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WU-A 迁移面 spike:便宜档生成核心(多轮 ReAct + 五工具沙箱 + done 门)用 Python 在新建 cheap-worker/ 重写成 AgentScope agent,import 复用 tier2 框架层(model client/四道熔断/历史压缩/observability), check/build/九门 shell-out 现有 node/cjs(不重写 esbuild/CDP/形状门)。 - U1 地基:跨包 sys.path import tier2 worker + 代理旁路 + key 从内网文档注入 env + M3 装配 - U2 五工具:read/list/write Python 实现 + check/build shell-out(形状门三态与 Node 一致) - U3 LittleJS system prompt:prompt.mjs Python 化(两条 footgun 正反例 + 输入契约) - U4 scaffold/stage/play 薄壳 + ensure_play_spec(据 state 形态产 play-spec 治链路假绿) - U5 ReAct 主编排:内置 Agent+ReActConfig+外层有界 resume + done 门 + 收口 stage/smoke/九门 - U6 对照 Node:产物形态 + 九门逐门 + 过门率对比 验收:同 brief Python 新路 vs Node 旧路,产物都真 src/ 6 文件、九门都 9/9 全 PASS、过门率 1.0=1.0 → spikePass=True。端到端单局 attempt 1 一次收敛、148s。落点 cheap-worker/ 对 tier2/amodel-gen 零改动(结构性零回归)。测试 38/38 全绿。 origin: docs/plans/2026-06-26-001-feat-cheap-worker-python-spike-plan.md Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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3.9 KiB
Python
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_bootstrap.py — cheap-worker 地基：跨包 import tier2 worker 框架层 + 代理旁路 + key 注入 + M3 model 装配。
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对照源：tier2 worker/client.py（代理旁路 + key）、worker/config.py（build_model_openai）、
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worker/agent_loop/studio.py:31-58（sys.path 兜底范式）。
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两条内网阶段约束（AGENTS.md §9）落地：
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· key 进项目文档 docs/内网凭据与端点.md、不进 env var；client.get_api_key() 只读 env NEWAPI_KEY，
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故本模块在装 model 前先把文档里的 key 解析注入 os.environ（对 Node m3.mjs getKey「优先 env 否则解析文档」同款单一事实源）。
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· 代理旁路时序：install_proxy_bypass 必须在 import anthropic/openai 之前——已由 config.py 内部（import 时先
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resolve_base_url 装旁路再 import agentscope/openai）保证；本模块不在 import config 前 import openai，故安全。
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import os
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import re
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import sys
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from pathlib import Path
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# ── ① 跨包 import 兜底：把 tier2/gen-worker/ 加进 sys.path（worker / observability 两个顶层包据此可 import）──
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# 本文件在 cheap-worker/ 下 → parents[1] = repo 根 → /tier2/gen-worker。
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# 目录名 gen-worker 含连字符不能直接 import；照 studio.py 范式把 gen-worker/ 本身加进 sys.path，再 import 其下合法包名 worker。
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_REPO_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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_GEN_WORKER = _REPO_ROOT / "tier2" / "gen-worker"
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if str(_GEN_WORKER) not in sys.path:
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sys.path.insert(0, str(_GEN_WORKER))
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# 内网凭据单一事实源（内网阶段允许入仓）。
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_CRED_DOC = _REPO_ROOT / "docs" / "内网凭据与端点.md"
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# spike 的便宜档模型固定 MiniMax-M3（KTD6：与 Node amodel-gen 同模型，保证对照公平；reframe 长期可换更便宜模型）。
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SPIKE_MODEL = "MiniMax-M3"
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def ensure_api_key_env() -> str:
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"""确保 os.environ['NEWAPI_KEY'] 可用：已设则用；否则从 docs/内网凭据与端点.md 解析注入（内网允许入仓）。
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Returns:
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解析到的 key（sk- 开头）。
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Raises:
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RuntimeError: env 未设且文档无可解析的 key。
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"""
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key = os.environ.get("NEWAPI_KEY")
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if key:
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return key
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try:
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doc = _CRED_DOC.read_text(encoding="utf-8")
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m = re.search(r"NEWAPI_KEY[^\n]*?(sk-[A-Za-z0-9]+)", doc)
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if m:
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os.environ["NEWAPI_KEY"] = m.group(1)
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return m.group(1)
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except OSError:
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pass
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raise RuntimeError(
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f"找不到 NEWAPI_KEY（请设 env，或确认 {_CRED_DOC} 含 sk- 开头的 key；"
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"内网阶段 key 进文档不进 env，见 AGENTS.md §9）"
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)
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def load_framework() -> dict:
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"""import 复用 tier2 worker 框架层，返回常用件句柄字典（config / client / middleware）。
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在 import config（会触发 client 装代理旁路 + import agentscope/openai）前先 ensure_api_key_env，
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保证后续 config.build_model_openai 内部 client.get_api_key() 拿得到 key。
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ensure_api_key_env()
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# 跨包 import；sys.path 已在模块级兜底。代理旁路由 config import 时内部装好。
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from worker import config, client, middleware # noqa: E402
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return {"config": config, "client": client, "middleware": middleware}
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def build_cheap_model(max_tokens: int = 16000):
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"""装一个便宜档 spike 用的 M3 模型（OpenAI 协议、base_url 自动补 /v1、record=True 记 token）。
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复用 tier2 config.build_model_openai：它内部自动补 /v1、装代理旁路、取 key，与 Node m3.mjs 走同一
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OpenAI 协议 /v1/chat/completions。
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Args:
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max_tokens: 单轮最大输出 token（默认 16000，对 m3.mjs）。
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Returns:
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RecordingOpenAIChatModel 实例（OpenAIChatModel 子类，带 .records 成本台账）。
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"""
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fw = load_framework()
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return fw["config"].build_model_openai(SPIKE_MODEL, max_tokens=max_tokens, record=True)
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