♻️ 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/services/ai/core/messages/__init__.py

@@ -2,7 +2,7 @@
 消息与响应域类型定义 - 统一导出门面
 """
 
-from nonebot.compat import PYDANTIC_V2
+from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_rebuild
 
 from .context_events import (
     AgentEvent,
@@ -59,30 +59,25 @@ from .shared import (
 from .types import (
     AgentMessage,
     AnyLLMMessage,
-    AssistantContentUnion,
     ContentT,
     PromptInput,
     RoleT,
-    SystemContentUnion,
-    ToolContentUnion,
     UserContentUnion,
 )
 
-if PYDANTIC_V2:
-    ChatResponse.model_rebuild()
-    LLMMessage.model_rebuild()
-    SystemMessage.model_rebuild()
-    UserMessage.model_rebuild()
-    AssistantMessage.model_rebuild()
-    ToolMessage.model_rebuild()
-    RerankResponse.model_rebuild()
+model_rebuild(ChatResponse)
+model_rebuild(LLMMessage)
+model_rebuild(SystemMessage)
+model_rebuild(UserMessage)
+model_rebuild(AssistantMessage)
+model_rebuild(ToolMessage)
+model_rebuild(RerankResponse)
 
 
 __all__ = [
     "AgentEvent",
     "AgentMessage",
     "AnyLLMMessage",
-    "AssistantContentUnion",
     "AssistantMessage",
     "AudioPart",
     "AudioResponse",
@@ -112,7 +107,6 @@ __all__ = [
     "RerankResult",
     "RoleT",
     "SpeechRequest",
-    "SystemContentUnion",
     "SystemMessage",
     "TaskLifecycleEvent",
     "TextDeltaPart",
@@ -121,7 +115,6 @@ __all__ = [
     "ThoughtPart",
     "ToolCallDeltaPart",
     "ToolCallPart",
-    "ToolContentUnion",
     "ToolMessage",
     "ToolReturnPart",
     "UsageInfo",

zhenxun/services/ai/core/messages/parts.py

@@ -7,6 +7,7 @@ from typing_extensions import Self
 
 from pydantic import BaseModel, Field
 
+from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_core as logger
 from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_validator
 
 
@@ -309,7 +310,6 @@ class EmbedBatch(BaseModel):
 
     def to_text_only(self, context_name: str) -> list[str]:
         """降级工具：将多模态的批量向量安全剔除图片等内容，回退为纯文本数组"""
-        from zhenxun.services.log import logger
 
         texts = []
         for payload in self.payloads:

zhenxun/services/ai/core/messages/types.py

@@ -12,33 +12,12 @@ from .parts import (
     ImagePart,
     LLMContentPart,
     TextPart,
-    ThoughtPart,
-    ToolCallPart,
-    ToolReturnPart,
     VideoPart,
 )
 
-SystemContentUnion = TextPart
-"""系统消息允许的内容片段联合类型"""
-
 UserContentUnion = TextPart | ImagePart | AudioPart | VideoPart | FilePart
 """用户消息允许的多模态内容片段联合类型"""
 
-AssistantContentUnion = (
-    TextPart
-    | ThoughtPart
-    | ToolCallPart
-    | ToolReturnPart
-    | ImagePart
-    | AudioPart
-    | VideoPart
-    | FilePart
-)
-"""助手回复允许的内容片段联合类型"""
-
-ToolContentUnion = ToolReturnPart | ImagePart | AudioPart | VideoPart | FilePart
-"""工具消息允许的内容片段联合类型"""
-
 
 RoleT = TypeVar("RoleT", default=str, covariant=True)
 """泛型：消息参与者角色类型变量"""
@@ -72,12 +51,9 @@ AgentMessage = LLMMessage | AgentEvent
 __all__ = [
     "AgentMessage",
     "AnyLLMMessage",
-    "AssistantContentUnion",
     "ContentT",
     "LLMContentPart",
     "PromptInput",
     "RoleT",
-    "SystemContentUnion",
-    "ToolContentUnion",
     "UserContentUnion",
 ]