调试链路

第一步：定义一个Dify的工作流

第二步：输入一段话，获得请求接口run

curl 'http://192.168.21.47/console/api/installed-apps/27d7b3b2-726b-407b-9b0e-0135e6898e90/workflows/run' \
  -H 'Accept: */*' \
  -H 'Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9' \
  -H 'Origin: http://192.168.21.47' \
  -H 'Proxy-Connection: keep-alive' \
  -H 'Referer: http://192.168.21.47/explore/installed/27d7b3b2-726b-407b-9b0e-0135e6898e90' \
  -H 'User-Agent: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/132.0.0.0 Safari/537.36' \
  -H 'authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJ1c2VyX2lkIjoiNjI3NjY4NTItYTNmZS00MzFmLTg2YTMtYzE4YTc5NjhlNWYzIiwiZXhwIjoxNzQwMDE4Mjg1LCJpc3MiOiJTRUxGX0hPU1RFRCIsInN1YiI6IkNvbnNvbGUgQVBJIFBhc3Nwb3J0In0.ElgScGHPNPOZvqb78B4bbALrV8osTwVeJK9xFDYmbXo' \
  -H 'content-type: application/json' \
  --data-raw '{"inputs":{"query":"我想和你聊一下大数据这个话题，但是不需要给我思考里面的内容，你就说50字左右的结果给我就行"},"response_mode":"streaming"}' \
  --insecure

第三步：根据接口获得Python入口

通过URL请求，获得Flask的路由，定义

下面这里定义了一个post请求

因为我们要了解的是工作流怎么调用到插件的过程，所以根据上面的入口，继续探查时，我们会进入到这个else if的判断逻辑，需要继续进入到WorkflowAppGenerator里面的逻辑

继续下探，源码实际上是启动了一个异步线程，去执行self._generate_worker方法，这里需要注意的是定义了

WorkflowAppQueueManager，是一个队列管理，workflowAppQueueManager负责将消息publish到内部的Queue，也负责将Queue里面的消息取出。

所以WorkflowAppQueueManager对象分别传入了worker_thread和_handle_response两个部分，这两个分别往下探会看到里面的实现逻辑实际是会调用WorkflowAppQueueManager的publish和listen

第四步：工作流核心处理逻辑

graph_engine.py的while true循环是核心的逻辑

循环跳出是遍历到节点类型为END的，就跳出循环

循环的核心逻辑实际上就是遍历工作流的边和节点，获取到新的节点后，实例化节点，执行节点的内部run函数

节点所有的实现类定义在这个py文件，基本上每个实现都是集成BaseNode类，BaseNode类有个抽象方法是run，用于子类继承

第五步：内部工具核心加载过程

从上面的实例化映射中，我们可以知道ToolNode就是内置工具的节点处理类，其中ToolNode的核心是ToolManager

总结

通过链路跟踪，节点的核心逻辑包括以下两部分：

• 解析节点的配置信息，其中包括prompt的内容以及对应的参数
• 收集上一个节点产生的内容，以上下文的方式中传入到当前节点，并作用于当前节点的参数配置

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作者：道一云低代码

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