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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

283 lines
10 KiB
Python

from __future__ import annotations
from collections.abc import Callable, Sequence
from enum import Enum
from typing import Any
import uuid
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
from zhenxun.services.ai.core.messages import AgentMessage
from zhenxun.services.ai.core.options import BaseOutputDefinition
from zhenxun.services.ai.flow.base import BaseRunnable, BaseRuntimeConfig
from zhenxun.services.ai.run import AgentTask
class TeamRuntimeConfig(BaseRuntimeConfig):
"""Team 专属的运行时配置"""
leader_enable_hitl: bool = Field(default=False)
"""是否允许团队的隐式 Leader / Router 发起人机求助 (Human-in-the-Loop)"""
class RouteDecision(BaseModel):
"""大模型动态路由决策的数据契约"""
target_name: str
"""选定的最合适的团队成员名称"""
reason: str = ""
"""选择该成员的详细理由"""
context_data: Any = ""
"""传递的上下文载荷"""
class Transition(BaseModel):
"""
声明式移交契约。
用于定义 Team 模式下,智能体之间转移控制权的条件和目标。
"""
target: str
"""目标智能体的名称"""
description: str = ""
"""自然语言描述的移交条件(提供给大模型 LLMRouter 思考时使用)"""
input_schema: type[BaseModel] | BaseOutputDefinition | None = None
"""(可选) 强类型的输入约束。如果设置,
LLMRouter 决定移交时必须且只能生成符合该 Schema 的 JSON 参数,
并作为 context_data 传递。"""
trigger_regex: str | None = None
"""(可选) 正则表达式。
如果用户的输入匹配此正则,将触发极速硬路由,跳过大模型思考。"""
trigger_func: Callable[..., bool | str | None] | None = None
"""(可选) 自定义校验函数。返回 True 或目标名称时触发硬路由。支持依赖注入。"""
model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)
class TeamAction(BaseModel):
"""多智能体团队协作动作基类"""
model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)
class CallAction(TeamAction):
"""
调度动作:呼叫指定的 Agent 执行任务
"""
agent: str | BaseRunnable[Any]
"""目标 Agent 的名称(字符串)或动态生成的 Agent 实例"""
task: str | AgentTask
"""派发给该 Agent 的具体任务或提示词"""
history: Sequence[AgentMessage] | None = None
"""需要传递给该 Agent 的上下文历史记录(可选)"""
kwargs: dict[str, Any] | None = None
"""其他透传给 Agent.run_stream 的 kwargs(可选)"""
class ConcurrentCallAction(TeamAction):
"""
并发调度动作:同时呼叫多个 Agent 执行任务
"""
actions: list[CallAction]
"""并发执行的呼叫动作列表"""
class FinishAction(TeamAction):
"""
结束动作:团队协作完成,返回最终结果
"""
result: Any
"""团队协作的最终产出"""
class TaskNodeStatus(str, Enum):
"""团队自主任务节点状态枚举"""
pending = "pending"
"""待处理:所有前置依赖已完成,等待分配执行"""
in_progress = "in_progress"
"""进行中:正在被 Member Agent 执行"""
completed = "completed"
"""已完成:执行成功"""
failed = "failed"
"""已失败:执行报错或由于前置依赖失败而自动失败"""
blocked = "blocked"
"""阻塞中:有前置依赖任务尚未完成"""
class SubTaskRecord(BaseModel):
"""单条子任务(工单)数据契约"""
id: str = Field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4())[:8])
"""子任务的唯一标识 ID"""
title: str = ""
"""子任务标题"""
description: str = ""
"""子任务的具体描述"""
assignee: str | None = None
"""执行该任务的指派成员 Agent 名称"""
dependencies: list[str] = Field(default_factory=list)
"""该任务依赖的前置任务 ID 列表"""
status: TaskNodeStatus = TaskNodeStatus.pending
"""任务的当前执行状态"""
result: str | None = None
"""任务执行结果或输出信息"""
notes: list[str] = Field(default_factory=list)
"""执行过程中的追加备注或错误记录"""
metadata: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
"""附加元数据,供系统底层或第三方插件挂载隐式上下文,对大模型不可见"""
class TaskBoardState(BaseModel):
"""
Team 自主任务模式下的全局共享黑板状态 (Task Board)。
提供任务的 CRUD、依赖拓扑计算和格式化渲染功能。
"""
tasks: list[SubTaskRecord] = Field(default_factory=list)
"""看板中存储的所有子任务记录列表"""
is_goal_complete: bool = False
"""团队的终极目标是否已宣告完成"""
final_summary: str | None = None
"""目标完成后的终结总结报告"""
def create_task(
self,
title: str,
description: str = "",
assignee: str | None = None,
dependencies: list[str] | None = None,
metadata: dict[str, Any] | None = None,
) -> SubTaskRecord:
"""创建一个新任务并加入看板。Python 引擎和 Tool 均调用此方法。"""
clean_deps = [d for d in (dependencies or []) if d.strip()]
task = SubTaskRecord(
title=title,
description=description,
assignee=assignee,
dependencies=clean_deps,
metadata=metadata or {},
)
self.tasks.append(task)
self._update_blocked_statuses()
return task
def get_task(self, task_id: str) -> SubTaskRecord | None:
"""根据 ID 或标题获取对应的子任务记录"""
return next(
(t for t in self.tasks if t.id == task_id or t.title == task_id), None
)
def update_task_status(
self, task_id: str, status: TaskNodeStatus, result: str | None = None
) -> SubTaskRecord | None:
"""更新指定任务的状态以及执行结果"""
task = self.get_task(task_id)
if not task:
return None
task.status = status
if result is not None:
task.result = result
self._update_blocked_statuses()
return task
def _is_blocked(self, task: SubTaskRecord) -> bool:
"""检查该任务是否有尚未完成的前置依赖"""
if not task.dependencies:
return False
for dep_id in task.dependencies:
dep = self.get_task(dep_id)
if dep is None:
return True
if dep.status != TaskNodeStatus.completed:
return True
return False
def _has_failed_dependency(self, task: SubTaskRecord) -> bool:
"""检查该任务是否有已经失败的前置依赖"""
if not task.dependencies:
return False
for dep_id in task.dependencies:
dep = self.get_task(dep_id)
if dep is not None and dep.status == TaskNodeStatus.failed:
return True
return False
def _update_blocked_statuses(self) -> None:
"""重新计算所有未终结任务的阻塞状态 (基于拓扑依赖)"""
for task in self.tasks:
if task.status == TaskNodeStatus.blocked:
if self._has_failed_dependency(task):
task.status = TaskNodeStatus.failed
task.result = "自动标记失败: 前置依赖任务已失败。"
elif not self._is_blocked(task):
task.status = TaskNodeStatus.pending
elif task.status == TaskNodeStatus.pending:
if self._has_failed_dependency(task):
task.status = TaskNodeStatus.failed
task.result = "自动标记失败: 前置依赖任务已失败。"
elif self._is_blocked(task):
task.status = TaskNodeStatus.blocked
def get_available_tasks(
self, for_assignee: str | None = None
) -> list[SubTaskRecord]:
"""获取所有当前无依赖阻塞、可立即执行的 Pending 任务"""
available = []
for task in self.tasks:
if task.status != TaskNodeStatus.pending:
continue
if self._is_blocked(task):
continue
if for_assignee and task.assignee and task.assignee != for_assignee:
continue
available.append(task)
return available
def all_terminal(self) -> bool:
"""检查是否所有的任务均已进入终结状态(已完成或已失败)"""
if not self.tasks:
return False
return all(
t.status in (TaskNodeStatus.completed, TaskNodeStatus.failed)
for t in self.tasks
)
def render_board_to_string(self) -> str:
"""渲染供 LLM 阅读的 Markdown 看板战报"""
if not self.tasks:
return "目前尚未创建任何任务。"
counts: dict[str, int] = {}
for t in self.tasks:
counts[t.status.value] = counts.get(t.status.value, 0) + 1
parts = [f"{v} {k}" for k, v in counts.items()]
header = (
f"### 📋 任务状态总览 (共计 {len(self.tasks)} 个任务: {', '.join(parts)}):"
)
lines = [header]
for t in self.tasks:
status_str = t.status.value.upper()
assignee_str = f" (指派给: {t.assignee})" if t.assignee else " (尚未指派)"
lines.append(f" [{t.id}] {t.title} - {status_str}{assignee_str}")
if t.dependencies:
lines.append(f" 依赖于: {t.dependencies}")
if t.result:
result_preview = (
t.result[:1000] + "..." if len(t.result) > 1000 else t.result
)
lines.append(f" 结果: {result_preview}")
if t.notes:
for note in t.notes[-3:]:
lines.append(f" 附注: {note}")
if self.is_goal_complete and self.final_summary:
lines.append(f"\n✅ 终极目标已标记完成: {self.final_summary}")
return "<current_task_state>\n" + "\n".join(lines) + "\n</current_task_state>"