mirror of
https://github.com/zhenxun-org/zhenxun_bot.git
synced 2026-09-29 08:39:59 +08:00
* ♻️ 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>
116 lines
3.9 KiB
Python
116 lines
3.9 KiB
Python
from collections import defaultdict
|
|
from collections.abc import Awaitable, Callable
|
|
|
|
from zhenxun.services.ai.flow.agent.models import AgentRunResources, AgentState
|
|
from zhenxun.services.ai.run.models import AgentRunResult, HandoffPayload
|
|
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolResult
|
|
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_agent as logger
|
|
from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_construct
|
|
from zhenxun.utils.utils import infer_plugin_namespace
|
|
|
|
DirectiveHandlerFunc = Callable[
|
|
[AgentState, AgentRunResources, ToolResult], Awaitable[None]
|
|
]
|
|
|
|
|
|
class DirectiveManager:
|
|
"""工具指令路由注册中心"""
|
|
|
|
def __init__(self):
|
|
self._handlers: dict[str, dict[str, DirectiveHandlerFunc]] = defaultdict(dict)
|
|
|
|
def register(
|
|
self, name: str, handler: DirectiveHandlerFunc, namespace: str = "global"
|
|
) -> None:
|
|
self._handlers[namespace][name] = handler
|
|
logger.debug(f"已注册工具副作用指令: '{name}' -> Namespace: '{namespace}'")
|
|
|
|
def get_handler(
|
|
self, name: str, namespace: str = "global"
|
|
) -> DirectiveHandlerFunc | None:
|
|
"""优先从指定 namespace 找,找不到回退到 global"""
|
|
ns_dict = self._handlers.get(namespace, {})
|
|
if name in ns_dict:
|
|
return ns_dict[name]
|
|
return self._handlers.get("global", {}).get(name)
|
|
|
|
|
|
directive_manager = DirectiveManager()
|
|
|
|
|
|
def directive(name: str | None = None, namespace: str | None = None):
|
|
"""
|
|
注册一个自定义工具副作用指令处理器的装饰器。
|
|
|
|
参数:
|
|
name: 指令的名称,如果不填则默认使用被装饰的函数名。
|
|
namespace: 插件命名空间,如果不填则基于代码调用栈自动推断。
|
|
"""
|
|
|
|
def decorator(func: DirectiveHandlerFunc):
|
|
dir_name = name or func.__name__
|
|
ns = namespace if namespace is not None else infer_plugin_namespace()
|
|
directive_manager.register(dir_name, func, ns)
|
|
return func
|
|
|
|
return decorator
|
|
|
|
|
|
@directive("submit_structured", namespace="global")
|
|
async def handle_submit_structured(
|
|
state: AgentState, resources: AgentRunResources, tool_res: ToolResult
|
|
) -> None:
|
|
parsed_obj = (
|
|
tool_res.directive.payload.get("parsed_obj") if tool_res.directive else None
|
|
)
|
|
logger.debug("✅ 拦截到结构化结果提交,结束循环。")
|
|
state.is_finished = True
|
|
state.final_result = model_construct(
|
|
AgentRunResult,
|
|
output=None,
|
|
messages=state.messages,
|
|
structured_data=parsed_obj,
|
|
usage=state.usage,
|
|
)
|
|
|
|
|
|
@directive("end_run", namespace="global")
|
|
async def handle_end_run(
|
|
state: AgentState, resources: AgentRunResources, tool_res: ToolResult
|
|
) -> None:
|
|
output = (
|
|
tool_res.directive.payload.get("output", tool_res.output)
|
|
if tool_res.directive
|
|
else tool_res.output
|
|
)
|
|
logger.debug("✅ 捕获到工具发出的终止信号,提前结束推理循环。")
|
|
state.is_finished = True
|
|
state.final_result = model_construct(
|
|
AgentRunResult,
|
|
output=output,
|
|
messages=state.messages,
|
|
usage=state.usage,
|
|
)
|
|
|
|
|
|
@directive("handoff", namespace="global")
|
|
async def handle_handoff(
|
|
state: AgentState, resources: AgentRunResources, tool_res: ToolResult
|
|
) -> None:
|
|
payload = tool_res.directive.payload if tool_res.directive else {}
|
|
handoff = HandoffPayload(
|
|
target=payload.get("target", "unknown"),
|
|
reason=payload.get("reason", ""),
|
|
context_data=payload.get("context_data", ""),
|
|
)
|
|
output_text = f"已触发控制权移交 -> {handoff.target}。原因: {handoff.reason}"
|
|
logger.info(f"✅ 拦截到移交(Handoff)信号: 移交给 -> {handoff.target}。结束循环。")
|
|
state.is_finished = True
|
|
state.final_result = model_construct(
|
|
AgentRunResult,
|
|
output=output_text,
|
|
messages=state.messages,
|
|
usage=state.usage,
|
|
handoff=handoff,
|
|
)
|