♻️ 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/llm/adapters/handlers/openai_handlers.py

@@ -53,7 +53,9 @@ from zhenxun.services.ai.llm.adapters.base import (
     ResponseData,
     process_image_data,
 )
-from zhenxun.services.ai.llm.adapters.handlers.base import (
+from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_llm as logger
+
+from .base import (
     BaseAudioHandler,
     BaseEmbeddingHandler,
     BaseImageHandler,
@@ -64,7 +66,6 @@ from zhenxun.services.ai.llm.adapters.handlers.base import (
     ResponseParser,
     ToolSerializer,
 )
-from zhenxun.services.log import logger
 
 
 class OpenAIConfigMapper(ConfigMapper):
@@ -114,7 +115,13 @@ class OpenAIConfigMapper(ConfigMapper):
             if capabilities and capabilities.reasoning_effort_map:
                 effort = capabilities.reasoning_effort_map.get(effort, effort)
 
-            if effort != "none":
+            if (
+                effort == "none"
+                and capabilities
+                and capabilities.supports_thinking_toggle
+            ):
+                params["thinking"] = {"type": "disabled"}
+            else:
                 params["reasoning_effort"] = effort
 
         if isinstance(config.output.response_format, dict):
@@ -1165,45 +1172,3 @@ class OpenAIAudioHandler(BaseAudioHandler):
             usage=UsageInfo(),
             model_name=identity.model_name,
         )
-
-
-class CompositeOpenAITextHandler(BaseTextHandler):
-    """
-    OpenAI 复合文本对话处理器 (Composite Pattern)。
-    内部包装标准协议与 responses 协议 Handler，根据模型配置在请求时动态路由
-    """
-
-    def __init__(self, api_type: str = "openai"):
-        self.api_type = api_type
-        self._standard_handler = OpenAITextHandler(api_type=api_type)
-        self._responses_handler = OpenAIResponsesTextHandler(
-            api_type="openai_responses"
-        )
-
-    def _get_active_handler(self, identity: ModelIdentity) -> BaseTextHandler:
-        current_api_type = identity.api_type
-        if current_api_type == "openai_responses":
-            return self._responses_handler
-        return self._standard_handler
-
-    async def prepare_text_request(
-        self,
-        adapter: BaseAdapter,
-        identity: ModelIdentity,
-        api_key: str,
-        request: ChatRequest,
-    ) -> RequestData:
-        handler = self._get_active_handler(identity)
-        return await handler.prepare_text_request(adapter, identity, api_key, request)
-
-    def parse_text_response(
-        self,
-        adapter: BaseAdapter,
-        identity: ModelIdentity,
-        response_json: dict[str, Any],
-        is_advanced: bool = False,
-    ) -> ResponseData:
-        handler = self._get_active_handler(identity)
-        return handler.parse_text_response(
-            adapter, identity, response_json, is_advanced
-        )