[modify] fix workflow execute logic

api/app/core/workflow/executor.py

@@ -69,7 +69,17 @@ class WorkflowExecutor:
             初始化的工作流状态
         """
         user_message = input_data.get("message") or ""
-        conversation_vars = input_data.get("conversation_vars") or {}
+        
+        # 会话变量处理：从配置文件获取变量定义列表，转换为字典（name -> default value）
+        config_variables_list = self.workflow_config.get("variables") or []
+        conversation_vars = {}
+        for var_def in config_variables_list:
+            if isinstance(var_def, dict):
+                var_name = var_def.get("name")
+                var_default = var_def.get("default")
+                if var_name:
+                    conversation_vars[var_name] = var_default
+        
         input_variables = input_data.get("variables") or {}  # Start 节点的自定义变量
 
         # 构建分层的变量结构

api/app/core/workflow/nodes/base_node.py

@@ -26,7 +26,12 @@ class WorkflowState(TypedDict):
     messages: Annotated[list[AnyMessage], add]
     
     # 输入变量（从配置的 variables 传入）
-    variables: dict[str, Any]
+    # 使用深度合并函数，支持嵌套字典的更新（如 conv.xxx）
+    variables: Annotated[dict[str, Any], lambda x, y: {
+        **x,
+        **{k: {**x.get(k, {}), **v} if isinstance(v, dict) and isinstance(x.get(k), dict) else v 
+           for k, v in y.items()}
+    }]
     
     # 节点输出（存储每个节点的执行结果，用于变量引用）
     # 使用自定义合并函数，将新的节点输出合并到现有字典中
@@ -544,9 +549,15 @@ class BaseNode(ABC):
         # 使用变量池获取变量
         pool = VariablePool(state)
         
+        # 构建完整的 variables 结构
+        variables = {
+            "sys": pool.get_all_system_vars(),
+            "conv": pool.get_all_conversation_vars()
+        }
+        
         return render_template(
             template=template,
-            variables=pool.get_all_conversation_vars(),
+            variables=variables,
             node_outputs=pool.get_all_node_outputs(),
             system_vars=pool.get_all_system_vars()
         )
@@ -575,9 +586,15 @@ class BaseNode(ABC):
         # 使用变量池获取变量
         pool = VariablePool(state)
         
+        # 构建完整的 variables 结构（包含 sys 和 conv）
+        variables = {
+            "sys": pool.get_all_system_vars(),
+            "conv": pool.get_all_conversation_vars()
+        }
+        
         return evaluate_condition(
             expression=expression,
-            variables=pool.get_all_conversation_vars(),
+            variables=variables,
             node_outputs=pool.get_all_node_outputs(),
             system_vars=pool.get_all_system_vars()
         )

api/app/core/workflow/template_renderer.py

@@ -66,19 +66,26 @@ class TemplateRenderer:
             '分析结果: 正面情绪'
         """
         # 构建命名空间上下文
+        # variables 的结构：{"sys": {...}, "conv": {...}}
+        sys_vars = variables.get("sys", {}) if isinstance(variables, dict) else {}
+        conv_vars = variables.get("conv", {}) if isinstance(variables, dict) else {}
+        
         context = {
-            "var": variables,                    # 用户变量：{{var.user_input}}
+            "conv": conv_vars,                   # 会话变量：{{conv.user_name}}
             "node": node_outputs,                # 节点输出：{{node.node_1.output}}
-            "sys": system_vars or {},            # 系统变量：{{sys.execution_id}}
+            "sys": {**(system_vars or {}), **sys_vars},  # 系统变量：{{sys.execution_id}}（合并两个来源）
         }
         
         # 支持直接通过节点ID访问节点输出：{{llm_qa.output}}
         # 将所有节点输出添加到顶层上下文
-        context.update(node_outputs)
+        if node_outputs:
+            context.update(node_outputs)
         
-        # 为了向后兼容，也支持直接访问用户变量
+        # 支持直接访问会话变量（不需要 conv. 前缀）：{{user_name}}
-        context.update(variables)
+        if conv_vars:
-        context["nodes"] = node_outputs  # 旧语法兼容
+            context.update(conv_vars)
+        
+        context["nodes"] = node_outputs or {}  # 旧语法兼容
         
         try:
             tmpl = self.env.from_string(template)