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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

159 lines
6.1 KiB
Python

from __future__ import annotations
import json
from typing import Any
from pydantic import BaseModel, Field
from zhenxun.services.ai.core.exceptions import AbortException, ControlFlowExit
from zhenxun.services.ai.core.stream_events import ToolStreamChunkEvent
from zhenxun.services.ai.flow.base import BaseRunnable
from zhenxun.services.ai.run import RunContext
from zhenxun.services.ai.tools.core.tool import BaseTool
from zhenxun.services.ai.tools.models import ToolResult
from zhenxun.services.ai.utils.logger import log_tool as logger
from zhenxun.utils.pydantic_compat import model_dump
STRUCTURED_INPUT_PREAMBLE = (
"\n\n### 🛠️ [嵌套调用前置语境]\n"
"你现在正在作为一个『工具/子节点』被外部主智能体调用。\n"
"以下是外部系统传递给你的结构化输入数据:\n"
"```json\n{payload}\n```\n"
"请严格将上述内容视为你的核心数据和约束条件,专注于解决该子任务,并直接返回结果,不要说多余的废话。\n"
)
class DelegateArgs(BaseModel):
task: str = Field(
..., description="指派给该实体的具体任务描述、指令或需要回答的问题"
)
class DelegateTool(BaseTool):
"""将可运行实体 (Agent/Team/Workflow) 包装为子例程委派工具。"""
def __init__(
self,
runnable: BaseRunnable[Any],
name: str | None = None,
description: str | None = None,
max_delegations: int = 3,
):
"""初始化委派工具。
参数:
runnable: 被包装的可运行实体。
name: 自定义工具名称。
description: 工具描述信息。
max_delegations: 允许向同一个实体连续委派且未获成功的最大次数限制。
"""
resolved_name = name or getattr(runnable, "name", "SubRunnable")
resolved_desc = description or getattr(
runnable, "description", f"将子任务委派给 {resolved_name} 执行"
)
final_name = (
f"delegate_to_{resolved_name}"
if not resolved_name.startswith("delegate_")
else resolved_name
)
super().__init__(name=final_name, description=resolved_desc)
self.runnable = runnable
self.args_schema = DelegateArgs
self.max_delegations = max_delegations
async def execute(
self, context: RunContext | None = None, **kwargs: Any
) -> ToolResult:
task = kwargs.get("task", "")
context = context or RunContext()
counts = context.session.shared_state.setdefault("__delegate_counts__", {})
counts[self.name] = counts.get(self.name, 0) + 1
if counts[self.name] > self.max_delegations:
return ToolResult(
output=(
f"❌ 系统拦截:委派重试次数已达上限。\n"
f"你已经连续 {counts[self.name]} 次将子任务委派给下级实体 "
f"{self.name} 且未获最终成功"
f"(超出最大允许次数 {self.max_delegations})。\n"
"请立即停止委派,"
"改变你的思考方向或直接向用户汇报失败结论!"
)
).as_error()
depth = context.run.delegate_depth
if depth >= 3:
logger.warning(
f"⚠️ [DelegateTool] 委派深度超限 ({depth}),强制阻断: {self.name}"
)
raise AbortException(
reason="嵌套层级过深,系统已强制拒绝执行委派",
display=f"⚠️ {self.name} 嵌套层级过深",
)
logger.debug(
f"🔄 [DelegateTool] 正在委派下级实体 {self.name} (Task: {task[:30]}...)"
)
sub_context = context.clone_for_member(self.name)
sub_context.run.delegate_depth = depth + 1
payload_str = json.dumps(kwargs, ensure_ascii=False, indent=2)
preamble = STRUCTURED_INPUT_PREAMBLE.format(payload=payload_str)
sub_context.run.add_system_prompt(preamble)
try:
event_bus = context.run.event_bus
async with self.runnable.run_stream(
prompt=task,
context=sub_context,
) as stream_result:
response = await stream_result.forward_to(event_bus, self.name)
if response is None:
raise RuntimeError(f"Sub-agent {self.name} did not return a response.")
if isinstance(response.output, BaseModel):
final_output = model_dump(response.output)
else:
final_output = response.output
if response.handoff:
final_output = (
f"⚠️ 子任务未完成。下级实体主动发起了工作流移交 (Handoff)。\n"
f"移交目标: {response.handoff.target}\n"
f"移交原因: {response.handoff.reason}\n"
f"附带数据: {response.handoff.context_data}"
)
is_fatal = isinstance(final_output, str) and (
"DepthLimitExceeded" in final_output or "嵌套层级过深" in final_output
)
if is_fatal:
raise AbortException(
reason="下级实体遇到深度限制异常",
display=f"⚠️ 实体 {self.name} 委派失败",
)
usage = getattr(response, "usage", None)
if context:
await context.run.emit(
ToolStreamChunkEvent(
tool_name=self.name, content=f"🧠 实体 {self.name} 执行完毕"
)
)
return ToolResult(
output=final_output,
usage=usage,
)
except ControlFlowExit as e:
raise e
except Exception as e:
logger.error(f"委派实体 {self.name} 执行失败: {e}", e=e)
raise AbortException(
reason=f"Delegate Execution Error: {e}",
display=f"❌ 实体 {self.name} 执行异常",
)