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Author	SHA1	Message	Date
pre-commit-ci[bot]	7b36f864ef	🚨 auto fix by pre-commit hooks	2025-12-08 14:58:13 +00:00
webjoin111	bba90e62db	♻️ refactor(llm): 重构 LLM 服务架构，引入中间件与组件化适配器 ... - 【重构】LLM 服务核心架构： - 引入中间件管道，统一处理请求生命周期（重试、密钥选择、日志、网络请求）。 - 适配器重构为组件化设计，分离配置映射、消息转换、响应解析和工具序列化逻辑。 - 移除 `with_smart_retry` 装饰器，其功能由中间件接管。 - 移除 `LLMToolExecutor`，工具执行逻辑集成到 `ToolInvoker`。 - 【功能】增强配置系统： - `LLMGenerationConfig` 采用组件化结构（Core, Reasoning, Visual, Output, Safety, ToolConfig）。 - 新增 `GenConfigBuilder` 提供语义化配置构建方式。 - 新增 `LLMEmbeddingConfig` 用于嵌入专用配置。 - `CommonOverrides` 迁移并更新至新配置结构。 - 【功能】强化工具系统： - 引入 `ToolInvoker` 实现更灵活的工具执行，支持回调与结构化错误。 - `function_tool` 装饰器支持动态 Pydantic 模型创建和依赖注入 (`ToolParam`, `RunContext`)。 - 平台原生工具支持 (`GeminiCodeExecution`, `GeminiGoogleSearch`, `GeminiUrlContext`)。 - 【功能】高级生成与嵌入： - `generate_structured` 方法支持 In-Context Validation and Repair (IVR) 循环和 AutoCoT (思维链) 包装。 - 新增 `embed_query` 和 `embed_documents` 便捷嵌入 API。 - `OpenAIImageAdapter` 支持 OpenAI 兼容的图像生成。 - `SmartAdapter` 实现模型名称智能路由。 - 【重构】消息与类型系统： - `LLMContentPart` 扩展支持更多模态和代码执行相关内容。 - `LLMMessage` 和 `LLMResponse` 结构更新，支持 `content_parts` 和思维链签名。 - 统一 `LLMErrorCode` 和用户友好错误消息，提供更详细的网络/代理错误提示。 - `pyproject.toml` 移除 `bilireq`，新增 `json_repair`。 - 【优化】日志与调试： - 引入 `DebugLogOptions`，提供细粒度日志脱敏控制。 - 增强日志净化器，处理更多敏感数据和长字符串。 - 【清理】删除废弃模块： - `zhenxun/services/llm/memory.py` - `zhenxun/services/llm/executor.py` - `zhenxun/services/llm/config/presets.py` - `zhenxun/services/llm/types/content.py` - `zhenxun/services/llm/types/enums.py` - `zhenxun/services/llm/tools/__init__.py` - `zhenxun/services/llm/tools/manager.py`	2025-12-07 18:57:55 +08:00
Rumio	68460d18cc	✨ Feat: 增强 LLM、渲染与广播功能并优化性能 (#2071) ... * ⚡️ perf(image_utils): 优化图片哈希获取避免阻塞异步 * ✨ feat(llm): 增强 LLM 管理功能，支持纯文本列表输出，优化模型能力识别并新增提供商 - 【LLM 管理器】为 `llm list` 命令添加 `--text` 选项，支持以纯文本格式输出模型列表。 - 【LLM 配置】新增 `OpenRouter` LLM 提供商的默认配置。 - 【模型能力】增强 `get_model_capabilities` 函数的查找逻辑，支持模型名称分段匹配和更灵活的通配符匹配。 - 【模型能力】为 `Gemini` 模型能力注册表使用更通用的通配符模式。 - 【模型能力】新增 `GPT` 系列模型的详细能力定义，包括多模态输入输出和工具调用支持。 * ✨ feat(renderer): 添加 Jinja2 `inline_asset` 全局函数 - 新增 `RendererService._inline_asset_global` 方法，并注册为 Jinja2 全局函数 `inline_asset`。 - 允许模板通过 `{{ inline_asset('@namespace/path/to/asset.svg') }}` 直接内联已注册命名空间下的资源文件内容。 - 主要用于解决内联 SVG 时可能遇到的跨域安全问题。 - 【重构】优化 `ResourceResolver.resolve_asset_uri` 中对命名空间资源 (以 `@` 开头) 的解析逻辑，确保能够正确获取文件绝对路径并返回 URI。 - 改进 `RenderableComponent.get_extra_css`，使其在组件定义 `component_css` 时自动返回该 CSS 内容。 - 清理 `Renderable` 协议和 `RenderableComponent` 基类中已存在方法的 `[新增]` 标记。 * ✨ feat(tag): 添加标签克隆功能 - 新增 `tag clone <源标签名> <新标签名>` 命令，用于复制现有标签。 - 【优化】在 `tag create`, `tag edit --add`, `tag edit --set` 命令中，自动去重传入的群组ID，避免重复关联。 * ✨ feat(broadcast): 实现标签定向广播、强制发送及并发控制 - 【新功能】 - 新增标签定向广播功能，支持通过 `-t <标签名>` 或 `广播到 <标签名>` 命令向指定标签的群组发送消息 - 引入广播强制发送模式，允许绕过群组的任务阻断设置 - 实现广播并发控制，通过配置限制同时发送任务数量，避免API速率限制 - 优化视频消息处理，支持从URL下载视频内容并作为原始数据发送，提高跨平台兼容性 - 【配置】 - 添加 `DEFAULT_BROADCAST` 配置项，用于设置群组进群时广播功能的默认开关状态 - 添加 `BROADCAST_CONCURRENCY_LIMIT` 配置项，用于控制广播时的最大并发任务数 * ✨ feat(renderer): 支持组件变体样式收集 * ✨ feat(tag): 实现群组标签自动清理及手动清理功能 * 🐛 fix(gemini): 增加响应验证以处理内容过滤（promptFeedback） * 🐛 fix(codeql): 移除对 JavaScript 和 TypeScript 的分析支持 * 🚨 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>	2025-11-26 14:13:19 +08:00
Rumio	74a9f3a843	✨ feat(core): 支持LLM多图片响应，增强UI主题皮肤系统及优化JSON/Markdown处理 (#2062) ... - 【LLM服务】 - `LLMResponse` 模型现在支持 `images: list[bytes]`，允许模型返回多张图片。 - LLM适配器 (`base.py`, `gemini.py`) 和 API 层 (`api.py`, `service.py`) 已更新以处理多图片响应。 - 响应验证逻辑已调整，以检查 `images` 列表而非单个 `image_bytes`。 - 【UI渲染服务】 - 引入组件“皮肤”（variant）概念，允许为同一组件提供不同视觉风格。 - 改进了 `manifest.json` 的加载、合并和缓存机制，支持基础清单与皮肤清单的递归合并。 - `ThemeManager` 现在会缓存已加载的清单，并在主题重载时清除缓存。 - 增强了资源解析器 (`ResourceResolver`)，支持 `@` 命名空间路径和更健壮的相对路径处理。 - 独立模板现在会继承主 Jinja 环境的过滤器。 - 【工具函数】 - 引入 `dump_json_safely` 工具函数，用于更安全地序列化包含 Pydantic 模型、枚举等复杂类型的对象为 JSON。 - LLM 服务中的请求体和缓存键生成已改用 `dump_json_safely`。 - 优化了 `format_usage_for_markdown` 函数，改进了 Markdown 文本的格式化，确保块级元素前有正确换行，并正确处理段落内硬换行。 Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>	2025-10-09 08:50:40 +08:00
Rumio	c667fc215e	✨ feat(llm): 增强LLM服务，支持图片生成、响应验证与OpenRouter集成 (#2054) ... * ✨ feat(llm): 增强LLM服务，支持图片生成、响应验证与OpenRouter集成 - 【新功能】统一图片生成与编辑API `create_image`，支持文生图、图生图及多图输入 - 【新功能】引入LLM响应验证机制，通过 `validation_policy` 和 `response_validator` 确保响应内容符合预期，例如强制返回图片 - 【新功能】适配OpenRouter API，扩展LLM服务提供商支持，并添加OpenRouter特定请求头 - 【重构】将日志净化逻辑重构至 `log_sanitizer` 模块，提供统一的净化入口，并应用于NoneBot消息、LLM请求/响应日志 - 【修复】优化Gemini适配器，正确解析图片生成响应中的Base64图片数据，并更新模型能力注册表 * ✨ feat(image): 优化图片生成响应并返回完整LLMResponse * ✨ feat(llm): 为 OpenAI 兼容请求体添加日志净化 * 🐛 fix(ui): 截断UI调试HTML日志中的长base64图片数据 --------- Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>	2025-10-01 18:41:46 +08:00
Rumio	7c153721f0	♻️ refactor!: 重构LLM服务架构并统一Pydantic兼容性处理 (#2002) ... * ♻️ refactor(pydantic): 提取 Pydantic 兼容函数到独立模块 * ♻️ refactor!(llm): 重构LLM服务，引入现代化工具和执行器架构 🏗️ **架构变更** - 引入ToolProvider/ToolExecutable协议，取代ToolRegistry - 新增LLMToolExecutor，分离工具调用逻辑 - 新增BaseMemory抽象，解耦会话状态管理 🔄 **API重构** - 移除：analyze, analyze_multimodal, pipeline_chat - 新增：generate_structured, run_with_tools - 重构：chat, search, code变为无状态调用 🛠️ **工具系统** - 新增@function_tool装饰器 - 统一工具定义到ToolExecutable协议 - 移除MCP工具系统和mcp_tools.json --------- Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>	2025-08-04 23:36:12 +08:00
Rumio	48cbb2bf1d	✨ feat(llm): 全面重构LLM服务模块，增强多模态与工具支持 (#1953) ... * ✨ feat(llm): 全面重构LLM服务模块，增强多模态与工具支持 🚀 核心功能增强 - 多模型链式调用：新增 `pipeline_chat` 支持复杂任务流处理 - 扩展提供商支持：新增 ARK(火山方舟)、SiliconFlow(硅基流动) 适配器 - 多模态处理增强：支持URL媒体文件下载转换，提升输入灵活性 - 历史对话支持：AI.analyze 方法支持历史消息上下文和可选 UniMessage 参数 - 文本嵌入功能：新增 `embed`、`analyze_multimodal`、`search_multimodal` 等API - 模型能力系统：新增 `ModelCapabilities` 统一管理模型特性（多模态、工具调用等） 🔧 架构重构与优化 - MCP工具系统重构：配置独立化至 `data/llm/mcp_tools.json`，预置常用工具 - API调用逻辑统一：提取通用 `_perform_api_call` 方法，消除代码重复 - 跨平台兼容：Windows平台MCP工具npx命令自动包装处理 - HTTP客户端增强：兼容不同版本httpx代理配置（0.28+版本适配） 🛠️ API与配置完善 - 统一返回类型：`AI.analyze` 统一返回 `LLMResponse` 类型 - 消息转换工具：新增 `message_to_unimessage` 转换函数 - Gemini适配器增强：URL图片下载编码、动态安全阈值配置 - 缓存管理：新增模型实例缓存和管理功能 - 配置预设：扩展 CommonOverrides 预设配置选项 - 历史管理优化：支持多模态内容占位符替换，提升效率 📚 文档与开发体验 - README全面重写：新增完整使用指南、API参考和架构概览 - 文档内容扩充：补充嵌入模型、缓存管理、工具注册等功能说明 - 日志记录增强：支持详细调试信息输出 - API简化：移除冗余函数，优化接口设计 * 🎨 feat(llm): 统一LLM服务函数文档格式 * ✨ feat(llm): 添加新模型并简化提供者配置加载 * 🚨 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>	2025-07-08 11:15:15 +08:00
Rumio	a020ea5c87	✨ feat(llm): 实现LLM服务模块，支持多提供商统一接口和高级功能 (#1923) ... * ✨ feat(llm): 实现LLM服务模块，支持多提供商统一接口和高级功能 * 🎨 Ruff * ✨ Config配置类支持BaseModel存储 * 🎨 代码格式化 * 🎨 代码格式化 * 🎨 格式化代码 * ✨ feat(llm): 添加 AI 对话历史管理 * ✨ feat(llmConfig): 引入 LLM 配置模型及管理功能 * 🎨 Ruff --------- Co-authored-by: fccckaug <xxxmio123123@gmail.com> Co-authored-by: HibiKier <45528451+HibiKier@users.noreply.github.com> Co-authored-by: HibiKier <775757368@qq.com> Co-authored-by: fccckaug <xxxmcsmiomio3@gmail.com> Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>	2025-06-21 16:33:21 +08:00