docs(i18n): translate all docs into Simplified Chinese (zh-Hans) (#31942)

Translates the full English docs corpus (335 files) into Simplified
Chinese under website/i18n/zh-Hans/. Combined with PR #31895 (cross-
locale link fix), the 简体中文 locale toggle now serves a complete
Chinese site with working cross-page navigation.

Pipeline:
- Claude Sonnet 4.6 via OpenRouter, 8-way concurrent
- Preserves frontmatter keys, code blocks, MDX/JSX, link URLs, brand
  names, and technical jargon (prompt/token/hook/MCP/ACP/etc.)
- Translates only frontmatter title/description and prose
- Two largest files (configuration.md 93KB, research-paper-writing.md
  107KB) retried with 64K max_tokens after initial fence-drift
- 3 manual post-fixes for MDX edge cases the model didn't escape:
  < in optional-skills-catalog table, double-quotes in an alt= tag,
  and a bare URL adjacent to a full-width period

Cost: ~$30 total (Sonnet 4.6 input $3/M + output $15/M).

Verified `npm run build` succeeds for both en and zh-Hans locales,
no double-prefixed /docs/zh-Hans/docs/ URLs in rendered output,
all in-page navigation resolves correctly.

Translations are machine-generated and may need human review on
specific pages — but they're an enormous improvement over the
previous state (3 zh-Hans pages out of 335).
This commit is contained in:
Teknium 2026-05-25 01:47:38 -07:00 committed by GitHub
parent ffe11c14ec
commit 76135b329d
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GPG key ID: B5690EEEBB952194
333 changed files with 111191 additions and 39 deletions

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@ -0,0 +1,234 @@
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sidebar_position: 9
title: "工具运行时"
description: "工具注册表、toolset、调度及终端环境的运行时行为"
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# 工具运行时
Hermes 工具是自注册函数,按 toolset工具集分组并通过中央注册表/调度系统执行。
主要文件:
- `tools/registry.py`
- `model_tools.py`
- `toolsets.py`
- `tools/terminal_tool.py`
- `tools/environments/*`
## 工具注册模型
每个工具模块在导入时调用 `registry.register(...)`
`model_tools.py` 负责导入/发现工具模块,并构建供模型使用的 schema 列表。
### `registry.register()` 的工作原理
`tools/` 中的每个工具文件在模块级别调用 `registry.register()` 来声明自身。函数签名如下:
```python
registry.register(
name="terminal", # 唯一工具名称(用于 API schema
toolset="terminal", # 该工具所属的 toolset
schema={...}, # OpenAI function-calling schema描述、参数
handler=handle_terminal, # 工具被调用时执行的函数
check_fn=check_terminal, # 可选:返回 True/False 表示是否可用
requires_env=["SOME_VAR"], # 可选:所需的环境变量(用于 UI 显示)
is_async=False, # handler 是否为异步协程
description="Run commands", # 人类可读的描述
emoji="💻", # 用于 spinner/进度显示的 emoji
)
```
每次调用都会创建一个 `ToolEntry`,以工具名称为键存储在单例 `ToolRegistry._tools` 字典中。若不同 toolset 之间出现名称冲突,会记录警告,后注册的条目覆盖前者。
### 发现机制:`discover_builtin_tools()`
`model_tools.py` 被导入时,会调用 `tools/registry.py` 中的 `discover_builtin_tools()`。该函数使用 AST 解析扫描所有 `tools/*.py` 文件,找出包含顶层 `registry.register()` 调用的模块,然后导入它们:
```python
# tools/registry.py简化版
def discover_builtin_tools(tools_dir=None):
tools_path = Path(tools_dir) if tools_dir else Path(__file__).parent
for path in sorted(tools_path.glob("*.py")):
if path.name in {"__init__.py", "registry.py", "mcp_tool.py"}:
continue
if _module_registers_tools(path): # AST 检查顶层 registry.register()
importlib.import_module(f"tools.{path.stem}")
```
这种自动发现机制意味着新工具文件会被自动识别——无需手动维护列表。AST 检查只匹配顶层的 `registry.register()` 调用(不匹配函数内部的调用),因此 `tools/` 中的辅助模块不会被导入。
每次导入都会触发模块的 `registry.register()` 调用。可选工具中的错误(例如图像生成工具缺少 `fal_client`)会被捕获并记录——不会阻止其他工具加载。
核心工具发现完成后,还会发现 MCP 工具和插件工具:
1. **MCP 工具**`tools.mcp_tool.discover_mcp_tools()` 读取 MCP 服务器配置,并注册来自外部服务器的工具。
2. **插件工具**`hermes_cli.plugins.discover_plugins()` 加载用户/项目/pip 插件,这些插件可能注册额外的工具。
## 工具可用性检查(`check_fn`
每个工具可以选择性地提供一个 `check_fn`——一个可调用对象,在工具可用时返回 `True`,否则返回 `False`。典型的检查包括:
- **API 密钥是否存在** — 例如,`lambda: bool(os.environ.get("SERP_API_KEY"))` 用于网络搜索
- **服务是否运行** — 例如,检查 Honcho 服务器是否已配置
- **二进制文件是否已安装** — 例如,验证浏览器工具的 `playwright` 是否可用
`registry.get_definitions()` 为模型构建 schema 列表时,会运行每个工具的 `check_fn()`
```python
# 简化自 registry.py
if entry.check_fn:
try:
available = bool(entry.check_fn())
except Exception:
available = False # 异常 = 不可用
if not available:
continue # 完全跳过该工具
```
关键行为:
- 检查结果**按调用缓存**——若多个工具共享同一个 `check_fn`,只运行一次。
- `check_fn()` 中的异常被视为"不可用"(故障安全)。
- `is_toolset_available()` 方法检查某个 toolset 的 `check_fn` 是否通过,用于 UI 显示和 toolset 解析。
## Toolset 解析
Toolset 是工具的命名集合。Hermes 通过以下方式解析它们:
- 显式启用/禁用的 toolset 列表
- 平台预设(`hermes-cli``hermes-telegram` 等)
- 动态 MCP toolset
- 精选的特殊用途集合,如 `hermes-acp`
### `get_tool_definitions()` 如何过滤工具
主入口点为 `model_tools.get_tool_definitions(enabled_toolsets, disabled_toolsets, quiet_mode)`
1. **若提供了 `enabled_toolsets`** — 仅包含这些 toolset 中的工具。每个 toolset 名称通过 `resolve_toolset()` 解析,将复合 toolset 展开为单个工具名称。
2. **若提供了 `disabled_toolsets`** — 从所有 toolset 开始,减去已禁用的。
3. **若两者均未提供** — 包含所有已知 toolset。
4. **注册表过滤** — 解析后的工具名称集合传递给 `registry.get_definitions()`,后者应用 `check_fn` 过滤并返回 OpenAI 格式的 schema。
5. **动态 schema 修补** — 过滤后,`execute_code``browser_navigate` 的 schema 会被动态调整,仅引用实际通过过滤的工具(防止模型幻觉出不可用的工具)。
### 旧版 toolset 名称
带有 `_tools` 后缀的旧版 toolset 名称(例如 `web_tools``terminal_tools`)通过 `_LEGACY_TOOLSET_MAP` 映射到其现代工具名称,以保持向后兼容性。
## 调度
运行时,工具通过中央注册表调度,但部分 agent 级别的工具(如 memory/todo/session-search 处理)由 agent 循环直接处理。
### 调度流程:模型 tool_call → handler 执行
当模型返回 `tool_call` 时,流程如下:
```
模型响应包含 tool_call
run_agent.py agent 循环
model_tools.handle_function_call(name, args, task_id, user_task)
[Agent 循环工具?] → 由 agent 循环直接处理todo、memory、session_search、delegate_task
[插件 pre-hook] → invoke_hook("pre_tool_call", ...)
registry.dispatch(name, args, **kwargs)
按名称查找 ToolEntry
[异步 handler] → 通过 _run_async() 桥接
[同步 handler] → 直接调用
返回结果字符串(或 JSON 错误)
[插件 post-hook] → invoke_hook("post_tool_call", ...)
```
### 错误包装
所有工具执行在两个层级进行错误处理:
1. **`registry.dispatch()`** — 捕获 handler 抛出的任何异常,并以 JSON 形式返回 `{"error": "Tool execution failed: ExceptionType: message"}`
2. **`handle_function_call()`** — 将整个调度包裹在次级 try/except 中,返回 `{"error": "Error executing tool_name: message"}`
这确保模型始终收到格式正确的 JSON 字符串,而不会遇到未处理的异常。
### Agent 循环工具
以下四个工具在注册表调度之前被拦截,因为它们需要 agent 级别的状态TodoStore、MemoryStore 等):
- `todo` — 规划/任务跟踪
- `memory` — 持久化 memory 写入
- `session_search` — 跨会话召回
- `delegate_task` — 生成子 agent 会话
这些工具的 schema 仍在注册表中注册(供 `get_tool_definitions` 使用),但若调度以某种方式直接到达它们,其 handler 会返回一个存根错误。
### 异步桥接
当工具 handler 为异步时,`_run_async()` 将其桥接到同步调度路径:
- **CLI 路径(无运行中的事件循环)** — 使用持久化事件循环以保持缓存的异步客户端存活
- **Gateway 路径(有运行中的事件循环)** — 使用 `asyncio.run()` 启动一个一次性线程
- **工作线程(并行工具)** — 使用存储在线程本地存储中的每线程持久化循环
## DANGEROUS_PATTERNS 审批流程
终端工具集成了定义在 `tools/approval.py` 中的危险命令审批系统:
1. **模式检测**`DANGEROUS_PATTERNS` 是一个 `(regex, description)` 元组列表,涵盖破坏性操作:
- 递归删除(`rm -rf`
- 文件系统格式化(`mkfs``dd`
- SQL 破坏性操作(`DROP TABLE`、不带 `WHERE``DELETE FROM`
- 系统配置覆写(`> /etc/`
- 服务操控(`systemctl stop`
- 远程代码执行(`curl | sh`
- Fork bomb、进程终止等
2. **检测** — 在执行任何终端命令之前,`detect_dangerous_command(command)` 会对所有模式进行检查。
3. **审批提示** — 若发现匹配:
- **CLI 模式** — 交互式提示要求用户批准、拒绝或永久允许
- **Gateway 模式** — 异步审批回调将请求发送至消息平台
- **智能审批** — 可选地,辅助 LLM 可自动批准匹配模式但风险较低的命令(例如,`rm -rf node_modules/` 是安全的,但匹配"递归删除"模式)
4. **会话状态** — 审批按会话跟踪。一旦在某个会话中批准了"递归删除",后续的 `rm -rf` 命令不会再次提示。
5. **永久允许列表** — "永久允许"选项会将该模式写入 `config.yaml``command_allowlist`,跨会话持久化。
## 终端/运行时环境
终端系统支持多种后端:
- local
- docker
- ssh
- singularity
- modal
- daytona
- vercel_sandbox
还支持:
- 按任务的 cwd 覆盖
- 后台进程管理
- PTY 模式
- 危险命令的审批回调
## 并发
工具调用可以顺序执行,也可以并发执行,具体取决于工具组合和交互需求。
## 相关文档
- [Toolsets 参考](../reference/toolsets-reference.md)
- [内置工具参考](../reference/tools-reference.md)
- [Agent 循环内部机制](./agent-loop.md)
- [ACP 内部机制](./acp-internals.md)