♻️ 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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Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
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2026-07-10 09:14:06 +08:00
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co-authored by webjoin111 pre-commit-ci[bot]
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+27 -6
View File
@@ -13,9 +13,12 @@ from zhenxun.services.ai.core.stream_events import (
ToolStreamChunkEvent,
UserCustomEvent,
)
from zhenxun.services.ai.run.context import RunContext
from zhenxun.services.ai.run.models import AgentRunEnd, AgentRunStart, AgentRunSummary
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
from .context import RunContext
from .models import AgentRunEnd, AgentRunStart, AgentRunSummary
class TelemetrySubscriber:
@@ -122,7 +125,7 @@ class DefaultUISubscriber:
async def _send_to_platform(self, display: Any):
"""将通用的显示内容或富文本消息部件渲染并发送至具体的聊天平台"""
if not self.bot or not self.event or not display:
if not self.bot or not display:
return
if (
@@ -144,9 +147,27 @@ class DefaultUISubscriber:
display = msg
if isinstance(display, UniMessage):
await display.send(self.event, bot=self.bot, reply_to=self.reply_to)
if self.event:
await display.send(self.event, bot=self.bot, reply_to=self.reply_to)
else:
target = PlatformUtils.get_target(
user_id=self.context.get_user_id(),
group_id=self.context.get_group_id(),
)
if target:
await display.send(target=target, bot=self.bot)
else:
await self.bot.send(self.event, str(display))
if self.event:
await self.bot.send(self.event, str(display))
else:
target = PlatformUtils.get_target(
user_id=self.context.get_user_id(),
group_id=self.context.get_group_id(),
)
if target:
await MessageUtils.build_message(str(display)).send(
target=target, bot=self.bot
)
async def on_tool_stream(self, event: ToolStreamChunkEvent):
"""处理工具流式数据块事件,仅在 verbose 开启时发送给平台"""