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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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2.2 KiB
Python
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from zhenxun.services.ai.core.exceptions import AbortException, ToolFatalError
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from zhenxun.services.ai.core.stream_events import ToolStreamChunkEvent
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from zhenxun.services.ai.run import Inject, RunContext
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from zhenxun.services.ai.tools.core.decorators import tool
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from zhenxun.services.ai.tools.core.toolkit import BaseToolkit
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from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolResult
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from zhenxun.services.log import logger
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class HITLToolkit(BaseToolkit):
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"""
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Human-in-the-Loop (HITL) 工具箱。
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提供大模型主动挂起执行流并向用户提问求助的能力。
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"""
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default_prefix = ""
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default_instructions = (
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"## 人机协同求助系统\n"
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"你拥有向用户发起提问的权限。当你遇到困难时（例如缺少关键信息、连续执行某个操作出错、找不到文件等），"
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"可以使用 `ask_user_for_help` 工具请求用户协助。"
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"用户回答后，你将收到答案并可以继续任务。"
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)
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@tool(
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name="ask_user_for_help",
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description="向当前对话的用户提出问题以获取信息或指导。当你无法独立完成任务时，请调用此工具。",
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)
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async def ask_user_for_help(
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self,
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question: str,
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hitl: Inject.HITL,
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context: RunContext,
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) -> ToolResult:
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try:
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user_reply = await hitl.ask_text(
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f"🤖 [AI 提问]\n{question}\n\n(请在 60 秒内回复，或回复'取消')",
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timeout=60.0,
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)
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except ToolFatalError:
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return ToolResult(
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output="用户未在规定时间内回复 (超时未响应)，"
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"你必须尝试自行解决或中止任务。",
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).as_error()
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except AbortException as e:
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raise e
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logger.info(f"收到用户求助回复: {user_reply}")
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if context and context.run.event_bus:
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await context.run.event_bus.emit(
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ToolStreamChunkEvent(
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tool_name=context.call.tool_name, content="🗣️ 已收到用户的回复"
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)
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)
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return ToolResult(output=f"用户提供的回复是: {user_reply}")
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