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♻️ 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>
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922d092650
@@ -21,7 +21,7 @@ from zhenxun.services.ai.run.di import DependencyInjector
|
||||
from zhenxun.services.ai.run.hitl import HITLController
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolResult
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils import PermissionUtils
|
||||
from zhenxun.services.log import logger
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
|
||||
from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_dump, parse_as
|
||||
|
||||
_TOOL_RESULT_CACHE = SimpleMemoryCache(namespace="zhenxun_tool_cache")
|
||||
@@ -58,7 +58,7 @@ class CacheCapability(AbstractCapability):
|
||||
if not hasattr(tool, "_generate_cache_key"):
|
||||
return await handler(arguments)
|
||||
|
||||
cache_key = tool._generate_cache_key(arguments)
|
||||
cache_key = getattr(tool, "_generate_cache_key")(arguments)
|
||||
cached_data = await _TOOL_RESULT_CACHE.get(cache_key)
|
||||
if cached_data is not None:
|
||||
cached_result = (
|
||||
|
||||
@@ -1,11 +1,23 @@
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from collections.abc import Callable
|
||||
import inspect
|
||||
import types
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from zhenxun.services.ai.capabilities import AbstractCapability
|
||||
from zhenxun.services.ai.run.context import RunContext
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.capabilities import (
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.engine.registry import tool_provider_manager
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import (
|
||||
EndRunResult,
|
||||
ToolkitConfig,
|
||||
ToolOptions,
|
||||
ToolResult,
|
||||
)
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
|
||||
from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_copy
|
||||
|
||||
from .capabilities import (
|
||||
AdminLevelCapability,
|
||||
ApprovalCapability,
|
||||
CacheCapability,
|
||||
@@ -15,14 +27,15 @@ from zhenxun.services.ai.tools.core.capabilities import (
|
||||
LifecycleCapability,
|
||||
SuperuserCapability,
|
||||
)
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolOptions
|
||||
from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_copy
|
||||
from .tool import FunctionTool
|
||||
|
||||
|
||||
def toolkit(
|
||||
rules: list[ToolOptions] | ToolOptions | None = None,
|
||||
prefix: str = "",
|
||||
instructions: str | None = None,
|
||||
auto_register: bool = False,
|
||||
tags: list[str] | None = None,
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
类级别的工具箱装饰器，用于向内部所有 @tool 统一下发配置规则、名称前缀以及工具箱级系统提示词说明。
|
||||
@@ -31,6 +44,8 @@ def toolkit(
|
||||
rules: 声明式规则集合或单个规则，应用于工具箱内所有工具。
|
||||
prefix: 工具箱内所有工具的名称前缀，通常以下划线结尾。
|
||||
instructions: 工具箱级别的系统提示词补充说明，大模型可见。
|
||||
auto_register: 是否在加载时自动实例化该类并注册到全局工具箱列表中。
|
||||
tags: 工具箱级别的路由标签，大模型路由系统将基于此发现整个工具箱。
|
||||
|
||||
返回:
|
||||
Callable: 装饰器函数，接收一个类并返回该类。
|
||||
@@ -44,7 +59,8 @@ def toolkit(
|
||||
if isinstance(r, ToolOptions):
|
||||
merged_options = merged_options.merge(r)
|
||||
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolkitConfig
|
||||
if tags:
|
||||
merged_options.tags = list(set(merged_options.tags + tags))
|
||||
|
||||
base_config = getattr(cls, "_default_config", None) or ToolkitConfig()
|
||||
new_config = model_copy(base_config, deep=True)
|
||||
@@ -62,6 +78,15 @@ def toolkit(
|
||||
if instructions is not None:
|
||||
cls.default_instructions = instructions
|
||||
|
||||
if auto_register:
|
||||
try:
|
||||
tool_provider_manager.register_toolkit(cls())
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(
|
||||
f"自动注册工具箱 '{cls.__name__}' 失败"
|
||||
f"(通常是因为自定义了必填参数的 __init__): {e}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return cls
|
||||
|
||||
return decorator
|
||||
@@ -107,10 +132,6 @@ class ToolkitMethodDescriptor:
|
||||
def __get__(self, instance, owner):
|
||||
if instance is None:
|
||||
return self
|
||||
import types
|
||||
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.tool import FunctionTool
|
||||
|
||||
bound_func = types.MethodType(self.func, instance)
|
||||
return FunctionTool(
|
||||
func=bound_func,
|
||||
@@ -173,8 +194,6 @@ def tool(
|
||||
tool_name = name or func.__name__
|
||||
tool_desc = description
|
||||
|
||||
import inspect
|
||||
|
||||
is_method = False
|
||||
if (
|
||||
hasattr(func, "__qualname__")
|
||||
@@ -204,9 +223,9 @@ def tool(
|
||||
if not tool_name.startswith(f"{ns}_"):
|
||||
tool_name = f"{ns}_{tool_name}"
|
||||
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.tool import FunctionTool
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.engine.registry import tool_provider_manager
|
||||
from zhenxun.services.log import logger
|
||||
|
||||
from .tool import FunctionTool
|
||||
|
||||
func_tool = FunctionTool(
|
||||
func=func,
|
||||
@@ -216,7 +235,6 @@ def tool(
|
||||
)
|
||||
if auto_register:
|
||||
tool_provider_manager.register_tool(func_tool)
|
||||
logger.debug(f"已按命名空间隔离注册了工具(Callable): '{tool_name}'")
|
||||
|
||||
setattr(func_tool, "__tool_settings__", base_settings)
|
||||
return func_tool
|
||||
@@ -242,8 +260,6 @@ def direct_reply() -> ToolOptions:
|
||||
class DirectReplyCapability(AbstractCapability):
|
||||
async def wrap_tool_execute(self, context, tool_name, arguments, handler):
|
||||
result = await handler(arguments)
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import EndRunResult, ToolResult
|
||||
|
||||
if isinstance(result, ToolResult):
|
||||
if getattr(result, "is_error", False):
|
||||
return result
|
||||
|
||||
@@ -16,16 +16,16 @@ from zhenxun.services.ai.core.exceptions import (
|
||||
)
|
||||
from zhenxun.services.ai.core.models import ToolDefinition
|
||||
from zhenxun.services.ai.run.context import RunContext
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.capabilities import InteractiveCapability
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import (
|
||||
ResolvedToolPayload,
|
||||
ToolOptions,
|
||||
ToolResult,
|
||||
)
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils.utils import wrap_to_async
|
||||
from zhenxun.services.log import logger
|
||||
from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_dump, model_json_schema, model_validate
|
||||
|
||||
from .capabilities import InteractiveCapability
|
||||
from .schema import (
|
||||
_parse_docstring,
|
||||
build_schema_hint,
|
||||
@@ -289,7 +289,6 @@ class BaseTool:
|
||||
|
||||
async def _core_execution(self, context: RunContext, **kwargs: Any) -> ToolResult:
|
||||
"""核心执行流水线 (Core Execution Pipeline)"""
|
||||
_retries = context.run.tool_retries.get(self.name, 0)
|
||||
|
||||
if (
|
||||
self.settings.max_usage_count is not None
|
||||
|
||||
@@ -29,6 +29,11 @@ class BaseToolkit:
|
||||
config: ToolkitConfig
|
||||
_default_config: ClassVar[ToolkitConfig] = ToolkitConfig()
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def name(self) -> str:
|
||||
"""工具箱的默认名称标识（取类名），主要用于全局注册表的 Hash 与展示"""
|
||||
return self.__class__.__name__
|
||||
|
||||
def __init__(
|
||||
self,
|
||||
prefix: str | None = None,
|
||||
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