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