v), input_data) for k, v in headers.items()}
                elif isinstance(headers, str):
                    try:
                        headers = json.loads(replace_variables(headers, input_data))
                    except:
                        headers = {}
                
                # 替换body中的变量
                if isinstance(body, dict):
                    # 递归替换字典中的变量
                    def replace_dict_vars(d: Dict[str, Any], data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
                        result = {}
                        for k, v in d.items():
                            new_k = replace_variables(k, data)
                            if isinstance(v, dict):
                                result[new_k] = replace_dict_vars(v, data)
                            elif isinstance(v, str):
                                result[new_k] = replace_variables(v, data)
                            else:
                                result[new_k] = v
                        return result
                    body = replace_dict_vars(body, input_data)
                elif isinstance(body, str):
                    body = replace_variables(body, input_data)
                    try:
                        body = json.loads(body)
                    except:
                        pass
                
                # 如果没有配置body，默认使用input_data作为body
                if not body:
                    body = input_data
                
                try:
                    import httpx
                    async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client:
                        if method == 'GET':
                            response = await client.get(url, headers=headers)
                        elif method == 'POST':
                            response = await client.post(url, json=body, headers=headers)
                        elif method == 'PUT':
                            response = await client.put(url, json=body, headers=headers)
                        elif method == 'PATCH':
                            response = await client.patch(url, json=body, headers=headers)
                        else:
                            raise ValueError(f"Webhook不支持HTTP方法: {method}")
                        
                        # 尝试解析JSON响应
                        try:
                            response_data = response.json()
                        except:
                            response_data = response.text
                        
                        result = {
                            'output': {
                                'status_code': response.status_code,
                                'headers': dict(response.headers),
                                'data': response_data
                            },
                            'status': 'success'
                        }
                        
                        if self.logger:
                            duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                            self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                        return result
                except Exception as e:
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'Webhook请求失败: {str(e)}'
                    }
            
            elif node_type == 'schedule' or node_type == 'delay' or node_type == 'timer':
                # 定时任务节点：延迟执行或定时执行
                node_data = node.get('data', {})
                delay_type = node_data.get('delay_type', 'fixed')  # fixed: 固定延迟, cron: cron表达式
                delay_value = node_data.get('delay_value', 0)  # 延迟值（秒）
                delay_unit = node_data.get('delay_unit', 'seconds')  # seconds, minutes, hours
                
                # 计算实际延迟时间（毫秒）
                if delay_unit == 'seconds':
                    delay_ms = int(delay_value * 1000)
                elif delay_unit == 'minutes':
                    delay_ms = int(delay_value * 60 * 1000)
                elif delay_unit == 'hours':
                    delay_ms = int(delay_value * 60 * 60 * 1000)
                else:
                    delay_ms = int(delay_value * 1000)
                
                # 如果延迟时间大于0，则等待
                if delay_ms > 0:
                    if self.logger:
                        self.logger.info(
                            f"定时任务节点等待 {delay_value} {delay_unit}",
                            node_id=node_id,
                            node_type=node_type,
                            data={'delay_ms': delay_ms, 'delay_value': delay_value, 'delay_unit': delay_unit}
                        )
                    await asyncio.sleep(delay_ms / 1000.0)
                
                # 返回输入数据（定时节点只是延迟，不改变数据）
                result = {'output': input_data, 'status': 'success', 'delay_ms': delay_ms}
                if self.logger:
                    duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                    self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                return result
            
            elif node_type == 'email' or node_type == 'mail':
                # 邮件节点：发送邮件通知
                node_data = node.get('data', {})
                smtp_host = node_data.get('smtp_host', '')
                smtp_port = node_data.get('smtp_port', 587)
                smtp_user = node_data.get('smtp_user', '')
                smtp_password = node_data.get('smtp_password', '')
                use_tls = node_data.get('use_tls', True)
                from_email = node_data.get('from_email', '')
                to_email = node_data.get('to_email', '')
                cc_email = node_data.get('cc_email', '')
                bcc_email = node_data.get('bcc_email', '')
                subject = node_data.get('subject', '')
                body = node_data.get('body', '')
                body_type = node_data.get('body_type', 'text')  # text/html
                attachments = node_data.get('attachments', [])  # 附件列表
                
                # 替换变量
                import re
                def replace_variables(text: str, data: Dict[str, Any]) -> str:
                    """替换字符串中的变量占位符"""
                    if not isinstance(text, str):
                        return text
                    pattern = r'\{([^}]+)\}|\$\{([^}]+)\}'
                    def replacer(match):
                        key = match.group(1) or match.group(2)
                        value = self._get_nested_value(data, key)
                        return str(value) if value is not None else match.group(0)
                    return re.sub(pattern, replacer, text)
                
                # 替换所有配置中的变量
                smtp_host = replace_variables(smtp_host, input_data)
                smtp_user = replace_variables(smtp_user, input_data)
                smtp_password = replace_variables(smtp_password, input_data)
                from_email = replace_variables(from_email, input_data)
                to_email = replace_variables(to_email, input_data)
                cc_email = replace_variables(cc_email, input_data)
                bcc_email = replace_variables(bcc_email, input_data)
                subject = replace_variables(subject, input_data)
                body = replace_variables(body, input_data)
                
                # 验证必需参数
                if not smtp_host:
                    raise ValueError("邮件节点需要配置SMTP服务器地址")
                if not from_email:
                    raise ValueError("邮件节点需要配置发件人邮箱")
                if not to_email:
                    raise ValueError("邮件节点需要配置收件人邮箱")
                if not subject:
                    raise ValueError("邮件节点需要配置邮件主题")
                
                try:
                    import aiosmtplib
                    from email.mime.text import MIMEText
                    from email.mime.multipart import MIMEMultipart
                    from email.mime.base import MIMEBase
                    from email import encoders
                    import base64
                    import os
                    
                    # 创建邮件消息
                    msg = MIMEMultipart('alternative')
                    msg['From'] = from_email
                    msg['To'] = to_email
                    if cc_email:
                        msg['Cc'] = cc_email
                    msg['Subject'] = subject
                    
                    # 添加邮件正文
                    if body_type == 'html':
                        msg.attach(MIMEText(body, 'html', 'utf-8'))
                    else:
                        msg.attach(MIMEText(body, 'plain', 'utf-8'))
                    
                    # 处理附件
                    for attachment in attachments:
                        if isinstance(attachment, dict):
                            file_path = attachment.get('file_path', '')
                            file_name = attachment.get('file_name', '')
                            file_content = attachment.get('file_content', '')  # base64编码的内容
                            
                            # 替换变量
                            file_path = replace_variables(file_path, input_data)
                            file_name = replace_variables(file_name, input_data)
                            
                            if file_path and os.path.exists(file_path):
                                # 从文件路径读取
                                with open(file_path, 'rb') as f:
                                    file_data = f.read()
                                if not file_name:
                                    file_name = os.path.basename(file_path)
                            elif file_content:
                                # 从base64内容读取
                                file_data = base64.b64decode(file_content)
                                if not file_name:
                                    file_name = 'attachment'
                            else:
                                continue
                            
                            # 添加附件
                            part = MIMEBase('application', 'octet-stream')
                            part.set_payload(file_data)
                            encoders.encode_base64(part)
                            part.add_header(
                                'Content-Disposition',
                                f'attachment; filename= {file_name}'
                            )
                            msg.attach(part)
                    
                    # 发送邮件
                    recipients = [to_email]
                    if cc_email:
                        recipients.extend([email.strip() for email in cc_email.split(',')])
                    if bcc_email:
                        recipients.extend([email.strip() for email in bcc_email.split(',')])
                    
                    async with aiosmtplib.SMTP(hostname=smtp_host, port=smtp_port) as smtp:
                        if use_tls:
                            await smtp.starttls()
                        if smtp_user and smtp_password:
                            await smtp.login(smtp_user, smtp_password)
                        await smtp.send_message(msg, recipients=recipients)
                    
                    result = {
                        'output': {
                            'message': '邮件发送成功',
                            'from': from_email,
                            'to': to_email,
                            'subject': subject,
                            'recipients_count': len(recipients)
                        },
                        'status': 'success'
                    }
                    
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                    return result
                    
                except Exception as e:
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'邮件发送失败: {str(e)}'
                    }
            
            elif node_type == 'message_queue' or node_type == 'mq' or node_type == 'rabbitmq' or node_type == 'kafka':
                # 消息队列节点：发送消息到RabbitMQ或Kafka
                node_data = node.get('data', {})
                queue_type = node_data.get('queue_type', 'rabbitmq')  # rabbitmq/kafka
                
                # 替换变量
                import re
                def replace_variables(text: str, data: Dict[str, Any]) -> str:
                    """替换字符串中的变量占位符"""
                    if not isinstance(text, str):
                        return text
                    pattern = r'\{([^}]+)\}|\$\{([^}]+)\}'
                    def replacer(match):
                        key = match.group(1) or match.group(2)
                        value = self._get_nested_value(data, key)
                        return str(value) if value is not None else match.group(0)
                    return re.sub(pattern, replacer, text)
                
                try:
                    if queue_type == 'rabbitmq':
                        # RabbitMQ实现
                        import aio_pika
                        import json
                        
                        # 获取RabbitMQ配置
                        host = replace_variables(node_data.get('host', 'localhost'), input_data)
                        port = node_data.get('port', 5672)
                        username = replace_variables(node_data.get('username', 'guest'), input_data)
                        password = replace_variables(node_data.get('password', 'guest'), input_data)
                        exchange = replace_variables(node_data.get('exchange', ''), input_data)
                        routing_key = replace_variables(node_data.get('routing_key', ''), input_data)
                        queue_name = replace_variables(node_data.get('queue_name', ''), input_data)
                        message = node_data.get('message', input_data)
                        
                        # 如果message是字符串，尝试替换变量
                        if isinstance(message, str):
                            message = replace_variables(message, input_data)
                            try:
                                message = json.loads(message)
                            except:
                                pass
                        elif isinstance(message, dict):
                            # 递归替换字典中的变量
                            def replace_dict_vars(d: Dict[str, Any], data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
                                result = {}
                                for k, v in d.items():
                                    new_k = replace_variables(k, data)
                                    if isinstance(v, dict):
                                        result[new_k] = replace_dict_vars(v, data)
                                    elif isinstance(v, str):
                                        result[new_k] = replace_variables(v, data)
                                    else:
                                        result[new_k] = v
                                return result
                            message = replace_dict_vars(message, input_data)
                        
                        # 如果没有配置message，使用input_data
                        if not message:
                            message = input_data
                        
                        # 连接RabbitMQ
                        connection_url = f"amqp://{username}:{password}@{host}:{port}/"
                        connection = await aio_pika.connect_robust(connection_url)
                        channel = await connection.channel()
                        
                        # 发送消息
                        message_body = json.dumps(message, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
                        
                        if exchange:
                            # 使用exchange和routing_key
                            await channel.default_exchange.publish(
                                aio_pika.Message(message_body),
                                routing_key=routing_key or queue_name
                            )
                        elif queue_name:
                            # 直接发送到队列
                            queue = await channel.declare_queue(queue_name, durable=True)
                            await channel.default_exchange.publish(
                                aio_pika.Message(message_body),
                                routing_key=queue_name
                            )
                        else:
                            raise ValueError("RabbitMQ节点需要配置exchange或queue_name")
                        
                        await connection.close()
                        
                        result = {
                            'output': {
                                'message': '消息已发送到RabbitMQ',
                                'queue_type': 'rabbitmq',
                                'exchange': exchange,
                                'routing_key': routing_key or queue_name,
                                'queue_name': queue_name,
                                'message_size': len(message_body)
                            },
                            'status': 'success'
                        }
                        
                    elif queue_type == 'kafka':
                        # Kafka实现
                        from kafka import KafkaProducer
                        import json
                        
                        # 获取Kafka配置
                        bootstrap_servers = replace_variables(node_data.get('bootstrap_servers', 'localhost:9092'), input_data)
                        topic = replace_variables(node_data.get('topic', ''), input_data)
                        message = node_data.get('message', input_data)
                        
                        # 如果message是字符串，尝试替换变量
                        if isinstance(message, str):
                            message = replace_variables(message, input_data)
                            try:
                                message = json.loads(message)
                            except:
                                pass
                        elif isinstance(message, dict):
                            # 递归替换字典中的变量
                            def replace_dict_vars(d: Dict[str, Any], data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
                                result = {}
                                for k, v in d.items():
                                    new_k = replace_variables(k, data)
                                    if isinstance(v, dict):
                                        result[new_k] = replace_dict_vars(v, data)
                                    elif isinstance(v, str):
                                        result[new_k] = replace_variables(v, data)
                                    else:
                                        result[new_k] = v
                                return result
                            message = replace_dict_vars(message, input_data)
                        
                        # 如果没有配置message，使用input_data
                        if not message:
                            message = input_data
                        
                        if not topic:
                            raise ValueError("Kafka节点需要配置topic")
                        
                        # 创建Kafka生产者（注意：kafka-python是同步的，需要在线程池中运行）
                        import asyncio
                        from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
                        
                        def send_kafka_message():
                            producer = KafkaProducer(
                                bootstrap_servers=bootstrap_servers.split(','),
                                value_serializer=lambda v: json.dumps(v, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
                            )
                            future = producer.send(topic, message)
                            record_metadata = future.get(timeout=10)
                            producer.close()
                            return record_metadata
                        
                        # 在线程池中执行同步操作
                        loop = asyncio.get_event_loop()
                        with ThreadPoolExecutor() as executor:
                            record_metadata = await loop.run_in_executor(executor, send_kafka_message)
                        
                        result = {
                            'output': {
                                'message': '消息已发送到Kafka',
                                'queue_type': 'kafka',
                                'topic': topic,
                                'partition': record_metadata.partition,
                                'offset': record_metadata.offset
                            },
                            'status': 'success'
                        }
                    else:
                        raise ValueError(f"不支持的消息队列类型: {queue_type}")
                    
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, result.get('output'), duration)
                    return result
                    
                except Exception as e:
                    if self.logger:
                        duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                        self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
                    return {
                        'output': None,
                        'status': 'failed',
                        'error': f'消息队列发送失败: {str(e)}'
                    }
            
            elif node_type == 'output' or node_type == 'end':
                # 输出节点：返回最终结果
                # 读取节点配置中的输出格式设置
                node_data = node.get('data', {})
                output_format = node_data.get('output_format', 'text')  # 默认纯文本
                
                logger.debug(f"[rjb] End节点处理: node_id={node_id}, output_format={output_format}, input_data={input_data}, input_data type={type(input_data)}")
                final_output = input_data
                
                # 如果配置为JSON格式，直接返回原始数据（或格式化的JSON）
                if output_format == 'json':
                    # 如果是字典，直接返回JSON格式
                    if isinstance(input_data, dict):
                        final_output = json_module.dumps(input_data, ensure_ascii=False, indent=2)
                    elif isinstance(input_data, str):
                        # 尝试解析为JSON，如果成功则格式化，否则直接返回
                        try:
                            parsed = json_module.loads(input_data)
                            final_output = json_module.dumps(parsed, ensure_ascii=False, indent=2)
                        except:
                            final_output = input_data
                    else:
                        final_output = json_module.dumps({'output': input_data}, ensure_ascii=False, indent=2)
                else:
                    # 默认纯文本格式：递归解包，提取实际的文本内容
                    if isinstance(input_data, dict):
                        # 优先提取 'output' 字段（LLM节点的标准输出格式）
                        if 'output' in input_data and isinstance(input_data['output'], str):
                            final_output = input_data['output']
                        # 如果只有一个 key 且是 'input'，提取其值
                        elif len(input_data) == 1 and 'input' in input_data:
                            final_output = input_data['input']
                        # 如果包含 'solution' 字段，提取其值
                        elif 'solution' in input_data and isinstance(input_data['solution'], str):
                            final_output = input_data['solution']
                        # 如果input_data是字符串类型的字典（JSON字符串），尝试解析
                        elif isinstance(input_data, str):
                            try:
                                parsed = json_module.loads(input_data)
                                if isinstance(parsed, dict) and 'output' in parsed:
                                    final_output = parsed['output']
                                elif isinstance(parsed, str):
                                    final_output = parsed
                            except:
                                final_output = input_data
                            logger.debug(f"[rjb] End节点提取第一层: final_output={final_output}, type={type(final_output)}")
                            # 如果提取的值仍然是字典且只有一个 'input' key，继续提取
                            if isinstance(final_output, dict) and len(final_output) == 1 and 'input' in final_output:
                                final_output = final_output['input']
                                logger.debug(f"[rjb] End节点提取第二层: final_output={final_output}, type={type(final_output)}")
                    
                    # 确保最终输出是字符串（对于人机交互场景）
                    # 如果是字典，尝试转换为字符串；如果是其他类型，也转换为字符串
                    if not isinstance(final_output, str):
                        if isinstance(final_output, dict):
                            # 如果是字典，尝试提取文本内容或转换为JSON字符串
                            # 优先查找常见的文本字段
                            if 'text' in final_output:
                                final_output = str(final_output['text'])
                            elif 'content' in final_output:
                                final_output = str(final_output['content'])
                            elif 'message' in final_output:
                                final_output = str(final_output['message'])
                            elif 'response' in final_output:
                                final_output = str(final_output['response'])
                            elif len(final_output) == 1:
                                # 如果只有一个key，直接使用其值
                                final_output = str(list(final_output.values())[0])
                            else:
                                # 否则转换为纯文本（不是JSON）
                                # 尝试提取所有文本字段并组合，但排除系统字段和用户查询字段
                                text_parts = []
                                exclude_keys = {'status', 'error', 'timestamp', 'node_id', 'execution_time', 'query', 'USER_INPUT', 'user_input', 'user_query'}
                                # 优先使用input字段（LLM的实际输出）
                                if 'input' in final_output and isinstance(final_output['input'], str):
                                    final_output = final_output['input']
                                else:
                                    for key, value in final_output.items():
                                        if key in exclude_keys:
                                            continue
                                        if isinstance(value, str) and value.strip():
                                            # 如果值本身已经包含 "key: " 格式，直接使用
                                            if value.strip().startswith(f"{key}:"):
                                                text_parts.append(value.strip())
                                            else:
                                                text_parts.append(value.strip())
                                        elif isinstance(value, (int, float, bool)):
                                            text_parts.append(f"{key}: {value}")
                                    if text_parts:
                                        final_output = "\n".join(text_parts)
                                    else:
                                        final_output = str(final_output)
                        else:
                            final_output = str(final_output)
                    
                    # 清理输出文本：移除常见的字段前缀（如 "input: ", "query: " 等）
                    if isinstance(final_output, str):
                        import re
                        # 移除行首的 "input: ", "query: ", "output: " 等前缀
                        lines = final_output.split('\n')
                        cleaned_lines = []
                        for line in lines:
                            # 匹配行首的 "字段名: " 格式并移除
                            # 但保留内容本身
                            line = re.sub(r'^(input|query|output|result|response|message|content|text):\s*', '', line, flags=re.IGNORECASE)
                            if line.strip():  # 只保留非空行
                                cleaned_lines.append(line)
                        
                        # 如果清理后还有内容，使用清理后的版本
                        if cleaned_lines:
                            final_output = '\n'.join(cleaned_lines)
                        # 如果清理后为空，使用原始输出（避免丢失所有内容）
                        elif final_output.strip():
                            # 如果原始输出不为空，但清理后为空，说明可能格式特殊，尝试更宽松的清理
                            # 只移除明显的 "input: " 和 "query: " 前缀，保留其他内容
                            final_output = re.sub(r'^(input|query):\s*', '', final_output, flags=re.IGNORECASE | re.MULTILINE)
                            if not final_output.strip():
                                final_output = str(input_data)  # 如果还是空，使用原始输入
                
                logger.debug(f"[rjb] End节点最终输出: output_format={output_format}, final_output={final_output[:100] if isinstance(final_output, str) else type(final_output)}")
                result = {'output': final_output, 'status': 'success'}
                if self.logger:
                    duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                    self.logger.log_node_complete(node_id, node_type, final_output, duration)
                return result
            
            else:
                # 未知节点类型
                return {
                    'output': input_data,
                    'status': 'success',
                    'message': f'节点类型 {node_type} 暂未实现'
                }
        
        except Exception as e:
            logger.error(f"节点执行失败: {node_id} ({node_type}) - {str(e)}", exc_info=True)
            if self.logger:
                duration = int((time.time() - start_time) * 1000)
                self.logger.log_node_error(node_id, node_type, e, duration)
            return {
                'output': None,
                'status': 'failed',
                'error': str(e),
                'node_id': node_id,
                'node_type': node_type
            }
    
    
    async def execute(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        执行完整工作流
        
        Args:
            input_data: 初始输入数据
            
        Returns:
            执行结果
        """
        # 记录工作流开始执行
        if self.logger:
            self.logger.info("工作流开始执行", data={"input": input_data})
        
        # 初始化节点输出
        self.node_outputs = {}
        active_edges = self.edges.copy()  # 活跃的边列表
        executed_nodes = set()  # 已执行的节点
        
        # 按拓扑顺序执行节点（动态构建执行图）
        results = {}
        
        while True:
            # 构建当前活跃的执行图
            execution_order = self.build_execution_graph(active_edges)
            
            # 找到下一个要执行的节点（未执行且入度为0）
            next_node_id = None
            for node_id in execution_order:
                if node_id not in executed_nodes:
                    # 检查所有前置节点是否已执行
                    can_execute = True
                    for edge in active_edges:
                        if edge['target'] == node_id:
                            if edge['source'] not in executed_nodes:
                                can_execute = False
                                break
                    if can_execute:
                        next_node_id = node_id
                        break
            
            if not next_node_id:
                break  # 没有更多节点可执行
            
            node = self.nodes[next_node_id]
            executed_nodes.add(next_node_id)
            
            # 调试：检查节点数据结构
            if node.get('type') == 'llm':
                logger.debug(f"[rjb] 执行LLM节点: node_id={next_node_id}, node keys={list(node.keys())}, data keys={list(node.get('data', {}).keys()) if node.get('data') else []}")
            
            # 获取节点输入（使用活跃的边）
            node_input = self.get_node_input(next_node_id, self.node_outputs, active_edges)
            
            # 如果是起始节点，使用初始输入
            if node.get('type') == 'start' and not node_input:
                node_input = input_data
                logger.info(f"[rjb] Start节点使用初始输入: node_id={next_node_id}, node_input={node_input}")
            
            # 调试：记录节点输入数据
            if node.get('type') == 'llm':
                logger.info(f"[rjb] LLM节点输入: node_id={next_node_id}, node_input={node_input}, node_outputs keys={list(self.node_outputs.keys())}")
                if 'start-1' in self.node_outputs:
                    logger.info(f"[rjb] Start节点输出内容: {self.node_outputs['start-1']}")
            
            # 执行节点
            result = await self.execute_node(node, node_input)
            results[next_node_id] = result
            
            # 保存节点输出
            if result.get('status') == 'success':
                output_value = result.get('output', {})
                self.node_outputs[next_node_id] = output_value
                if node.get('type') == 'start':
                    logger.info(f"[rjb] Start节点输出已保存: node_id={next_node_id}, output={output_value}, output_type={type(output_value)}")
                
                # 如果是条件节点，根据分支结果过滤边
                if node.get('type') == 'condition':
                    branch = result.get('branch', 'false')
                    logger.info(f"[rjb] 条件节点分支过滤: node_id={next_node_id}, branch={branch}")
                    # 移除不符合条件的边
                    # 只保留：1) 不是从条件节点出发的边，或 2) 从条件节点出发且sourceHandle匹配分支的边
                    edges_to_remove = []
                    edges_to_keep = []
                    for edge in active_edges:
                        if edge['source'] == next_node_id:
                            # 这是从条件节点出发的边
                            edge_handle = edge.get('sourceHandle')
                            if edge_handle == branch:
                                # sourceHandle匹配分支，保留
                                edges_to_keep.append(edge)
                                logger.info(f"[rjb] 保留边: {edge.get('id')} (sourceHandle={edge_handle} == branch={branch})")
                            else:
                                # sourceHandle不匹配或为None，移除
                                edges_to_remove.append(edge)
                                logger.info(f"[rjb] 移除边: {edge.get('id')} (sourceHandle={edge_handle} != branch={branch})")
                        else:
                            # 不是从条件节点出发的边，保留
                            edges_to_keep.append(edge)
                    
                    active_edges = edges_to_keep
                    logger.info(f"[rjb] 条件节点过滤后: 保留{len(active_edges)}条边，移除{len(edges_to_remove)}条边")
                
                # 如果是循环节点，跳过循环体的节点（循环体已在节点内部执行）
                if node.get('type') in ['loop', 'foreach']:
                    # 标记循环体的节点为已执行（简化处理）
                    for edge in active_edges[:]:  # 使用切片复制列表
                        if edge.get('source') == next_node_id:
                            target_id = edge.get('target')
                            if target_id in self.nodes:
                                # 检查是否是循环结束节点
                                target_node = self.nodes[target_id]
                                if target_node.get('type') not in ['loop_end', 'end']:
                                    # 标记为已执行（循环体已在循环节点内部执行）
                                    executed_nodes.add(target_id)
                                    # 继续查找循环体内的节点
                                    self._mark_loop_body_executed(target_id, executed_nodes, active_edges)
            else:
                # 执行失败，停止工作流
                error_msg = result.get('error', '未知错误')
                node_type = node.get('type', 'unknown')
                logger.error(f"工作流执行失败 - 节点: {next_node_id} ({node_type}), 错误: {error_msg}")
                raise WorkflowExecutionError(
                    detail=error_msg,
                    node_id=next_node_id
                )
        
        # 返回最终结果（最后一个执行的节点的输出）
        if executed_nodes:
            # 找到最后一个节点（没有出边的节点）
            last_node_id = None
            for node_id in executed_nodes:
                has_outgoing = any(edge['source'] == node_id for edge in active_edges)
                if not has_outgoing:
                    last_node_id = node_id
                    break
            
            if not last_node_id:
                # 如果没有找到，使用最后一个执行的节点
                last_node_id = list(executed_nodes)[-1]
            
            # 获取最终结果
            final_output = self.node_outputs.get(last_node_id)
            
            # 如果最终输出是字典且只有一个 'input' key，提取其值
            # 这样可以确保最终结果不是重复包装的格式
            if isinstance(final_output, dict) and len(final_output) == 1 and 'input' in final_output:
                final_output = final_output['input']
                # 如果提取的值仍然是字典且只有一个 'input' key，继续提取
                if isinstance(final_output, dict) and len(final_output) == 1 and 'input' in final_output:
                    final_output = final_output['input']
            
            # 确保最终结果是字符串（对于人机交互场景）
            # 如果是字典，尝试转换为字符串；如果是其他类型，也转换为字符串
            if not isinstance(final_output, str):
                if isinstance(final_output, dict):
                    # 如果是字典，尝试提取文本内容或转换为JSON字符串
                    # 优先查找常见的文本字段
                    if 'text' in final_output:
                        final_output = str(final_output['text'])
                    elif 'content' in final_output:
                        final_output = str(final_output['content'])
                    elif 'message' in final_output:
                        final_output = str(final_output['message'])
                    elif 'response' in final_output:
                        final_output = str(final_output['response'])
                    elif len(final_output) == 1:
                        # 如果只有一个key，直接使用其值
                        final_output = str(list(final_output.values())[0])
                    else:
                        # 否则转换为JSON字符串
                        import json as json_module
                        final_output = json_module.dumps(final_output, ensure_ascii=False)
                else:
                    final_output = str(final_output)
            
            final_result = {
                'status': 'completed',
                'result': final_output,
                'node_results': results
            }
            
            # 记录工作流执行完成
            if self.logger:
                self.logger.info("工作流执行完成", data={"result": final_result.get('result')})
            
            return final_result
        
        if self.logger:
            self.logger.warn("工作流执行完成，但没有执行任何节点")
        
        return {'status': 'completed', 'result': None}
