bd8b2c80a6
B 门(AgentScope 重机器)四单元并行建设,文件不相交,均过 6c6g 静态校验(py_compile +
惰性 import 安全 + 机器门)。真跑收敛/Studio/门验证属 mini-desktop,作为下一步 e2e。
B1 控制面有界 resume(service/control_plane.py · 皇冠):
补上 service/app.py 与 bootstrap.py 文件头标的 followup——CLI run_studio:404-458 的外层有界
resume(M3 看一次 verdict 就停 → 带反馈踹回去续修)此前在服务态(create_app :8200)缺失。
drive_generation() 复用 bootstrap REST 原语 + run 纯代码门:每回合消费 SSE(REPLY_END/
EXCEED_MAX_ITERS)等 chat run 结束 → 独立跑 run.run_gates 机器判门 → 门绿据 on-disk 源工程
重建七要素 + persist 落库 / 否则 verdict_feedback 续修,直到门绿/预算耗尽/熔断。不靠内存
session 判收敛(服务态九工具每回合工厂新建 Tier2Session),贴合「门机器判、控制面绝不自评翻绿」。
C1 AgentScope Studio 观测(observability/studio_sink.py + trace.py):
把统一 trace 事件按 OTLP(经核实 Studio = OpenTelemetry,非私有 REST;HTTP 3000 /v1/traces)
映射成 span 推 Studio,traceId→gen_ai.conversation.id 聚成一条 run。私有 TracerProvider 避免
抢 otel 全局单例。默认关闭(无 TIER2_STUDIO_URL 即 no-op)、observe-only、绝不改 decision。
C2 MCP 工具面(worker/mcp_tools.py + toolkit.py 加性挂点):
图说 E 族——build_toolkit 末尾加配置门控挂点,默认关闭时 build_mcp_clients() 返回 []、
Toolkit(tools, mcps=[]) 与原构造等价,九工具(spike 已验证主链)行为零改。Toolkit 接受 mcps=
形参已对源码核实(tool/_toolkit.py:93)。
C3 基线 client + Prompt 一致性机器门(config.py + genconfig.py + generation.yaml + ci/):
build_baseline_model(Opus 经 new-api Anthropic 原生)供 A 门「证路」,build_model M3 路零回归;
check-prompt-registry.sh 文件级三向一致 + import 级命中 registry,6c6g 实跑 exit 0。
修复 design_team 配置外置兑现(design_team.py):
leader_max_iters/per_expert_cap/timeout_s 改 None→genconfig.get('design_team',...),此前硬编码
默认 240 导致改 generation.yaml 的 timeout 不生效;已验 genconfig 真读到 YAML 值。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
338 lines
20 KiB
Python
338 lines
20 KiB
Python
"""observability/studio_sink.py —— tier2 富游戏自治线 · 把统一 trace 事件推到 AgentScope Studio(C1 观测接线)。
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【这份解决什么问题】
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tier2 一次生成 run 经 Tier2TraceMiddleware / TraceAdapter.ingest 把每步事件映射成统一 trace 形状
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(observability/trace.py 的 TraceStep:traceId/step/cost/verdict/timestamp + 推理/动作/观察扩展段),
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现状只落内存 adapter.steps、收口由编排器读 summary。本模块把这同一条事件流再接一个旁路 sink —— 把每步
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推成 OTLP span 发给 AgentScope Studio,让 tier2 生成 run 在 Studio 的 Trace 页可视化(服务于创始人
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「迭代过程拿证据/日志做优化」)。
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【Studio 真实接入方式(源码/reference 核实,绝不臆造)】
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AgentScope Studio 的可观测是 **OpenTelemetry / OTLP 协议** 的(不是某私有 REST 形状):
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- studio README:「Tracing: OpenTelemetry-based trace visualization for LLM calls, token usage,
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and agent invocations」(/root/oss/agentscope-studio/README.md)。
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- studio tracing 教程(/root/oss/agentscope-studio/docs/tutorial/en/develop/tracing.md):Studio 默认暴露
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· OTLP/Trace/gRPC:localhost:4317(env OTEL_GRPC_PORT 调)
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· OTLP/Trace/HTTP:localhost:3000(env PORT 调)
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「Studio currently only supports receiving Trace type data.」
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- 该教程「Advanced Integration: Import Custom Trace Data」段给了任意来源接 Studio 的官方配方 ——
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用 OpenTelemetry Python SDK 的 OTLPSpanExporter(endpoint=Studio HTTP)+ BatchSpanProcessor +
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TracerProvider,自己 start_as_current_span 组 span(原文示例 endpoint="http://localhost:3000")。
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- 接收侧实现在 studio server(/root/oss/agentscope-studio/packages/server/src/index.ts:136 提到
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「traces will be received via HTTP endpoint /v1/traces」;OTLP HTTP exporter 自动在 base 末尾拼 /v1/traces)。
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AgentScope 框架原生那条(agentscope.init(studio_url=...) + middleware.TracingMiddleware)同样落到这个
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OTLP 端点(middleware/_tracing/_trace.py:用 opentelemetry 全局 tracer 发 span;setup 由 init 装 SDK provider)。
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【本模块接的是哪条 / 为什么】
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tier2 已经有自己一套结构化 trace 事件(TraceStep),且 C1 的任务是「把 TraceAdapter ingest 的事件接到
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Studio」—— 所以走 **Advanced Integration 自组 span 这条**(把每条 TraceStep 映射成一个 gen-ai 语义约定 span),
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而不是去替换/抢装 agentscope.init 的全局 TracerProvider(那是编排器/服务启动层的事,会与框架原生 middleware
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争 set_tracer_provider 全局单例)。本 sink 自带一个 **独立私有 TracerProvider**(不碰 otel 全局),
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span 经独立 OTLPSpanExporter 直发 Studio HTTP,与框架原生 trace 互不干扰、可单独开关。
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【observe-only 铁律(C1 红线)】
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trace / Studio 是纯旁路:绝不改 verdict / decision / L1 / 任何门判定,绝不中断生成主链。
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- 取不到 Studio 地址 → sink 直接降级为 no-op(__call__ 立即 return),只留内存 adapter,绝不报错;
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- 推送失败(Studio 没起 / 网络错 / 缺 otel 依赖)→ best-effort 记一次告警日志后继续,绝不抛、绝不阻塞;
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- 本模块只「读」TraceStep 往外发,从不回写任何决策字段。
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【惰性 import(6c6g 红线)】
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opentelemetry SDK / exporter 在函数体内 import(6c6g 静态校验环境无这些 wheel),本模块顶层零重依赖 ——
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保证 6c6g 能 py_compile 且裸 import。真正建 provider / 发 span 只在装了依赖的 mini-desktop / Mac 上发生。
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【开关 / 地址来源】
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Studio HTTP 地址按以下顺序取(默认关闭 = 取不到即 no-op):
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① env TIER2_STUDIO_URL(单点覆盖,临时开一次实验最省事);
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② service/infra_config.py 的 [studio].http_url(若该分区/项存在;infra.yaml 内网入仓口径);
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③ 显式传给 make_studio_sink(studio_url=...) 的参数。
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三者都没有 → resolve_studio_url() 返回 None → make_studio_sink 返回 no-op sink(现有 CLI 真跑不受影响)。
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"""
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from __future__ import annotations
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import os
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from typing import Any, Callable, Optional
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# ── env 开关键(与 genconfig/infra_config 的 env 风格一致:全大写、TIER2_ 前缀)──
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# 取到非空即视为「开 Studio 观测」并用作 Studio HTTP base(如 http://100.64.0.7:3000)。
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ENV_STUDIO_URL = "TIER2_STUDIO_URL"
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# ── tier2 这条 trace 在 Studio 里的服务名(OTLP resource service.name;Studio 按它聚合归类)──
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SERVICE_NAME = "tier2-gen-worker"
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# ── 一次性告警去重(同一 tag 只 print 一次,避免长 run 刷屏;对齐 genconfig._warn_once 风格)──
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_WARNED: set[str] = set()
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def _warn_once(tag: str, msg: str) -> None:
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"""同一 tag 的告警只落一次(best-effort 告警去重,绝不抛)。"""
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if tag in _WARNED:
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return
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_WARNED.add(tag)
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print(f"[tier2-studio-sink] {msg}", flush=True)
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def resolve_studio_url(explicit: Optional[str] = None) -> Optional[str]:
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"""解析 Studio HTTP base 地址:env > infra_config[studio].http_url > 显式参数;都没有 → None(=关闭)。
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:param explicit: 调用方显式传入的 Studio HTTP 地址(最低优先级,作兜底)。
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:return: 归一化后的 Studio HTTP base(去尾斜杠);取不到任何来源 → None(make_studio_sink 据此降级 no-op)。
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"""
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# ① env 单点覆盖(最高优先级)。
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env_val = os.environ.get(ENV_STUDIO_URL)
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if env_val and env_val.strip():
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return env_val.strip().rstrip("/")
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# ② infra_config.py 的 [studio].http_url(惰性 import:infra_config 顶层无重依赖,但仍 best-effort 兜)。
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try:
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# 包内/直跑兼容导入(直跑 observability 下脚本时 service 包仍可解析)。
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try:
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from service import infra_config # type: ignore
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except Exception: # pragma: no cover —— 直跑兜底:把 gen-worker/ 加进 sys.path 再取
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import sys
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from pathlib import Path
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
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from service import infra_config # type: ignore
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cfg_val = infra_config.get("studio", "http_url", None)
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||
if cfg_val and str(cfg_val).strip():
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return str(cfg_val).strip().rstrip("/")
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except Exception as exc: # best-effort:读配置任何异常都不阻断,落一次告警后继续
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_warn_once("infra_config", f"读 infra_config[studio].http_url 失败(忽略):{exc}")
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# ③ 显式参数兜底。
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if explicit and explicit.strip():
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return explicit.strip().rstrip("/")
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return None
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# ── TraceStep 工具结果状态 → OTLP span 状态码的映射(observe 段 verdict 决定 span 是否标 ERROR)──
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# 注意:这只是「把工具/门结果状态如实反映到 span 颜色」,不改任何生成侧判定(observe-only)。
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_ERROR_VERDICTS = {"error", "interrupted", "denied"}
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class StudioSink:
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"""把统一 trace 事件(TraceStep dict)推成 OTLP span 发给 AgentScope Studio 的旁路 sink。
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用法(插进现有 TraceAdapter 的 sink 槽,零改 ingest / 事件结构):
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sink = make_studio_sink(trace_id="<gen-task-trace>") # 取不到 Studio 地址 → 返回 no-op
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adapter = TraceAdapter(trace_id="<gen-task-trace>", sink=sink)
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async for event in agent.reply_stream(user_msg):
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adapter.ingest(event) # 映射 + 落内存 + 经本 sink 推 Studio,全程 best-effort
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sink.shutdown() # 收口:flush 残留 span(best-effort,不抛)
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||
sink 契约 = Callable[[dict], None](与 TraceAdapter 的 sink 一致):吃一条 TraceStep dict → 发一个 span。
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||
任何环节失败(缺 otel 依赖 / 建 provider 失败 / 发送失败)一律 best-effort:落一次告警、自动降级 no-op、绝不抛。
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"""
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||
def __init__(self, trace_id: str, studio_url: str) -> None:
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||
"""
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Args:
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trace_id: 本次生成的 traceId(贯穿;作为 span 的 gen_ai.conversation.id,Studio 据它把同一 run 的步归一条 trace)。
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||
studio_url: Studio HTTP base(已归一化;OTLP HTTP exporter 会自动在末尾拼 /v1/traces)。
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||
"""
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||
self.trace_id = trace_id
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||
self.studio_url = studio_url
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||
self._enabled = True # best-effort 自降级开关:首次建 provider 失败即永久置 False
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self._provider: Any = None # 私有 TracerProvider(惰性建;不碰 otel 全局单例)
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self._tracer: Any = None # 从私有 provider 取的 tracer
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self._initialized = False # 是否已尝试过初始化(成功或失败都置 True,避免每条都重试)
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||
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def _ensure_tracer(self) -> bool:
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"""惰性建私有 TracerProvider + OTLPSpanExporter(HTTP→Studio);成功返回 True,失败 best-effort 降级返回 False。
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||
为什么用私有 provider 而非 otel 全局 set_tracer_provider:本 sink 是「把 tier2 自己的 TraceStep 另发一份给
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||
Studio」的旁路,不应抢占 otel 全局单例(那是 agentscope.init / 框架原生 TracingMiddleware 的地盘);
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||
私有 provider 经自带 exporter 直发,互不干扰、可独立开关。
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"""
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if self._initialized:
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return self._enabled
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self._initialized = True
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try:
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# 惰性 import:6c6g 无 opentelemetry SDK / exporter wheel,本模块仍可被裸 import(此处才触发依赖)。
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from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider # noqa: PLC0415
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from opentelemetry.sdk.trace.export import ( # noqa: PLC0415
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BatchSpanProcessor,
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||
)
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||
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import ( # noqa: PLC0415
|
||
OTLPSpanExporter,
|
||
)
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||
from opentelemetry.sdk.resources import Resource # noqa: PLC0415
|
||
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||
# resource.service.name = tier2-gen-worker:Studio 按服务名聚合归类这条线的 trace。
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resource = Resource.create({"service.name": SERVICE_NAME})
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provider = TracerProvider(resource=resource)
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||
# OTLP/HTTP exporter:endpoint 传 Studio HTTP base,SDK 默认在末尾拼 /v1/traces(对齐 studio /v1/traces 接收)。
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||
# 显式给 traces 全路径,避免不同 SDK 版本对 base/自动拼路径行为不一致(reference 示例用 base,
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# 这里给全路径更稳;两者 studio 都收)。
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exporter = OTLPSpanExporter(endpoint=self.studio_url + "/v1/traces")
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||
# 批处理 processor:异步攒批后台发,推送不卡 ingest 主路(observe-only 不阻塞生成)。
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provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
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||
# 从私有 provider 取 tracer(不经 otel.trace.get_tracer 全局,避免取到框架/默认 provider)。
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||
self._provider = provider
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self._tracer = provider.get_tracer("tier2-gen-worker", "1.0.0")
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||
_warn_once(
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"init-ok",
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f"Studio 观测已开(traceId={self.trace_id} → {self.studio_url}/v1/traces)",
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)
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return True
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except Exception as exc: # best-effort:缺依赖 / 建 provider 失败 → 永久降级 no-op,不抛、不阻塞
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||
self._enabled = False
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||
_warn_once(
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||
"init-fail",
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f"建 OTLP→Studio 通道失败,本 run 降级为不推 Studio(只留内存 trace):{exc}",
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||
)
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return False
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def __call__(self, trace_step: dict) -> None:
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||
"""吃一条 TraceStep dict → 发一个 OTLP span 给 Studio(全程 best-effort,绝不抛、绝不阻塞主链)。
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||
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||
映射(把 TraceStep 公共核心子集 + 扩展段铺成 gen-ai 语义约定 + agentscope 扩展约定的 span 属性):
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||
- span.name = 取 ext.action.tool / 相位 kind / raw.event,组成可读步名(如 "step 3 · write_source")。
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||
- gen_ai.conversation.id = traceId(Studio 据它把同一 run 的步归一条 trace —— 与框架 TracingMiddleware 同键)。
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||
- agentscope.function.* / gen_ai.usage.* = 把 ext 三段(推理/动作/观察)+ cost.tokens 铺成属性,JSON 序列化。
|
||
- span 状态:observe 段 verdict ∈ {error/interrupted/denied} → 标 ERROR(如实反映工具/门结果,不改判定)。
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||
"""
|
||
if not self._enabled:
|
||
return # 已降级 no-op(取不到地址 / 初始化失败):直接返回,observe-only 不影响主链
|
||
if not self._ensure_tracer():
|
||
return # 首次初始化失败已落告警并永久降级
|
||
try:
|
||
self._emit_span(trace_step)
|
||
except Exception as exc: # best-effort:单条 span 发送失败只告警一次,不连累后续、不抛
|
||
_warn_once(
|
||
"emit-fail",
|
||
f"推 Studio span 失败(best-effort 计告警,traceId={self.trace_id}):{exc}",
|
||
)
|
||
|
||
def _emit_span(self, trace_step: dict) -> None:
|
||
"""把单条 TraceStep 组成一个 span 并即时收尾(同步 start→set→end,交 BatchSpanProcessor 异步发出)。"""
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||
import json # noqa: PLC0415 —— 仅序列化属性用,函数内 import 无妨
|
||
from opentelemetry.trace import StatusCode # noqa: PLC0415
|
||
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||
step = trace_step.get("step")
|
||
ext = trace_step.get("ext") or {}
|
||
raw = ext.get("raw") or {}
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||
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||
# ── span 名:优先工具名 / 相位 kind / 原始事件类型,拼上步序,便于在 Studio 列表里一眼认出这一步在干嘛 ──
|
||
label = (
|
||
(ext.get("action") or {}).get("tool")
|
||
or (ext.get("action") or {}).get("kind")
|
||
or (ext.get("observation") or {}).get("kind")
|
||
or (ext.get("reasoning") or {}).get("kind")
|
||
or raw.get("event")
|
||
or "step"
|
||
)
|
||
span_name = f"step {step} · {label}"
|
||
|
||
# 用私有 tracer 起 span(end_on_exit 默认 True:with 退出即 end;本步是「一条已成事实的 trace 记录」,
|
||
# 无需跨步嵌套,即起即收最简单、也不会因异常漏 end)。
|
||
with self._tracer.start_as_current_span(span_name) as span:
|
||
# ── 公共核心子集 → 标准/约定属性 ──
|
||
# traceId 作 gen_ai.conversation.id(与框架原生 TracingMiddleware 同键:Studio 据此把同一 run 的步聚一条 trace)。
|
||
span.set_attribute("gen_ai.conversation.id", str(self.trace_id))
|
||
if step is not None:
|
||
span.set_attribute("agentscope.tier2.step", int(step))
|
||
ts = trace_step.get("timestamp")
|
||
if ts:
|
||
span.set_attribute("agentscope.tier2.timestamp", str(ts))
|
||
|
||
# ── cost.tokens → gen_ai.usage.*(Studio 的 token 用量视图按这两个标准键展示)──
|
||
cost = trace_step.get("cost") or {}
|
||
tokens = (cost or {}).get("tokens") or {}
|
||
if "in" in tokens:
|
||
span.set_attribute("gen_ai.usage.input_tokens", int(tokens.get("in") or 0))
|
||
if "out" in tokens:
|
||
span.set_attribute("gen_ai.usage.output_tokens", int(tokens.get("out") or 0))
|
||
|
||
# ── tier2 扩展三段 → agentscope.function.* + tier2 自有属性(JSON 序列化,Studio 在 Metadata 区展示)──
|
||
# 用 agentscope.function.input/output 这两个 reference 明确列出的「Opt-In」扩展键承载推理/动作/观察,
|
||
# 让 Studio 能按 AgentScope 扩展约定展示;原始三段也各存一份 tier2 私有键便于反查。
|
||
for seg_key in ("reasoning", "action", "observation"):
|
||
seg = ext.get(seg_key)
|
||
if seg:
|
||
span.set_attribute(
|
||
f"agentscope.tier2.{seg_key}",
|
||
json.dumps(seg, ensure_ascii=False),
|
||
)
|
||
# 动作段的工具名也铺到标准键(gen_ai.tool.name),Studio 工具调用视图按它高亮。
|
||
tool = (ext.get("action") or {}).get("tool")
|
||
if tool:
|
||
span.set_attribute("gen_ai.tool.name", str(tool))
|
||
# 原始事件类型(反查用)。
|
||
if raw.get("event"):
|
||
span.set_attribute("agentscope.tier2.raw_event", str(raw.get("event")))
|
||
|
||
# ── verdict → span 状态:如实反映工具/门结果(observe-only,不改任何生成判定)──
|
||
verdict = trace_step.get("verdict")
|
||
if verdict is not None:
|
||
span.set_attribute("agentscope.tier2.verdict", str(verdict))
|
||
if str(verdict).lower() in _ERROR_VERDICTS:
|
||
# 工具失败 / 被拒 / 中断 → span 标 ERROR(只是把已发生的结果反映到 trace 颜色,不影响主链)。
|
||
span.set_status(StatusCode.ERROR, str(verdict))
|
||
else:
|
||
span.set_status(StatusCode.OK)
|
||
|
||
def shutdown(self) -> None:
|
||
"""收口:flush + 关私有 provider,把 BatchSpanProcessor 攒批里残留的 span 发出(best-effort,绝不抛)。
|
||
|
||
编排器在一次 run 收口处调一次(对齐 TraceAdapter.summary 那一步);不调也不会崩(进程退出时 batch 可能丢尾批,
|
||
但 observe-only 容忍 —— trace 丢尾批不影响生成产物)。
|
||
"""
|
||
if self._provider is None:
|
||
return
|
||
try:
|
||
# force_flush:把攒批里没发的 span 立刻发出(给个上限超时,避免收口卡住)。
|
||
self._provider.force_flush(timeout_millis=5000)
|
||
except Exception as exc: # best-effort:flush 失败只告警
|
||
_warn_once("flush-fail", f"force_flush 残留 span 失败(忽略):{exc}")
|
||
try:
|
||
self._provider.shutdown()
|
||
except Exception as exc:
|
||
_warn_once("shutdown-fail", f"关 Studio provider 失败(忽略):{exc}")
|
||
|
||
|
||
# ── no-op sink:取不到 Studio 地址时返回它,插进 TraceAdapter.sink 槽等于「没接 Studio」(只留内存 adapter)──
|
||
class _NoopStudioSink:
|
||
"""关闭态占位 sink:__call__ 什么都不做、shutdown 什么都不做。让调用方无需判 None、统一拿 sink + 调 shutdown。"""
|
||
|
||
enabled = False
|
||
|
||
def __call__(self, trace_step: dict) -> None: # noqa: D401 —— 故意 no-op
|
||
return
|
||
|
||
def shutdown(self) -> None: # noqa: D401 —— 故意 no-op
|
||
return
|
||
|
||
|
||
def make_studio_sink(
|
||
trace_id: str,
|
||
*,
|
||
studio_url: Optional[str] = None,
|
||
) -> Callable[[dict], None]:
|
||
"""构造一个 Studio 旁路 sink:解析到 Studio 地址 → StudioSink;取不到 → no-op sink(默认关闭)。
|
||
|
||
这是给编排器/run 的唯一入口:无论开没开 Studio,都拿到一个可直接塞进 TraceAdapter(sink=...) 的可调用对象,
|
||
且都带 .shutdown()(no-op 时也安全可调)—— 调用方零分支判断,observe-only 不影响主链。
|
||
|
||
:param trace_id: 本次生成 traceId(贯穿)。
|
||
:param studio_url: 显式 Studio HTTP base(最低优先级;一般留空,走 env TIER2_STUDIO_URL / infra_config)。
|
||
:return: 一个 Callable[[dict], None] 且带 .shutdown() 的 sink 对象(StudioSink 或 _NoopStudioSink)。
|
||
"""
|
||
url = resolve_studio_url(studio_url)
|
||
if not url:
|
||
# 取不到地址 = 默认关闭:返回 no-op(现有 CLI 真跑不受任何影响)。
|
||
return _NoopStudioSink()
|
||
return StudioSink(trace_id=trace_id, studio_url=url)
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__": # pragma: no cover —— 本地自检:无 Studio 地址时应拿到 no-op,且 __call__/shutdown 不炸
|
||
s = make_studio_sink(trace_id="demo-trace-001")
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print("sink type:", type(s).__name__) # 期望 _NoopStudioSink(未设 TIER2_STUDIO_URL)
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s({"traceId": "demo-trace-001", "step": 0, "ext": {"raw": {"event": "ReplyStartEvent"}}})
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s.shutdown()
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print("noop sink ok（observe-only 关闭态:吃事件不报错、shutdown 不报错）")
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