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https://github.com/zhenxun-org/zhenxun_bot.git
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* ✨ feat!(llm): 重构并升级大语言模型服务为全新 AI 智能体框架 - 【重构】将原 services/llm 重构并迁移至全新的 services/ai 架构,提供向下兼容垫片 - 【新增】引入 Agent、Team、Workflow 三大智能体与工作流编排范式 - 【新增】引入基于 RAG 的长期向量记忆与中期槽位记忆系统 - 【新增】引入基于 Docker 的安全代码执行沙箱环境 - 【新增】支持 MCP 协议,允许动态管理和调用 MCP 服务 - 【新增】引入输入输出安全合规护栏与自愈反思机制 - 【优化】重构并优化多厂商 API 适配器 (Gemini, OpenAI, DeepSeek, GLM 等) - 【优化】优化日志脱敏与 Token 预估机制 - 【移除】移除旧版 llm default 和 llm reset-key 命令,新增 llm mcp 管理命令 * 🔧 chore(deps): 更新项目依赖与配置 - 添加 mcp、jieba 和 aiodocker 依赖到配置文件及 requirements.txt - 在 pyright 配置中设置 reportMissingImports 为 none - 调整 .gitignore 中 resources 目录的忽略规则 * ♻️ refactor(tools): 重构工具终止机制并清理知识库日志输出 - 统一使用 `context.state["__end_run__"]` 替代 `EndRunResult` 控制任务结束 - 移除文件系统和向量知识库检索工具中 `ToolResult` 的 `.with_log` 调用 - 调整指令处理器(Directive)的返回值为 `tool_res.output` - 修复部分类型检查警告并优化联合类型判断语法 * ♻️ refactor(tools): 重构工具副作用指令与控制流熔断机制 - 引入 `DirectivePayload` 及 `ToolResult` 的子类以结构化表达工具副作用 - 移除通过 `context.state` 传递魔术变量的隐式控制流设计 - 重构 `DirectiveManager` 处理器接口,直接在处理器中修改 `AgentState` 并构建 `AgentRunResult` - 在 `StandardAgentExecutor` 中统一通过 `directive_manager` 调度工具返回的副作用指令 - 补全 `MessageBuilder` 中部分核心方法的文档注释 * 🐛 fix(sandbox): 修复 Docker 沙箱容器状态检测与会话清理逻辑 -【修复】修正 `is_alive` 中直接读取私有属性的问题,改用 `show()` 返回值 -【修复】解决 `execute_code` 中缓存的执行器与当前会话不一致的问题 -【优化】在清理工作区前增加容器存活检测,避免向已死容器发送请求 -【优化】创建容器时增加运行状态校验,若已停止则自动从缓存中移除并重建 -【优化】优化容器销毁和清理逻辑,静默处理容器不存在 (404) 的异常 * 📝 docs(core): 补充核心模块初始化方法的文档注释 * 🚨 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>
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5.2 KiB
Python
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5.2 KiB
Python
import asyncio
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from typing import Any, Generic, cast
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from typing_extensions import TypeVar
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from nonebot.adapters import Bot, Event
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from nonebot_plugin_alconna.uniseg import UniMessage
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from zhenxun.services.ai.core.exceptions import (
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ConcurrencyInterruptException,
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|
ConcurrencyRejectException,
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|
ControlFlowExit,
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|
InterventionHandledException,
|
|
)
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from zhenxun.services.ai.core.messages import UsageInfo
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from zhenxun.services.ai.flow.base import BaseRunnable
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from zhenxun.services.ai.run import AgentRunResult, RunContext
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|
from zhenxun.services.ai.run.models import AgentRunEnd, AgentRunError
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from zhenxun.services.ai.run.ui import UIController
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from zhenxun.services.log import logger
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|
from zhenxun.utils.message import MessageUtils
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|
T_Deps = TypeVar("T_Deps", default=Any)
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T_Out = TypeVar("T_Out", default=str)
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class AgentRunner(Generic[T_Out]):
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"""
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智能体运行器。
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负责将大模型的纯净数据流包装为平台交互动作(发消息、UI渲染)。
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自带 ContextVars 隐式上下文提取魔法。
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"""
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def __init__(
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self,
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runnable: BaseRunnable,
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context: RunContext | None = None,
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**kwargs: Any,
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):
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self.runnable = runnable
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self.context = context or RunContext(**kwargs)
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is_stateless = (
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getattr(self.runnable.runtime_config, "stateless", True)
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if hasattr(self.runnable, "runtime_config")
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|
else True
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)
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if is_stateless and self.context.session_id:
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|
if not self.context.session_id.startswith("stateless_"):
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import uuid
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self.context.session_id = (
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f"stateless_{self.context.session_id}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
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)
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if self.context.session:
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self.context.session.session_id = self.context.session_id
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@property
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def _bot(self) -> Bot | None:
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return self.context.get_bot()
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@property
|
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def _event(self) -> Event | None:
|
|
return self.context.get_event()
|
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async def reply(
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self, prompt: Any = None, reply_to: bool = False, **kwargs: Any
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) -> AgentRunResult[T_Out]:
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"""交互式执行:将 Agent 运行过程中的工具调用状态和最终结果自动发送给用户。"""
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final_result = None
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profile = kwargs.pop("profile", None)
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try:
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async with self.runnable.run_stream(
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prompt=prompt,
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context=self.context,
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profile=profile,
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**kwargs,
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) as stream_result:
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async for stream_event in stream_result.stream_events():
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if isinstance(stream_event, AgentRunEnd):
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final_result = stream_event.result
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elif isinstance(stream_event, AgentRunError):
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raise stream_event.error
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except ControlFlowExit as e:
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if isinstance(e, InterventionHandledException):
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logger.info(f"✨ {self.runnable.name} 触发运行时干预: {e.message}")
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if e.display_content and self._bot and self._event:
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await MessageUtils.build_message(str(e.display_content)).send(
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reply_to=reply_to
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)
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return cast(
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AgentRunResult[T_Out], AgentRunResult(output="", usage=UsageInfo())
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)
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if isinstance(e, ConcurrencyRejectException):
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logger.warning(
|
|
f"⏳ {self.runnable.name} 触发并发拒绝 (REJECT): {e.message}"
|
|
)
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|
return cast(
|
|
AgentRunResult[T_Out], AgentRunResult(output="", usage=UsageInfo())
|
|
)
|
|
|
|
if isinstance(e, ConcurrencyInterruptException):
|
|
logger.warning(
|
|
f"🛑 {self.runnable.name} 触发并发中断 (INTERRUPT): {e.message}"
|
|
)
|
|
return cast(
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|
AgentRunResult[T_Out], AgentRunResult(output="", usage=UsageInfo())
|
|
)
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logger.debug(
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f"{self.runnable.name} 控制流正常中断: {type(e).__name__} - {e}"
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)
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await UIController.handle_control_flow_exit_display(
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e, self.context, reply_to
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)
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|
raise asyncio.CancelledError()
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except Exception as e:
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logger.error(f"{self.runnable.name} 运行失败: {e}", e=e)
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if self._bot and self._event:
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await MessageUtils.build_message(f"❌ 运行发生错误: {e}").send()
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raise e
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|
if final_result and final_result.output and self._bot and self._event:
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|
if isinstance(final_result.output, UniMessage):
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|
await final_result.output.send(
|
|
self._event, bot=self._bot, reply_to=reply_to
|
|
)
|
|
final_result.output = final_result.output.extract_plain_text()
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|
else:
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final_msg = str(final_result.output)
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|
await MessageUtils.build_message(final_msg).send()
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|
if final_result is None:
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raise RuntimeError("智能体运行流异常结束:未返回最终结果。")
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return cast(AgentRunResult[T_Out], final_result)
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