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zhenxun_bot/zhenxun/services/ai/tools/providers/builtin/rest_api.py
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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

133 lines
4.7 KiB
Python

import json
from typing import Any, Literal
import httpx
from zhenxun.services.ai.core.stream_events import ToolStreamChunkEvent
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.ai.utils.logger import log_tool as logger
class RestApiToolkit(BaseToolkit):
"""
通用 REST API 工具箱。
让大模型无需编写任何代码即可调用外部 HTTP 接口获取或提交数据。
"""
default_prefix = ""
default_instructions = (
"你拥有调用外部 REST API 接口的能力。\n"
"1. 使用 `make_request` 工具发起 HTTP 请求。\n"
"2. 如果请求失败,请分析返回的错误信息。可能需要调整请求参数 (params) 或请求体 (json_data)。\n" # noqa: E501
"3. 务必根据返回的 JSON 数据,提取对用户有用的信息进行回答。"
)
def __init__(
self,
base_url: str = "",
default_headers: dict[str, str] | None = None,
default_params: dict[str, Any] | None = None,
timeout: int = 30,
**kwargs: Any,
):
"""
初始化通用 REST API 工具箱。
参数:
base_url: 接口基础 URL,默认发起请求时将与其拼接。
default_headers: 发起请求时携带的默认 Headers 请求头。
default_params: 发起请求时携带的默认 URL 查询参数。
timeout: 请求超时时间,单位为秒。
kwargs: 其他透传给 BaseToolkit 的参数。
"""
super().__init__(**kwargs)
self.base_url = base_url.rstrip("/") if base_url else ""
self.default_headers = default_headers or {}
self.default_params = default_params or {}
self.timeout = timeout
@tool(name="make_request")
async def make_request(
self,
endpoint: str,
method: Literal["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH"] = "GET",
params: dict[str, Any] | None = None,
json_data: dict[str, Any] | None = None,
context: RunContext | None = None,
) -> ToolResult:
"""
发起 HTTP 请求获取外部数据。
Args:
endpoint: API的路径(若初始化了base_url,将自动拼接)。如果是一个完整的URL(以http开头),则直接请求该URL。
method: HTTP 请求方法。
params: URL 查询参数字典。
json_data: JSON 请求体字典。
""" # noqa: E501
if endpoint.startswith("http://") or endpoint.startswith("https://"):
url = endpoint
else:
url = (
f"{self.base_url}/{endpoint.lstrip('/')}" if self.base_url else endpoint
)
merged_params = self.default_params.copy()
if params:
merged_params.update(params)
logger.info(f"🌐 [RestApiToolkit] 正在请求 {method} {url}")
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=self.timeout) as client:
response = await client.request(
method=method,
url=url,
params=merged_params,
json=json_data,
headers=self.default_headers,
)
try:
response_data = response.json()
except json.JSONDecodeError:
response_data = response.text
result_dict = {"status_code": response.status_code, "data": response_data}
is_error = response.status_code >= 400
result = ToolResult(output=result_dict)
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.emit(
ToolStreamChunkEvent(
tool_name=context.call.tool_name,
content=msg,
)
)
if is_error:
result = result.as_error()
return result
except Exception as e:
logger.error(f"RestApiToolkit 请求失败: {e}")
if context:
await context.run.emit(
ToolStreamChunkEvent(
tool_name=context.call.tool_name,
content="❌ API 网络请求发生框架级错误",
)
)
return ToolResult(
output=f"网络请求失败: {type(e).__name__} - {e}"
).as_error()