steven_li
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集成新的Beaver后端服务到应用实例中，替换原有的nanobot实现。 主要变更包括： - 在Dockerfile和环境配置中添加Beaver相关路径和配置变量 - 更新工作目录结构从.nanobot到.beaver - 实现Beaver引擎加载器，支持配置文件加载和工具组装 - 添加内置工具如ListDirectoryTool、ReadFileTool、SearchFilesTool - 更新消息处理流程，支持通道适配器和网关模式 - 重构技能系统，支持显式工具提示和嵌入式检索 - 改进错误处理和生命周期管理 此变更使应用实例能够使用统一的Beaver后端进行AI代理运行时管理。
80 lines
2.5 KiB
Python
80 lines
2.5 KiB
Python
"""Beaver 工具注册表。
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这层只做三件事：
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1. 注册工具
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2. 按名称查找工具
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3. 导出 provider 可消费的 tool schemas
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不要把执行逻辑塞进这里。
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执行属于 runtime/executor，那样边界更清晰。
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"""
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from __future__ import annotations
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from collections.abc import Sequence
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from typing import Iterable
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from beaver.tools.base import BaseTool, ToolSpec
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class ToolRegistry:
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"""统一维护当前 runtime 可用的工具集合。"""
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def __init__(self) -> None:
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self._tools: dict[str, BaseTool] = {}
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def register(self, tool: BaseTool, *, replace: bool = False) -> None:
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"""注册一个工具。
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默认不允许重名覆盖，避免 loader/runtime 不小心把同名工具静默冲掉。
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"""
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name = tool.spec.name
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if not replace and name in self._tools:
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raise ValueError(f"Tool '{name}' is already registered")
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self._tools[name] = tool
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def register_many(self, tools: Iterable[BaseTool], *, replace: bool = False) -> None:
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for tool in tools:
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self.register(tool, replace=replace)
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def get(self, name: str) -> BaseTool | None:
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return self._tools.get(name)
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def require(self, name: str) -> BaseTool:
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tool = self.get(name)
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if tool is None:
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raise KeyError(f"Unknown tool '{name}'")
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return tool
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def list_specs(self) -> list[ToolSpec]:
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return [tool.spec for tool in self._tools.values()]
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def list_always_specs(self) -> list[ToolSpec]:
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"""列出每轮 run 都应该暴露给模型的基础工具。"""
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return [spec for spec in self.list_specs() if spec.always_available]
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def get_specs(self, names: Sequence[str]) -> list[ToolSpec]:
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"""按名称顺序返回已注册工具 spec，忽略未知工具。"""
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specs: list[ToolSpec] = []
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seen: set[str] = set()
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for name in names:
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tool = self.get(name)
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if tool is None or name in seen:
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continue
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specs.append(tool.spec)
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seen.add(name)
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return specs
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def export_provider_schemas(self) -> list[dict]:
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"""导出给 provider 的函数工具 schema 列表。"""
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return [spec.to_provider_schema() for spec in self.list_specs()]
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def export_selected_provider_schemas(self, specs: Sequence[ToolSpec]) -> list[dict]:
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"""导出一组已选择工具的 provider schema。"""
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return [spec.to_provider_schema() for spec in specs]
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