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2025-04-26 09:35:36 +00:00
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32
src/heart_flow/subheartflow_manager.py
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@@ -2,7 +2,7 @@ import asyncio
import time
import random
from typing import Dict, Any, Optional, List
import json # 导入 json 模块
import json # 导入 json 模块
# 导入日志模块
from src.common.logger import get_module_logger, LogConfig, SUBHEARTFLOW_MANAGER_STYLE_CONFIG
@@ -407,13 +407,13 @@ class SubHeartflowManager:
f"基于以上信息，该子心流是否表现出足够的活跃迹象或重要性，"
f"值得将其唤醒并进入常规聊天(CHAT)状态？\n"
f"请以 JSON 格式回答，包含一个键 'decision'，其值为 true 或 false.\n"
f"例如：{{\"decision\": true}}\n"
f'例如：{{"decision": true}}\n'
f"请只输出有效的 JSON 对象。"
)
# 调用LLM评估
should_activate = await self._llm_evaluate_state_transition(prompt)
if should_activate is None: # 处理解析失败或意外情况
if should_activate is None: # 处理解析失败或意外情况
logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] LLM评估返回无效结果，跳过。")
continue
@@ -445,13 +445,13 @@ class SubHeartflowManager:
f"基于以上信息，该子心流是否表现出不活跃、对话结束或不再需要关注的迹象，"
f"应该让其进入休眠(ABSENT)状态？\n"
f"请以 JSON 格式回答，包含一个键 'decision'，其值为 true (表示应休眠) 或 false (表示不应休眠).\n"
f"例如：{{\"decision\": true}}\n"
f'例如：{{"decision": true}}\n'
f"请只输出有效的 JSON 对象。"
)
# 调用LLM评估
should_deactivate = await self._llm_evaluate_state_transition(prompt)
if should_deactivate is None: # 处理解析失败或意外情况
if should_deactivate is None: # 处理解析失败或意外情况
logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] LLM评估返回无效结果，跳过。")
continue
@@ -482,24 +482,28 @@ class SubHeartflowManager:
try:
# --- 真实的 LLM 调用 ---
response_text, _ = await self.llm_state_evaluator.generate_response_async(prompt)
logger.debug(f"{log_prefix} 使用模型 {self.llm_state_evaluator.model_name} 评估，原始响应: ```{response_text}```")
logger.debug(
f"{log_prefix} 使用模型 {self.llm_state_evaluator.model_name} 评估，原始响应: ```{response_text}```"
)
# --- 解析 JSON 响应 ---
try:
# 尝试去除可能的Markdown代码块标记
cleaned_response = response_text.strip().strip('`').strip()
if cleaned_response.startswith('json'):
cleaned_response = response_text.strip().strip("`").strip()
if cleaned_response.startswith("json"):
cleaned_response = cleaned_response[4:].strip()
data = json.loads(cleaned_response)
decision = data.get("decision") # 使用 .get() 避免 KeyError
decision = data.get("decision") # 使用 .get() 避免 KeyError
if isinstance(decision, bool):
logger.debug(f"{log_prefix} LLM评估结果 (来自JSON): {'建议转换' if decision else '建议不转换'}")
return decision
else:
logger.warning(f"{log_prefix} LLM 返回的 JSON 中 'decision' 键的值不是布尔型: {decision}。响应: {response_text}")
return None # 值类型不正确
logger.warning(
f"{log_prefix} LLM 返回的 JSON 中 'decision' 键的值不是布尔型: {decision}。响应: {response_text}"
)
return None # 值类型不正确
except json.JSONDecodeError as json_err:
logger.warning(f"{log_prefix} LLM 返回的响应不是有效的 JSON: {json_err}。响应: {response_text}")
@@ -510,15 +514,15 @@ class SubHeartflowManager:
if "false" in response_text.lower():
logger.debug(f"{log_prefix} 在非JSON响应中找到 'false'，解释为建议不转换")
return False
return None # JSON 解析失败，也未找到关键词
except Exception as parse_err: # 捕获其他可能的解析错误
return None # JSON 解析失败，也未找到关键词
except Exception as parse_err: # 捕获其他可能的解析错误
logger.warning(f"{log_prefix} 解析 LLM JSON 响应时发生意外错误: {parse_err}。响应: {response_text}")
return None
except Exception as e:
logger.error(f"{log_prefix} 调用 LLM 或处理其响应时出错: {e}", exc_info=True)
traceback.print_exc()
return None # LLM 调用或处理失败
return None # LLM 调用或处理失败
def count_subflows_by_state(self, state: ChatState) -> int:
"""统计指定状态的子心流数量"""