内联工作流：将工作流封装在类中
AmritaSense 工作流通常由顶层 @Node() 函数编排而成，通过独立的 WorkflowInterpreter 执行。但在实际应用中，你常常希望将整个工作流封装在一个类中——将节点、编排、渲染和执行全部集中在一个可复用的单元里。
这种模式称为内联工作流。
LangGraph 风格替代方案
如果你熟悉 LangGraph，内联工作流提供了一种与之类似的编程体验——用 Python 类封装图结构，实例方法作为节点，状态挂在 self 上。但区别在于：AmritaSense 不需要 StateGraph 或 add_node / add_edge 的建造者模式，直接用 >> 运算符编排，DI 自动传递节点间数据，渲染仅需一行 .render()。
为什么使用内联工作流？
| 自由函数工作流 | 内联工作流 |
|---|---|
| 节点是模块级函数 | 节点是类的实例方法 |
| 状态通过节点输出传递 | 状态自然地存在于 self 上 |
| 编排和解释器在外部管理 | 二者均在类内部创建和存储 |
| 一次性或全局使用 | 实例化、配置、运行——像普通 Python 对象一样 |
内联工作流提供了一个干净、自包含的单元，可以接受构造参数、持有可变字段，并对外暴露简单的 run() 方法。
核心设计
该模式遵循三条规则：
- 用
@Node()装饰实例方法——它们成为可编排的工作流节点。self由 Python 方法绑定机制自动注入，不会出现在 DI 签名中。 - 在
__init__中编排——用>>串联节点，将编排结果存储为实例属性。 - 在
__init__中渲染并创建解释器——调用.render()并构造WorkflowInterpreter，存储供后续执行。
简化示例
from amrita_sense.node.core import Node
from amrita_sense.runtime.workflow import WorkflowInterpreter
class SimpleWorkflow:
"""一个自包含的工作流：将值翻倍，然后格式化结果。"""
def __init__(self, value: int):
self.value = value
self.result: str | None = None
# 编排、渲染、创建解释器——一站式完成
rendered = (self.double >> self.format).render()
self.interpreter = WorkflowInterpreter(rendered)
@Node()
async def double(self) -> int:
"""将 self.value 翻倍。"""
self.value *= 2
return self.value
@Node()
async def format(self) -> str:
"""格式化 self.value 的结果。"""
self.result = f"已处理: {self.value}"
return self.result
async def run(self) -> str | None:
await self.interpreter.run()
return self.result使用方式
wf = SimpleWorkflow(value=21)
result = await wf.run()
print(result) # "已处理: 42"关键点
self 是自动的
@Node() 正常装饰实例方法。Python 的方法绑定在函数调用前注入 self——它永远不会出现在 DI 的依赖解析过程中。你不需要通过 extra_args 或 extra_kwargs 来传递 self。
类字段作为共享状态
节点直接读写 self.xxx。节点的返回值不会自动流入下一个节点的 DI 上下文——使用 self 上的实例字段来跨节点共享状态。
真实示例
AmritaCore 中的 ChatObject 是内联工作流模式的生产级实现：它继承 SuspendObjectStream，在 __init__ 中用 @Node() 装饰十多个实例方法（_render_train、_limiting_memory、_prepare_messages、_call_completion 等），通过 >> 编排成完整流水线，渲染后创建解释器——所有状态自然挂在 self 字段上。上面展示的 SimpleWorkflow 正是其设计的简化核心。
何时使用（以及何时不使用）
适合内联工作流
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 可复用、可配置的工作流单元 | 构造函数接受参数，实例化后即可运行 |
| 多个节点共享可变状态 | self 作为天然的状态容器，无需在节点间传递 |
| 类库式 API | 对外暴露 run() / resume() / terminate() 等清晰方法 |
| 动态编排 | 根据构造参数在 __init__ 中动态选择节点组合 |
| LangGraph 迁移 | 如果你的项目已有基于类的图定义，内联工作流是最近的迁移路径 |
不适合内联工作流
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| 只有 2-3 个节点的一次性脚本 | 顶层函数 >> 编排更快，无需类的样板代码 |
| 节点之间完全无状态共享 | 自由函数工作流更简洁，每个节点只关心输入输出 |
| 需要跨模块组合的工作流 | 自由函数工作流天然支持跨文件导入和混排 |
| 团队成员不熟悉 OOP 范式 | 内联工作流依赖对 self 和方法绑定的理解 |
| 极致性能场景（超高频调用） | 类的实例化开销虽小，但在百万级调用循环中需要考虑 |