feat(system):优化后端

1.新增后端测试
2.增加了后端的加密
3.增加了i18n（国际化）

kilostar/core/individual/regulatory_node/regulatory_node.py

@@ -24,6 +24,7 @@ from kilostar.core.individual.regulatory_node.template import (
     MessageResponse
 )
 from pydantic_ai import RunContext, Agent
+from kilostar.utils.i18n import agent_prompt
 
 
 @ray.remote
@@ -46,6 +47,8 @@ class RegulatoryNode:
         provider_title: str,
         model_id: str,
         tools_list: list[str] = None,
+        toolsets=None,
+        locale: str | None = None,
     ) -> None:
         """
         create_agent方法，将agent对象装配到regulatoryNode的属性内
@@ -56,24 +59,21 @@ class RegulatoryNode:
             provider_title: 供应商名
             model_id: 模型id
             tools_list: 工具列表
+            locale: 语言代码（zh/en），控制system prompt语言
         Returns:
             无返回
         """
-        system_prompt: str = (
-            "你叫kilostar，是一个多智能体AI助手系统中的【监控节点 (regulatory Node)】。\n"
-            "你是系统的'前台接待'和'大脑皮层'，负责接收用户的初始请求或工作流的最终报告。\n"
-            "你的核心职责是进行【意图识别与路由】。请仔细阅读用户的请求：\n"
-            "1. 如果用户只是进行简单的问候、闲聊或查询非常基础的信息，请直接生成友好的回复，使用 ForUser 格式。\n"
-            "2. 如果用户提出的是复杂任务（如需要编写代码、多步骤规划、数据处理等），请务必将其判定为需要工作流处理的任务，"
-            "   并使用 ForConsciousnessNode 格式将其移交意识节点处理。\n"
-            "3. 如果你收到的是 TerminationMessage（代表工作流已完成并生成了报告），请将报告内容转化为友好的面向用户的回复，使用 ForUser 格式。\n"
-            "请保持冷静、专业，并严格遵循上述路由规则。"
-        )
+        system_prompt: str = agent_prompt("regulatory_node", locale=locale)
         output_type = Union[MessageResponse]
         from kilostar.utils.get_tool import load_tools_from_list
-        provider: Provider = await global_state_machine.get_provider.remote(
-            provider_title
-        )
+        from kilostar.core.global_state_machine.gsm_snapshot import fetch_snapshot
+
+        # 走 Object Store 快照而不是 actor RPC：高频读路径不再受单 actor 串行限制
+        snapshot = await fetch_snapshot(gsm_actor=global_state_machine)
+        provider: Provider = snapshot.providers.get(provider_title)
+        if provider is None:
+            from kilostar.utils.i18n import t
+            raise ValueError(t("provider_not_registered", locale=locale, provider_title=provider_title))
         agent_factory = AgentFactory()
 
         callables = load_tools_from_list(tools_list)
@@ -85,6 +85,7 @@ class RegulatoryNode:
             deps_type=RegulatoryNodeDeps,
             agent_name="regulatory_node",
             tools=callables,
+            toolsets=toolsets,
         )
 
         @self.agent.system_prompt
@@ -112,16 +113,15 @@ class RegulatoryNode:
                 )
             return prompt
 
-    async def working(self, payload: MessageRequest) -> str:
-        """working方法，是节点唯一的调用方法，对于_run函数的结果进行判断并实现最终回复
+    async def working(self, payload: MessageRequest) -> Union[MessageResponse, None]:
+        """working方法，是节点唯一的调用方法，对_run函数的结果进行判断并返回最终回复
         Args:
             payload: 消息载荷，包含所有信息
 
         Returns:
-            str,监控节点对于用户的回复
+            MessageResponse 或 None，监控节点对用户的结构化回复
         """
-        await self._run(payload)
-        return ""
+        return await self._run(payload)
 
     async def _run(
         self, payload: MessageRequest
@@ -140,7 +140,8 @@ class RegulatoryNode:
                                             deps=deps,)
             response: MessageResponse = agent_response.output
             response.platform = platform
-            response.platform_id = MessageRequest.platform_id
+            response.platform_id = payload.platform_id
             return response
-        except:
-            pass
+        except Exception as e:
+            self.logger.exception(f"RegulatoryNode._run failed: {e}")
+            return None

kilostar/core/individual/regulatory_node/template.py

@@ -49,7 +49,7 @@ class MessageRequest(RequestModel):
     MessageRequest类
     任何消息渠道向regulatory_node发送消息请求的模型
     """
-    platform: Literal["client"]
+    platform: Literal["client", "onebot"]
     user_name: str
     platform_id: Optional[str]
     message: str
@@ -59,6 +59,6 @@ class MessageResponse(RegulatoryNodeResponse):
     MessageResponse类
     regulatory_node回复的模型
     """
-    platform: Optional[Literal["client"]] = Field(description="系统自动填入的platform")
+    platform: Optional[Literal["client", "onebot"]] = Field(description="系统自动填入的platform")
     platform_id: Optional[str] = Field(description="系统自动填入的platform_id")
     reply_message: str = Field(...,description="模型回复的消息")