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zhenxun_bot/zhenxun/services/ai/flow/workflow/base.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

254 lines
9.0 KiB
Python

from abc import ABC, abstractmethod
import asyncio
from collections.abc import AsyncIterator
from typing import Any
from zhenxun.services.ai.core.exceptions import (
AbortException,
ControlFlowExit,
ToolFatalError,
)
from zhenxun.services.ai.flow.workflow.types import (
AbortPolicy,
BaseFailurePolicy,
PolicyAction,
StepInput,
StepOutput,
StepType,
)
from zhenxun.services.ai.run import RunContext
from zhenxun.services.log import logger
class BaseNode(ABC):
"""工作流节点统一抽象基类"""
def __init__(
self,
name: str,
requires_confirmation: bool = False,
confirmation_message: str | None = None,
failure_policy: BaseFailurePolicy | None = None,
):
"""
初始化工作流节点基类。
参数:
name: 节点的唯一名称标识。
requires_confirmation: 标记该节点在执行前是否需要人工介入授权 (HITL),默认 False。
confirmation_message: 挂起等待授权时,向前端/群聊展示的提示文案,默认 None。
failure_policy: 该节点执行失败时的错误恢复与自愈策略,
默认使用中断策略 (AbortPolicy)。
""" # noqa: E501
self.name = name
self.requires_confirmation = requires_confirmation
self.confirmation_message = confirmation_message
self.failure_policy = failure_policy or AbortPolicy()
@property
@abstractmethod
def node_type(self) -> StepType:
"""节点类型标识 (供子类实现)"""
pass
async def _handle_execution_failure(
self, e: BaseException, step_input: StepInput, context: RunContext, attempt: int
) -> tuple[str, StepOutput | None, StepInput | None, Any]:
"""
解析执行异常并应用容错策略
"""
if isinstance(e, asyncio.CancelledError):
raise e
if isinstance(e, ControlFlowExit):
logger.info(
f"⏭️ [控制流拦截] Node '{self.name}' 触发中断信号: "
f"{type(e).__name__} - {e}"
)
content = str(e)
if getattr(e, "display_content", None):
content = str(getattr(e, "display_content"))
elif getattr(e, "display", None):
content = str(getattr(e, "display"))
elif getattr(e, "result_output", None):
content = str(getattr(e, "result_output"))
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content=content,
success=False,
stop=True,
error=str(e)
if isinstance(e, AbortException | ToolFatalError)
else None,
)
return "break", output, None, None
logger.warning(f"Node '{self.name}' 执行发生异常: {e}")
policy_result = await self.failure_policy.handle_failure(
self, e, step_input, context
)
if policy_result.action == PolicyAction.RETRY:
if policy_result.delay > 0:
await asyncio.sleep(policy_result.delay)
new_input = policy_result.new_input or step_input
logger.debug(f" 🔄 [节点重试] `{self.name}` 进行第 {attempt} 次重试...")
return "continue", None, new_input, None
elif policy_result.action == PolicyAction.FALLBACK:
fallback_node = policy_result.fallback_node
fallback_name = getattr(fallback_node, "name", "FallbackNode")
logger.info(
f"🔀 节点 {self.name} 执行失败,触发降级路由至: {fallback_name}"
)
return "fallback", None, None, fallback_node
elif policy_result.action == PolicyAction.CONTINUE:
logger.warning(f"Node '{self.name}' 执行异常,已被策略自动跳过: {e}")
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content=f"节点执行失败,已通过策略自动跳过: {e}",
success=False,
stop=False,
error=str(e),
)
return "break", output, None, None
else:
logger.error(f"Node '{self.name}' 执行崩溃,已被策略中断执行流: {e}")
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content=f"执行崩溃: {e}",
success=False,
stop=True,
error=str(e),
)
return "break", output, None, None
@abstractmethod
async def run_stream(
self, step_input: StepInput, context: RunContext
) -> AsyncIterator[Any]:
"""子类必须实现的核心流式执行逻辑"""
yield None
async def _forward_stream(
self, stream: AsyncIterator[Any], output_box: list[StepOutput]
) -> AsyncIterator[Any]:
"""辅助方法:转发内部流事件,并将最终的 StepOutput 拦截放入 output_box 列表中"""
async for event in stream:
if isinstance(event, StepOutput):
output_box.append(event)
else:
yield event
async def aexecute(self, step_input: StepInput, context: RunContext) -> StepOutput:
"""非流式执行(聚合流并返回最终结果),子类无需重写"""
output = None
async for event in self.aexecute_stream(step_input, context):
if isinstance(event, StepOutput):
output = event
if output is None:
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content="节点未产生有效输出",
success=False,
)
return output
async def aexecute_stream(
self, step_input: StepInput, context: RunContext
) -> AsyncIterator[Any]:
"""标准化模板方法:处理缓存快进、授权挂起、异常熔断与生命周期事件分发"""
logger.debug(f" ⚙️ [节点] `{self.name}` 开始执行...")
cached_out = context.state.get("__completed_steps__", {}).get(self.name)
if (
cached_out
and cached_out.success
and not getattr(cached_out, "is_paused", False)
):
logger.debug(f"⏭️ 快进跳过已完成节点: {self.name}")
yield cached_out
return
if self.requires_confirmation:
if not context.state.get(f"__hitl_confirmed_{self.name}"):
msg = (
self.confirmation_message
or f"⚠️ 工作流即将执行高危步骤:[{self.name}],等待授权..."
)
logger.debug(f" ⏸️ **[节点挂起]** `{self.name}`: {msg}")
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content="[任务已挂起,等待人工授权/输入]",
success=True,
stop=True,
is_paused=True,
pause_reason=msg,
)
yield output
return
current_input = step_input
attempt = 1
while True:
output = None
try:
async for event in self.run_stream(current_input, context):
if isinstance(event, StepOutput):
output = event
output.step_name = self.name
output.step_type = self.node_type
else:
yield event
if output is None:
output = StepOutput(
step_name=self.name,
step_type=self.node_type,
content="执行完毕,无数据返回",
success=True,
)
context.upstream_results[self.name] = output.content
break
except BaseException as e:
(
action_cmd,
output,
new_input,
fallback_node,
) = await self._handle_execution_failure(
e, current_input, context, attempt
)
if action_cmd == "continue":
current_input = (
new_input if new_input is not None else current_input
)
attempt += 1
continue
elif action_cmd == "fallback" and fallback_node:
async for evt in fallback_node.aexecute_stream(
current_input, context
):
if isinstance(evt, StepOutput):
output = evt
else:
yield evt
break
yield output