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zhenxun_bot/zhenxun/services/ai/flow/agent/bridge.py
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922d092650 ♻️ refactor(core): 重构 AI 能力与定时任务调度系统 (#2148)
* ♻️ 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

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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>
2026-07-10 09:14:06 +08:00

152 lines
5.6 KiB
Python

import asyncio
from typing import Any, Generic, cast
from typing_extensions import TypeVar
import uuid
from nonebot.adapters import Bot, Event
from nonebot_plugin_alconna.uniseg import UniMessage
from zhenxun.services.ai.core.exceptions import (
ConcurrencyInterruptException,
ConcurrencyRejectException,
ControlFlowExit,
InterventionHandledException,
)
from zhenxun.services.ai.core.messages import UsageInfo
from zhenxun.services.ai.flow.base import BaseRunnable
from zhenxun.services.ai.run import AgentRunResult, RunContext
from zhenxun.services.ai.run.models import AgentRunEnd, AgentRunError
from zhenxun.services.ai.run.ui import UIController
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_agent as logger
from zhenxun.utils.message import MessageUtils
from zhenxun.utils.platform import PlatformUtils
T_Deps = TypeVar("T_Deps", default=Any)
T_Out = TypeVar("T_Out", default=str)
class AgentRunner(Generic[T_Out]):
"""
智能体运行器。
负责将大模型的纯净数据流包装为平台交互动作(发消息、UI渲染)。
自带 ContextVars 隐式上下文提取魔法。
"""
def __init__(
self,
runnable: BaseRunnable,
context: RunContext | None = None,
**kwargs: Any,
):
self.runnable = runnable
self.context = context or RunContext(**kwargs)
is_stateless = (
getattr(self.runnable.runtime_config, "stateless", True)
if hasattr(self.runnable, "runtime_config")
else True
)
if is_stateless and self.context.session_id:
if not self.context.session_id.startswith("stateless_"):
self.context.session_id = (
f"stateless_{self.context.session_id}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
)
if self.context.session:
self.context.session.session_id = self.context.session_id
@property
def _bot(self) -> Bot | None:
return self.context.get_bot()
@property
def _event(self) -> Event | None:
return self.context.get_event()
async def reply(
self, prompt: Any = None, reply_to: bool = False, **kwargs: Any
) -> AgentRunResult[T_Out]:
"""交互式执行:将 Agent 运行过程中的工具调用状态和最终结果自动发送给用户。"""
final_result = None
profile = kwargs.pop("profile", None)
try:
async with self.runnable.run_stream(
prompt=prompt,
context=self.context,
profile=profile,
**kwargs,
) as stream_result:
async for stream_event in stream_result.stream_events():
if isinstance(stream_event, AgentRunEnd):
final_result = stream_event.result
elif isinstance(stream_event, AgentRunError):
raise stream_event.error
except ControlFlowExit as e:
if isinstance(e, InterventionHandledException):
logger.info(f"✨ {self.runnable.name} 触发运行时干预: {e.message}")
if e.display_content and self._bot and self._event:
await MessageUtils.build_message(str(e.display_content)).send(
reply_to=reply_to
)
return cast(
AgentRunResult[T_Out], AgentRunResult(output="", usage=UsageInfo())
)
if isinstance(e, ConcurrencyRejectException):
logger.warning(
f"⏳ {self.runnable.name} 触发并发拒绝 (REJECT): {e.message}"
)
return cast(
AgentRunResult[T_Out], AgentRunResult(output="", usage=UsageInfo())
)
if isinstance(e, ConcurrencyInterruptException):
logger.warning(
f"🛑 {self.runnable.name} 触发并发中断 (INTERRUPT): {e.message}"
)
return cast(
AgentRunResult[T_Out], AgentRunResult(output="", usage=UsageInfo())
)
logger.debug(
f"{self.runnable.name} 控制流正常中断: {type(e).__name__} - {e}"
)
await UIController.handle_control_flow_exit_display(
e, self.context, reply_to
)
raise asyncio.CancelledError()
except Exception as e:
logger.error(f"{self.runnable.name} 运行失败: {e}", e=e)
if self._bot and self._event:
await MessageUtils.build_message(f"❌ 运行发生错误: {e}").send()
raise e
if final_result and final_result.output and self._bot:
msg_to_send = (
final_result.output
if isinstance(final_result.output, UniMessage)
else MessageUtils.build_message(str(final_result.output))
)
if self._event:
await msg_to_send.send(self._event, bot=self._bot, reply_to=reply_to)
else:
target = PlatformUtils.get_target(
user_id=self.context.get_user_id(),
group_id=self.context.get_group_id(),
)
if target:
await msg_to_send.send(target=target, bot=self._bot)
if isinstance(final_result.output, UniMessage):
final_result.output = final_result.output.extract_plain_text()
if final_result is None:
raise RuntimeError("智能体运行流异常结束:未返回最终结果。")
return cast(AgentRunResult[T_Out], final_result)