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* ♻️ 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>
64 lines
2.6 KiB
Python
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Python
from zhenxun.services.ai.core.exceptions import AbortException, ToolFatalError
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from zhenxun.services.ai.core.stream_events import ToolStreamChunkEvent
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from zhenxun.services.ai.run.context import RunContext
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from zhenxun.services.ai.run.di import Inject
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from zhenxun.services.ai.tools.core.decorators import tool
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from zhenxun.services.ai.tools.core.toolkit import BaseToolkit
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from zhenxun.services.ai.tools.models import ResolvedToolPayload, ToolResult
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from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
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class HITLToolkit(BaseToolkit):
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"""
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Human-in-the-Loop (HITL) 工具箱。
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提供大模型主动挂起执行流并向用户提问求助的能力。
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"""
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default_prefix = ""
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default_instructions = (
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"## 人机协同求助系统\n"
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"你拥有向用户发起提问的权限。当你遇到困难时（例如缺少关键信息、连续执行某个操作出错、找不到文件等），"
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"可以使用 `ask_user_for_help` 工具请求用户协助。"
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"用户回答后，你将收到答案并可以继续任务。"
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)
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async def resolve(self, context: RunContext | None = None) -> ResolvedToolPayload:
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"""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"""
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if context is None or context.get_event() is None:
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return ResolvedToolPayload()
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return await super().resolve(context)
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@tool(
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name="ask_user_for_help",
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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。",
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)
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async def ask_user_for_help(
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self,
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question: str,
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hitl: Inject.HITL,
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context: RunContext,
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) -> ToolResult:
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try:
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user_reply = await hitl.ask_text(
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f"🤖 [AI 提问]\n{question}\n\n(请在 60 秒内回复，或回复'取消')",
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timeout=60.0,
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)
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except ToolFatalError:
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return ToolResult(
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output="用户未在规定时间内回复 (超时未响应)，"
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"你必须尝试自行解决或中止任务。",
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).as_error()
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except AbortException as e:
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raise e
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logger.info(f"收到用户求助回复: {user_reply}")
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if context:
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await context.run.emit(
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ToolStreamChunkEvent(
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tool_name=context.call.tool_name, content="🗣️ 已收到用户的回复"
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)
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)
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return ToolResult(output=f"用户提供的回复是: {user_reply}")
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