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运行环境(agent run_shell 子进程/bwrap 沙箱/远程目标机/被开发的 AI 应用)需要调 LLM 时， 不下发真实模型 key，改为签发短期 token(绑定 org_id+project_id+task_id，带过期/调用上限/可吊销)， 运行环境用 token 当 api_key 调本平台 OpenAI 兼容代理端点；真 key 只在服务进程内存解析。 - create_llm_token / verify_llm_token / revoke_llm_token / revoke_task_tokens - proxy_chat_completion: 按 token 绑定 org_id 解析真 key(机构隔离) + 转发 + 用量回填 - list_llm_tokens: 审计用，不返回 token 明文
pipeline_service
产线执行引擎 —— 任务调度、步骤执行、人工任务交互、LLM 桥接。
功能
- 任务执行：DAG 步骤调度与状态机
- 人工任务：审批/输入等待与交互
- LLM 桥接：统一 LLM 调用接口
- Agent Loop：AI Agent 多轮任务执行
- 意图分类：自然语言意图识别
- 产物管理：步骤输入输出存储
数据表
| 表 | 说明 |
|---|---|
| pipeline_tasks | 任务实例 |
| pipeline_task_steps | 步骤执行记录 |
| pipeline_artifacts | 步骤产物 |
| pipeline_human_tasks | 人工任务 |
| pipeline_step_types | 步骤类型注册 |
安装
cd pkgs/pipeline-service && pip install .
核心模块
| 文件 | 职责 |
|---|---|
executor.py |
任务/步骤调度引擎 |
storage.py |
数据库读写 |
llm_bridge.py |
LLM API 调用 |
agent_loop.py |
AI Agent 多轮执行 |
human.py |
人工任务处理 |
intent_classifier.py |
意图识别 |
state.py |
状态机 |
step_registry.py |
步骤类型注册表 |