Prisma Platform MVP

MVP-реализация сценарного раннера на Agno AgentOS.

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+
• MCP endpoint (по умолчанию http://127.0.0.1:8081/mcp)
• доступ к модели через polza.ai (POLZA_API_KEY)

Текущая структура

prisma_platform/
├── .env
├── .env.example
├── requirements.txt
├── scenarios/
│   ├── index.json
│   └── news_source_discovery/
│       └── v1.json
└── src/
    ├── __init__.py
    ├── api_routes.py
    ├── agent_os.py
    ├── agent_runner.py
    ├── mcp_client.py
    ├── mcp_workflow_runner.py
    ├── observability.py
    ├── scenario_store.py
    └── schemas.py

Установка

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

Запуск

1. Поднимите MCP stub (из соседнего репозитория):

cd /home/worker/projects/docker-service/mcp-stub
docker compose up --build -d

2. Запустите сервер AgentOS:

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

Запуск сценария через HTTP

• POST http://127.0.0.1:7777/api/runs

Тело запроса:

{
  "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
  "input": {
    "url": "https://example.com/news"
  }
}

Пример:

curl -s -X POST "http://127.0.0.1:7777/api/runs" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
    "input": {
      "url": "https://example.com/news"
    }
  }'

Успешный ответ содержит:

• status=success
• список steps со статусами шагов
• output_summary
• result итогового шага

Переменные окружения

Основные:

• 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. Включите трассировку в .env:

PHOENIX_TRACING_ENABLED=true
PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT=http://localhost:6006
PHOENIX_PROJECT_NAME=prisma-platform

2. Запустите приложение:

.venv/bin/python -m src.agent_os