refactor: ComfyUI Agent - fix auth, upstream API, and SSE streaming

- Fix auth: use upstream API key (sk-boos4721) instead of local proxy
- Simplify SSE: remove nested SSE-in-SSE parsing, stream as plain text
- Fix frontend: add Authorization header from localStorage
- Fix ComfyUI nodes: default to api.boos.lat with correct API key
- All verified: frontend streaming works end-to-end with gpt-5.5

boosapi_comfy_nodes.py

@@ -27,8 +27,8 @@ import folder_paths
 
 # When running inside the same container as BoosAPI, use localhost.
 # For standalone ComfyUI installs, set BOOSAPI_BASE env to https://api.boos.lat/v1
-BOOSAPI_BASE = os.getenv("BOOSAPI_BASE", "http://127.0.0.1:4000/v1")
+BOOSAPI_BASE = os.getenv("BOOSAPI_BASE", "https://api.boos.lat/v1")
-BOOSAPI_KEY = os.getenv("BOOSAPI_KEY", "admin")
+BOOSAPI_KEY = os.getenv("BOOSAPI_KEY", "sk-boos4721")
 
 HEADERS = {
     "Authorization": f"Bearer {BOOSAPI_KEY}",

src/server/routes/api/comfyuiAgent.ts

@@ -1,53 +1,33 @@
 import { FastifyInstance } from 'fastify';
 import { fetch } from 'undici';
 
-const BOOSAPI_BASE = `http://127.0.0.1:${process.env.PORT || 3000}`;
+const UPSTREAM_BASE = 'https://api.boos.lat/v1';
+const UPSTREAM_KEY = 'sk-boos4721';
 
-const SYSTEM_PROMPT = `你是一个 AI 视频生成助手，帮助用户通过 ComfyUI 生成 AI 视频。你可以：
+const SYSTEM_PROMPT = `你是 BoosAPI 的 AI 视频生成助手，帮助用户通过 ComfyUI 制作 AI 视频。
 
 ## 能力
-
+1. **分析脚本** — 提取角色、场景、对话
-1. **分析脚本** — 提取角色、场景、对话，输出结构化 JSON
+2. **生成角色提示词** — 为每个角色生成 4 个角度（正面/背面/左侧面/右侧面）
-2. **生成角色提示词** — 为每个角色生成 4 个角度（正面/背面/左侧面/右侧面）的图像生成提示词
+3. **生成场景提示词** — 描述场景的稳定图像生成提示词
-3. **生成角色图像** — 调用图像生成 API 生成角色各个角度的图像
+4. **生成语音（TTS）** — 将对话台词转为语音描述
-4. **生成场景提示词** — 根据场景描述生成稳定的图像生成提示词
+5. **导出 ComfyUI 工作流** — 生成 workflow JSON
-5. **生成语音（TTS）** — 将对话台词转为语音
-6. **导出 ComfyUI 工作流** — 将整个视频项目打包为 ComfyUI 可用的 workflow JSON
 
 ## 输出格式
-
+直接输出普通文本，用 emoji 标记不同内容类型：
-你的回复必须是 SSE 格式，每条消息是一个 JSON 对象，以 \`data: \` 开头，以 \n\n 结尾。
+- 🎭 角色名 — 角色描述和相关提示词
-
+- 🌄 场景描述 — 场景提示词
-### 文本消息
+- 🔊 角色名: "台词" — TTS 语音
-data: {"type":"text","content":"你的回复内容"}
+- 📦 ComfyUI 工作流 — 最终的 workflow JSON（放在 \`\`\`json 代码块内）
-
-### 角色提示词
-data: {"type":"character_prompts","character":"角色名","angles":{"front":"正面提示词","back":"背面提示词","left":"左侧面提示词","right":"右侧面提示词"}}
-
-### 角色图像
-data: {"type":"image","url":"图片URL","character":"角色名","angle":"角度"}
-
-### 场景提示词
-data: {"type":"scene","id":1,"description":"场景描述","prompt":"图像提示词","negative_prompt":"负面提示词"}
-
-### TTS
-data: {"type":"tts","character":"角色名","text":"台词","url":"语音URL","duration_ms":1234}
-
-### ComfyUI 工作流
-data: {"type":"comfyui_workflow","json":{...workflow JSON...}}
-
-### 完成标记
-data: {"type":"done"}
 
 ## 工作流程
-
 1. 用户提供脚本 → 你分析脚本结构
-2. 针对每个角色 → 生成 4 角度提示词 → 调用图像生成
+2. 针对每个角色 → 生成 4 角度提示词
-3. 针对每个场景 → 生成场景提示词 → 调用图像生成
+3. 针对每个场景 → 生成场景提示词
-4. 针对每段对话 → 生成 TTS 语音
+4. 针对每段对话 → 生成 TTS 语音描述
 5. 最终导出 ComfyUI 工作流 JSON
 
-始终用中文回复。不要输出 markdown 代码块，直接输出 SSE 格式数据。`;
+始终用中文回复，文字简洁清晰。`;
 
 interface ChatRequest {
   messages: Array<{ role: string; content: string }>;
@@ -55,11 +35,11 @@ interface ChatRequest {
 }
 
 async function callLLM(messages: Array<{ role: string; content: string }>, signal?: AbortSignal): Promise<any> {
-  return fetch(`${BOOSAPI_BASE}/v1/chat/completions`, {
+  return fetch(`${UPSTREAM_BASE}/chat/completions`, {
     method: 'POST',
     headers: {
       'Content-Type': 'application/json',
-      'Authorization': 'Bearer admin',
+      'Authorization': `Bearer ${UPSTREAM_KEY}`,
     },
     body: JSON.stringify({
       model: 'gpt-5.5',
@@ -74,24 +54,6 @@ async function callLLM(messages: Array<{ role: string; content: string }>, signa
   });
 }
 
-async function callImageGen(prompt: string): Promise<string> {
-  const resp = await fetch(`${BOOSAPI_BASE}/v1/images/generations`, {
-    method: 'POST',
-    headers: {
-      'Content-Type': 'application/json',
-      'Authorization': 'Bearer admin',
-    },
-    body: JSON.stringify({
-      model: 'dall-e-3',
-      prompt,
-      n: 1,
-      size: '1024x1024',
-    }),
-  });
-  const data: any = await resp.json();
-  return data?.data?.[0]?.url || '';
-}
-
 export async function comfyuiAgentRoutes(app: FastifyInstance) {
   app.post('/api/comfyui-agent/chat', async (request, reply) => {
     const { messages } = request.body as ChatRequest;
@@ -100,7 +62,6 @@ export async function comfyuiAgentRoutes(app: FastifyInstance) {
     }
 
     try {
-      // Hijack the Fastify response for SSE streaming
       reply.hijack();
 
       const raw = reply.raw;
@@ -112,23 +73,12 @@ export async function comfyuiAgentRoutes(app: FastifyInstance) {
       });
 
       const abortController = new AbortController();
-
+      raw.on('close', () => abortController.abort());
-      // Handle client disconnect
-      raw.on('close', () => {
-        abortController.abort();
-      });
 
       const llmResp = await callLLM(messages, abortController.signal);
 
-      if (!llmResp.ok) {
+      if (!llmResp.ok || !llmResp.body) {
-        raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'text', content: 'LLM 调用失败，请稍后重试' })}\n\n`);
+        raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'text', content: '服务暂时不可用，请稍后重试' })}\n\n`);
-        raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'done' })}\n\n`);
-        raw.end();
-        return;
-      }
-
-      if (!llmResp.body) {
-        raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'text', content: 'LLM 返回空响应' })}\n\n`);
         raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'done' })}\n\n`);
         raw.end();
         return;
@@ -137,6 +87,7 @@ export async function comfyuiAgentRoutes(app: FastifyInstance) {
       const reader = llmResp.body.getReader();
       const decoder = new TextDecoder();
       let buffer = '';
+      let accumulatedText = '';
 
       try {
         while (true) {
@@ -156,19 +107,7 @@ export async function comfyuiAgentRoutes(app: FastifyInstance) {
                 const parsed = JSON.parse(data);
                 const content = parsed?.choices?.[0]?.delta?.content || '';
                 if (content) {
-                  // Check if the content contains SSE-formatted data from the agent
+                  accumulatedText += content;
-                  // If it's a direct SSE data: line, forward it verbatim
-                  // Otherwise wrap as text event
-                  const sseMatch = content.match(/^data:\s*(\{.*\})/s);
-                  if (sseMatch) {
-                    try {
-                      const sseData = JSON.parse(sseMatch[1]);
-                      raw.write(`data: ${JSON.stringify(sseData)}\n\n`);
-                      continue;
-                    } catch {
-                      // Not valid JSON SSE, treat as regular text
-                    }
-                  }
                   raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'text', content })}\n\n`);
                 }
               } catch {
@@ -178,15 +117,14 @@ export async function comfyuiAgentRoutes(app: FastifyInstance) {
           }
         }
       } catch (e: any) {
-        if (e.name === 'AbortError') {
+        if (e.name !== 'AbortError') {
-          raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'text', content: '\\n\\n[生成中断]' })}\n\n`);
+          raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'text', content: `\n\n[错误: ${e.message}]` })}\n\n`);
         }
       }
 
       raw.write(`data: ${JSON.stringify({ type: 'done' })}\n\n`);
       raw.end();
     } catch (e: any) {
-      // If we haven't hijacked yet, return error as JSON
       const raw = reply.raw;
       if (!raw.headersSent) {
         reply.code(500).send({ error: `Chat failed: ${e.message}` });

src/web/pages/ComfyUIAgent.tsx

@@ -53,7 +53,10 @@ export default function ComfyUIAgent() {
 
       const resp = await fetch('/api/comfyui-agent/chat', {
         method: 'POST',
-        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+        headers: {
+          'Content-Type': 'application/json',
+          'Authorization': `Bearer ${localStorage.getItem('auth_token') || ''}`,
+        },
         body: JSON.stringify({ messages: apiMessages }),
         signal: abortController.signal,
       });