feat:提供方法让HFC结束,当等待过久no_reply,会回到ABSENT模式

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SengokuCola
2025-04-26 19:03:36 +08:00
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@@ -61,6 +61,7 @@ c HeartFChatting工作方式
c.5.2.2 通过 HeartFCSender 直接发送匹配查询 (emoji_query) 的表情。
c.5.3 如果决策是 no_reply:
c.5.3.1 进入等待状态,直到检测到新消息或超时。
c.5.3.2 同时,增加内部连续不回复计数器。如果该计数器达到预设阈值(例如 5 次),则调用初始化时由 `SubHeartflowManager` 提供的回调函数。此回调函数会通知 `SubHeartflowManager` 请求将对应的 `SubHeartflow` 状态转换为 `ABSENT`。如果执行了其他动作(如 `text_reply``emoji_reply`),则此计数器会被重置。
c.6 循环结束后,记录周期信息 (CycleInfo)并根据情况进行短暂休眠防止CPU空转。
@@ -152,7 +153,7 @@ c HeartFChatting工作方式
- **状态转换机制** (由 `SubHeartflowManager` 驱动):
- **激活 `CHAT`**: 当 `Heartflow` 状态从 `OFFLINE` 变为允许聊天的状态时,`SubHeartflowManager` 会根据限制(通过 `self.mai_state_info` 获取),选择部分 `ABSENT` 状态的子心流,**检查当前 CHAT 状态数量是否达到上限**,如果未达上限,则调用其 `change_chat_state` 方法将其转换为 `CHAT`。此外,`evaluate_and_transition_subflows_by_llm` 方法也会根据 LLM 的判断,在未达上限时将 `ABSENT` 状态的子心流激活为 `CHAT`
- **激活 `FOCUSED`**: `SubHeartflowManager` 会定期评估处于 `CHAT` 状态的子心流的兴趣度 (`InterestChatting.start_hfc_probability`),若满足条件且**检查当前 FOCUSED 状态数量未达上限**(通过 `self.mai_state_info` 获取限制),则调用 `change_chat_state` 将其提升为 `FOCUSED`
- **停用/回退**: `SubHeartflowManager` 可能因 `Heartflow` 状态变化、达到数量限制、长时间不活跃、随机概率 (`randomly_deactivate_subflows`)LLM 评估 (`evaluate_and_transition_subflows_by_llm` 判断 `CHAT` 状态子心流应休眠) 等原因,调用 `change_chat_state` 将子心流状态设置为 `ABSENT` 或从 `FOCUSED` 回退到 `CHAT`。当子心流进入 `ABSENT` 状态后,如果持续一小时不活跃,才会被后台清理任务删除。
- **停用/回退**: `SubHeartflowManager` 可能因 `Heartflow` 状态变化、达到数量限制、长时间不活跃、随机概率 (`randomly_deactivate_subflows`)LLM 评估 (`evaluate_and_transition_subflows_by_llm` 判断 `CHAT` 状态子心流应休眠) 或收到来自 `HeartFChatting` 的连续不回复回调信号 (`request_absent_transition`) 等原因,调用 `change_chat_state` 将子心流状态设置为 `ABSENT` 或从 `FOCUSED` 回退到 `CHAT`。当子心流进入 `ABSENT` 状态后,如果持续一小时不活跃,才会被后台清理任务删除。
- **注意**: `change_chat_state` 方法本身只负责执行状态转换和管理内部聊天实例(`NormalChatInstance`/`HeartFlowChatInstance`),不再进行限额检查。限额检查的责任完全由调用方(即 `SubHeartflowManager` 中的相关方法,这些方法会使用内部存储的 `mai_state_info` 来获取限制)承担。
## 3. 聊天实例详解 (Chat Instances Explained)

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@@ -112,15 +112,6 @@ class BackgroundTaskManager:
f"兴趣评估任务已启动 间隔:{self.interest_eval_interval}s",
"_interest_eval_task",
),
# 新增随机停用任务配置
(
self._random_deactivation_task,
self._run_random_deactivation_cycle,
"hf_random_deactivation",
"debug", # 设为debug避免过多日志
f"随机停用任务已启动 间隔:{self.random_deactivation_interval}s",
"_random_deactivation_task",
),
]
# 统一启动所有任务
@@ -264,10 +255,6 @@ class BackgroundTaskManager:
# --- 结束新增 ---
# --- 新增随机停用工作函数 ---
async def _perform_random_deactivation_work(self):
"""执行一轮子心流随机停用检查。"""
await self.subheartflow_manager.randomly_deactivate_subflows()
# --- 结束新增 ---
@@ -300,15 +287,3 @@ class BackgroundTaskManager:
task_func=self._perform_interest_eval_work,
)
# --- 结束新增 ---
# --- 新增随机停用任务运行器 ---
async def _run_random_deactivation_cycle(self):
"""运行随机停用循环。"""
await self._run_periodic_loop(
task_name="Random Deactivation",
interval=self.random_deactivation_interval,
task_func=self._perform_random_deactivation_work,
)
# --- 结束新增 ---

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@@ -2,7 +2,7 @@ from .observation import Observation, ChattingObservation
import asyncio
from src.config.config import global_config
import time
from typing import Optional, List, Dict, Tuple
from typing import Optional, List, Dict, Tuple, TYPE_CHECKING, Callable, Coroutine
import traceback
from src.common.logger import get_module_logger, LogConfig, SUB_HEARTFLOW_STYLE_CONFIG # noqa: E402
import random
@@ -15,6 +15,11 @@ from src.heart_flow.mai_state_manager import MaiStateInfo
from src.heart_flow.chat_state_info import ChatState, ChatStateInfo
from src.heart_flow.sub_mind import SubMind
# # --- REMOVE: Conditional import --- #
# if TYPE_CHECKING:
# from src.heart_flow.subheartflow_manager import SubHeartflowManager
# # --- END REMOVE --- #
# 定义常量 (从 interest.py 移动过来)
MAX_INTEREST = 15.0
@@ -234,16 +239,23 @@ class InterestChatting:
class SubHeartflow:
def __init__(self, subheartflow_id, mai_states: MaiStateInfo):
def __init__(
self,
subheartflow_id,
mai_states: MaiStateInfo,
hfc_no_reply_callback: Callable[[], Coroutine[None, None, None]]
):
"""子心流初始化函数
Args:
subheartflow_id: 子心流唯一标识符
parent_heartflow: 父级心流实例
mai_states: 麦麦状态信息实例
hfc_no_reply_callback: HFChatting 连续不回复时触发的回调
"""
# 基础属性,两个值是一样的
self.subheartflow_id = subheartflow_id
self.chat_id = subheartflow_id
self.hfc_no_reply_callback = hfc_no_reply_callback
# 麦麦的状态
self.mai_states = mai_states
@@ -364,11 +376,17 @@ class SubHeartflow:
# 如果实例不存在,则创建并启动
logger.info(f"{log_prefix} 麦麦准备开始专注聊天 (创建新实例)...")
try:
# 创建 HeartFChatting 实例,并传递 从构造函数传入的 回调函数
self.heart_fc_instance = HeartFChatting(
chat_id=self.chat_id, sub_mind=self.sub_mind, observations=self.observations
chat_id=self.subheartflow_id,
sub_mind=self.sub_mind,
observations=self.observations, # 传递所有观察者
on_consecutive_no_reply_callback=self.hfc_no_reply_callback # <-- Use stored callback
)
# 初始化并启动 HeartFChatting
if await self.heart_fc_instance._initialize():
await self.heart_fc_instance.start() # 初始化成功后启动循环
await self.heart_fc_instance.start()
logger.info(f"{log_prefix} 麦麦已成功进入专注聊天模式 (新实例已启动)。")
return True
else:

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@@ -3,6 +3,7 @@ import time
import random
from typing import Dict, Any, Optional, List
import json # 导入 json 模块
import functools # <-- 新增导入
# 导入日志模块
from src.common.logger import get_module_logger, LogConfig, SUBHEARTFLOW_MANAGER_STYLE_CONFIG
@@ -77,8 +78,17 @@ class SubHeartflowManager:
return subflow
try:
# 初始化子心流, 传入存储的 mai_state_info
new_subflow = SubHeartflow(subheartflow_id, self.mai_state_info)
# --- 使用 functools.partial 创建 HFC 回调 --- #
# 将 manager 的 _handle_hfc_no_reply 方法与当前的 subheartflow_id 绑定
hfc_callback = functools.partial(self._handle_hfc_no_reply, subheartflow_id)
# --- 结束创建回调 --- #
# 初始化子心流, 传入 mai_state_info 和 partial 创建的回调
new_subflow = SubHeartflow(
subheartflow_id,
self.mai_state_info,
hfc_callback # <-- 传递 partial 创建的回调
)
# 异步初始化
await new_subflow.initialize()
@@ -285,74 +295,11 @@ class SubHeartflowManager:
) and final_subflow.chat_state.chat_status == ChatState.FOCUSED:
current_focused_count += 1
async def randomly_deactivate_subflows(self, deactivation_probability: float = 0.1):
"""以一定概率将 FOCUSED 或 CHAT 状态的子心流回退到 ABSENT 状态。"""
log_prefix_manager = "[子心流管理器-随机停用]"
logger.debug(f"{log_prefix_manager} 开始随机停用检查... (概率: {deactivation_probability:.0%})")
# 使用快照安全遍历
subflows_snapshot = list(self.subheartflows.values())
deactivated_count = 0
try:
for sub_hf in subflows_snapshot:
flow_id = sub_hf.subheartflow_id
stream_name = chat_manager.get_stream_name(flow_id) or flow_id
log_prefix_flow = f"[{stream_name}]"
current_state = sub_hf.chat_state.chat_status
# 只处理 FOCUSED 或 CHAT 状态
if current_state not in [ChatState.FOCUSED, ChatState.CHAT]:
continue
# 检查随机概率
if random.random() < deactivation_probability:
logger.info(
f"{log_prefix_manager} {log_prefix_flow} 随机触发停用 (从 {current_state.value}) -> ABSENT"
)
# 获取当前实例以检查最新状态
current_subflow = self.subheartflows.get(flow_id)
if not current_subflow or current_subflow.chat_state.chat_status != current_state:
logger.warning(f"{log_prefix_manager} {log_prefix_flow} 尝试停用时状态已改变或实例消失,跳过。")
continue
# --- 状态设置 --- #
# 注意:这里传递的状态数量是 *停用前* 的状态数量
await current_subflow.change_chat_state(ChatState.ABSENT)
# --- 状态验证 (可选) ---
final_subflow = self.subheartflows.get(flow_id)
if final_subflow:
final_state = final_subflow.chat_state.chat_status
if final_state == ChatState.ABSENT:
logger.debug(
f"{log_prefix_manager} {log_prefix_flow} 成功从 {current_state.value} 停用到 ABSENT 状态"
)
deactivated_count += 1
else:
logger.warning(
f"{log_prefix_manager} {log_prefix_flow} 尝试停用到 ABSENT 后状态仍为 {final_state.value}"
)
else:
logger.warning(f"{log_prefix_manager} {log_prefix_flow} 停用后验证时子心流 {flow_id} 消失")
except Exception as e:
logger.error(f"{log_prefix_manager} 随机停用周期出错: {e}", exc_info=True)
if deactivated_count > 0:
logger.info(f"{log_prefix_manager} 随机停用周期结束, 成功停用 {deactivated_count} 个子心流。")
else:
logger.debug(f"{log_prefix_manager} 随机停用周期结束, 未停用任何子心流。")
async def evaluate_and_transition_subflows_by_llm(self):
"""
使用LLM评估每个子心流的状态并根据LLM的判断执行状态转换ABSENT <-> CHAT
注意此函数包含对假设的LLM函数的调用。
"""
log_prefix = "[LLM状态评估]"
logger.info(f"{log_prefix} 开始基于LLM评估子心流状态...")
# 获取当前状态和限制用于CHAT激活检查
current_mai_state = self.mai_state_info.get_current_state()
chat_limit = current_mai_state.get_normal_chat_max_num()
@@ -366,33 +313,27 @@ class SubHeartflowManager:
current_chat_count = self.count_subflows_by_state_nolock(ChatState.CHAT)
if not subflows_snapshot:
logger.info(f"{log_prefix} 当前没有子心流需要评估。")
logger.info("当前没有子心流需要评估。")
return
for sub_hf in subflows_snapshot:
flow_id = sub_hf.subheartflow_id
stream_name = chat_manager.get_stream_name(flow_id) or flow_id
log_prefix = f"[{stream_name}]"
current_subflow_state = sub_hf.chat_state.chat_status
# --- 获取观察内容 ---
# 从 sub_hf.observations 获取 ChattingObservation 并提取信息
_observation_summary = "没有可用的观察信息。" # 默认值
try:
# 检查 observations 列表是否存在且不为空
# 假设第一个观察者是 ChattingObservation
first_observation = sub_hf.observations[0]
if isinstance(first_observation, ChattingObservation):
# 组合中期记忆和当前聊天内容
current_chat = first_observation.talking_message_str or "当前聊天内容"
combined_summary = f"当前聊天内容:\n{current_chat}"
else:
logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] 第一个观察者不是 ChattingObservation 类型。")
first_observation = sub_hf.observations[0]
if isinstance(first_observation, ChattingObservation):
# 组合中期记忆和当前聊天内容
current_chat = first_observation.talking_message_str or "当前聊天内容"
combined_summary = f"当前聊天内容:\n{current_chat}"
else:
logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] 第一个观察者不是 ChattingObservation 类型。")
except Exception as e:
logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] 获取观察信息失败: {e}", exc_info=True)
# 保留默认值或错误信息
combined_summary = f"获取观察信息时出错: {e}"
# --- 获取麦麦状态 ---
mai_state_description = f"麦麦当前状态: {current_mai_state.value}"
@@ -414,7 +355,7 @@ class SubHeartflowManager:
# 调用LLM评估
should_activate = await self._llm_evaluate_state_transition(prompt)
if should_activate is None: # 处理解析失败或意外情况
logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] LLM评估返回无效结果跳过。")
logger.warning(f"{log_prefix}LLM评估返回无效结果跳过。")
continue
if should_activate:
@@ -423,17 +364,19 @@ class SubHeartflowManager:
current_chat_count = self.count_subflows_by_state_nolock(ChatState.CHAT)
if current_chat_count < chat_limit:
logger.info(
f"{log_prefix} [{stream_name}] LLM建议激活到CHAT状态且未达上限({current_chat_count}/{chat_limit})。正在尝试转换..."
f"{log_prefix}LLM建议激活到CHAT状态且未达上限({current_chat_count}/{chat_limit})。正在尝试转换..."
)
await sub_hf.change_chat_state(ChatState.CHAT)
if sub_hf.chat_state.chat_status == ChatState.CHAT:
transitioned_to_chat += 1
else:
logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] 尝试激活到CHAT失败。")
logger.warning(f"{log_prefix}尝试激活到CHAT失败。")
else:
logger.info(
f"{log_prefix} [{stream_name}] LLM建议激活到CHAT状态但已达到上限({current_chat_count}/{chat_limit})。跳过转换。"
f"{log_prefix}LLM建议激活到CHAT状态但已达到上限({current_chat_count}/{chat_limit})。跳过转换。"
)
else:
logger.info(f"{log_prefix}LLM建议不激活到CHAT状态。")
# --- 针对 CHAT 状态 ---
elif current_subflow_state == ChatState.CHAT:
@@ -452,20 +395,18 @@ class SubHeartflowManager:
# 调用LLM评估
should_deactivate = await self._llm_evaluate_state_transition(prompt)
if should_deactivate is None: # 处理解析失败或意外情况
logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] LLM评估返回无效结果跳过。")
logger.warning(f"{log_prefix}LLM评估返回无效结果跳过。")
continue
if should_deactivate:
logger.info(f"{log_prefix} [{stream_name}] LLM建议进入ABSENT状态。正在尝试转换...")
logger.info(f"{log_prefix}LLM建议进入ABSENT状态。正在尝试转换...")
await sub_hf.change_chat_state(ChatState.ABSENT)
if sub_hf.chat_state.chat_status == ChatState.ABSENT:
transitioned_to_absent += 1
logger.info(
f"{log_prefix} LLM评估周期结束。"
f" 成功转换到CHAT: {transitioned_to_chat}."
f" 成功转换到ABSENT: {transitioned_to_absent}."
)
else:
logger.info(f"{log_prefix}LLM建议不进入ABSENT状态。")
async def _llm_evaluate_state_transition(self, prompt: str) -> Optional[bool]:
"""
@@ -482,7 +423,8 @@ class SubHeartflowManager:
try:
# --- 真实的 LLM 调用 ---
response_text, _ = await self.llm_state_evaluator.generate_response_async(prompt)
logger.debug(f"{log_prefix} 使用模型 {self.llm_state_evaluator.model_name} 评估,原始响应: ```{response_text}```")
logger.debug(f"{log_prefix} 使用模型 {self.llm_state_evaluator.model_name} 评估")
logger.debug(f"{log_prefix} 原始响应: {response_text}")
# --- 解析 JSON 响应 ---
try:
@@ -573,3 +515,46 @@ class SubHeartflowManager:
logger.error(f"删除 SubHeartflow {subheartflow_id} 时出错: {e}", exc_info=True)
else:
logger.warning(f"尝试删除不存在的 SubHeartflow: {subheartflow_id}")
# --- 新增:处理 HFC 无回复回调的专用方法 --- #
async def _handle_hfc_no_reply(self, subheartflow_id: Any):
"""处理来自 HeartFChatting 的连续无回复信号 (通过 partial 绑定 ID)"""
# 注意:这里不需要再获取锁,因为 request_absent_transition 内部会处理锁
logger.debug(f"[管理器 HFC 处理器] 接收到来自 {subheartflow_id} 的 HFC 无回复信号")
await self.request_absent_transition(subheartflow_id)
# --- 结束新增 --- #
# --- 新增:处理来自 HeartFChatting 的状态转换请求 --- #
async def request_absent_transition(self, subflow_id: Any):
"""
接收来自 HeartFChatting 的请求,将特定子心流的状态转换为 ABSENT。
通常在连续多次 "no_reply" 后被调用。
Args:
subflow_id: 需要转换状态的子心流 ID。
"""
async with self._lock:
subflow = self.subheartflows.get(subflow_id)
if not subflow:
logger.warning(f"[状态转换请求] 尝试转换不存在的子心流 {subflow_id} 到 ABSENT")
return
stream_name = chat_manager.get_stream_name(subflow_id) or subflow_id
current_state = subflow.chat_state.chat_status
# 仅当子心流处于 FOCUSED 状态时才进行转换
# 因为 HeartFChatting 只在 FOCUSED 状态下运行
if current_state == ChatState.FOCUSED:
logger.info(f"[状态转换请求] 接收到请求,将 {stream_name} (当前: {current_state.value}) 转换为 ABSENT")
try:
await subflow.change_chat_state(ChatState.ABSENT)
logger.info(f"[状态转换请求] {stream_name} 状态已成功转换为 ABSENT")
except Exception as e:
logger.error(f"[状态转换请求] 转换 {stream_name} 到 ABSENT 时出错: {e}", exc_info=True)
elif current_state == ChatState.ABSENT:
logger.debug(f"[状态转换请求] {stream_name} 已处于 ABSENT 状态,无需转换")
else:
logger.warning(
f"[状态转换请求] 收到对 {stream_name} 的请求,但其状态为 {current_state.value} (非 FOCUSED),不执行转换"
)
# --- 结束新增 --- #