♻️ 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/team/runner.py

@@ -8,17 +8,19 @@ from zhenxun.services.ai.core.exceptions import (
     LLMException,
 )
 from zhenxun.services.ai.core.messages import UsageInfo
-from zhenxun.services.ai.flow.team.capabilities import TeamRoutingCapability
-from zhenxun.services.ai.flow.team.models import (
+from zhenxun.services.ai.flow.agent.models import AgentConfig
+from zhenxun.services.ai.run import AgentRunResult, RunContext
+from zhenxun.services.ai.run.models import AgentRunEnd
+from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_team as logger
+from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_construct
+
+from .capabilities import TeamRoutingCapability
+from .models import (
     CallAction,
     ConcurrentCallAction,
     FinishAction,
 )
-from zhenxun.services.ai.flow.team.strategy import BaseTeamStrategy
-from zhenxun.services.ai.run import AgentRunResult, RunContext
-from zhenxun.services.ai.run.models import AgentRunEnd
-from zhenxun.services.log import logger
-from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_construct
+from .strategy import BaseTeamStrategy, RouteStrategy
 
 
 class TeamRunner:
@@ -47,7 +49,7 @@ class TeamRunner:
                 (m for m in self.team.members if m.name == action.agent), None
             )
             if not target_agent:
-                logger.error(f"❌ [TeamRunner] 找不到团队成员: {action.agent}")
+                logger.error(f"❌ 找不到团队成员: {action.agent}")
                 await queue.put(
                     (
                         "result",
@@ -67,13 +69,12 @@ class TeamRunner:
         sub_context = context.clone_for_member(target_agent.name)
         sub_context.capabilities = list(sub_context.capabilities)
 
-        from zhenxun.services.ai.flow.team.strategy import RouteStrategy
-
         if isinstance(self.strategy, RouteStrategy):
             routing_cap = TeamRoutingCapability(
                 team_name=self.team.name,
                 members=self.team.members,
                 state_flow=getattr(self.strategy, "state_flow", None),
+                max_handoffs=getattr(self.strategy, "max_handoffs", 3),
             )
             sub_context.capabilities.append(routing_cap)
 
@@ -82,8 +83,6 @@ class TeamRunner:
         agent_res = None
 
         try:
-            from zhenxun.services.ai.flow.agent.models import AgentConfig
-
             async with target_agent.run_stream(
                 prompt=action.task,
                 context=sub_context,