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https://github.com/zhenxun-org/zhenxun_bot.git
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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>
152 lines
5.6 KiB
Python
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5.6 KiB
Python
import asyncio
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from typing import Any, Generic, cast
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from typing_extensions import TypeVar
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import uuid
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from nonebot.adapters import Bot, Event
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from nonebot_plugin_alconna.uniseg import UniMessage
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|
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from zhenxun.services.ai.core.exceptions import (
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ConcurrencyInterruptException,
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|
ConcurrencyRejectException,
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|
ControlFlowExit,
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|
InterventionHandledException,
|
|
)
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from zhenxun.services.ai.core.messages import UsageInfo
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|
from zhenxun.services.ai.flow.base import BaseRunnable
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|
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
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|
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_agent as logger
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|
from zhenxun.utils.message import MessageUtils
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|
from zhenxun.utils.platform import PlatformUtils
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|
|
|
T_Deps = TypeVar("T_Deps", default=Any)
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T_Out = TypeVar("T_Out", default=str)
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class AgentRunner(Generic[T_Out]):
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"""
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智能体运行器。
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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)。
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自带 ContextVars 隐式上下文提取魔法。
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"""
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def __init__(
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self,
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runnable: BaseRunnable,
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context: RunContext | None = None,
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**kwargs: Any,
|
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):
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self.runnable = runnable
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self.context = context or RunContext(**kwargs)
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is_stateless = (
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getattr(self.runnable.runtime_config, "stateless", True)
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if hasattr(self.runnable, "runtime_config")
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|
else True
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|
)
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if is_stateless and self.context.session_id:
|
|
if not self.context.session_id.startswith("stateless_"):
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|
self.context.session_id = (
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|
f"stateless_{self.context.session_id}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
|
|
)
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if self.context.session:
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self.context.session.session_id = self.context.session_id
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@property
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def _bot(self) -> Bot | None:
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return self.context.get_bot()
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@property
|
|
def _event(self) -> Event | None:
|
|
return self.context.get_event()
|
|
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async def reply(
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self, prompt: Any = None, reply_to: bool = False, **kwargs: Any
|
|
) -> AgentRunResult[T_Out]:
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"""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。"""
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final_result = None
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profile = kwargs.pop("profile", None)
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try:
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async with self.runnable.run_stream(
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prompt=prompt,
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context=self.context,
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profile=profile,
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**kwargs,
|
|
) as stream_result:
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async for stream_event in stream_result.stream_events():
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if isinstance(stream_event, AgentRunEnd):
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final_result = stream_event.result
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elif isinstance(stream_event, AgentRunError):
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raise stream_event.error
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except ControlFlowExit as e:
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if isinstance(e, InterventionHandledException):
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logger.info(f"✨ {self.runnable.name} 触发运行时干预: {e.message}")
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if e.display_content and self._bot and self._event:
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await MessageUtils.build_message(str(e.display_content)).send(
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|
reply_to=reply_to
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)
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|
return cast(
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|
AgentRunResult[T_Out], AgentRunResult(output="", usage=UsageInfo())
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|
)
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|
|
|
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())
|
|
)
|
|
|
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logger.debug(
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|
f"{self.runnable.name} 控制流正常中断: {type(e).__name__} - {e}"
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)
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await UIController.handle_control_flow_exit_display(
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e, self.context, reply_to
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|
)
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|
raise asyncio.CancelledError()
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except Exception as e:
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logger.error(f"{self.runnable.name} 运行失败: {e}", e=e)
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if self._bot and self._event:
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await MessageUtils.build_message(f"❌ 运行发生错误: {e}").send()
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raise e
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|
|
if final_result and final_result.output and self._bot:
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|
msg_to_send = (
|
|
final_result.output
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|
if isinstance(final_result.output, UniMessage)
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|
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)
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|
else:
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target = PlatformUtils.get_target(
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user_id=self.context.get_user_id(),
|
|
group_id=self.context.get_group_id(),
|
|
)
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|
if target:
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|
await msg_to_send.send(target=target, bot=self._bot)
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|
|
if isinstance(final_result.output, UniMessage):
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final_result.output = final_result.output.extract_plain_text()
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if final_result is None:
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|
raise RuntimeError("智能体运行流异常结束:未返回最终结果。")
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return cast(AgentRunResult[T_Out], final_result)
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