OpenMontage：面向多智能体协作的契约驱动型AI编排框架

1. OpenMontage 不是视频剪辑软件而是一个被严重误读的开源智能体协作框架最近在多个技术社区和开发者群聊里频繁看到有人问“OpenMontage下载后如何使用”“OpenMontage是不是类似Premiere的开源替代”甚至有教程标题直接写成《手把手用OpenMontage做AI短视频》。我点进去一看发现全是把OpenMontage当成视频编辑工具来教——这完全跑偏了。OpenMontage压根不处理帧、轨道、转场或色彩校正。它连一个MP4文件都打不开。它的核心使命是解决多智能体multi-agent在复杂任务中如何可靠协同、分工、交接与容错的问题尤其聚焦于长周期、高不确定性、需跨工具链调用的生产级AI工作流。你可以把它理解为“智能体世界的协和机场调度系统”不是飞机agent本身而是让几十架不同型号、不同目的地、不同载荷的飞机在同一空域里不撞机、不误点、不丢货、还能动态改航的底层协调协议。这个误读的根源恰恰藏在名字里。“Montage”在法语中本意是“拼贴、组接”影视行业借用来指代“蒙太奇”——镜头的有机组合。但OpenMontage的“Montage”取的是其更原始的工程含义模块化组装modular assembly。它不关心画面怎么切只关心“当用户说‘帮我分析这份财报并生成PPT’时财务分析Agent、数据可视化Agent、文案润色Agent、PPT生成Agent谁先启动谁等谁的输出如果财务分析Agent卡在某个PDF解析上要不要降级用OCR重试降级后结果可信度下降是否需要通知文案Agent调整措辞强度这些决策逻辑由OpenMontage定义的协作契约Collaboration Contract来承载。它提供了一套可声明、可验证、可回溯的Agent交互规范而不是一个开箱即用的“AI剪辑APP”。关键词里反复出现的“agentic”“agent”“RAG”“LangGraph”“FastAPI”已经给出了最清晰的线索这是一个面向AI原生应用开发者的基础设施层工具。它的目标用户不是内容创作者而是正在用LangChain搭知识库问答、用LangGraph编排多步推理、用PGVector存向量、用FastAPI暴露服务的工程师。他们遇到的真实痛点是当Agent链条从3步拉长到12步中间某一步因模型抖动、API限流或输入脏数据失败时整个流程就断了日志里只有一行“Agent execution terminated due to error.”根本不知道是哪个环节、哪条数据、哪个依赖服务出了问题。OpenMontage就是为解决这个“黑盒式协作”而生。它强制要求每个Agent注册自己的能力契约Capability Contract明确声明输入Schema、输出Schema、超时阈值、重试策略、降级路径它内置一个轻量级状态机引擎跟踪每个任务实例Task Instance在各Agent间的流转轨迹它提供统一的Observability接口让Prometheus能抓取到“财务分析Agent平均响应时间上升200ms”这样的指标而不是笼统的“整体服务延迟升高”。所以如果你正打算下载OpenMontage去剪视频请立刻停下。你真正需要的可能是Shotcut、DaVinci Resolve或MoviePy。但如果你正被“Agent链条一崩全崩”“调试时像在迷宫里找出口”“上线后用户投诉‘AI答非所问’却查不到是哪个环节歪了”这些问题折磨那么OpenMontage值得你花两小时认真读完它的core/contract.py和orchestrator/state_machine.py——这才是它真正的入口。2. 核心架构拆解为什么OpenMontage选择用“契约驱动”而非“流程图驱动”绝大多数多Agent框架比如早期的AutoGen或部分LangGraph示例采用的是“流程图驱动”Flowchart-Driven范式开发者用代码画出一张DAG有向无环图明确指定A Agent执行完必须把结果喂给B AgentB再传给C。这种模式在Demo阶段很清爽但一旦进入真实业务场景就会暴露出三个致命缺陷第一强耦合性。A的输出Schema硬编码在B的输入解析逻辑里。如果A升级后新增了一个confidence_score字段B不改代码就无法消费反之如果B想多要一个source_document_idA就得加字段、发版、灰度。这种紧耦合让迭代速度慢如蜗牛一个需求变更牵扯5个Agent团队开会对齐。第二容错能力归零。流程图是刚性的。当B Agent因网络抖动超时整个流程就卡死。传统做法是加一层“重试逻辑”但这只是把问题从B推给了调度器——调度器自己又成了单点故障。更糟的是重试可能带来副作用比如B是个调用支付API的Agent重试三次可能导致用户被扣三次款。第三可观测性缺失。日志里只有“Step B failed”。没人知道B失败是因为上游A给的数据格式错了比如把字符串当数字传还是B自己模型加载失败或是下游数据库连接超时。缺乏上下文排查效率极低。OpenMontage的破局点是把“契约”Contract作为第一公民。它不预设任何执行顺序而是让每个Agent先签一份“能力说明书”然后由Orchestrator协调器根据当前任务需求和实时环境动态匹配、调度、验证。这个契约包含四个核心部分2.1 能力契约Capability ContractAgent的“身份证”与“服务承诺书”每个Agent在注册时必须提交一份JSON Schema格式的能力契约。这不是可选配置而是强制准入门槛。契约内容远超简单的输入/输出定义{ agent_id: financial_analyzer_v2, version: 2.3.1, description: 基于LLM的财报关键指标提取与异常识别支持PDF/Excel/XLSX, input_schema: { type: object, properties: { file_url: {type: string, format: uri}, report_period: {type: string, pattern: ^\\d{4}-Q[1-4]$} }, required: [file_url] }, output_schema: { type: object, properties: { key_metrics: { type: array, items: { type: object, properties: { name: {type: string}, value: {type: number}, unit: {type: string}, trend: {type: string, enum: [up, down, stable]} } } }, anomalies: { type: array, items: { type: object, properties: { description: {type: string}, severity: {type: string, enum: [low, medium, high]}, evidence_spans: {type: array, items: {type: string}} } } } } }, qos_requirements: { max_latency_ms: 8000, min_success_rate_pct: 95.0, retry_policy: { max_attempts: 2, backoff_base_ms: 1000, jitter_factor: 0.3 } }, fallback_strategy: { type: delegate_to_another_agent, delegate_agent_id: ocr_fallback_analyzer, delegate_input_mapping: { raw_bytes: file_content } } }提示这个契约的关键在于fallback_strategy和qos_requirements。前者定义了“当主逻辑失败时我能无缝切换到谁、怎么传参”后者定义了“我的SLA承诺”Orchestrator会据此做健康检查和路由决策。没有这两项契约就不完整注册会被拒绝。2.2 任务契约Task Contract用户的“需求说明书”与“验收标准”用户发起请求时不是扔一个模糊的自然语言指令而是提交一份结构化的任务契约。这避免了“AI理解偏差”的源头。例如用户想分析财报他提交的不是“帮我看看这份财报”而是{ task_id: task_789abc, intent: financial_analysis, target_company: ABC_Tech, report_period: 2024-Q2, required_outputs: [key_metrics, anomalies], acceptance_criteria: { key_metrics: {min_count: 15, confidence_threshold: 0.85}, anomalies: {max_severity: medium} } }Orchestrator拿到这个就知道必须调用能处理financial_analysis意图的Agent必须确保输出包含key_metrics和anomalies且key_metrics至少15条每条置信度不低于0.85anomalies里不能有high级别的问题否则要触发人工审核。这不再是“尽力而为”而是“按契约交付”。2.3 协作契约Collaboration ContractAgent之间的“合作备忘录”当Orchestrator决定让Agent A和Agent B协作时它不会直接把A的原始输出塞给B。它会生成一份临时的协作契约作为两者间的“中间协议”{ collab_id: collab_456def, initiator: financial_analyzer_v2, recipient: ppt_generator_v1, data_mapping: { key_metrics: slide_data.metrics, anomalies: slide_data.anomalies_summary }, validation_rules: [ { field: slide_data.metrics, validator: count_min(15), on_failure: abort_and_notify } ], timeout_ms: 5000 }B Agent收到的不是裸数据而是一个附带了严格校验规则和映射关系的“契约包裹”。它必须先验证slide_data.metrics数量≥15否则直接报错无需自己写校验逻辑。这种设计把“数据质量责任”前移到了协作环节而不是等到B执行失败才暴露。2.4 状态契约State Contract任务生命周期的“法定记录”每个任务实例Task Instance在Orchestrator中都有一个不可变的状态契约记录其全生命周期{ task_id: task_789abc, state: executing, steps: [ { step_id: step_001, agent_id: financial_analyzer_v2, status: completed, input_hash: sha256:abc123..., output_hash: sha256:def456..., timestamp: 2024-06-15T10:23:45Z, metrics: {latency_ms: 3240, tokens_in: 1250, tokens_out: 890} }, { step_id: step_002, agent_id: ppt_generator_v1, status: failed, error_code: VALIDATION_FAILED, error_message: slide_data.metrics count12 required min15, timestamp: 2024-06-15T10:24:12Z } ], current_step: step_002, retry_count: 0 }注意input_hash和output_hash是关键。它们保证了“可重现性”。当你发现某次任务失败只需拿这个hash去查历史快照就能100%复现当时的输入数据彻底告别“本地能跑线上不行”的玄学问题。这套契约体系让OpenMontage摆脱了“流程图”的僵化转向了“契约即协议”的弹性协作。它不规定谁必须先谁后而是规定“谁能做什么、承诺什么、失败时怎么办、交付物长什么样”。Orchestrator就像一个精通法律的项目经理只负责解读契约、匹配资源、监督履约、处理违约而不是亲自指挥每个工人怎么干活。这才是应对复杂AI工作流的正确抽象。3. 实战部署从零搭建一个支持RAGCode Execution的双Agent协作流水线光看理论不够我们来动手搭一个真实可用的最小可行流水线一个能回答技术文档问题RAG、并在必要时生成Python代码验证答案的双Agent系统。这正是热搜词里高频出现的“agentic RAG”和“agent coding”的典型场景。我们将用OpenMontage串联一个rag_qa_agent和一个code_executor_agent全程不碰任何视频相关代码。3.1 环境准备避开三个新手必踩的坑首先确认你的Python环境是3.10OpenMontage依赖typing.Union的新特性。然后安装核心依赖pip install openmontage0.8.2 # 注意必须指定版本0.8.x是首个稳定版 pip install langchain-community pgvector sqlalchemy asyncpg pip install fastapi uvicorn python-multipart坑1别用pip install openmontage。官方PyPI包名是openmontage-core但社区普遍用openmontage作为项目名。直接pip install openmontage会装错包一个同名的旧版视频工具。务必用pip install openmontage-core0.8.2。坑2PGVector扩展必须手动启用。PostgreSQL安装后执行CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;否则pgvector连接会报Extension vector does not exist。这是90%新手卡住的第一步。坑3asyncpg和psycopg2不能共存。OpenMontage默认用asyncpg做异步连接。如果你的项目里已装psycopg2卸载它pip uninstall psycopg2否则会冲突报AttributeError: module asyncpg has no attribute connect。3.2 构建RAG Agent不只是检索而是“契约化检索”创建rag_agent.py。重点不是实现RAG逻辑而是如何把它包装成符合OpenMontage契约的Agentfrom openmontage.agent import BaseAgent from openmontage.contract import CapabilityContract from langchain_community.vectorstores import PGVector from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_openai import ChatOpenAI class RAGQAAgent(BaseAgent): def __init__(self, db_url: str): super().__init__() self.db_url db_url self.embedding HuggingFaceEmbeddings(model_nameall-MiniLM-L6-v2) self.llm ChatOpenAI(modelgpt-4-turbo, temperature0.1) def get_capability_contract(self) - CapabilityContract: return CapabilityContract( agent_idrag_qa_agent_v1, version1.0.0, description基于PGVector的RAG问答返回答案及引用来源, input_schema{ type: object, properties: { query: {type: string, minLength: 3}, top_k: {type: integer, minimum: 1, maximum: 10, default: 3} }, required: [query] }, output_schema{ type: object, properties: { answer: {type: string}, sources: { type: array, items: { type: object, properties: { page: {type: integer}, content_snippet: {type: string} } } } } }, qos_requirements{ max_latency_ms: 12000, min_success_rate_pct: 98.0, retry_policy: {max_attempts: 1} }, fallback_strategy{ type: return_static_response, static_response: {answer: 抱歉知识库暂未覆盖此问题。, sources: []} } ) async def execute(self, input_data: dict) - dict: # 1. 初始化向量库 store PGVector( collection_nametech_docs, connection_stringself.db_url, embedding_functionself.embedding ) # 2. 检索 retriever store.as_retriever(search_kwargs{k: input_data.get(top_k, 3)}) docs await retriever.ainvoke(input_data[query]) # 3. 构建Prompt并调用LLM prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 你是一个技术文档专家。请基于以下检索到的文档片段准确、简洁地回答用户问题。如果文档中没有相关信息请如实告知。), (human, 问题{query}\n\n文档片段{context}) ]) chain prompt | self.llm | StrOutputParser() context \n\n.join([f[Page {doc.metadata.get(page, 0)}] {doc.page_content[:200]}... for doc in docs]) answer await chain.ainvoke({query: input_data[query], context: context}) return { answer: answer.strip(), sources: [{page: doc.metadata.get(page, 0), content_snippet: doc.page_content[:100]} for doc in docs] } # 注册Agent这行必须放在文件末尾 rag_agent RAGQAAgent(postgresqlasyncpg://user:passlocalhost:5432/rag_db)关键点get_capability_contract()方法返回的契约必须和实际execute()的输入输出完全一致。比如契约里input_schema要求query是string那execute里就不能接受{question: xxx}。OpenMontage会在调度前做严格Schema校验不匹配直接拒绝。3.3 构建Code Executor Agent安全沙箱里的“代码裁决者”创建code_agent.py。它的核心职责不是随便执行代码而是在严格沙箱里只执行与RAG答案强相关的验证性代码from openmontage.agent import BaseAgent from openmontage.contract import CapabilityContract import ast import subprocess import tempfile import os from typing import Dict, Any class CodeExecutorAgent(BaseAgent): def __init__(self, timeout_sec: int 10): super().__init__() self.timeout_sec timeout_sec def get_capability_contract(self) - CapabilityContract: return CapabilityContract( agent_idcode_executor_agent_v1, version1.0.0, description在安全沙箱中执行Python代码仅用于验证RAG答案的正确性, input_schema{ type: object, properties: { code: {type: string, minLength: 10}, context: {type: string} # RAG返回的answer和sources摘要 }, required: [code, context] }, output_schema{ type: object, properties: { execution_result: {type: string}, is_safe: {type: boolean}, error: {type: string, nullable: True} } }, qos_requirements{ max_latency_ms: 15000, min_success_rate_pct: 99.5, retry_policy: {max_attempts: 0} # 代码执行失败不重试直接报错 }, fallback_strategy{ type: return_static_response, static_response: {execution_result: 代码执行被安全策略拒绝, is_safe: False, error: SECURITY_POLICY_VIOLATION} } ) async def execute(self, input_data: dict) - dict: code input_data[code] context input_data[context] # 1. 静态AST分析禁止危险操作 try: tree ast.parse(code) for node in ast.walk(tree): if isinstance(node, (ast.Import, ast.ImportFrom)): if any(alias.name in [os, subprocess, sys, shutil] for alias in node.names): return {execution_result: , is_safe: False, error: Import of dangerous modules blocked} if isinstance(node, ast.Call): if isinstance(node.func, ast.Name) and node.func.id in [eval, exec, __import__]: return {execution_result: , is_safe: False, error: Dangerous function call blocked} except SyntaxError: return {execution_result: , is_safe: False, error: Invalid Python syntax} # 2. 动态执行超时保护 try: with tempfile.NamedTemporaryFile(modew, suffix.py, deleteFalse) as f: f.write(f# Context: {context[:100]}...\n{code}) temp_file f.name result subprocess.run( [python, temp_file], capture_outputTrue, textTrue, timeoutself.timeout_sec, cwd/tmp # 限制工作目录 ) os.unlink(temp_file) # 执行完立即删除 if result.returncode 0: return {execution_result: result.stdout.strip(), is_safe: True, error: None} else: return {execution_result: , is_safe: True, error: result.stderr.strip()} except subprocess.TimeoutExpired: return {execution_result: , is_safe: False, error: Execution timeout} except Exception as e: return {execution_result: , is_safe: False, error: str(e)} code_agent CodeExecutorAgent(timeout_sec8)安全要点这个Agent做了双重防护。AST静态分析在代码运行前就拦截了import os、eval()等危险操作subprocess.run的timeout和cwd参数则在运行时防止无限循环和文件系统破坏。它不追求“全能执行”只做“可信验证”这是OpenMontage强调的“契约边界”思想。3.4 编排协作用OpenMontage Orchestrator串联两个Agent创建orchestrator.py这是整个系统的“大脑”from openmontage.orchestrator import Orchestrator from openmontage.task import TaskContract from rag_agent import rag_agent from code_agent import code_agent # 初始化Orchestrator orchestrator Orchestrator() # 注册Agents必须在Orchestrator初始化后 orchestrator.register_agent(rag_agent) orchestrator.register_agent(code_agent) # 定义协作逻辑当RAG答案含“请验证”或“建议运行”时自动触发Code Executor async def dynamic_routing(task: TaskContract, step_results: Dict[str, Any]) - str: 动态路由函数根据RAG的输出内容决定是否调用Code Executor if step_001 not in step_results: return rag_qa_agent_v1 # 第一步总是RAG rag_output step_results[step_001] if not isinstance(rag_output, dict) or answer not in rag_output: return rag_qa_agent_v1 # RAG失败不走下一步 # 简单关键词匹配生产环境应替换为LLM分类 answer_lower rag_output[answer].lower() if any(keyword in answer_lower for keyword in [run this code, execute the following, 验证如下]): return code_executor_agent_v1 return None # 不触发下一步流程结束 # 启动FastAPI服务 from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel app FastAPI(titleOpenMontage RAGCode Pipeline) class QueryRequest(BaseModel): query: str top_k: int 3 app.post(/ask) async def ask_question(request: QueryRequest): try: # 构建任务契约 task_contract TaskContract( task_idftask_{int(time.time())}, intenttechnical_qa_with_verification, required_outputs[answer, sources], acceptance_criteria{} ) # 提交任务 result await orchestrator.submit_task( task_contracttask_contract, initial_input{query: request.query, top_k: request.top_k}, routing_fndynamic_routing ) return {success: True, result: result} except Exception as e: raise HTTPException(status_code500, detailstr(e)) if __name__ __main__: import uvicorn uvicorn.run(app, host0.0.0.0:8000, port8000)运行命令python orchestrator.py。服务启动后用curl测试curl -X POST http://localhost:8000/ask \ -H Content-Type: application/json \ -d {query:如何用pandas计算DataFrame的中位数请给出代码示例}你会看到RAG Agent先返回答案Orchestrator检测到答案里有“代码示例”自动触发Code Executor Agent执行那段代码并返回执行结果。整个过程所有步骤的状态、输入、输出、耗时都记录在Orchestrator的状态契约里随时可查。4. 深度避坑从“Agent execution terminated due to error”到精准定位的完整排查链路在真实项目中你几乎一定会遇到那个让人头皮发麻的错误“Agent execution terminated due to error.”。它像幽灵一样飘在日志里不告诉你谁错了、为什么错、错在哪一行。OpenMontage的设计初衷就是消灭这种模糊错误但前提是你要用对它的诊断工具。下面是我踩过的坑和总结的标准化排查流程。4.1 第一层日志过滤——从海量日志中揪出关键线索OpenMontage默认日志级别是INFO但关键诊断信息在DEBUG。启动服务时务必加参数uvicorn orchestrator:app --log-level debug --reload然后当你收到一个失败任务的ID比如task_123xyz在日志里搜索grep task_123xyz logs/uvicorn.log | grep -E (ERROR|CRITICAL|state_changed|step_failed)你会得到类似这样的关键行DEBUG:openmontage.orchestrator:Task task_123xyz state changed to executing DEBUG:openmontage.orchestrator:Step step_001 (rag_qa_agent_v1) started with input hash sha256:a1b2c3... DEBUG:openmontage.orchestrator:Step step_001 completed. Output hash: sha256:d4e5f6... DEBUG:openmontage.orchestrator:Step step_002 (code_executor_agent_v1) started with input hash sha256:g7h8i9... ERROR:openmontage.agent.code_executor:Security policy violation: Import of dangerous modules blocked ERROR:openmontage.orchestrator:Step step_002 failed with error: Security policy violation: Import of dangerous modules blocked DEBUG:openmontage.orchestrator:Task task_123xyz state changed to failed注意input hash和output hash是黄金线索。它们指向了该次执行的精确输入数据快照。4.2 第二层状态契约回溯——用哈希值锁定问题数据OpenMontage会将每次任务的状态契约持久化到数据库默认SQLite生产环境推荐PostgreSQL。假设你用的是默认SQLite数据库文件是orchestrator.db。用DB Browser打开查task_states表SELECT * FROM task_states WHERE task_id task_123xyz;找到step_002的记录复制它的input_hash比如g7h8i9...。然后查task_inputs表SELECT input_data FROM task_inputs WHERE hash g7h8i9...;你会得到原始输入{ code: import os\nprint(os.listdir(/)), context: RAG答案可以使用pandas.Series.median()... }现在真相大白用户或RAG Agent生成了一段带import os的恶意代码。问题不在Orchestrator也不在Code Executor的逻辑而在上游输入污染。这就是契约体系的价值——它把“谁提供了坏输入”这件事铁板钉钉地记录下来。4.3 第三层Agent内部调试——在沙箱里复现并修复既然知道了坏输入下一步就是在本地复现。打开code_agent.py在execute方法开头加一行print(fDEBUG INPUT: {input_data}) # 临时加用于调试然后用刚才查到的input_data手动调用# 在Python shell里 from code_agent import code_agent result code_agent.execute({ code: import os\nprint(os.listdir(/)), context: RAG答案可以使用pandas.Series.median()... }) print(result)你会立刻看到{execution_result: , is_safe: False, error: Import of dangerous modules blocked}。这证明安全策略生效了。但问题来了RAG Agent为什么会生成这种代码回到rag_agent.py检查它的Prompt模板。你会发现系统提示词里写了“请给出代码示例”但没加约束“代码必须是纯计算不能有IO操作”。于是你修改Prompt(system, 你是一个技术文档专家。请基于以下检索到的文档片段准确、简洁地回答用户问题。如果需要提供代码示例请确保代码是纯内存计算不涉及文件读写、网络请求、系统调用。如果文档中没有相关信息请如实告知。),经验RAG的Prompt工程必须和下游Agent的安全策略对齐。OpenMontage不是万能胶它放大了上下游的契约一致性要求。一个松散的RAG Prompt会直接导致下游Agent的沙箱被频繁触发。4.4 第四层监控告警——把“事后救火”变成“事前预警”靠人盯日志不现实。OpenMontage集成了Prometheus指标。在orchestrator.py里添加from openmontage.metrics import setup_metrics setup_metrics() # 这行必须在Orchestrator初始化后、FastAPI启动前然后访问http://localhost:8000/metrics你会看到# HELP openmontage_agent_execution_total Total number of agent executions # TYPE openmontage_agent_execution_total counter openmontage_agent_execution_total{agent_idrag_qa_agent_v1,statussuccess} 124 openmontage_agent_execution_total{agent_idrag_qa_agent_v1,statuserror} 3 openmontage_agent_execution_total{agent_idcode_executor_agent_v1,statussuccess} 89 openmontage_agent_execution_total{agent_idcode_executor_agent_v1,statuserror} 12 # HELP openmontage_agent_latency_seconds Agent execution latency in seconds # TYPE openmontage_agent_latency_seconds histogram openmontage_agent_latency_seconds_bucket{agent_idrag_qa_agent_v1,le5.0} 120 openmontage_agent_latency_seconds_bucket{agent_idrag_qa_agent_v1,le10.0} 124 openmontage_agent_latency_seconds_bucket{agent_idrag_qa_agent_v1,leInf} 124用Grafana配置一个看板设置告警规则当openmontage_agent_execution_total{agent_idcode_executor_agent_v1,statuserror} 5in10m就发Slack通知。这样你能在问题批量发生前就介入而不是等用户投诉。4.5 第五层契约升级——从“堵漏洞”到“防未然”以上都是“救火”。最高阶的避坑是升级契约本身。比如你发现RAG Agent经常返回含import的代码说明它的能力契约太宽松。你该做的不是在Code Executor里加更多黑名单而是收紧RAG Agent的output_schemaoutput_schema: { type: object, properties: { answer: {type: string}, sources: {...}, suggested_code: { # 新增字段明确要求代码块 type: string, pattern: ^python\\n[^]*\\n$ # 强制Markdown代码块格式 } } }然后在rag_agent.py的execute里用正则提取代码块import re match re.search(rpython\n(.*?)\n, answer, re.DOTALL) if match: suggested_code match.group(1).strip() else: suggested_code 最后在协作契约里只把suggested_code字段映射给Code Executor。这样上游Agent的输出就被严格约束在安全范围内下游Agent的沙箱压力也大幅降低。这才是OpenMontage倡导的“契约驱动演进”——问题不是靠补丁堆出来而是靠契约的持续精炼来根除。5. 生产就绪性能压测、灰度发布与长期维护的实战经验一个能跑通Demo的系统离生产就绪还有巨大鸿沟。我在三个不同规模的客户项目里用OpenMontage支撑过日均5万任务的RAG服务总结出一套经过验证的落地经验。5.1 性能压测不要只测QPS要测“契约履约率”很多团队压测只关注QPS每秒查询数和P95延迟。这对OpenMontage是片面的。真正的瓶颈往往出现在“契约履约”环节。我们设计了三维度压测基础QPS用