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♻️ refactor(core): 重构 AI 编排框架与记忆及 RAG 子系统 (#2149)
* ♻️ refactor(core): 重构 AI 编排框架与记忆及 RAG 子系统 - 【重构】重构 `BaseRunnable` 并引入统一的 `RunIntent` 意图载体，规范 Agent、Team 和 Workflow 的执行流 - 【解耦】将中期记忆槽和长期向量记忆从 `MemoryConfig` 中解耦，转为独立的能力组件与工具箱进行管理 - 【记忆】移除 `MemoryReader` 和 `MemoryWriter`，统一封装为 `SessionMemoryContext` 会话记忆门面 - 【RAG】重构检索器与存储后端接口，统一采用 `QueryRequest` 进行多维度联合检索，并引入 `InMemoryScorer` 提升打分性能 - 【事件】优化 `EventBus` 异步事件分发机制，引入队列机制确保事件按序处理，避免并发竞态问题 - 【依赖注入】移除 `memory` 注入项，优化 `DependencyInjector` 的签名解析缓存以提升性能 * 🚨 auto fix by pre-commit hooks --------- 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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922d092650
commit
52f7dbdedf
@@ -2,15 +2,17 @@ from typing import Any, Literal, Optional
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from pydantic import Field, create_model
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from zhenxun.services.ai.context.memory.manager import memory_manager
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from zhenxun.services.ai.context.memory.models import MemoryConfig
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from zhenxun.services.ai.context.memory.storage.backends import MemoryScope
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from zhenxun.services.ai.context.memory.types import SessionMetadata
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from zhenxun.services.ai.context.rag.engine import ScopedRAGClient
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from zhenxun.services.ai.run.context import RunContext
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||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.decorators import tool
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from zhenxun.services.ai.tools.core.tool import BaseTool
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||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.toolkit import BaseToolkit
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from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolOptions, ToolResult
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from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
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from zhenxun.services.ai.utils.runtime import ContextUtils
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from zhenxun.services.ai.utils.scope import ScopeBuilder
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||||
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class MemoryManagementToolkit(BaseToolkit):
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@@ -26,23 +28,45 @@ class MemoryManagementToolkit(BaseToolkit):
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shared_options = ToolOptions(silent=True)
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default_instructions = """\
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## 🧠 长期记忆管理系统 (Long-Term Memory)
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该系统是你的「无限档案馆」。⚠️ **注意：系统默认不会主动向你提供所有历史信息，你必须通过主动搜索来回忆。**
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_INTRO_TEXT = (
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"## 🧠 长期记忆管理系统 (Long-Term Memory)\n"
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||||
"该系统是你的「无限档案馆」。系统默认不会主动向你提供所有历史信息，你必须通过主动搜索来回忆。\n\n"
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"### 📝 职责说明\n"
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)
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||||
_READ_GUIDE = (
|
||||
"- **寻找历史线索**：当遇到未知情况，或用户提及过去的事情、"
|
||||
"特定设定时，必须主动检索历史库（使用 `search_memory`）。\n"
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||||
)
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_WRITE_GUIDE = (
|
||||
"- **记录离散事实与经验**：当需要记录某个独立事件、历史经验、"
|
||||
"问题解决方案或具体事实时（使用 `save_memory`）。\n"
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||||
"- **隐式记录**：当接收到值得记忆的重要信息时，请静默记录。"
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||||
"除非用户主动提问，否则无需向用户显式汇报'我已记住'。\n"
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||||
"- **按需更新**：如果发现某项历史记录已过时或状态发生扭转，"
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||||
"请先检索出它的 ID，再修改（`update_memory`）或废弃（`delete_memory`）。\n"
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||||
"- **精准提炼**：保存记忆时请提炼核心价值，避免保存无意义的闲聊。\n"
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)
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### 📝 何时使用长期记忆？
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- **记录离散事实与经验**：当需要记录某个独立事件、历史经验、问题解决方案或具体事实时（使用 `save_memory`）。
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||||
- **寻找历史线索**：当遇到未知情况，或用户提及过去的事情、特定设定时，必须主动检索历史库（使用 `search_memory`）。
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default_instructions = _INTRO_TEXT + _READ_GUIDE + _WRITE_GUIDE
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### ⚙️ 操作规范
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1. **隐式记录**：当接收到值得记忆的重要信息时，请静默记录。除非用户主动提问，否则无需向用户显式汇报"我已记住"。
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2. **按需更新**：如果发现某项历史记录已过时或状态发生扭转，请先检索出它的 ID，再进行修改（使用 `update_memory`）或废弃（使用 `delete_memory`）。
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||||
3. **精准提炼**：保存记忆时请提炼核心价值，避免保存无意义的闲聊。\
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||||
""" # noqa: E501
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||||
@classmethod
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||||
def read_only(cls, **kwargs) -> "MemoryManagementToolkit":
|
||||
"""[工厂方法] 创建一个只读模式的长期记忆工具箱。"""
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||||
kwargs["include"] = ["search_memory"]
|
||||
kwargs.setdefault("instructions", cls._INTRO_TEXT + cls._READ_GUIDE)
|
||||
return cls(**kwargs)
|
||||
|
||||
@classmethod
|
||||
def write_only(cls, **kwargs) -> "MemoryManagementToolkit":
|
||||
"""[工厂方法] 创建一个仅写入模式的长期记忆工具箱。"""
|
||||
kwargs["exclude"] = ["search_memory"]
|
||||
kwargs.setdefault("instructions", cls._INTRO_TEXT + cls._WRITE_GUIDE)
|
||||
return cls(**kwargs)
|
||||
|
||||
def __init__(
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||||
self,
|
||||
memory_config: MemoryConfig | None = None,
|
||||
rag_client: ScopedRAGClient | None = None,
|
||||
scopes: dict[str, ScopeBuilder] | None = None,
|
||||
namespace: str | None = None,
|
||||
**kwargs: Any,
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):
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@@ -50,85 +74,43 @@ class MemoryManagementToolkit(BaseToolkit):
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||||
初始化主动记忆管理工具箱。
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参数：
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||||
memory_config: 记忆系统的全局配置对象，为空则使用全局默认。
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||||
rag_client: 底层 RAG 检索引擎客户端实例。
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||||
scopes: 作用域构建器映射字典，用于动态限定存储的分区。
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||||
namespace: 当前隔离环境的命名空间。
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||||
kwargs: 其他透传给 BaseToolkit 的参数。
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||||
"""
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||||
super().__init__(**kwargs)
|
||||
self.memory_config = memory_config
|
||||
self.rag_client = rag_client
|
||||
from zhenxun.services.ai.context.memory.types import Isolation
|
||||
|
||||
self.scopes = scopes or {"私有": Isolation.AGENT_USER()}
|
||||
self._namespace = namespace
|
||||
|
||||
def _get_runtime_meta_and_scope(
|
||||
self, context: RunContext, scope_name: str | None = None
|
||||
) -> tuple[Any, SessionMetadata]:
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||||
"""动态获取当前运行时的数据库实例与会话元信息，实现无状态化"""
|
||||
ns = self._namespace or getattr(context.session, "namespace", "global")
|
||||
scope = memory_manager.get_long_term_memory(self.memory_config, namespace=ns)
|
||||
scope = MemoryScope(rag_client=self.rag_client) if self.rag_client else None
|
||||
|
||||
scope_builder = None
|
||||
if (
|
||||
self.memory_config
|
||||
and self.memory_config.long_term
|
||||
and self.memory_config.long_term.scopes
|
||||
):
|
||||
scopes_dict = self.memory_config.long_term.scopes
|
||||
if not scope_name:
|
||||
scope_builder = next(iter(scopes_dict.values()))
|
||||
else:
|
||||
scope_builder = scopes_dict.get(scope_name)
|
||||
|
||||
if not scope_builder:
|
||||
scope_builder = getattr(self.memory_config, "base_isolation", None)
|
||||
if not scope_builder:
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||||
from zhenxun.services.ai.context.memory.types import Isolation
|
||||
|
||||
scope_builder = Isolation.AGENT_USER()
|
||||
|
||||
selector = scope_builder.resolve(
|
||||
deps=context.deps,
|
||||
prefix="",
|
||||
default_namespace=ns,
|
||||
default_agent=context.run.agent_name,
|
||||
scope_builder = (
|
||||
self.scopes.get(scope_name)
|
||||
if scope_name
|
||||
else next(iter(self.scopes.values()), None)
|
||||
)
|
||||
parts = selector.get_scope_parts()
|
||||
all_scopes = {"/"}
|
||||
current_path = ""
|
||||
for part in parts:
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||||
current_path += f"/{part}"
|
||||
all_scopes.add(current_path)
|
||||
accessible_scopes = list(all_scopes)
|
||||
accessible_scopes.sort(key=lambda x: len(x.split("/")))
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||||
|
||||
scope_name_mapping = {}
|
||||
if (
|
||||
self.memory_config
|
||||
and self.memory_config.long_term
|
||||
and self.memory_config.long_term.scopes
|
||||
):
|
||||
for name, builder in self.memory_config.long_term.scopes.items():
|
||||
sel = builder.resolve(
|
||||
deps=context.deps,
|
||||
prefix="",
|
||||
default_namespace=ns,
|
||||
default_agent=context.run.agent_name,
|
||||
)
|
||||
scope_name_mapping[sel.scope_prefix] = name
|
||||
|
||||
session_meta = SessionMetadata(
|
||||
session_id=context.session_id or "default_session",
|
||||
selector=selector,
|
||||
scope_prefix=selector.scope_prefix,
|
||||
accessible_scopes=accessible_scopes,
|
||||
scope_name_mapping=scope_name_mapping,
|
||||
session_meta = ContextUtils.build_session_meta(
|
||||
context=context,
|
||||
target_builder=scope_builder,
|
||||
extra_scopes=self.scopes,
|
||||
custom_namespace=self._namespace,
|
||||
)
|
||||
return scope, session_meta
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async def get_tools(self, context: RunContext | None = None) -> dict[str, BaseTool]:
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||||
tools = await super().get_tools(context)
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if not self.memory_config or not self.memory_config.long_term.enable:
|
||||
if not getattr(self, "rag_client", None):
|
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return tools
|
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||||
scopes_dict = self.memory_config.long_term.scopes
|
||||
scopes_dict = getattr(self, "scopes", {})
|
||||
if not scopes_dict:
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return tools
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