♻️ 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

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zhenxun/services/ai/capabilities/wrappers.py

@@ -8,6 +8,7 @@ from typing import TYPE_CHECKING, Any
 from nonebot.utils import is_coroutine_callable
 
 from zhenxun.services.ai.core.messages import ChatRequest, ChatResponse
+from zhenxun.services.ai.core.models import LLMContext
 from zhenxun.services.ai.core.options import GenerationConfig
 
 from .base import (
@@ -20,7 +21,6 @@ from .base import (
 )
 
 if TYPE_CHECKING:
-    from zhenxun.services.ai.core.models import LLMContext
     from zhenxun.services.ai.run import AgentRunResult, RunContext
 
 
@@ -266,11 +266,6 @@ class DynamicCapability(AbstractCapability):
         """初始化动态能力"""
         self.capability_func = capability_func
 
-    @classmethod
-    def get_serialization_name(cls) -> str | None:
-        """获取反序列化标识"""
-        return None
-
     async def for_run(self, context: RunContext) -> "AbstractCapability":
         """在运行时基于当前上下文动态实例化并执行真正的 Capability"""
         if is_coroutine_callable(self.capability_func):
@@ -292,11 +287,6 @@ class WrapperCapability(AbstractCapability):
         """初始化代理包装器"""
         self.wrapped = wrapped
 
-    @classmethod
-    def get_serialization_name(cls) -> str | None:
-        """获取反序列化标识"""
-        return None
-
     async def for_run(self, context: RunContext) -> "AbstractCapability":
         """对内部包裹的实例执行运行时解析并深度克隆"""
         new_wrapped = await self.wrapped.for_run(context)