Files
zhenxun_bot/zhenxun/services/ai/core/exceptions.py
T
Rumioandwebjoin111 cd5fa065d3 ♻️ refactor(agent): 重构 Agent 状态管理与执行器流程,优化 Token 预估与自愈反思机制 (#2150)
- 统一使用 `run_context.run.messages` 作为消息历史的单一数据源,清理 `AgentState` 冗余字段
- 将工具消息装配逻辑 `assemble_tool_message` 提取并重构至 `ToolExecutor`
- 引入 `token_drift` 动态校准偏移量,并精确计算工具与系统提示词的 Token 开销
- 重构 `ReflexionCapability` 自愈反思引擎,基于异常多态与模板字典动态生成反馈提示词
- 支持通过 `resolve_model_capabilities` 解析并合并用户自定义的模型能力覆盖
- 在执行器循环中支持 `should_reset_cycle`,以优雅处理外部干预(如用户追加指示)
- 扩展 `capabilities` 中对 `gpt-[5-9]*` 等新型号模型的能力定义与上下文限制

Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>
2026-07-16 09:09:59 +08:00

498 lines
16 KiB
Python

"""
自定义异常与错误码定义
"""
from typing import Any
class ModelRetry(Exception):
"""用于通知大模型修正并重试的异常"""
def __init__(self, message: str, payload: dict[str, Any] | None = None):
"""
初始化用于通知大模型重试的异常。
参数:
message: 用于提示大模型的具体重试和自我纠错信息。
payload: 携带产生错误时的上下文状态字典,用于渲染反馈提示词。
"""
self.message = message
self.payload = payload or {}
super().__init__(self.message)
def get_template_name(self) -> str:
"""多态:子类告诉渲染引擎,自己应该使用哪个 Prompt 模板标识"""
return "default_retry"
def get_feedback_context(self) -> dict[str, Any]:
"""多态:子类提供渲染模板所需的领域数据上下文"""
return {"error_msg": self.message, **self.payload}
class SchemaParseError(ModelRetry):
"""格式解析异常。当大模型返回的 JSON 损坏或不符合 Schema 时抛出。"""
def __init__(self, message: str, payload: dict[str, Any] | None = None):
"""
初始化 Schema 格式解析错误异常。
参数:
message: 详细的 JSON 解析失败或 Schema 校验报错信息。
"""
super().__init__(message, payload)
def get_template_name(self) -> str:
return "schema_parse_error"
class SchemaValidationError(ModelRetry):
"""数据校验异常。当大模型返回的 JSON 格式正确,但业务字段约束不满足时抛出。"""
def __init__(self, message: str, payload: dict[str, Any] | None = None):
"""
初始化 Schema 业务字段约束验证错误异常。
"""
super().__init__(message, payload)
def get_template_name(self) -> str:
return "schema_validation_error"
class GuardrailViolationError(ModelRetry):
"""护栏违规异常。当大模型返回的数据格式正确,但违反业务规则时抛出。"""
def __init__(self, message: str, payload: dict[str, Any] | None = None):
"""
初始化安全护栏校验未通过的异常。
参数:
message: 触发业务护栏违规拦截的详细原因说明。
"""
super().__init__(message, payload)
def get_template_name(self) -> str:
return "guardrail_violation"
class ControlFlowExit(BaseException):
"""控制流退出基类,继承自BaseException以避免被常规Exception捕获,用于静默中断。"""
pass
class ToolFatalError(ControlFlowExit):
"""
致命工具异常(不可恢复)。
当工具执行遇到权限不足、严重系统故障等大模型无法通过重试解决的问题时抛出。
这会直接熔断 Agent 推理流,并将 display_content 抛给用户。
"""
def __init__(self, message: str, display_content: str | None = None):
"""
初始化不可恢复的致命工具执行异常。
参数:
message: 供大模型及系统调试日志记录的底层致命错误详情。
display_content: 直接向终端用户呈现的友好拦截文案。
"""
self.message = message
self.display_content = display_content or f"❌ 工具遇到致命错误: {message}"
super().__init__(self.message)
class GuardrailFatalException(ControlFlowExit):
"""护栏致命拦截异常 (触发 ABORT/REJECT 时抛出)"""
def __init__(self, guard_name: str, reason: str, display: str | None = None):
"""
初始化护栏强制拦截中断异常。
参数:
guard_name: 拦截本次执行的安全护栏规则名称。
reason: 拦截或拒绝的底层业务决策详情。
display: 直接反馈给用户的风控友好提示消息。
"""
self.guard_name = guard_name
self.reason = reason
self.display = display or f"🛡️ 安全拦截: {reason}"
super().__init__(f"Guardrail '{guard_name}' aborted execution: {reason}")
class ToolRetryError(Exception):
"""
可恢复工具异常。
当参数解析错误、业务逻辑校验失败、网络超时等问题发生时抛出。
会被 ToolExecutor 捕获并转化为引导大模型自我反思 (Reflexion) 的 ToolResult。
"""
def __init__(self, message: str):
"""
初始化触发大模型反思与自愈的可恢复工具错误。
参数:
message: 会被传递给大模型用于进行 Reflexion 的错误反馈 Prompt。
"""
self.message = message
super().__init__(self.message)
class ToolFinishException(ToolFatalError):
"""
工具执行中止异常。
当工具开发者希望立刻停止大模型的思考循环,并直接将错误/提示信息返回给用户时抛出。
此异常不会被大模型进行"影子自愈(Reflexion)",而是直接熔断 Agent 执行流。
"""
def __init__(self, message: str, display_content: str | None = None):
"""
初始化用于中断大模型思考循环并返回结果的结束异常。
参数:
message: 内部记录的中断异常信息.
display_content: 中断执行流后,向用户展现的最终文本。
"""
super().__init__(message, display_content)
class AbortException(ControlFlowExit):
"""异常中止当前 Agent 思考流。"""
def __init__(self, reason: str, display: Any = None):
"""
初始化用于强制中止 Agent 推理执行流的异常。
参数:
reason: 触发强制中断的技术或业务原因。
display: 中断后向用户展示的显示结果。
"""
self.reason = reason
self.display = display
super().__init__(f"Aborted: {reason}")
class InterventionHandledException(ControlFlowExit):
"""
干预成功处理异常。
当用户的消息被成功作为 STEER 或 FOLLOW_UP 注入到后台运行中的 Agent 队列时抛出,
用于中断当前的新请求生命周期,避免重复启动。
"""
def __init__(self, message: str, display_content: str | None = None):
"""
初始化干预处理成功以安全熔断生命周期的异常。
参数:
message: 内部调试与审计的干预详情描述。
display_content: 向发起干预的用户端展现的进度提醒提示。
"""
self.message = message
self.display_content = display_content
super().__init__(self.message)
class ConcurrencyRejectException(ControlFlowExit):
"""并发拒绝异常。当 Agent 设置为 REJECT 且正在忙碌时抛出。"""
def __init__(self, message: str, display: Any = None):
"""
初始化并发调度拒绝接收新任务的异常。
参数:
message: 系统内部拦截的并发冲突详细说明。
display: 提示给并发用户的友好限流排队通知。
"""
self.message = message
self.display = display or "⏳ 智能体正在处理您的上一个请求,请稍后再试~"
super().__init__(message)
class ConcurrencyInterruptException(ControlFlowExit):
"""并发打断异常。当 Agent 设置为 INTERRUPT 且被新请求打断时抛出。"""
def __init__(self, message: str):
"""
初始化并发抢占执行被打断的异常。
参数:
message: 系统内部调度器生成的抢占与接管日志描述。
"""
self.message = message
super().__init__(message)
class NeedsInputException(Exception):
"""
当工具配置了 interactive=True 且缺少必要参数(或参数验证失败)时抛出此异常,
用于交由外部中间件捕获并进行 HITL (Human-in-the-loop) 参数补充。
"""
def __init__(
self, missing_field: str, missing_description: str, original_kwargs: dict
):
"""
初始化 HITL 人机交互表单输入暂停请求的异常。
参数:
missing_field: 缺失的必填参数字段名。
missing_description: 字段的提示描述(通常由 Field 描述提取)。
original_kwargs: 抛出异常前工具已成功收集的其它参数字典。
"""
self.missing_field = missing_field
self.missing_description = missing_description
self.original_kwargs = original_kwargs
super().__init__(
f"Need input for parameter: {missing_field} - {missing_description}"
)
class NeedsAuthException(Exception):
"""
当工具在执行过程中发现授权失效或凭证过期时主动抛出。
用于交由外部中间件捕获并重新发起授权 (HITL) 流程。
"""
def __init__(self, provider: str, message: str):
"""
初始化因凭证失效需重新发起用户鉴权挂起的异常。
参数:
provider: 需要发起授权验证的外部 OAuth/API 服务商标识。
message: 授权校验失败的诊断描述。
"""
self.provider = provider
self.message = message
super().__init__(f"Needs auth for: {provider} - {message}")
class SandboxPathEscapeError(Exception):
"""当沙箱内的路径解析结果试图逃逸出允许的工作区根目录时抛出"""
def __init__(self, path: str, resolved_path: str | None = None, reason: str = ""):
"""
初始化路径安全越界逃逸拦截异常。
参数:
path: 引起逃逸嫌疑的原始路径参数。
resolved_path: 物理求值后的解析路径(如果有)。
reason: 触发路径校验失败的底层判决依据。
"""
self.path = path
self.resolved_path = resolved_path
self.reason = reason
msg = f"沙箱路径逃逸拦截: {path}"
if resolved_path:
msg += f" (解析至 {resolved_path})"
if reason:
msg += f" - {reason}"
super().__init__(msg)
class WorkspaceIOError(Exception):
"""沙箱文件系统读写操作失败"""
def __init__(self, path: str, message: str, cause: Exception | None = None):
"""
初始化沙箱文件系统底层读写操作失败的 IO 异常。
参数:
path: 读写发生故障的物理或沙箱逻辑路径。
message: 底层 IO 操作报错原因详细说明。
cause: 触发该 IO 错误的根源 Python 底层 Exception 实例。
"""
self.path = path
self.cause = cause
super().__init__(f"沙箱 IO 异常 [{path}]: {message}")
class SandboxFatalError(ToolFatalError):
"""沙箱底层容器发生致命崩溃(如 OOM, 被宿主机强杀等)"""
def __init__(self, message: str, display_content: str | None = None):
"""
初始化沙箱执行容器严重失联或崩溃的致命异常。
参数:
message: 容器底层抛出的系统异常详情或心跳超时诊断。
display_content: 向终端用户反馈的系统故障提醒。
"""
display = display_content or f"❌ 沙箱不可用: {message}"
super().__init__(message, display_content=display)
class LLMException(Exception):
"""LLM 服务相关的基础异常类 (多态基类)"""
def __init__(
self,
message: str,
details: dict[str, Any] | None = None,
cause: Exception | None = None,
):
"""
初始化底层大模型 API 调用及服务异常。
参数:
message: 通用的调用错误或失败总结说明。
details: 包含接口名、重试指示、服务端回传原始信息的字典。
cause: 触发此错误的根源协议请求异常实例。
"""
self.message = message
self.details = details or {}
self.cause = cause
super().__init__(message)
@property
def is_retryable(self) -> bool:
"""是否允许在当前节点进行退避重试(如偶发网络抖动)"""
return False
@property
def should_failover(self) -> bool:
"""是否允许触发节点故障转移(切换到下一个备用模型)"""
return False
@property
def should_rotate_key(self) -> bool:
"""是否应该标记当前 Key 失效并轮换 API Key"""
return False
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
"""返回适合向用户展示的错误消息"""
return "AI服务暂时不可用,请稍后再试。"
def __str__(self) -> str:
if self.details:
safe_details = {k: v for k, v in self.details.items() if k != "api_key"}
if safe_details:
return f"{self.message} (详情: {safe_details})"
return self.message
class InvalidRequestException(LLMException):
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "请求参数错误或API类型不支持,请检查输入内容。"
class ContextLengthExceededException(LLMException):
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "输入内容过长,请缩短后重试。"
class ContentFilteredException(LLMException):
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "内容被安全过滤,请修改后重试。"
class ConfigurationException(LLMException):
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "AI模型配置错误或未找到,请联系管理员检查配置。"
class AuthenticationException(LLMException):
@property
def should_rotate_key(self) -> bool:
return True
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "API密钥无效或权限不足,请联系管理员更新配置。"
class QuotaExceededException(LLMException):
@property
def should_rotate_key(self) -> bool:
return True
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "API使用配额已用尽,请稍后再试或联系管理员。"
class LocationNotSupportedException(LLMException):
@property
def should_failover(self) -> bool:
return True
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return (
"当前网络环境不支持此 AI 模型。\n"
"建议: 请尝试更换代理节点至支持的地区或切换备用模型。"
)
class RateLimitException(LLMException):
@property
def is_retryable(self) -> bool:
return True
@property
def should_rotate_key(self) -> bool:
return True
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "请求过于频繁,已被AI服务限流,请稍后再试。"
class UpstreamServerException(LLMException):
@property
def is_retryable(self) -> bool:
return True
@property
def should_failover(self) -> bool:
return True
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "AI服务响应异常或端点宕机,请稍后再试。"
class NetworkTimeoutException(LLMException):
@property
def is_retryable(self) -> bool:
return True
@property
def should_failover(self) -> bool:
return True
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "AI服务请求超时,请稍后再试。"
class ResponseParseException(LLMException):
@property
def is_retryable(self) -> bool:
return True
@property
def user_friendly_message(self) -> str:
return "AI服务响应解析失败,请稍后再试。"
def get_user_friendly_error_message(error: Exception) -> str:
"""将任何异常转换为用户友好的错误消息"""
if isinstance(error, LLMException):
return error.user_friendly_message
error_str = str(error).lower()
if "timeout" in error_str or "timed out" in error_str:
return "网络请求超时,请检查服务器网络或代理连接。"
if "connect" in error_str and ("refused" in error_str or "error" in error_str):
return "无法连接到 AI 服务商,请检查网络连接或代理设置。"
if "proxy" in error_str:
return "代理连接失败,请检查代理服务器是否正常运行。"
if "ssl" in error_str or "certificate" in error_str:
return "SSL 证书验证失败,请检查网络环境。"
return f"服务暂时不可用 ({type(error).__name__}),请稍后再试。"