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zhenxun_bot/zhenxun/services/ai/flow/agent/engine/directive.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

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,
)