♻️ refactor(tools): 重构工具装饰器系统并优化沙箱与文档注释 (#2147)

* ♻️ refactor(ai): 重构 AI 服务模块并完善文档注释

- 【重构】统一清理并优化所有 AI 服务模块文件的导入语句,将其移至文件顶部
- 【重构】重构 `hooks.py` 中的 `Hooks` 派发逻辑,使用通用管道函数消除重复代码,并引入 `HookPoint` 描述符
- 【重构】重构工具装饰器实现,新增 `toolkit` 类装饰器,优化 `BaseToolkit` 配置合并与前缀处理
- 【功能】Docker 沙箱容器创建时支持自动注入系统代理环境变量并配置 `ExtraHosts`
- 【功能】Jupyter 服务启动前自动清理旧进程并初始化临时目录权限
- 【修复】优化 Pydantic 结构化输出校验失败时的错误信息提取,提供更详细的字段级错误反馈
- 【修复】在 `api.py` 中避免将 `ModelRetry` 和 `ControlFlowExit` 异常错误地包装为 `LLMException`
- 【文档】为 AI 服务、沙箱、工具链、工作流等核心模块补充完整的 Docstring 和类型注释

* 📝 docs(ai): 补全核心模块文档注释并清理冗余代码

- 补全 `run/context`、`run/hooks` 和 `tools/engine/registry` 中类与方法的中文文档注释
- 清理 `tools/providers/builtin/sandbox` 中未使用的 `PythonPluginProtocol` 协议及相关导入
- 规范化部分代码的格式与尾随逗号

* ♻️ refactor!(flow): 重构 Task 为 AgentTask 并优化工作流元数据定义

- 【Breaking Change】将 `Task` 重命名为 `AgentTask` 以避免命名冲突
- 更新 Agent、Team、Workflow 等模块中的类型声明与相关逻辑
- 引入 `AutoNodeMeta` 强类型元数据,替换工作流装饰器中的裸字典定义
- 将 `StepMeta`、`ConditionMeta` 和 `RouterMeta` 统一移动至 `types.py`
- 优化 `RunnableNode` 对上游 `AgentTask` 的处理与拼接逻辑
- 调整团队协作策略中 `FinishAction` 的返回值为完整结果对象

* ♻️ refactor(workflow): 移除人工确认机制并重构错误策略

- 移除工作流节点的人工确认(HITL)与挂起继续机制
- 删除 `auto` 自动化工作流及相关装饰器文件
- 将错误处理策略类从 `types.py` 拆分并移动到新文件 `policies.py`
- 优化节点执行失败时的异常信息格式化输出
- 移除 `WorkflowRunResult` 和 `StepOutput` 中与挂起相关的状态字段

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

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Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
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2026-07-05 11:47:21 +08:00
committed by GitHub
co-authored by webjoin111 pre-commit-ci[bot]
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commit 0b32d69c9c
61 changed files with 1659 additions and 1511 deletions
+10 -39
View File
@@ -8,10 +8,12 @@ from zhenxun.services.ai.core.exceptions import (
ControlFlowExit,
ToolFatalError,
)
from zhenxun.services.ai.flow.workflow.types import (
from zhenxun.services.ai.flow.workflow.policies import (
AbortPolicy,
BaseFailurePolicy,
PolicyAction,
)
from zhenxun.services.ai.flow.workflow.types import (
StepInput,
StepOutput,
StepType,
@@ -26,8 +28,6 @@ class BaseNode(ABC):
def __init__(
self,
name: str,
requires_confirmation: bool = False,
confirmation_message: str | None = None,
failure_policy: BaseFailurePolicy | None = None,
):
"""
@@ -35,14 +35,10 @@ class BaseNode(ABC):
参数:
name: 节点的唯一名称标识。
requires_confirmation: 标记该节点在执行前是否需要人工介入授权 (HITL),默认 False。
confirmation_message: 挂起等待授权时,向前端/群聊展示的提示文案,默认 None。
failure_policy: 该节点执行失败时的错误恢复与自愈策略,
默认使用中断策略 (AbortPolicy)。
""" # noqa: E501
"""
self.name = name
self.requires_confirmation = requires_confirmation
self.confirmation_message = confirmation_message
self.failure_policy = failure_policy or AbortPolicy()
@property
@@ -79,7 +75,7 @@ class BaseNode(ABC):
content=content,
success=False,
stop=True,
error=str(e)
error=f"{type(e).__name__}: {e}"
if isinstance(e, AbortException | ToolFatalError)
else None,
)
@@ -110,10 +106,10 @@ class BaseNode(ABC):
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content=f"节点执行失败,已通过策略自动跳过: {e}",
content=f"节点执行失败,已通过策略自动跳过: {type(e).__name__} - {e}",
success=False,
stop=False,
error=str(e),
error=f"{type(e).__name__}: {e}",
)
return "break", output, None, None
else:
@@ -121,10 +117,10 @@ class BaseNode(ABC):
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content=f"执行崩溃: {e}",
content=f"执行崩溃: {type(e).__name__} - {e}",
success=False,
stop=True,
error=str(e),
error=f"{type(e).__name__}: {e}",
)
return "break", output, None, None
@@ -168,37 +164,12 @@ class BaseNode(ABC):
logger.debug(f" ⚙️ [节点] `{self.name}` 开始执行...")
cached_out = context.state.get("__completed_steps__", {}).get(self.name)
if (
cached_out
and cached_out.success
and not getattr(cached_out, "is_paused", False)
):
if cached_out and cached_out.success:
logger.debug(f"⏭️ 快进跳过已完成节点: {self.name}")
yield cached_out
return
if self.requires_confirmation:
if not context.state.get(f"__hitl_confirmed_{self.name}"):
msg = (
self.confirmation_message
or f"⚠️ 工作流即将执行高危步骤:[{self.name}],等待授权..."
)
logger.debug(f" ⏸️ **[节点挂起]** `{self.name}`: {msg}")
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content="[任务已挂起,等待人工授权/输入]",
success=True,
stop=True,
is_paused=True,
pause_reason=msg,
)
yield output
return
current_input = step_input
attempt = 1