# 小财管家 LangGraph Runtime 迁移计划

> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.

**Goal:** 把小财管家的感知、规划、记忆、确认和行动逐步迁到 LangGraph runtime，减少自研流程编排里的隐藏状态和分支 bug。

**Architecture:** 保留现有 FastAPI API、Pydantic schema、`RuntimeChatService` 模型供应商抽象和业务服务；LangGraph 只接管 agent 编排。副作用动作必须通过白名单 action node 调用现有业务服务，保存草稿、提交和关联单据都不能由模型文本直接触发。

**Tech Stack:** Python 3.11、FastAPI、Pydantic、LangGraph 1.x、SQLAlchemy、现有 `AgentConversationService` / `StewardFlowStateService`。

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## 当前状态

已经完成第一阶段接入：

- `server/src/app/services/steward_graph_planner.py`
  - 已新增 `StewardGraphPlannerService`。
  - 已用 LangGraph `StateGraph` 编排 `prepare_context -> detect_model_intent -> done/off_topic/rule_fallback`。
- `server/src/app/services/steward_graph_runtime.py`
  - 已新增 `StewardGraphRuntime`。
  - 槽位决策已编排为 `slot_prepare_context -> slot_tool_decision -> done/rule_fallback`。
  - 运行时决策已编排为 `runtime_memory_context -> runtime_action_decision/runtime_tool_decision -> done/rule_fallback`。
  - 图内失败会降级到原有规则兜底；端点层图运行异常会回退旧 Agent。
- `server/src/app/services/steward_action_contracts.py`
  - 已新增 `StewardActionPlanBuilder`。
  - 已把申请、报销、保存草稿、直接提交规划成 `StewardActionStep` 白名单动作。
  - `StewardGraphPlannerService` 已增加 `attach_action_steps` 节点，计划返回前统一补全动作列表。
- `server/src/app/services/steward_action_executor.py`
  - 已新增 `StewardActionExecutor`。
  - 已接入 `/steward/actions/execute`，支持未知动作拒绝、缺字段阻断、提交确认门禁、重复申请 precheck、申请/报销草稿真实执行、关联申请单和附件关联。
  - 申请动作复用 `UserAgentService` 的申请保存/提交能力，报销草稿复用 `ExpenseClaimService.save_or_submit_from_ontology()`。
- `server/src/app/services/steward_graph_action_runtime.py`
  - 已新增 `StewardGraphActionRuntime`。
  - 已用 LangGraph `StateGraph` 编排 `action_checkpoint_load -> action_execute_node -> action_checkpoint_persist`。
  - 已通过 `conversation_id + client_trace_id` 在 `AgentConversation.state_json` 中记录 checkpoint、pending interrupt 和幂等重放结果。
- `web/src/services/steward.js` / `web/src/views/scripts/stewardPlanModel.js`
  - 前端已新增 `executeStewardAction()` 服务方法。
  - steward suggested action 已携带服务端可执行 action step，旧申请预览流仍保留兜底。
- `web/src/composables/workbenchAiMode/useWorkbenchAiActionRouter.js`
  - AI 工作台点击 `steward_execute_action` 时会调用 `/steward/actions/execute`。
  - 直接提交会先执行 `run_duplicate_precheck`，precheck 通过后再提交申请。
- `server/src/app/api/v1/endpoints/steward.py`
  - `/steward/plans` 和 `/steward/plans/stream` 默认使用 `StewardGraphPlannerService`。
  - `/steward/slot-decisions` 和 `/steward/runtime-decisions` 默认使用 `StewardGraphRuntime`。
  - `STEWARD_AGENT_RUNTIME=legacy` 可回退旧 `StewardPlannerService`。
- `server/pyproject.toml` / `server/uv.lock`
  - 已加入 `langgraph>=1.2.0,<2.0.0`。
- `server/tests/test_steward_graph_planner.py`
  - 已覆盖默认 LangGraph、显式 LangGraph、legacy 回退、模型成功计划和模型失败后规则兜底。
- `server/tests/test_steward_graph_runtime.py`
  - 已覆盖槽位工具节点、图内规则兜底、运行时记忆合并、确定性行动选择和端点级 legacy 兜底。
- `server/tests/test_application_fact_resolver.py`
  - 已覆盖 `交通火车` 不污染申请事由，以及 `高铁往返` 这类业务描述仍保留。

当前已完成规划入口、slot decision、runtime decision、基础 action contract、第一版 action executor、前端点击执行闭环，以及 action runtime 的 checkpoint / interrupt / 幂等重放。
真实外部模型连通性仍需要用当前 MiniMax / backup 配置再回放确认。

## 官方能力边界

LangGraph 官方文档强调它是低层 agent orchestration runtime，重点能力是 durable execution、streaming、human-in-the-loop 和 persistence。

本项目只采用这些底层编排能力：

- Graph API：用 state、node、edge 表达流程，node 可以是 LLM 调用，也可以是普通业务代码。
- Persistence：用 checkpointer 保存 thread scoped state，用 store 保存跨线程长期信息。
- Interrupt：在需要用户确认时暂停 graph，等待外部输入后恢复。

参考：

- <https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview>
- <https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/graph-api>
- <https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/persistence>
- <https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/interrupts>

## 总体目标架构

```text
用户输入 / 前端上下文 / 附件
  ↓
StewardGraphRuntime
  ├── prepare_context_node
  ├── model_intent_node
  ├── slot_decision_node
  ├── flow_guard_node
  ├── action_plan_node
  ├── human_review_node
  ├── action_execute_node
  ├── persist_state_node
  └── response_adapter_node
  ↓
现有前端协议：StewardPlanResponse / StewardRuntimeDecisionResponse / StewardSlotDecisionResponse
```

关键原则：

- API 响应协议稳定，前端不因为 runtime 替换被迫大改。
- 模型只负责理解、拆步骤、给候选 action，不直接写库。
- 所有副作用节点必须调用现有业务服务，并保留确认和审计。
- `RuntimeChatService` 继续是唯一模型调用入口，LangGraph 不直接管理供应商密钥。
- `StewardFlowStateService` 和 `AgentConversationService` 是 checkpoint 落库的第一候选，不另起一套状态源。

## Runtime State 草案

第一版 graph state 用 `TypedDict`，后续需要持久化时再评估 Pydantic schema。

```python
class StewardGraphState(TypedDict, total=False):
    request: StewardPlanRequest
    conversation_id: str
    thread_id: str
    message: str
    base_date: date
    steward_state: dict[str, Any]
    model_call_traces: list[dict[str, Any]]
    intent_result: StewardIntentAgentResult | None
    slot_decision: StewardSlotDecisionResponse | None
    runtime_decision: StewardRuntimeDecisionResponse | None
    action_plan: list[StewardActionStep]
    pending_interrupt: dict[str, Any]
    action_result: dict[str, Any]
    response: StewardPlanResponse | StewardRuntimeDecisionResponse | StewardSlotDecisionResponse
    fallback_reason: str
```

`thread_id` 推荐使用现有 `conversation_id`，这样 LangGraph checkpoint、业务会话和前端会话能对齐。

## 节点边界

### 感知节点

- `prepare_context_node`
  - 输入：`StewardPlanRequest` 或 runtime decision request。
  - 输出：清洗后的消息、base date、当前 conversation state。
  - 禁止：模型调用、数据库写入。

- `model_intent_node`
  - 调用：`StewardIntentAgent.detect()`。
  - 约束：保留 `timeout_seconds=10`、`max_attempts=3`、`use_failure_cooldown=False`。
  - 失败：只写入 `fallback_reason` 和 `model_call_traces`，不吞掉错误上下文。

### 决策节点

- `slot_decision_node`
  - 迁移对象：`StewardSlotDecisionAgent.decide()`。
  - 目标：让字段缺口判断进入同一个 graph state，不再由前端和后端多个入口各自推断。

- `runtime_decision_node`
  - 迁移对象：`StewardRuntimeDecisionAgent.decide()`。
  - 目标：用户补字段、确认流程、取消当前动作、继续下一任务都走 graph routing。

- `flow_guard_node`
  - 负责申请/报销歧义、重复单据、时间重叠、低置信度、off-topic。
  - 低置信度或强冲突必须进入确认或阻断，不允许继续 action 执行。

### 行动节点

- `action_plan_node`
  - 输出白名单步骤，例如 `build_application_preview`、`save_application_draft`、`submit_application`。
  - 禁止输出自由文本 action。

- `human_review_node`
  - 对保存草稿、提交审批、关联申请单等副作用动作生成 interrupt payload。
  - 第一阶段可继续返回前端确认动作；第二阶段再接 LangGraph `interrupt()`。

- `action_execute_node`
  - 只能调用现有业务服务。
  - 必须幂等，或在执行前检查动作是否已完成。
  - 提交类动作必须检查 `confirmation_required` 和用户确认来源。

- `persist_state_node`
  - 合并 `StewardFlowStateService.merge_plan()` / `merge_state()`。
  - 后续接入 LangGraph checkpointer 后，这里负责业务状态与 checkpoint 的一致性。

### 响应节点

- `response_adapter_node`
  - 输出现有 Pydantic response。
  - 必须保留 `model_call_traces`、`planning_source`、`steward_state`。

## 分阶段计划

### Phase 0：规划入口接入 LangGraph

状态：已完成。

完成标准：

- [x] 默认 runtime 为 `langgraph`。
- [x] `STEWARD_AGENT_RUNTIME=legacy` 可回退。
- [x] `/steward/plans` 真实接口仍返回兼容的 `StewardPlanResponse`。
- [x] 模型失败后仍按 10s * 3 次再规则降级。

### Phase 1：修通模型成功路径

目标：让真实保存草稿话术至少能走一次 `llm_function_call` 成功路径。

文件：

- 修改：`server/src/app/services/runtime_chat.py`
- 修改：`server/src/app/services/settings.py`
- 修改：`server/tests/test_runtime_chat_service.py`
- 测试：`server/tests/test_steward_intent_agent.py`

步骤：

- [x] 写失败测试：模拟 main provider 超时但 backup provider 可用时，`complete_with_tool_call()` 返回 backup 的 tool call。
- [x] 确认 backup function calling 会在 main 失败后返回 tool call，不等待 main 重试结束。
- [ ] 写失败测试：MiniMax 返回非 OpenAI tool call 兼容格式时，服务端能记录清晰 trace 并降级。
- [x] 容器内运行：

```bash
docker exec -w /app -e SERVER_VENV_DIR=/tmp/x-financial-server-venv x-financial-local-linux \
  timeout 60s /tmp/x-financial-server-venv/bin/pytest -q \
  server/tests/test_runtime_chat_service.py \
  server/tests/test_steward_intent_agent.py
```

验收：

- [ ] 真实 `/api/v1/steward/plans` 对保存草稿原句返回 `planning_source=llm_function_call`。
- [x] `model_call_traces` 能区分 main 失败、backup 成功或全失败。

### Phase 2：slot/runtime decision 迁入 graph

目标：把字段缺口和运行时动作判断从独立 agent 类迁进同一个 graph runtime。

状态：已完成。

文件：

- 已创建：`server/src/app/services/steward_graph_runtime.py`
- 已修改：`server/src/app/api/v1/endpoints/steward.py`
- 已测试：`server/tests/test_steward_graph_runtime.py`
- 保留测试：`server/tests/test_steward_slot_decision_agent.py`
- 保留测试：`server/tests/test_steward_runtime_decision_agent.py`

步骤：

- [x] 写失败测试：`StewardGraphRuntime.decide_slot()` 调用 slot node 后返回与现有 `StewardSlotDecisionAgent.decide()` 等价的 response。
- [x] 写失败测试：`StewardGraphRuntime.decide_runtime()` 在用户补充字段时合并 `steward_state`。
- [x] 把 `StewardSlotDecisionAgent` 包成 `slot_tool_decision` 节点。
- [x] 把 `StewardRuntimeDecisionAgent` 包成 `runtime_tool_decision` 节点。
- [x] 把已选流程确认和当前运行时记忆归一化拆成 `runtime_memory_context` / `runtime_action_decision` 节点。
- [x] endpoint 在 `STEWARD_AGENT_RUNTIME=langgraph` 时使用 graph runtime。
- [x] endpoint 在 graph runtime 异常时回退旧 Agent，避免框架层失效影响会话。

验收：

- [x] `slot-decisions`、`runtime-decisions` 和 `plans` 三个入口都由 LangGraph runtime 路由。
- [x] legacy 回退仍可用。
- [x] 图内工具节点失败时仍有可执行规则兜底。

### Phase 3：action node 标准化

目标：把保存草稿、提交审批、关联申请单这些副作用动作变成显式 action node。

状态：基础 action contract、第一版 action executor、前端点击执行闭环、LangGraph action node、checkpoint、pending interrupt 和幂等重放已完成；后续只剩 durable checkpointer 抽象与更完整 trace UI。

文件：

- 已创建：`server/src/app/services/steward_action_executor.py`
- 已创建：`server/src/app/services/steward_action_contracts.py`
- 已创建：`server/src/app/services/steward_graph_action_runtime.py`
- 已修改：`server/src/app/api/v1/endpoints/steward.py`
- 已修改：`server/src/app/services/steward_graph_planner.py`
- 已修改：`server/src/app/schemas/steward.py`
- 已修改：`web/src/services/steward.js`
- 已修改：`web/src/views/scripts/stewardPlanModel.js`
- 已修改：`web/src/composables/workbenchAiMode/useWorkbenchAiActionRouter.js`
- 已修改：`web/src/composables/workbenchAiMode/usePersonalWorkbenchAiMode.js`
- 已测试：`server/tests/test_steward_action_executor.py`
- 已测试：`server/tests/test_steward_graph_planner.py`
- 已测试：`server/tests/test_steward_planner.py`
- 已测试：`web/tests/workbench-ai-intent-planner-model.test.mjs`
- 已测试：`web/tests/steward-actions-service.test.mjs`
- 已测试：`web/tests/steward-plan-message-copy.test.mjs`
- 已测试：`web/tests/workbench-ai-action-router.test.mjs`

白名单 action：

- `build_application_preview`
- `save_application_draft`
- `submit_application`
- `link_existing_application`
- `create_reimbursement_draft`
- `associate_attachments`

步骤：

- [x] 写失败测试：申请直接提交计划必须输出 `fill_application_fields -> build_application_preview -> validate_required_fields -> run_duplicate_precheck -> submit_application`。
- [x] 写失败测试：保存草稿计划必须输出 `save_application_draft`，并在字段缺失时阻断后续副作用。
- [x] 写失败测试：报销计划必须输出 `fill_reimbursement_fields -> build_reimbursement_preview -> validate_required_fields -> create_reimbursement_draft`。
- [x] 在 `StewardTask` 和 `StewardPlanResponse` 中增加 `action_steps`。
- [x] 实现 `StewardActionPlanBuilder`，由服务端确定性生成白名单 action step。
- [x] 在 LangGraph planner 中新增 `attach_action_steps` 节点。
- [x] 前端 planner model 优先消费服务端 `task.action_steps`，旧响应才回退本地推导。
- [x] 写失败测试：未知 action step 被拒绝，不调用任何业务服务。
- [x] 写失败测试：`submit_application` 缺少确认来源时返回 `needs_confirmation`。
- [x] 写失败测试：`submit_application` 必须看到 precheck 通过后才允许真实提交。
- [x] 实现 action registry，只允许白名单 action。
- [x] 接入现有申请保存草稿、申请提交和报销草稿服务。
- [x] 前端新增 `executeStewardAction()` 并让 suggested action 携带服务端 action step。
- [x] AI 工作台点击 suggested action 时调用 `StewardActionExecutor`；直接提交先串行执行 precheck，再把结果交给 submit。
- [x] 接入 `link_existing_application` 和附件关联的真实执行。
- [x] 把 action executor 包成 LangGraph `action_execute_node`，并接入 checkpoint / interrupt 恢复。

验收：

- [x] 模型不能通过自由文本触发数据库写入，服务端只输出白名单 `StewardActionStep`。
- [x] 申请提交动作没有确认时返回 `needs_confirmation`，不会写库。
- [x] 申请提交动作没有 precheck 通过证据时被阻断。
- [x] 保存申请草稿和创建报销草稿通过现有业务服务真实入库，测试覆盖。
- [x] 前端点击可执行 steward action 会真实调用 executor，并把结果回写到会话消息。
- [x] 基础副作用动作有 `client_trace_id` 幂等键、conversation checkpoint 和 pending interrupt 记录。

### Phase 4：checkpoint 与 human-in-the-loop

目标：让 LangGraph 负责暂停、恢复和跨轮状态，而不是只靠前端消息状态。

文件：

- 已创建：`server/src/app/services/steward_graph_action_runtime.py`
- 已复用：`server/src/app/models/agent_conversation.py`
- 已测试：`server/tests/test_steward_action_executor.py`

步骤：

- [x] 设计 `conversation_id -> thread_id` 映射，当前直接以 `conversation_id` 作为 graph action thread。
- [x] 实现基于数据库的 checkpoint，先复用 `AgentConversation.state_json`。
- [x] 在提交审批缺确认时生成 pending interrupt payload。
- [x] 用户确认后用同一 `client_trace_id` / `conversation_id` 继续执行；终态请求会幂等重放。

验收：

- [x] 刷新页面后，后端仍保留当前等待确认的 action checkpoint。
- [x] 同一个 action 不会因为重复点击或重试重复写库。
- [ ] 前端完整恢复 UI 仍需继续把 checkpoint 状态展示为可恢复按钮。

### Phase 5：可观测性与 legacy 收敛

目标：让 agent 规划过程可解释、可测试、可回放，并逐步删除重复手写编排。

文件：

- 修改：`server/src/app/services/agent_traces.py`
- 修改：`server/src/app/models/agent_run.py`
- 修改：`document/development/Agent链路追踪中心/CONCEPT.md`
- 测试：`server/tests/test_agent_traces.py`

步骤：

- [ ] 每个 graph node 写入 trace event：输入摘要、输出摘要、耗时、错误。
- [ ] 前端显示“模型规划中 / 字段判断中 / 等待确认 / 执行动作”阶段。
- [ ] 对 legacy planner 增加废弃标记和删除条件。
- [ ] 删除重复的手写分支前，先保留至少一轮灰度开关。

验收：

- 任何一次用户请求都能从 trace 看出走过哪些 node。
- 删除 legacy 前，LangGraph 路径覆盖当前核心申请/报销链路测试。

## 回退策略

- 环境变量：

```bash
STEWARD_AGENT_RUNTIME=legacy
```

- 回退后：
  - `/steward/plans` 使用旧 `StewardPlannerService`。
  - 新 action node 和 checkpoint 不应影响 legacy。
  - 回退原因必须写入当天工作日志。

## 验证矩阵

每个阶段至少跑：

```bash
docker exec -w /app -e SERVER_VENV_DIR=/tmp/x-financial-server-venv x-financial-local-linux \
  timeout 60s /tmp/x-financial-server-venv/bin/pytest -q \
  server/tests/test_steward_graph_planner.py \
  server/tests/test_steward_planner.py \
  server/tests/test_steward_intent_agent.py \
  server/tests/test_runtime_chat_service.py
```

涉及前端执行器时补跑：

```bash
node --test web/tests/workbench-ai-intent-planner-model.test.mjs \
  web/tests/workbench-ai-application-gate-model.test.mjs \
  web/tests/steward-actions-service.test.mjs \
  web/tests/steward-plan-message-copy.test.mjs
npm --prefix web run build
```

每次完成后执行：

```bash
git diff --check
docker exec -w /app -e SERVER_VENV_DIR=/tmp/x-financial-server-venv x-financial-local-linux \
  /tmp/x-financial-server-venv/bin/python -m pip check
```

## 不做的事

- 不引入 LangChain 高层 Agent 来替代现有业务服务。
- 不让模型直接调用数据库写入、提交审批或绑定附件。
- 不为了接框架重写申请、报销、OCR、票据夹、审批规则。
- 不在没有测试覆盖时删除 legacy planner。

## 风险与处理

- 模型连通性不稳定：先修 provider 和 backup，再扩大 graph 节点。
- checkpoint 与业务 state 双写不一致：先复用 `AgentConversation.state_json`，不要新增第二个业务状态源。
- action node 副作用重复执行：每个 action 必须有幂等键和执行前状态检查。
- LangGraph 传递依赖影响 WebSocket：当前 `pip check` 通过；后续若流式接口异常，先核对 `websockets` 版本。
- 节点内继续堆大块逻辑：每个 node 只做一类事，超过 300 行先拆文件。