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- communication.py: raise/resolve/escalate/list_for，问题类型→冒泡路径，处理方=role+agentid - questions.py: 向后兼容层，委托 communication - agent_loop.py: 角色提问(need_info)/PM退回(review_reject)/故障(fault_report)走 raise_problem； _build_qna_section 按 handler 路由注入；PM approved 只答结 review_reject - sdlc_ability.py: list_questions/answer_question/escalate_question 按 handler 路由 - models: pipeline_agent_questions 加 from_agentid/problem_type/escalation_path/escalation_pos
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 |