♻️ refactor(core): 重构 AI 能力与定时任务调度系统 (#2148)

* ♻️ refactor(core): 重构 AI 能力与定时任务调度系统

- 【AI 能力与工具】重构 Capability 注册与管理机制，引入 CapabilityManager 统一管理
- 移除全局能力注册表，改用声明式装饰器 `@capability` 进行解耦注册
- 重构工具解析器链，使用统一的 BaseToolResolver 代替原有的多个特定解析器
- 增强工具查询过滤，支持通配符匹配、工具箱过滤和排除标签
- 【定时任务调度】重构定时任务管理器，引入 SchedulerRegistry 统一管理任务元数据
- 引入 JobConfig 聚合定时任务配置，支持用户维度的定时任务调度
- 重构执行分发器，支持并发限制、串行间隔和随机延迟打散
- 【运行上下文】引入 ScheduledDeps 以支持后台和定时任务环境下的依赖注入
- 优化 RunContext，支持从定时任务上下文快速构造，并提供 emit 辅助方法
- 【日志与监控】引入 AILoggerProxy，实现 AI 各模块的专属日志输出
- 将各模块的全局 logger 替换为对应的模块专属日志代理
- 【其他优化】修复 Pydantic V1 兼容层中 model_validator 的装饰器兼容性问题
- 在非交互式环境（如定时任务）中自动隐藏 HITL 交互工具以节省 Token

* ♻️ refactor(core): 优化内部导入路径并提升 Pydantic 兼容性

- 【重构】将 `services/ai` 模块内的绝对导入重构为相对导入，优化包结构
- 【重构】移除不必要的 `if TYPE_CHECKING` 保护，通过 `from __future__ import annotations` 直接导入类型
- 【清理】清理 `core/messages/types.py` 中未使用的 `AssistantContentUnion` 等联合类型定义
- 【优化】在 `utils/pydantic_compat.py` 中新增 `model_rebuild` 兼容函数，统一 Pydantic V1/V2 的模型重建逻辑
- 【优化】将部分函数内部的延迟导入提升至模块顶部，规范代码结构

* ♻️ refactor(imports): 优化导入路径为相对导入并清理冗余导入

- 【重构】将 AI 服务相关模块中的绝对导入路径修改为相对导入，提升模块内聚性与可移植性
- 【清理】移除多处函数内部或类方法中未使用的冗余导入，避免循环引用和资源浪费
- 【格式化】微调部分工具装饰器和返回语句的格式与尾随逗号

* 🚨 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>

zhenxun/builtin_plugins/scheduler_admin/handlers.py

@@ -16,6 +16,8 @@ from nonebot_plugin_uninfo import Uninfo
 from zhenxun.configs.config import Config
 from zhenxun.models.scheduled_job import ScheduledJob
 from zhenxun.services import scheduler_manager
+from zhenxun.services.scheduler.registry import scheduler_registry
+from zhenxun.services.scheduler.types import BaseTrigger
 from zhenxun.utils.message import MessageUtils
 
 from .commands import schedule_cmd
@@ -66,7 +68,7 @@ async def handle_set(
     interval: Match[int] = AlconnaMatch("interval_seconds"),
     job_name: Match[str] = AlconnaMatch("job_name"),
     bot_id_to_operate: str = Depends(GetBotId),
-    trigger_info: tuple[str, dict] = Depends(GetTriggerInfo),
+    trigger: BaseTrigger = Depends(GetTriggerInfo),
     job_kwargs: dict = Depends(GetValidatedJobKwargs),
     creator_permission_level: int = Depends(GetCreatorPermissionLevel),
     final_permission: int = Depends(GetFinalPermission),
@@ -86,7 +88,7 @@ async def handle_set(
     )
 
     if is_multi_target:
-        task_meta = scheduler_manager._registered_tasks.get(p_name)
+        task_meta = scheduler_registry.tasks.get(p_name)
         if jitter_val is None:
             if task_meta and task_meta.get("default_jitter") is not None:
                 jitter_val = cast(int | None, task_meta["default_jitter"])
@@ -114,7 +116,7 @@ async def handle_set(
         targets=target_groups,
         creator_permission_level=creator_permission_level,
         plugin_name=p_name,
-        trigger_info=trigger_info,
+        trigger=trigger,
         job_kwargs=job_kwargs,
         permission=final_permission,
         bot_id=bot_id_to_operate,
@@ -210,14 +212,14 @@ async def handle_update(
     kwargs_str: Match[str] = AlconnaMatch("kwargs_str"),
 ):
     """处理 '更新' 子命令"""
-    trigger_info = _parse_trigger_from_arparma(arp)
-    if not trigger_info and not kwargs_str.available:
+    trigger = _parse_trigger_from_arparma(arp)
+    if not trigger and not kwargs_str.available:
         await schedule_cmd.finish(
             "请提供需要更新的时间 (--cron/--interval/--date/--daily) 或参数 (--kwargs)"
         )
 
     result_message = await scheduler_admin_service.update_schedule(
-        schedule, trigger_info, kwargs_str.result if kwargs_str.available else None
+        schedule, trigger, kwargs_str.result if kwargs_str.available else None
     )
     await schedule_cmd.finish(result_message)