Перевести исполнение сценариев на MCP workflow runner.

Удален legacy workflow_runner со stub-инструментами, добавлен mcp_client и новый mcp_workflow_runner с planner-моделью через polza.ai, обновлены сценарий, API/AgentOS wiring и документация под текущий контур запуска.
2026-04-22 16:36:42 +03:00
parent 93ee7aea1c
commit ad828885e3
9 changed files with 746 additions and 638 deletions
@@ -1,14 +1,19 @@
 # Prisma Platform MVP

-Минимальный чат-агент на Agno + Ollama с рантаймом AgentOS.
+MVP-реализация сценарного раннера на Agno AgentOS.

-В этом проекте AgentOS работает как HTTP API сервер (FastAPI + Uvicorn).
+Текущая схема исполнения:
+
+- сценарий хранится в `scenarios/*.json`;
+- исполнение идет через `src/mcp_workflow_runner.py`;
+- каждый шаг вызывает MCP инструмент через `src/mcp_client.py`;
+- для подготовки аргументов шага используется planner-агент с моделью через `polza.ai`.

 ## Требования

 - Python 3.10+
- Запущенный Ollama endpoint (по умолчанию: `http://localhost:11435`)
- Доступная модель в Ollama (по умолчанию: `gemma4:31b`)
+- MCP endpoint (по умолчанию `http://127.0.0.1:8081/mcp`)
+- доступ к модели через `polza.ai` (`POLZA_API_KEY`)

 ## Текущая структура

@@ -26,11 +31,11 @@ prisma_platform/
    ├── api_routes.py
    ├── agent_os.py
    ├── agent_runner.py
+    ├── mcp_client.py
+    ├── mcp_workflow_runner.py
    ├── observability.py
    ├── scenario_store.py
-    ├── schemas.py
-    ├── stub_tools.py
-    └── workflow_runner.py
+    └── schemas.py
 ```

 ## Установка
@@ -44,25 +49,32 @@ cp .env.example .env

 ## Запуск

-Запуск сервера AgentOS:
+1) Поднимите MCP stub (из соседнего репозитория):

 ```bash
-python -m src.agent_os
+cd /home/worker/projects/docker-service/mcp-stub
+docker compose up --build -d
 ```

-По умолчанию AgentOS работает на `http://127.0.0.1:7777`.
+2) Запустите сервер AgentOS:

-Документация API доступна по адресам:
+```bash
+cd /home/worker/projects/prisma_platform
+.venv/bin/python -m src.agent_os
+```
+
+По умолчанию приложение доступно на `http://127.0.0.1:7777`.
+
+Документация API:

 - `http://127.0.0.1:7777/docs`
 - `http://127.0.0.1:7777/redoc`

-Верхний слой сервиса реализован как кастомные FastAPI роуты (`src/api_routes.py`), подключенные через `AgentOS(base_app=...)`.
-
-### Запуск сценария через HTTP
+## Запуск сценария через HTTP

 - `POST http://127.0.0.1:7777/api/runs`
- Тело запроса (JSON):
+
+Тело запроса:

 ```json
 {
@@ -73,10 +85,10 @@ python -m src.agent_os
 }
 ```

-Пример запроса:
+Пример:

 ```bash
-curl -X POST "http://127.0.0.1:7777/api/runs" \
+curl -s -X POST "http://127.0.0.1:7777/api/runs" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
@@ -86,106 +98,45 @@ curl -X POST "http://127.0.0.1:7777/api/runs" \
  }'
 ```

-Endpoint возвращает единый JSON-контракт. Поля одинаковые для `success` и `failed`,
-а в неактуальных полях приходит `null`.
+Успешный ответ содержит:

-Пример успешного ответа:
-
-```json
-{
-  "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
-  "status": "success",
-  "input": {
-    "url": "https://example.com/news"
-  },
-  "steps": [
-    {
-      "node_id": "search_news_sources",
-      "status": "success",
-      "started_at": "2026-04-22T10:00:00+00:00",
-      "finished_at": "2026-04-22T10:00:00+00:00",
-      "error": null
-    }
-  ],
-  "output_summary": "По заглушечным данным самым ранним источником считается https://news-a.example/article-1",
-  "workflow_name": "news_source_discovery_v1",
-  "scenario_name": "News Source Discovery V1",
-  "result": {
-    "tool_name": "generate_summary",
-    "ok": true,
-    "payload": {
-      "input_count": 3,
-      "summary": "По заглушечным данным самым ранним источником считается https://news-a.example/article-1"
-    },
-    "received_at": "2026-04-22T10:00:00+00:00"
-  },
-  "error": null,
-  "run_id": "run_xxx",
-  "session_id": "session_xxx"
-}
-```
-
-Пример ответа с ошибкой валидации:
-
-```json
-{
-  "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
-  "status": "failed",
-  "input": {},
-  "steps": [
-    {
-      "node_id": "search_news_sources",
-      "status": "queued",
-      "started_at": null,
-      "finished_at": null,
-      "error": null
-    }
-  ],
-  "output_summary": null,
-  "workflow_name": null,
-  "scenario_name": "News Source Discovery V1",
-  "result": null,
-  "error": {
-    "code": "invalid_input",
-    "message": "Input does not match scenario input_schema: ..."
-  },
-  "run_id": null,
-  "session_id": null
-}
-```
-
-Проверка, что сервер поднят:
-
-```bash
-curl -s "http://127.0.0.1:7777/docs" | grep -n "Swagger UI"
-```
+- `status=success`
+- список `steps` со статусами шагов
+- `output_summary`
+- `result` итогового шага

 ## Переменные окружения

-Основные переменные:
+Основные:

- `AGENT_ID` (по умолчанию: `prisma-agent`)
- `OLLAMA_MODEL_ID` (по умолчанию: `gemma4:31b`)
- `OLLAMA_HOST` (по умолчанию: `http://localhost:11435`)
- `OLLAMA_TEMPERATURE` (по умолчанию: `0`)
- `AGENT_MARKDOWN` (по умолчанию: `false`)
- `AGENT_DEBUG_MODE` (по умолчанию: `true`)
- `AGENT_INSTRUCTIONS` (по умолчанию: `You are a helpful assistant. Answer briefly and clearly.`)
- `AGENT_OS_HOST` (по умолчанию: `127.0.0.1`)
- `AGENT_OS_PORT` (по умолчанию: `7777`)
- `PHOENIX_TRACING_ENABLED` (по умолчанию: `false`)
- `PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT` (по умолчанию: `http://localhost:6006`)
- `PHOENIX_PROJECT_NAME` (по умолчанию: `prisma-platform`)
+- `AGENT_ID` (default: `prisma-agent`)
+- `AGENT_MARKDOWN` (default: `false`)
+- `AGENT_DEBUG_MODE` (default: `true`)
+- `AGENT_INSTRUCTIONS`
+- `AGENT_OS_HOST` (default: `127.0.0.1`)
+- `AGENT_OS_PORT` (default: `7777`)
+
+Planner-модель (`polza.ai`):
+
+- `POLZA_BASE_URL` (default: `https://api.polza.ai/v1`)
+- `POLZA_MODEL_ID` (default: `google/gemma-4-31b-it`)
+- `POLZA_API_KEY` (required)
+- `POLZA_TEMPERATURE` (default: `0`)
+
+MCP:
+
+- `MCP_BASE_URL` (default: `http://127.0.0.1:8081/mcp`)
+- `MCP_TIMEOUT_SECONDS` (default: `10`)
+
+Phoenix tracing:
+
+- `PHOENIX_TRACING_ENABLED` (default: `false`)
+- `PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT` (default: `http://localhost:6006`)
+- `PHOENIX_PROJECT_NAME` (default: `prisma-platform`)

 ## Phoenix трассировка (локально)

-1. Установите зависимости:
-
-```bash
-pip install -r requirements.txt
-```
-
-2. Поднимите Phoenix (см. `docker-service/docker-compose.yml`) и включите трассировку в `.env`:
+1) Включите трассировку в `.env`:

 ```dotenv
 PHOENIX_TRACING_ENABLED=true
@@ -193,5 +144,9 @@ PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT=http://localhost:6006
 PHOENIX_PROJECT_NAME=prisma-platform
 ```

-3. Запустите приложение как обычно (`python -m src.agent_os`).
+2) Запустите приложение:
+
+```bash
+.venv/bin/python -m src.agent_os
+```