feat(workflow): support context injection in LLM node

api/app/core/workflow/nodes/llm/config.py

@@ -1,5 +1,7 @@
 """LLM 节点配置"""
 
+from typing import Any
+
 from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
 
 from app.core.workflow.nodes.base_config import BaseNodeConfig, VariableDefinition, VariableType
@@ -7,17 +9,17 @@ from app.core.workflow.nodes.base_config import BaseNodeConfig, VariableDefiniti
 
 class MessageConfig(BaseModel):
     """消息配置"""
-    
+
     role: str = Field(
         ...,
         description="消息角色：system, user, assistant"
     )
-    
+
     content: str = Field(
         ...,
         description="消息内容，支持模板变量，如：{{ sys.message }}"
     )
-    
+
     @field_validator("role")
     @classmethod
     def validate_role(cls, v: str) -> str:
@@ -35,24 +37,29 @@ class LLMNodeConfig(BaseNodeConfig):
     1. 简单模式：使用 prompt 字段
     2. 消息模式：使用 messages 字段（推荐）
     """
-    
+
     model_id: str = Field(
         ...,
         description="模型配置 ID"
     )
-    
+
+    context: Any = Field(
+        default="",
+        description="上下文"
+    )
+
     # 简单模式
     prompt: str | None = Field(
         default=None,
         description="提示词模板（简单模式），支持变量引用"
     )
-    
+
     # 消息模式（推荐）
     messages: list[MessageConfig] | None = Field(
         default=None,
         description="消息列表（消息模式），支持多轮对话"
     )
-    
+
     # 模型参数
     temperature: float | None = Field(
         default=0.7,
@@ -60,35 +67,35 @@ class LLMNodeConfig(BaseNodeConfig):
         le=2.0,
         description="温度参数，控制输出的随机性"
     )
-    
+
     max_tokens: int | None = Field(
         default=1000,
         ge=1,
         le=32000,
         description="最大生成 token 数"
     )
-    
+
     top_p: float | None = Field(
         default=None,
         ge=0.0,
         le=1.0,
         description="Top-p 采样参数"
     )
-    
+
     frequency_penalty: float | None = Field(
         default=None,
         ge=-2.0,
         le=2.0,
         description="频率惩罚"
     )
-    
+
     presence_penalty: float | None = Field(
         default=None,
         ge=-2.0,
         le=2.0,
         description="存在惩罚"
     )
-    
+
     # 输出变量定义
     output_variables: list[VariableDefinition] = Field(
         default_factory=lambda: [
@@ -105,14 +112,14 @@ class LLMNodeConfig(BaseNodeConfig):
         ],
         description="输出变量定义（自动生成，通常不需要修改）"
     )
-    
+
     @field_validator("messages", "prompt")
     @classmethod
     def validate_input_mode(cls, v, info):
         """验证输入模式：prompt 和 messages 至少有一个"""
         # 这个验证在 model_validator 中更合适
         return v
-    
+
     class Config:
         json_schema_extra = {
             "examples": [