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2025-04-26 09:35:36 +00:00
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commit 6e4ba27ffb
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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"""

20
src/plugins/heartFC_chat/normal_chat.py
View File

@@ -325,12 +325,12 @@ class NormalChat:
"""处理启动时存在于 interest_dict 中的高兴趣消息。"""
items_to_process = list(self.interest_dict.items())
if not items_to_process:
return # 没有初始消息，直接返回
return # 没有初始消息，直接返回
logger.info(f"[{self.stream_name}] 发现 {len(items_to_process)} 条初始兴趣消息，开始处理高兴趣部分...")
interest_values = [item[1][1] for item in items_to_process] # 提取兴趣值列表
interest_values = [item[1][1] for item in items_to_process] # 提取兴趣值列表
messages_to_reply = [] # 需要立即回复的消息
messages_to_reply = [] # 需要立即回复的消息
if len(interest_values) == 1:
# 如果只有一个消息，直接处理
@@ -342,7 +342,9 @@ class NormalChat:
mean_interest = statistics.mean(interest_values)
stdev_interest = statistics.stdev(interest_values)
threshold = mean_interest + stdev_interest
logger.info(f"[{self.stream_name}] 初始兴趣值 均值: {mean_interest:.2f}, 标准差: {stdev_interest:.2f}, 阈值: {threshold:.2f}")
logger.info(
f"[{self.stream_name}] 初始兴趣值 均值: {mean_interest:.2f}, 标准差: {stdev_interest:.2f}, 阈值: {threshold:.2f}"
)
# 找出高于阈值的消息
for item in items_to_process:
@@ -351,7 +353,7 @@ class NormalChat:
messages_to_reply.append(item)
logger.info(f"[{self.stream_name}] 找到 {len(messages_to_reply)} 条高于阈值的初始消息进行处理。")
except statistics.StatisticsError as e:
logger.error(f"[{self.stream_name}] 计算初始兴趣统计值时出错: {e}，跳过初始处理。")
logger.error(f"[{self.stream_name}] 计算初始兴趣统计值时出错: {e}，跳过初始处理。")
# 处理需要回复的消息
processed_count = 0
@@ -359,9 +361,7 @@ class NormalChat:
msg_id, (message, interest_value, is_mentioned) = item
try:
logger.info(f"[{self.stream_name}] 处理初始高兴趣消息 {msg_id} (兴趣值: {interest_value:.2f})")
await self.normal_response(
message=message, is_mentioned=is_mentioned, interested_rate=interest_value
)
await self.normal_response(message=message, is_mentioned=is_mentioned, interested_rate=interest_value)
processed_count += 1
except Exception as e:
logger.error(f"[{self.stream_name}] 处理初始兴趣消息 {msg_id} 时出错: {e}\n{traceback.format_exc()}")
@@ -369,8 +369,10 @@ class NormalChat:
# 无论成功与否都清空兴趣字典
self.interest_dict.clear()
logger.info(
f"[{self.stream_name}] 初始高兴趣消息处理完毕，共处理 {processed_count} 条。剩余 {len(self.interest_dict)} 条待轮询。"
)
logger.info(f"[{self.stream_name}] 初始高兴趣消息处理完毕，共处理 {processed_count} 条。剩余 {len(self.interest_dict)} 条待轮询。")
# --- 新增结束 ---
# 保持 staticmethod, 因为不依赖实例状态, 但需要 chat 对象来获取日志上下文