SAGE Studio

📋 Overview

SAGE Studio 是一个现代化的低代码 Web UI 包，用于可视化开发和管理 SAGE 数据流水线。

包名: isage-studio
技术栈: React 18 + TypeScript + FastAPI\

🏗️ 架构概述

Studio 采用前后端分离架构，直接接入 SAGE 核心引擎：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    前端 (React + Vite)                   │
│  ┌───────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐ │
│  │  Flow Editor  │  │  Playground  │  │  Properties  │ │
│  │   (画布编辑)   │  │  (对话测试)   │  │  (配置面板)   │ │
│  └───────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                         ⬇ HTTP/REST API
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│               后端 (FastAPI - api.py)                    │
│  • 节点注册表 (Node Registry)                            │
│  • Pipeline 构建器 (Pipeline Builder)                    │
│  • API 端点 (flows, operators, execution)               │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                         ⬇ Python API
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  SAGE 核心引擎                           │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  sage-kernel (Environment, DataStream API)      │   │
│  ├─────────────────────────────────────────────────┤   │
│  │  sage-middleware (RAG Operators: Generator,     │   │
│  │   Retriever, Reranker, Promptor, Chunker...)    │   │
│  ├─────────────────────────────────────────────────┤   │
│  │  sage-libs (IO: FileSource, PrintSink...)       │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

关键组件

PipelineBuilder (services/pipeline_builder.py)
- 将可视化 Flow 转换为 SAGE DataStream Pipeline
- 拓扑排序节点，构建执行图
- 映射节点到 SAGE Operator 类
NodeRegistry (services/node_registry.py)
- 管理 UI 节点类型 → SAGE Operator 的映射
- 预注册所有 SAGE 中间件算子
- 支持自定义算子扩展
Backend API (config/backend/api.py)
- FastAPI 服务，提供 RESTful 接口
- 处理 Flow 保存/加载、执行请求
- 调用 PipelineBuilder 构建并执行 SAGE Pipeline

🚀 Installation

Environment Requirements

Python: 3.10+ (必需)
Node.js: 18+ (推荐 LTS)
SAGE: 完整安装 (包括 kernel, middleware, libs)

快速安装（推荐）

使用 quickstart.sh 一键安装所有依赖：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/intellistream/sage-studio.git
cd sage-studio

# 运行快速安装脚本
./quickstart.sh

脚本功能：

✅ 检查 Python/Node.js 环境
✅ 使用当前激活的 Python 环境安装依赖
✅ 安装 Python 依赖（开发模式）
✅ 安装前端依赖（npm）
✅ 验证 SAGE 核心依赖
✅ 显示下一步操作指南

手动安装

# 方式 1: 通过 SAGE 元包安装（推荐生产环境）
pip install isage  # 自动包含 isage-studio

# 方式 2: 开发模式安装
cd sage-studio
pip install -e ".[dev]"

# 安装前端依赖
cd src/sage/studio/frontend
npm install

# 验证安装
python -c "from sage.studio.studio_manager import StudioManager; print('✓ Studio installed')"

🧩 目录职责边界

src/sage/studio/cli.py: CLI 参数解析与调度入口
src/sage/studio/chat_manager.py / studio_manager.py: 对外管理器 facade
src/sage/studio/application/: 管理器实现层（chat_manager.py、studio_manager.py）
src/sage/studio/supervisor/: 进程、端口、健康检查、启动报告等编排组件
src/sage/studio/frontend/src/services/api/: 前端按领域拆分的 API 模块

Phase 1 边界与依赖审计文档：docs/boundary_phase1.md

📖 Quick Start

🎯 方式一：使用 SAGE CLI（推荐）

# 启动 Studio（前端 + 后端）
sage studio start

# 或使用生产模式（需要先构建）
sage studio start --prod

# 查看运行状态
sage studio status

# 在浏览器中打开
sage studio open

# 查看日志
sage studio logs          # 前端日志
sage studio logs --backend # 后端日志

# 停止服务
sage studio stop

# 管理前端依赖
sage studio npm install    # 安装/更新 npm 依赖
sage studio npm run lint   # 运行前端脚本

🖥️ CPU 推理支持（新功能）

SAGE Studio 现已支持 CPU 友好的小模型推理，无需 GPU！

快速启动 CPU 模型

# 方法 1: 使用一键启动脚本（推荐）
cd sage-studio
./start_cpu_model.sh

# 方法 2: 手动启动（自定义配置）
sage llm engine start Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct --engine-kind llm --port 8901

可用的 CPU 模型

模型	大小	内存需求	推荐场景
Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct ⭐	0.5B	~2GB	最快速度，适合原型开发
TinyLlama-1.1B-Chat	1.1B	~2.5GB	轻量对话，测试流水线
Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct	1.5B	~4GB	平衡性能和速度
Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct	3B	~8GB	更好质量（CPU/GPU 均可）

⭐ = 最推荐的 CPU 模型

使用步骤

启动模型：运行上述命令启动 CPU 模型
刷新页面：刷新 Studio 浏览器页面
选择模型：点击右上角模型选择器，选择已启动的模型
开始使用：状态指示灯变绿后即可使用

📖 完整指南：查看 docs/CPU_INFERENCE_GUIDE.md 了解详细配置和优化技巧。

🔐 Authentication & Security

SAGE Studio v2.0 引入了完整的用户认证和数据隔离系统：

1. 用户认证

注册/登录：首次使用需注册账号。
JWT Token：使用 JWT 进行会话管理，Token 自动过期。
安全存储：密码使用 Argon2 算法哈希存储。

2. 数据隔离

多用户支持：每个用户拥有独立的工作区。
数据路径：用户数据存储在 ~/.local/share/sage/users/{user_id}/。
- pipelines/: 保存的流水线配置
- sessions/: 聊天会话记录
- uploads/: 上传的文件
隐私保护：用户只能访问自己创建的资源。

访问地址：

🌐 前端：http://localhost:${STUDIO_FRONTEND_PORT}
🔌 后端：http://localhost:${STUDIO_BACKEND_PORT}

注意：首次使用或开发调试时，建议使用 --dev 开发模式，启动更快且支持热重载。

🎯 方式二：手动启动（开发调试）

# 终端 1: 启动后端
cd packages/sage-studio
python -m sage.studio.config.backend.api
# 后端运行在: http://localhost:${STUDIO_BACKEND_PORT}

# 终端 2: 启动前端
cd packages/sage-studio/src/sage/studio/frontend
sage studio npm install
sage studio npm run dev
# 前端运行在: http://localhost:${STUDIO_FRONTEND_PORT}

检查服务状态

# 检查端口
lsof -i :${STUDIO_BACKEND_PORT}  # 后端
lsof -i :${STUDIO_FRONTEND_PORT}  # 前端

# 检查后端健康
curl http://localhost:${STUDIO_BACKEND_PORT}/health

# 查看日志
tail -f /tmp/sage-studio-backend.log
tail -f /tmp/sage-studio-frontend.log

💡 使用指南

1. 创建 Pipeline

步骤:

在浏览器打开 http://localhost:${STUDIO_FRONTEND_PORT}
从左侧节点面板拖拽节点到画布
连接节点创建数据流
点击节点配置参数（右侧属性面板）
点击工具栏 "保存" 按钮

示例 RAG Pipeline:

FileSource → SimpleRetriever → BGEReranker → QAPromptor → OpenAIGenerator → PrintSink

2. 使用 Playground

Playground 是对话式测试界面，可以直接与 Pipeline 交互。

步骤:

保存 Flow 后，点击工具栏 "💬 Playground" 按钮
在输入框输入消息（如查询问题）
按 Enter 发送（Shift+Enter 换行）
查看 AI 响应和执行步骤

特性:

✅ 实时执行 Pipeline
✅ 显示 Agent 步骤（每个节点的执行过程）
✅ 代码生成（Python / cURL）
✅ 会话管理（多轮对话）

3. 核心功能

画布编辑

🎨 拖放节点到画布
🔗 连接节点创建数据流
⚙️ 动态配置节点参数
🔍 画布缩放和导航

流程管理

💾 保存/加载流程
📋 流程列表查看
🗑️ 删除流程
📤 导出流程为 JSON 文件
📥 导入流程配置

MVP 增强功能 ✨ (v0.2.0-alpha)

1. 节点输出预览

实时查看节点执行输出
支持 JSON 格式化显示
支持原始数据和错误信息查看
使用方法：选择节点 → 右侧属性面板 → "输出预览" 标签

2. 流程导入/导出

导出完整流程配置为 JSON
从文件导入流程
支持流程分享和备份
使用方法：工具栏 → "导出" / "导入" 按钮

3. 环境变量管理

图形化管理 API 密钥等配置
密码字段安全输入
支持增量更新
使用方法：工具栏 → "设置" 按钮（齿轮图标）

4. 实时日志查看器

终端风格的日志显示
按节点/级别过滤
自动滚动和导出功能
使用方法：底部状态栏 → "显示日志" 按钮

📖 详细文档: 查看 MVP_ENHANCEMENT.md 了解完整功能说明

快捷键

Ctrl+S: 保存流程
Ctrl+Z: 撤销
Ctrl+Shift+Z / Ctrl+Y: 重做
Delete: 删除选中节点
Escape: 取消选择

4. 前端开发

cd src/sage/studio/frontend

# 开发模式
sage studio npm run dev          # 启动 Vite dev server (localhost:$STUDIO_FRONTEND_PORT)

# 生产构建
sage studio npm run build        # 构建到 dist/
sage studio npm run preview      # 预览构建结果

# 代码质量
sage studio npm run lint         # ESLint 检查
sage studio npm run format       # Prettier 格式化

5. 后端开发

cd packages/sage-studio

# 直接运行
python -m sage.studio.config.backend.api

# 验证运行
curl http://localhost:${STUDIO_BACKEND_PORT}/health

# 查看 API 文档
open http://localhost:${STUDIO_BACKEND_PORT}/docs  # Swagger UI

📂 目录结构

sage-studio/
├── README.md                      # 本文件 ⭐
├── pyproject.toml                # 包配置和依赖
│
├── src/sage/studio/
│   ├── __init__.py
│   ├── studio_manager.py         # Studio 管理器 ⭐
│   │
│   ├── config/backend/
│   │   └── api.py                # FastAPI 后端 ⭐
│   │
│   ├── services/                 # 核心服务 ⭐
│   │   ├── node_registry.py      # 节点注册表 (UI → SAGE Operator 映射)
│   │   └── pipeline_builder.py  # Pipeline 构建器 (转换为 SAGE DataStream)
│   │
│   ├── models/                   # 数据模型
│   │   └── __init__.py           # VisualPipeline, VisualNode, VisualConnection
│   │
│   ├── data/operators/           # 节点定义 JSON 文件
│   │   ├── FileSource.json
│   │   ├── SimpleRetriever.json
│   │   ├── OpenAIGenerator.json
│   │   └── ...
│   │
│   └── frontend/                 # React 前端 ⭐
│       ├── package.json          # 前端依赖
│       ├── vite.config.ts        # Vite 配置
│       ├── tsconfig.json         # TypeScript 配置
│       └── src/
│           ├── App.tsx           # 主应用组件
│           ├── components/       # React 组件
│           │   ├── FlowEditor.tsx      # React Flow 画布
│           │   ├── Toolbar.tsx         # 工具栏 (保存/加载/运行)
│           │   ├── NodePalette.tsx     # 节点面板
│           │   ├── PropertiesPanel.tsx # 属性配置
│           │   └── Playground.tsx      # Playground 对话界面
│           ├── store/            # Zustand 状态管理
│           │   ├── flowStore.ts        # Flow 编辑状态
│           │   └── playgroundStore.ts  # Playground 状态
│           ├── hooks/            # 自定义 Hooks
│           │   ├── useJobStatusPolling.ts
│           │   └── useKeyboardShortcuts.ts
│           └── services/         # API 客户端
│               └── api.ts        # 后端 API 封装
│
└── tests/
    ├── test_node_registry.py     # 节点注册表测试
    ├── test_pipeline_builder.py  # Pipeline 构建器测试
    └── test_studio_cli.py        # CLI 命令测试

🔧 工作原理

从可视化到执行

1️⃣ 用户在 UI 中创建 Flow
   └─> VisualPipeline (nodes + connections)

2️⃣ 保存 Flow
   └─> 序列化为 JSON → .sage/pipelines/pipeline_xxx.json

3️⃣ 点击 "执行" / Playground 发送消息
   └─> POST /api/playground/execute
       │
       ├─> 加载 Flow JSON
       │
       ├─> PipelineBuilder.build(visual_pipeline)
       │   ├─> 拓扑排序节点（确定执行顺序）
       │   ├─> NodeRegistry 查找 Operator 类
       │   └─> 使用 SAGE DataStream API 构建 Pipeline:
       │       env.from_source(...)
       │          .map(Retriever, ...)
       │          .map(Reranker, ...)
       │          .map(Promptor, ...)
       │          .map(Generator, ...)
       │          .sink(PrintSink)
       │
       └─> env.execute() → SAGE 引擎执行
           └─> 返回结果给前端

核心服务详解

1. NodeRegistry（节点注册表）

职责: 管理 UI 节点类型 → SAGE Operator 类的映射

示例映射:

{
    "generator": OpenAIGenerator,      # sage-middleware
    "retriever": ChromaRetriever,      # sage-middleware
    "reranker": BGEReranker,          # sage-middleware
    "promptor": QAPromptor,           # sage-middleware
    "chunker": CharacterSplitter,     # sage-libs
    "evaluator": F1Evaluate,          # sage-middleware
}

扩展方式:

from sage.studio.services import get_node_registry

registry = get_node_registry()
registry.register("my_custom_op", MyCustomOperator)

2. PipelineBuilder（Pipeline 构建器）

职责: 将 VisualPipeline 转换为可执行的 SAGE Pipeline

关键步骤:

验证: 检查节点类型是否已注册、连接是否有效
拓扑排序: 使用 Kahn 算法确定执行顺序，检测循环依赖

构建 DataStream:

env = LocalEnvironment()
stream = env.from_source(FileSource, "data.txt")
stream = stream.map(Retriever, config={...})
stream = stream.map(Generator, config={...})
stream.sink(PrintSink)

返回 Environment: 调用方执行 env.execute()

3. Backend API（FastAPI 服务）

主要端点:

GET /api/operators: 获取所有可用节点类型
POST /api/pipeline/submit: 保存 Flow
GET /api/jobs/all: 获取所有 Pipeline（包括已保存的 Flow）
POST /api/playground/execute: 执行 Playground 对话
GET /api/signal/status/{job_id}: 查询执行状态

数据存储:

.sage/pipelines/: Flow JSON 文件
.sage/states/: 运行时状态
.sage/configs/: Pipeline 配置

技术栈

前端

React 18.2 + TypeScript 5.2
├── React Flow 11.10.4      # 可视化图编辑器
├── Ant Design 5.12         # UI 组件库
├── Zustand 4.4.7           # 状态管理
├── Axios 1.6.2             # HTTP 客户端
└── Vite 5.0.8              # 构建工具

后端

FastAPI + Python 3.10+
├── Pydantic 2.0            # 数据验证
├── Uvicorn                 # ASGI 服务器
├── sage-kernel             # Environment, DataStream API
├── sage-middleware         # RAG Operators
└── sage-libs               # IO: Source, Sink

数据流

前端 (localhost:$STUDIO_FRONTEND_PORT)
    ↓ HTTP REST
后端 API (localhost:$STUDIO_BACKEND_PORT)
    ↓ Python API
SAGE 引擎
    ├─> sage-kernel (执行引擎)
    ├─> sage-middleware (算子库)
    └─> sage-libs (IO 工具)

🛠️ 开发指南

添加自定义节点

步骤 1: 实现 SAGE Operator

# my_custom_package/my_operator.py
from sage.common.core import MapOperator

class MyCustomOperator(MapOperator):
    """自定义算子"""

    def __init__(self, config: dict):
        super().__init__(config)
        self.param = config.get("param", "default")

    def execute(self, data):
        # 实现算子逻辑
        result = self.process(data)
        return result

步骤 2: 注册到 NodeRegistry

# 在 node_registry.py 中添加
from my_custom_package.my_operator import MyCustomOperator

def _register_default_operators(self):
    # ...现有注册...

    # 自定义算子
    self._registry["my_custom"] = MyCustomOperator

步骤 3: 创建节点定义 JSON

// data/operators/MyCustomOperator.json
{
    "id": 999,
    "name": "MyCustomOperator",
    "description": "我的自定义算子",
    "module_path": "my_custom_package.my_operator",
    "class_name": "MyCustomOperator",
    "isCustom": true
}

步骤 4: 重启 Studio

sage studio stop
sage studio start

现在可以在 UI 中使用新节点了！

扩展数据源

支持的数据源类型（在 PipelineBuilder._create_source 中）:

file: 通用文件源
json_file: JSON 文件
csv_file: CSV 文件
text_file: 文本文件
socket: 网络 socket
kafka: Kafka topic
database: 数据库查询
api: HTTP API

添加新数据源:

# 在 pipeline_builder.py 的 _create_source 中添加
elif source_type == "my_source":
    # 自定义参数
    param1 = node.config.get("param1")
    param2 = node.config.get("param2")
    return MyCustomSource, (param1, param2), {}

调试技巧

# 1. 检查端口占用
lsof -i :${STUDIO_FRONTEND_PORT}  # 前端
lsof -i :${STUDIO_BACKEND_PORT}  # 后端

# 2. 查看日志
sage studio logs          # 前端日志
sage studio logs --backend # 后端日志

# 或直接查看日志文件
tail -f ~/.sage/studio_backend.log
tail -f ~/.sage/studio.log

# 3. 测试后端 API
curl http://localhost:${STUDIO_BACKEND_PORT}/health
curl http://localhost:${STUDIO_BACKEND_PORT}/api/operators

# 4. 清理缓存
rm -rf ~/.sage/studio/node_modules
rm -rf ~/.sage/studio/.vite
rm -rf ~/.sage/pipelines/*
rm -rf ~/.sage/states/*

# 5. 重新安装依赖
cd src/sage/studio/frontend
rm -rf node_modules package-lock.json
sage studio npm install

# 6. Python 调试
python -m pdb -m sage.studio.config.backend.api

# 7. 查看 SAGE Pipeline 构建过程
# 在 api.py 中添加 print 语句
print(f"Building pipeline: {visual_pipeline}")

单元测试

# 运行所有测试
cd packages/sage-studio
pytest tests/

# 运行特定测试
pytest tests/test_node_registry.py
pytest tests/test_pipeline_builder.py

# 带覆盖率
pytest --cov=src/sage/studio tests/

代码质量

# Python 代码格式化
cd packages/sage-studio
black src/
isort src/

# 类型检查
mypy src/

# Linting
ruff check src/

# 前端代码格式化
cd src/sage/studio/frontend
sage studio npm run format
sage studio npm run lint

📋 依赖关系

Python 依赖

SAGE 核心组件 (必需):

isage-kernel>=0.1.0 - 执行引擎 (Environment, DataStream API)
isage-middleware>=0.1.0 - RAG 算子库 (Generator, Retriever, Reranker...)
isage-libs>=0.1.0 - IO 工具 (FileSource, PrintSink...)
isage-common>=0.1.0 - 通用组件

Web 框架:

fastapi>=0.115,<0.116 - REST API 框架
uvicorn[standard]>=0.34.0 - ASGI 服务器
pydantic>=2.0.0 - 数据验证

工具库:

psutil - 进程管理 (StudioManager)
requests - HTTP 客户端
rich - 终端 UI

前端依赖

核心框架:

react@^18.2.0 - UI 框架
react-dom@^18.2.0 - DOM 渲染
typescript@^5.2.2 - 类型系统

UI 组件:

reactflow@^11.10.4 - 流程图编辑器
antd@^5.12.0 - Ant Design 组件库
lucide-react@^0.294.0 - 图标库

状态管理:

zustand@^4.4.7 - 轻量级状态管理

构建工具:

vite@^5.0.8 - 开发服务器和构建工具
@vitejs/plugin-react@^4.2.1 - React 插件

完整依赖列表见 pyproject.toml 和 frontend/package.json。

🐛 故障排除

常见问题

1. 后端无响应

# 检查进程
ps aux | grep "sage.studio.config.backend.api"

# 检查端口
lsof -i :${STUDIO_BACKEND_PORT}

# 查看日志
tail -f /tmp/sage-studio-backend.log

# 重启后端
kill -9 <PID>
python -m sage.studio.config.backend.api &

可能原因:

❌ SAGE 包未正确安装 → pip install -e packages/sage-kernel packages/sage-middleware packages/sage-libs
❌ 缺少依赖 → pip install -e packages/sage-studio
❌ 端口被占用 → lsof -i :${STUDIO_BACKEND_PORT} 查看占用进程

2. 前端编译/启动错误

cd src/sage/studio/frontend

# 清理缓存
rm -rf node_modules package-lock.json .vite

# 重新安装
sage studio npm install

# 启动
sage studio npm run dev

可能原因:

❌ Node.js 版本过低 → 需要 18+
❌ npm 依赖损坏 → 删除 node_modules 重新安装
❌ 端口被占用 → Vite 会自动尝试下一个可用端口

3. Pipeline 执行失败

# 查看详细错误
tail -f /tmp/sage-studio-backend.log

# 检查 SAGE 安装
python -c "from sage.kernel.api import LocalEnvironment; print('✓ kernel OK')"
python -c "from sage.middleware.operators.rag import OpenAIGenerator; print('✓ middleware OK')"
python -c "from sage.libs.foundation.io.source import FileSource; print('✓ libs OK')"

可能原因:

❌ 节点类型未注册 → 检查 node_registry.py
❌ 节点配置错误 → 检查节点参数是否正确
❌ SAGE Operator 导入失败 → 检查包安装

4. Playground 无响应

# 检查 Flow 是否保存

#### 5. Chat SSE 返回 `stream_timeout_waiting_for_runtime`

首次冷启动（尤其是本地模型加载/Flownet 初始化）时，SSE 可能在较长时间内只有 keepalive。

可通过环境变量放宽等待窗口（默认约 120 秒）：

```bash
export STUDIO_CHAT_SSE_MAX_KEEPALIVE_COUNT=18
sage studio restart

说明：

STUDIO_CHAT_SSE_MAX_KEEPALIVE_COUNT × 10 秒（keepalive 间隔）≈ 最大等待时长
该超时是显式错误提示，不会回退到 mock 响应 ls ~/.sage/pipelines/

检查后端 API

curl -X POST http://localhost:${STUDIO_BACKEND_PORT}/api/playground/execute
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"flowId": "pipeline_xxx", "input": "test", "sessionId": "test"}'


**可能原因**:

- ❌ Flow 未保存 → 先保存 Flow
- ❌ 后端未启动 → 检查 `lsof -i :${STUDIO_BACKEND_PORT}`
- ❌ 网络请求失败 → 检查浏览器控制台

#### 5. 端口被占用

```bash
# 查看占用
lsof -i :${STUDIO_FRONTEND_PORT}  # 前端
lsof -i :${STUDIO_BACKEND_PORT}  # 后端

# 杀死进程
kill -9 $(lsof -t -i:${STUDIO_FRONTEND_PORT})
kill -9 $(lsof -t -i:${STUDIO_BACKEND_PORT})

# 或使用 SAGE CLI
sage studio stop
sage studio start --dev

6. 环境问题

# 检查 Python 版本
python --version  # 需要 3.10+

# 检查 SAGE 安装
pip list | grep isage

# 检查 Node.js 版本
node --version  # 需要 18+
npm --version

# 检查工作目录
pwd  # 应该在 SAGE 项目根目录或 sage-studio 目录

完全重置

如果问题持续，尝试完全重置：

# 1. 停止所有服务
sage studio stop
kill -9 $(lsof -t -i:${STUDIO_BACKEND_PORT})
kill -9 $(lsof -t -i:${STUDIO_FRONTEND_PORT})

# 2. 清理缓存
rm -rf ~/.sage/studio/
rm -rf ~/.sage/cache/
rm -rf /tmp/sage-studio-*.log

# 3. 重新安装前端依赖
cd packages/sage-studio/src/sage/studio/frontend
rm -rf node_modules package-lock.json .vite
sage studio npm install

# 4. 重新安装 Python 包
cd packages/sage-studio
pip install -e .

# 5. 重新启动
sage studio start --dev

📄 License

MIT License - see LICENSE for details.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 219 Commits
.github		.github
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SAGE Studio

📋 Overview

🏗️ 架构概述

关键组件

🚀 Installation

Environment Requirements

快速安装（推荐）

手动安装

🧩 目录职责边界

📖 Quick Start

🎯 方式一：使用 SAGE CLI（推荐）

🖥️ CPU 推理支持（新功能）

快速启动 CPU 模型

可用的 CPU 模型

使用步骤

🔐 Authentication & Security

1. 用户认证

2. 数据隔离

🎯 方式二：手动启动（开发调试）

检查服务状态

💡 使用指南

1. 创建 Pipeline

2. 使用 Playground

3. 核心功能

画布编辑

流程管理

MVP 增强功能 ✨ (v0.2.0-alpha)

快捷键

4. 前端开发

5. 后端开发

📂 目录结构

🔧 工作原理

从可视化到执行

核心服务详解

1. NodeRegistry（节点注册表）

2. PipelineBuilder（Pipeline 构建器）

3. Backend API（FastAPI 服务）

技术栈

前端

后端

数据流

🛠️ 开发指南

添加自定义节点

扩展数据源

调试技巧

单元测试

代码质量

📋 依赖关系

Python 依赖

前端依赖

🐛 故障排除

常见问题

1. 后端无响应

2. 前端编译/启动错误

3. Pipeline 执行失败

4. Playground 无响应

检查后端 API

6. 环境问题

完全重置

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