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# 工作流数据流转测试方案
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## 问题描述
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工作流能执行完成，但LLM节点输出"答非所问"，可能是数据在节点间传递时被错误处理。
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## 测试步骤
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### 方法1: 使用测试脚本（推荐）
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1. **运行测试脚本**：
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```bash
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cd /home/renjianbo/aiagent
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python3 test_workflow_data_flow.py
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```
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2. **观察输出**：
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- 查看每个节点的输入数据
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- 特别关注LLM节点的输入数据格式
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- 检查是否有嵌套的`{"input": {...}}`结构
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### 方法2: 查看执行日志数据库
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1. **查询最近的执行记录**：
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```sql
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SELECT id, input_data, output_data, status, execution_time
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FROM executions
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WHERE agent_id IS NOT NULL
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ORDER BY created_at DESC
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LIMIT 1;
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```
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2. **查询节点执行日志**：
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```sql
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SELECT node_id, node_type, level, message, data, timestamp
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FROM execution_logs
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WHERE execution_id = 'YOUR_EXECUTION_ID'
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ORDER BY timestamp ASC;
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```
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### 方法3: 添加临时调试代码
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在 `backend/app/services/workflow_engine.py` 的 `get_node_input` 方法中添加：
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```python
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# 在方法开始处
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if node_id == 'llm-1': # 你的LLM节点ID
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import json
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print(f"[DEBUG] get_node_input for {node_id}")
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print(f"[DEBUG] node_outputs: {json.dumps(node_outputs, ensure_ascii=False, indent=2)}")
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print(f"[DEBUG] source_output: {json.dumps(node_outputs.get('start-1', {}), ensure_ascii=False, indent=2)}")
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```
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在 `execute_node` 方法的LLM节点处理部分添加：
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```python
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# 在格式化prompt之前
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if node_type == 'llm':
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import json
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print(f"[DEBUG] LLM节点输入: {json.dumps(input_data, ensure_ascii=False, indent=2)}")
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print(f"[DEBUG] 原始prompt: {prompt}")
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print(f"[DEBUG] user_query提取结果: {user_query}")
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print(f"[DEBUG] 最终formatted_prompt: {formatted_prompt}")
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```
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然后重启后端并测试：
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```bash
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docker-compose -f docker-compose.dev.yml restart backend
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```
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### 方法4: 使用浏览器开发者工具
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1. 打开浏览器开发者工具（F12）
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2. 切换到 Network 标签
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3. 执行一次测试
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4. 查看请求：
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- `POST /api/v1/executions` - 查看发送的 `input_data`
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5. 查看响应：
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- `GET /api/v1/executions/{id}/status` - 查看执行状态
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- `GET /api/v1/executions/{id}` - 查看执行结果
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## 关键检查点
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### 1. Start节点输出
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- **期望**: `{"query": "苹果英语怎么讲?", "USER_INPUT": "苹果英语怎么讲?"}`
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- **实际**: 检查是否被包装成 `{"input": {...}}` 或其他格式
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### 2. LLM节点输入
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- **期望**: 直接从start节点获取，格式为 `{"query": "...", "USER_INPUT": "..."}`
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- **实际**: 检查 `get_node_input` 返回的数据格式
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### 3. user_query提取
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- **期望**: 能正确提取到 "苹果英语怎么讲?"
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- **实际**: 检查提取逻辑是否正确处理嵌套结构
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### 4. Prompt格式化
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- **期望**: 如果是通用指令"请处理用户请求。"，应该直接使用user_query作为prompt
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- **实际**: 检查最终的formatted_prompt内容
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## 预期问题位置
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根据图片分析，输入数据可能是：
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```json
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{
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"input": {
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"query": "苹果英语怎么讲?",
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"USER_INPUT": "苹果英语怎么讲?"
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}
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}
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这可能是以下原因导致的：
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1. `get_node_input` 方法在某个分支将数据包装成了 `{"input": ...}`
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2. `start` 节点的输出被错误保存
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3. 数据在节点间传递时被错误处理
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## 修复建议
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如果发现数据被包装成 `{"input": {...}}`，需要：
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1. 在 `get_node_input` 中正确处理嵌套的 `input` 字段
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2. 确保 `user_query` 提取逻辑能处理这种嵌套结构
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3. 确保prompt格式化逻辑能正确使用提取的 `user_query`
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