节点功能
代码节点属于信息处理类节点，腾讯云智能体开发平台支持在代码节点内部使用 IDE，支持用户编写 Python 代码（系统内置了 NumPy 等常用 Python 包）和JavaScript代码处理业务逻辑，返回响应结果。例如处理数据转换、科学计算等。
操作说明
输入变量
输入变量仅在该节点内部生效，不能跨节点使用。支持最多添加50个输入变量，满足多输入变量场景需要。点击添加，进行如下如下配置以添加输入变量。
配置 | 说明 |
变量名称 | 该变量的名称，只能包含字母、数字或下划线，并且以字母或下划线开头，必填 |
变量描述 | 该变量的说明信息，非必填 |
数据来源 | 该变量的数据来源，支持“引用”“输入”两种选项。“引用”可选择前序所有节点的输出变量，“输入”可手动填入固定值，必填 |
变量类型 | 该变量的数据类型，不可选择，默认为引用的变量类型或输入的 string 类型 |
代码
点击编辑代码即可展开系统内置的代码编辑器。默认为 Python，可手动切换为其他编程语言。
切换编程语言后，IDE 中的内容会被清空，并自动更换为该语言的代码模板。请注意：再次切换回原语言时，系统不会保留之前的编辑内容。
不管使用哪种编程语言，在编辑代码时，都需要定义函数名为 main。对于 Python 语言，在代码节点中，输入输出均为 dict，可通过 params.get('input') 调用输入变量；对于 JavaScript 语言，输入输出均为 object，可通过 params.input 调用输入变量。
最终结果会以 JSON 字符串形式返回，请确保返回内容可被序列化（例如数字、字符串、列表、字典等常见类型），避免直接返回无法被 `json.dumps()` 序列化的对象。
编辑代码后，支持在输入测试框中填写该节点的输入变量进行调试，单击运行执行代码，响应结果在输出结果框中查看。
代码执行器内置的 Python 包如下，暂不支持引入 Java 相关包或自定义依赖。
包名 | 版本 | 说明 |
python | >= 3.9, < 3.13 | 指定 Python 运行环境的版本范围，确保项目兼容性。 |
ipykernel | ^ 6.29.4 | 为 Jupyter Notebook/Lab 提供 Python 内核支持。 |
pydantic | 2.8.2 | 用于定义数据模型并自动验证输入数据，常用于 API 请求体校验。 |
python-dotenv | >= 1.0.0 | 加载 .env 文件中的环境变量。 |
jinja2 | >= 3.0.0 | 一个强大的模板引擎，用来生成 HTML 或配置文件。 |
aiohttp-jinja2 | >= 1.0 | 把 Jinja2 模板集成到 aiohttp Web 框架中，生成动态页面。 |
pyzmq | >= 25.0.0 | ZeroMQ 的 Python 接口，用于高性能分布式消息通信。 |
fastapi | >= 0.110.0 | 高性能 Web API 框架，常用于快速开发 RESTful/GraphQL 服务。 |
uvicorn | >= 0.30.0 | 运行 FastAPI 的 ASGI 服务器，支持异步高并发。 |
python-multipart | >= 0.0.9 | 处理 HTTP 表单和文件上传的解析器。 |
fastapi-utilities | >= 0.2.0 | 给 FastAPI 提供额外工具（如后台任务调度、依赖管理）。 |
uhashring | ^ 2.3 | 一致性哈希算法库，用于分布式缓存/存储系统的节点选择。 |
psutil | >= 6.0.0 | 获取系统运行状态（CPU、内存、磁盘、网络），常用于监控。 |
nbformat | >= 5.0.0 | 读写 Jupyter Notebook (.ipynb) 文件。 |
nbclient | >= 0.10.0 | 在代码中自动执行 Jupyter Notebook 并收集结果。 |
xlsxwriter | ^ 1.3.7 | 生成 Excel 文件（带格式、图表等），常用于报表导出。 |
sseclient-py | >= 1.8.0 | 监听服务端事件（SSE），实现实时消息推送。 |
python-prctl | >= 1.8.1 | 控制 Linux 进程属性（如名字、能力），多用于系统级应用。 |
prometheus_client | ^ 0.21.0 | 导出应用监控指标，供 Prometheus 收集和展示。 |
flask | ^ 3.0.0 | 轻量级 Web 框架，适合快速开发小型网站和 API。 |
numpy | 1.26.4 | 数值计算库，提供高效的多维数组运算，科学计算基础。 |
sympy | 1.13.3 | 符号计算库，可以做代数运算、方程求解、符号微积分。 |
levenshtein | 0.25.0 | 计算字符串相似度（编辑距离），常用于模糊匹配。 |
cryptography | 43.0.0 | 提供加密、解密、签名等密码学功能。 |
thefuzz | 0.22.1 | 字符串模糊匹配工具，常用于搜索或数据清洗。 |
branca | 0.8.1 | 生成 HTML/JS 组件，常配合 Folium 做地图可视化。 |
folium | 0.19.4 | 用 Python 生成交互式地图（基于 Leaflet.js）。 |
basemap | 1.4.1 | 在 matplotlib 上绘制地图，常用于地理可视化。 |
basemap-data | 1.3.2 | Basemap 需要的地理数据文件。 |
pyecharts | 2.0.8 | 用 Python 生成 ECharts 图表，支持交互式可视化。 |
tencentcloud-dlc-connector | ^ 1.2.1 | 连接腾讯云 DLC（Data Lake Compute）的 SDK。 |
python-pptx | ^ 1.0.2 | 生成和修改 PowerPoint 文件，常用于自动化报告。 |
clickhouse-driver | ^ 0.2.9 | ClickHouse 数据库的 Python 客户端。 |
openai | >= 1.0.0 | 调用 OpenAI API（如 GPT、DALL·E 等）的官方库。 |
requests | >= 2.30.0 | 最常用的 HTTP 请求库，用于调用 Web API。 |
urllib3 | >= 2.0.0 | 底层 HTTP 库，requests 的核心依赖。 |
pandas | 1.5.3 | 提供 DataFrame 表格结构，适合数据清洗和分析。 |
pyyaml | >= 6.0.0 | 读取和写入 YAML 配置文件。 |
click | >= 8.0.0 | 快速编写命令行工具的库。 |
cycler | >= 0.12.0 | 生成样式循环（颜色、线型），matplotlib 的依赖。 |
xlrd | >= 2.0.0 | 读取 Excel 文件（主要是 .xls 格式）。 |
openpyxl | >= 3.0.0 | 读写 .xlsx Excel 文件，pandas 的依赖。 |
tabulate | >= 0.9.0 | 把表格数据渲染为 Markdown/HTML/纯文本表格。 |
matplotlib | 3.4.3 | Python 最基础的绘图库，支持多种图表。 |
seaborn | ^ 0.13.2 | 在 matplotlib 上封装的高级统计绘图库，绘图更美观。 |
scikit-learn | ^ 1.5.0 | 机器学习库，提供分类、回归、聚类、降维等算法。 |
AI 代码生成
系统内置 AI 代码生成功能，支持用户通过自然语言描述需求。当用户选中编辑器中的代码内容后，系统会自动显示 AI 优化按钮。点击该按钮后，将弹出 AI 请求框，用于填写具体的生成需求。
在请求框中输入对代码的说明或修改要求后，点击 “生成代码”，AI 代码助手会根据用户输入的描述内容以及所选代码片段，自动完成代码的补全或重新生成。
为获得更准确的生成结果，建议在生成前选中全部代码，以便 AI 充分理解上下文，从而生成结构完整、变量命名一致的代码框架。
生成完成后，系统会显示由 AI 生成的代码建议。若对生成结果满意，可点击 “接受” 按钮，将当前代码替换为 AI 生成代码；若不满意，可点击 “撤回” 按钮，放弃本次修改并保留原始内容。
输出变量
经该节点处理后的输出变量，默认为空，支持用户手动添加输出变量，或者在代码运行结果中通过[x]解析到输出变量功能自动填写到输出变量。同时包含运行时报错信息 Error（数据类型为 object，正常运行时该字段为空）。
异常处理
可手动开启异常处理（异常处理默认关闭），支持超时触发处理、异常重试和异常处理方式的配置。配置内容见下表。
当前仅支持用户设置“超时触发处理”的时长，其他异常由平台自动识别。
配置 | 说明 |
超时触发处理 | 节点运行的最大时长，超过时触发异常处理。代码节点的超时时间默认值为60s，超时时间设置范围为1-60s |
最大重试次数 | 节点运行异常时重新运行的最大次数。重试超过设定次数，认为该节点调用失败，执行下方的异常处理方式，默认为3次 |
重试时间间隔 | 每次重新运行的时间间隔，默认为1秒 |
异常处理方式 | 支持“输出特定内容”、“执行异常流程”和“中断流程”三种 |
异常情况的输出变量 | 选择异常处理方式为“输出特定内容”时，超过最大重试次数后节点返回的输出变量 |
选择异常处理方式为“输出特定内容”时，发生异常后工作流不会中断，节点异常重试后直接返回用户在输出内容设置的输出变量及变量值；
选择异常处理方式为“执行异常流程”时，发生异常后工作流不会中断，节点异常重试后执行用户自定义的异常处理流程；
选择异常处理方式为“中断流程”时，没有更多设置项，发生异常后工作流执行中断。
应用示例
根据用户输入的文章主题与风格撰写文章，通过代码节点将大模型节点生成的大纲拆分为每一章标题和内容摘要的数组。
代码节点配置如下：
