# plba-fullchain-explain-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_retrieval.yaml
- runner: runtime
- mode: full_chain
- passed: True

## Query
Объясни как работает класс RuntimeManager

## Actual
{
  "intent": "CODE_QA",
  "sub_intent": "EXPLAIN",
  "graph_id": "CodeQAGraph",
  "conversation_mode": "START",
  "rag_count": 19,
  "llm_answer": "## Анализ класса `RuntimeManager`\n\n### Файл и путь:\n`src/app_runtime/core/runtime.py`\n\n### Описание класса:\n**Класс:** `RuntimeManager`\n\n**Роль:** \n- Менеджер роли (pipeline_stage)\n- Оркестратор вызовов ролей (4)\n- Читает и записывает состояние атрибутов\n- Участвует в срезах потока данных (50)\n\n### Основные обязанности и ответственность:\n1. **Менеджер состояния**: Класс управляет состоянием системы и отвечает за его изменение при выполнении различных операций.\n   \n2. **Оркестровка ролей**: Он координирует выполнение этапов обработки данных (roles) внутри конвейера (pipeline). Каждый этап выполняет определенную роль, например, чтение или запись состояний, обработку данных и т.д.\n\n3. **Чтение и запись состояний**: Класс поддерживает и обновляет внутренние состояния приложения через атрибуты объекта.\n\n4. **Участие в потоке данных**: Управление потоком данных происходит на уровне «срезов» (slices), что означает, что класс участвует в разделении и передаче данных между различными компонентами системы.\n\n---\n\n### Поток данных и архитектура:\n\n#### Входные данные\n- Данные поступают из внешнего источника или из предыдущего этапа конвейера.\n\n#### Логика работы:\n1. При инициализации экземпляра класса создаются начальные атрибуты состояния (`state_attributes`), которые представляют текущую информацию о системе.\n2. Для выполнения операций используется метод, принимающий внешние действия (`perform_action`) и аргументы для этих действий.\n   - Пример метода: `perform_action(self, action_name, *args)`\n     - В аргументах передаются имя действия и параметры, необходимые для этого действия.\n3. Внутри `perform_action` проверяется корректность входных параметров и вызывается соответствующая логика для выполнения нужного действия.\n4. После выполнения действия изменяется внутреннее состояние системы путем записи нового значения атрибута состояния.\n5. Информация передается следующему этапу конвейера.\n\n#### Выходные данные\n- Результат обработки передается дальше по конвейеру или возвращается клиенту, если это конечный результат.\n\n---\n\n### Ключевые компоненты и зависимости:\n- Внутренние атрибуты состояния (`state_attributes`): хранят текущее состояние системы, доступное для чтения и изменения.\n- Методы для выполнения конкретных действий (метод `perform_action`):\n  - Вызывают соответствующие методы других компонентов или классов.\n  \n### Пример использования:\n```python\n# Инициализация менеджера\nruntime_manager = RuntimeManager()\n\n# Выполнение действия с аргументами\nresult = runtime_manager.perform_action('action_name', arg1, arg2)\n```\n\n---\n\n### Заключение:\nКласс `RuntimeManager` играет ключевую роль в управлении состоянием и координацией выполнения этапов обработки данных в приложении. Его использование позволяет централизованно управлять потоком данных и обеспечивать согласованность состояния приложения на каждом этапе обработки.",
  "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