代码

前提条件

已完成工作流搭建，如果未搭建工作流，请参考搭建工作流。

如果使用FunctionGraph执行方式，请确保当前华为账号或IAM用户具备FunctionGraph的权限，如何获取FunctionGraph的权限请参见授权使用FunctionGraph。

配置代码节点

1. 登录Versatile智能体平台，在左侧导航栏“个人空间”区域，选择进入所需空间，如图1所示。

   如果已选择团队空间，界面显示为实际的团队空间名称，而非“个人空间”。

   图1 选择团队空间
   

2. 在左侧导航栏选择“开发中心 > 应用管理 > 工作流应用”，单击您创建的工作流。
3. 单击“添加节点”并选择“代码”节点。
4. 通过单击该节点打开节点配置页面，选择“FunctionGraph”执行方式。
   

   • 单击图标，可修改代码节点名称，修改完成后单击名称旁边的进行保存。
   • 单击图标，可重命名代码节点名称，复制一个代码节点或删除代码节点。
   • 单击图标，可对代码点进行测试。

   FunctionGraph：使用FunctionGraph函数，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配置和管理服务器等基础设施，函数以弹性、免运维、高可靠的方式运行。FunctionGraph配置方式请参照表1和图3。

   

   如果使用FunctionGraph执行方式，请确保当前华为账号或IAM用户具备FunctionGraph的权限，如何获取FunctionGraph的权限请参见授权使用FunctionGraph。

   表1 FunctionGraph执行方式配置参数说明

   参数	说明
   执行方式	FunctionGraph：支持依赖包管理、网络访问等等高级功能，支持多语言。
   函数名称	选择下拉列表中的函数，即之前已定义保存的函数，也可以进行以下操作。 单击：可以直接在弹出的创建函数页面快速创建函数，参数说明如表2所示，参数配置完成后可单击“创建”保存函数。 单击：选择函数后，单击该图标可以在弹出的“编辑函数”页面中快速编辑函数，参数编辑完成后可单击“更新”保存函数。
   输入参数	按照函数定义中指定的参数列表配置入参，即传递给函数的实际值。 输入参数或选择前序节点的输出作为输入。
   输出参数	配置代码运行后需要输出的参数。
   异常处理	支持对节点的异常（如超时、调用失败等情况）进行处理，包括超时时间、重试次数、异常处理方式。 “超时时间”：支持用户配置超时时间，取值范围0.1~900，默认900s。 “重试次数”：支持配置重试次数（不重试、重试1次、重试2次、重试3次），系统默认不重试。 “异常处理方式”：配置异常处理方式。 中断流程：节点发生异常后，直接中断流程，不再运行后续节点。 返回设定内容：节点发生异常后，工作运行不会中断，用户可自定义设置需要返回的输出字段内容，必须是输出参数中已定义的字段，且格式为合法的JSON格式。 执行异常流程：节点发生异常后，工作流不会中断，而是会执行异常处理流程。用户可以在该运行异常的节点前新增节点，并为新增的异常分支配置相应的处理流程。

   表2 创建函数参数说明

   参数	说明
   名称	函数名，用于调用函数。
   描述	函数功能描述。
   入参	输入参数。
   出参	输出参数。每个变量都可在后置节点中引用。
   执行语言	当前支持Python3.9、Node.js14.18，即运行函数的环境，请查看Python函数开发指南、Node.js函数开发指南。
   编辑源码	在源码编辑区，编写函数内部的代码运行逻辑，如图2所示，图中各模块说明如下： ①：导入模块，是Python标准库中的模块，无需修改。 ②：用户自定义导入模块。 ③：公共函数使用方法示例，提供了如何使用公共函数和mssiAuthData参数的示例，无需修改。 ④：函数定义和注释，extractRequestParam函数和handler函数是系统预置的模板代码，无需修改。 ⑤：系统方法，无需修改。 ⑥：用户自定义函数中的逻辑。输出为JOSN格式，请参考图4 源码编辑区的输出格式，详细配置请参见配置示例。
   依赖包	单击“添加”，可以选择自定义依赖包。自定义依赖包上传方法请参见创建自定义依赖包。 一个函数最多添加20个依赖包。

   图2 源码编辑区
   
   图3 创建函数
   

   示例

   1. 开发语言

      代码节点以Python语言为例。

   2. Python
      基于Python 3.11.3的标准库，大多数模块都能正常运行，如下面白名单所示模块，不在白名单中的模块可能不能正常运行。

      • 三方库白名单

        sys,time,numpy,warnings,enum,os,functools,collections,types,datetime,numbers,abc,io,executor_sdk,contextlib,dataclasses,math,operator,pickle,contextvars,_contextvars,ast,re,ctypes,copyreg,weakref,textwrap,platform,typing,__future__,sympy,mpmath,bisect,cmath,colorsys,keyword,linecache,timeit,gc,random,decimal,_decimal,fractions,flint,gmpy2,unicodedata,tokenize,gmpy,copy,inspect,string,struct,importlib,array,shutil,pathlib,tempfile,subprocess,json,xml.etree.ElementTree,uuid,_uuid,urandom

      • 内置函数白名单

        exec,print,id,issubclass,compile,__build_class__,hasattr,eval,chr,next,ord,callable,repr,sorted,iter,min,max,weakref,all,any,hash,locals,sum,vars,open,abs,round,divmod,pow,delattr

   3. 配置示例
      以数学计算示例代码为例：

      # -*- coding:utf-8 -*-
      import json
      import base64
      def extractRequestParam(rawValue, encoded, defaultValue):
          if encoded and rawValue:
              rawValue = str(base64.b64decode(rawValue), "utf-8")
          return json.loads(rawValue) if rawValue else defaultValue
      def math(args: dict) -> dict:
          # 注意在输入参数中定义名为input1的变量
          input1 = args.get('input1')
          try:
              input1 = int(input1)
              return {
                  # 注意输出参数中定义res变量
                  'res': input1 * input1
              }
          except Exception as e:
              return {
                  # 注意输出参数中定义res变量
                  'res': "输入类型错误或者数字大小超出限制"
              }
      ## 请勿对下面的函数名做修改
      def handler(event, context):
          """
          函数是方法的入口
          :param event: 执行事件（event）， 包含用户定义的函数参数以及所选择的的连接器认证相关参数
          :param context: Runtime提供的函数执行上下文
          :return:
          """
          isBase64Encoded = event.get('isBase64Encoded', False)
          inputData = extractRequestParam(event.get('body'), isBase64Encoded, {})  # 用户定义的函数参数数据
          mssiAuthData = extractRequestParam(event.get('mssiAuthData'), isBase64Encoded, {})  # 连接器认证数据
          mssiAuthData["securityToken"] = context.getToken()
          result = {'output1':math(inputData.get('input1'))}
          return json.dumps(result)

5. 节点配置完成后，单击“确定”。
6. 连接代码节点和其他节点。

创建自定义依赖包

函数运行环境内置了常用公共依赖包，支持在函数中引用；同时也支持用户创建自定义依赖包。本节介绍如何创建自定义依赖包。

1. 登录Versatile智能体平台，在左侧导航栏“个人空间”区域，选择进入所需空间，如图4所示。

   如果已选择团队空间，界面显示为实际的团队空间名称，而非“个人空间”。

   图4 选择团队空间
   

2. 在左侧导航栏选择“开发中心 > 应用管理 > 工作流应用”，单击您创建的工作流。
3. 单击“代码”节点，进入节点配置界面，“执行方式”选择为“FunctionGraph”。
4. 选择已有函数，进入编辑函数界面，如图5所示。
   图5 创建函数
   

5. 单击“依赖包”后的“添加”，如图6所示。
   图6 选择依赖包
   

6. 单击“创建依赖包”，设置依赖包的基本配置信息，具体的参数说明如表3所示。

   表3 新建依赖包参数说明

   参数	说明
   依赖包名称	自定义依赖包的名称，支持英文、数字、下划线，仅支持以英文开头，长度为2-32个字符。
   执行语言	运行函数的环境，当前仅支持Python3.9、Node.js14.18。
   描述（可选）	依赖包的描述信息，最多支持200个字符。
   上传（支持多个文件）	上传.zip格式文件，文件大小限制为10MB以内。 上传文件时，如果文件中包含敏感信息（如账户密码等），请您自行加密，防止信息泄露。

7. 单击“确定”。

   创建完成后，可以在代码节点中添加并使用该依赖包。