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SengokuCola
2025-04-28 01:46:02 +08:00
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commit 40042c91e1
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20
src/plugins/heartFC_chat/heartFC_chat.py
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@@ -705,12 +705,14 @@ class HeartFChatting:
await observation.observe()
# 获取上一个循环的信息
last_cycle = self._cycle_history[-1] if self._cycle_history else None
# last_cycle = self._cycle_history[-1] if self._cycle_history else None
with Timer("思考", cycle_timers):
# 获取上一个循环的动作
# 传递上一个循环的信息给 do_thinking_before_reply
current_mind, _past_mind = await self.sub_mind.do_thinking_before_reply(last_cycle=last_cycle)
current_mind, _past_mind = await self.sub_mind.do_thinking_before_reply(
history_cycle=self._cycle_history
)
return current_mind
except Exception as e:
logger.error(f"{self.log_prefix}[SubMind] 思考失败: {e}")
@@ -787,7 +789,7 @@ class HeartFChatting:
# 使用辅助函数处理工具调用响应
print(1111122222222222)
print(response)
success, arguments, error_msg = process_llm_tool_response(
response, expected_tool_name="decide_reply_action", log_prefix=f"{self.log_prefix}[Planner] "
)
@@ -998,7 +1000,7 @@ class HeartFChatting:
current_mind_block = f"{current_mind}"
else:
current_mind_block = "[没有特别的想法]"
# 准备循环信息块 (分析最近的活动循环)
recent_active_cycles = []
for cycle in reversed(self._cycle_history):
@@ -1028,19 +1030,19 @@ class HeartFChatting:
# 根据连续文本回复的数量构建提示信息
# 注意: responses_for_prompt 列表是从最近到最远排序的
if consecutive_text_replies >= 3: # 如果最近的三个活动都是文本回复
if consecutive_text_replies >= 3: # 如果最近的三个活动都是文本回复
cycle_info_block = f'你已经连续回复了三条消息（最近: "{responses_for_prompt[0]}"，第二近: "{responses_for_prompt[1]}"，第三近: "{responses_for_prompt[2]}"）。你回复的有点多了，请注意'
elif consecutive_text_replies == 2: # 如果最近的两个活动是文本回复
elif consecutive_text_replies == 2: # 如果最近的两个活动是文本回复
cycle_info_block = f'你已经连续回复了两条消息（最近: "{responses_for_prompt[0]}"，第二近: "{responses_for_prompt[1]}"），请注意'
elif consecutive_text_replies == 1: # 如果最近的一个活动是文本回复
elif consecutive_text_replies == 1: # 如果最近的一个活动是文本回复
cycle_info_block = f'你刚刚已经回复一条消息（内容: "{responses_for_prompt[0]}"）'
# 包装提示块，增加可读性，即使没有连续回复也给个标记
if cycle_info_block:
cycle_info_block = f'\n【近期回复历史】\n{cycle_info_block}\n'
cycle_info_block = f"\n【近期回复历史】\n{cycle_info_block}\n"
else:
# 如果最近的活动循环不是文本回复，或者没有活动循环
cycle_info_block = '\n【近期回复历史】\n(最近没有连续文本回复)\n'
cycle_info_block = "\n【近期回复历史】\n(最近没有连续文本回复)\n"
# 获取提示词模板并填充数据
prompt = (await global_prompt_manager.get_prompt_async("planner_prompt")).format(

6
src/plugins/utils/json_utils.py
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@@ -215,7 +215,7 @@ def process_llm_tool_calls(response: List[Any], log_prefix: str = "") -> Tuple[b
# 确保响应格式正确
print(response)
print(11111111111111111)
if len(response) != 3:
return False, [], f"LLM响应元素数量不正确: 预期3个元素，实际{len(response)}个"
@@ -280,7 +280,9 @@ def process_llm_tool_response(
# 新增检查：确保响应包含预期的工具调用部分
if len(normalized_response) != 3:
# 如果长度不为3，说明LLM响应不包含工具调用部分，这在期望工具调用的上下文中是错误的
error_msg = f"LLM响应未包含预期的工具调用部分: 元素数量{len(normalized_response)}，响应内容：{normalized_response}"
error_msg = (
f"LLM响应未包含预期的工具调用部分: 元素数量{len(normalized_response)}，响应内容：{normalized_response}"
)
logger.warning(f"{log_prefix}{error_msg}")
return False, {}, error_msg