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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

266 lines
9.3 KiB
Python

from collections.abc import Callable, Sequence
from enum import Enum
from typing import Any
import uuid
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
from zhenxun.services.ai.core.messages import AgentMessage
from zhenxun.services.ai.core.options import BaseOutputDefinition
from zhenxun.services.ai.flow.base import BaseRuntimeConfig
class TeamRuntimeConfig(BaseRuntimeConfig):
"""Team 专属的运行时配置"""
leader_enable_hitl: bool = Field(default=False)
"""是否允许团队的隐式 Leader / Router 发起人机求助 (Human-in-the-Loop)"""
class RouteDecision(BaseModel):
"""大模型动态路由决策的数据契约"""
target_name: str
"""选定的最合适的团队成员名称"""
reason: str = ""
"""选择该成员的详细理由"""
context_data: Any = ""
"""传递的上下文载荷"""
class Transition(BaseModel):
"""
声明式移交契约。
用于定义 Team 模式下,智能体之间转移控制权的条件和目标。
"""
target: str
"""目标智能体的名称"""
description: str = ""
"""自然语言描述的移交条件(提供给大模型 LLMRouter 思考时使用)"""
input_schema: type[BaseModel] | BaseOutputDefinition | None = None
"""(可选) 强类型的输入约束。如果设置,
LLMRouter 决定移交时必须且只能生成符合该 Schema 的 JSON 参数,
并作为 context_data 传递。"""
trigger_regex: str | None = None
"""(可选) 正则表达式。
如果用户的输入匹配此正则,将触发极速硬路由,跳过大模型思考。"""
trigger_func: Callable[..., Any] | None = None
"""(可选) 自定义校验函数。返回 True 或目标名称时触发硬路由。支持依赖注入。"""
model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)
class TeamAction(BaseModel):
"""多智能体团队协作动作基类"""
model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)
class CallAction(TeamAction):
"""
调度动作:呼叫指定的 Agent 执行任务
"""
agent: str | Any
"""目标 Agent 的名称(字符串)或动态生成的 Agent 实例"""
task: str | Any
"""派发给该 Agent 的具体任务或提示词"""
history: Sequence[AgentMessage] | None = None
"""需要传递给该 Agent 的上下文历史记录(可选)"""
kwargs: dict[str, Any] | None = None
"""其他透传给 Agent.run_stream 的 kwargs(可选)"""
class ConcurrentCallAction(TeamAction):
"""
并发调度动作:同时呼叫多个 Agent 执行任务
"""
actions: list[CallAction]
class FinishAction(TeamAction):
"""
结束动作:团队协作完成,返回最终结果
"""
result: Any
"""团队协作的最终产出"""
class TaskNodeStatus(str, Enum):
"""团队自主任务节点状态枚举"""
pending = "pending"
"""待处理:所有前置依赖已完成,等待分配执行"""
in_progress = "in_progress"
"""进行中:正在被 Member Agent 执行"""
completed = "completed"
"""已完成:执行成功"""
failed = "failed"
"""已失败:执行报错或由于前置依赖失败而自动失败"""
blocked = "blocked"
"""阻塞中:有前置依赖任务尚未完成"""
class SubTaskRecord(BaseModel):
"""单条子任务(工单)数据契约"""
id: str = Field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4())[:8])
title: str = ""
description: str = ""
assignee: str | None = None
dependencies: list[str] = Field(default_factory=list)
status: TaskNodeStatus = TaskNodeStatus.pending
result: str | None = None
notes: list[str] = Field(default_factory=list)
metadata: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
"""附加元数据,供系统底层或第三方插件挂载隐式上下文,对大模型不可见"""
class TaskBoardState(BaseModel):
"""
Team 自主任务模式下的全局共享黑板状态 (Task Board)。
提供任务的 CRUD、依赖拓扑计算和格式化渲染功能。
"""
tasks: list[SubTaskRecord] = Field(default_factory=list)
is_goal_complete: bool = False
final_summary: str | None = None
def create_task(
self,
title: str,
description: str = "",
assignee: str | None = None,
dependencies: list[str] | None = None,
metadata: dict[str, Any] | None = None,
) -> SubTaskRecord:
"""创建一个新任务并加入看板。Python 引擎和 Tool 均调用此方法。"""
clean_deps = [d for d in (dependencies or []) if d.strip()]
task = SubTaskRecord(
title=title,
description=description,
assignee=assignee,
dependencies=clean_deps,
metadata=metadata or {},
)
self.tasks.append(task)
self._update_blocked_statuses()
return task
def get_task(self, task_id: str) -> SubTaskRecord | None:
return next(
(t for t in self.tasks if t.id == task_id or t.title == task_id), None
)
def update_task_status(
self, task_id: str, status: TaskNodeStatus, result: str | None = None
) -> SubTaskRecord | None:
task = self.get_task(task_id)
if not task:
return None
task.status = status
if result is not None:
task.result = result
self._update_blocked_statuses()
return task
def _is_blocked(self, task: SubTaskRecord) -> bool:
"""检查该任务是否有尚未完成的前置依赖"""
if not task.dependencies:
return False
for dep_id in task.dependencies:
dep = self.get_task(dep_id)
if dep is None:
return True
if dep.status != TaskNodeStatus.completed:
return True
return False
def _has_failed_dependency(self, task: SubTaskRecord) -> bool:
"""检查该任务是否有已经失败的前置依赖"""
if not task.dependencies:
return False
for dep_id in task.dependencies:
dep = self.get_task(dep_id)
if dep is not None and dep.status == TaskNodeStatus.failed:
return True
return False
def _update_blocked_statuses(self) -> None:
"""重新计算所有未终结任务的阻塞状态 (基于拓扑依赖)"""
for task in self.tasks:
if task.status == TaskNodeStatus.blocked:
if self._has_failed_dependency(task):
task.status = TaskNodeStatus.failed
task.result = "自动标记失败: 前置依赖任务已失败。"
elif not self._is_blocked(task):
task.status = TaskNodeStatus.pending
elif task.status == TaskNodeStatus.pending:
if self._has_failed_dependency(task):
task.status = TaskNodeStatus.failed
task.result = "自动标记失败: 前置依赖任务已失败。"
elif self._is_blocked(task):
task.status = TaskNodeStatus.blocked
def get_available_tasks(
self, for_assignee: str | None = None
) -> list[SubTaskRecord]:
"""获取所有当前无依赖阻塞、可立即执行的 Pending 任务"""
available = []
for task in self.tasks:
if task.status != TaskNodeStatus.pending:
continue
if self._is_blocked(task):
continue
if for_assignee and task.assignee and task.assignee != for_assignee:
continue
available.append(task)
return available
def all_terminal(self) -> bool:
"""判断是否所有的任务都已经进入了终结状态(完成或失败)"""
if not self.tasks:
return False
return all(
t.status in (TaskNodeStatus.completed, TaskNodeStatus.failed)
for t in self.tasks
)
def render_board_to_string(self) -> str:
"""渲染供 LLM 阅读的 Markdown 看板战报"""
if not self.tasks:
return "目前尚未创建任何任务。"
counts: dict[str, int] = {}
for t in self.tasks:
counts[t.status.value] = counts.get(t.status.value, 0) + 1
parts = [f"{v} {k}" for k, v in counts.items()]
header = (
f"### 📋 任务状态总览 (共计 {len(self.tasks)} 个任务: {', '.join(parts)}):"
)
lines = [header]
for t in self.tasks:
status_str = t.status.value.upper()
assignee_str = f" (指派给: {t.assignee})" if t.assignee else " (尚未指派)"
lines.append(f" [{t.id}] {t.title} - {status_str}{assignee_str}")
if t.dependencies:
lines.append(f" 依赖于: {t.dependencies}")
if t.result:
result_preview = (
t.result[:1000] + "..." if len(t.result) > 1000 else t.result
)
lines.append(f" 结果: {result_preview}")
if t.notes:
for note in t.notes[-3:]:
lines.append(f" 附注: {note}")
if self.is_goal_complete and self.final_summary:
lines.append(f"\n✅ 终极目标已标记完成: {self.final_summary}")
return "<current_task_state>\n" + "\n".join(lines) + "\n</current_task_state>"