changing graph state via atomic changes instead of changing whole graph, ids via uuid

AsyncTask.md

@@ -0,0 +1,196 @@
+Отличная идея! Гарантировать уникальность `id` узлов и ребер является критически важным для целостности графа. SQLite с `PRIMARY KEY` и `INSERT OR IGNORE` прекрасно с этим справляется, автоматически пропуская попытки вставить уже существующие записи. Если нам не нужна строгая последовательность `id`, а только их уникальность, то это работает очень хорошо.
+
+Что касается `_get_max_graph_id`, ты прав. Если мы создаём `id` как `graph_1`, `graph_2` и так далее, то `_get_max_graph_id` работает как способ получения **следующего свободного числового суффикса** для нового графа. При этом совершенно неважно, в каком порядке графы были *добавлены* или *изменены* в БД. Важно, что каждый новый граф получит уникальный ID.
+
+### Детальное ТЗ для изменений
+
+**Цель:** Обеспечить целостность и конкурентную работу с графами в многопоточной среде Flask, используя SQLite. Предотвратить состояние гонки, гарантировать уникальность ID узлов/ребер и атомарность операций.
+
+**Основные изменения:**
+
+1.  **Изменение модели хранения графа в БД:**
+    *   Вместо хранения `graph_nodes` и `graph_edges` как JSON-строк в одной строке таблицы `graphs`, будет создано 3 таблицы:
+        *   `graphs`: Основная таблица для информации о графе (`id`, `current_node_id`).
+        *   `graph_nodes_data`: Для хранения каждого узла графа как отдельной записи (`graph_id`, `node_id`, `node_type`, `node_data_json`).
+        *   `graph_edges_data`: Для хранения каждого ребра графа как отдельной записи (`graph_id`, `edge_id`, `source_node_id`, `target_node_id`).
+    *   Это позволит инкрементально добавлять узлы и ребра без перезаписи всего графа целиком.
+
+2.  **Обработка конкуренции:**
+    *   **Удаление `threading.Lock()`:** Мы не будем использовать мьютекс Python для блокировки всего `GraphHistoryManager`. Вместо этого мы будем полагаться на встроенные механизмы конкурентной обработки SQLite и атомарности транзакций.
+    *   **Транзакции:** Все операции по модификации графа (добавление узлов, ребер, обновление `current_node_id`) будут обернуты в одну SQLite транзакцию. Это гарантирует, что либо все изменения будут применены, либо ни одно.
+    *   **`INSERT OR IGNORE`:** В операциях добавления узлов и ребер будет использоваться `INSERT OR IGNORE`. Это важно: если два конкурирующих запроса попытаются добавить один и тот же новый узел/ребро (с одинаковым `id`), первый запрос успешно его добавит, а второй будет проигнорирован без ошибки. Это предотвращает "Invalid ID" ошибки при инкрементальном добавлении.
+    *   **Timeout для подключения SQLite:** Увеличение таймаута при подключении к SQLite (`timeout=5.0`) даст другим потокам больше времени на освобождение блокировки файлов БД при пиковых нагрузках, избегая `sqlite3.OperationalError: database is locked`.
+
+3.  **Генерация ID:**
+    *   `_get_max_graph_id` будет использоваться только для генерации нового уникального `graph_id`, если он не предоставлен вызывающим кодом (т.е. создание нового графа).
+    *   В `nodes.py` генерация `node_id` будет опираться на `UUID`, чтобы гарантировать уникальность без необходимости глобального отслеживания. Это критично, поскольку разные потоки могут одновременно генерировать узлы для разных веток.
+
+4.  **`run_agent` логика:**
+    *   `run_agent` будет загружать полный граф (все узлы и ребра) из `GraphHistoryManager` в начале.
+    *   После выполнения LangGraph, `run_agent` будет сравнивать `final_state.graph_nodes` и `final_state.graph_edges` с исходными загруженными данными, чтобы определить *только новые* узлы и ребра, которые нужно сохранить.
+    *   Затем `graph_history_manager.save_graph_changes` будет вызван с этим списком новых узлов/ребер и новым `current_node_id`.
+
+**Файлы для изменения:**
+
+1.  `app/graph_history_manager.py`
+2.  `app/workflows.py`
+3.  `app/nodes.py`
+
+---
+
+Хорошо, полностью согласен с переходом на UUID для генерации ID графов, узлов и ребер. Это упрощает логику, исключает необходимость в `_get_max_graph_id` и гарантирует глобальную уникальность ID без дополнительных сложностей с нумерацией.
+
+### Детальное ТЗ для изменений (Обновленное)
+
+**Цель:** Обеспечить целостность и конкурентную работу с графами в многопоточной среде Flask, используя SQLite. Предотвратить состояние гонки, гарантировать уникальность ID узлов/ребер через UUID и атомарность операций.
+
+**Основные изменения:**
+
+1.  **Генерация ID с использованием UUID:**
+    *   Все ID для графов (`graph_id`), узлов (`node_id`) и ребер (`edge_id`) будут генерироваться с использованием `uuid.uuid4().hex`.
+    *   Это исключает необходимость в методе `_get_max_graph_id`.
+
+2.  **Изменение модели хранения графа в БД:** (Остается как в предыдущем ТЗ)
+    *   3 таблицы: `graphs`, `graph_nodes_data`, `graph_edges_data`.
+    *   Инкрементальное добавление узлов и ребер без перезаписи всего графа.
+
+3.  **Обработка конкуренции:** (Остается как в предыдущем ТЗ)
+    *   Удаление `threading.Lock()` из `GraphHistoryManager`.
+    *   Все операции по модификации графа в `save_graph_changes` будут обернуты в одну SQLite транзакцию.
+    *   Использование `INSERT OR IGNORE` для узлов и ребер.
+    *   Timeout при подключении к SQLite (`timeout=5.0`).
+
+4.  **`run_agent` логика:** (Остается как в предыдущем ТЗ)
+    *   `run_agent` будет загружать полный граф (все узлы и ребра) из `GraphHistoryManager` в начале.
+    *   После выполнения LangGraph, `run_agent` будет сравнивать `final_state.graph_nodes` и `final_state.graph_edges` с исходными загруженными данными, чтобы определить *только новые* узлы и ребра, которые нужно сохранить.
+    *   Затем `graph_history_manager.save_graph_changes` будет вызван с этим списком новых узлов/ребер и новым `current_node_id`.
+
+**Файлы для изменения:**
+
+1.  `app/graph_history_manager.py`
+2.  `app/workflows.py`
+3.  `app/nodes.py`
+
+---
+
+### ТЗ для `app/graph_history_manager.py`
+
+**Цель:** Адаптировать менеджер истории графов для работы с UUID и обеспечить надежное инкрементальное хранение и конкурентный доступ.
+
+**Изменения:**
+
+1.  **Импорты:**
+    *   Удалить `threading`.
+
+2.  **Удаление `_get_max_graph_id`:**
+    *   Полностью удалить этот метод, так как ID будут генерироваться с помощью UUID.
+
+3.  **Метод `save_graph_changes`:**
+    *   **Генерация `graph_id`**: Если `existing_graph_id` равен `None`, новый `graph_id` генерируется внутри метода с использованием `uuid.uuid4().hex`.
+        *   Пример: `graph_id = uuid.uuid4().hex`
+    *   Логика сохранения остальных изменений остаётся прежней (использование `INSERT OR IGNORE`, транзакции).
+    *   Важно: В `INSERT OR IGNORE INTO graphs (id) VALUES (?)` теперь просто используем сгенерированный или переданный `graph_id`.
+
+4.  **Методы `_add_graph_edge` и `_add_graph_node`:**
+    *   Эти методы должны использовать `INSERT OR IGNORE` для добавления узлов и ребер. Это гарантирует, что если узел или ребро с таким `(graph_id, node_id)` или `(graph_id, edge_id)` уже существует из-за конкурентной операции, попытка вставки будет проигнорирована без ошибки.
+    *   Предполагается, что `node["id"]` и `edge["id"]` уже должны быть UUID, сгенерированными на этапе создания узла/ребра.
+    *   **Внимание для `_add_graph_edge`**: SQL-запрос `FOREIGN KEY` требует, чтобы узлы `source_node_id` и `target_node_id` уже существовали. Если для `INSERT OR IGNORE` возникнет нарушение `FOREIGN KEY`, он все равно выдаст ошибку `IntegrityError`. Нужно убедиться, что узлы всегда добавляются *до* ребер, которые на них ссылаются, что обеспечивается логикой в `workflows.py`. Если мы будем использовать `executescript` как в предыдущем примере, то нужно убедиться, что синтаксис верен для `INSERT OR IGNORE`. Простой `cursor.execute` с `INSERT OR IGNORE` также должен работать, если узлы гарантированно существуют.
+
+        Пример `_add_graph_edge` с `cursor.execute`:
+        ```python
+        def _add_graph_edge(self, conn, graph_id: str, edge: Dict[str, Any]):
+            cursor = conn.cursor()
+            cursor.execute(
+                "INSERT OR IGNORE INTO graph_edges_data (graph_id, edge_id, source_node_id, target_node_id) VALUES (?, ?, ?, ?)",
+                (graph_id, edge["id"], edge["source"], edge["target"])
+            )
+        ```
+        Этот вариант предпочтительнее `executescript`, так как он более читаем и безопасен от SQL-инъекций.
+
+---
+
+### ТЗ для `app/workflows.py`
+
+**Цель:** Адаптировать логику запуска агента для работы с UUID и инкрементального сохранения изменений в графе.
+
+**Изменения:**
+
+1.  **Импорты:**
+    *   Добавить `import uuid`.
+    *   Удалить `GraphUpdateConflictError` из импортов, так как этот exception больше не используется прямой логикой `run_agent`.
+
+2.  **Метод `run_agent`:**
+    *   **Загрузка графа:** `loaded_graph_data` будет содержать `graph_nodes` и `graph_edges`.
+    *   **Отслеживание исходного состояния:** После загрузки графа, перед вызовом `app.invoke`, необходимо сохранить текущие `graph_nodes` и `graph_edges` из `initial_state` (которые были загружены из БД). Это нужно, чтобы потом определить, какие узлы/ребра являются *новыми*.
+        *   Пример:
+            ```python
+            original_nodes_ids = {node['id'] for node in initial_state.graph_nodes}
+            original_edges_ids = {edge['id'] for edge in initial_state.graph_edges}
+            ```
+    *   **Генерация `graph_id` при создании нового графа:** Если `existing_graph_id` равен `None`, то `graph_id` должен быть сгенерирован здесь, до `app.invoke`, и передан в `initial_state`.
+        *   Пример:
+            ```python
+            if existing_graph_id is None:
+                new_graph_id = uuid.uuid4().hex
+                # Также может быть полезно добавить его в initial_state, если AgentState это поддерживает
+                # initial_state.graph_id = new_graph_id 
+            ```
+            (Или просто передавать `None` в `save_graph_changes` и пусть генерация там происходит).
+    *   **Определение новых узлов и ребер для сохранения:** После получения `final_state` из `app.invoke`:
+        *   Проитерировать `final_state.graph_nodes` и собрать те, `id` которых нет в `original_nodes_ids`. Это будут `newly_added_nodes`.
+        *   Аналогично для `final_state.graph_edges` и `original_edges_ids`, чтобы получить `newly_added_edges`.
+    *   **Вызов `graph_history_manager.save_graph_changes`:**
+        *   Вызвать `save_graph_changes` с `existing_graph_id` (или сгенерированным `new_graph_id` если он новый), `newly_added_nodes`, `newly_added_edges` и `final_state.current_node_id`.
+        *   Пример:
+            ```python
+            final_graph_id = existing_graph_id or new_graph_id # если new_graph_id был сгенерирован ранее
+            graph_id_after_save = graph_history_manager.save_graph_changes(
+                final_graph_id, newly_added_nodes, newly_added_edges, final_state.current_node_id
+            )
+            ```
+    *   **Обновление ID в `response_data`**: Убедиться, что `response_data["graph_id"]` содержит актуальный `graph_id_after_save`.
+
+---
+
+### ТЗ для `app/nodes.py`
+
+**Цель:** Модифицировать генерацию ID узлов и ребер на UUID.
+
+**Изменения:**
+
+1.  **Импорты:**
+    *   Добавить `import uuid`.
+
+2.  **Генерация `node_id`:**
+    *   Во всех функциях узлов (`parse_command_node`, `call_llm_node`, `generate_images_node`, `analyze_image_node`, `get_meet_subtitles_node`, `get_teams_subtitles_node`, `summarize_history_node`, `handle_error_node`, `help_node`) заменить строки типа `f"llm_{len(state.graph_nodes) + 1}"` на `uuid.uuid4().hex`.
+    *   Это обеспечит уникальность `node_id` каждого нового узла.
+
+3.  **Генерация `edge_id`:**
+    *   При создании ребер (например, `f"e{state.parent_node_id}-{user_node_id}"`) также заменять на `uuid.uuid4().hex`.
+    *   Пример:
+        ```python
+        edge_id = uuid.uuid4().hex
+        state.graph_edges.append({
+            "id": edge_id,
+            "source": state.parent_node_id,
+            "target": user_node_id
+        })
+        ```
+
+---
+
+**По поводу фронтенда:**
+
+**Да, фронтенд, скорее всего, придется менять.**
+
+Причина в том, что теперь бэкенд ожидает, что вы можете отправить `parent_node_id` в запросах к `/api/chat`. Если ваш фронтенд не был разработан с учетом "продолжения" чата с определенного узла (т.е. просто отправлял `message` и `graph_id`), то теперь ему нужно будет:
+
+1.  **Отслеживать `current_node_id`:** После каждого ответа от бэкенда (`response.graph_visualization_data.current_node_id` или `response.messages[-1].node_id`), фронтенду нужно будет сохранять этот `node_id`.
+2.  **Отправлять `parent_node_id`:** Когда пользователь хочет продолжить чат с какого-либо узла (например, нажав на него или просто отправляя новый запрос после получения ответа), фронтенд должен будет включать этот `current_node_id` (или `node_id` того узла, с которого он хочет продолжить) в качестве `parent_node_id` в Payload POST-запроса к `/api/chat`.
+
+Если фронтенд отправляет только `message` и `graph_id`, и вы хотите простой линейный диалог, где новый ответ всегда продолжается с последнего сгенерированного узла, то `parent_node_id` можно не отправлять, и бэкенд будет продолжать с `current_node_id`, который он хранит для `graph_id`. Однако, если вы хотите реализовать возможность "ответить на конкретное сообщение/узел", то `parent_node_id` необходим.
+
+**Резюме:**
+
+*   **`api.py`:** Нужны изменения, как показано выше.
+*   **Фронтенд:** Потенциально требует изменений для использования новой функциональности `parent_node_id` и более гибкого управления историей чата/графом.

app/graph_history_manager.py

@@ -1,135 +1,183 @@
-"""
-Этот модуль управляет сохранением и извлечением истории графов
-запросов, используя SQLite базу данных для хранения данных.
-"""
-
+# отключаем 40-ка строчное ограничение для этого файла
+# ----------------------------------------------- Imports ------------------------------------------------------------
 from typing import Dict, Any, List, Optional
-
 import json
-
 import sqlite3
+import uuid # Для генерации UUID
 
+# ----------------------------------------------- Exceptions ------------------------------------------------------------
+class GraphUpdateConflictError(Exception):
+    """Исключение возникает при конфликте обновления графа."""
+    pass
 
+# ----------------------------------------------- GraphHistoryManager ------------------------------------------------------------
 class GraphHistoryManager:
     """
     Менеджер для хранения истории графов запросов в SQLite.
+    Использует отдельные таблицы для узлов и ребер для инкрементального обновления.
+    Обеспечивает конкурентный доступ к разным графам, полагаясь на транзакционность SQLite.
     """
 
     def __init__(self, db_path="graph_history.db"):
         self.db_path = db_path
-        self._create_table(self._get_connection()) # Создаем таблицу при инициализации
+        self._create_tables()
 
+    # ----------------------------------------------- Internal Methods ------------------------------------------------------------
     def _get_connection(self):
-        """Получает соединение с базой данных."""
-        return sqlite3.connect(self.db_path)
+        """
+        Получает соединение с базой данных.
+        Устанавливаем таймаут для ожидания блокировки базы данных при конкурентной записи.
+        """
+        return sqlite3.connect(self.db_path, timeout=5.0) # Увеличил таймаут до 5 секунд
 
-    def _create_table(self, conn):
-        """Создает таблицу для хранения графов, если она не существует."""
+    def _create_tables(self):
+        """Создает таблицы для хранения графов, если они не существуют."""
+        with self._get_connection() as conn:
             cursor = conn.cursor()
             cursor.execute("""
                 CREATE TABLE IF NOT EXISTS graphs (
                     id TEXT PRIMARY KEY,
-                graph_nodes TEXT,
-                graph_edges TEXT,
-                current_node_id TEXT
+                    current_node_id TEXT DEFAULT NULL,
+                    timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP -- Добавляем метку времени для сортировки
+                )
+            """)
+            cursor.execute("""
+                CREATE TABLE IF NOT EXISTS graph_nodes_data (
+                    graph_id TEXT NOT NULL,
+                    node_id TEXT NOT NULL,
+                    node_type TEXT NOT NULL,
+                    node_data TEXT NOT NULL, -- JSON-строка для 'data' из узла
+                    PRIMARY KEY (graph_id, node_id),
+                    FOREIGN KEY (graph_id) REFERENCES graphs (id) ON DELETE CASCADE
+                )
+            """)
+            cursor.execute("""
+                CREATE TABLE IF NOT EXISTS graph_edges_data (
+                    graph_id TEXT NOT NULL,
+                    edge_id TEXT NOT NULL,
+                    source_node_id TEXT NOT NULL,
+                    target_node_id TEXT NOT NULL,
+                    PRIMARY KEY (graph_id, edge_id),
+                    FOREIGN KEY (graph_id) REFERENCES graphs (id) ON DELETE CASCADE,
+                    FOREIGN KEY (source_node_id) REFERENCES graph_nodes_data (node_id) ON DELETE CASCADE,
+                    FOREIGN KEY (target_node_id) REFERENCES graph_nodes_data (node_id) ON DELETE CASCADE
                 )
             """)
             conn.commit()
 
-    def _get_max_graph_id(self, conn):
-        """Получает максимальный ID графа из базы данных."""
+    # _get_max_graph_id - удален, так как используем UUID для graph_id
+
+    # ----------------------------------------------- Graph Node/Edge Access Helpers ------------------------------------------------------------
+    def _get_graph_nodes(self, conn, graph_id: str) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """Извлекает все узлы для заданного графа."""
+        cursor = conn.cursor()
+        cursor.execute("SELECT node_id, node_type, node_data FROM graph_nodes_data WHERE graph_id = ?", (graph_id,))
+        nodes = []
+        for node_id, node_type, node_data_json in cursor.fetchall():
+            nodes.append({
+                "id": node_id,
+                "type": node_type,
+                "data": json.loads(node_data_json)
+            })
+        return nodes
+
+    def _get_graph_edges(self, conn, graph_id: str) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """Извлекает все ребра для заданного графа."""
+        cursor = conn.cursor()
+        cursor.execute("SELECT edge_id, source_node_id, target_node_id FROM graph_edges_data WHERE graph_id = ?", (graph_id,))
+        edges = []
+        for edge_id, source, target in cursor.fetchall():
+            edges.append({
+                "id": edge_id,
+                "source": source,
+                "target": target
+            })
+        return edges
+
+    def _update_graph_current_node_id(self, conn, graph_id: str, new_current_node_id: str):
+        """Обновляет current_node_id для графа."""
+        cursor = conn.cursor()
+        cursor.execute("UPDATE graphs SET current_node_id = ? WHERE id = ?", (new_current_node_id, graph_id))
+
+    def _add_graph_node(self, conn, graph_id: str, node: Dict[str, Any]):
+        """Добавляет новый узел в граф. Использует INSERT OR IGNORE для избежания конфликтов."""
         cursor = conn.cursor()
         cursor.execute(
-            "SELECT MAX(CAST(SUBSTR(id, 7) AS INTEGER)) FROM graphs WHERE id LIKE 'graph_%'"
+            "INSERT OR IGNORE INTO graph_nodes_data (graph_id, node_id, node_type, node_data) VALUES (?, ?, ?, ?)",
+            (graph_id, node["id"], node["type"], json.dumps(node["data"]))
         )
-        result = cursor.fetchone()[0]
-        return result if result is not None else 0
 
-    # ---------------------------------------------------- public methods ----------------------------------------------------------------
-    def save_graph(self, graph_data: Any) -> str:
-        """
-        Сохраняет или обновляет данные графа в базе данных и возвращает ID.
-        Не сохраняет полную историю сообщений, только структуру графа.
-        """
-        conn = self._get_connection()
+    def _add_graph_edge(self, conn, graph_id: str, edge: Dict[str, Any]):
+        """Добавляет новое ребро в граф. Использует INSERT OR IGNORE для избежания конфликтов."""
         cursor = conn.cursor()
-        try:
-            graph_id = graph_data.get("id")
+        cursor.execute(
+            "INSERT OR IGNORE INTO graph_edges_data (graph_id, edge_id, source_node_id, target_node_id) VALUES (?, ?, ?, ?)",
+            (graph_id, edge["id"], edge["source"], edge["target"])
+        )
+
+    # ----------------------------------------------- Public Methods ------------------------------------------------------------
+    def save_graph_changes(self, graph_id: str, 
+                           new_nodes: List[Dict[str, Any]], 
+                           new_edges: List[Dict[str, Any]], 
+                           current_node_id: str) -> str:
+        """
+        Сохраняет *изменения* в граф в базе данных.
+        Добавляет новые узлы и ребра и обновляет current_node_id.
+        Операции проводятся в рамках одной транзакции.
+        Конфликты при добавлении существующих узлов/ребер игнорируются.
+        Если graph_id пуст, генерируется новый UUID для графа.
+        """
         if not graph_id:
-                max_graph_id = self._get_max_graph_id(conn)
-                next_graph_id = max_graph_id + 1
-                graph_id = f"graph_{next_graph_id}"
-                graph_data["id"] = graph_id
+            graph_id = str(uuid.uuid4()) # Генерируем новый UUID для ID графа
  
-            # Преобразуем структуры данных в JSON-строки для хранения в SQLite
-            graph_nodes_json = json.dumps(graph_data.get("graph_nodes", []))
-            graph_edges_json = json.dumps(graph_data.get("graph_edges", []))
-            current_node_id = graph_data.get("current_node_id", "")
+        with self._get_connection() as conn: # Одна транзакция для всех изменений
+            try:
+                # Убедимся, что запись о графе существует в главной таблице `graphs`
+                # INSERT OR IGNORE создаст новую запись, если её нет.
+                # Если граф уже существует, это ничего не изменит.
+                conn.execute("INSERT OR IGNORE INTO graphs (id) VALUES (?)", (graph_id,))
                 
-            # Проверяем, существует ли уже запись с таким ID
-            cursor.execute("SELECT id FROM graphs WHERE id = ?", (graph_id, ))
-            existing_record = cursor.fetchone()
+                # Добавляем новые узлы
+                for node in new_nodes:
+                    self._add_graph_node(conn, graph_id, node)
 
-            if existing_record:
-                # Обновляем существующую запись
-                cursor.execute(
-                    """
-                    UPDATE graphs SET
-                        graph_nodes = ?,
-                        graph_edges = ?,
-                        current_node_id = ?
-                    WHERE id = ?
-                """, (graph_nodes_json, graph_edges_json,
-                      current_node_id, graph_id))
-            else:
-                # Вставляем новую запись
-                cursor.execute(
-                    """
-                    INSERT INTO graphs (id, graph_nodes, graph_edges, current_node_id)
-                    VALUES (?, ?, ?, ?)
-                """, (graph_id, graph_nodes_json,
-                      graph_edges_json, current_node_id))
+                # Добавляем новые ребра
+                for edge in new_edges:
+                    self._add_graph_edge(conn, graph_id, edge)
 
-            conn.commit()
-            print(f"Граф сохранен/обновлен: {graph_id}")
+                # Обновляем current_node_id - это атомарное изменение в рамках транзакции
+                self._update_graph_current_node_id(conn, graph_id, current_node_id)
+
+                conn.commit() # Фиксируем все изменения
+                print(f"Изменения графа {graph_id} сохранены.")
                 return graph_id
-        finally:
-            conn.close()
+            except sqlite3.OperationalError as e:
+                conn.rollback() # Откатываем транзакцию при ошибке (например, DB Locked)
+                print(f"Ошибка блокировки SQLite при сохранении изменений графа {graph_id}: {e}")
+                raise
+            except Exception as e:
+                conn.rollback() # Откатываем транзакцию при других ошибках
+                print(f"Ошибка при сохранении изменений графа {graph_id}: {e}")
+                raise
 
     def get_graph(self, graph_id: str, target_node_id: Optional[str] = None) -> Optional[Dict[str, Any]]:
         """
         Получает данные графа по ID из базы данных.
-        Динамически вычисляет 'messages' до 'target_node_id'.
-        Если target_node_id не указан, используется current_node_id из БД.
         """
-        conn = self._get_connection()
+        with self._get_connection() as conn:
             cursor = conn.cursor()
-        try:
-            cursor.execute(
-                "SELECT graph_nodes, graph_edges, current_node_id FROM graphs WHERE id = ?",
-                (graph_id, ))
+            cursor.execute("SELECT current_node_id FROM graphs WHERE id = ?", (graph_id,))
             result = cursor.fetchone()
 
             if result:
-                graph_nodes_json, graph_edges_json, db_current_node_id = result
+                db_current_node_id = result[0]
                 
-                # Преобразуем JSON-строки обратно в структуры данных Python
-                graph_nodes = json.loads(graph_nodes_json)
-                graph_edges = json.loads(graph_edges_json)
+                # Получаем все узлы и ребра
+                graph_nodes = self._get_graph_nodes(conn, graph_id)
+                graph_edges = self._get_graph_edges(conn, graph_id)
 
                 resolved_current_node_id = target_node_id if target_node_id else db_current_node_id
 
-                # Если нет узлов, значит граф пуст или некорректен
-                if not graph_nodes:
-                    return {
-                        "id": graph_id,
-                        "messages": [],
-                        "graph_nodes": [],
-                        "graph_edges": [],
-                        "current_node_id": resolved_current_node_id
-                    }
-
-                # Динамически собираем сообщения
                 messages = self.get_messages_from_root_to_node(
                     {"graph_nodes": graph_nodes, "graph_edges": graph_edges},
                     resolved_current_node_id
@@ -137,31 +185,27 @@ class GraphHistoryManager:
 
                 return {
                     "id": graph_id,
-                    "messages": messages, # Здесь будут вычисленные сообщения
+                    "messages": messages,
                     "graph_nodes": graph_nodes, 
                     "graph_edges": graph_edges, 
                     "current_node_id": resolved_current_node_id
                 }
             else:
                 return None
-        finally:
-            conn.close()
 
     def get_all_graphs_summary(self) -> List[Dict[str, str]]:
         """
-        Возвращает краткий список всех сохраненных графов.
-        Первое сообщение извлекается путем построения пути к current_node_id
-        и взятия первого сообщения.
+        Возвращает краткий список всех сохраненных графов, отсортированных по дате добавления.
         """
-        conn = self._get_connection()
+        with self._get_connection() as conn:
             cursor = conn.cursor()
-        try:
-            cursor.execute("SELECT id, graph_nodes, graph_edges, current_node_id FROM graphs")
+            # Сортируем по timestamp по убыванию, чтобы самые новые были сверху
+            cursor.execute("SELECT id, current_node_id FROM graphs ORDER BY timestamp DESC") 
             graphs_data = cursor.fetchall()
             summaries = []
-            for gid, nodes_json, edges_json, current_node_id in graphs_data:
-                graph_nodes = json.loads(nodes_json)
-                graph_edges = json.loads(edges_json)
+            for gid, current_node_id in graphs_data:
+                graph_nodes = self._get_graph_nodes(conn, gid)
+                graph_edges = self._get_graph_edges(conn, gid)
                 
                 # Получаем все сообщения до current_node_id
                 full_messages = self.get_messages_from_root_to_node(
@@ -171,12 +215,11 @@ class GraphHistoryManager:
                 
                 first_message_content = "No content"
                 if full_messages:
-                    # Ищем первое сообщение, которое является пользовательским
                     for msg in full_messages:
                         if msg.get("role") == "user":
                             first_message_content = msg.get("content", "No content")
                             break
-                    if first_message_content == "No content": # Если не нашли пользовательского, берем первое ассистента
+                    if first_message_content == "No content" and full_messages:
                         first_message_content = full_messages[0].get("content", "No content")
                             
                 summaries.append({
@@ -184,8 +227,6 @@ class GraphHistoryManager:
                     "first_message": first_message_content
                 })
             return summaries
-        finally:
-            conn.close()
 
     def get_messages_from_root_to_node(
             self, graph_data: Dict[str, Any],
@@ -202,19 +243,15 @@ class GraphHistoryManager:
         # Создаем словарь для быстрого поиска родительских узлов
         parent_map = {edge['target']: edge['source'] for edge in edges}
 
-        # Функция для рекурсивного подъема по дереву до корневого узла
         def get_path_to_root(node_id: str) -> List[str]:
             path = [node_id]
             current = node_id
             while current in parent_map:
                 current = parent_map[current]
                 path.append(current)
-            return path[::-1]  # Инвертируем, чтобы получить путь от корня
+            return path[::-1]
 
-        # Получаем путь от корня до целевого узла
         path_to_target = get_path_to_root(target_node_id)
-
-
         # Собираем сообщения, соответствующие узлам в пути.
         # Сообщения теперь хранятся в 'data' каждого узла при создании.
         messages_for_path = []
@@ -222,7 +259,6 @@ class GraphHistoryManager:
             node = node_map.get(node_id)
             if node and 'message' in node.get('data', {}): # Проверяем наличие поля 'message'
                 original_message = node['data']['message']
-                # Извлекаем 'role', 'content' и добавляем 'type' из node['type']
                 messages_for_path.append({
                     "role": original_message.get("role", "unknown"),
                     "type": node.get("type", "unknown"),  # Используем 'type' узла
@@ -232,16 +268,19 @@ class GraphHistoryManager:
 
         return messages_for_path
 
+
     def delete_graph(self, graph_id: str) -> bool:
-        """Удаляет граф из базы данных."""
-        conn = self._get_connection()
+        """
+        Удаляет граф из базы данных.
+        Благодаря CASCADE, удалит также все узлы и ребра, связанные с этим графом.
+        """
+        with self._get_connection() as conn:
             cursor = conn.cursor()
             try:
                 cursor.execute("DELETE FROM graphs WHERE id = ?", (graph_id,))
                 conn.commit()
-            return cursor.rowcount > 0 # Возвращает True, если была удалена хотя бы одна строка
+                return cursor.rowcount > 0
             except Exception as e:
+                conn.rollback()
                 print(f"Ошибка при удалении графа: {e}")
                 return False
-        finally:
-            conn.close()

app/nodes.py

@@ -11,6 +11,7 @@ from services import ImageGenerationService, SubtitleService, ImageAnalysisServi
 from models import AgentState
 
 from typing import Dict, Any, Optional
+import uuid # Добавлено для генерации UUID
 
 
 class CommandManager:
@@ -74,8 +75,8 @@ def parse_command_node(state: AgentState) -> AgentState:
     print("Выполняется узел: parse_command_node")
     user_input = state.input.strip()
 
-    # Создаем ID для узла пользователя
-    user_node_id = f"user_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+    # Создаем ID для узла пользователя с помощью UUID
+    user_node_id = str(uuid.uuid4())
 
     # Добавляем узел пользователя в граф для фронтенда с полным текстом сообщения
     state.graph_nodes.append({
@@ -89,8 +90,9 @@ def parse_command_node(state: AgentState) -> AgentState:
 
     # Добавляем ребро к новому узлу, если есть родительский узел
     if state.parent_node_id:
+        edge_id = str(uuid.uuid4())
         state.graph_edges.append({
-            "id": f"e{state.parent_node_id}-{user_node_id}",
+            "id": edge_id,
             "source": state.parent_node_id,
             "target": user_node_id
         })
@@ -160,7 +162,7 @@ def call_llm_node(state: AgentState) -> AgentState:
 
         response = main_llm.invoke(messages_for_llm)
 
-        llm_node_id = f"llm_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+        llm_node_id = str(uuid.uuid4())
         
         # Добавляем узел LLM в граф для фронтенда с полным текстом ответа
         state.graph_nodes.append({
@@ -171,8 +173,9 @@ def call_llm_node(state: AgentState) -> AgentState:
                 "message": {"role": "assistant", "content": response, "node_id": llm_node_id} # Сохраняем сообщение здесь
             }
         })
+        edge_id = str(uuid.uuid4())
         state.graph_edges.append({
-            "id": f"e{state.parent_node_id}-{llm_node_id}",
+            "id": edge_id,
             "source": state.parent_node_id,
             "target": llm_node_id
         })
@@ -224,7 +227,7 @@ def generate_images_node(state: AgentState) -> AgentState:
         response_text = f"Сгенерировано {len(urls)} изображений:\n{image_markdown}"
         state.llm_response = response_text
 
-        img_gen_node_id = f"img_gen_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+        img_gen_node_id = str(uuid.uuid4())
         # Добавляем узел генерации изображений в граф
         state.graph_nodes.append({
             "id": img_gen_node_id,
@@ -235,8 +238,9 @@ def generate_images_node(state: AgentState) -> AgentState:
                 "message": {"role": "assistant", "content": response_text, "node_id": img_gen_node_id}
             }
         })
+        edge_id = str(uuid.uuid4())
         state.graph_edges.append({
-            "id": f"e{state.parent_node_id}-{img_gen_node_id}",
+            "id": edge_id,
             "source": state.parent_node_id,
             "target": img_gen_node_id
         })
@@ -285,7 +289,7 @@ def analyze_image_node(state: AgentState) -> AgentState:
         response_text = f"Результат анализа изображения '{image_url}': {analysis_result}"
         state.llm_response = response_text
 
-        img_analysis_node_id = f"img_analysis_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+        img_analysis_node_id = str(uuid.uuid4())
         # Добавляем узел анализа изображения в граф
         state.graph_nodes.append({
             "id": img_analysis_node_id,
@@ -296,8 +300,9 @@ def analyze_image_node(state: AgentState) -> AgentState:
                 "message": {"role": "assistant", "content": response_text, "node_id": img_analysis_node_id}
             }
         })
+        edge_id = str(uuid.uuid4())
         state.graph_edges.append({
-            "id": f"e{state.parent_node_id}-{img_analysis_node_id}",
+            "id": edge_id,
             "source": state.parent_node_id,
             "target": img_analysis_node_id
         })
@@ -334,7 +339,7 @@ def get_meet_subtitles_node(state: AgentState) -> AgentState:
         response_text = f"Текущие субтитры из Google Meet: {subtitles}"
         state.llm_response = response_text
 
-        meet_subtitles_node_id = f"meet_subtitles_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+        meet_subtitles_node_id = str(uuid.uuid4())
         # Добавляем узел субтитров Meet в граф
         state.graph_nodes.append({
             "id": meet_subtitles_node_id,
@@ -345,8 +350,9 @@ def get_meet_subtitles_node(state: AgentState) -> AgentState:
                 "message": {"role": "assistant", "content": response_text, "node_id": meet_subtitles_node_id}
             }
         })
+        edge_id = str(uuid.uuid4())
         state.graph_edges.append({
-            "id": f"e{state.parent_node_id}-{meet_subtitles_node_id}",
+            "id": edge_id,
             "source": state.parent_node_id,
             "target": meet_subtitles_node_id
         })
@@ -380,7 +386,7 @@ def get_teams_subtitles_node(state: AgentState) -> AgentState:
         response_text = f"Текущие субтитры из MS Teams: {subtitles}"
         state.llm_response = response_text
 
-        teams_subtitles_node_id = f"teams_subtitles_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+        teams_subtitles_node_id = str(uuid.uuid4())
         # Добавляем узел субтитров Teams в граф
         state.graph_nodes.append({
             "id": teams_subtitles_node_id,
@@ -391,8 +397,9 @@ def get_teams_subtitles_node(state: AgentState) -> AgentState:
                 "message": {"role": "assistant", "content": response_text, "node_id": teams_subtitles_node_id}
             }
         })
+        edge_id = str(uuid.uuid4())
         state.graph_edges.append({
-            "id": f"e{state.parent_node_id}-{teams_subtitles_node_id}",
+            "id": edge_id,
             "source": state.parent_node_id,
             "target": teams_subtitles_node_id
         })
@@ -432,7 +439,7 @@ def summarize_history_node(state: AgentState) -> AgentState:
         response_text = f"История диалога суммирована:\n{summarized_text}"
         state.llm_response = response_text
 
-        summary_node_id = f"summary_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+        summary_node_id = str(uuid.uuid4())
         # Добавляем узел суммаризации в граф
         state.graph_nodes.append({
             "id": summary_node_id,
@@ -443,8 +450,9 @@ def summarize_history_node(state: AgentState) -> AgentState:
                 "message": {"role": "assistant", "content": response_text, "node_id": summary_node_id}
             }
         })
+        edge_id = str(uuid.uuid4())
         state.graph_edges.append({
-            "id": f"e{state.parent_node_id}-{summary_node_id}",
+            "id": edge_id,
             "source": state.parent_node_id,
             "target": summary_node_id
         })
@@ -474,7 +482,7 @@ def handle_error_node(state: AgentState) -> AgentState:
     print(f"Выполняется узел: handle_error_node. Ошибка: {state.error}")
     state.llm_response = state.error
 
-    error_node_id = f"error_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+    error_node_id = str(uuid.uuid4())
     # Добавляем узел ошибки в граф
     state.graph_nodes.append({
         "id": error_node_id,
@@ -485,8 +493,9 @@ def handle_error_node(state: AgentState) -> AgentState:
             "message": {"role": "assistant", "content": state.llm_response, "node_id": error_node_id}
         }
     })
+    edge_id = str(uuid.uuid4())
     state.graph_edges.append({
-        "id": f"e{state.parent_node_id}-{error_node_id}",
+        "id": edge_id,
         "source": state.parent_node_id,
         "target": error_node_id
     })
@@ -514,7 +523,7 @@ def help_node(state: AgentState) -> AgentState:
         help_text += f"/{cmd}: {info['description']}\n"
     state.llm_response = help_text
 
-    help_node_id = f"help_{len(state.graph_nodes) + 1}"
+    help_node_id = str(uuid.uuid4())
     # Добавляем узел справки в граф
     state.graph_nodes.append({
         "id": help_node_id,
@@ -525,8 +534,9 @@ def help_node(state: AgentState) -> AgentState:
             "message": {"role": "assistant", "content": state.llm_response, "node_id": help_node_id}
         }
     })
+    edge_id = str(uuid.uuid4())
     state.graph_edges.append({
-        "id": f"e{state.parent_node_id}-{help_node_id}",
+        "id": edge_id,
         "source": state.parent_node_id,
         "target": help_node_id
     })

app/workflows.py

@@ -4,11 +4,12 @@
 и переходами между узлами обработки.
 """
 
-from typing import Dict, Any, Optional
+from typing import Dict, Any, Optional, Set
 from langgraph.graph import StateGraph, END
 from graph_history_manager import GraphHistoryManager
 from models import AgentState
 from nodes import parse_command_node, execute_command_node, call_llm_node, generate_images_node, analyze_image_node, get_meet_subtitles_node, get_teams_subtitles_node, summarize_history_node, handle_error_node, help_node
+import uuid # Добавлено для генерации UUID
 # --- LangGraph: Построение графа ---
 
 graph_history_manager = GraphHistoryManager()
@@ -101,6 +102,10 @@ def run_agent(user_input: str,
     # ---------------------------------------------------- Initial State Setup ----------------------------------------------------------------
     initial_state = AgentState(input=user_input, parent_node_id=parent_node_id)
     
+    # Сохраняем исходные ID узлов и ребер для определения новых после выполнения графа
+    original_node_ids: Set[str] = set()
+    original_edge_ids: Set[str] = set()
+
     # Если есть существующий ID графа, загружаем его историю и структуру
     loaded_graph_data = None
     if existing_graph_id:
@@ -115,6 +120,10 @@ def run_agent(user_input: str,
             initial_state.graph_nodes = loaded_graph_data.get("graph_nodes", [])
             initial_state.graph_edges = loaded_graph_data.get("graph_edges", [])
             
+            # Сохраняем ID загруженных узлов и ребер
+            original_node_ids = {node['id'] for node in initial_state.graph_nodes}
+            original_edge_ids = {edge['id'] for edge in initial_state.graph_edges}
+
             # Устанавливаем parent_node_id для нового входного узла
             # Если parent_node_id был передан в запросе, используем его,
             # иначе берем current_node_id из загруженного графа.
@@ -123,6 +132,10 @@ def run_agent(user_input: str,
             # История чата для текущего раунда работы LLM формируется из загруженных сообщений.
             initial_state.temporary_chat_history = loaded_graph_data.get("messages", [])
 
+    # Определяем graph_id, который будет использоваться для сохранения.
+    # Если существующий ID не передан, GraphHistoryManager сгенерирует новый.
+    graph_id_to_save = existing_graph_id
+
 
     # ---------------------------------------------------- run_agent ----------------------------------------------------------------
     # Запускаем граф
@@ -130,23 +143,25 @@ def run_agent(user_input: str,
     final_state = AgentState(**result)
 
     # ---------------------------------------------------- Save Graph ----------------------------------------------------------------
+    # Определяем новые узлы и ребра для сохранения
+    newly_added_nodes = [node for node in final_state.graph_nodes if node['id'] not in original_node_ids]
+    newly_added_edges = [edge for edge in final_state.graph_edges if edge['id'] not in original_edge_ids]
+
     # Сохраняем обновленное состояние графа.
     # Обратите внимание: chat_history больше не сохраняется напрямую,
     # она является частью данных узлов в graph_nodes.
-    graph_data_to_save = {
-        "id": existing_graph_id, # Используем существующий ID или он будет сгенерирован
-                                 # менеджером истории при первом сохранении
-        "graph_nodes": final_state.graph_nodes,
-        "graph_edges": final_state.graph_edges,
-        "current_node_id": final_state.current_node_id
-    }
-    new_graph_id = graph_history_manager.save_graph(graph_data_to_save)
+    final_graph_id = graph_history_manager.save_graph_changes(
+        graph_id_to_save,
+        newly_added_nodes,
+        newly_added_edges,
+        final_state.current_node_id
+    )
 
     # ---------------------------------------------------- prepare response ----------------------------------------------------------------
     # Для `messages` в `response_data` используем `final_state.temporary_chat_history`,
     # так как она отражает только сообщения текущей ветки, добавленные в ходе этого выполнения.
     response_data = {
-        "graph_id": new_graph_id,
+        "graph_id": final_graph_id,
         "messages": final_state.temporary_chat_history,
         "llm_response": final_state.llm_response,
         "image_urls": final_state.image_urls,