POD 趋势感知 Agent：缓存热点模式 + 三图合成 + 热点去重/风格去重 + review 兜底

- 缓存热点批量流程（有采集缓存不触发 Google） - 简报不足直接从采集缓存生成（轻量补齐） - 三图合成（模特/印花/底图）+ 底图压缩 <2MB - 热点去重→风格去重自动切换 + 不适合类目 review 兜底 - 透明背景（background=transparent）+ 提示词清洗（敏感词/背景描述） - 任务前 basemap 校验 + 模板国家校验 + 模特任务级分配
2026-08-22 14:14:01 +08:00
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+"""构建并编译 LangGraph，提供 run_country() 入口。
+
+图结构（线性流水线，节点全部带兜底）：
+    START -> seed -> fetch -> filter -> score -> screen -> prompt_build
+          -> compose（生成纯印花设计稿 + 导出简报）-> product（底图/模特/三图合成/模板）
+          -> oss_upload（压缩 3:4 / ≥1340×1785 / <2MB + 上传阿里云 OSS）-> END
+"""
+import time
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, Optional
+
+from langgraph.graph import END, StateGraph
+
+from graph.loader import build_country_config
+from graph.nodes import (
+    compose_node,
+    fetch_node,
+    filter_node,
+    oss_upload_node,
+    product_node,
+    prompt_node,
+    score_node,
+    screen_node,
+    seed_node,
+    seed_shot_node,
+    template_export_node,
+)
+from graph.state import AgentState
+
+
+def build_graph():
+    """构建 StateGraph 并编译。"""
+    builder = StateGraph(AgentState)
+    builder.add_node("seed", seed_node)
+    builder.add_node("fetch", fetch_node)
+    builder.add_node("filter", filter_node)
+    builder.add_node("score", score_node)
+    builder.add_node("screen", screen_node)
+    builder.add_node("prompt_build", prompt_node)
+    builder.add_node("product", product_node)
+    builder.add_node("compose", compose_node)
+    builder.add_node("oss_upload", oss_upload_node)
+    builder.add_node("seed_shot", seed_shot_node)
+    builder.add_node("template_export", template_export_node)
+
+    builder.add_edge("__start__", "seed")
+    builder.add_edge("seed", "fetch")
+    builder.add_edge("fetch", "filter")
+    builder.add_edge("filter", "score")
+    builder.add_edge("score", "screen")
+    builder.add_edge("screen", "prompt_build")
+    builder.add_edge("prompt_build", "compose")   # compose：生成纯印花设计稿（放前面）
+    builder.add_edge("compose", "product")        # product：底图/模特/三图合成/模板
+    builder.add_edge("product", "oss_upload")     # oss_upload：压缩 + 上传图床
+    builder.add_edge("oss_upload", "seed_shot")   # seed_shot：种草图生成（模板+模特特征 yaml）→ 上传
+    builder.add_edge("seed_shot", "template_export")  # template_export：最终结果导入商品上传模板
+    builder.add_edge("template_export", END)
+    return builder.compile()
+
+
+def run_country(
+    country: str,
+    global_config: Dict[str, Any],
+    project_root: Path,
+    output_root: Optional[Path] = None,
+    base_image: Optional[str] = None,
+    task_timestamp: Optional[str] = None,
+) -> Dict[str, Any]:
+    """运行单个国家的完整流水线，返回最终 state（含 errors / stats / briefs）。
+
+    project_root：数据文件根（configs / prompts，打包后为 _MEIPASS 只读目录）。
+    output_root ：产物输出根（默认=project_root；打包后传 exe 旁运行目录，
+                  避免把 output/ 写进临时解压目录导致重启丢失）。
+    task_timestamp：任务时间戳（每次点击运行 = 一个任务）；None 时自动生成。
+    """
+    compiled = build_graph()
+    cc = build_country_config(global_config, country, project_root)
+    prompts_dir = project_root / "prompts" / country
+    cache_dir = (output_root or project_root) / "output" / country      # 缓存/去重（根目录）
+    ts = task_timestamp or time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+    _base = ts
+    _i = 1
+    while (cache_dir / ts).exists():   # 时间戳文件夹唯一（同秒多任务防冲突/覆盖）
+        ts = f"{_base}_{_i}"
+        _i += 1
+    output_dir = cache_dir / ts                                          # 本次任务产物（时间戳文件夹）
+
+    state: Dict[str, Any] = {
+        "country": country,
+        "config": global_config,
+        "country_config": cc,
+        "prompts_dir": str(prompts_dir),
+        "cache_dir": str(cache_dir),
+        "output_dir": str(output_dir),
+        "raw_rows": [],
+        "filtered_rows": [],
+        "scored_rows": [],
+        "screened": [],
+        "briefs": [],
+        "composite": [],
+        "designs": [],
+        "errors": [],
+        "stats": {},
+        "task_timestamp": ts,   # 任务开始时间戳（OSS 路径段 / 产物文件夹名）
+        "oss_seq": 0,                                       # 货号计数（000 起，最多 999）
+    }
+    if base_image:
+        state["base_image"] = base_image
+
+    result = compiled.invoke(state)
+    return result