feat: Agent 批量测试、作业助手与上传预览；Windows 启动脚本与文档- 新增 run_agent_test_cases 与示例 JSON、(红头)agent测试用例文档
- 扩展 test_agent_execution（--homework、UTF-8 控制台） - 后端：uploads 预览、file_read、工作流与对话落盘等 - 前端：AgentChatPreview 与设计器相关调整 - 忽略 redis二进制、agent_workspaces、uploads、tessdata 等本机产物 Made-with: Cursor
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renjianbo
@@ -812,6 +812,25 @@ class WorkflowEngine:
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logger.info(f"[rjb] 从嵌套上游输入提升 user_id 到节点 {node_id} 输入顶层")
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break
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# Start→下游 带 sourceHandle 时 query/USER_INPUT/attachments 常在 right 内，提升到顶层供 LLM 与其它节点读取
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if isinstance(input_data, dict):
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_rk = input_data.get('right')
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if isinstance(_rk, dict):
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for _uk in (
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'query',
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'USER_INPUT',
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'user_input',
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'attachments',
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'text',
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'message',
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'content',
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):
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if input_data.get(_uk) not in (None, ''):
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continue
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if _uk in _rk and _rk[_uk] is not None:
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input_data[_uk] = _rk[_uk]
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logger.debug(f"[rjb] 从 right 提升到顶层: {_uk}")
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logger.debug(f"[rjb] 节点输入结果: node_id={node_id}, input_data={input_data}")
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return input_data
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@@ -1443,6 +1462,58 @@ class WorkflowEngine:
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if user_query:
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break
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# Start→LLM 常见：边带 sourceHandle=right，Start 输出在 input_data["right"] 下，
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# 顶层无 query/USER_INPUT，旧逻辑会退化为 JSON 整包，模型看不到附件路径。
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if not user_query:
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for bucket in ("right", "left", "output", "data"):
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nested = input_data.get(bucket)
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if not isinstance(nested, dict):
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continue
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for key in (
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"query",
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"input",
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"text",
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"message",
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"content",
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"user_input",
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"USER_INPUT",
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):
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if key not in nested:
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continue
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value = nested[key]
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logger.info(
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f"[rjb] 从嵌套桶 {bucket}.{key} 提取 user_query 候选, type={type(value)}"
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)
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if isinstance(value, str):
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user_query = value
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logger.info(
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f"[rjb] 从{bucket}.{key} 提取到字符串 user_query 长度={len(value)}"
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)
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break
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if isinstance(value, dict):
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for sub_key in (
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"query",
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"input",
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"text",
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"message",
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"content",
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"user_input",
|
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"USER_INPUT",
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):
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if sub_key not in value:
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||||
continue
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sv = value[sub_key]
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if isinstance(sv, str):
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user_query = sv
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logger.info(
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f"[rjb] 从{bucket}.{key}.{sub_key} 提取到 user_query"
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)
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break
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if user_query:
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break
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if user_query:
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break
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# 如果还是没有，使用整个input_data（但排除系统字段）
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if not user_query:
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filtered_data = {k: v for k, v in input_data.items() if not k.startswith('_')}
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@@ -1607,6 +1678,12 @@ class WorkflowEngine:
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_tool_extra["max_iterations"] = max(1, min(int(_mi), 64))
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except (TypeError, ValueError):
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pass
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_rt = node_data.get("request_timeout")
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if _rt is not None:
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try:
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||||
_tool_extra["request_timeout"] = max(10.0, float(_rt))
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||||
except (TypeError, ValueError):
|
||||
pass
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||||
result = await llm_service.call_llm_with_tools(
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||||
prompt=prompt,
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tools=tools,
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||||
@@ -4916,7 +4993,12 @@ class WorkflowEngine:
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if isinstance(_rj, dict):
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_ex.update(_rj)
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except Exception:
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pass
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# 非 JSON 但以 { 开头（如 Markdown），仍当作正文
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_ex['output'] = _ex['right']
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else:
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# LLM 节点 output 常为纯文本，经带 handle 的边落在 right；须写入 output，
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# 否则下游按 dict 拼接会把 user_id（preview_xxx）拼在回复末尾。
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_ex['output'] = _ex['right']
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input_data = _ex
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final_output = input_data
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@@ -4983,7 +5065,28 @@ class WorkflowEngine:
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# 否则转换为纯文本（不是JSON）
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# 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
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text_parts = []
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exclude_keys = {'status', 'error', 'timestamp', 'node_id', 'execution_time', 'query', 'USER_INPUT', 'user_input', 'user_query'}
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exclude_keys = {
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'status',
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'error',
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'timestamp',
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'node_id',
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||||
'execution_time',
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'query',
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'USER_INPUT',
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'user_input',
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'user_query',
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'user_id',
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||||
'USER_ID',
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'userId',
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'attachments',
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'memory',
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'conversation_history',
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'user_profile',
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'context',
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'right',
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'left',
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'data',
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}
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# 优先使用input字段（LLM的实际输出）
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if 'input' in final_output and isinstance(final_output['input'], str):
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final_output = final_output['input']
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