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♻️ refactor(core): 重构 AI 编排框架与记忆及 RAG 子系统 (#2149)
* ♻️ refactor(core): 重构 AI 编排框架与记忆及 RAG 子系统
- 【重构】重构 `BaseRunnable` 并引入统一的 `RunIntent` 意图载体，规范 Agent、Team 和 Workflow 的执行流
- 【解耦】将中期记忆槽和长期向量记忆从 `MemoryConfig` 中解耦，转为独立的能力组件与工具箱进行管理
- 【记忆】移除 `MemoryReader` 和 `MemoryWriter`，统一封装为 `SessionMemoryContext` 会话记忆门面
- 【RAG】重构检索器与存储后端接口，统一采用 `QueryRequest` 进行多维度联合检索，并引入 `InMemoryScorer` 提升打分性能
- 【事件】优化 `EventBus` 异步事件分发机制，引入队列机制确保事件按序处理，避免并发竞态问题
- 【依赖注入】移除 `memory` 注入项，优化 `DependencyInjector` 的签名解析缓存以提升性能
* 🚨 auto fix by pre-commit hooks
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Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>
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2026-07-14 16:48:33 +08:00 |
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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
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2026-07-10 09:14:06 +08:00 |
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♻️ refactor(tools): 重构工具装饰器系统并优化沙箱与文档注释 (#2147)
* ♻️ refactor(ai): 重构 AI 服务模块并完善文档注释
- 【重构】统一清理并优化所有 AI 服务模块文件的导入语句，将其移至文件顶部
- 【重构】重构 `hooks.py` 中的 `Hooks` 派发逻辑，使用通用管道函数消除重复代码，并引入 `HookPoint` 描述符
- 【重构】重构工具装饰器实现，新增 `toolkit` 类装饰器，优化 `BaseToolkit` 配置合并与前缀处理
- 【功能】Docker 沙箱容器创建时支持自动注入系统代理环境变量并配置 `ExtraHosts`
- 【功能】Jupyter 服务启动前自动清理旧进程并初始化临时目录权限
- 【修复】优化 Pydantic 结构化输出校验失败时的错误信息提取，提供更详细的字段级错误反馈
- 【修复】在 `api.py` 中避免将 `ModelRetry` 和 `ControlFlowExit` 异常错误地包装为 `LLMException`
- 【文档】为 AI 服务、沙箱、工具链、工作流等核心模块补充完整的 Docstring 和类型注释
* 📝 docs(ai): 补全核心模块文档注释并清理冗余代码
- 补全 `run/context`、`run/hooks` 和 `tools/engine/registry` 中类与方法的中文文档注释
- 清理 `tools/providers/builtin/sandbox` 中未使用的 `PythonPluginProtocol` 协议及相关导入
- 规范化部分代码的格式与尾随逗号
* ♻️ refactor!(flow): 重构 Task 为 AgentTask 并优化工作流元数据定义
- 【Breaking Change】将 `Task` 重命名为 `AgentTask` 以避免命名冲突
- 更新 Agent、Team、Workflow 等模块中的类型声明与相关逻辑
- 引入 `AutoNodeMeta` 强类型元数据，替换工作流装饰器中的裸字典定义
- 将 `StepMeta`、`ConditionMeta` 和 `RouterMeta` 统一移动至 `types.py`
- 优化 `RunnableNode` 对上游 `AgentTask` 的处理与拼接逻辑
- 调整团队协作策略中 `FinishAction` 的返回值为完整结果对象
* ♻️ refactor(workflow): 移除人工确认机制并重构错误策略
- 移除工作流节点的人工确认（HITL）与挂起继续机制
- 删除 `auto` 自动化工作流及相关装饰器文件
- 将错误处理策略类从 `types.py` 拆分并移动到新文件 `policies.py`
- 优化节点执行失败时的异常信息格式化输出
- 移除 `WorkflowRunResult` 和 `StepOutput` 中与挂起相关的状态字段
* 🚨 auto fix by pre-commit hooks
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2026-07-05 11:47:21 +08:00 |
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