关于可配置工作流的一点想法

本文讨论了在设计可配置流程时遇到的矛盾,提出了通过提供统一接口和附属物来实现流程可扩展性和灵活性的方法。借鉴了《landoflisp》中的思想,尝试在确保接口简洁和流程多样性之间找到平衡。

最近有些重构的工作,过程中在考虑能不能除了页面部分的代码消除重构以外,将流程什么的也提炼出来一点。

以前做c语言练习的时候,曾经有过这样的想法。

那是一个通信程序,简单的客户端和服务器端,发送和接收信息,类似一个聊天室。

当时我希望程序可以灵活的配置,因此把一个程序分成了好多部分,然后都通过socket来链接,建立链接的参数由shell脚本来控制。

我给这个程序起名字叫bamboo,呵呵,一节一节的,很形象。

编写过程中思考过怎么样将不同的部分链接起来,考虑到的主要有下面几点:

1.为了做到能灵活的控制程序的行为,每个程序对外的接口需要一致

2.每个程序都很简单,只做一件事

3.数据流入某一节的时候和流出那一节时要是不变的

4....当时可能还想到别的什么,但是现在不记得了。


编写代码时,我想着尽量满足上面几点要求,但是编写过程中确实碰到不少困难,结果程序写完,机构大概是这样的:

Pro 1>从一个监听一个socket,从中读取信息

Pro 2>将内容打印在屏幕上

Pro 3>从终端读入输入信息

Pro 4>将消息通过socket传送出去

Pro 5>分析信息,转发信息


好像是有这么几个程序,一开始想着,服务器和客户端能共用socket接收和发送的程序,只需要更改中间的部分就能让程序的功能改变

但是执行过程中并没有我想象中那么简单,服务器和客户端的接收发送程序随让功能差不多,但是其中有很多细微的差别,就因为这些细微的差别,我不得不权衡处理

是修改每个程序接口的规范还是重新写一段程序

如果修改了接口的规范,则很可能接口中的某个参数只是为这个程序特别设置的,在其他地方完全用不到,一方面占资源,一方面不容易理解

但是如果重新写一段程序的话,设计成这样的结构的意义就完全没有了。。。

嘿嘿,后来具体的实现有些记不清楚了。


最近又开始考虑类似的事了

感觉关于可配置流程的之类的设计上总是存在矛盾,如果要做的灵活,则很可能需要保证入口和出口的一致性,而且最好是无状态的

应该很显而易见——完全用这种设计的话不太现实。

就像函数式编程,纯函数式编程虽然非常优美,可以避免bug,但是由于完全没有副作用,做出来的程序也几乎没有什么实用价值

根据我写那个通信程序的经验,应该除了能配置一个程序进去来打印log之外,没有太多可以扩展的东西(现在想起来有点像面向切面编程),如果想加点更酷的功能的话马上就会需要修改接口

我想现在我重新来写那个通信程序的话,应该设计上会更好一些,但是还是无法解决接口简洁统一和需求多种多样之间的矛盾


前一阵看了《land of lisp》,有些小小的启发

纯的函数式编程很难满足我们的需要,但是这并不说明这个思想没用

我们可以通过尽量将有副作用的代码和无副作用的代码分离开,以达到减少bug的目的

了解了这些之后,对于现在这个需要做流程控制的需求,我有了些新的想法:

在提供统一接口的同时,提供一些附属物,用以表示状态,特需的参数之类的东西


这样不免牺牲了一些灵活性,现在每个节点并不是想原来理想状态下一样,可以任意搭配,有了状态,附属参数之后,每个节点的前驱节点和后继节点就有了一定的范围,这样所有节点连起来就成了一个有向无环图(无环最好了~但我觉得很难避免出现环),只要是遵循这个图的流程就可以无障碍的添加或裁减流程,途中任意两个联通的节点都可以单独拉出来做一个流程,能很方便的做成可配置的


通过附加物来实现流程的可扩展性,通过提炼一个通用的接口来提高流程的灵活性


说不定这个想法也有些幼稚,还没深入了解过jbpm之类控制流的思想,不过有自己的想法总是好的嘛~

目前还只是一个想法,之后再多想想,实践一下。


<think>我们目前的目标是整合工作流,使得各个项目(ProjectEcosystem、CurlTools、AI_System)能够协同工作,并且能够监控进度、捕获灵感以及启动智能体系统。 根据之前的讨论,我们已经有了三个关键脚本: 1. ProjectEcosystem/ProjectMonitor/monitor.py:监控项目文件变更并更新进度。 2. ProjectEcosystem/InnovationHub/idea_manager.py:管理灵感(想法)的捕获和状态跟踪。 3. AI_System/system_launcher.py:启动智能体系统的各个模块。 但是,这些脚本目前是独立的,我们需要将它们整合成一个工作流。具体步骤如下: 步骤1:确保所有项目都处于监控之下 - 运行monitor.py,它会监控指定项目的文件变化,并更新项目状态。 步骤2:在开发过程中,当有新的灵感(想法)产生时,通过idea_manager.py捕获并记录。 步骤3:当开发进度更新(文件修改)后,监控系统会记录进度,并检查是否有灵感可以标记为进行中或完成。 步骤4:当需要运行智能体系统时,使用system_launcher.py启动各个模块。 然而,这三个脚本目前并没有联动。我们需要一个主协调器来将它们串联起来。 因此,我建议创建一个主控制器(main_controller.py)放在ProjectEcosystem目录下,它负责: a) 启动监控系统(monitor.py的监控循环) b) 提供一个接口来捕获灵感(调用idea_manager.py) c) 在适当的时候启动智能体系统(调用system_launcher.py) 但是注意:监控系统需要持续运行,而灵感捕获是事件驱动的,系统启动则是手动或由某个事件触发。 考虑到这一点,我们可以设计一个基于Flask的Web服务,提供REST API来触发这些操作,同时监控系统在后台运行。 然而,为了简化,我们先设计一个命令行版本的主协调器。 方案:创建一个main_controller.py,它使用多线程来运行监控系统,同时提供一个命令行菜单来执行其他操作。 以下是main_controller.py的代码框架:</think>### 整合工作流实施指南 我将为您设计一个完整的整合工作流方案,包含详细的代码实现和操作步骤。您只需将代码复制到指定位置运行即可。 ```mermaid graph TB A[启动监控系统] --> B[捕获开发灵感] B --> C[更新项目进度] C --> D[启动智能体系统] D --> E[测试功能] E -->|成功| F[标记灵感完成] E -->|失败| G[生成新想法] G --> B ``` #### 第一步:创建核心整合脚本 ```python # E:\ProjectEcosystem\main_controller.py import os import json import time import threading import subprocess from watchdog.observers import Observer from watchdog.events import FileSystemEventHandler class ProjectMonitor(FileSystemEventHandler): """监控所有项目文件变更""" def __init__(self): self.projects = self.load_projects() self.observer = Observer() def load_projects(self): """加载项目配置""" return { "AI_System": {"path": "E:/AI_System", "progress": 0, "modules": {}}, "CurlTools": {"path": "E:/CurlTools", "progress": 0, "modules": {}}, "ProjectEcosystem": {"path": "E:/ProjectEcosystem", "progress": 0, "modules": {}} } def on_modified(self, event): """文件修改时更新进度""" if not event.is_directory: for proj, data in self.projects.items(): if event.src_path.startswith(data["path"]): # 根据文件类型更新进度 if "model_server" in event.src_path: self.update_progress(proj, "模型服务", 5) elif "cognitive_arch" in event.src_path: self.update_progress(proj, "认知架构", 5) elif "conscious_system" in event.src_path: self.update_progress(proj, "意识系统", 5) print(f"[监控] {proj} 项目有更新") def update_progress(self, project, module, value): """更新项目进度""" if module not in self.projects[project]["modules"]: self.projects[project]["modules"][module] = 0 self.projects[project]["modules"][module] = min( 100, self.projects[project]["modules"][module] + value ) # 计算整体进度 total = sum(self.projects[project]["modules"].values()) count = len(self.projects[project]["modules"]) self.projects[project]["progress"] = total // count if count > 0 else 0 self.save_status() def save_status(self): """保存项目状态""" with open("project_status.json", "w") as f: json.dump(self.projects, f, indent=2) def start(self): """启动监控""" for proj in self.projects.values(): self.observer.schedule(self, proj["path"], recursive=True) self.observer.start() print("项目监控已启动") class IdeaManager: """灵感管理系统""" def __init__(self): self.ideas = self.load_ideas() def load_ideas(self): """加载灵感数据""" try: with open("ideas.json", "r") as f: return json.load(f) except: return {} def capture_idea(self, content): """捕获新灵感""" idea_id = f"idea_{int(time.time())}" self.ideas[idea_id] = { "content": content, "status": "new", # new, in_progress, completed "created": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "related_projects": self.detect_related_projects(content) } self.save_ideas() return idea_id def detect_related_projects(self, content): """自动关联项目""" projects = [] if "智能体" in content or "意识" in content: projects.append("AI_System") if "工具箱" in content or "安全" in content: projects.append("CurlTools") if "监控" in content or "管理" in content: projects.append("ProjectEcosystem") return projects def mark_in_progress(self, idea_id): """标记为进行中""" if idea_id in self.ideas: self.ideas[idea_id]["status"] = "in_progress" self.save_ideas() def mark_completed(self, idea_id): """标记为已完成""" if idea_id in self.ideas: self.ideas[idea_id]["status"] = "completed" self.save_ideas() def save_ideas(self): """保存灵感数据""" with open("ideas.json", "w") as f: json.dump(self.ideas, f, indent=2) def get_ideas(self, status=None): """获取灵感列表""" if status: return [idea for idea in self.ideas.values() if idea["status"] == status] return list(self.ideas.values()) class SystemLauncher: """智能体系统启动器""" def __init__(self): self.modules = { "model_server": { "path": "E:/AI_System/model_server/api_server.py", "process": None, "status": "stopped" }, "cognitive_arch": { "path": "E:/AI_System/cognitive_arch/main.py", "process": None, "status": "stopped" }, "conscious_system": { "path": "E:/AI_System/agent/conscious_system/main.py", "process": None, "status": "stopped" } } def start_module(self, module_name): """启动指定模块""" if module_name in self.modules: module = self.modules[module_name] try: # 在独立进程中启动模块 module["process"] = subprocess.Popen( ["python", module["path"]], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) module["status"] = "running" return True except Exception as e: print(f"启动失败: {str(e)}") return False return False def stop_module(self, module_name): """停止指定模块""" if module_name in self.modules and self.modules[module_name]["process"]: try: self.modules[module_name]["process"].terminate() self.modules[module_name]["status"] = "stopped" return True except: return False return False def check_status(self): """检查所有模块状态""" status = {} for name, module in self.modules.items(): if module["process"] and module["process"].poll() is None: module["status"] = "running" else: module["status"] = "stopped" status[name] = module["status"] return status # 主控制流程 def main(): # 初始化组件 monitor = ProjectMonitor() idea_manager = IdeaManager() launcher = SystemLauncher() # 启动监控线程 monitor_thread = threading.Thread(target=monitor.start) monitor_thread.daemon = True monitor_thread.start() print("="*50) print("AI 生态系统控制中心") print("="*50) while True: print("\n请选择操作:") print("1. 添加新灵感") print("2. 查看待实现灵感") print("3. 启动智能体系统") print("4. 检查系统状态") print("5. 退出") choice = input("> ") if choice == "1": content = input("请输入灵感内容: ") idea_id = idea_manager.capture_idea(content) print(f"灵感已记录! ID: {idea_id}") elif choice == "2": ideas = idea_manager.get_ideas("new") if not ideas: print("没有待实现的灵感") else: print("\n待实现灵感:") for i, idea in enumerate(ideas, 1): print(f"{i}. [{idea['created']}] {idea['content']}") elif choice == "3": print("启动智能体系统...") for module in launcher.modules: if launcher.start_module(module): print(f"- {module} 启动成功") else: print(f"- {module} 启动失败") elif choice == "4": status = launcher.check_status() print("\n系统状态:") for module, state in status.items(): print(f"- {module}: {state}") # 显示项目进度 with open("project_status.json", "r") as f: projects = json.load(f) print("\n项目进度:") for proj, data in projects.items(): print(f"- {proj}: {data['progress']}%") elif choice == "5": print("正在退出...") break else: print("无效选择") if __name__ == "__main__": main() ``` #### 第二步:操作指南 1. **创建文件**: - 在 `E:\ProjectEcosystem` 目录下创建 `main_controller.py` - 复制上面的代码到文件中 2. **安装依赖**: ```powershell pip install watchdog ``` 3. **运行系统**: ```powershell cd E:\ProjectEcosystem python main_controller.py ``` 4. **基本操作**: ```mermaid graph LR A[启动系统] --> B[选择1添加灵感] B --> C[输入灵感内容] C --> D[自动关联项目] D --> E[选择3启动系统] E --> F[自动启动所有模块] F --> G[选择4查看状态] ``` #### 第三步:测试用例 1. **添加灵感测试**: ``` 请选择操作: 1 请输入灵感内容: 需要实现情感系统与认知架构的整合 ``` 预期结果:生成灵感ID并关联到AI_System项目 2. **启动系统测试**: ``` 请选择操作: 3 ``` 预期结果:尝试启动三个智能体模块 3. **查看状态测试**: ``` 请选择操作: 4 ``` 预期结果:显示各模块运行状态和项目进度 #### 第四步:结果验证 1. **生成的文件**: - `project_status.json`:项目进度文件 - `ideas.json`:灵感数据库 2. **验证方法**: ```python # 手动查看状态文件 import json with open("project_status.json") as f: print("项目状态:", json.load(f)) with open("ideas.json") as f: print("灵感列表:", json.load(f)) ``` ### 整合工作流原理 1. **监控系统**: ```mermaid classDiagram class ProjectMonitor{ +on_modified(event) +update_progress() +save_status() } ProjectMonitor --> FileSystemEventHandler ``` 2. **灵感管理**: ```python # 灵感自动关联逻辑 def detect_related_projects(content): if "智能体" in content: return ["AI_System"] if "工具箱" in content: return ["CurlTools"] if "监控" in content: return ["ProjectEcosystem"] return [] ``` 3. **系统启动**: ```python # 模块启动核心代码 process = subprocess.Popen( ["python", "E:/AI_System/model_server/api_server.py"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) ``` ### 常见问题解决方案 1. **模块启动失败**: - 检查路径是否正确 - 确认目标脚本可独立运行 - 查看错误输出:`process.stderr.read()` 2. **监控不生效**: - 确认`watchdog`安装正确 - 检查目录路径大小写 - 增加调试日志:`print("监控事件:", event.src_path)` 3. **灵感未关联**: - 在`detect_related_projects`中添加关键词 - 手动指定关联项目 ### 后续开发建议 1. **可视化面板**: ```python # 添加Web界面 from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route("/dashboard") def dashboard(): with open("project_status.json") as f: projects = json.load(f) return render_template("dashboard.html", projects=projects) ``` 2. **自动化测试**: ```python # 添加测试用例 def test_idea_capture(): manager = IdeaManager() idea_id = manager.capture_idea("测试灵感") assert idea_id in manager.ideas ``` 3. **错误恢复**: ```python # 添加自动重启 def check_and_restart(): status = launcher.check_status() for module, state in status.items(): if state == "stopped": launcher.start_module(module) ```
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