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80fc5b86a7 ✨ feat!(llm): 重构并升级大语言模型服务为全新 AI 智能体框架 (#2146)
* ✨ feat!(llm): 重构并升级大语言模型服务为全新 AI 智能体框架

- 【重构】将原 services/llm 重构并迁移至全新的 services/ai 架构,提供向下兼容垫片
- 【新增】引入 Agent、Team、Workflow 三大智能体与工作流编排范式
- 【新增】引入基于 RAG 的长期向量记忆与中期槽位记忆系统
- 【新增】引入基于 Docker 的安全代码执行沙箱环境
- 【新增】支持 MCP 协议,允许动态管理和调用 MCP 服务
- 【新增】引入输入输出安全合规护栏与自愈反思机制
- 【优化】重构并优化多厂商 API 适配器 (Gemini, OpenAI, DeepSeek, GLM 等)
- 【优化】优化日志脱敏与 Token 预估机制
- 【移除】移除旧版 llm default 和 llm reset-key 命令,新增 llm mcp 管理命令

* 🔧 chore(deps): 更新项目依赖与配置

- 添加 mcp、jieba 和 aiodocker 依赖到配置文件及 requirements.txt
- 在 pyright 配置中设置 reportMissingImports 为 none
- 调整 .gitignore 中 resources 目录的忽略规则

* ♻️ refactor(tools): 重构工具终止机制并清理知识库日志输出

- 统一使用 `context.state["__end_run__"]` 替代 `EndRunResult` 控制任务结束
- 移除文件系统和向量知识库检索工具中 `ToolResult` 的 `.with_log` 调用
- 调整指令处理器(Directive)的返回值为 `tool_res.output`
- 修复部分类型检查警告并优化联合类型判断语法

* ♻️ refactor(tools): 重构工具副作用指令与控制流熔断机制

- 引入 `DirectivePayload` 及 `ToolResult` 的子类以结构化表达工具副作用
- 移除通过 `context.state` 传递魔术变量的隐式控制流设计
- 重构 `DirectiveManager` 处理器接口,直接在处理器中修改 `AgentState` 并构建 `AgentRunResult`
- 在 `StandardAgentExecutor` 中统一通过 `directive_manager` 调度工具返回的副作用指令
- 补全 `MessageBuilder` 中部分核心方法的文档注释

* 🐛 fix(sandbox): 修复 Docker 沙箱容器状态检测与会话清理逻辑

-【修复】修正 `is_alive` 中直接读取私有属性的问题,改用 `show()` 返回值
-【修复】解决 `execute_code` 中缓存的执行器与当前会话不一致的问题
-【优化】在清理工作区前增加容器存活检测,避免向已死容器发送请求
-【优化】创建容器时增加运行状态校验,若已停止则自动从缓存中移除并重建
-【优化】优化容器销毁和清理逻辑,静默处理容器不存在 (404) 的异常

* 📝 docs(core): 补充核心模块初始化方法的文档注释

* 🚨 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>
2026-07-03 08:53:56 +08:00

182 lines
6.6 KiB
Python

import asyncio
from collections.abc import Awaitable, Callable
import heapq
import time
from typing import Any
from nonebot.utils import is_coroutine_callable
from zhenxun.services.log import logger
class LifespanManager:
"""
高精度资源生命周期调度器
"""
def __init__(self):
self._resources: dict[
Any,
tuple[
float,
float,
Callable[[Any], Awaitable[Any] | Any],
Callable[[], Awaitable[bool] | bool] | None,
],
] = {}
self._heap: list[tuple[float, Any]] = []
self._lock = asyncio.Lock()
self._wakeup_event = asyncio.Event()
self._watchdog_task: asyncio.Task | None = None
def _ensure_watchdog(self):
"""确保后台看门狗任务正在运行"""
if self._watchdog_task is None or self._watchdog_task.done():
self._watchdog_task = asyncio.create_task(self._watchdog_loop())
async def register(
self,
resource_id: Any,
ttl: float,
cleanup_callback: Callable,
is_busy_callback: Callable[[], Awaitable[bool] | bool] | None = None,
):
"""
将资源注册到生命周期管理器中。
参数:
resource_id: 资源的唯一标识符 (可以是字符串、数字或其他 Hashable 对象)。
ttl: 资源的存活时间 (秒)。
cleanup_callback: 资源过期时触发的回调函数,接收 resource_id 作为唯一参数。
is_busy_callback: (可选) 延迟存活探针。在触发清理前调用,若返回 True 则放弃清理并自动续期。
""" # noqa: E501
if ttl <= 0:
await self.unregister(resource_id)
return
async with self._lock:
expire_time = time.time() + ttl
self._resources[resource_id] = (
expire_time,
ttl,
cleanup_callback,
is_busy_callback,
)
heapq.heappush(self._heap, (expire_time, resource_id))
self._wakeup_event.set()
self._ensure_watchdog()
async def touch(self, resource_id: Any, ttl: float):
"""刷新资源的存活时间,为其续命"""
if ttl <= 0:
await self.unregister(resource_id)
return
async with self._lock:
if resource_id in self._resources:
_, original_ttl, cb, is_busy = self._resources[resource_id]
expire_time = time.time() + ttl
self._resources[resource_id] = (expire_time, original_ttl, cb, is_busy)
heapq.heappush(self._heap, (expire_time, resource_id))
self._wakeup_event.set()
async def unregister(self, resource_id: Any):
"""主动从管理器中注销资源 (不再触发超时回收)"""
async with self._lock:
self._resources.pop(resource_id, None)
async def _watchdog_loop(self):
"""核心看门狗循环"""
try:
while True:
await self._wakeup_event.wait()
self._wakeup_event.clear()
while True:
async with self._lock:
if not self._heap:
break
expire_time, res_id = self._heap[0]
if (
res_id not in self._resources
or self._resources[res_id][0] != expire_time
):
heapq.heappop(self._heap)
continue
now = time.time()
sleep_time = expire_time - now
if sleep_time > 0:
try:
await asyncio.wait_for(
self._wakeup_event.wait(), timeout=sleep_time
)
self._wakeup_event.clear()
continue
except asyncio.TimeoutError:
pass
async with self._lock:
if (
res_id not in self._resources
or self._resources[res_id][0] != expire_time
):
continue
_, original_ttl, cb, is_busy = self._resources[res_id]
is_active = False
if is_busy is not None:
try:
res = is_busy()
if isinstance(res, Awaitable):
is_active = await res
else:
is_active = res
except Exception as e:
logger.error(
f"执行资源存活探针失败: {e}", command="LifespanManager"
)
if is_active:
logger.debug(
f"探针检测到资源 '{res_id}' 仍在忙碌,"
f"已自动续期 ({original_ttl}s)。",
command="LifespanManager",
)
await self.touch(res_id, original_ttl)
continue
async with self._lock:
if (
res_id in self._resources
and self._resources[res_id][0] == expire_time
):
self._resources.pop(res_id)
heapq.heappop(self._heap)
else:
continue
logger.info(
f"♻️ 资源 '{res_id}' 闲置超时,触发自动回收。",
command="LifespanManager",
)
try:
if is_coroutine_callable(cb):
await cb(res_id)
else:
cb(res_id)
except Exception as e:
logger.error(
f"回收资源 '{res_id}' 时发生业务异常: {e}",
command="LifespanManager",
)
except asyncio.CancelledError:
pass
async def stop(self):
"""停止生命周期管理器"""
if self._watchdog_task:
self._watchdog_task.cancel()