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synced 2026-10-03 19:00:00 +08:00
* ✨ 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>
183 lines
4.8 KiB
Python
183 lines
4.8 KiB
Python
"""
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Pydantic V1 & V2 兼容层模块
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为 Pydantic V1 与 V2 版本提供统一的便捷函数与类,
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包括 model_dump, model_copy, model_json_schema, parse_as 等。
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"""
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from datetime import datetime
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from enum import Enum
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from pathlib import Path
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from typing import Any, TypeVar, get_args, get_origin
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from nonebot.compat import (
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PYDANTIC_V2,
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model_dump,
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model_fields,
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type_validate_json,
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type_validate_python,
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)
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from pydantic import BaseModel
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import ujson as json
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T = TypeVar("T", bound=BaseModel)
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V = TypeVar("V")
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import typing
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if typing.TYPE_CHECKING:
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_T_TA = TypeVar("_T_TA")
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class TypeAdapter(typing.Generic[_T_TA]):
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def __init__(self, type_: Any, **kwargs: Any): ...
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def validate_python(self, obj: Any) -> _T_TA: ...
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|
def model_validator(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any: ...
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else:
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try:
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from pydantic import TypeAdapter, model_validator
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except ImportError:
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class TypeAdapter:
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def __init__(self, type_: Any, **kwargs: Any):
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self.type_ = type_
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def validate_python(self, obj: Any) -> Any:
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from nonebot.compat import type_validate_python
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return type_validate_python(self.type_, obj)
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def model_validator(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
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def decorator(func: Any) -> Any:
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return func
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return decorator
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__all__ = [
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"PYDANTIC_V2",
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"TypeAdapter",
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"_dump_pydantic_obj",
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"_is_pydantic_type",
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"compat_computed_field",
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"dump_json_safely",
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"model_construct",
|
|
"model_copy",
|
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"model_dump",
|
|
"model_dump_json",
|
|
"model_fields",
|
|
"model_json_schema",
|
|
"model_validate",
|
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"model_validator",
|
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"parse_as",
|
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"type_validate_json",
|
|
"type_validate_python",
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]
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def model_copy(
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model: T, *, update: dict[str, Any] | None = None, deep: bool = False
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) -> T:
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"""
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Pydantic `model.copy()` (v1) 和 `model.model_copy()` (v2) 的兼容函数。
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"""
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if PYDANTIC_V2:
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return model.model_copy(update=update, deep=deep)
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else:
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update_dict = update or {}
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return model.copy(update=update_dict, deep=deep)
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def model_construct(model_class: type[T], **kwargs: Any) -> T:
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"""
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Pydantic `model_construct` (v2) 与 `construct` (v1) 的兼容函数。
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"""
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if PYDANTIC_V2:
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return model_class.model_construct(**kwargs)
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|
else:
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return model_class.construct(**kwargs)
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def model_validate(model_class: type[T], obj: Any) -> T:
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"""
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Pydantic 模型验证兼容函数。
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"""
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return type_validate_python(model_class, obj)
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def model_dump_json(model: BaseModel, **kwargs: Any) -> str:
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"""
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|
Pydantic `model.json()` (v1) 和 `model.model_dump_json()` (v2) 的兼容函数。
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|
"""
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|
if PYDANTIC_V2:
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|
return model.model_dump_json(**kwargs)
|
|
return model.json(**kwargs)
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if PYDANTIC_V2:
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from pydantic import computed_field as compat_computed_field
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|
else:
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compat_computed_field = property
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def model_json_schema(model_class: type[BaseModel], **kwargs: Any) -> dict[str, Any]:
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"""
|
|
Pydantic `Model.schema()` (v1) 和 `Model.model_json_schema()` (v2) 的兼容函数。
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|
"""
|
|
if PYDANTIC_V2:
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|
return model_class.model_json_schema(**kwargs)
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|
return model_class.schema(by_alias=kwargs.get("by_alias", True))
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def _is_pydantic_type(t: Any) -> bool:
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"""
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递归检查一个类型注解是否与 Pydantic BaseModel 相关。
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"""
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if t is None:
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return False
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origin = get_origin(t)
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if origin:
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return any(_is_pydantic_type(arg) for arg in get_args(t))
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return isinstance(t, type) and issubclass(t, BaseModel)
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def _dump_pydantic_obj(obj: Any) -> Any:
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"""
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|
递归地将一个对象内部的 Pydantic BaseModel 实例转换为字典。
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支持单个实例、实例列表、实例字典等情况。
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"""
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if isinstance(obj, BaseModel):
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return model_dump(obj)
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if isinstance(obj, list):
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return [_dump_pydantic_obj(item) for item in obj]
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if isinstance(obj, dict):
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return {key: _dump_pydantic_obj(value) for key, value in obj.items()}
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|
return obj
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parse_as = type_validate_python
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def dump_json_safely(obj: Any, **kwargs) -> str:
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"""
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安全地将可能包含 Pydantic 特定类型 (如 Enum) 的对象序列化为 JSON 字符串。
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"""
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def default_serializer(o):
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if isinstance(o, Enum):
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return o.value
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if isinstance(o, datetime):
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return o.isoformat()
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if isinstance(o, Path):
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return str(o.as_posix())
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if isinstance(o, set):
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return list(o)
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if isinstance(o, BaseModel):
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return model_dump(o)
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raise TypeError(
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f"Object of type {o.__class__.__name__} is not JSON serializable"
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)
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return json.dumps(obj, default=default_serializer, **kwargs)
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