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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>
108 lines
3.8 KiB
Python
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3.8 KiB
Python
import graphlib
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from typing import Any
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from zhenxun.services.ai.flow.workflow.engine import Workflow
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from zhenxun.services.ai.flow.workflow.nodes import NodeFactory, Parallel, Router
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from zhenxun.services.log import logger
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class AutoWorkflow(Workflow):
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"""
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自动化声明式工作流 (Facade)。
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允许开发者通过 @entry, @listen 装饰器定义类方法,
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在初始化时,底层编译器会自动分析依赖并推导为原生的 Steps 和 Parallel 节点图。
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"""
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def __init__(self, name: str | None = None, description: str = "", **kwargs: Any):
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workflow_name = name or self.__class__.__name__
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compiled_steps = self._compile_graph()
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super().__init__(
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name=workflow_name, steps=compiled_steps, description=description
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)
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self._auto_kwargs = kwargs
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def _compile_graph(self) -> list[Any]:
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"""核心图推导编译器:支持 Router 嵌套与 AND/OR 拓扑排序"""
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methods_meta = {}
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router_paths = set()
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for attr_name in dir(self):
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if attr_name.startswith("_"):
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continue
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attr = getattr(self, attr_name)
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if hasattr(attr, "__workflow_meta__"):
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methods_meta[attr_name] = attr.__workflow_meta__
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if attr.__workflow_meta__.get("paths"):
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router_paths.update(attr.__workflow_meta__["paths"])
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if not methods_meta:
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logger.warning(
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f"AutoWorkflow '{self.__class__.__name__}' 没有检测到任何被装饰的方法!"
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)
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return []
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top_level_methods = {
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k: v
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for k, v in methods_meta.items()
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if not any(t in router_paths for t in v.get("triggers", []))
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|
}
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branch_methods = {
|
|
k: v
|
|
for k, v in methods_meta.items()
|
|
if any(t in router_paths for t in v.get("triggers", []))
|
|
}
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ts = graphlib.TopologicalSorter()
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for name, meta in top_level_methods.items():
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valid_triggers = [
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t for t in meta.get("triggers", []) if t in top_level_methods
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]
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ts.add(name, *valid_triggers)
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try:
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ts.prepare()
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except graphlib.CycleError as e:
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raise ValueError(f"AutoWorkflow 编译失败:检测到循环依赖!{e}")
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workflow_steps = []
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while ts.is_active():
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ready_nodes = ts.get_ready()
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step_nodes = []
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for n in ready_nodes:
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meta = top_level_methods[n]
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if meta["type"] in ("router", "entry_router"):
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choices = []
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for path in meta.get("paths", []):
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branch_name = next(
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(
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bk
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for bk, bv in branch_methods.items()
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if path in bv.get("triggers", [])
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),
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None,
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)
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if branch_name:
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choices.append(
|
|
NodeFactory.build(getattr(self, branch_name), name=path)
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|
)
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step_nodes.append(
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|
Router(name=n, selector=getattr(self, n), choices=choices)
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|
)
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else:
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step_nodes.append(NodeFactory.build(getattr(self, n), name=n))
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if len(step_nodes) == 1:
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workflow_steps.append(step_nodes[0])
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|
elif len(step_nodes) > 1:
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workflow_steps.append(
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Parallel(*step_nodes, name=f"Parallel_{'_'.join(ready_nodes)[:30]}")
|
|
)
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for node in ready_nodes:
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ts.done(node)
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return workflow_steps
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