feat: 后台任务(定时唤醒)跳过流式输出，仅广播最终结果

app/agent/__init__.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import asyncio
 import traceback
 import uuid
 from time import strftime
-from typing import Dict, List
+from typing import Callable, Dict, List
 
 from langchain.agents import create_agent
 from langchain.agents.middleware import (
@@ -56,6 +56,13 @@ class MoviePilotAgent:
         # 流式token管理
         self.stream_handler = StreamingHandler()
 
+    @property
+    def is_background(self) -> bool:
+        """
+        是否为后台任务模式（无渠道信息，如定时唤醒）
+        """
+        return not self.channel and not self.source
+
     @staticmethod
     def _initialize_llm():
         """
@@ -155,11 +162,39 @@ class MoviePilotAgent:
             await self.send_agent_message(error_message)
             return error_message
 
+    @staticmethod
+    async def _stream_agent_tokens(
+        agent, messages: dict, config: dict, on_token: Callable[[str], None]
+    ):
+        """
+        流式运行智能体，过滤工具调用token，将模型生成的内容通过回调输出。
+        :param agent: LangGraph Agent 实例
+        :param messages: Agent 输入消息
+        :param config: Agent 运行配置
+        :param on_token: 收到有效 token 时的回调
+        """
+        async for chunk in agent.astream(
+            messages,
+            stream_mode="messages",
+            config=config,
+            subgraphs=False,
+            version="v2",
+        ):
+            if chunk["type"] == "messages":
+                token, metadata = chunk["data"]
+                if (
+                    token
+                    and hasattr(token, "tool_call_chunks")
+                    and not token.tool_call_chunks
+                ):
+                    if token.content:
+                        on_token(token.content)
+
     async def _execute_agent(self, messages: List[BaseMessage]):
         """
-        调用 LangGraph Agent，通过 astream_events 流式获取 token，
-        同时用 UsageMetadataCallbackHandler 统计 token 用量。
+        调用 LangGraph Agent，通过 astream 流式获取 token。
         支持流式输出：在支持消息编辑的渠道上实时推送 token。
+        后台任务模式（无渠道信息）：不进行流式输出，仅广播最终结果。
         """
         try:
             # Agent运行配置
@@ -172,7 +207,24 @@ class MoviePilotAgent:
             # 创建智能体
             agent = self._create_agent()
 
-            # 启动流式输出（内部会检查渠道是否支持消息编辑）
+            if self.is_background:
+                # 后台任务模式：不需要流式输出，只收集最终结果
+                collected: List[str] = []
+
+                await self._stream_agent_tokens(
+                    agent=agent,
+                    messages={"messages": messages},
+                    config=agent_config,
+                    on_token=lambda t: collected.append(t),
+                )
+
+                # 后台任务仅广播最终结果，带标题
+                final_text = "".join(collected)
+                if final_text:
+                    await self.send_agent_message(final_text, title="MoviePilot助手")
+
+            else:
+                # 正常渠道模式：启动流式输出
                 await self.stream_handler.start_streaming(
                     channel=self.channel,
                     source=self.source,
@@ -180,24 +232,13 @@ class MoviePilotAgent:
                     username=self.username,
                 )
 
-            # 流式运行智能体
-            async for chunk in agent.astream(
-                {"messages": messages},
-                stream_mode="messages",
+                # 流式运行智能体，token 直接推送到 stream_handler
+                await self._stream_agent_tokens(
+                    agent=agent,
+                    messages={"messages": messages},
                     config=agent_config,
-                subgraphs=False,
-                version="v2",
-            ):
-                # 处理流式token（过滤工具调用token，只保留模型生成的内容）
-                if chunk["type"] == "messages":
-                    token, metadata = chunk["data"]
-                    if (
-                        token
-                        and hasattr(token, "tool_call_chunks")
-                        and not token.tool_call_chunks
-                    ):
-                        if token.content:
-                            self.stream_handler.emit(token.content)
+                    on_token=self.stream_handler.emit,
+                )
 
                 # 停止流式输出，返回是否已通过流式编辑发送了所有内容及最终文本
                 (
@@ -223,15 +264,15 @@ class MoviePilotAgent:
             )
 
         except asyncio.CancelledError:
-            # 确保取消时也停止流式输出
-            await self.stream_handler.stop_streaming()
             logger.info(f"Agent执行被取消: session_id={self.session_id}")
             return "任务已取消", {}
         except Exception as e:
-            # 确保异常时也停止流式输出
-            await self.stream_handler.stop_streaming()
             logger.error(f"Agent执行失败: {e} - {traceback.format_exc()}")
             return str(e), {}
+        finally:
+            # 确保停止流式输出
+            if not self.is_background:
+                await self.stream_handler.stop_streaming()
 
     async def send_agent_message(self, message: str, title: str = ""):
         """

app/agent/tools/base.py

@@ -43,6 +43,9 @@ class MoviePilotTool(BaseTool, metaclass=ABCMeta):
         3. 调用具体工具逻辑（子类实现的 execute 方法）
         4. 持久化工具结果到会话记忆
         """
+        # 判断是否为后台任务模式（无渠道信息，如定时唤醒）
+        is_background = not self._channel and not self._source
+
         # 获取工具执行提示消息
         tool_message = self.get_tool_message(**kwargs)
         if not tool_message:
@@ -50,6 +53,8 @@ class MoviePilotTool(BaseTool, metaclass=ABCMeta):
             if explanation:
                 tool_message = explanation
 
+        if not is_background:
+            # 非后台模式：发送工具执行过程消息
             if self._stream_handler and self._stream_handler.is_streaming:
                 # 流式渠道：工具消息直接追加到 buffer 中，与 Agent 文字合并为同一条流式消息
                 if tool_message: