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* ♻️ refactor(core): 重构 AI 能力与定时任务调度系统 - 【AI 能力与工具】重构 Capability 注册与管理机制,引入 CapabilityManager 统一管理 - 移除全局能力注册表,改用声明式装饰器 `@capability` 进行解耦注册 - 重构工具解析器链,使用统一的 BaseToolResolver 代替原有的多个特定解析器 - 增强工具查询过滤,支持通配符匹配、工具箱过滤和排除标签 - 【定时任务调度】重构定时任务管理器,引入 SchedulerRegistry 统一管理任务元数据 - 引入 JobConfig 聚合定时任务配置,支持用户维度的定时任务调度 - 重构执行分发器,支持并发限制、串行间隔和随机延迟打散 - 【运行上下文】引入 ScheduledDeps 以支持后台和定时任务环境下的依赖注入 - 优化 RunContext,支持从定时任务上下文快速构造,并提供 emit 辅助方法 - 【日志与监控】引入 AILoggerProxy,实现 AI 各模块的专属日志输出 - 将各模块的全局 logger 替换为对应的模块专属日志代理 - 【其他优化】修复 Pydantic V1 兼容层中 model_validator 的装饰器兼容性问题 - 在非交互式环境(如定时任务)中自动隐藏 HITL 交互工具以节省 Token * ♻️ refactor(core): 优化内部导入路径并提升 Pydantic 兼容性 - 【重构】将 `services/ai` 模块内的绝对导入重构为相对导入,优化包结构 - 【重构】移除不必要的 `if TYPE_CHECKING` 保护,通过 `from __future__ import annotations` 直接导入类型 - 【清理】清理 `core/messages/types.py` 中未使用的 `AssistantContentUnion` 等联合类型定义 - 【优化】在 `utils/pydantic_compat.py` 中新增 `model_rebuild` 兼容函数,统一 Pydantic V1/V2 的模型重建逻辑 - 【优化】将部分函数内部的延迟导入提升至模块顶部,规范代码结构 * ♻️ refactor(imports): 优化导入路径为相对导入并清理冗余导入 - 【重构】将 AI 服务相关模块中的绝对导入路径修改为相对导入,提升模块内聚性与可移植性 - 【清理】移除多处函数内部或类方法中未使用的冗余导入,避免循环引用和资源浪费 - 【格式化】微调部分工具装饰器和返回语句的格式与尾随逗号 * 🚨 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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4.1 KiB
Python
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4.1 KiB
Python
from __future__ import annotations
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from collections.abc import Sequence
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from typing import Literal
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from zhenxun.services.ai.core.messages import AgentMessage, LLMMessage
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from .manager import GlobalMemoryManager
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|
from .storage.interfaces import (
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BaseChatContext,
|
|
BaseSlotContext,
|
|
)
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from .types import (
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MemorySlot,
|
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SessionMetadata,
|
|
)
|
|
|
|
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class ChatHistoryFacade:
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"""短期对话历史门面"""
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def __init__(self, manager: GlobalMemoryManager, session_meta: SessionMetadata):
|
|
self.manager = manager
|
|
self.session_meta = session_meta
|
|
|
|
@property
|
|
def _backend(self) -> BaseChatContext | None:
|
|
return self.manager.get_chat_context(
|
|
None, self.session_meta.namespace or "global"
|
|
)
|
|
|
|
async def get(self, limit: int | None = None) -> list[LLMMessage]:
|
|
"""获取当前会话的历史消息"""
|
|
if not self._backend:
|
|
return []
|
|
msgs = await self._backend.get_messages(self.session_meta)
|
|
return msgs[-limit:] if limit else msgs
|
|
|
|
async def add(self, messages: Sequence[AgentMessage] | AgentMessage) -> None:
|
|
"""向当前会话追加一条或多条历史消息"""
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|
if not self._backend:
|
|
return
|
|
from zhenxun.services.ai.core.engine.context_renderer import ContextConverter
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msgs = messages if isinstance(messages, Sequence) else [messages]
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flattened = ContextConverter.flatten_to_llm_messages(msgs)
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|
if flattened:
|
|
await self._backend.add_messages(self.session_meta, flattened)
|
|
|
|
async def clear(self) -> None:
|
|
"""清空当前会话的短期对话历史"""
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|
if not self._backend:
|
|
return
|
|
await self._backend.clear(self.session_meta)
|
|
|
|
|
|
class SlotFacade:
|
|
"""中期记忆槽门面"""
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|
def __init__(self, manager: GlobalMemoryManager, session_meta: SessionMetadata):
|
|
self.manager = manager
|
|
self.session_meta = session_meta
|
|
|
|
@property
|
|
def _backend(self) -> BaseSlotContext | None:
|
|
"""获取底层槽位存储后端"""
|
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return self.manager.get_slot_context(
|
|
None, self.session_meta.namespace or "global"
|
|
)
|
|
|
|
async def get(self, label: str) -> str | None:
|
|
"""获取指定标识的槽位记忆内容"""
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|
if not self._backend:
|
|
return None
|
|
slot = await self._backend.get_slot(self.session_meta, label)
|
|
return slot.content if slot else None
|
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|
|
async def set(
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|
self,
|
|
label: str,
|
|
content: str,
|
|
scope: Literal["session", "global"] = "session",
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|
size_limit: int = 2000,
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pinned: bool = True,
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|
) -> None:
|
|
"""设置或更新指定的槽位记忆"""
|
|
if not self._backend:
|
|
return
|
|
slot = MemorySlot(
|
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label=label,
|
|
content=content,
|
|
scope=scope,
|
|
size_limit=size_limit,
|
|
pinned=pinned,
|
|
)
|
|
await self._backend.set_slot(self.session_meta, slot)
|
|
|
|
async def delete(
|
|
self, label: str, scope: Literal["session", "global"] = "session"
|
|
) -> None:
|
|
"""删除指定的槽位记忆"""
|
|
if not self._backend:
|
|
return
|
|
await self._backend.delete_slot(self.session_meta, label, scope)
|
|
|
|
async def list_all(self) -> dict[str, str]:
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|
"""获取当前会话所有被置顶的槽位记忆"""
|
|
if not self._backend:
|
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return {}
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slots = await self._backend.list_pinned_slots(self.session_meta)
|
|
return {s.label: s.content for s in slots}
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|
class AgentSessionFacade:
|
|
"""
|
|
提供给第三方开发者的会话记忆访问聚合门面 (Facade)。
|
|
"""
|
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|
def __init__(self, manager: GlobalMemoryManager, session_meta: SessionMetadata):
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self.manager = manager
|
|
self.session_meta = session_meta
|
|
self.history = ChatHistoryFacade(manager, session_meta)
|
|
self.slots = SlotFacade(manager, session_meta)
|
|
|
|
async def clear_all(self) -> None:
|
|
"""一键清空当前会话下的短期对话历史与记忆槽"""
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|
cleaner = self.manager.cleaner().session(self.session_meta.session_id)
|
|
await cleaner.clear_short_term()
|
|
await cleaner.clear_slots()
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