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zhenxun_bot/zhenxun/services/ai/flow/team/capabilities.py
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80fc5b86a7 ✨ feat!(llm): 重构并升级大语言模型服务为全新 AI 智能体框架 (#2146)
* ✨ 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

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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>
2026-07-03 08:53:56 +08:00

132 lines
5.1 KiB
Python

from collections.abc import Callable, Mapping, Sequence
import inspect
from typing import Any, cast
from nonebot.utils import is_coroutine_callable
from zhenxun.services.ai.capabilities import AbstractCapability
from zhenxun.services.ai.run import RunContext
from zhenxun.services.ai.tools.bridges.handoff import HandoffTool
class TeamRoutingCapability(AbstractCapability):
"""团队路由能力组件:动态向所有团队成员"""
def __init__(
self,
team_name: str,
members: list[Any],
state_flow: Mapping[str, Sequence[Any]] | Callable | None = None,
):
self.team_name = team_name
self.members = members
self.state_flow = state_flow
async def _get_allowed_transitions(self, context: RunContext) -> list[Any] | None:
"""核心FSM解析:解析静态字典或动态执行函数获取允许的 Transition 列表"""
if self.state_flow is None:
return None
current_speaker = context.run.agent_name or "unknown"
if isinstance(self.state_flow, dict):
raw_targets = self.state_flow.get(
current_speaker,
[m.name for m in self.members if m.name != current_speaker],
)
from zhenxun.services.ai.flow.team.models import Transition
return [
Transition(target=t) if isinstance(t, str) else t for t in raw_targets
]
if callable(self.state_flow):
from zhenxun.services.ai.run.di import DependencyInjector
sig = inspect.signature(self.state_flow)
kwargs = await DependencyInjector.resolve_all(
sig, call_kwargs={}, context=context
)
if is_coroutine_callable(self.state_flow):
result = await cast(Callable, self.state_flow)(**kwargs)
else:
result = cast(Callable, self.state_flow)(**kwargs)
if result is None:
return None
from zhenxun.services.ai.flow.team.models import Transition
return [Transition(target=t) if isinstance(t, str) else t for t in result]
return None
async def get_tools(self, context: RunContext) -> list[Any]:
tools = []
allowed_transitions = await self._get_allowed_transitions(context)
for m in self.members:
if context.run.agent_name != m.name:
transition = None
if allowed_transitions is not None:
transition = next(
(
t
for t in allowed_transitions
if getattr(t, "target", "") == m.name
),
None,
)
if transition is None:
continue
if getattr(m, "persona", None):
desc = f"角色:{m.persona.role},目标:{m.persona.goal}"
else:
desc = getattr(m, "description", "") or "处理节点"
if transition and getattr(transition, "description", ""):
desc += f" 【移交条件】:{transition.description}"
input_schema = (
getattr(transition, "input_schema", None) if transition else None
)
tools.append(
HandoffTool(
target_name=m.name,
target_description=desc,
input_schema=input_schema,
)
)
return tools
async def get_system_prompts(self, context: RunContext) -> list[str]:
if context.run.agent_name != f"{self.team_name}_Router":
base_prompt = f"""### 🤝 [团队协作规范]
你是跨域协作团队 '{self.team_name}' 的一员。如果你认为当前任务超出了你的职责范畴,
或你目前已经完成了前置处理但需要其他专家的处理结果进行下一步推进,
请务必使用移交工具 (transfer_to_...) 将控制权移交给合适的队友。
移交时必须在 `reason` 参数中详细说明你的移交原因,
并附带你已经处理好的上下文关键数据!"""
allowed_transitions = await self._get_allowed_transitions(context)
if allowed_transitions is not None:
if not allowed_transitions:
base_prompt += """
⚠️ **[系统状态机规则] 当前流程已到达终点!你没有任何可移交的对象。
请直接输出最终总结并结束当前任务,严禁尝试移交。**"""
else:
targets = [
getattr(t, "target", "unknown") for t in allowed_transitions
]
base_prompt += f"""
⚠️ **[系统状态机规则] 根据当前的状态流转限制,如果你需要移交控制权,
你必须且只能从以下对象中选择:
[{", ".join(targets)}]。禁止移交给除此之外的任何实体!**"""
return [base_prompt]
return []