Barabashka
ad828885e3
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.
153 lines
3.6 KiB
Markdown
153 lines
3.6 KiB
Markdown
# 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
|
|
|
|
```text
|
|
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
|
|
|
|
```bash
|
|
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):
|
|
|
|
```bash
|
|
cd /home/worker/projects/docker-service/mcp-stub
|
|
docker compose up --build -d
|
|
```
|
|
|
|
2) Запустите сервер AgentOS:
|
|
|
|
```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`
|
|
|
|
## Запуск сценария через HTTP
|
|
|
|
- `POST http://127.0.0.1:7777/api/runs`
|
|
|
|
Тело запроса:
|
|
|
|
```json
|
|
{
|
|
"scenario_id": "news_source_discovery_v1",
|
|
"input": {
|
|
"url": "https://example.com/news"
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
Пример:
|
|
|
|
```bash
|
|
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`:
|
|
|
|
```dotenv
|
|
PHOENIX_TRACING_ENABLED=true
|
|
PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT=http://localhost:6006
|
|
PHOENIX_PROJECT_NAME=prisma-platform
|
|
```
|
|
|
|
2) Запустите приложение:
|
|
|
|
```bash
|
|
.venv/bin/python -m src.agent_os
|
|
```
|
|
|