# wbr-agent-auto-project

**Repository Path**: work_project_item/wbr-agent-auto-project

## Basic Information

- **Project Name**: wbr-agent-auto-project
- **Description**: 自主进化
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-09
- **Last Updated**: 2026-02-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 自主进化任务系统

基于Flask的自主进化任务管理平台，支持多任务并发、实时日志、工具管理和数据管理。

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置数据库

创建 `.env` 文件，配置数据库连接：

```env
DATABASE_URL=mysql+pymysql://user:password@host:port/database
PORT=5000
SERVER_HOST=0.0.0.0
```

### 3. 初始化数据库

```bash
python migrate_database.py
```

### 4. 启动服务

```bash
python run.py
```

访问 `http://localhost:5000`

## 主要功能

- **任务管理**: 启动、停止、删除进化任务，支持多任务并发
- **任务持久化**: 任务信息（目标、状态、数据集、结果等）自动同步到后端数据库
- **独立任务页面**: 支持通过任务ID独立打开任务执行页面（`/task/<task_id>`）
- **实时日志**: SSE实时推送任务执行日志
- **工具管理**: 动态管理工具代码（创建、删除、验证）
- **数据管理**: 数据集文件上传、下载、删除
- **实验数据**: 查看执行轮次和最优workflow
- **配置管理**: 通过Web界面动态修改系统配置

## 项目结构

```
├── backend/          # 后端代码
│   ├── app.py       # Flask应用主文件
│   ├── run_app.py   # 任务执行逻辑
│   └── config.py    # 配置文件
├── frontend/         # 前端代码
│   ├── templates/   # HTML模板
│   └── static/      # 静态资源
├── tools/           # 工具模块
├── data/            # 数据目录
│   ├── images_all/  # 图像数据
│   ├── video_all/   # 视频数据
│   └── runtime/     # 运行时数据
└── run.py           # 启动脚本
```

## Docker 部署

### 基本部署

```bash
cd docker
docker compose up -d --build
```

### 自定义宿主机挂载目录

在 `docker/.env` 中配置 `HOST_DATA_ROOT`，可将所有持久化数据统一挂载到宿主机指定目录：

```env
# 设置宿主机数据根目录
HOST_DATA_ROOT=/opt/wbr-agent
```

容器启动时会自动在该目录下创建完整的子目录结构：

```
/opt/wbr-agent/
├── data/
│   ├── images_all/       # 图像数据
│   ├── video_all/        # 视频数据
│   ├── videos/           # 视频文件
│   ├── videos_annotations/  # 视频标注
│   └── runtime/          # 运行时数据
│       ├── log/          # 日志
│       ├── tasks/        # 任务数据
│       ├── reports/      # 报告
│       └── visualizations/  # 可视化结果
└── models/               # 模型文件
```

如果 `HOST_DATA_ROOT` 留空，则默认使用项目目录下的 `data/` 和 `models/`（与之前行为一致）。

## 技术栈

- **后端**: Flask + MySQL + SSE
- **前端**: HTML + JavaScript + Tailwind CSS (Slate极简风格)
- **工具**: OpenCV, Ultralytics, PyTorch

## 任务持久化

任务信息采用**后端为唯一数据源**的架构设计：

### ID体系

- **任务ID（task_id）**: 前端生成的唯一标识符（如 `task_1234567890_1`），作为任务的真正标识
  - 持久化存储在后端数据库
  - 作为任务的主键，用于查询和更新任务信息
  - 可以通过任务ID直接访问任务页面（`/task/<task_id>`）

- **执行ID（execution_id）**: 后端生成的UUID，用于标识每次执行
  - 每次启动任务时生成新的执行ID
  - 用于文件系统隔离（执行目录、日志流等）
  - 与任务ID一对一关联（一个任务一次执行对应一个执行ID）

### 数据存储策略

- **后端数据库（MySQL）**: 
  - 存储所有任务信息（包括草稿任务）
  - 任务ID作为主键（task_id字段使用前端生成的ID）
  - 包含：任务目标、状态、数据集配置、执行结果等
  - 跨浏览器、跨设备共享
  
- **前端存储**: 
  - **不再使用localStorage存储任务信息**
  - 所有任务信息从后端API获取
  - 前端仅维护内存中的任务列表（用于UI展示）

### 数据同步流程

1. **页面初始化**: 从后端API（`/api/tasks`）加载所有任务（包括草稿和已启动的任务）
2. **任务创建**: 前端生成任务ID，调用后端API（`/api/tasks/create`）创建任务记录
3. **任务启动**: 传入任务ID，后端生成执行ID，启动任务执行
4. **任务更新**: 任务的任何更新（goal、dataset等）通过API（`/api/task/<task_id>`）同步到后端
5. **跨浏览器**: 所有任务在所有浏览器可见（统一从后端加载）

### API接口

- `POST /api/tasks/create`: 创建任务（传入前端任务ID）
- `GET /api/tasks`: 获取所有任务列表（包括草稿和已启动的任务）
- `GET /api/task/<task_id>`: 获取单个任务基本信息（task_id为前端任务ID）
- `PUT /api/task/<task_id>`: 更新任务信息（goal、status、selected_dataset、final_result）
- `POST /api/start_evolution`: 启动任务执行（传入task_id，返回execution_id）
- `GET /api/logs?execution_id=<execution_id>`: SSE日志流（使用execution_id）