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docker_environment_and_tooling 模块文档

1. 模块定位与设计动机

docker_environment_and_tooling 对应实现文件 eval/environments/gitnexus_docker.py，核心组件是 GitNexusDockerEnvironment。这个模块的职责并不是“再实现一个 Docker 运行时”，而是在 mini-swe-agent 既有 DockerEnvironment 之上，补上一层与 GitNexus 深度集成的评测环境启动编排：在容器内安装 Node.js / gitnexus、预先完成 gitnexus analyze 索引、启动常驻 eval-server、并把一组可直接调用的工具脚本落到 /usr/local/bin。

它存在的根本原因是评测场景中的性能与可靠性矛盾。直接调用 npx gitnexus <tool> 的“冷启动路径”通常需要数秒，且每次命令都要经历进程初始化和数据库加载；而评测 Agent 往往会频繁查询上下文，工具调用延迟会显著放大总时长。该模块通过“启动时一次性准备 + 运行时走本地 HTTP 快路径”的方式，把查询级延迟降到百毫秒量级，并在服务不可用时自动回退 CLI，尽量保证任务不中断。

另一个关键动机来自 mini-swe-agent 的命令执行模型：每次 action 都通过 subprocess.run 在新的 subshell 中运行，不继承 .bashrc 与 shell 函数。也就是说，依赖环境变量注入或 shell function 的工具封装在这里并不稳定。GitNexusDockerEnvironment 采用“写入独立可执行脚本到 PATH”的方式，确保每次命令都可以被可靠解析和执行。

从 eval_framework 角度看，这个模块属于基础设施层，与 Agent 行为层（见 agent_runtime_and_metrics.md）和 MCP 桥接层（见 mcp_bridge_and_cli.md）互补：它不决定“何时调用工具”，而是保证“调用时工具可用且尽可能快”。

2. 架构总览

2.1 组件关系图

flowchart LR A[GitNexusDockerEnvironment] --> B[DockerEnvironment] A --> C[Container testbed repo] A --> D[Tool scripts in usr local bin] A --> E[eval-server port 4848] A --> F[Host cache gitnexus-eval-cache] D -->|curl fast path| E D -->|fallback| G[npx gitnexus CLI] E --> H[KuzuDB warm state]

图中可以看到该模块同时维护三条能力链路：第一条是生命周期链路（继承 DockerEnvironment），第二条是工具调用链路（脚本 → eval-server → KuzuDB），第三条是索引缓存链路（容器内数据与宿主机 cache 同步）。这三条链路共同保障评测吞吐：启动成本尽量前置、调用路径尽量短、重复任务尽量复用。

2.2 启动流程时序

sequenceDiagram participant R as Runner participant G as GitNexusDockerEnvironment participant D as Docker container participant C as Host cache R->>G: start() G->>D: super().start() G->>D: ensure Node.js G->>D: install gitnexus G->>G: build cache key(repo, commit) alt cache hit G->>C: read index.tar.gz G->>D: docker cp + tar xzf else cache miss G->>D: npx gitnexus analyze . G->>D: tar czf /tmp/gitnexus-cache.tar.gz G->>C: docker cp to host cache end G->>D: nohup npx gitnexus eval-server G->>D: /health polling G->>D: install /usr/local/bin/gitnexus-* scripts G-->>R: started

这个流程强调了“缓存优先”的设计。只要 (repo, commit) 命中缓存，就可以跳过昂贵的 analyze 阶段；未命中时才执行全量索引，并在完成后回写缓存，供后续评测复用。

2.3 工具请求数据流（快路径与回退）

flowchart TD U[Agent command gitnexus-query] --> S[Tool script wrapper] S -->|POST tool query| H[Local eval-server] H --> O[JSON result] O --> U S -->|if curl failed or empty| F[npx gitnexus query] F --> U

这是一种“先服务、后 CLI”的双路径策略。它的好处不是绝对成功，而是在服务临时不可用时仍有结果可返回，避免 Agent 完全失去工具能力。

3. 核心组件：GitNexusDockerEnvironment

GitNexusDockerEnvironment 继承 minisweagent.environments.docker.DockerEnvironment，通过覆写 start/stop/get_template_vars/serialize 并新增一系列私有方法来实现 GitNexus 的安装、索引、服务化和缓存。其状态字段主要包括：

  • enable_gitnexus：是否启用 GitNexus 集成。
  • cache_dir：宿主机缓存目录，默认 ~/.gitnexus-eval-cache。
  • skip_embeddings：analyze 是否跳过 embedding 阶段。
  • gitnexus_timeout：analyze 超时秒数。
  • eval_server_port：eval-server 端口，默认 4848。
  • index_time：本次 setup 总耗时。
  • _gitnexus_ready：是否完成可用状态准备。

3.1 __init__(...)

构造函数在父类初始化后保存 GitNexus 相关配置，并将运行时指标初始化为安全默认值（index_time=0.0, _gitnexus_ready=False）。

参数语义如下：

  • enable_gitnexus: bool = True：若为 False，容器仍可启动，但不会执行任何 GitNexus 准备步骤。
  • cache_dir: str | Path | None：可覆盖缓存目录，便于 CI 多工作目录或隔离不同实验批次。
  • skip_embeddings: bool = True：默认跳过 embedding，换取更快索引；适合多数 SWE-bench 修复任务。
  • gitnexus_timeout: int = 120：gitnexus analyze 最长等待时间。
  • eval_server_port: int = 4848：工具脚本和 server 的统一通信端口。

3.2 start() -> dict

start 先调用 super().start() 获取容器环境，再按开关执行 _setup_gitnexus()。如果 GitNexus 初始化任一步骤抛错，方法只记录 warning，不中断整体容器启动，并保持 _gitnexus_ready=False。

这个“失败降级而非失败中断”的策略对评测非常实用：它允许你拿到 baseline 结果，而不是因为工具链问题导致整条任务失败。

3.3 _setup_gitnexus()

这是串行编排入口，按固定顺序执行：

  1. _ensure_nodejs()
  2. _install_gitnexus()
  3. _index_repository()
  4. _start_eval_server()
  5. _install_tools()

完成后记录 index_time 并把 _gitnexus_ready 置为 True。这里的顺序不能随意打乱，尤其是工具脚本安装放在 server 启动之后，确保端口值和服务可达策略一致。

3.4 _ensure_nodejs()

先执行 node --version。若缺失则在容器内运行 apt + NodeSource 安装链路（20.x），每步失败都会抛 RuntimeError。若已存在，仅记录版本日志。

该方法把 Node.js 作为硬依赖处理，因为后续 npx gitnexus 全部建立在 Node 可执行基础上。

3.5 _install_gitnexus()

通过 npx gitnexus --version 判断可用性，不可用时执行 npm install -g gitnexus。安装失败抛 RuntimeError。

这里采用 npx 作为探测入口而非直接 gitnexus --version，在某些环境下更兼容本地 npm 解析行为。

3.6 _index_repository()

该方法实现缓存优先的 analyze 流程。

首先调用 _get_repo_info() 获取 repo 和 commit，再用 _make_cache_key() 计算固定长度哈希键。如果 cache_path 已存在，则直接 _restore_cache(cache_path) 并返回。否则执行：

cd /testbed && npx gitnexus analyze . --skip-embeddings

是否带 --skip-embeddings 取决于 skip_embeddings。执行失败时，代码并非简单依赖 return code，而是结合输出文本做一次宽松判断：若输出包含 error 且不包含 indexed 才视为真正失败。这样做是为了兼容某些“部分警告但索引已生成”的场景。

成功后会调用 _save_cache(cache_path, repo_info) 将索引归档到宿主机。

3.7 _start_eval_server()

通过 nohup npx gitnexus eval-server --port ... --idle-timeout 600 后台启动服务，并将日志重定向到 /tmp/gitnexus-eval-server.log。随后最多轮询 15 秒（30 次，每次 0.5s）访问 /health。

如果健康检查成功，记录 ready 时间并返回；如果超时未就绪，不抛异常，只记录 warning 并输出最近日志。此时工具脚本仍会安装，只是运行时更可能走 CLI 回退路径。

3.8 _install_tools()

该方法把六个脚本写入 /usr/local/bin 并 chmod +x：

  • gitnexus-query
  • gitnexus-context
  • gitnexus-impact
  • gitnexus-cypher
  • gitnexus-augment
  • gitnexus-overview

脚本模板中的 __PORT__ 会替换为当前 eval_server_port。写入时使用带引号 heredoc，避免变量展开和转义问题。每个脚本都遵循同一原则：先 curl 调 eval-server（快路径），失败后回退 npx gitnexus ...（慢路径）；augment 作为特例直接走 CLI 并 || true。

3.9 _get_repo_info() -> dict

通过容器内 Git 信息提取仓库身份：

  • repo：优先 git remote get-url origin 的 basename，失败回退当前目录名。
  • commit：git rev-parse HEAD，失败回退 unknown。

返回格式为 {"repo": str, "commit": str}，用于缓存键计算与元数据写入。

3.10 _make_cache_key(repo_info) -> str

静态方法，拼接 repo:commit 后取 sha256 前 16 位，得到稳定短键。它的设计目标是可重复且冲突概率低，便于目录命名。

3.11 _save_cache(cache_path, repo_info)

该方法在宿主机创建缓存目录后，尝试在容器内定位 /root/.gitnexus/**/kuzu 目录，打包其父目录到 /tmp/gitnexus-cache.tar.gz，再用 docker cp 拷出到 cache_path/index.tar.gz，并写 metadata.json。

任何异常都会被捕获并记录 warning；若目录已创建但缓存失败，会清理残留目录，避免出现“看起来命中但内容损坏”的假缓存。

3.12 _restore_cache(cache_path)

恢复流程与保存互逆：先检查 index.tar.gz，不存在则 warning 并重新 _index_repository()。若存在则：

  1. 确保容器内 /root/.gitnexus 存在。
  2. 通过 npx gitnexus list 推断存储路径（失败回退 /root/.gitnexus/repos/default）。
  3. docker cp 把 tarball 放入容器 /tmp。
  4. 在推断路径中 tar xzf 解压。

恢复异常会触发 warning 并回退全量 analyze。

3.13 stop() -> dict

如果 _gitnexus_ready=True，先向 eval-server /shutdown 发送 POST（best-effort），再调用 super().stop() 停容器。即使 shutdown 请求失败也不会阻塞清理。

3.14 get_template_vars() -> dict

在父类模板变量基础上追加：

  • gitnexus_ready
  • gitnexus_index_time

这使 prompt 模板或上层运行器可感知工具环境是否就绪。

3.15 serialize() -> dict

在父类序列化结果 info 节点下挂载 gitnexus_env：

{
  "enabled": true,
  "ready": true,
  "index_time_seconds": 12.34,
  "skip_embeddings": true,
  "eval_server_port": 4848
}

这部分数据常用于离线评测结果解释，例如区分“模型没用好工具”和“工具本身未就绪”。

4. 与其他模块的协作关系

flowchart LR A[docker_environment_and_tooling] --> B[agent_runtime_and_metrics] A --> C[mcp_bridge_and_cli] A --> D[GitNexus CLI / eval-server] B --> E[工具命令决策与指标] C --> F[MCP协议桥接]

在 eval_framework 中，本模块提供的是“运行基础设施能力”，并不直接管理 Agent 的思考与工具选择策略。Agent 层如果执行 gitnexus-query 一类命令，会直接受益于这里预装的脚本和常驻服务；如果走 MCP 调用链，则可与 mcp_bridge_and_cli.md 形成并行方案。两者并不冲突，通常可以按实验需求选择其中一条或同时保留。

5. 典型使用方式

下面示例展示如何在评测脚本中启用该环境：

from eval.environments.gitnexus_docker import GitNexusDockerEnvironment

env = GitNexusDockerEnvironment(
    image_name="swebench/base:latest",
    enable_gitnexus=True,
    cache_dir="/tmp/gitnexus-cache",
    skip_embeddings=True,
    gitnexus_timeout=180,
    eval_server_port=4848,
)

start_info = env.start()
print("started:", start_info)
print(env.get_template_vars())

# 运行期命令（由 agent 或手工）
# gitnexus-query "Where is auth middleware defined?"

result_meta = env.serialize()
print(result_meta.get("info", {}).get("gitnexus_env"))

env.stop()

如果你需要纯 baseline 容器而不希望 GitNexus 失败污染日志，可把 enable_gitnexus=False。这时该类行为基本退化为父类 DockerEnvironment。

6. 配置建议与调优策略

在大规模评测中，cache_dir 建议放到持久卷或 CI workspace 缓存目录，这样同一仓库重复运行能显著减少启动时间。skip_embeddings=True 通常是合理默认值，因为多数补丁任务更依赖结构化调用图与符号关系，而不是语义检索。

gitnexus_timeout 需要结合仓库规模设置。对于中大型 monorepo，120 秒可能偏紧；超时时间过短会导致频繁 analyze 失败并回退，反而拖慢总时长。eval_server_port 应避免与评测容器内其他服务冲突；如果你并行跑多个服务，建议显式分配端口。

7. 边界条件、错误处理与已知限制

该模块最重要的工程特征是“尽量不抛出致命错误”。start() 对 GitNexus 初始化异常采取 warning + 降级，_start_eval_server() 对未就绪采取 warning + CLI 回退，stop() 对 shutdown 失败采取忽略。优点是鲁棒，缺点是如果你只看进程退出码，可能忽略工具处于降级状态这一事实，因此应结合 serialize().info.gitnexus_env.ready 和日志一起判断实验有效性。

缓存机制基于 (repo, commit)，因此只要 commit 不变，缓存会被复用。若你的分析结果还受 gitnexus 版本、配置或环境差异影响，现有键设计可能过于粗粒度，存在“命中旧缓存但语义已变”的风险。严格可复现的场景建议把版本信息纳入 cache key（可通过扩展 _make_cache_key 实现）。

_save_cache/_restore_cache 依赖宿主机可执行 docker cp 且类实例能拿到 container_id。在某些受限执行器（例如 rootless 或远程 Docker API 封装环境）中，这条路径可能失败并自动回退 analyze。模块已做异常兜底，但性能收益会消失。

工具脚本中的 JSON 参数拼接采用简单字符串拼接，对包含双引号、换行或复杂 shell 字符的输入并不完全安全，极端情况下会导致请求体格式问题。评测常规查询通常不触发，但如果你计划把这些脚本暴露给不受控输入，建议升级为 jq -n 或更严格的 JSON escaping 方案。

8. 扩展与二次开发建议

如果你要新增工具脚本（例如 gitnexus-trace），推荐沿用现有模板：在 Python 中定义 TOOL_SCRIPT_* 常量，加入 _install_tools() 映射表，并保持“HTTP 快路径 + CLI 回退”一致。这样不会破坏 agent 端已有命令习惯。

如果你希望提升缓存可靠性，可以在 _save_cache 增加完整性校验（如 tarball hash）并在 _restore_cache 验证后再解压，同时把 metadata.json 扩展为包含 gitnexus --version、skip_embeddings 等字段，降低脏缓存概率。

如果你的评测更依赖在线语义检索，可把 skip_embeddings=False，但应同步提高 gitnexus_timeout 并评估镜像体积和启动时间成本。

9. 参考阅读

  • Agent 运行模式、增强策略与指标字段： agent_runtime_and_metrics.md
  • MCP 工具桥接与 JSON-RPC 交互： mcp_bridge_and_cli.md
  • （若需理解 GitNexus 主系统）可进一步查阅 core_ingestion_*、mcp_server、core_kuzu_storage 等模块文档。
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