feat：支持qwen3模型的enable_thinking参数和thinking_budget参数

src/chat/focus_chat/info_processors/self_processor.py

@@ -32,7 +32,7 @@ def init_prompt():
 {chat_observe_info}
 
 现在请你根据现有的信息，思考自我认同：请严格遵守以下规则
-1. 请严格参考最上方的人设，适当参考记忆和当前聊天内容
+1. 请严格参考最上方的人设，适当参考记忆和当前聊天内容，不要被记忆和当前聊天内容中相反的内容误导
 2. 你是一个什么样的人,你和群里的人关系如何
 3. 你的形象是什么
 4. 思考有没有人提到你，或者图片与你有关

src/chat/focus_chat/planners/planner.py

@@ -180,8 +180,9 @@ class ActionPlanner:
             # --- 调用 LLM (普通文本生成) ---
             llm_content = None
             try:
-                llm_content, _, _ = await self.planner_llm.generate_response(prompt=prompt)
+                llm_content, reasoning_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}")
+                logger.debug(f"{self.log_prefix}[Planner] LLM 原始理由 响应 (预期): {reasoning_content}")
             except Exception as 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，你的模型出现问题: {req_e}"

src/chat/heart_flow/observation/structure_observation.py

@@ -26,7 +26,7 @@ class StructureObservation:
         for structured_info in self.structured_info:
             if structured_info.get("ttl") > 0:
                 structured_info["ttl"] -= 1
-            observed_structured_infos.append(structured_info)
-            logger.debug(f"观察到结构化信息仍旧在: {structured_info}")
+                observed_structured_infos.append(structured_info)
+                logger.debug(f"观察到结构化信息仍旧在: {structured_info}")
 
         self.structured_info = observed_structured_infos

src/llm_models/utils_model.py

@@ -117,6 +117,9 @@ class LLMRequest:
         self.model_name: str = model["name"]
         self.params = kwargs
 
+        self.enable_thinking = model.get("enable_thinking", False)
+        self.temp = model.get("temp", 0.7)
+        self.thinking_budget = model.get("thinking_budget", 4096)
         self.stream = model.get("stream", False)
         self.pri_in = model.get("pri_in", 0)
         self.pri_out = model.get("pri_out", 0)
@@ -601,8 +604,9 @@ class LLMRequest:
         new_params = dict(params)
 
         if self.model_name.lower() in self.MODELS_NEEDING_TRANSFORMATION:
-            # 删除 'temperature' 参数（如果存在）
-            new_params.pop("temperature", None)
+            # 删除 'temperature' 参数（如果存在），但避免删除我们在_build_payload中添加的自定义温度
+            if "temperature" in new_params and new_params["temperature"] == 0.7:
+                new_params.pop("temperature")
             # 如果存在 'max_tokens'，则重命名为 'max_completion_tokens'
             if "max_tokens" in new_params:
                 new_params["max_completion_tokens"] = new_params.pop("max_tokens")
@@ -632,6 +636,18 @@ class LLMRequest:
             "messages": messages,
             **params_copy,
         }
+        
+        # 添加temp参数（如果不是默认值0.7）
+        if self.temp != 0.7:
+            payload["temperature"] = self.temp
+            
+        # 添加enable_thinking参数（如果不是默认值False）
+        if not self.enable_thinking:
+            payload["enable_thinking"] = False
+        
+        if self.thinking_budget != 4096:
+            payload["thinking_budget"] = self.thinking_budget
+            
         if "max_tokens" not in payload and "max_completion_tokens" not in payload:
             payload["max_tokens"] = global_config.model.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

src/plugins/test_plugin/actions/mute_action.py

@@ -11,7 +11,7 @@ class MuteAction(PluginAction):
 
     action_name = "mute_action"
     action_description = (
-        "如果某人违反了公序良俗，或者别人戳你太多，或者某人刷屏，一定要禁言某人，如果你很生气，可以禁言某人，可以自选禁言时长，视严重程度而定"
+        "如果某人违反了公序良俗，或者别人戳你太多，或者某人刷屏，一定要禁言某人，如果你很生气，可以禁言某人，可以自选禁言时长，视严重程度而定。"
     )
     action_parameters = {
         "target": "禁言对象，输入你要禁言的对象的名字，必填",