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zhenxun_bot/zhenxun/utils/pydantic_compat.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

183 lines
4.8 KiB
Python

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