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Python
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"""LangGraph 共享状态定义。
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所有节点都读写 AgentState。键全部 optional（total=False），
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因此单个节点崩溃 / 返回空时不会破坏整图，下游可用上一节点的残余数据继续。
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from typing import TypedDict, List, Dict, Any, Optional
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class AgentState(TypedDict, total=False):
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# —— 路由 / 配置 ——
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country: str # 当前处理的国家代码（US/GB/JP/AU）
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config: Dict[str, Any] # 全局配置（config.yaml）
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country_config: Dict[str, Any] # 该国合并后的配置（全局 + configs/countries/*.yaml + prompts/<country>/aesthetics.yaml）
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prompts_dir: str # prompts/<country> 绝对路径
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output_dir: str # output/<country> 绝对路径
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cache_dir: str # output/<country> 根目录（采集缓存/去重/简报缓存）
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task_timestamp: str # 任务开始时间戳（OSS 路径段 / 产物文件夹名）
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oss_seq: int # 货号计数（000 起，最多 999）
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base_image: str # 平铺衣服底图路径（可选，印图用）
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# —— 流水线数据（逐节点累积）——
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raw_rows: List[Dict[str, Any]] # fetch 产出：各源原始行（统一格式）
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filtered_rows: List[Dict[str, Any]] # filter 产出：去黑名单/人名/泛词后
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scored_rows: List[Dict[str, Any]] # score 产出：归一化 + 融合 + 综合分
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screened: List[Dict[str, Any]] # screen 产出：合规风险 + 结构化四要素
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briefs: List[Dict[str, Any]] # prompt_build 产出：含最终 image/wearable/composite 提示词
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composite: List[Dict[str, Any]] # compose 产出：封装提示词包（= briefs 子集，便于下游印图）
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designs: List[Dict[str, Any]] # compose 产出：纯印花设计稿 [{topic, path}]（product 用它做图2）
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product: List[Dict[str, Any]] # product 产出：产品图生成（SPU/SKU/底图/印花/模特合成）
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seed_words: Dict[str, Any] # seed 产出：动态种子词（含 llm_style_seeds / llm_related_seeds）
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# —— 可观测性 ——
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errors: List[Dict[str, Any]] # 各节点兜底捕获的错误：{node, type, message, trace}
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stats: Dict[str, Any] # 各阶段统计：{fetch, filter, score, screen, prompt, compose}
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