# plba-fullchain-trace-flow-runtime-manager

- source_file: /Users/alex/Dev_projects_v2/ai driven app process/v2/agent/tests/pipeline_setup_v2/cases/suite_02_pipeline/full_chain_plba_code_subintents.yaml
- runner: runtime
- mode: full_chain
- passed: True

## Query
Покажи поток выполнения RuntimeManager

## Actual
{
  "intent": "CODE_QA",
  "sub_intent": "TRACE_FLOW",
  "graph_id": "CodeQAGraph",
  "conversation_mode": "START",
  "rag_count": 23,
  "llm_answer": "## Шаг 1: Инициализация потока выполнения\n\n### Источник начала потока:\nПроцесс начинается с вызова конструктора класса `RuntimeManager` (`__init__`) из внешнего контекста.\n\n### Слой информации: C2_DEPENDENCY_GRAPH\nВызовы метода `RuntimeManager.__init__` зависят от следующих методов и атрибутов:\n- `RuntimeManager.configuration`\n- `RuntimeManager.add_config_file`\n- `RuntimeManager.services`\n- Сам метод `RuntimeManager.__init__`\n\nЭти зависимости указывают на то, что при инициализации `RuntimeManager` происходит конфигурирование и настройка различных сервисов и конфигураций.\n\n## Шаг 2: Детали внутренней логики\n\n### Слой информации: C0_SOURCE_CHUNKS\nРассмотрим подробнее метод `__init__`:\n```python\ndef __init__(self,\n             configuration: ConfigurationManager | None = None,\n             services: ServiceContainer | None = None,\n             traces: TraceService | None = None,\n             health: HealthRegistry | None = None,\n             logs: LogManager | None = None,\n             workers: WorkerSupervisor | None = None,\n             control_plane: ControlPlaneService | None = None):\n```\n\nПри вызове конструктора создаются и заполняются следующие поля объекта `RuntimeManager`:\n- `configuration`: объект конфигурации, если передан, иначе создается экземпляр `ConfigurationManager`.\n- `services`: контейнер сервисов, если передан, иначе создается экземпляр `ServiceContainer`.\n- `traces`, `health`, `logs`, `workers`, `control_plane`: соответствующие сервисы, которые либо передаются извне, либо создаются внутри.\n\n## Шаг 3: Регистрация модулей и состояние жизненного цикла\n\nПосле создания экземпляра класса выполняется регистрация внутренних компонентов и управление состоянием жизненного цикла:\n```python\nself.registry = ModuleRegistry(self.services)\nself._started = False\nself._state = LifecycleState.IDLE\nself._core_registered = False\nself._workers_registered = False\nself._register_core_services()\n```\n\nЗдесь создаётся реестр модулей (`ModuleRegistry`), устанавливаются начальные значения для флагов состояния системы и вызывается внутренняя функция `_register_core_services()`.\n\n## Шаг 4: Поток данных и завершение\n\nПосле инициализации и настройки, объект `RuntimeManager` готов к дальнейшей работе, управляя регистрацией и активацией сервисов и компонентов.\n\n### Итоговый путь выполнения:\n1. Внешний контекст вызывает конструктор `RuntimeManager`.\n2. Производится настройка основных атрибутов и служб (`configuration`, `services`, `traces`, etc.).\n3. Запускается инициализация модуля реестра и контрольных состояний системы.\n\n### Заключение:\nПоток выполнения начинается с вызова конструктора `RuntimeManager`, продолжается настройкой базовых атрибутов и завершается начальной регистрацией системных модулей и установкой начальных состояний системы. \n\nНа текущий момент не обнаружено явных пробелов или недостающих данных в потоке выполнения.",
  "answer_mode": "answered",
  "path_scope": [],
  "symbol_candidates": [
    "RuntimeManager"
  ],
  "layers": [
    "C1_SYMBOL_CATALOG",
    "C0_SOURCE_CHUNKS",
    "C4_SEMANTIC_ROLES",
    "C2_DEPENDENCY_GRAPH",
    "C3_ENTRYPOINTS"
  ]
}

## Mismatches
- none