spring-ai-alibaba-deepresearch 学习（八）——源码学习之InformationNode

本篇为spring-ai-alibaba学习系列第三十四篇

前面介绍 planner 节点下一节点是 information 节点

该节点比较简单，没有调用大模型，仅仅是将大模型的返回结果转化为 Plan 类型

使用方法

max_plan_iterations：最大计划迭代次数，控制重新生成计划的次数

auto_accepted_plan：决定下一节点为人工还是研究组

节点产出

current_plan：Plan类型的研究计划

源码跟踪

跟踪：在 DeepResearchConfiguration 中，information 节点是一个 InformationNode 类型的节点，创建时无需参数，内部会创建一个 BeanOutputConverter<Plan> 的转换器 converter

研究：InformationNode 的 apply 方法整体流程如下：

1）获取前一节点 planner 的结果 planner_content

2）尝试将其转化为 Plan 类型，若失败则返回 planner 节点重新生成计划（有最大次数限制，达到限制后直接到 END 节点）

3）转化成功后，将其放入current_plan

4）根据 auto_accepted_plan 判断是否允许自动接受计划，若为 false，则需要人工介入，转入 human_feedback 节点，若为 true，则直接进入 research_team 节点

总结：该节点将大模型的返回结果转化为 Plan 类型并支持在转化失败时重试，然后根据 auto_accepted_plan 取值进入不同节点

附InformationNode 的 apply 方法源码

    public Map<String, Object> apply(OverAllState state) {
		String result = state.value("planner_content", "");
		logger.info("planner_content: {}", result);
		assert Strings.isNotBlank(result);

		Plan curPlan = null;
		String nextStep = "research_team";
		Map<String, Object> updated = new HashMap<>();
		try {
			curPlan = converter.convert(result);
			logger.info("反序列成功，convert: {}", curPlan);
		}
		catch (Exception e) {
			// 2.2 反序列化失败，尝试重新生成计划
			logger.error("反序列化失败");
			if (StateUtil.getPlanIterations(state) < StateUtil.getPlanMaxIterations(state)) {
				// 尝试重新生成计划
				updated.put("plan_iterations", StateUtil.getPlanIterations(state) + 1);
				nextStep = "planner";
				updated.put("information_next_node", nextStep);
				logger.info("information node -> {} node", nextStep);
				return updated;
			}
			else {
				nextStep = END;
				updated.put("information_next_node", nextStep);
				logger.warn("information node -> {} node", nextStep);
				return updated;
			}
		}
		// 2.3 上下文不足，跳转到human_feedback节点
		if (!StateUtil.getAutoAcceptedPlan(state)) {
			nextStep = "human_feedback";
		}
		else {
			nextStep = "research_team";
			updated.put("plan_iterations", StateUtil.getPlanIterations(state) + 1);
		}
		updated.put("current_plan", curPlan);
		updated.put("information_next_node", nextStep);
		logger.info("information node -> {} node", nextStep);
		return updated;
	}