Merge branch 'dev' of https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot into dev

src/plugins/PFC/action_planner.py

@@ -21,6 +21,7 @@ PROMPT_INITIAL_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，
 
 【当前对话目标】
 {goals_str}
+{knowledge_info_str}
 
 【最近行动历史概要】
 {action_history_summary}
@@ -33,7 +34,7 @@ PROMPT_INITIAL_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，
 
 ------
 可选行动类型以及解释：
-fetch_knowledge: 需要调取知识，当需要专业知识或特定信息时选择，对方若提到你不太认识的人名或实体也可以尝试选择
+fetch_knowledge: 需要调取知识或记忆，当需要专业知识或特定信息时选择，对方若提到你不太认识的人名或实体也可以尝试选择
 listening: 倾听对方发言，当你认为对方话才说到一半，发言明显未结束时选择
 direct_reply: 直接回复对方
 rethink_goal: 思考一个对话目标，当你觉得目前对话需要目标，或当前目标不再适用，或话题卡住时选择。注意私聊的环境是灵活的，有可能需要经常选择
@@ -53,6 +54,7 @@ PROMPT_FOLLOW_UP = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，刚刚
 
 【当前对话目标】
 {goals_str}
+{knowledge_info_str}
 
 【最近行动历史概要】
 {action_history_summary}
@@ -224,6 +226,41 @@ class ActionPlanner:
             logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]构建对话目标字符串时出错: {e}")
             goals_str = "- 构建对话目标时出错。\n"
 
+        # --- 知识信息字符串构建开始 ---
+        knowledge_info_str = "【已获取的相关知识和记忆】\n"
+        try:
+            # 检查 conversation_info 是否有 knowledge_list 并且不为空
+            if hasattr(conversation_info, "knowledge_list") and conversation_info.knowledge_list:
+                # 最多只显示最近的 5 条知识，防止 Prompt 过长
+                recent_knowledge = conversation_info.knowledge_list[-5:]
+                for i, knowledge_item in enumerate(recent_knowledge):
+                    if isinstance(knowledge_item, dict):
+                        query = knowledge_item.get("query", "未知查询")
+                        knowledge = knowledge_item.get("knowledge", "无知识内容")
+                        source = knowledge_item.get("source", "未知来源")
+                        # 只取知识内容的前 2000 个字，避免太长
+                        knowledge_snippet = knowledge[:2000] + "..." if len(knowledge) > 2000 else knowledge
+                        knowledge_info_str += (
+                            f"{i + 1}. 关于 '{query}' 的知识 (来源: {source}):\n   {knowledge_snippet}\n"
+                        )
+                    else:
+                        # 处理列表里不是字典的异常情况
+                        knowledge_info_str += f"{i + 1}. 发现一条格式不正确的知识记录。\n"
+
+                if not recent_knowledge:  # 如果 knowledge_list 存在但为空
+                    knowledge_info_str += "- 暂无相关知识和记忆。\n"
+
+            else:
+                # 如果 conversation_info 没有 knowledge_list 属性，或者列表为空
+                knowledge_info_str += "- 暂无相关知识记忆。\n"
+        except AttributeError:
+            logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}]ConversationInfo 对象可能缺少 knowledge_list 属性。")
+            knowledge_info_str += "- 获取知识列表时出错。\n"
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]构建知识信息字符串时出错: {e}")
+            knowledge_info_str += "- 处理知识列表时出错。\n"
+        # --- 知识信息字符串构建结束 ---
+
         # 获取聊天历史记录 (chat_history_text)
         chat_history_text = ""
         try:
@@ -349,6 +386,7 @@ class ActionPlanner:
             time_since_last_bot_message_info=time_since_last_bot_message_info,
             timeout_context=timeout_context,
             chat_history_text=chat_history_text if chat_history_text.strip() else "还没有聊天记录。",
+            knowledge_info_str=knowledge_info_str,
         )
 
         logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}]发送到LLM的最终提示词:\n------\n{prompt}\n------")

src/plugins/PFC/conversation.py

@@ -525,9 +525,9 @@ class Conversation:
                     )
                 action_successful = True
             except Exception as fetch_err:
-                logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]获取知识时出错: {fetch_err}")
+                logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]获取知识时出错: {str(fetch_err)}")
                 conversation_info.done_action[action_index].update(
-                    {"status": "recall", "final_reason": f"获取知识失败: {fetch_err}"}
+                    {"status": "recall", "final_reason": f"获取知识失败: {str(fetch_err)}"}
                 )
                 self.conversation_info.last_successful_reply_action = None  # 重置状态
 

src/plugins/PFC/message_storage.py

@@ -50,21 +50,18 @@ class MessageStorage(ABC):
 class MongoDBMessageStorage(MessageStorage):
     """MongoDB消息存储实现"""
 
-    def __init__(self):
-        self.db = db
-
     async def get_messages_after(self, chat_id: str, message_time: float) -> List[Dict[str, Any]]:
         query = {"chat_id": chat_id}
         # print(f"storage_check_message: {message_time}")
 
         query["time"] = {"$gt": message_time}
 
-        return list(self.db.messages.find(query).sort("time", 1))
+        return list(db.messages.find(query).sort("time", 1))
 
     async def get_messages_before(self, chat_id: str, time_point: float, limit: int = 5) -> List[Dict[str, Any]]:
         query = {"chat_id": chat_id, "time": {"$lt": time_point}}
 
-        messages = list(self.db.messages.find(query).sort("time", -1).limit(limit))
+        messages = list(db.messages.find(query).sort("time", -1).limit(limit))
 
         # 将消息按时间正序排列
         messages.reverse()
@@ -73,7 +70,7 @@ class MongoDBMessageStorage(MessageStorage):
     async def has_new_messages(self, chat_id: str, after_time: float) -> bool:
         query = {"chat_id": chat_id, "time": {"$gt": after_time}}
 
-        return self.db.messages.find_one(query) is not None
+        return db.messages.find_one(query) is not None
 
 
 # # 创建一个内存消息存储实现，用于测试

src/plugins/PFC/pfc_KnowledgeFetcher.py

@@ -68,16 +68,18 @@ class KnowledgeFetcher:
             max_depth=3,
             fast_retrieval=False,
         )
-        knowledge = ""
+        knowledge_text = ""
+        sources_text = "无记忆匹配"  # 默认值
         if related_memory:
             sources = []
             for memory in related_memory:
-                knowledge += memory[1] + "\n"
+                knowledge_text += memory[1] + "\n"
                 sources.append(f"记忆片段{memory[0]}")
-            knowledge = knowledge.strip(), "，".join(sources)
+            knowledge_text = knowledge_text.strip()
+            sources_text = "，".join(sources)
 
-        knowledge += "现在有以下**知识**可供参考：\n "
-        knowledge += self._lpmm_get_knowledge(query)
-        knowledge += "请记住这些**知识**，并根据**知识**回答问题。\n"
+        knowledge_text += "\n现在有以下**知识**可供参考：\n "
+        knowledge_text += self._lpmm_get_knowledge(query)
+        knowledge_text += "\n请记住这些**知识**，并根据**知识**回答问题。\n"
 
-        return "未找到相关知识", "无记忆匹配"
+        return knowledge_text or "未找到相关知识", sources_text or "无记忆匹配"

src/plugins/PFC/reply_generator.py

@@ -17,6 +17,9 @@ logger = get_module_logger("reply_generator")
 PROMPT_DIRECT_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，请根据以下信息生成一条回复：
 
 当前对话目标：{goals_str}
+
+{knowledge_info_str}
+
 最近的聊天记录：
 {chat_history_text}
 
@@ -25,7 +28,7 @@ PROMPT_DIRECT_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，请
 1. 符合对话目标，以"你"的角度发言（不要自己与自己对话！）
 2. 符合你的性格特征和身份细节
 3. 通俗易懂，自然流畅，像正常聊天一样，简短（通常20字以内，除非特殊情况）
-4. 适当利用相关知识，但不要生硬引用
+4. 可以适当利用相关知识，但不要生硬引用
 5. 自然、得体，结合聊天记录逻辑合理，且没有重复表达同质内容
 
 请注意把握聊天内容，不要回复的太有条理，可以有个性。请分清"你"和对方说的话，不要把"你"说的话当做对方说的话，这是你自己说的话。
@@ -39,6 +42,9 @@ PROMPT_DIRECT_REPLY = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，请
 PROMPT_SEND_NEW_MESSAGE = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊，**刚刚你已经发送了一条或多条消息**，现在请根据以下信息再发一条新消息： 
 
 当前对话目标：{goals_str}
+
+{knowledge_info_str}
+
 最近的聊天记录：
 {chat_history_text}
 
@@ -47,7 +53,7 @@ PROMPT_SEND_NEW_MESSAGE = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊
 1. 符合对话目标，以"你"的角度发言（不要自己与自己对话！）
 2. 符合你的性格特征和身份细节
 3. 通俗易懂，自然流畅，像正常聊天一样，简短（通常20字以内，除非特殊情况）
-4. 适当利用相关知识，但不要生硬引用
+4. 可以适当利用相关知识，但不要生硬引用
 5. 跟之前你发的消息自然的衔接，逻辑合理，且没有重复表达同质内容或部分重叠内容
 
 请注意把握聊天内容，不用太有条理，可以有个性。请分清"你"和对方说的话，不要把"你"说的话当做对方说的话，这是你自己说的话。
@@ -131,6 +137,38 @@ class ReplyGenerator:
         else:
             goals_str = "- 目前没有明确对话目标\n"  # 简化无目标情况
 
+        # --- 新增：构建知识信息字符串 ---
+        knowledge_info_str = "【供参考的相关知识和记忆】\n"  # 稍微改下标题，表明是供参考
+        try:
+            # 检查 conversation_info 是否有 knowledge_list 并且不为空
+            if hasattr(conversation_info, "knowledge_list") and conversation_info.knowledge_list:
+                # 最多只显示最近的 5 条知识
+                recent_knowledge = conversation_info.knowledge_list[-5:]
+                for i, knowledge_item in enumerate(recent_knowledge):
+                    if isinstance(knowledge_item, dict):
+                        query = knowledge_item.get("query", "未知查询")
+                        knowledge = knowledge_item.get("knowledge", "无知识内容")
+                        source = knowledge_item.get("source", "未知来源")
+                        # 只取知识内容的前 2000 个字
+                        knowledge_snippet = knowledge[:2000] + "..." if len(knowledge) > 2000 else knowledge
+                        knowledge_info_str += (
+                            f"{i + 1}. 关于 '{query}' (来源: {source}): {knowledge_snippet}\n"  # 格式微调，更简洁
+                        )
+                    else:
+                        knowledge_info_str += f"{i + 1}. 发现一条格式不正确的知识记录。\n"
+
+                if not recent_knowledge:
+                    knowledge_info_str += "- 暂无。\n"  # 更简洁的提示
+
+            else:
+                knowledge_info_str += "- 暂无。\n"
+        except AttributeError:
+            logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}]ConversationInfo 对象可能缺少 knowledge_list 属性。")
+            knowledge_info_str += "- 获取知识列表时出错。\n"
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]构建知识信息字符串时出错: {e}")
+            knowledge_info_str += "- 处理知识列表时出错。\n"
+
         # 获取聊天历史记录 (chat_history_text)
         chat_history_text = observation_info.chat_history_str
         if observation_info.new_messages_count > 0 and observation_info.unprocessed_messages:
@@ -162,7 +200,10 @@ class ReplyGenerator:
 
         # --- 格式化最终的 Prompt ---
         prompt = prompt_template.format(
-            persona_text=persona_text, goals_str=goals_str, chat_history_text=chat_history_text
+            persona_text=persona_text,
+            goals_str=goals_str,
+            chat_history_text=chat_history_text,
+            knowledge_info_str=knowledge_info_str,
         )
 
         # --- 调用 LLM 生成 ---

src/plugins/chat/bot.py

@@ -99,15 +99,20 @@ class ChatBot:
                 template_group_name = None
 
             async def preprocess():
+                logger.trace("开始预处理消息...")
                 # 如果在私聊中
                 if groupinfo is None:
+                    logger.trace("检测到私聊消息")
                     # 是否在配置信息中开启私聊模式
                     if global_config.enable_friend_chat:
+                        logger.trace("私聊模式已启用")
                         # 是否进入PFC
                         if global_config.enable_pfc_chatting:
+                            logger.trace("进入PFC私聊处理流程")
                             userinfo = message.message_info.user_info
                             messageinfo = message.message_info
                             # 创建聊天流
+                            logger.trace(f"为{userinfo.user_id}创建/获取聊天流")
                             chat = await chat_manager.get_or_create_stream(
                                 platform=messageinfo.platform,
                                 user_info=userinfo,
@@ -118,9 +123,11 @@ class ChatBot:
                             await self._create_pfc_chat(message)
                         # 禁止PFC，进入普通的心流消息处理逻辑
                         else:
+                            logger.trace("进入普通心流私聊处理")
                             await self.heartflow_processor.process_message(message_data)
                 # 群聊默认进入心流消息处理逻辑
                 else:
+                    logger.trace(f"检测到群聊消息，群ID: {groupinfo.group_id}")
                     await self.heartflow_processor.process_message(message_data)
 
             if template_group_name:

src/plugins/chat/message_sender.py

@@ -159,16 +159,16 @@ class MessageManager:
             logger.warning("Processor task already running.")
             return
         self._processor_task = asyncio.create_task(self._start_processor_loop())
-        logger.info("MessageManager processor task started.")
+        logger.debug("MessageManager processor task started.")
 
     def stop(self):
         """停止后台处理器任务。"""
         self._running = False
         if hasattr(self, "_processor_task") and not self._processor_task.done():
             self._processor_task.cancel()
-            logger.info("MessageManager processor task stopping.")
+            logger.debug("MessageManager processor task stopping.")
         else:
-            logger.info("MessageManager processor task not running or already stopped.")
+            logger.debug("MessageManager processor task not running or already stopped.")
 
     async def get_container(self, chat_id: str) -> MessageContainer:
         """获取或创建聊天流的消息容器 (异步，使用锁)"""

src/plugins/chat/utils.py

@@ -732,6 +732,9 @@ def translate_timestamp_to_human_readable(timestamp: float, mode: str = "normal"
             return f"{int(diff / 86400)}天前:\n"
         else:
             return time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(timestamp)) + ":\n"
+    elif mode == "lite":
+        # 只返回时分秒格式，喵~
+        return time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime(timestamp))
     return None
 
 

src/plugins/chat/utils_image.py

@@ -5,6 +5,7 @@ import hashlib
 from typing import Optional
 from PIL import Image
 import io
+import numpy as np
 
 
 from ...common.database import db
@@ -231,14 +232,16 @@ class ImageManager:
             return "[图片]"
 
     @staticmethod
-    def transform_gif(gif_base64: str) -> str:
-        """将GIF转换为水平拼接的静态图像
+    def transform_gif(gif_base64: str, similarity_threshold: float = 1000.0, max_frames: int = 15) -> Optional[str]:
+        """将GIF转换为水平拼接的静态图像, 跳过相似的帧
 
         Args:
             gif_base64: GIF的base64编码字符串
+            similarity_threshold: 判定帧相似的阈值 (MSE)，越小表示要求差异越大才算不同帧，默认1000.0
+            max_frames: 最大抽取的帧数，默认15
 
         Returns:
-            str: 拼接后的JPG图像的base64编码字符串
+            Optional[str]: 拼接后的JPG图像的base64编码字符串, 或者在失败时返回None
         """
         try:
             # 解码base64
@@ -246,41 +249,88 @@ class ImageManager:
             gif = Image.open(io.BytesIO(gif_data))
 
             # 收集所有帧
-            frames = []
+            all_frames = []
             try:
                 while True:
-                    gif.seek(len(frames))
+                    gif.seek(len(all_frames))
+                    # 确保是RGB格式方便比较
                     frame = gif.convert("RGB")
-                    frames.append(frame.copy())
+                    all_frames.append(frame.copy())
             except EOFError:
-                pass
+                pass  # 读完啦
 
-            if not frames:
-                raise ValueError("No frames found in GIF")
+            if not all_frames:
+                logger.warning("GIF中没有找到任何帧")
+                return None  # 空的GIF直接返回None
 
-            # 计算需要抽取的帧的索引
-            total_frames = len(frames)
-            if total_frames <= 15:
-                selected_frames = frames
-            else:
-                # 均匀抽取10帧
-                indices = [int(i * (total_frames - 1) / 14) for i in range(15)]
-                selected_frames = [frames[i] for i in indices]
+            # --- 新的帧选择逻辑 ---
+            selected_frames = []
+            last_selected_frame_np = None
 
-            # 获取单帧的尺寸
+            for i, current_frame in enumerate(all_frames):
+                current_frame_np = np.array(current_frame)
+
+                # 第一帧总是要选的
+                if i == 0:
+                    selected_frames.append(current_frame)
+                    last_selected_frame_np = current_frame_np
+                    continue
+
+                # 计算和上一张选中帧的差异（均方误差 MSE）
+                if last_selected_frame_np is not None:
+                    mse = np.mean((current_frame_np - last_selected_frame_np) ** 2)
+                    # logger.trace(f"帧 {i} 与上一选中帧的 MSE: {mse}") # 可以取消注释来看差异值
+
+                    # 如果差异够大，就选它！
+                    if mse > similarity_threshold:
+                        selected_frames.append(current_frame)
+                        last_selected_frame_np = current_frame_np
+                        # 检查是不是选够了
+                        if len(selected_frames) >= max_frames:
+                            # logger.debug(f"已选够 {max_frames} 帧，停止选择。")
+                            break
+                # 如果差异不大就跳过这一帧啦
+
+            # --- 帧选择逻辑结束 ---
+
+            # 如果选择后连一帧都没有（比如GIF只有一帧且后续处理失败？）或者原始GIF就没帧，也返回None
+            if not selected_frames:
+                logger.warning("处理后没有选中任何帧")
+                return None
+
+            # logger.debug(f"总帧数: {len(all_frames)}, 选中帧数: {len(selected_frames)}")
+
+            # 获取选中的第一帧的尺寸（假设所有帧尺寸一致）
             frame_width, frame_height = selected_frames[0].size
 
             # 计算目标尺寸，保持宽高比
             target_height = 200  # 固定高度
+            # 防止除以零
+            if frame_height == 0:
+                logger.error("帧高度为0，无法计算缩放尺寸")
+                return None
             target_width = int((target_height / frame_height) * frame_width)
+            # 宽度也不能是0
+            if target_width == 0:
+                logger.warning(f"计算出的目标宽度为0 (原始尺寸 {frame_width}x{frame_height})，调整为1")
+                target_width = 1
 
-            # 调整所有帧的大小
+            # 调整所有选中帧的大小
             resized_frames = [
                 frame.resize((target_width, target_height), Image.Resampling.LANCZOS) for frame in selected_frames
             ]
 
             # 创建拼接图像
             total_width = target_width * len(resized_frames)
+            # 防止总宽度为0
+            if total_width == 0 and len(resized_frames) > 0:
+                logger.warning("计算出的总宽度为0，但有选中帧，可能目标宽度太小")
+                # 至少给点宽度吧
+                total_width = len(resized_frames)
+            elif total_width == 0:
+                logger.error("计算出的总宽度为0且无选中帧")
+                return None
+
             combined_image = Image.new("RGB", (total_width, target_height))
 
             # 水平拼接图像
@@ -289,14 +339,17 @@ class ImageManager:
 
             # 转换为base64
             buffer = io.BytesIO()
-            combined_image.save(buffer, format="JPEG", quality=85)
+            combined_image.save(buffer, format="JPEG", quality=85)  # 保存为JPEG
             result_base64 = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("utf-8")
 
             return result_base64
 
+        except MemoryError:
+            logger.error("GIF转换失败: 内存不足，可能是GIF太大或帧数太多")
+            return None  # 内存不够啦
         except Exception as e:
-            logger.error(f"GIF转换失败: {str(e)}")
-            return None
+            logger.error(f"GIF转换失败: {str(e)}", exc_info=True)  # 记录详细错误信息
+            return None  # 其他错误也返回None
 
 
 # 创建全局单例

src/plugins/emoji_system/emoji_manager.py

@@ -34,9 +34,12 @@ MAX_EMOJI_FOR_PROMPT = 20  # 最大允许的表情包描述数量于图片替换
 class MaiEmoji:
     """定义一个表情包"""
 
-    def __init__(self, filename: str, path: str):
-        self.path = path  # 存储目录路径
-        self.filename = filename
+    def __init__(self, full_path: str):
+        if not full_path:
+            raise ValueError("full_path cannot be empty")
+        self.full_path = full_path  # 文件的完整路径 (包括文件名)
+        self.path = os.path.dirname(full_path)  # 文件所在的目录路径
+        self.filename = os.path.basename(full_path)  # 文件名
         self.embedding = []
         self.hash = ""  # 初始为空，在创建实例时会计算
         self.description = ""
@@ -48,35 +51,58 @@ class MaiEmoji:
         self.format = ""
 
     async def initialize_hash_format(self):
-        """从文件创建表情包实例
-
-        参数:
-            file_path: 文件的完整路径
-
-        返回:
-            MaiEmoji: 创建的表情包实例，如果失败则返回None
-        """
+        """从文件创建表情包实例, 计算哈希值和格式"""
+        image_base64 = None
+        image_bytes = None
         try:
-            file_path = os.path.join(self.path, self.filename)
-            if not os.path.exists(file_path):
-                logger.error(f"[错误] 表情包文件不存在: {file_path}")
+            # 使用 full_path 检查文件是否存在
+            if not os.path.exists(self.full_path):
+                logger.error(f"[初始化错误] 表情包文件不存在: {self.full_path}")
+                self.is_deleted = True
                 return None
 
-            image_base64 = image_path_to_base64(file_path)
+            # 使用 full_path 读取文件
+            logger.debug(f"[初始化] 正在读取文件: {self.full_path}")
+            image_base64 = image_path_to_base64(self.full_path)
             if image_base64 is None:
-                logger.error(f"[错误] 无法读取图片: {file_path}")
+                logger.error(f"[初始化错误] 无法读取或转换Base64: {self.full_path}")
+                self.is_deleted = True
                 return None
+            logger.debug(f"[初始化] 文件读取成功 (Base64预览: {image_base64[:50]}...)")
 
             # 计算哈希值
+            logger.debug(f"[初始化] 正在解码Base64并计算哈希: {self.filename}")
             image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
             self.hash = hashlib.md5(image_bytes).hexdigest()
+            logger.debug(f"[初始化] 哈希计算成功: {self.hash}")
 
             # 获取图片格式
-            self.format = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).format.lower()
+            logger.debug(f"[初始化] 正在使用Pillow获取格式: {self.filename}")
+            try:
+                with Image.open(io.BytesIO(image_bytes)) as img:
+                    self.format = img.format.lower()
+                logger.debug(f"[初始化] 格式获取成功: {self.format}")
+            except Exception as pil_error:
+                logger.error(f"[初始化错误] Pillow无法处理图片 ({self.filename}): {pil_error}")
+                logger.error(traceback.format_exc())
+                self.is_deleted = True
+                return None
 
+            # 如果所有步骤成功，返回 True
+            return True
+
+        except FileNotFoundError:
+            logger.error(f"[初始化错误] 文件在处理过程中丢失: {self.full_path}")
+            self.is_deleted = True
+            return None
+        except base64.binascii.Error as b64_error:
+            logger.error(f"[初始化错误] Base64解码失败 ({self.filename}): {b64_error}")
+            self.is_deleted = True
+            return None
         except Exception as e:
-            logger.error(f"[错误] 初始化表情包失败: {str(e)}")
+            logger.error(f"[初始化错误] 初始化表情包时发生未预期错误 ({self.filename}): {str(e)}")
             logger.error(traceback.format_exc())
+            self.is_deleted = True
             return None
 
     async def register_to_db(self):
@@ -87,61 +113,72 @@ class MaiEmoji:
         """
         try:
             # 确保目标目录存在
-            os.makedirs(EMOJI_REGISTED_DIR, exist_ok=True)
 
-            # 源路径是当前实例的完整路径
-            source_path = os.path.join(self.path, self.filename)
-            # 目标路径
-            destination_path = os.path.join(EMOJI_REGISTED_DIR, self.filename)
+            # 源路径是当前实例的完整路径 self.full_path
+            source_full_path = self.full_path
+            # 目标完整路径
+            destination_full_path = os.path.join(EMOJI_REGISTED_DIR, self.filename)
 
             # 检查源文件是否存在
-            if not os.path.exists(source_path):
-                logger.error(f"[错误] 源文件不存在: {source_path}")
+            if not os.path.exists(source_full_path):
+                logger.error(f"[错误] 源文件不存在: {source_full_path}")
                 return False
 
             # --- 文件移动 ---
             try:
                 # 如果目标文件已存在，先删除 (确保移动成功)
-                if os.path.exists(destination_path):
-                    os.remove(destination_path)
+                if os.path.exists(destination_full_path):
+                    os.remove(destination_full_path)
 
-                os.rename(source_path, destination_path)
-                logger.info(f"[移动] 文件从 {source_path} 移动到 {destination_path}")
-                # 更新实例的路径属性为新目录
+                os.rename(source_full_path, destination_full_path)
+                logger.debug(f"[移动] 文件从 {source_full_path} 移动到 {destination_full_path}")
+                # 更新实例的路径属性为新路径
+                self.full_path = destination_full_path
                 self.path = EMOJI_REGISTED_DIR
+                # self.filename 保持不变
             except Exception as move_error:
                 logger.error(f"[错误] 移动文件失败: {str(move_error)}")
-                return False  # 文件移动失败，不继续
+                # 如果移动失败，尝试将实例状态恢复？暂时不处理，仅返回失败
+                return False
 
             # --- 数据库操作 ---
             try:
                 # 准备数据库记录 for emoji collection
                 emoji_record = {
                     "filename": self.filename,
-                    "path": os.path.join(self.path, self.filename),  # 使用更新后的路径
+                    "path": self.path,  # 存储目录路径
+                    "full_path": self.full_path,  # 存储完整文件路径
                     "embedding": self.embedding,
                     "description": self.description,
-                    "emotion": self.emotion,  # 添加情感标签字段
+                    "emotion": self.emotion,
                     "hash": self.hash,
                     "format": self.format,
-                    "timestamp": int(self.register_time),  # 使用实例的注册时间
+                    "timestamp": int(self.register_time),
                     "usage_count": self.usage_count,
                     "last_used_time": self.last_used_time,
                 }
 
                 # 使用upsert确保记录存在或被更新
                 db["emoji"].update_one({"hash": self.hash}, {"$set": emoji_record}, upsert=True)
-                logger.success(f"[注册] 表情包信息保存到数据库: {self.description}")
+
+                logger.success(f"[注册] 表情包信息保存到数据库: {self.filename} ({self.emotion})")
 
                 return True
 
             except Exception as db_error:
-                logger.error(f"[错误] 保存数据库失败: {str(db_error)}")
-                # 考虑是否需要将文件移回？为了简化，暂时只记录错误
+                logger.error(f"[错误] 保存数据库失败 ({self.filename}): {str(db_error)}")
+                # 数据库保存失败，是否需要将文件移回？为了简化，暂时只记录错误
+                # 可以考虑在这里尝试删除已移动的文件，避免残留
+                try:
+                    if os.path.exists(self.full_path):  # full_path 此时是目标路径
+                        os.remove(self.full_path)
+                        logger.warning(f"[回滚] 已删除移动失败后残留的文件: {self.full_path}")
+                except Exception as remove_error:
+                    logger.error(f"[错误] 回滚删除文件失败: {remove_error}")
                 return False
 
         except Exception as e:
-            logger.error(f"[错误] 注册表情包失败: {str(e)}")
+            logger.error(f"[错误] 注册表情包失败 ({self.filename}): {str(e)}")
             logger.error(traceback.format_exc())
             return False
 
@@ -155,30 +192,36 @@ class MaiEmoji:
         """
         try:
             # 1. 删除文件
-            if os.path.exists(os.path.join(self.path, self.filename)):
+            file_to_delete = self.full_path
+            if os.path.exists(file_to_delete):
                 try:
-                    os.remove(os.path.join(self.path, self.filename))
-                    logger.info(f"[删除] 文件: {os.path.join(self.path, self.filename)}")
+                    os.remove(file_to_delete)
+                    logger.debug(f"[删除] 文件: {file_to_delete}")
                 except Exception as e:
-                    logger.error(f"[错误] 删除文件失败 {os.path.join(self.path, self.filename)}: {str(e)}")
-                    # 继续执行，即使文件删除失败也尝试删除数据库记录
+                    logger.error(f"[错误] 删除文件失败 {file_to_delete}: {str(e)}")
+                    # 文件删除失败，但仍然尝试删除数据库记录
 
             # 2. 删除数据库记录
             result = db.emoji.delete_one({"hash": self.hash})
             deleted_in_db = result.deleted_count > 0
 
             if deleted_in_db:
-                logger.success(f"[删除] 成功删除表情包记录: {self.description}")
-
+                logger.info(f"[删除] 表情包数据库记录 {self.filename} (Hash: {self.hash})")
                 # 3. 标记对象已被删除
                 self.is_deleted = True
                 return True
             else:
-                logger.error(f"[错误] 删除表情包记录失败: {self.hash}")
+                # 如果数据库记录删除失败，但文件可能已删除，记录一个警告
+                if not os.path.exists(file_to_delete):
+                    logger.warning(
+                        f"[警告] 表情包文件 {file_to_delete} 已删除，但数据库记录删除失败 (Hash: {self.hash})"
+                    )
+                else:
+                    logger.error(f"[错误] 删除表情包数据库记录失败: {self.hash}")
                 return False
 
         except Exception as e:
-            logger.error(f"[错误] 删除表情包失败: {str(e)}")
+            logger.error(f"[错误] 删除表情包失败 ({self.filename}): {str(e)}")
             return False
 
 
@@ -195,7 +238,7 @@ class EmojiManager:
         self._scan_task = None
         self.vlm = LLMRequest(model=global_config.vlm, temperature=0.3, max_tokens=1000, request_type="emoji")
         self.llm_emotion_judge = LLMRequest(
-            model=global_config.llm_emotion_judge, max_tokens=600, temperature=0.8, request_type="emoji"
+            model=global_config.llm_normal, max_tokens=600, request_type="emoji"
         )  # 更高的温度，更少的token（后续可以根据情绪来调整温度）
 
         self.emoji_num = 0
@@ -208,6 +251,7 @@ class EmojiManager:
     def _ensure_emoji_dir(self):
         """确保表情存储目录存在"""
         os.makedirs(EMOJI_DIR, exist_ok=True)
+        os.makedirs(EMOJI_REGISTED_DIR, exist_ok=True)
 
     def initialize(self):
         """初始化数据库连接和表情目录"""
@@ -264,59 +308,71 @@ class EmojiManager:
         Args:
             text_emotion: 输入的情感描述文本
         Returns:
-            Optional[Tuple[str, str]]: (表情包文件路径, 表情包描述)，如果没有找到则返回None
+            Optional[Tuple[str, str]]: (表情包完整文件路径, 表情包描述)，如果没有找到则返回None
         """
         try:
             self._ensure_db()
-            time_start = time.time()
+            _time_start = time.time()
 
-            # 获取所有表情包
+            # 获取所有表情包 (从内存缓存中获取)
             all_emojis = self.emoji_objects
 
             if not all_emojis:
-                logger.warning("数据库中没有任何表情包")
+                logger.warning("内存中没有任何表情包对象")
+                # 可以考虑再查一次数据库？或者依赖定期任务更新
                 return None
 
             # 计算每个表情包与输入文本的最大情感相似度
             emoji_similarities = []
             for emoji in all_emojis:
+                # 跳过已标记为删除的对象
+                if emoji.is_deleted:
+                    continue
+
                 emotions = emoji.emotion
                 if not emotions:
                     continue
 
                 # 计算与每个emotion标签的相似度，取最大值
                 max_similarity = 0
+                best_matching_emotion = ""  # 记录最匹配的 emotion 喵~
                 for emotion in emotions:
                     # 使用编辑距离计算相似度
                     distance = self._levenshtein_distance(text_emotion, emotion)
                     max_len = max(len(text_emotion), len(emotion))
                     similarity = 1 - (distance / max_len if max_len > 0 else 0)
-                    max_similarity = max(max_similarity, similarity)
+                    if similarity > max_similarity:  # 如果找到更相似的喵~
+                        max_similarity = similarity
+                        best_matching_emotion = emotion  # 就记下这个 emotion 喵~
 
-                emoji_similarities.append((emoji, max_similarity))
+                if best_matching_emotion:  # 确保有匹配的情感才添加喵~
+                    emoji_similarities.append((emoji, max_similarity, best_matching_emotion))  # 把 emotion 也存起来喵~
 
             # 按相似度降序排序
             emoji_similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
 
-            # 获取前5个最相似的表情包
-            top_5_emojis = emoji_similarities[:10] if len(emoji_similarities) > 10 else emoji_similarities
+            # 获取前10个最相似的表情包
+            top_emojis = (
+                emoji_similarities[:10] if len(emoji_similarities) > 10 else emoji_similarities
+            )  # 改个名字，更清晰喵~
 
-            if not top_5_emojis:
+            if not top_emojis:
                 logger.warning("未找到匹配的表情包")
                 return None
 
-            # 从前5个中随机选择一个
-            selected_emoji, similarity = random.choice(top_5_emojis)
+            # 从前几个中随机选择一个
+            selected_emoji, similarity, matched_emotion = random.choice(top_emojis)  # 把匹配的 emotion 也拿出来喵~
 
             # 更新使用次数
             self.record_usage(selected_emoji.hash)
 
-            time_end = time.time()
+            _time_end = time.time()
 
-            logger.info(
-                f"找到[{text_emotion}]表情包,用时:{time_end - time_start:.2f}秒: {selected_emoji.description}  (相似度: {similarity:.4f})"
+            logger.info(  # 使用匹配到的 emotion 记录日志喵~
+                f"为[{text_emotion}]找到表情包: {matched_emotion} ({selected_emoji.filename}), Similarity: {similarity:.4f}"
             )
-            return selected_emoji.path, f"[ {selected_emoji.description} ]"
+            # 返回完整文件路径和描述
+            return selected_emoji.full_path, f"[ {selected_emoji.description} ]"
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"[错误] 获取表情包失败: {str(e)}")
@@ -364,40 +420,50 @@ class EmojiManager:
             self.emoji_num = total_count
             removed_count = 0
             # 使用列表复制进行遍历，因为我们会在遍历过程中修改列表
-            for emoji in self.emoji_objects[:]:
+            objects_to_remove = []
+            for emoji in self.emoji_objects:
                 try:
+                    # 跳过已经标记为删除的，避免重复处理
+                    if emoji.is_deleted:
+                        objects_to_remove.append(emoji)  # 收集起来一次性移除
+                        continue
+
                     # 检查文件是否存在
-                    if not os.path.exists(emoji.path):
-                        logger.warning(f"[检查] 表情包文件已被删除: {emoji.path}")
+                    if not os.path.exists(emoji.full_path):
+                        logger.warning(f"[检查] 表情包文件丢失: {emoji.full_path}")
                         # 执行表情包对象的删除方法
-                        await emoji.delete()
-                        # 从列表中移除该对象
-                        self.emoji_objects.remove(emoji)
+                        await emoji.delete()  # delete 方法现在会标记 is_deleted
+                        objects_to_remove.append(emoji)  # 标记删除后，也收集起来移除
                         # 更新计数
                         self.emoji_num -= 1
                         removed_count += 1
                         continue
 
-                    if emoji.description == None:
-                        logger.warning(f"[检查] 表情包文件已被删除: {emoji.path}")
-                        # 执行表情包对象的删除方法
+                    # 检查描述是否为空 (如果为空也视为无效)
+                    if not emoji.description:
+                        logger.warning(f"[检查] 表情包描述为空，视为无效: {emoji.filename}")
                         await emoji.delete()
-                        # 从列表中移除该对象
-                        self.emoji_objects.remove(emoji)
-                        # 更新计数
+                        objects_to_remove.append(emoji)
                         self.emoji_num -= 1
                         removed_count += 1
                         continue
 
                 except Exception as item_error:
-                    logger.error(f"[错误] 处理表情包记录时出错: {str(item_error)}")
+                    logger.error(f"[错误] 处理表情包记录时出错 ({emoji.filename}): {str(item_error)}")
+                    # 即使出错，也尝试继续检查下一个
                     continue
 
+            # 从 self.emoji_objects 中移除标记的对象
+            if objects_to_remove:
+                self.emoji_objects = [e for e in self.emoji_objects if e not in objects_to_remove]
+
+            # 清理 EMOJI_REGISTED_DIR 目录中未被追踪的文件
             await self.clean_unused_emojis(EMOJI_REGISTED_DIR, self.emoji_objects)
+
             # 输出清理结果
             if removed_count > 0:
-                logger.success(f"[清理] 已清理 {removed_count} 个失效的表情包记录")
-                logger.info(f"[统计] 清理前: {total_count} | 清理后: {len(self.emoji_objects)}")
+                logger.success(f"[清理] 已清理 {removed_count} 个失效/文件丢失的表情包记录")
+                logger.info(f"[统计] 清理前记录数: {total_count} | 清理后有效记录数: {len(self.emoji_objects)}")
             else:
                 logger.info(f"[检查] 已检查 {total_count} 个表情包记录，全部完好")
 
@@ -460,45 +526,72 @@ class EmojiManager:
             await asyncio.sleep(global_config.EMOJI_CHECK_INTERVAL * 60)
 
     async def get_all_emoji_from_db(self):
-        """获取所有表情包并初始化为MaiEmoji类对象
-
-        参数:
-            hash: 可选，如果提供则只返回指定哈希值的表情包
-
-        返回:
-            list[MaiEmoji]: 表情包对象列表
-        """
+        """获取所有表情包并初始化为MaiEmoji类对象，更新 self.emoji_objects"""
         try:
             self._ensure_db()
+            logger.info("[数据库] 开始加载所有表情包记录...")
 
-            # 获取所有表情包
             all_emoji_data = list(db.emoji.find())
-
-            # 将数据库记录转换为MaiEmoji对象
             emoji_objects = []
+            load_errors = 0
+
             for emoji_data in all_emoji_data:
-                emoji = MaiEmoji(
-                    filename=emoji_data.get("filename", ""),
-                    path=emoji_data.get("path", ""),
-                )
+                full_path = emoji_data.get("full_path")
+                if not full_path:
+                    logger.warning(f"[加载错误] 数据库记录缺少 'full_path' 字段: {emoji_data.get('_id')}")
+                    load_errors += 1
+                    continue  # 跳过缺少 full_path 的记录
 
-                # 设置额外属性
-                emoji.hash = emoji_data.get("hash", "")
-                emoji.usage_count = emoji_data.get("usage_count", 0)
-                emoji.last_used_time = emoji_data.get("last_used_time", emoji_data.get("timestamp", time.time()))
-                emoji.register_time = emoji_data.get("timestamp", time.time())
-                emoji.description = emoji_data.get("description", "")
-                emoji.emotion = emoji_data.get("emotion", [])  # 添加情感标签的加载
-                emoji_objects.append(emoji)
+                try:
+                    # 使用 full_path 初始化 MaiEmoji 对象
+                    emoji = MaiEmoji(full_path=full_path)
 
-            # 存储到EmojiManager中
+                    # 设置从数据库加载的属性
+                    emoji.hash = emoji_data.get("hash", "")
+                    # 如果 hash 为空，也跳过？取决于业务逻辑
+                    if not emoji.hash:
+                        logger.warning(f"[加载错误] 数据库记录缺少 'hash' 字段: {full_path}")
+                        load_errors += 1
+                        continue
+
+                    emoji.description = emoji_data.get("description", "")
+                    emoji.emotion = emoji_data.get("emotion", [])
+                    emoji.usage_count = emoji_data.get("usage_count", 0)
+                    # 优先使用 last_used_time，否则用 timestamp，最后用当前时间
+                    last_used = emoji_data.get("last_used_time")
+                    timestamp = emoji_data.get("timestamp")
+                    emoji.last_used_time = (
+                        last_used if last_used is not None else (timestamp if timestamp is not None else time.time())
+                    )
+                    emoji.register_time = timestamp if timestamp is not None else time.time()
+                    emoji.format = emoji_data.get("format", "")  # 加载格式
+
+                    # 不需要再手动设置 path 和 filename，__init__ 会自动处理
+
+                    emoji_objects.append(emoji)
+
+                except ValueError as ve:  # 捕获 __init__ 可能的错误
+                    logger.error(f"[加载错误] 初始化 MaiEmoji 失败 ({full_path}): {ve}")
+                    load_errors += 1
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"[加载错误] 处理数据库记录时出错 ({full_path}): {str(e)}")
+                    load_errors += 1
+
+            # 更新内存中的列表和数量
             self.emoji_objects = emoji_objects
+            self.emoji_num = len(emoji_objects)
+
+            logger.success(f"[数据库] 加载完成: 共加载 {self.emoji_num} 个表情包记录。")
+            if load_errors > 0:
+                logger.warning(f"[数据库] 加载过程中出现 {load_errors} 个错误。")
 
         except Exception as e:
-            logger.error(f"[错误] 获取所有表情包对象失败: {str(e)}")
+            logger.error(f"[错误] 从数据库加载所有表情包对象失败: {str(e)}")
+            self.emoji_objects = []  # 加载失败则清空列表
+            self.emoji_num = 0
 
     async def get_emoji_from_db(self, hash=None):
-        """获取所有表情包并初始化为MaiEmoji类对象
+        """获取指定哈希值的表情包并初始化为MaiEmoji类对象列表 (主要用于调试或特定查找)
 
         参数:
             hash: 可选，如果提供则只返回指定哈希值的表情包
@@ -509,50 +602,73 @@ class EmojiManager:
         try:
             self._ensure_db()
 
-            # 准备查询条件
             query = {}
             if hash:
                 query = {"hash": hash}
-
-            # 获取所有表情包
-            all_emoji_data = list(db.emoji.find(query))
-
-            # 将数据库记录转换为MaiEmoji对象
-            emoji_objects = []
-            for emoji_data in all_emoji_data:
-                emoji = MaiEmoji(
-                    filename=emoji_data.get("filename", ""),
-                    path=emoji_data.get("path", ""),
+            else:
+                logger.warning(
+                    "[查询] 未提供 hash，将尝试加载所有表情包，建议使用 get_all_emoji_from_db 更新管理器状态。"
                 )
 
-                # 设置额外属性
-                emoji.usage_count = emoji_data.get("usage_count", 0)
-                emoji.last_used_time = emoji_data.get("last_used_time", emoji_data.get("timestamp", time.time()))
-                emoji.register_time = emoji_data.get("timestamp", time.time())
-                emoji.description = emoji_data.get("description", "")
-                emoji.emotion = emoji_data.get("emotion", [])  # 添加情感标签的加载
+            emoji_data_list = list(db.emoji.find(query))
+            emoji_objects = []
+            load_errors = 0
 
-                emoji_objects.append(emoji)
+            for emoji_data in emoji_data_list:
+                full_path = emoji_data.get("full_path")
+                if not full_path:
+                    logger.warning(f"[加载错误] 数据库记录缺少 'full_path' 字段: {emoji_data.get('_id')}")
+                    load_errors += 1
+                    continue
 
-            # 存储到EmojiManager中
-            self.emoji_objects = emoji_objects
+                try:
+                    emoji = MaiEmoji(full_path=full_path)
+                    emoji.hash = emoji_data.get("hash", "")
+                    if not emoji.hash:
+                        logger.warning(f"[加载错误] 数据库记录缺少 'hash' 字段: {full_path}")
+                        load_errors += 1
+                        continue
+
+                    emoji.description = emoji_data.get("description", "")
+                    emoji.emotion = emoji_data.get("emotion", [])
+                    emoji.usage_count = emoji_data.get("usage_count", 0)
+                    last_used = emoji_data.get("last_used_time")
+                    timestamp = emoji_data.get("timestamp")
+                    emoji.last_used_time = (
+                        last_used if last_used is not None else (timestamp if timestamp is not None else time.time())
+                    )
+                    emoji.register_time = timestamp if timestamp is not None else time.time()
+                    emoji.format = emoji_data.get("format", "")
+                    emoji_objects.append(emoji)
+                except ValueError as ve:
+                    logger.error(f"[加载错误] 初始化 MaiEmoji 失败 ({full_path}): {ve}")
+                    load_errors += 1
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"[加载错误] 处理数据库记录时出错 ({full_path}): {str(e)}")
+                    load_errors += 1
+
+            if load_errors > 0:
+                logger.warning(f"[查询] 加载过程中出现 {load_errors} 个错误。")
 
             return emoji_objects
 
         except Exception as e:
-            logger.error(f"[错误] 获取所有表情包对象失败: {str(e)}")
+            logger.error(f"[错误] 从数据库获取表情包对象失败: {str(e)}")
             return []
 
-    async def get_emoji_from_manager(self, hash) -> MaiEmoji:
-        """从EmojiManager中获取表情包
+    async def get_emoji_from_manager(self, hash) -> Optional[MaiEmoji]:
+        """从内存中的 emoji_objects 列表获取表情包
 
         参数:
-            hash:如果提供则只返回指定哈希值的表情包
+            hash: 要查找的表情包哈希值
+        返回:
+            MaiEmoji 或 None: 如果找到则返回 MaiEmoji 对象，否则返回 None
         """
         for emoji in self.emoji_objects:
-            if emoji.hash == hash:
+            # 确保对象未被标记为删除且哈希值匹配
+            if not emoji.is_deleted and emoji.hash == hash:
                 return emoji
-        return None
+        return None  # 如果循环结束还没找到，则返回 None
 
     async def delete_emoji(self, emoji_hash: str) -> bool:
         """根据哈希值删除表情包
@@ -656,11 +772,11 @@ class EmojiManager:
 
             # 调用大模型进行决策
             decision, _ = await self.llm_emotion_judge.generate_response_async(prompt, temperature=0.8)
-            logger.info(f"[决策] 大模型决策结果: {decision}")
+            logger.info(f"[决策] 结果: {decision}")
 
             # 解析决策结果
             if "不删除" in decision:
-                logger.info("[决策] 决定不删除任何表情包")
+                logger.info("[决策] 不删除任何表情包")
                 return False
 
             # 尝试从决策中提取表情包编号
@@ -673,7 +789,7 @@ class EmojiManager:
                     emoji_to_delete = selected_emojis[emoji_index]
 
                     # 删除选定的表情包
-                    logger.info(f"[决策] 决定删除表情包: {emoji_to_delete.description}")
+                    logger.info(f"[决策] 删除表情包: {emoji_to_delete.description}")
                     delete_success = await self.delete_emoji(emoji_to_delete.hash)
 
                     if delete_success:
@@ -682,7 +798,7 @@ class EmojiManager:
                         if register_success:
                             self.emoji_objects.append(new_emoji)
                             self.emoji_num += 1
-                            logger.success(f"[成功] 注册表情包: {new_emoji.description}")
+                            logger.success(f"[成功] 注册: {new_emoji.filename}")
                             return True
                         else:
                             logger.error(f"[错误] 注册表情包到数据库失败: {new_emoji.filename}")
@@ -719,10 +835,10 @@ class EmojiManager:
             # 调用AI获取描述
             if image_format == "gif" or image_format == "GIF":
                 image_base64 = image_manager.transform_gif(image_base64)
-                prompt = "这是一个动态图表情包，每一张图代表了动态图的某一帧，黑色背景代表透明，详细描述一下表情包表达的情感和内容，请关注其幽默和讽刺意味"
+                prompt = "这是一个动态图表情包，每一张图代表了动态图的某一帧，黑色背景代表透明，描述一下表情包表达的情感和内容，描述细节，从互联网梗,meme的角度去分析"
                 description, _ = await self.vlm.generate_response_for_image(prompt, image_base64, "jpg")
             else:
-                prompt = "这是一个表情包，请详细描述一下表情包所表达的情感和内容，请关注其幽默和讽刺意味"
+                prompt = "这是一个表情包，请详细描述一下表情包所表达的情感和内容，描述细节，从互联网梗,meme的角度去分析"
                 description, _ = await self.vlm.generate_response_for_image(prompt, image_base64, image_format)
 
             # 审核表情包
@@ -741,17 +857,22 @@ class EmojiManager:
 
             # 分析情感含义
             emotion_prompt = f"""
-            基于这个表情包的描述：'{description}'，请列出1-2个可能的情感标签，每个标签用一个词组表示，格式如下：
-            幽默的讽刺
-            悲伤的无奈
-            愤怒的抗议
-            愤怒的讽刺
-            直接输出词组，词组检用逗号分隔。"""
+            请你识别这个表情包的含义和适用场景，给我简短的描述，每个描述不要超过15个字
+            这是一个基于这个表情包的描述：'{description}'
+            你可以关注其幽默和讽刺意味，动用贴吧，微博，小红书的知识，必须从互联网梗,meme的角度去分析
+            请直接输出描述，不要出现任何其他内容，如果有多个描述，可以用逗号分隔
+            """
             emotions_text, _ = await self.llm_emotion_judge.generate_response_async(emotion_prompt, temperature=0.7)
 
             # 处理情感列表
             emotions = [e.strip() for e in emotions_text.split(",") if e.strip()]
 
+            # 根据情感标签数量随机选择喵~超过5个选3个，超过2个选2个
+            if len(emotions) > 5:
+                emotions = random.sample(emotions, 3)
+            elif len(emotions) > 2:
+                emotions = random.sample(emotions, 2)
+
             return f"[表情包：{description}]", emotions
 
         except Exception as e:
@@ -767,100 +888,176 @@ class EmojiManager:
         Returns:
             bool: 注册是否成功
         """
+        file_full_path = os.path.join(EMOJI_DIR, filename)
+        if not os.path.exists(file_full_path):
+            logger.error(f"[注册失败] 文件不存在: {file_full_path}")
+            return False
+
         try:
-            # 使用MaiEmoji类创建表情包实例
-            new_emoji = MaiEmoji(filename, EMOJI_DIR)
-            await new_emoji.initialize_hash_format()
-            emoji_base64 = image_path_to_base64(os.path.join(EMOJI_DIR, filename))
-            description, emotions = await self.build_emoji_description(emoji_base64)
-            if description == "" or description == None:
+            # 1. 创建 MaiEmoji 实例并初始化哈希和格式
+            new_emoji = MaiEmoji(full_path=file_full_path)
+            init_result = await new_emoji.initialize_hash_format()
+            if init_result is None or new_emoji.is_deleted:  # 初始化失败或文件读取错误
+                logger.error(f"[注册失败] 初始化哈希和格式失败: {filename}")
+                # 是否需要删除源文件？看业务需求，暂时不删
                 return False
-            new_emoji.description = description
-            new_emoji.emotion = emotions
 
-            # 检查是否已经注册过
-            # 对比内存中是否存在相同哈希值的表情包
+            # 2. 检查哈希是否已存在 (在内存中检查)
             if await self.get_emoji_from_manager(new_emoji.hash):
-                logger.warning(f"[警告] 表情包已存在: {filename}")
+                logger.warning(f"[注册跳过] 表情包已存在 (Hash: {new_emoji.hash}): {filename}")
+                # 删除重复的源文件
+                try:
+                    os.remove(file_full_path)
+                    logger.info(f"[清理] 删除重复的待注册文件: {filename}")
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"[错误] 删除重复文件失败: {str(e)}")
+                return False  # 返回 False 表示未注册新表情
+
+            # 3. 构建描述和情感
+            try:
+                emoji_base64 = image_path_to_base64(file_full_path)
+                if emoji_base64 is None:  # 再次检查读取
+                    logger.error(f"[注册失败] 无法读取图片以生成描述: {filename}")
+                    return False
+                description, emotions = await self.build_emoji_description(emoji_base64)
+                if not description:  # 检查描述是否成功生成或审核通过
+                    logger.warning(f"[注册失败] 未能生成有效描述或审核未通过: {filename}")
+                    # 删除未能生成描述的文件
+                    try:
+                        os.remove(file_full_path)
+                        logger.info(f"[清理] 删除描述生成失败的文件: {filename}")
+                    except Exception as e:
+                        logger.error(f"[错误] 删除描述生成失败文件时出错: {str(e)}")
+                    return False
+                new_emoji.description = description
+                new_emoji.emotion = emotions
+            except Exception as build_desc_error:
+                logger.error(f"[注册失败] 生成描述/情感时出错 ({filename}): {build_desc_error}")
+                # 同样考虑删除文件
+                try:
+                    os.remove(file_full_path)
+                    logger.info(f"[清理] 删除描述生成异常的文件: {filename}")
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"[错误] 删除描述生成异常文件时出错: {str(e)}")
                 return False
 
+            # 4. 检查容量并决定是否替换或直接注册
             if self.emoji_num >= self.emoji_num_max:
-                logger.warning(f"表情包数量已达到上限({self.emoji_num}/{self.emoji_num_max})")
+                logger.warning(f"表情包数量已达到上限({self.emoji_num}/{self.emoji_num_max})，尝试替换...")
                 replaced = await self.replace_a_emoji(new_emoji)
                 if not replaced:
-                    logger.error("[错误] 替换表情包失败，无法完成注册")
+                    logger.error("[注册失败] 替换表情包失败，无法完成注册")
+                    # 替换失败，删除新表情包文件
+                    try:
+                        os.remove(file_full_path)  # new_emoji 的 full_path 此时还是源路径
+                        logger.info(f"[清理] 删除替换失败的新表情文件: {filename}")
+                    except Exception as e:
+                        logger.error(f"[错误] 删除替换失败文件时出错: {str(e)}")
                     return False
+                # 替换成功时，replace_a_emoji 内部已处理 new_emoji 的注册和添加到列表
                 return True
             else:
-                # 修复：等待异步注册完成
-                register_success = await new_emoji.register_to_db()
+                # 直接注册
+                register_success = await new_emoji.register_to_db()  # 此方法会移动文件并更新 DB
                 if register_success:
+                    # 注册成功后，添加到内存列表
                     self.emoji_objects.append(new_emoji)
                     self.emoji_num += 1
-                    logger.success(f"[成功] 注册表情包: {filename}")
+                    logger.success(f"[成功] 注册新表情包: {filename} (当前: {self.emoji_num}/{self.emoji_num_max})")
                     return True
                 else:
-                    logger.error(f"[错误] 注册表情包到数据库失败: {filename}")
+                    logger.error(f"[注册失败] 保存表情包到数据库/移动文件失败: {filename}")
+                    # register_to_db 失败时，内部会尝试清理移动后的文件，源文件可能还在
+                    # 是否需要删除源文件？
+                    if os.path.exists(file_full_path):
+                        try:
+                            os.remove(file_full_path)
+                            logger.info(f"[清理] 删除注册失败的源文件: {filename}")
+                        except Exception as e:
+                            logger.error(f"[错误] 删除注册失败源文件时出错: {str(e)}")
                     return False
 
         except Exception as e:
-            logger.error(f"[错误] 注册表情包失败: {str(e)}")
+            logger.error(f"[错误] 注册表情包时发生未预期错误 ({filename}): {str(e)}")
             logger.error(traceback.format_exc())
+            # 尝试删除源文件以避免循环处理
+            if os.path.exists(file_full_path):
+                try:
+                    os.remove(file_full_path)
+                    logger.info(f"[清理] 删除处理异常的源文件: {filename}")
+                except Exception as remove_error:
+                    logger.error(f"[错误] 删除异常处理文件时出错: {remove_error}")
             return False
 
     async def clear_temp_emoji(self):
-        """每天清理临时表情包
+        """清理临时表情包
         清理/data/emoji和/data/image目录下的所有文件
-        当目录中文件数超过50时，会全部删除
+        当目录中文件数超过100时，会全部删除
         """
 
-        logger.info("[清理] 开始清理临时表情包...")
+        logger.info("[清理] 开始清理缓存...")
 
         # 清理emoji目录
         emoji_dir = os.path.join(BASE_DIR, "emoji")
         if os.path.exists(emoji_dir):
             files = os.listdir(emoji_dir)
             # 如果文件数超过50就全部删除
-            if len(files) > 50:
+            if len(files) > 100:
                 for filename in files:
                     file_path = os.path.join(emoji_dir, filename)
                     if os.path.isfile(file_path):
                         os.remove(file_path)
-                        logger.debug(f"[清理] 删除表情包文件: {filename}")
+                        logger.debug(f"[清理] 删除: {filename}")
 
         # 清理image目录
         image_dir = os.path.join(BASE_DIR, "image")
         if os.path.exists(image_dir):
             files = os.listdir(image_dir)
             # 如果文件数超过50就全部删除
-            if len(files) > 50:
+            if len(files) > 100:
                 for filename in files:
                     file_path = os.path.join(image_dir, filename)
                     if os.path.isfile(file_path):
                         os.remove(file_path)
-                        logger.debug(f"[清理] 删除图片文件: {filename}")
+                        logger.debug(f"[清理] 删除图片: {filename}")
 
-        logger.success("[清理] 临时文件清理完成")
+        logger.success("[清理] 完成")
 
     async def clean_unused_emojis(self, emoji_dir, emoji_objects):
-        """清理未使用的表情包文件
-        遍历指定文件夹中的所有文件，删除未在emoji_objects列表中的文件
-        """
-        # 获取所有表情包路径
-        emoji_paths = {emoji.path for emoji in emoji_objects}
+        """清理指定目录中未被 emoji_objects 追踪的表情包文件"""
+        if not os.path.exists(emoji_dir):
+            logger.warning(f"[清理] 目标目录不存在，跳过清理: {emoji_dir}")
+            return
 
-        # 遍历文件夹中的所有文件
-        for file_name in os.listdir(emoji_dir):
-            file_path = os.path.join(emoji_dir, file_name)
+        try:
+            # 获取内存中所有有效表情包的完整路径集合
+            tracked_full_paths = {emoji.full_path for emoji in emoji_objects if not emoji.is_deleted}
+            cleaned_count = 0
 
-            # 检查文件是否在表情包路径列表中
-            if file_path not in emoji_paths:
-                try:
-                    # 删除未在表情包列表中的文件
-                    os.remove(file_path)
-                    logger.info(f"[清理] 删除未使用的表情包文件: {file_path}")
-                except Exception as e:
-                    logger.error(f"[错误] 删除文件时出错: {str(e)}")
+            # 遍历指定目录中的所有文件
+            for file_name in os.listdir(emoji_dir):
+                file_full_path = os.path.join(emoji_dir, file_name)
+
+                # 确保处理的是文件而不是子目录
+                if not os.path.isfile(file_full_path):
+                    continue
+
+                # 如果文件不在被追踪的集合中，则删除
+                if file_full_path not in tracked_full_paths:
+                    try:
+                        os.remove(file_full_path)
+                        logger.info(f"[清理] 删除未追踪的表情包文件: {file_full_path}")
+                        cleaned_count += 1
+                    except Exception as e:
+                        logger.error(f"[错误] 删除文件时出错 ({file_full_path}): {str(e)}")
+
+            if cleaned_count > 0:
+                logger.success(f"[清理] 在目录 {emoji_dir} 中清理了 {cleaned_count} 个破损表情包。")
+            else:
+                logger.info(f"[清理] 目录 {emoji_dir} 中没有需要清理的。")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"[错误] 清理未使用表情包文件时出错 ({emoji_dir}): {str(e)}")
 
 
 # 创建全局单例

src/plugins/heartFC_chat/heartFC_chat.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import asyncio
 import time
 import traceback
 import random  # <--- 添加导入
+import json  # <--- 确保导入 json
 from typing import List, Optional, Dict, Any, Deque, Callable, Coroutine
 from collections import deque
 from src.plugins.chat.message import MessageRecv, BaseMessageInfo, MessageThinking, MessageSending
@@ -14,9 +15,7 @@ from src.plugins.models.utils_model import LLMRequest
 from src.config.config import global_config
 from src.plugins.chat.utils_image import image_path_to_base64  # Local import needed after move
 from src.plugins.utils.timer_calculator import Timer  # <--- Import Timer
-from src.do_tool.tool_use import ToolUser
 from src.plugins.emoji_system.emoji_manager import emoji_manager
-from src.plugins.utils.json_utils import process_llm_tool_calls, extract_tool_call_arguments
 from src.heart_flow.sub_mind import SubMind
 from src.heart_flow.observation import Observation
 from src.plugins.heartFC_chat.heartflow_prompt_builder import global_prompt_manager, prompt_builder
@@ -30,12 +29,14 @@ from src.plugins.moods.moods import MoodManager
 from src.individuality.individuality import Individuality
 
 
-INITIAL_DURATION = 60.0
-
 WAITING_TIME_THRESHOLD = 300  # 等待新消息时间阈值，单位秒
 
+EMOJI_SEND_PRO = 0.3  # 设置一个概率，比如 30% 才真的发
 
-logger = get_logger("interest")  # Logger Name Changed
+CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD = 3  # 连续不回复的阈值
+
+
+logger = get_logger("hfc")  # Logger Name Changed
 
 
 # 默认动作定义
@@ -117,35 +118,6 @@ class ActionManager:
         """重置为默认动作集"""
         self._available_actions = DEFAULT_ACTIONS.copy()
 
-    def get_planner_tool_definition(self) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """获取当前动作集对应的规划器工具定义"""
-        return [
-            {
-                "type": "function",
-                "function": {
-                    "name": "decide_reply_action",
-                    "description": "根据当前聊天内容和上下文，决定机器人是否应该回复以及如何回复。",
-                    "parameters": {
-                        "type": "object",
-                        "properties": {
-                            "action": {
-                                "type": "string",
-                                "enum": list(self._available_actions.keys()),
-                                "description": "决定采取的行动："
-                                + ", ".join([f"'{k}'({v})" for k, v in self._available_actions.items()]),
-                            },
-                            "reasoning": {"type": "string", "description": "做出此决定的简要理由。"},
-                            "emoji_query": {
-                                "type": "string",
-                                "description": "如果行动是'emoji_reply'，指定表情的主题或概念。如果行动是'text_reply'且希望在文本后追加表情，也在此指定表情主题。",
-                            },
-                        },
-                        "required": ["action", "reasoning"],
-                    },
-                },
-            }
-        ]
-
 
 # 在文件开头添加自定义异常类
 class HeartFCError(Exception):
@@ -179,8 +151,6 @@ class HeartFChatting:
     其生命周期现在由其关联的 SubHeartflow 的 FOCUSED 状态控制。
     """
 
-    CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD = 3  # 连续不回复的阈值
-
     def __init__(
         self,
         chat_id: str,
@@ -222,7 +192,6 @@ class HeartFChatting:
             max_tokens=256,
             request_type="response_heartflow",
         )
-        self.tool_user = ToolUser()
         self.heart_fc_sender = HeartFCSender()
 
         # LLM规划器配置
@@ -261,7 +230,7 @@ class HeartFChatting:
         self.log_prefix = f"[{chat_manager.get_stream_name(self.stream_id) or self.stream_id}]"
 
         self._initialized = True
-        logger.info(f"麦麦感觉到了，可以开始认真水群{self.log_prefix} ")
+        logger.debug(f"{self.log_prefix}麦麦感觉到了，可以开始认真水群 ")
         return True
 
     async def start(self):
@@ -292,7 +261,7 @@ class HeartFChatting:
                 pass  # 忽略取消或超时错误
             self._loop_task = None  # 清理旧任务引用
 
-        logger.info(f"{self.log_prefix} 启动认真水群(HFC)主循环...")
+        logger.debug(f"{self.log_prefix} 启动认真水群(HFC)主循环...")
         # 创建新的循环任务
         self._loop_task = asyncio.create_task(self._hfc_loop())
         # 添加完成回调
@@ -470,6 +439,16 @@ class HeartFChatting:
 
             # execute:执行
 
+            # 在此处添加日志记录
+            if action == "text_reply":
+                action_str = "回复"
+            elif action == "emoji_reply":
+                action_str = "回复表情"
+            else:
+                action_str = "不回复"
+
+            logger.info(f"{self.log_prefix} 麦麦决定'{action_str}', 原因'{reasoning}'")
+
             return await self._handle_action(
                 action, reasoning, planner_result.get("emoji_query", ""), cycle_timers, planner_start_db_time
             )
@@ -644,14 +623,14 @@ class HeartFChatting:
                 self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu += 1
                 self._lian_xu_deng_dai_shi_jian += dang_qian_deng_dai  # 累加等待时间
                 logger.debug(
-                    f"{self.log_prefix} 连续不回复计数增加: {self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu}/{self.CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD}, "
+                    f"{self.log_prefix} 连续不回复计数增加: {self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu}/{CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD}, "
                     f"本次等待: {dang_qian_deng_dai:.2f}秒, 累计等待: {self._lian_xu_deng_dai_shi_jian:.2f}秒"
                 )
 
                 # 检查是否同时达到次数和时间阈值
-                time_threshold = 0.66 * WAITING_TIME_THRESHOLD * self.CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD
+                time_threshold = 0.66 * WAITING_TIME_THRESHOLD * CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD
                 if (
-                    self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu >= self.CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD
+                    self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu >= CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD
                     and self._lian_xu_deng_dai_shi_jian >= time_threshold
                 ):
                     logger.info(
@@ -661,7 +640,7 @@ class HeartFChatting:
                     )
                     # 调用回调。注意：这里不重置计数器和时间，依赖回调函数成功改变状态来隐式重置上下文。
                     await self.on_consecutive_no_reply_callback()
-                elif self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu >= self.CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD:
+                elif self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu >= CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD:
                     # 仅次数达到阈值，但时间未达到
                     logger.debug(
                         f"{self.log_prefix} 连续不回复次数达到阈值 ({self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu}次) "
@@ -784,41 +763,36 @@ class HeartFChatting:
     async def _planner(self, current_mind: str, cycle_timers: dict, is_re_planned: bool = False) -> Dict[str, Any]:
         """
         规划器 (Planner): 使用LLM根据上下文决定是否和如何回复。
+        重构为：让LLM返回结构化JSON文本，然后在代码中解析。
 
         参数:
             current_mind: 子思维的当前思考结果
             cycle_timers: 计时器字典
-            is_re_planned: 是否为重新规划
+            is_re_planned: 是否为重新规划 (此重构中暂时简化，不处理 is_re_planned 的特殊逻辑)
         """
-        logger.info(f"{self.log_prefix}[Planner] 开始{'重新' if is_re_planned else ''}执行规划器")
+        logger.info(f"{self.log_prefix}开始想要做什么")
 
-        # --- 新增：检查历史动作并调整可用动作 ---
-        lian_xu_wen_ben_hui_fu = 0  # 连续文本回复次数
         actions_to_remove_temporarily = []
-        probability_roll = random.random()  # 在循环外掷骰子一次，用于概率判断
-
-        # 反向遍历最近的循环历史
+        # --- 检查历史动作并决定临时移除动作 (逻辑保持不变) ---
+        lian_xu_wen_ben_hui_fu = 0
+        probability_roll = random.random()
         for cycle in reversed(self._cycle_history):
-            # 只关心实际执行了动作的循环
             if cycle.action_taken:
                 if cycle.action_type == "text_reply":
                     lian_xu_wen_ben_hui_fu += 1
                 else:
-                    break  # 遇到非文本回复，中断计数
-            # 检查最近的3个循环即可，避免检查过多历史 (如果历史很长)
+                    break
             if len(self._cycle_history) > 0 and cycle.cycle_id <= self._cycle_history[0].cycle_id + (
                 len(self._cycle_history) - 4
             ):
                 break
-
         logger.debug(f"{self.log_prefix}[Planner] 检测到连续文本回复次数: {lian_xu_wen_ben_hui_fu}")
 
-        # 根据连续次数决定临时移除哪些动作
         if lian_xu_wen_ben_hui_fu >= 3:
             logger.info(f"{self.log_prefix}[Planner] 连续回复 >= 3 次，强制移除 text_reply 和 emoji_reply")
             actions_to_remove_temporarily.extend(["text_reply", "emoji_reply"])
         elif lian_xu_wen_ben_hui_fu == 2:
-            if probability_roll < 0.8:  # 80% 概率
+            if probability_roll < 0.8:
                 logger.info(f"{self.log_prefix}[Planner] 连续回复 2 次，80% 概率移除 text_reply 和 emoji_reply (触发)")
                 actions_to_remove_temporarily.extend(["text_reply", "emoji_reply"])
             else:
@@ -826,168 +800,179 @@ class HeartFChatting:
                     f"{self.log_prefix}[Planner] 连续回复 2 次，80% 概率移除 text_reply 和 emoji_reply (未触发)"
                 )
         elif lian_xu_wen_ben_hui_fu == 1:
-            if probability_roll < 0.4:  # 40% 概率
+            if probability_roll < 0.4:
                 logger.info(f"{self.log_prefix}[Planner] 连续回复 1 次，40% 概率移除 text_reply (触发)")
                 actions_to_remove_temporarily.append("text_reply")
             else:
                 logger.info(f"{self.log_prefix}[Planner] 连续回复 1 次，40% 概率移除 text_reply (未触发)")
-        # 如果 lian_xu_wen_ben_hui_fu == 0，则不移除任何动作
-        # --- 结束：检查历史动作 ---
+        # --- 结束检查历史动作 ---
 
         # 获取观察信息
         observation = self.observations[0]
-        if is_re_planned:
-            await observation.observe()
+        # if is_re_planned: # 暂时简化，不处理重新规划
+        #     await observation.observe()
         observed_messages = observation.talking_message
         observed_messages_str = observation.talking_message_str_truncate
 
-        # --- 使用 LLM 进行决策 --- #
-        reasoning = "默认决策或获取决策失败"
-        llm_error = False  # LLM错误标志
-        arguments = None  # 初始化参数变量
-        emoji_query = ""  # <--- 在这里初始化 emoji_query
+        # --- 使用 LLM 进行决策 (JSON 输出模式) --- #
+        action = "no_reply"  # 默认动作
+        reasoning = "规划器初始化默认"
+        emoji_query = ""
+        llm_error = False  # LLM 请求或解析错误标志
+
+        # 获取我们将传递给 prompt 构建器和用于验证的当前可用动作
+        current_available_actions = self.action_manager.get_available_actions()
 
         try:
-            # --- 新增：应用临时动作移除 ---
+            # --- 应用临时动作移除 ---
             if actions_to_remove_temporarily:
                 self.action_manager.temporarily_remove_actions(actions_to_remove_temporarily)
+                # 更新 current_available_actions 以反映移除后的状态
+                current_available_actions = self.action_manager.get_available_actions()
                 logger.debug(
-                    f"{self.log_prefix}[Planner] 临时移除的动作: {actions_to_remove_temporarily}, 当前可用: {list(self.action_manager.get_available_actions().keys())}"
+                    f"{self.log_prefix}[Planner] 临时移除的动作: {actions_to_remove_temporarily}, 当前可用: {list(current_available_actions.keys())}"
                 )
 
-            # --- 构建提示词 ---
-            replan_prompt_str = ""
-            if is_re_planned:
-                replan_prompt_str = await self._build_replan_prompt(
-                    self._current_cycle.action_type, self._current_cycle.reasoning
-                )
+            # --- 构建提示词 (调用修改后的 _build_planner_prompt) ---
+            # replan_prompt_str = "" # 暂时简化
+            # if is_re_planned:
+            #     replan_prompt_str = await self._build_replan_prompt(
+            #         self._current_cycle.action_type, self._current_cycle.reasoning
+            #     )
             prompt = await self._build_planner_prompt(
-                observed_messages_str, current_mind, self.sub_mind.structured_info, replan_prompt_str
+                observed_messages_str,
+                current_mind,
+                self.sub_mind.structured_info,
+                "",  # replan_prompt_str,
+                current_available_actions,  # <--- 传入当前可用动作
             )
 
-            # --- 调用 LLM ---
+            # --- 调用 LLM (普通文本生成) ---
+            llm_content = None
             try:
-                planner_tools = self.action_manager.get_planner_tool_definition()
-                logger.debug(f"{self.log_prefix}[Planner] 本次使用的工具定义: {planner_tools}")  # 记录本次使用的工具
-                _response_text, _reasoning_content, tool_calls = await self.planner_llm.generate_response_tool_async(
-                    prompt=prompt,
-                    tools=planner_tools,
-                )
-                logger.debug(f"{self.log_prefix}[Planner] 原始人 LLM响应: {_response_text}")
+                # 假设 LLMRequest 有 generate_response 方法返回 (content, reasoning, model_name)
+                # 我们只需要 content
+                # !! 注意：这里假设 self.planner_llm 有 generate_response 方法
+                # !! 如果你的 LLMRequest 类使用的是其他方法名，请相应修改
+                llm_content, _, _ = await self.planner_llm.generate_response(prompt=prompt)
+                logger.debug(f"{self.log_prefix}[Planner] LLM 原始 JSON 响应 (预期): {llm_content}")
             except Exception as req_e:
-                logger.error(f"{self.log_prefix}[Planner] LLM请求执行失败: {req_e}")
-                action = "error"
-                reasoning = f"LLM请求失败: {req_e}"
+                logger.error(f"{self.log_prefix}[Planner] LLM 请求执行失败: {req_e}")
+                reasoning = f"LLM 请求失败: {req_e}"
                 llm_error = True
-                # 直接返回错误结果
-                return {
-                    "action": action,
-                    "reasoning": reasoning,
-                    "emoji_query": "",
-                    "current_mind": current_mind,
-                    "observed_messages": observed_messages,
-                    "llm_error": llm_error,
-                }
+                # 直接使用默认动作返回错误结果
+                action = "no_reply"  # 明确设置为默认值
+                emoji_query = ""  # 明确设置为空
+                # 不再立即返回，而是继续执行 finally 块以恢复动作
+                # return { ... }
 
-            # 默认错误状态
-            action = "error"
-            reasoning = "处理工具调用时出错"
-            llm_error = True
+            # --- 解析 LLM 返回的 JSON (仅当 LLM 请求未出错时进行) ---
+            if not llm_error and llm_content:
+                try:
+                    # 尝试去除可能的 markdown 代码块标记
+                    cleaned_content = (
+                        llm_content.strip().removeprefix("```json").removeprefix("```").removesuffix("```").strip()
+                    )
+                    if not cleaned_content:
+                        raise json.JSONDecodeError("Cleaned content is empty", cleaned_content, 0)
+                    parsed_json = json.loads(cleaned_content)
 
-            # 1. 验证工具调用
-            success, valid_tool_calls, error_msg = process_llm_tool_calls(
-                tool_calls, log_prefix=f"{self.log_prefix}[Planner] "
-            )
+                    # 提取决策，提供默认值
+                    extracted_action = parsed_json.get("action", "no_reply")
+                    extracted_reasoning = parsed_json.get("reasoning", "LLM未提供理由")
+                    extracted_emoji_query = parsed_json.get("emoji_query", "")
 
-            if success and valid_tool_calls:
-                # 2. 提取第一个调用并获取参数
-                first_tool_call = valid_tool_calls[0]
-                tool_name = first_tool_call.get("function", {}).get("name")
-                arguments = extract_tool_call_arguments(first_tool_call, None)
-
-                # 3. 检查名称和参数
-                expected_tool_name = "decide_reply_action"
-                if tool_name == expected_tool_name and arguments is not None:
-                    # 4. 成功，提取决策
-                    extracted_action = arguments.get("action", "no_reply")
-                    # 验证动作
-                    if extracted_action not in self.action_manager.get_available_actions():
-                        # 如果LLM返回了一个此时不该用的动作（因为被临时移除了）
-                        # 或者完全无效的动作
+                    # 验证动作是否在当前可用列表中
+                    # !! 使用调用 prompt 时实际可用的动作列表进行验证
+                    if extracted_action not in current_available_actions:
                         logger.warning(
-                            f"{self.log_prefix}[Planner] LLM返回了当前不可用或无效的动作: {extracted_action}，将强制使用 'no_reply'"
+                            f"{self.log_prefix}[Planner] LLM 返回了当前不可用或无效的动作: '{extracted_action}' (可用: {list(current_available_actions.keys())})，将强制使用 'no_reply'"
                         )
                         action = "no_reply"
-                        reasoning = f"LLM返回了当前不可用的动作: {extracted_action}"
+                        reasoning = f"LLM 返回了当前不可用的动作 '{extracted_action}' (可用: {list(current_available_actions.keys())})。原始理由: {extracted_reasoning}"
                         emoji_query = ""
-                        llm_error = False  # 视为逻辑修正而非 LLM 错误
-                        # --- 检查 'no_reply' 是否也恰好被移除了 (极端情况) ---
-                        if "no_reply" not in self.action_manager.get_available_actions():
+                        # 检查 no_reply 是否也恰好被移除了 (极端情况)
+                        if "no_reply" not in current_available_actions:
                             logger.error(
                                 f"{self.log_prefix}[Planner] 严重错误：'no_reply' 动作也不可用！无法执行任何动作。"
                             )
                             action = "error"  # 回退到错误状态
                             reasoning = "无法执行任何有效动作，包括 no_reply"
-                            llm_error = True
+                            llm_error = True  # 标记为严重错误
+                        else:
+                            llm_error = False  # 视为逻辑修正而非 LLM 错误
                     else:
-                        # 动作有效且可用，使用提取的值
+                        # 动作有效且可用
                         action = extracted_action
-                        reasoning = arguments.get("reasoning", "未提供理由")
-                        emoji_query = arguments.get("emoji_query", "")
-                        llm_error = False  # 成功处理
-                        # 记录决策结果
+                        reasoning = extracted_reasoning
+                        emoji_query = extracted_emoji_query
+                        llm_error = False  # 解析成功
                         logger.debug(
-                            f"{self.log_prefix}[要做什么]\nPrompt:\n{prompt}\n\n决策结果: {action}, 理由: {reasoning}, 表情查询: '{emoji_query}'"
+                            f"{self.log_prefix}[要做什么]\nPrompt:\n{prompt}\n\n决策结果 (来自JSON): {action}, 理由: {reasoning}, 表情查询: '{emoji_query}'"
                         )
-                elif tool_name != expected_tool_name:
-                    reasoning = f"LLM返回了非预期的工具: {tool_name}"
-                    logger.warning(f"{self.log_prefix}[Planner] {reasoning}")
-                else:  # arguments is None
-                    reasoning = f"无法提取工具 {tool_name} 的参数"
-                    logger.warning(f"{self.log_prefix}[Planner] {reasoning}")
-            elif not success:
-                reasoning = f"验证工具调用失败: {error_msg}"
-                logger.warning(f"{self.log_prefix}[Planner] {reasoning}")
-            else:  # not valid_tool_calls
-                # 如果没有有效的工具调用，我们需要检查 'no_reply' 是否是当前唯一可用的动作
-                available_actions = list(self.action_manager.get_available_actions().keys())
-                if available_actions == ["no_reply"]:
-                    logger.info(
-                        f"{self.log_prefix}[Planner] LLM未返回工具调用，但当前唯一可用动作是 'no_reply'，将执行 'no_reply'"
-                    )
-                    action = "no_reply"
-                    reasoning = "LLM未返回工具调用，且当前仅 'no_reply' 可用"
-                    emoji_query = ""
-                    llm_error = False  # 视为逻辑选择而非错误
-                else:
-                    reasoning = "LLM未返回有效的工具调用"
-                    logger.warning(f"{self.log_prefix}[Planner] {reasoning}")
-                    # llm_error 保持为 True
-            # 如果 llm_error 仍然是 True，说明在处理过程中有错误发生
 
-        except Exception as llm_e:
-            logger.error(f"{self.log_prefix}[Planner] Planner LLM处理过程中发生意外错误: {llm_e}")
+                except json.JSONDecodeError as json_e:
+                    logger.warning(
+                        f"{self.log_prefix}[Planner] 解析LLM响应JSON失败: {json_e}. LLM原始输出: '{llm_content}'"
+                    )
+                    reasoning = f"解析LLM响应JSON失败: {json_e}. 将使用默认动作 'no_reply'."
+                    action = "no_reply"  # 解析失败则默认不回复
+                    emoji_query = ""
+                    llm_error = True  # 标记解析错误
+                except Exception as parse_e:
+                    logger.error(f"{self.log_prefix}[Planner] 处理LLM响应时发生意外错误: {parse_e}")
+                    reasoning = f"处理LLM响应时发生意外错误: {parse_e}. 将使用默认动作 'no_reply'."
+                    action = "no_reply"
+                    emoji_query = ""
+                    llm_error = True
+            elif not llm_error and not llm_content:
+                # LLM 请求成功但返回空内容
+                logger.warning(f"{self.log_prefix}[Planner] LLM 返回了空内容。")
+                reasoning = "LLM 返回了空内容，使用默认动作 'no_reply'."
+                action = "no_reply"
+                emoji_query = ""
+                llm_error = True  # 标记为空响应错误
+
+            # 如果 llm_error 在此阶段为 True，意味着请求成功但解析失败或返回空
+            # 如果 llm_error 在请求阶段就为 True，则跳过了此解析块
+
+        except Exception as outer_e:
+            logger.error(f"{self.log_prefix}[Planner] Planner 处理过程中发生意外错误: {outer_e}")
             logger.error(traceback.format_exc())
-            action = "error"
-            reasoning = f"Planner内部处理错误: {llm_e}"
+            action = "error"  # 发生未知错误，标记为 error 动作
+            reasoning = f"Planner 内部处理错误: {outer_e}"
+            emoji_query = ""
             llm_error = True
-        # --- 新增：确保动作恢复 ---
         finally:
-            if actions_to_remove_temporarily:  # 只有当确实移除了动作时才需要恢复
+            # --- 确保动作恢复 ---
+            # 检查 self._original_actions_backup 是否有值来判断是否需要恢复
+            if self.action_manager._original_actions_backup is not None:
                 self.action_manager.restore_actions()
                 logger.debug(
                     f"{self.log_prefix}[Planner] 恢复了原始动作集, 当前可用: {list(self.action_manager.get_available_actions().keys())}"
                 )
-        # --- 结束：确保动作恢复 ---
-        # --- 结束 LLM 决策 --- #
+        # --- 结束确保动作恢复 ---
 
+        # --- 概率性忽略文本回复附带的表情 (逻辑保持不变) ---
+        if action == "text_reply" and emoji_query:
+            logger.debug(f"{self.log_prefix}[Planner] 大模型建议文字回复带表情: '{emoji_query}'")
+            if random.random() > EMOJI_SEND_PRO:
+                logger.info(
+                    f"{self.log_prefix}但是麦麦这次不想加表情 ({1 - EMOJI_SEND_PRO:.0%})，忽略表情 '{emoji_query}'"
+                )
+                emoji_query = ""  # 清空表情请求
+            else:
+                logger.info(f"{self.log_prefix}好吧，加上表情 '{emoji_query}'")
+        # --- 结束概率性忽略 ---
+
+        # 返回结果字典
         return {
             "action": action,
             "reasoning": reasoning,
             "emoji_query": emoji_query,
             "current_mind": current_mind,
             "observed_messages": observed_messages,
-            "llm_error": llm_error,
+            "llm_error": llm_error,  # 返回错误状态
         }
 
     async def _get_anchor_message(self) -> Optional[MessageRecv]:
@@ -1016,9 +1001,7 @@ class HeartFChatting:
             }
             anchor_message = MessageRecv(placeholder_msg_dict)
             anchor_message.update_chat_stream(self.chat_stream)
-            logger.info(
-                f"{self.log_prefix} Created placeholder anchor message: ID={anchor_message.message_info.message_id}"
-            )
+            logger.debug(f"{self.log_prefix} 创建占位符锚点消息: ID={anchor_message.message_info.message_id}")
             return anchor_message
 
         except Exception as e:
@@ -1131,8 +1114,9 @@ class HeartFChatting:
         current_mind: Optional[str],
         structured_info: Dict[str, Any],
         replan_prompt: str,
+        current_available_actions: Dict[str, str],
     ) -> str:
-        """构建 Planner LLM 的提示词"""
+        """构建 Planner LLM 的提示词 (获取模板并填充数据)"""
         try:
             # 准备结构化信息块
             structured_info_block = ""
@@ -1148,12 +1132,13 @@ class HeartFChatting:
             else:
                 chat_content_block = "当前没有观察到新的聊天内容。\n"
 
-            # 准备当前思维块
+            # 准备当前思维块 (修改以匹配模板)
             current_mind_block = ""
             if current_mind:
-                current_mind_block = f"{current_mind}"
+                # 模板中占位符是 {current_mind_block}，它期望包含"你的内心想法："的前缀
+                current_mind_block = f"你的内心想法：\n{current_mind}"
             else:
-                current_mind_block = "[没有特别的想法]"
+                current_mind_block = "你的内心想法：\n[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 = []
@@ -1193,23 +1178,40 @@ class HeartFChatting:
 
             # 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:
+                # 模板中占位符是 {cycle_info_block}，它期望包含"【近期回复历史】"的前缀
                 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"
 
             individuality = Individuality.get_instance()
+            # 模板中占位符是 {prompt_personality}
             prompt_personality = individuality.get_prompt(x_person=2, level=2)
 
-            # 获取提示词模板并填充数据
-            prompt = (await global_prompt_manager.get_prompt_async("planner_prompt")).format(
+            # --- 构建可用动作描述 (用于填充模板中的 {action_options_text}) ---
+            action_options_text = "当前你可以选择的行动有：\n"
+            action_keys = list(current_available_actions.keys())
+            for name in action_keys:
+                desc = current_available_actions[name]
+                action_options_text += f"- '{name}': {desc}\n"
+
+            # --- 选择一个示例动作键 (用于填充模板中的 {example_action}) ---
+            example_action_key = action_keys[0] if action_keys else "no_reply"
+
+            # --- 获取提示词模板 ---
+            planner_prompt_template = await global_prompt_manager.get_prompt_async("planner_prompt")
+
+            # --- 填充模板 ---
+            prompt = planner_prompt_template.format(
                 bot_name=global_config.BOT_NICKNAME,
                 prompt_personality=prompt_personality,
                 structured_info_block=structured_info_block,
                 chat_content_block=chat_content_block,
                 current_mind_block=current_mind_block,
-                replan=replan_prompt,
+                replan="",  # 暂时留空 replan 信息
                 cycle_info_block=cycle_info_block,
+                action_options_text=action_options_text,  # 传入可用动作描述
+                example_action=example_action_key,  # 传入示例动作键
             )
 
             return prompt
@@ -1217,7 +1219,7 @@ class HeartFChatting:
         except Exception as e:
             logger.error(f"{self.log_prefix}[Planner] 构建提示词时出错: {e}")
             logger.error(traceback.format_exc())
-            return ""
+            return "[构建 Planner Prompt 时出错]"  # 返回错误提示，避免空字符串
 
     # --- 回复器 (Replier) 的定义 --- #
     async def _replier_work(
@@ -1258,7 +1260,7 @@ class HeartFChatting:
             try:
                 with Timer("LLM生成", {}):  # 内部计时器，可选保留
                     content, reasoning_content, model_name = await self.model_normal.generate_response(prompt)
-                logger.info(f"{self.log_prefix}[Replier-{thinking_id}]\\nPrompt:\\n{prompt}\\n生成回复: {content}\\n")
+                # logger.info(f"{self.log_prefix}[Replier-{thinking_id}]\\nPrompt:\\n{prompt}\\n生成回复: {content}\\n")
                 # 捕捉 LLM 输出信息
                 info_catcher.catch_after_llm_generated(
                     prompt=prompt, response=content, reasoning_content=reasoning_content, model_name=model_name

src/plugins/heartFC_chat/heartflow_prompt_builder.py

@@ -47,17 +47,15 @@ def init_prompt():
         "info_from_tools",
     )
 
-    # Planner提示词 - 优化版
+    # Planner提示词 - 修改为要求 JSON 输出
     Prompt(
         """你的名字是{bot_name},{prompt_personality}，你现在正在一个群聊中。需要基于以下信息决定如何参与对话：
 {structured_info_block}
 {chat_content_block}
-你的内心想法：
 {current_mind_block}
-{replan}
 {cycle_info_block}
 
-请综合分析聊天内容和你看到的新消息，参考内心想法，使用'decide_reply_action'工具做出决策。决策时请注意：
+请综合分析聊天内容和你看到的新消息，参考内心想法，并根据以下原则和可用动作做出决策。
 
 【回复原则】
 1. 不回复(no_reply)适用：
@@ -69,7 +67,7 @@ def init_prompt():
 2. 文字回复(text_reply)适用：
 - 有实质性内容需要表达
 - 有人提到你，但你还没有回应他
-- 可以追加emoji_query表达情绪(格式：情绪描述,如"俏皮的调侃")
+- 可以追加emoji_query表达情绪(emoji_query填写表情包的适用场合，也就是当前场合)
 - 不要追加太多表情
 
 3. 纯表情回复(emoji_reply)适用：
@@ -81,14 +79,34 @@ def init_prompt():
 - 避免重复或评价自己的发言
 - 不要和自己聊天
 
-【必须遵守】
-- 遵守回复原则
-- 必须调用工具并包含action和reasoning
-- 你可以选择文字回复(text_reply)，纯表情回复(emoji_reply)，不回复(no_reply)
-- 并不是所有选择都可用
-- 选择text_reply或emoji_reply时必须提供emoji_query
-- 保持回复自然，符合日常聊天习惯""",
-        "planner_prompt",
+【决策任务】
+{action_options_text}
+
+你必须从上面列出的可用行动中选择一个，并说明原因。
+你的决策必须以严格的 JSON 格式输出，且仅包含 JSON 内容，不要有任何其他文字或解释。
+JSON 结构如下，包含三个字段 "action", "reasoning", "emoji_query":
+{{
+  "action": "string", // 必须是上面提供的可用行动之一 (例如: '{example_action}')
+  "reasoning": "string", // 做出此决定的详细理由和思考过程，说明你如何应用了回复原则
+  "emoji_query": "string" // 可选。如果行动是 'emoji_reply'，必须提供表情主题(填写表情包的适用场合)；如果行动是 'text_reply' 且你想附带表情，也在此提供表情主题，否则留空字符串 ""。遵循回复原则，不要滥用。
+}}
+
+例如:
+{{
+  "action": "text_reply",
+  "reasoning": "用户提到了我，且问题比较具体，适合用文本回复。考虑到内容，可以带上一个微笑表情。",
+  "emoji_query": "微笑"
+}}
+或
+{{
+  "action": "no_reply",
+  "reasoning": "我已经连续回复了两次，而且这个话题我不太感兴趣，根据回复原则，选择不回复，等待其他人发言。",
+  "emoji_query": ""
+}}
+
+请输出你的决策 JSON：
+""",  # 使用三引号避免内部引号问题
+        "planner_prompt",  # 保持名称不变，替换内容
     )
 
     Prompt(
@@ -177,7 +195,7 @@ class PromptBuilder:
         message_list_before_now = get_raw_msg_before_timestamp_with_chat(
             chat_id=chat_stream.stream_id,
             timestamp=time.time(),
-            limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE,
+            limit=global_config.observation_context_size,
         )
 
         chat_talking_prompt = await build_readable_messages(
@@ -246,6 +264,8 @@ class PromptBuilder:
             sender_name=sender_name,
         )
 
+        logger.debug(f"focus_chat_prompt: \n{prompt}")
+
         return prompt
 
     async def _build_prompt_normal(self, chat_stream, message_txt: str, sender_name: str = "某人") -> tuple[str, str]:
@@ -259,15 +279,15 @@ class PromptBuilder:
         who_chat_in_group += get_recent_group_speaker(
             chat_stream.stream_id,
             (chat_stream.user_info.platform, chat_stream.user_info.user_id),
-            limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE,
+            limit=global_config.observation_context_size,
         )
 
         relation_prompt = ""
         for person in who_chat_in_group:
             relation_prompt += await relationship_manager.build_relationship_info(person)
-            print(f"relation_prompt: {relation_prompt}")
+            # print(f"relation_prompt: {relation_prompt}")
 
-        print(f"relat11111111ion_prompt: {relation_prompt}")
+        # print(f"relat11111111ion_prompt: {relation_prompt}")
 
         # 心情
         mood_manager = MoodManager.get_instance()
@@ -318,7 +338,7 @@ class PromptBuilder:
         message_list_before_now = get_raw_msg_before_timestamp_with_chat(
             chat_id=chat_stream.stream_id,
             timestamp=time.time(),
-            limit=global_config.MAX_CONTEXT_SIZE,
+            limit=global_config.observation_context_size,
         )
 
         chat_talking_prompt = await build_readable_messages(

src/plugins/heartFC_chat/normal_chat.py

@@ -44,6 +44,8 @@ class NormalChat:
         # 存储此实例的兴趣监控任务
         self.start_time = time.time()
 
+        self.last_speak_time = 0
+
         self._chat_task: Optional[asyncio.Task] = None
         logger.info(f"[{self.stream_name}] NormalChat 实例初始化完成。")
 
@@ -119,6 +121,8 @@ class NormalChat:
 
         await message_manager.add_message(message_set)
 
+        self.last_speak_time = time.time()
+
         return first_bot_msg
 
     # 改为实例方法
@@ -354,7 +358,9 @@ class NormalChat:
         processed_count = 0
         # --- 修改：迭代前创建要处理的ID列表副本，防止迭代时修改 ---
         messages_to_process_initially = list(messages_to_reply)  # 创建副本
-        # --- 修改结束 ---
+        # --- 新增：限制最多处理两条消息 ---
+        messages_to_process_initially = messages_to_process_initially[:2]
+        # --- 新增结束 ---
         for item in messages_to_process_initially:  # 使用副本迭代
             msg_id, (message, interest_value, is_mentioned) = item
             # --- 修改：在处理前尝试 pop，防止竞争 ---
@@ -439,7 +445,7 @@ class NormalChat:
                 logger.error(f"[{self.stream_name}] 任务异常: {exc}")
                 logger.error(traceback.format_exc())
         except asyncio.CancelledError:
-            logger.info(f"[{self.stream_name}] 任务已取消")
+            logger.debug(f"[{self.stream_name}] 任务已取消")
         except Exception as e:
             logger.error(f"[{self.stream_name}] 回调处理错误: {e}")
         finally:
@@ -452,12 +458,12 @@ class NormalChat:
         """停止当前实例的兴趣监控任务。"""
         if self._chat_task and not self._chat_task.done():
             task = self._chat_task
-            logger.info(f"[{self.stream_name}] 尝试取消聊天任务。")
+            logger.debug(f"[{self.stream_name}] 尝试取消normal聊天任务。")
             task.cancel()
             try:
                 await task  # 等待任务响应取消
             except asyncio.CancelledError:
-                logger.info(f"[{self.stream_name}] 聊天任务已成功取消。")
+                logger.info(f"[{self.stream_name}] 结束一般聊天模式。")
             except Exception as e:
                 # 回调函数 _handle_task_completion 会处理异常日志
                 logger.warning(f"[{self.stream_name}] 等待监控任务取消时捕获到异常 (可能已在回调中记录): {e}")

src/plugins/heartFC_chat/normal_chat_generator.py

@@ -29,7 +29,7 @@ class NormalChatGenerator:
         )
 
         self.model_sum = LLMRequest(
-            model=global_config.llm_summary_by_topic, temperature=0.7, max_tokens=3000, request_type="relation"
+            model=global_config.llm_summary, temperature=0.7, max_tokens=3000, request_type="relation"
         )
         self.current_model_type = "r1"  # 默认使用 R1
         self.current_model_name = "unknown model"
@@ -82,12 +82,14 @@ class NormalChatGenerator:
                 sender_name=sender_name,
                 chat_stream=message.chat_stream,
             )
-        logger.info(f"构建prompt时间: {t_build_prompt.human_readable}")
+        logger.debug(f"构建prompt时间: {t_build_prompt.human_readable}")
 
         try:
             content, reasoning_content, self.current_model_name = await model.generate_response(prompt)
 
-            logger.info(f"prompt:{prompt}\n生成回复：{content}")
+            logger.debug(f"prompt:{prompt}\n生成回复：{content}")
+
+            logger.info(f"对  {message.processed_plain_text}  的回复：{content}")
 
             info_catcher.catch_after_llm_generated(
                 prompt=prompt, response=content, reasoning_content=reasoning_content, model_name=self.current_model_name

src/plugins/knowledge/src/qa_manager.py

@@ -11,6 +11,9 @@ from .lpmmconfig import global_config
 from .utils.dyn_topk import dyn_select_top_k
 
 
+MAX_KNOWLEDGE_LENGTH = 10000  # 最大知识长度
+
+
 class QAManager:
     def __init__(
         self,
@@ -112,8 +115,10 @@ class QAManager:
                 for res in query_res
             ]
             found_knowledge = "\n".join(
-                [f"第{i + 1}条知识：{k[1]}\n 该条知识对于问题的相关性：{k[0]}" for i, k in enumerate(knowledge)]
+                [f"第{i + 1}条知识：{k[0]}\n 该条知识对于问题的相关性：{k[1]}" for i, k in enumerate(knowledge)]
             )
+            if len(found_knowledge) > MAX_KNOWLEDGE_LENGTH:
+                found_knowledge = found_knowledge[:MAX_KNOWLEDGE_LENGTH] + "\n"
             return found_knowledge
         else:
             logger.info("LPMM知识库并未初始化，使用旧版数据库进行检索")

src/plugins/memory_system/Hippocampus.py

@@ -189,7 +189,7 @@ class Hippocampus:
     def __init__(self):
         self.memory_graph = MemoryGraph()
         self.llm_topic_judge = None
-        self.llm_summary_by_topic = None
+        self.llm_summary = None
         self.entorhinal_cortex = None
         self.parahippocampal_gyrus = None
         self.config = None
@@ -203,7 +203,7 @@ class Hippocampus:
         # 从数据库加载记忆图
         self.entorhinal_cortex.sync_memory_from_db()
         self.llm_topic_judge = LLMRequest(self.config.llm_topic_judge, request_type="memory")
-        self.llm_summary_by_topic = LLMRequest(self.config.llm_summary_by_topic, request_type="memory")
+        self.llm_summary = LLMRequest(self.config.llm_summary, request_type="memory")
 
     def get_all_node_names(self) -> list:
         """获取记忆图中所有节点的名字列表"""
@@ -1169,7 +1169,7 @@ class ParahippocampalGyrus:
             # 调用修改后的 topic_what，不再需要 time_info
             topic_what_prompt = self.hippocampus.topic_what(input_text, topic)
             try:
-                task = self.hippocampus.llm_summary_by_topic.generate_response_async(topic_what_prompt)
+                task = self.hippocampus.llm_summary.generate_response_async(topic_what_prompt)
                 tasks.append((topic.strip(), task))
             except Exception as e:
                 logger.error(f"生成话题 '{topic}' 的摘要时发生错误: {e}")

src/plugins/memory_system/memory_config.py

@@ -24,7 +24,7 @@ class MemoryConfig:
     consolidate_memory_interval: int  # 记忆整合间隔
 
     llm_topic_judge: str  # 话题判断模型
-    llm_summary_by_topic: str  # 话题总结模型
+    llm_summary: str  # 话题总结模型
 
     @classmethod
     def from_global_config(cls, global_config):
@@ -44,7 +44,5 @@ class MemoryConfig:
             consolidate_memory_percentage=getattr(global_config, "consolidate_memory_percentage", 0.01),
             consolidate_memory_interval=getattr(global_config, "consolidate_memory_interval", 1000),
             llm_topic_judge=getattr(global_config, "llm_topic_judge", "default_judge_model"),  # 添加默认模型名
-            llm_summary_by_topic=getattr(
-                global_config, "llm_summary_by_topic", "default_summary_model"
-            ),  # 添加默认模型名
+            llm_summary=getattr(global_config, "llm_summary", "default_summary_model"),  # 添加默认模型名
         )

src/plugins/models/utils_model.py

@@ -632,7 +632,7 @@ class LLMRequest:
             **params_copy,
         }
         if "max_tokens" not in payload and "max_completion_tokens" not in payload:
-            payload["max_tokens"] = global_config.max_response_length
+            payload["max_tokens"] = global_config.model_max_output_length
         # 如果 payload 中依然存在 max_tokens 且需要转换，在这里进行再次检查
         if self.model_name.lower() in self.MODELS_NEEDING_TRANSFORMATION and "max_tokens" in payload:
             payload["max_completion_tokens"] = payload.pop("max_tokens")

src/plugins/person_info/relationship_manager.py

@@ -282,10 +282,10 @@ class RelationshipManager:
         if is_id:
             person_id = person
         else:
-            print(f"person: {person}")
+            # print(f"person: {person}")
             person_id = person_info_manager.get_person_id(person[0], person[1])
         person_name = await person_info_manager.get_value(person_id, "person_name")
-        print(f"person_name: {person_name}")
+        # print(f"person_name: {person_name}")
         relationship_value = await person_info_manager.get_value(person_id, "relationship_value")
         level_num = self.calculate_level_num(relationship_value)
 

src/plugins/respon_info_catcher/info_catcher.py

@@ -8,13 +8,12 @@ from typing import List
 
 class InfoCatcher:
     def __init__(self):
-        self.chat_history = []  # 聊天历史，长度为三倍使用的上下文
-        self.context_length = global_config.MAX_CONTEXT_SIZE
-        self.chat_history_in_thinking = []  # 思考期间的聊天内容
-        self.chat_history_after_response = []  # 回复后的聊天内容，长度为一倍上下文
+        self.chat_history = []  # 聊天历史，长度为三倍使用的上下文喵~
+        self.context_length = global_config.observation_context_size
+        self.chat_history_in_thinking = []  # 思考期间的聊天内容喵~
+        self.chat_history_after_response = []  # 回复后的聊天内容，长度为一倍上下文喵~
 
         self.chat_id = ""
-        self.response_mode = global_config.response_mode
         self.trigger_response_text = ""
         self.response_text = ""
 
@@ -36,10 +35,10 @@ class InfoCatcher:
             "model": "",
         }
 
-        # 使用字典来存储 reasoning 模式的数据
+        # 使用字典来存储 reasoning 模式的数据喵~
         self.reasoning_data = {"thinking_log": "", "prompt": "", "response": "", "model": ""}
 
-        # 耗时
+        # 耗时喵~
         self.timing_results = {
             "interested_rate_time": 0,
             "sub_heartflow_observe_time": 0,
@@ -73,15 +72,25 @@ class InfoCatcher:
             self.heartflow_data["sub_heartflow_now"] = current_mind
 
     def catch_after_llm_generated(self, prompt: str, response: str, reasoning_content: str = "", model_name: str = ""):
-        if self.response_mode == "heart_flow":
-            self.heartflow_data["prompt"] = prompt
-            self.heartflow_data["response"] = response
-            self.heartflow_data["model"] = model_name
-        elif self.response_mode == "reasoning":
-            self.reasoning_data["thinking_log"] = reasoning_content
-            self.reasoning_data["prompt"] = prompt
-            self.reasoning_data["response"] = response
-            self.reasoning_data["model"] = model_name
+        # if self.response_mode == "heart_flow": # 条件判断不需要了喵~
+        #     self.heartflow_data["prompt"] = prompt
+        #     self.heartflow_data["response"] = response
+        #     self.heartflow_data["model"] = model_name
+        # elif self.response_mode == "reasoning": # 条件判断不需要了喵~
+        #     self.reasoning_data["thinking_log"] = reasoning_content
+        #     self.reasoning_data["prompt"] = prompt
+        #     self.reasoning_data["response"] = response
+        #     self.reasoning_data["model"] = model_name
+
+        # 直接记录信息喵~
+        self.reasoning_data["thinking_log"] = reasoning_content
+        self.reasoning_data["prompt"] = prompt
+        self.reasoning_data["response"] = response
+        self.reasoning_data["model"] = model_name
+        # 如果 heartflow 数据也需要通用字段，可以取消下面的注释喵~
+        # self.heartflow_data["prompt"] = prompt
+        # self.heartflow_data["response"] = response
+        # self.heartflow_data["model"] = model_name
 
         self.response_text = response
 
@@ -172,13 +181,13 @@ class InfoCatcher:
         }
 
     def done_catch(self):
-        """将收集到的信息存储到数据库的 thinking_log 集合中"""
+        """将收集到的信息存储到数据库的 thinking_log 集合中喵~"""
         try:
-            # 将消息对象转换为可序列化的字典
+            # 将消息对象转换为可序列化的字典喵~
 
             thinking_log_data = {
                 "chat_id": self.chat_id,
-                "response_mode": self.response_mode,
+                # "response_mode": self.response_mode, # 这个也删掉喵~
                 "trigger_text": self.trigger_response_text,
                 "response_text": self.response_text,
                 "trigger_info": {
@@ -195,18 +204,20 @@ class InfoCatcher:
                 "chat_history_after_response": self.message_list_to_dict(self.chat_history_after_response),
             }
 
-            # 根据不同的响应模式添加相应的数据
-            if self.response_mode == "heart_flow":
-                thinking_log_data["mode_specific_data"] = self.heartflow_data
-            elif self.response_mode == "reasoning":
-                thinking_log_data["mode_specific_data"] = self.reasoning_data
+            # 根据不同的响应模式添加相应的数据喵~ # 现在直接都加上去好了喵~
+            # if self.response_mode == "heart_flow":
+            #     thinking_log_data["mode_specific_data"] = self.heartflow_data
+            # elif self.response_mode == "reasoning":
+            #     thinking_log_data["mode_specific_data"] = self.reasoning_data
+            thinking_log_data["heartflow_data"] = self.heartflow_data
+            thinking_log_data["reasoning_data"] = self.reasoning_data
 
-            # 将数据插入到 thinking_log 集合中
+            # 将数据插入到 thinking_log 集合中喵~
             db.thinking_log.insert_one(thinking_log_data)
 
             return True
         except Exception as e:
-            print(f"存储思考日志时出错: {str(e)}")
+            print(f"存储思考日志时出错: {str(e)} 喵~")
             print(traceback.format_exc())
             return False
 

src/plugins/utils/json_utils.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import json
 import logging
 from typing import Any, Dict, TypeVar, List, Union, Tuple
+import ast
 
 # 定义类型变量用于泛型类型提示
 T = TypeVar("T")
@@ -12,6 +13,7 @@ logger = logging.getLogger("json_utils")
 def safe_json_loads(json_str: str, default_value: T = None) -> Union[Any, T]:
     """
     安全地解析JSON字符串，出错时返回默认值
+    现在尝试处理单引号和标准JSON
 
     参数:
         json_str: 要解析的JSON字符串
@@ -20,16 +22,34 @@ def safe_json_loads(json_str: str, default_value: T = None) -> Union[Any, T]:
     返回:
         解析后的Python对象，或在解析失败时返回default_value
     """
-    if not json_str:
+    if not json_str or not isinstance(json_str, str):
+        logger.warning(f"safe_json_loads 接收到非字符串输入: {type(json_str)}, 值: {json_str}")
         return default_value
 
     try:
+        # 尝试标准的 JSON 解析
         return json.loads(json_str)
-    except json.JSONDecodeError as e:
-        logger.error(f"JSON解析失败: {e}, JSON字符串: {json_str[:100]}...")
-        return default_value
+    except json.JSONDecodeError:
+        # 如果标准解析失败，尝试将单引号替换为双引号再解析
+        # （注意：这种替换可能不安全，如果字符串内容本身包含引号）
+        # 更安全的方式是用 ast.literal_eval
+        try:
+            # logger.debug(f"标准JSON解析失败，尝试用 ast.literal_eval 解析: {json_str[:100]}...")
+            result = ast.literal_eval(json_str)
+            # 确保结果是字典（因为我们通常期望参数是字典）
+            if isinstance(result, dict):
+                return result
+            else:
+                logger.warning(f"ast.literal_eval 解析成功但结果不是字典: {type(result)}, 内容: {result}")
+                return default_value
+        except (ValueError, SyntaxError, MemoryError, RecursionError) as ast_e:
+            logger.error(f"使用 ast.literal_eval 解析失败: {ast_e}, 字符串: {json_str[:100]}...")
+            return default_value
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"使用 ast.literal_eval 解析时发生意外错误: {e}, 字符串: {json_str[:100]}...")
+            return default_value
     except Exception as e:
-        logger.error(f"JSON解析过程中发生意外错误: {e}")
+        logger.error(f"JSON解析过程中发生意外错误: {e}, 字符串: {json_str[:100]}...")
         return default_value
 
 
@@ -177,25 +197,27 @@ def process_llm_tool_calls(
         if "name" not in func_details or not isinstance(func_details.get("name"), str):
             logger.warning(f"{log_prefix}工具调用[{i}]的'function'字段缺少'name'或类型不正确: {func_details}")
             continue
-        if "arguments" not in func_details or not isinstance(
-            func_details.get("arguments"), str
-        ):  # 参数是字符串形式的JSON
-            logger.warning(f"{log_prefix}工具调用[{i}]的'function'字段缺少'arguments'或类型不正确: {func_details}")
+
+        # 验证参数 'arguments'
+        args_value = func_details.get("arguments")
+
+        # 1. 检查 arguments 是否存在且是字符串
+        if args_value is None or not isinstance(args_value, str):
+            logger.warning(f"{log_prefix}工具调用[{i}]的'function'字段缺少'arguments'字符串: {func_details}")
             continue
 
-        # 可选：尝试解析参数JSON，确保其有效
-        args_str = func_details["arguments"]
-        try:
-            json.loads(args_str)  # 尝试解析，但不存储结果
-        except json.JSONDecodeError as e:
+        # 2. 尝试安全地解析 arguments 字符串
+        parsed_args = safe_json_loads(args_value, None)
+
+        # 3. 检查解析结果是否为字典
+        if parsed_args is None or not isinstance(parsed_args, dict):
             logger.warning(
-                f"{log_prefix}工具调用[{i}]的'arguments'不是有效的JSON字符串: {e}, 内容: {args_str[:100]}..."
+                f"{log_prefix}工具调用[{i}]的'arguments'无法解析为有效的JSON字典, "
+                f"原始字符串: {args_value[:100]}..., 解析结果类型: {type(parsed_args).__name__}"
             )
             continue
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"{log_prefix}解析工具调用[{i}]的'arguments'时发生意外错误: {e}, 内容: {args_str[:100]}...")
-            continue
 
+        # 如果检查通过，将原始的 tool_call 加入有效列表
         valid_tool_calls.append(tool_call)
 
     if not valid_tool_calls and tool_calls:  # 如果原始列表不为空，但验证后为空

src/plugins/willing/mode_classical.py

@@ -64,6 +64,9 @@ class ClassicalWillingManager(BaseWillingManager):
         self.chat_reply_willing[chat_id] = max(0, current_willing - 1.8)
 
     async def after_generate_reply_handle(self, message_id):
+        if message_id not in self.ongoing_messages:
+            return
+
         chat_id = self.ongoing_messages[message_id].chat_id
         current_willing = self.chat_reply_willing.get(chat_id, 0)
         if current_willing < 1:

src/plugins/willing/willing_manager.py

@@ -77,7 +77,7 @@ class BaseWillingManager(ABC):
             if not issubclass(manager_class, cls):
                 raise TypeError(f"Manager class {manager_class.__name__} is not a subclass of {cls.__name__}")
             else:
-                logger.info(f"成功载入willing模式：{manager_type}")
+                logger.info(f"普通回复模式：{manager_type}")
             return manager_class()
         except (ImportError, AttributeError, TypeError) as e:
             module = importlib.import_module(".mode_classical", __package__)
@@ -110,7 +110,7 @@ class BaseWillingManager(ABC):
     def delete(self, message_id: str):
         del_message = self.ongoing_messages.pop(message_id, None)
         if not del_message:
-            logger.debug(f"删除异常，当前消息{message_id}不存在")
+            logger.debug(f"尝试删除不存在的消息 ID: {message_id}，可能已被其他流程处理，喵~")
 
     @abstractmethod
     async def async_task_starter(self) -> None: