# AgentUI Project Overview

## Цель проекта
AgentUI — это прокси‑сервер с визуальным редактором пайплайнов (на базе Drawflow), который нормализует запросы от различных клиентов в единый формат и выполняет их через цепочку узлов (nodes). Это позволяет гибко собирать пайплайны обработки текстовых/LLM‑запросов без необходимости вручную интегрировать каждый провайдер.

---

## Основные компоненты

### Фронтенд: Визуальный редактор
- Построен на **Drawflow**.  
- Поддерживает узлы, входы/выходы и соединения.  
- Реализована надёжная сериализация/десериализация:
  - `toPipelineJSON()` сохраняет структуру + все соединения.  
  - `fromPipelineJSON()` восстанавливает узлы и соединения с учётом времени рендера DOM (retry‑логика).  
- Исправлены баги исчезающих соединений.  
- В инспекторе узлов отображается оригинальный ID узла, а не runtime ID от Drawflow.  
- UI подсказки: макрохинты в синтаксисе `[[...]]` (например `[[VAR:system.prompt]]`, `[[OUT:node1.text]]`).

### Бэкенд: Исполнение пайплайна
- Основной код: [`agentui/pipeline/executor.py`](agentui/pipeline/executor.py).  
- Выполняется **топологическая сортировка** графа для правильного порядка исполнения и предотвращения циклов.  
- Узлы:
  - **RawForwardNode**: 
    - Прямой HTTP‑форвардинг с макросами в `base_url`, `override_path`, `headers`.  
    - Автоопределение провайдера.  
  - **ProviderCallNode**: 
    - Унифицированный вызов LLM‑провайдеров.  
    - Преобразует внутренний формат сообщений в специфический формат для OpenAI, Gemini, Anthropic.  
    - Поддерживает параметры `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `stop` (или аналоги).  
- Поддержка **макросов**:
  - `{{ path }}` — Jinja‑подобный.  
  - `[[VAR:...]]` — доступ к данным контекста (system, chat, params).  
  - `[[OUT:nodeId(.attr)]]` — ссылки на вывод других узлов.  
  - `{{ OUT.node.* }}` — альтернативная форма.

### API сервер (`agentui/api/server.py`)
- Нормализует запросы под форматы `/v1/chat/completions`, Gemini, Anthropic.  
- Формирует контекст макросов (vendor, model, params, incoming).  

---

## Текущий прогресс
- Исправлены баги сериализации соединений во фронтенде.  
- Добавлены подсказки по макросам.  
- Реализована топологическая сортировка исполнения.  
- Создан универсальный рендер макросов `render_template_simple`.  
- Интегрирован RawForward с макроподстановкой.  
- ProviderCall теперь преобразует сообщения под формат конкретного провайдера.  

---

## Текущая задача (для нового разработчика)

В проекте мы начинаем реализацию **Prompt Manager**, который станет частью узла `ProviderCall`.  

**Что уже решено:**  
- Архитектура пайплайна, сериализация/десериализация, макросная система, базовые конвертеры форматов.  

**Что нужно сделать:**  
- [ ] Спроектировать структуру prompt‑менеджера: массив блоков `{ name, role, prompt, enabled, order }`.  
- [ ] Добавить универсальный рендер макросов, который применяется ко всем блокам перед конвертацией.  
- [ ] Доработать конвертеры форматов под OpenAI, Gemini, Anthropic, чтобы они учитывали эти блоки.  
- [ ] Интегрировать prompt‑менеджер в `ProviderCallNode`:  
  - Сборка последовательности сообщений.  
  - Подстановка макросов.  
  - Конвертация в провайдерский формат.  
- [ ] Реализовать UI prompt‑менеджера во фронтенде:  
  - CRUD операций над блоками.  
  - Drag&Drop сортировку.  
  - Возможность включать/выключать блок.  
  - Выбор роли (`user`, `system`, `assistant`, `tool`).  

---

## Важные файлы
- [`static/editor.html`](static/editor.html) — визуальный редактор пайплайнов.  
- [`agentui/pipeline/executor.py`](agentui/pipeline/executor.py) — логика исполнения пайплайнов, макросов и узлов.  
- [`agentui/api/server.py`](agentui/api/server.py) — REST API для внешних клиентов.  
- [`pipeline.json`](pipeline.json) — сохранённый пайплайн по умолчанию.