代码执行节点

【代码执行】节点用于在 AI Center 的工作流或对话流智能体中运行自定义逻辑。
你可以在其中编写 Python 或 Node.js 脚本，对输入变量进行计算、格式化、拼接、转换等操作，从而扩展系统内置节点的能力。

该节点常用于结构化数据处理、数学计算、自定义业务逻辑等复杂场景。

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使用场景

1. 结构化数据处理

当 API、HTTP 请求或知识检索节点返回嵌套结构数据时，可用代码节点提取或转换字段。
例如，从 HTTP 节点返回的 JSON 数据中提取 data.name 字段：

def main(http_response: str) -> dict:
    import json
    data = json.loads(http_response)
    return {
        "result": data["data"]["name"]
    }

输出结果会自动写入 result 变量。

2. 数学计算

在需要执行复杂数学计算或统计分析时，可通过代码节点进行运算。 例如，计算一个数组的方差：

def main(x: list) -> dict:
    mean = sum(x) / len(x)
    return {
        "result": sum([(i - mean) ** 2 for i in x]) / len(x)
    }

3. 拼接与整合数据

当需要将多个数据源（如不同知识库检索结果、API 返回值等）进行合并时，可使用代码节点：

def main(knowledge1: list, knowledge2: list) -> dict:
    return {
        "result": knowledge1 + knowledge2
    }

输入与输出

• 输入变量：在节点配置页中手动选择前置节点输出的变量，这些变量将传入代码函数参数中；
• 输出变量：代码执行完成后返回字典结构（dict），其中键名为输出变量名称（如 result）。

注意

输出变量必须在返回字典中声明，否则无法被后续节点引用。

执行环境与安全策略

为确保安全，AI Center 的代码执行节点运行在完全隔离的 沙箱环境 中。 沙箱机制限制了系统访问范围，防止执行危险操作：

• 禁止访问本地文件系统；
• 禁止执行系统命令（如 os.system、subprocess）；
• 禁止进行任意外部网络请求；
• 控制 CPU、内存、执行时间等资源占用。

该机制确保自定义脚本在安全、可控的范围内运行。

高级功能

1. 错误重试

当节点执行失败时，可自动重试以避免偶发性错误。

参数	说明	默认值
最大重试次数	可配置，最多 10 次	3
重试间隔	每次重试的间隔时间（毫秒）	5000

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2. 异常处理

若代码运行过程中出现异常（如语法错误、类型错误、除零错误等），可以启用「异常处理」功能：

1. 在代码节点中开启 异常处理；
2. 设置异常路径或错误分支节点；
3. 当代码报错时，流程自动跳转到异常分支，避免流程中断。

异常处理示例图

总结

代码执行节点 是 AI Center 流程中的灵活扩展工具。 通过 Python 或 Node.js 脚本，你可以轻松实现：

• 自定义逻辑计算；
• 动态数据格式转换；
• 上下文信息拼接与增强；
• 智能体行为的差异化控制。

它为企业级自动化流程提供了强大的可编程能力。