人工介入与审核

特别是当你的 Agent 拥有"执行代码"（Tester 沙盒）甚至未来拥有"修改文件"、"操作数据库"的权限时，我们绝对不能让它完全脱缰。它必须在执行危险动作前，把控制权交还给人类。

在 LangGraph 中，实现这个功能极其优雅。我们不需要拆毁现有的图结构，只需要用到两个核心武器：interrupt_before**（断点拦截）** 和 update_state**（状态篡改）**。

让我们分两步，对你的后端和前端进行一次"微创手术"！

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第一步：后端微调（在沙盒前踩刹车）

打开你写好的 test6.py 文件，拉到最底部图编译（compile）的地方。

我们只需要加上一行代码，告诉图引擎："每次跑到 tester 节点之前，你都必须给我停下来！"

# test6.py 约 220 行左右，修改图的编译参数：

memory = MemorySaver()
graph = builder.compile(
    checkpointer=memory,
    interrupt_before=["tester"]  # ✨ 【核心新增】：在进入 tester 前强行挂起！
)
print(">>> Skills Creator 智能体引擎启动完毕！\n")

就这么简单！后端引擎的修改已经全部完成。现在，图引擎一旦流转到 coder -> tester 这条边上，就会自动进入休眠状态。

---

第二步：前端大改造（渲染审批控制台）

当图被挂起时，我们需要在 Streamlit 前端页面上捕获这个"暂停状态"，并渲染出审批按钮。

我们需要对 app.py 的结构进行优化。因为 Streamlit 是基于事件重新运行的，当图暂停时，我们要锁住用户的聊天输入框，强制用户先处理审批。

请将你的 app.py 替换为以下结构：

import sys
import os
import uuid
import streamlit as st

sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

st.set_page_config(page_title="Skills Creator", page_icon="🤖", layout="wide")
st.title("🤖 Skills Creator --- AI 代码生成引擎")
st.caption("输入你的需求，AI 将自动规划、编写并由你审核后进行沙盒测试。")


@st.cache_resource(show_spinner="正在启动引擎，请稍候...")
def load_graph():
    from test7 import graph
    return graph


graph = load_graph()

# ──────────────────────────────────────────
# Session State 初始化
# phase: idle | running | awaiting_approval | resuming | done
# ──────────────────────────────────────────
defaults = {
    "phase": "idle",
    "thread_config": None,
    "logs": [],
    "pending_code": "",
    "pending_test_code": "",
    "final_code": "",
    "final_test_code": "",
    "final_iter": 0,
    "final_success": False,
    "history": [],
    "user_req": "",
    "review_round": 0,
}
for k, v in defaults.items():
    if k not in st.session_state:
        st.session_state[k] = v

# ──────────────────────────────────────────
# 侧边栏：历史任务
# ──────────────────────────────────────────
with st.sidebar:
    st.header("历史任务")
    if st.session_state.history:
        for i, item in enumerate(reversed(st.session_state.history)):
            label = item['req'][:28] + "..." if len(item['req']) > 28 else item['req']
            with st.expander(f"任务 {len(st.session_state.history) - i}: {label}", expanded=False):
                st.markdown(f"**状态**: {'✅ 成功' if item['success'] else '❌ 放弃/失败'}")
                st.markdown(f"**迭代次数**: {item.get('iterations', '-')}")
                if item.get("code"):
                    st.code(item["code"], language="python")
    else:
        st.info("暂无历史任务")

phase = st.session_state.phase

NODE_LABELS = {
    "planner": "📐 规划中（Planner）",
    "coder": "💻 编写/修复代码（Coder）",
    "tools": "🔍 搜索资料（Tools）",
    "tester": "🧪 沙盒测试（Tester）",
}


def render_logs():
    if st.session_state.logs:
        with st.expander("执行日志", expanded=True):
            st.markdown("\n".join(st.session_state.logs))


# ══════════════════════════════════════════
# IDLE：显示输入表单
# ══════════════════════════════════════════
if phase == "idle":
    col_input, col_guide = st.columns([1, 1], gap="large")
    with col_input:
        st.subheader("需求输入")
        user_req = st.text_area(
            "描述你想要的 Python 功能",
            height=180,
            placeholder="例如：写一个函数判断字符串是否为回文，忽略大小写和空格，提供至少 3 个测试用例。",
        )
        if st.button("🚀 开始生成", type="primary", disabled=not user_req.strip(), use_container_width=True):
            st.session_state.phase = "running"
            st.session_state.user_req = user_req.strip()
            st.session_state.logs = []
            st.session_state.review_round = 0
            st.session_state.thread_config = {"configurable": {"thread_id": f"task_{uuid.uuid4().hex[:8]}"}}
            st.rerun()
    with col_guide:
        st.subheader("工作流程")
        st.markdown("""
| 阶段 | 说明 |
|------|------|
| 📐 Planner | AI 将需求拆解为开发步骤 |
| 💻 Coder | AI 编写业务代码和测试代码 |
| ⏸️ **人工审核** | **你来检查代码，可修改后再批准** |
| 🧪 Tester | 在沙盒中运行测试，失败则循环修复 |
""")


# ══════════════════════════════════════════
# RUNNING：执行图直到中断点
# ══════════════════════════════════════════
elif phase == "running":
    st.info("⏳ AI 正在规划和编写代码，请稍候...")
    log_box = st.empty()

    initial_input = {
        "user_requirement": st.session_state.user_req,
        "iteration_count": 0,
        "execution_logs": [],
    }

    logs = st.session_state.logs
    try:
        for event in graph.stream(initial_input, config=st.session_state.thread_config, stream_mode="updates"):
            for node_name, node_output in event.items():
                label = NODE_LABELS.get(node_name, node_name)
                logs.append(f"**✓** {label}")
                if node_name == "planner" and "plan" in node_output:
                    for j, s in enumerate(node_output["plan"]):
                        logs.append(f"   - 步骤 {j + 1}: {s}")
                elif node_name == "coder" and node_output.get("current_code"):
                    logs.append("   - 代码已生成，等待审核")
                log_box.markdown("\n".join(logs))

        # 检查是否在 tester 前被中断
        snapshot = graph.get_state(st.session_state.thread_config)
        if snapshot.next and "tester" in snapshot.next:
            vals = snapshot.values
            st.session_state.pending_code = vals.get("current_code", "")
            st.session_state.pending_test_code = vals.get("current_test_code", "")
            st.session_state.review_round += 1
            st.session_state.phase = "awaiting_approval"
        else:
            # 意外直接完成
            vals = snapshot.values
            st.session_state.final_code = vals.get("current_code", "")
            st.session_state.final_test_code = vals.get("current_test_code", "")
            st.session_state.final_iter = vals.get("iteration_count", 0)
            st.session_state.final_success = vals.get("error_message") is None
            st.session_state.phase = "done"
    except Exception as e:
        st.error(f"执行出错: {e}")
        st.session_state.phase = "idle"

    st.rerun()


# ══════════════════════════════════════════
# AWAITING_APPROVAL：人工审核代码
# ══════════════════════════════════════════
elif phase == "awaiting_approval":
    round_num = st.session_state.review_round
    st.warning(f"⏸️ 第 {round_num} 轮审核：AI 已完成代码编写，请检查后决定是否进行沙盒测试。")

    render_logs()
    st.markdown("---")
    st.subheader("代码审核区（可直接修改）")

    col_code, col_test = st.columns([1, 1], gap="large")
    with col_code:
        st.markdown("**业务代码**")
        edited_code = st.text_area(
            "业务代码",
            value=st.session_state.pending_code,
            height=400,
            label_visibility="collapsed",
            key=f"code_editor_{round_num}",
        )
    with col_test:
        st.markdown("**测试代码**")
        edited_test = st.text_area(
            "测试代码",
            value=st.session_state.pending_test_code,
            height=400,
            label_visibility="collapsed",
            key=f"test_editor_{round_num}",
        )

    st.markdown("---")
    col_approve, col_reject = st.columns([1, 1])
    with col_approve:
        if st.button("✅ 批准并进行沙盒测试", type="primary", use_container_width=True):
            # 将用户可能修改过的代码写回图状态
            graph.update_state(st.session_state.thread_config, {
                "current_code": edited_code,
                "current_test_code": edited_test,
            })
            st.session_state.logs.append(f"\n**👤 人工审核通过（第 {round_num} 轮）**，进入沙盒测试...")
            st.session_state.phase = "resuming"
            st.rerun()
    with col_reject:
        if st.button("❌ 放弃此次生成", use_container_width=True):
            st.session_state.history.append({
                "req": st.session_state.user_req,
                "code": st.session_state.pending_code,
                "test_code": st.session_state.pending_test_code,
                "iterations": round_num,
                "success": False,
            })
            st.session_state.phase = "idle"
            st.rerun()


# ══════════════════════════════════════════
# RESUMING：批准后继续执行
# ══════════════════════════════════════════
elif phase == "resuming":
    st.info("🧪 正在进行沙盒测试，请稍候...")
    log_box = st.empty()
    logs = st.session_state.logs

    try:
        for event in graph.stream(None, config=st.session_state.thread_config, stream_mode="updates"):
            for node_name, node_output in event.items():
                label = NODE_LABELS.get(node_name, node_name)
                logs.append(f"**✓** {label}")
                if node_name == "tester":
                    err = node_output.get("error_message")
                    if err is None:
                        logs.append("   - ✅ 测试通过！")
                    else:
                        logs.append("   - ❌ 测试失败，AI 正在分析错误...")
                log_box.markdown("\n".join(logs))

        # 检查执行后状态：是否再次在 tester 前中断（修复循环）
        snapshot = graph.get_state(st.session_state.thread_config)
        if snapshot.next and "tester" in snapshot.next:
            # AI 修复了代码，需要再次人工审核
            vals = snapshot.values
            st.session_state.pending_code = vals.get("current_code", "")
            st.session_state.pending_test_code = vals.get("current_test_code", "")
            st.session_state.review_round += 1
            st.session_state.logs.append(f"\n**🔄 AI 已修复代码，进入第 {st.session_state.review_round} 轮审核**")
            st.session_state.phase = "awaiting_approval"
        else:
            # 真正完成
            vals = snapshot.values
            st.session_state.final_code = vals.get("current_code", "")
            st.session_state.final_test_code = vals.get("current_test_code", "")
            st.session_state.final_iter = vals.get("iteration_count", 0)
            st.session_state.final_success = vals.get("error_message") is None
            st.session_state.phase = "done"
    except Exception as e:
        st.error(f"测试执行出错: {e}")
        st.session_state.phase = "idle"

    st.rerun()


# ══════════════════════════════════════════
# DONE：展示最终结果
# ══════════════════════════════════════════
elif phase == "done":
    if st.session_state.final_success:
        st.success("✅ 所有测试通过，代码交付完成！")
    else:
        st.warning("⚠️ 已达最大迭代次数，以下为最新版本代码。")

    render_logs()
    st.markdown("---")

    tab1, tab2 = st.tabs(["📄 业务代码", "🧪 测试代码"])
    with tab1:
        st.code(st.session_state.final_code or "（未生成）", language="python")
    with tab2:
        st.code(st.session_state.final_test_code or "（未生成）", language="python")

    st.markdown(f"**总迭代次数**: {st.session_state.final_iter}")
    st.markdown("---")

    if st.button("🔄 开始新任务", type="primary"):
        st.session_state.history.append({
            "req": st.session_state.user_req,
            "code": st.session_state.final_code,
            "test_code": st.session_state.final_test_code,
            "iterations": st.session_state.final_iter,
            "success": st.session_state.final_success,
        })
        st.session_state.phase = "idle"
        st.rerun()

---

🧠 架构层面的思考与解读（难点解析）

这段代码中有一个极度硬核的 LangGraph 架构级黑魔法，就在**【打回重写】**这个按钮的逻辑里：

• 业务痛点 ：我们的图结构是 Coder -> Tester。现在我们在中间拦截了，如果不合格，我们怎么把它送回 Coder 呢？如果修改图的连线，会变得非常臃肿。
• 巧妙借力（ as_node****机制）：

• • 回忆一下你在 test6.py 里写的 route_after_test 十字路口逻辑：只要 Tester 节点运行完，且 error_message****里面有内容，就会被打回给 Coder。
  • 所以，我们在前端代码里写了：graph.update_state(..., as_node="tester")。
  • 我们根本没有运行真正的 tester 函数！我们是以"人类裁判"的身份，冒名顶替 了 tester 节点，向系统的 State 里写入了一条人造的错误信息（【人工审查打回】: 你忘记导包了）。
  • 图引擎被唤醒后，它以为 tester 刚跑完并报错了，于是原封不动地触发了原来的错误路由，完美地将带有你意见的工单送回了 Coder 节点！

这就是状态机引擎的最高魅力：只要你符合状态的契约（Schema），人类和机器可以随时在流水线上互换角色！

现在，在终端重新运行 streamlit run app.py。输入一个需求，你会发现进度条走到 coder 后戛然而止，页面上会弹出一个极具科技感的"审批控制台"等待你的指令！去试试看吧！