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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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0b32d69c9c
commit
922d092650
@@ -4,8 +4,8 @@ from zhenxun.services.ai.run.context import RunContext
|
||||
from zhenxun.services.ai.run.di import Inject
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.decorators import tool
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.toolkit import BaseToolkit
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolResult
|
||||
from zhenxun.services.log import logger
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import ResolvedToolPayload, ToolResult
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
|
||||
|
||||
|
||||
class HITLToolkit(BaseToolkit):
|
||||
@@ -23,6 +23,12 @@ class HITLToolkit(BaseToolkit):
|
||||
"用户回答后，你将收到答案并可以继续任务。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
async def resolve(self, context: RunContext | None = None) -> ResolvedToolPayload:
|
||||
"""智能环境感知：如果处于无真实用户交互的后台环境(如定时任务)，自动隐身以节省Token"""
|
||||
if context is None or context.get_event() is None:
|
||||
return ResolvedToolPayload()
|
||||
return await super().resolve(context)
|
||||
|
||||
@tool(
|
||||
name="ask_user_for_help",
|
||||
description="向当前对话的用户提出问题以获取信息或指导。当你无法独立完成任务时，请调用此工具。",
|
||||
@@ -47,8 +53,8 @@ class HITLToolkit(BaseToolkit):
|
||||
raise e
|
||||
|
||||
logger.info(f"收到用户求助回复: {user_reply}")
|
||||
if context and context.run.event_bus:
|
||||
await context.run.event_bus.emit(
|
||||
if context:
|
||||
await context.run.emit(
|
||||
ToolStreamChunkEvent(
|
||||
tool_name=context.call.tool_name, content="🗣️ 已收到用户的回复"
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -10,7 +10,7 @@ from zhenxun.services.ai.tools.core.decorators import tool
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.tool import BaseTool
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.toolkit import BaseToolkit
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolOptions, ToolResult
|
||||
from zhenxun.services.log import logger
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
|
||||
|
||||
|
||||
class MemoryManagementToolkit(BaseToolkit):
|
||||
|
||||
@@ -8,7 +8,7 @@ from zhenxun.services.ai.run.context import RunContext
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.decorators import tool
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.toolkit import BaseToolkit
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolResult
|
||||
from zhenxun.services.log import logger
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
|
||||
|
||||
|
||||
class RestApiToolkit(BaseToolkit):
|
||||
@@ -101,15 +101,15 @@ class RestApiToolkit(BaseToolkit):
|
||||
is_error = response.status_code >= 400
|
||||
result = ToolResult(output=result_dict)
|
||||
|
||||
if context and context.run.event_bus:
|
||||
if context:
|
||||
msg = (
|
||||
f"🌐 已调用 API: {url}"
|
||||
if not is_error
|
||||
else f"❌ API 调用失败 (Status: {response.status_code})"
|
||||
)
|
||||
await context.run.event_bus.emit(
|
||||
await context.run.emit(
|
||||
ToolStreamChunkEvent(
|
||||
tool_name=context.call.tool_name if context else "make_request",
|
||||
tool_name=context.call.tool_name,
|
||||
content=msg,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
@@ -120,10 +120,10 @@ class RestApiToolkit(BaseToolkit):
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"RestApiToolkit 请求失败: {e}")
|
||||
if context and context.run.event_bus:
|
||||
await context.run.event_bus.emit(
|
||||
if context:
|
||||
await context.run.emit(
|
||||
ToolStreamChunkEvent(
|
||||
tool_name=context.call.tool_name if context else "make_request",
|
||||
tool_name=context.call.tool_name,
|
||||
content="❌ API 网络请求发生框架级错误",
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -10,7 +10,7 @@ from zhenxun.services.ai.sandbox.models import (
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.decorators import Rules, tool
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.core.toolkit import BaseToolkit
|
||||
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolResult
|
||||
from zhenxun.services.log import logger
|
||||
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
|
||||
from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_copy
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -103,8 +103,8 @@ class SandboxToolkit(BaseToolkit):
|
||||
|
||||
bp = model_copy(self.blueprint, deep=True)
|
||||
|
||||
if context.run.event_bus:
|
||||
await context.run.event_bus.emit(
|
||||
if context:
|
||||
await context.run.emit(
|
||||
ToolStreamChunkEvent(
|
||||
tool_name="Sandbox", content="正在分析代码依赖并分配沙箱环境..."
|
||||
)
|
||||
@@ -122,8 +122,8 @@ class SandboxToolkit(BaseToolkit):
|
||||
)
|
||||
context.session.shared_state[state_key] = code_executor
|
||||
|
||||
if context.run.event_bus:
|
||||
await context.run.event_bus.emit(
|
||||
if context:
|
||||
await context.run.emit(
|
||||
ToolStreamChunkEvent(
|
||||
tool_name="Sandbox",
|
||||
content=f"沙箱已就绪，正在后台执行 {language} 代码...",
|
||||
@@ -225,8 +225,8 @@ class SandboxToolkit(BaseToolkit):
|
||||
result = ToolResult(
|
||||
output=final_output if len(final_output) > 1 else final_output_text
|
||||
)
|
||||
if len(image_bytes_list) > 0 and context and context.run.event_bus:
|
||||
await context.run.event_bus.emit(UserCustomEvent(display=final_output))
|
||||
if len(image_bytes_list) > 0 and context:
|
||||
await context.run.emit(UserCustomEvent(display=final_output))
|
||||
return result
|
||||
|
||||
@tool(
|
||||
@@ -249,8 +249,8 @@ class SandboxToolkit(BaseToolkit):
|
||||
) -> ToolResult:
|
||||
session_id = self.sandbox_session_id or context.session_id or "default"
|
||||
|
||||
if context.run.event_bus:
|
||||
await context.run.event_bus.emit(
|
||||
if context:
|
||||
await context.run.emit(
|
||||
ToolStreamChunkEvent(
|
||||
tool_name="Sandbox", content=f"正在虚拟终端执行命令: {command} ..."
|
||||
)
|
||||
@@ -319,8 +319,8 @@ class SandboxToolkit(BaseToolkit):
|
||||
await asyncio.sleep(1.5)
|
||||
output = await interactive_session.read_output(timeout=5)
|
||||
|
||||
if context and context.run.event_bus:
|
||||
await context.run.event_bus.emit(
|
||||
if context:
|
||||
await context.run.emit(
|
||||
ToolStreamChunkEvent(
|
||||
tool_name=context.call.tool_name, content="⌨️ 已向后台进程发送输入"
|
||||
)
|
||||
@@ -357,8 +357,8 @@ class SandboxToolkit(BaseToolkit):
|
||||
await interactive_session.interrupt()
|
||||
await asyncio.sleep(1)
|
||||
output = await interactive_session.read_output()
|
||||
if context and context.run.event_bus:
|
||||
await context.run.event_bus.emit(
|
||||
if context:
|
||||
await context.run.emit(
|
||||
ToolStreamChunkEvent(
|
||||
tool_name=context.call.tool_name, content="🛑 已强制中断后台进程"
|
||||
)
|
||||
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