♻️ 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/flow/agent/bridge.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import asyncio
 from typing import Any, Generic, cast
 from typing_extensions import TypeVar
+import uuid
 
 from nonebot.adapters import Bot, Event
 from nonebot_plugin_alconna.uniseg import UniMessage
@@ -16,8 +17,9 @@ from zhenxun.services.ai.flow.base import BaseRunnable
 from zhenxun.services.ai.run import AgentRunResult, RunContext
 from zhenxun.services.ai.run.models import AgentRunEnd, AgentRunError
 from zhenxun.services.ai.run.ui import UIController
-from zhenxun.services.log import logger
+from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_agent as logger
 from zhenxun.utils.message import MessageUtils
+from zhenxun.utils.platform import PlatformUtils
 
 T_Deps = TypeVar("T_Deps", default=Any)
 T_Out = TypeVar("T_Out", default=str)
@@ -46,8 +48,6 @@ class AgentRunner(Generic[T_Out]):
         )
         if is_stateless and self.context.session_id:
             if not self.context.session_id.startswith("stateless_"):
-                import uuid
-
                 self.context.session_id = (
                     f"stateless_{self.context.session_id}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
                 )
@@ -126,15 +126,24 @@ class AgentRunner(Generic[T_Out]):
                 await MessageUtils.build_message(f"❌ 运行发生错误: {e}").send()
             raise e
 
-        if final_result and final_result.output and self._bot and self._event:
-            if isinstance(final_result.output, UniMessage):
-                await final_result.output.send(
-                    self._event, bot=self._bot, reply_to=reply_to
-                )
-                final_result.output = final_result.output.extract_plain_text()
+        if final_result and final_result.output and self._bot:
+            msg_to_send = (
+                final_result.output
+                if isinstance(final_result.output, UniMessage)
+                else MessageUtils.build_message(str(final_result.output))
+            )
+            if self._event:
+                await msg_to_send.send(self._event, bot=self._bot, reply_to=reply_to)
             else:
-                final_msg = str(final_result.output)
-                await MessageUtils.build_message(final_msg).send()
+                target = PlatformUtils.get_target(
+                    user_id=self.context.get_user_id(),
+                    group_id=self.context.get_group_id(),
+                )
+                if target:
+                    await msg_to_send.send(target=target, bot=self._bot)
+
+            if isinstance(final_result.output, UniMessage):
+                final_result.output = final_result.output.extract_plain_text()
 
         if final_result is None:
             raise RuntimeError("智能体运行流异常结束：未返回最终结果。")