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zhenxun_bot/zhenxun/services/ai/llm/adapters/openai.py
922d092650 ♻️ 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>
2026-07-10 09:14:06 +08:00

138 lines
4.1 KiB
Python

"""
OpenAI API 适配器
支持 OpenAI、智谱AI 等 OpenAI 兼容的 API 服务。
"""
from __future__ import annotations
from abc import abstractmethod
from zhenxun.services.ai.core.models import ModelIdentity
from .base import (
BaseAdapter,
RequestData,
)
from .handlers.openai_handlers import (
OpenAIAudioHandler,
OpenAIEmbeddingHandler,
OpenAIImageHandler,
OpenAIRerankHandler,
OpenAIResponsesTextHandler,
OpenAITextHandler,
)
class OpenAICompatAdapter(BaseAdapter):
"""
OpenAI 兼容 API 适配器基类。
保留端点获取等基础逻辑。
"""
@property
def log_sanitization_context(self) -> str:
"""返回 OpenAI 系列请求的日志清洗上下文。"""
return "openai_request"
@abstractmethod
def get_chat_endpoint(self, identity: ModelIdentity) -> str:
"""子类必须实现,返回 chat completions 的端点"""
pass
def get_embedding_endpoint(self, identity: ModelIdentity) -> str:
"""返回 embeddings 的默认端点"""
return "/v1/embeddings"
async def prepare_simple_request(
self,
identity: ModelIdentity,
api_key: str,
prompt: str,
history: list[dict[str, str]] | None = None,
) -> RequestData:
"""准备简单文本生成请求"""
from zhenxun.services.ai.core.messages import (
AssistantMessage,
SystemMessage,
TextPart,
UserMessage,
)
messages = []
if history:
for msg in history:
role = msg.get("role", "user")
content = msg.get("content", "")
if role == "system":
messages.append(SystemMessage(content=[TextPart(text=content)]))
elif role == "assistant":
messages.append(AssistantMessage(content=[TextPart(text=content)]))
else:
messages.append(UserMessage(content=[TextPart(text=content)]))
messages.append(UserMessage(content=[TextPart(text=prompt)]))
config = identity.generation_config
from zhenxun.services.ai.core.messages import ChatRequest
request = ChatRequest(messages=messages, config=config)
return await self.prepare_advanced_request(
identity=identity,
api_key=api_key,
request=request,
)
class OpenAIAdapter(OpenAICompatAdapter):
"""标准 OpenAI 系列适配器,统一装配文本/图像/嵌入/重排处理链。"""
def __init__(self):
"""初始化并挂载标准文本处理器与通用多模态处理器。"""
super().__init__()
self.text_handler = OpenAITextHandler(api_type=self.api_type)
self.image_handler = OpenAIImageHandler()
self.embedding_handler = OpenAIEmbeddingHandler()
self.rerank_handler = OpenAIRerankHandler()
self.audio_handler = OpenAIAudioHandler()
@property
def api_type(self) -> str:
"""适配器主类型标识。"""
return "openai"
@property
def supported_api_types(self) -> list[str]:
"""支持的 API 类型及别名。"""
return ["openai"]
def get_chat_endpoint(self, identity: ModelIdentity) -> str:
"""返回聊天完成端点"""
return "/v1/chat/completions"
def get_embedding_endpoint(self, identity: ModelIdentity) -> str:
"""返回嵌入端点。"""
return "/v1/embeddings"
class OpenAIResponsesAdapter(OpenAICompatAdapter):
"""OpenAI v1/responses 协议专用适配器"""
def __init__(self):
super().__init__()
self.text_handler = OpenAIResponsesTextHandler(api_type=self.api_type)
self.image_handler = OpenAIImageHandler()
self.embedding_handler = OpenAIEmbeddingHandler()
self.rerank_handler = OpenAIRerankHandler()
self.audio_handler = OpenAIAudioHandler()
@property
def api_type(self) -> str:
return "openai_responses"
@property
def supported_api_types(self) -> list[str]:
return ["openai_responses"]
def get_chat_endpoint(self, identity: ModelIdentity) -> str:
return "/v1/responses"