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

changelogs/changelog.md

@@ -20,6 +20,7 @@
 - **流程优化**: 拆分了子心流的思考模块，使整体对话流程更加清晰。
 - **状态判断改进**: 将 CHAT 状态判断交给 LLM 处理，使对话更自然。
 - **回复机制**: 实现更为灵活的概率回复机制，使机器人能够自然地融入群聊环境。
+- **重复性检查**: 加入心流回复重复性检查机制，防止麦麦陷入固定回复模式。
 
 #### 全新知识库系统 (New Knowledge Base System - LPMM)
 - **引入 LPMM**: 新增了 **LPMM (Large Psychology Model Maker)** 知识库系统，具有强大的信息检索能力，能显著提升麦麦获取和利用知识的效率。
@@ -32,8 +33,11 @@
 
 #### 记忆与上下文增强 (Memory and Context Enhancement)
 - **聊天记录压缩**: 大幅优化聊天记录压缩系统，使机器人能够处理5倍于之前的上下文记忆量。
+- **长消息截断**: 新增了长消息自动截断与模糊化功能，随着时间推移降低超长消息的权重，避免被特定冗余信息干扰。
 - **记忆提取**: 优化记忆提取功能，提高对历史对话的理解和引用能力。
+- **记忆整合**: 为记忆系统加入了合并与整合机制，优化长期记忆的结构与效率。
 - **中期记忆调用**: 完善中期记忆调用机制，使机器人能够更自然地回忆和引用较早前的对话。
+- **Prompt 优化**: 进一步优化了关系系统和记忆系统相关的提示词（prompt）。
 
 #### 私聊 PFC 功能增强 (Private Chat PFC Enhancement)
 - **功能修复与优化**: 修复了私聊 PFC 载入聊天记录缺失的 bug，优化了 prompt 构建，增加了审核机制，调整了重试次数，并将机器人发言存入数据库。
@@ -41,9 +45,9 @@
 
 #### 情感与互动增强 (Emotion and Interaction Enhancement)
 - **全新表情包系统**: 新的表情包系统上线，表情含义更丰富，发送更快速。
+- **表情包使用优化**: 优化了表情包的选择逻辑，减少重复使用特定表情包的情况，使表达更生动。
 - **提示词优化**: 优化提示词（prompt）构建，增强对话质量和情感表达。
 - **积极性配置**: 优化"让麦麦更愿意说话"的相关配置，使机器人更积极参与对话。
-- **命名统一**: 实现统一命名功能，自动替换 prompt 内唯一标识符，优化 prompt 效果。
 - **颜文字保护**: 保护颜文字处理机制，确保表情正确显示。
 
 #### 工具与集成 (Tools and Integration)

scripts/interest_monitor_gui.py

@@ -19,6 +19,7 @@ REFRESH_INTERVAL_MS = 200  # 刷新间隔 (毫秒) - 可以适当调长，因为
 WINDOW_TITLE = "Interest Monitor (Live History)"
 MAX_HISTORY_POINTS = 1000  # 图表上显示的最大历史点数 (可以增加)
 MAX_STREAMS_TO_DISPLAY = 15  # 最多显示多少个聊天流的折线图 (可以增加)
+MAX_QUEUE_SIZE = 30  # 新增：历史想法队列最大长度
 
 # *** 添加 Matplotlib 中文字体配置 ***
 # 尝试使用 'SimHei' 或 'Microsoft YaHei'，如果找不到，matplotlib 会回退到默认字体
@@ -61,6 +62,10 @@ class InterestMonitorApp:
         self.single_stream_last_active = tk.StringVar(value="活跃: N/A")
         self.single_stream_last_interaction = tk.StringVar(value="交互: N/A")
 
+        # 新增：历史想法队列
+        self.main_mind_history = deque(maxlen=MAX_QUEUE_SIZE)
+        self.last_main_mind_timestamp = 0  # 记录最后一条main_mind的时间戳
+
         # --- UI 元素 ---
 
         # --- 新增：顶部全局信息框架 ---
@@ -143,6 +148,24 @@ class InterestMonitorApp:
         self.canvas_widget_single = self.canvas_single.get_tk_widget()
         self.canvas_widget_single.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1)
 
+        # --- 新增第三个选项卡：麦麦历史想法 ---
+        self.frame_mind_history = ttk.Frame(self.notebook, padding="5 5 5 5")
+        self.notebook.add(self.frame_mind_history, text="麦麦历史想法")
+
+        # 聊天框样式的文本框（只读）+ 滚动条
+        self.mind_text_scroll = tk.Scrollbar(self.frame_mind_history)
+        self.mind_text_scroll.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y)
+        self.mind_text = tk.Text(
+            self.frame_mind_history,
+            height=25,
+            state="disabled",
+            wrap="word",
+            font=("微软雅黑", 12),
+            yscrollcommand=self.mind_text_scroll.set,
+        )
+        self.mind_text.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=1, padx=5, pady=5)
+        self.mind_text_scroll.config(command=self.mind_text.yview)
+
         # --- 初始化和启动刷新 ---
         self.update_display()  # 首次加载并开始刷新循环
 
@@ -154,6 +177,78 @@ class InterestMonitorApp:
         """生成随机颜色用于区分线条"""
         return "#{:06x}".format(random.randint(0, 0xFFFFFF))
 
+    def load_main_mind_history(self):
+        """只读取包含main_mind的日志行，维护历史想法队列"""
+        if not os.path.exists(LOG_FILE_PATH):
+            return
+
+        main_mind_entries = []
+        try:
+            with open(LOG_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+                for line in f:
+                    try:
+                        log_entry = json.loads(line.strip())
+                        if "main_mind" in log_entry:
+                            ts = log_entry.get("timestamp", 0)
+                            main_mind_entries.append((ts, log_entry))
+                    except Exception:
+                        continue
+            main_mind_entries.sort(key=lambda x: x[0])
+            recent_entries = main_mind_entries[-MAX_QUEUE_SIZE:]
+            self.main_mind_history.clear()
+            for _ts, entry in recent_entries:
+                self.main_mind_history.append(entry)
+            if recent_entries:
+                self.last_main_mind_timestamp = recent_entries[-1][0]
+            # 首次加载时刷新
+            self.refresh_mind_text()
+        except Exception:
+            pass
+
+    def update_main_mind_history(self):
+        """实时监控log文件，发现新main_mind数据则更新队列和展示（仅有新数据时刷新）"""
+        if not os.path.exists(LOG_FILE_PATH):
+            return
+
+        new_entries = []
+        try:
+            with open(LOG_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+                for line in reversed(list(f)):
+                    try:
+                        log_entry = json.loads(line.strip())
+                        if "main_mind" in log_entry:
+                            ts = log_entry.get("timestamp", 0)
+                            if ts > self.last_main_mind_timestamp:
+                                new_entries.append((ts, log_entry))
+                            else:
+                                break
+                    except Exception:
+                        continue
+            if new_entries:
+                for ts, entry in sorted(new_entries):
+                    if len(self.main_mind_history) >= MAX_QUEUE_SIZE:
+                        self.main_mind_history.popleft()
+                    self.main_mind_history.append(entry)
+                    self.last_main_mind_timestamp = ts
+                self.refresh_mind_text()  # 只有有新数据时才刷新
+        except Exception:
+            pass
+
+    def refresh_mind_text(self):
+        """刷新聊天框样式的历史想法展示"""
+        self.mind_text.config(state="normal")
+        self.mind_text.delete(1.0, tk.END)
+        for entry in self.main_mind_history:
+            ts = entry.get("timestamp", 0)
+            dt_str = datetime.fromtimestamp(ts).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if ts else ""
+            main_mind = entry.get("main_mind", "")
+            mai_state = entry.get("mai_state", "")
+            subflow_count = entry.get("subflow_count", "")
+            msg = f"[{dt_str}] 状态:{mai_state} 子流:{subflow_count}\n{main_mind}\n\n"
+            self.mind_text.insert(tk.END, msg)
+        self.mind_text.see(tk.END)
+        self.mind_text.config(state="disabled")
+
     def load_and_update_history(self):
         """从 history log 文件加载数据并更新历史记录"""
         if not os.path.exists(LOG_FILE_PATH):
@@ -537,8 +632,14 @@ class InterestMonitorApp:
     def update_display(self):
         """主更新循环"""
         try:
-            self.load_and_update_history()  # 从文件加载数据并更新内部状态
+            # --- 新增：首次加载历史想法 ---
+            if not hasattr(self, "_main_mind_loaded"):
+                self.load_main_mind_history()
+                self._main_mind_loaded = True
+            else:
+                self.update_main_mind_history()  # 只有有新main_mind数据时才刷新界面
             # *** 修改：分别调用两个图表的更新方法 ***
+            self.load_and_update_history()  # 从文件加载数据并更新内部状态
             self.update_all_streams_plot()  # 更新所有流的图表
             self.update_single_stream_plot()  # 更新单个流的图表
         except Exception as e:

src/common/logger.py

@@ -793,6 +793,22 @@ LPMM_GET_KNOWLEDGE_TOOL_STYLE_CONFIG = {
     },
 }
 
+INIT_STYLE_CONFIG = {
+    "advanced": {
+        "console_format": (
+            "<white>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</white> | "
+            "<level>{level: <8}</level> | "
+            "<light-yellow>初始化</light-yellow> | "
+            "<level>{message}</level>"
+        ),
+        "file_format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level: <8} | {extra[module]: <15} | 初始化 | {message}",
+    },
+    "simple": {
+        "console_format": "<level>{time:MM-DD HH:mm}</level> | <light-green>初始化</light-green> | {message}",
+        "file_format": "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level: <8} | {extra[module]: <15} | 初始化 | {message}",
+    },
+}
+
 
 # 根据SIMPLE_OUTPUT选择配置
 MAIN_STYLE_CONFIG = MAIN_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else MAIN_STYLE_CONFIG["advanced"]
@@ -862,6 +878,7 @@ CHAT_MESSAGE_STYLE_CONFIG = (
     CHAT_MESSAGE_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else CHAT_MESSAGE_STYLE_CONFIG["advanced"]
 )
 CHAT_IMAGE_STYLE_CONFIG = CHAT_IMAGE_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else CHAT_IMAGE_STYLE_CONFIG["advanced"]
+INIT_STYLE_CONFIG = INIT_STYLE_CONFIG["simple"] if SIMPLE_OUTPUT else INIT_STYLE_CONFIG["advanced"]
 
 
 def is_registered_module(record: dict) -> bool:

src/common/logger_manager.py

@@ -40,6 +40,7 @@ from src.common.logger import (
     MESSAGE_BUFFER_STYLE_CONFIG,
     CHAT_MESSAGE_STYLE_CONFIG,
     CHAT_IMAGE_STYLE_CONFIG,
+    INIT_STYLE_CONFIG,
 )
 
 # 可根据实际需要补充更多模块配置
@@ -84,6 +85,7 @@ MODULE_LOGGER_CONFIGS = {
     "message_buffer": MESSAGE_BUFFER_STYLE_CONFIG,  # 消息缓冲
     "chat_message": CHAT_MESSAGE_STYLE_CONFIG,  # 聊天消息
     "chat_image": CHAT_IMAGE_STYLE_CONFIG,  # 聊天图片
+    "init": INIT_STYLE_CONFIG,  # 初始化
     # ...如有更多模块，继续添加...
 }
 

src/config/config.py

@@ -182,10 +182,10 @@ class BotConfig:
 
     # [heartflow] # 启用启用heart_flowC(心流聊天)模式时生效, 需要填写token消耗量巨大的相关模型
     # 启用后麦麦会自主选择进入heart_flowC模式(持续一段时间), 进行长时间高质量的聊天
-    enable_heart_flowC: bool = True  # 是否启用heart_flowC(心流聊天, HFC)模式
     reply_trigger_threshold: float = 3.0  # 心流聊天触发阈值，越低越容易触发
     probability_decay_factor_per_second: float = 0.2  # 概率衰减因子，越大衰减越快
     default_decay_rate_per_second: float = 0.98  # 默认衰减率，越大衰减越慢
+    allow_focus_mode: bool = True  # 是否允许子心流进入 FOCUSED 状态
 
     # sub_heart_flow_update_interval: int = 60  # 子心流更新频率，间隔 单位秒
     # sub_heart_flow_freeze_time: int = 120  # 子心流冻结时间，超过这个时间没有回复，子心流会冻结，间隔 单位秒
@@ -418,10 +418,6 @@ class BotConfig:
                 "model_normal_probability", config.model_normal_probability
             )
 
-            # 添加 enable_heart_flowC 的加载逻辑 (假设它在 [response] 部分)
-            if config.INNER_VERSION in SpecifierSet(">=1.4.0"):
-                config.enable_heart_flowC = response_config.get("enable_heart_flowC", config.enable_heart_flowC)
-
         def heartflow(parent: dict):
             heartflow_config = parent["heartflow"]
             config.sub_heart_flow_stop_time = heartflow_config.get(
@@ -445,6 +441,8 @@ class BotConfig:
                 config.default_decay_rate_per_second = heartflow_config.get(
                     "default_decay_rate_per_second", config.default_decay_rate_per_second
                 )
+            if config.INNER_VERSION in SpecifierSet(">=1.5.1"):
+                config.allow_focus_mode = heartflow_config.get("allow_focus_mode", config.allow_focus_mode)
 
         def willing(parent: dict):
             willing_config = parent["willing"]

src/do_tool/tool_can_use/get_memory.py

@@ -48,9 +48,11 @@ class GetMemoryTool(BaseTool):
                     memory_info += memory[1] + "\n"
 
             if memory_info:
-                content = f"你记得这些事情: {memory_info}"
+                content = f"你记得这些事情: {memory_info}\n"
+                content += "以上是你的回忆，不一定是目前聊天里的人说的，也不一定是现在发生的事情，请记住。\n"
+
             else:
-                content = f"你不太记得有关{topic}的记忆，你对此不太了解"
+                content = f"{topic}的记忆，你记不太清"
 
             return {"name": "get_memory", "content": content}
         except Exception as e:

src/heart_flow/mai_state_manager.py

@@ -8,8 +8,22 @@ from src.plugins.moods.moods import MoodManager
 logger = get_logger("mai_state")
 
 
-# enable_unlimited_hfc_chat = True
-enable_unlimited_hfc_chat = False
+# -- 状态相关的可配置参数 (可以从 glocal_config 加载) --
+enable_unlimited_hfc_chat = True  # 调试用：无限专注聊天
+# enable_unlimited_hfc_chat = False
+prevent_offline_state = True  # 调试用：防止进入离线状态
+
+# 不同状态下普通聊天的最大消息数
+MAX_NORMAL_CHAT_NUM_PEEKING = 30
+MAX_NORMAL_CHAT_NUM_NORMAL = 40
+MAX_NORMAL_CHAT_NUM_FOCUSED = 30
+
+# 不同状态下专注聊天的最大消息数
+MAX_FOCUSED_CHAT_NUM_PEEKING = 20
+MAX_FOCUSED_CHAT_NUM_NORMAL = 30
+MAX_FOCUSED_CHAT_NUM_FOCUSED = 40
+
+# -- 状态定义 --
 
 
 class MaiState(enum.Enum):
@@ -34,11 +48,11 @@ class MaiState(enum.Enum):
         if self == MaiState.OFFLINE:
             return 0
         elif self == MaiState.PEEKING:
-            return 30
+            return MAX_NORMAL_CHAT_NUM_PEEKING
         elif self == MaiState.NORMAL_CHAT:
-            return 40
+            return MAX_NORMAL_CHAT_NUM_NORMAL
         elif self == MaiState.FOCUSED_CHAT:
-            return 30
+            return MAX_NORMAL_CHAT_NUM_FOCUSED
 
     def get_focused_chat_max_num(self):
         # 调试用
@@ -48,11 +62,11 @@ class MaiState(enum.Enum):
         if self == MaiState.OFFLINE:
             return 0
         elif self == MaiState.PEEKING:
-            return 20
+            return MAX_FOCUSED_CHAT_NUM_PEEKING
         elif self == MaiState.NORMAL_CHAT:
-            return 30
+            return MAX_FOCUSED_CHAT_NUM_NORMAL
         elif self == MaiState.FOCUSED_CHAT:
-            return 40
+            return MAX_FOCUSED_CHAT_NUM_FOCUSED
 
 
 class MaiStateInfo:
@@ -110,7 +124,6 @@ class MaiStateManager:
     """管理 Mai 的整体状态转换逻辑"""
 
     def __init__(self):
-        # MaiStateManager doesn't hold the state itself, it operates on a MaiStateInfo instance.
         pass
 
     def check_and_decide_next_state(self, current_state_info: MaiStateInfo) -> Optional[MaiState]:
@@ -129,6 +142,13 @@ class MaiStateManager:
         time_since_last_min_check = current_time - current_state_info.last_min_check_time
         next_state: Optional[MaiState] = None
 
+        # 辅助函数：根据 prevent_offline_state 标志调整目标状态
+        def _resolve_offline(candidate_state: MaiState) -> MaiState:
+            if prevent_offline_state and candidate_state == MaiState.OFFLINE:
+                logger.debug("阻止进入 OFFLINE，改为 PEEKING")
+                return MaiState.PEEKING
+            return candidate_state
+
         if current_status == MaiState.OFFLINE:
             logger.info("当前[离线]，没看手机，思考要不要上线看看......")
         elif current_status == MaiState.PEEKING:
@@ -141,61 +161,73 @@ class MaiStateManager:
         # 1. 麦麦每分钟都有概率离线
         if time_since_last_min_check >= 60:
             if current_status != MaiState.OFFLINE:
-                if random.random() < 0.03:  # 3% 概率切换到 OFFLINE，20分钟有50%的概率还在线
-                    logger.debug(f"突然不想聊了，从 {current_status.value} 切换到 离线")
-                    next_state = MaiState.OFFLINE
+                if random.random() < 0.03:  # 3% 概率切换到 OFFLINE
+                    potential_next = MaiState.OFFLINE
+                    resolved_next = _resolve_offline(potential_next)
+                    logger.debug(f"规则1：概率触发下线，resolve 为 {resolved_next.value}")
+                    # 只有当解析后的状态与当前状态不同时才设置 next_state
+                    if resolved_next != current_status:
+                        next_state = resolved_next
 
-        # 2. 状态持续时间规则 (如果没有自行下线)
+        # 2. 状态持续时间规则 (只有在规则1没有触发状态改变时才检查)
         if next_state is None:
+            time_limit_exceeded = False
+            choices_list = []
+            weights = []
+            rule_id = ""
+
             if current_status == MaiState.OFFLINE:
-                # OFFLINE 最多保持一分钟
-                # 目前是一个调试值，可以修改
+                # 注意：即使 prevent_offline_state=True，也可能从初始的 OFFLINE 状态启动
                 if time_in_current_status >= 60:
+                    time_limit_exceeded = True
+                    rule_id = "2.1 (From OFFLINE)"
                     weights = [30, 30, 20, 20]
                     choices_list = [MaiState.PEEKING, MaiState.NORMAL_CHAT, MaiState.FOCUSED_CHAT, MaiState.OFFLINE]
-                    next_state_candidate = random.choices(choices_list, weights=weights, k=1)[0]
-                    if next_state_candidate != MaiState.OFFLINE:
-                        next_state = next_state_candidate
-                        logger.debug(f"上线！开始 {next_state.value}")
-                    else:
-                        # 继续离线状态
-                        next_state = MaiState.OFFLINE
-
             elif current_status == MaiState.PEEKING:
                 if time_in_current_status >= 600:  # PEEKING 最多持续 600 秒
+                    time_limit_exceeded = True
+                    rule_id = "2.2 (From PEEKING)"
                     weights = [70, 20, 10]
                     choices_list = [MaiState.OFFLINE, MaiState.NORMAL_CHAT, MaiState.FOCUSED_CHAT]
-                    next_state = random.choices(choices_list, weights=weights, k=1)[0]
-                    logger.debug(f"手机看完了，接下来 {next_state.value}")
-
             elif current_status == MaiState.NORMAL_CHAT:
                 if time_in_current_status >= 300:  # NORMAL_CHAT 最多持续 300 秒
+                    time_limit_exceeded = True
+                    rule_id = "2.3 (From NORMAL_CHAT)"
                     weights = [50, 50]
                     choices_list = [MaiState.OFFLINE, MaiState.FOCUSED_CHAT]
-                    next_state = random.choices(choices_list, weights=weights, k=1)[0]
-                    if next_state == MaiState.FOCUSED_CHAT:
-                        logger.debug(f"继续深入聊天， {next_state.value}")
-                    else:
-                        logger.debug(f"聊完了，接下来 {next_state.value}")
-
             elif current_status == MaiState.FOCUSED_CHAT:
                 if time_in_current_status >= 600:  # FOCUSED_CHAT 最多持续 600 秒
+                    time_limit_exceeded = True
+                    rule_id = "2.4 (From FOCUSED_CHAT)"
                     weights = [80, 20]
                     choices_list = [MaiState.OFFLINE, MaiState.NORMAL_CHAT]
-                    next_state = random.choices(choices_list, weights=weights, k=1)[0]
-                    logger.debug(f"深入聊天结束，接下来 {next_state.value}")
 
+            if time_limit_exceeded:
+                next_state_candidate = random.choices(choices_list, weights=weights, k=1)[0]
+                resolved_candidate = _resolve_offline(next_state_candidate)
+                logger.debug(
+                    f"规则{rule_id}：时间到，随机选择 {next_state_candidate.value}，resolve 为 {resolved_candidate.value}"
+                )
+                next_state = resolved_candidate  # 直接使用解析后的状态
+
+            # 注意：enable_unlimited_hfc_chat 优先级高于 prevent_offline_state
+            # 如果触发了这个，它会覆盖上面规则2设置的 next_state
             if enable_unlimited_hfc_chat:
                 logger.debug("调试用：开挂了，强制切换到专注聊天")
                 next_state = MaiState.FOCUSED_CHAT
 
+        # --- 最终决策 --- #
         # 如果决定了下一个状态，且这个状态与当前状态不同，则返回下一个状态
         if next_state is not None and next_state != current_status:
             return next_state
         # 如果决定保持 OFFLINE (next_state == MaiState.OFFLINE) 且当前也是 OFFLINE，
-        # 并且是由于持续时间规则触发的，返回 OFFLINE 以便调用者可以重置计时器
+        # 并且是由于持续时间规则触发的，返回 OFFLINE 以便调用者可以重置计时器。
+        # 注意：这个分支只有在 prevent_offline_state = False 时才可能被触发。
         elif next_state == MaiState.OFFLINE and current_status == MaiState.OFFLINE and time_in_current_status >= 60:
             logger.debug("决定保持 OFFLINE (持续时间规则)，返回 OFFLINE 以提示重置计时器。")
             return MaiState.OFFLINE  # Return OFFLINE to signal caller that timer reset might be needed
         else:
+            # 1. next_state is None (没有触发任何转换规则)
+            # 2. next_state is not None 但等于 current_status (例如规则1想切OFFLINE但被resolve成PEEKING，而当前已经是PEEKING)
+            # 3. next_state is OFFLINE, current is OFFLINE, 但不是因为时间规则触发 (例如初始状态还没到60秒)
             return None  # 没有状态转换发生或无需重置计时器

src/heart_flow/observation.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from src.plugins.utils.chat_message_builder import (
     build_readable_messages,
     get_raw_msg_by_timestamp_with_chat,
     num_new_messages_since,
+    get_person_id_list,
 )
 
 logger = get_logger("observation")
@@ -46,6 +47,8 @@ class ChattingObservation(Observation):
         self.max_mid_memory_len = global_config.compress_length_limit
         self.mid_memory_info = ""
 
+        self.person_list = []
+
         self.llm_summary = LLMRequest(
             model=global_config.llm_observation, temperature=0.7, max_tokens=300, request_type="chat_observation"
         )
@@ -153,6 +156,10 @@ class ChattingObservation(Observation):
             truncate=True,
         )
 
+        self.person_list = await get_person_id_list(self.talking_message)
+
+        # print(f"self.11111person_list: {self.person_list}")
+
         logger.trace(
             f"Chat {self.chat_id} - 压缩早期记忆：{self.mid_memory_info}\n现在聊天内容：{self.talking_message_str}"
         )

src/heart_flow/sub_mind.py

@@ -12,6 +12,8 @@ from src.plugins.utils.json_utils import safe_json_dumps, process_llm_tool_calls
 from src.heart_flow.chat_state_info import ChatStateInfo
 from src.plugins.chat.chat_stream import chat_manager
 from src.plugins.heartFC_chat.heartFC_Cycleinfo import CycleInfo
+import difflib
+from src.plugins.person_info.relationship_manager import relationship_manager
 
 
 logger = get_logger("sub_heartflow")
@@ -20,6 +22,7 @@ logger = get_logger("sub_heartflow")
 def init_prompt():
     prompt = ""
     prompt += "{extra_info}\n"
+    prompt += "{relation_prompt}\n"
     prompt += "你的名字是{bot_name},{prompt_personality}\n"
     prompt += "{last_loop_prompt}\n"
     prompt += "{cycle_info_block}\n"
@@ -47,6 +50,40 @@ def init_prompt():
     Prompt(prompt, "last_loop")
 
 
+def calculate_similarity(text_a: str, text_b: str) -> float:
+    """
+    计算两个文本字符串的相似度。
+    """
+    if not text_a or not text_b:
+        return 0.0
+    matcher = difflib.SequenceMatcher(None, text_a, text_b)
+    return matcher.ratio()
+
+
+def calculate_replacement_probability(similarity: float) -> float:
+    """
+    根据相似度计算替换的概率。
+    规则：
+    - 相似度 <= 0.4: 概率 = 0
+    - 相似度 >= 0.9: 概率 = 1
+    - 相似度 == 0.6: 概率 = 0.7
+    - 0.4 < 相似度 <= 0.6: 线性插值 (0.4, 0) 到 (0.6, 0.7)
+    - 0.6 < 相似度 < 0.9: 线性插值 (0.6, 0.7) 到 (0.9, 1.0)
+    """
+    if similarity <= 0.4:
+        return 0.0
+    elif similarity >= 0.9:
+        return 1.0
+    elif 0.4 < similarity <= 0.6:
+        # p = 3.5 * s - 1.4
+        probability = 3.5 * similarity - 1.4
+        return max(0.0, probability)
+    elif 0.6 < similarity < 0.9:
+        # p = s + 0.1
+        probability = similarity + 0.1
+        return min(1.0, max(0.0, probability))
+
+
 class SubMind:
     def __init__(self, subheartflow_id: str, chat_state: ChatStateInfo, observations: Observation):
         self.subheartflow_id = subheartflow_id
@@ -80,7 +117,7 @@ class SubMind:
 
         # ---------- 1. 准备基础数据 ----------
         # 获取现有想法和情绪状态
-        current_thinking_info = self.current_mind
+        previous_mind = self.current_mind if self.current_mind else ""
         mood_info = self.chat_state.mood
 
         # 获取观察对象
@@ -92,6 +129,7 @@ class SubMind:
 
         # 获取观察内容
         chat_observe_info = observation.get_observe_info()
+        person_list = observation.person_list
 
         # ---------- 2. 准备工具和个性化数据 ----------
         # 初始化工具
@@ -101,6 +139,13 @@ class SubMind:
         # 获取个性化信息
         individuality = Individuality.get_instance()
 
+        relation_prompt = ""
+        print(f"person_list: {person_list}")
+        for person in person_list:
+            relation_prompt += await relationship_manager.build_relationship_info(person, is_id=True)
+
+        print(f"relat22222ion_prompt: {relation_prompt}")
+
         # 构建个性部分
         prompt_personality = individuality.get_prompt(x_person=2, level=2)
 
@@ -136,9 +181,9 @@ class SubMind:
             last_reasoning = ""
             is_replan = False
             if_replan_prompt = ""
-        if current_thinking_info:
+        if previous_mind:
             last_loop_prompt = (await global_prompt_manager.get_prompt_async("last_loop")).format(
-                current_thinking_info=current_thinking_info, if_replan_prompt=if_replan_prompt
+                current_thinking_info=previous_mind, if_replan_prompt=if_replan_prompt
             )
         else:
             last_loop_prompt = ""
@@ -196,6 +241,7 @@ class SubMind:
         prompt = (await global_prompt_manager.get_prompt_async("sub_heartflow_prompt_before")).format(
             extra_info="",  # 可以在这里添加额外信息
             prompt_personality=prompt_personality,
+            relation_prompt=relation_prompt,
             bot_name=individuality.name,
             time_now=time_now,
             chat_observe_info=chat_observe_info,
@@ -205,8 +251,6 @@ class SubMind:
             cycle_info_block=cycle_info_block,
         )
 
-        # logger.debug(f"[{self.subheartflow_id}] 心流思考提示词构建完成")
-
         # ---------- 5. 执行LLM请求并处理响应 ----------
         content = ""  # 初始化内容变量
         _reasoning_content = ""  # 初始化推理内容变量
@@ -240,7 +284,7 @@ class SubMind:
                 elif not success:
                     logger.warning(f"{self.log_prefix} 处理工具调用时出错: {error_msg}")
             else:
-                logger.info(f"{self.log_prefix} 心流未使用工具")  # 修改日志信息，明确是未使用工具而不是未处理
+                logger.info(f"{self.log_prefix} 心流未使用工具")
 
         except Exception as e:
             # 处理总体异常
@@ -248,15 +292,89 @@ class SubMind:
             logger.error(traceback.format_exc())
             content = "思考过程中出现错误"
 
-        # 记录最终思考结果
-        logger.debug(f"{self.log_prefix} \nPrompt:\n{prompt}\n\n心流思考结果:\n{content}\n")
+        # 记录初步思考结果
+        logger.debug(f"{self.log_prefix} 初步心流思考结果: {content}\nprompt: {prompt}\n")
 
         # 处理空响应情况
         if not content:
             content = "(不知道该想些什么...)"
             logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM返回空结果，思考失败。")
 
-        # ---------- 6. 更新思考状态并返回结果 ----------
+        # ---------- 6. 应用概率性去重和修饰 ----------
+        new_content = content  # 保存 LLM 直接输出的结果
+        try:
+            similarity = calculate_similarity(previous_mind, new_content)
+            replacement_prob = calculate_replacement_probability(similarity)
+            logger.debug(f"{self.log_prefix} 新旧想法相似度: {similarity:.2f}, 替换概率: {replacement_prob:.2f}")
+
+            # 定义词语列表 (移到判断之前)
+            yu_qi_ci_liebiao = ["嗯", "哦", "啊", "唉", "哈", "唔"]
+            zhuan_zhe_liebiao = ["但是", "不过", "然而", "可是", "只是"]
+            cheng_jie_liebiao = ["然后", "接着", "此外", "而且", "另外"]
+            zhuan_jie_ci_liebiao = zhuan_zhe_liebiao + cheng_jie_liebiao
+
+            if random.random() < replacement_prob:
+                # 相似度非常高时，尝试去重或特殊处理
+                if similarity == 1.0:
+                    logger.debug(f"{self.log_prefix} 想法完全重复 (相似度 1.0)，执行特殊处理...")
+                    # 随机截取大约一半内容
+                    if len(new_content) > 1:  # 避免内容过短无法截取
+                        split_point = max(
+                            1, len(new_content) // 2 + random.randint(-len(new_content) // 4, len(new_content) // 4)
+                        )
+                        truncated_content = new_content[:split_point]
+                    else:
+                        truncated_content = new_content  # 如果只有一个字符或者为空，就不截取了
+
+                    # 添加语气词和转折/承接词
+                    yu_qi_ci = random.choice(yu_qi_ci_liebiao)
+                    zhuan_jie_ci = random.choice(zhuan_jie_ci_liebiao)
+                    content = f"{yu_qi_ci}{zhuan_jie_ci}，{truncated_content}"
+                    logger.debug(f"{self.log_prefix} 想法重复，特殊处理后: {content}")
+
+                else:
+                    # 相似度较高但非100%，执行标准去重逻辑
+                    logger.debug(f"{self.log_prefix} 执行概率性去重 (概率: {replacement_prob:.2f})...")
+                    matcher = difflib.SequenceMatcher(None, previous_mind, new_content)
+                    deduplicated_parts = []
+                    last_match_end_in_b = 0
+                    for _i, j, n in matcher.get_matching_blocks():
+                        if last_match_end_in_b < j:
+                            deduplicated_parts.append(new_content[last_match_end_in_b:j])
+                        last_match_end_in_b = j + n
+
+                    deduplicated_content = "".join(deduplicated_parts).strip()
+
+                    if deduplicated_content:
+                        # 根据概率决定是否添加词语
+                        prefix_str = ""
+                        if random.random() < 0.3:  # 30% 概率添加语气词
+                            prefix_str += random.choice(yu_qi_ci_liebiao)
+                        if random.random() < 0.7:  # 70% 概率添加转折/承接词
+                            prefix_str += random.choice(zhuan_jie_ci_liebiao)
+
+                        # 组合最终结果
+                        if prefix_str:
+                            content = f"{prefix_str}，{deduplicated_content}"  # 更新 content
+                            logger.debug(f"{self.log_prefix} 去重并添加引导词后: {content}")
+                        else:
+                            content = deduplicated_content  # 更新 content
+                            logger.debug(f"{self.log_prefix} 去重后 (未添加引导词): {content}")
+                    else:
+                        logger.warning(f"{self.log_prefix} 去重后内容为空，保留原始LLM输出: {new_content}")
+                        content = new_content  # 保留原始 content
+            else:
+                logger.debug(f"{self.log_prefix} 未执行概率性去重 (概率: {replacement_prob:.2f})")
+                # content 保持 new_content 不变
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"{self.log_prefix} 应用概率性去重或特殊处理时出错: {e}")
+            logger.error(traceback.format_exc())
+            # 出错时保留原始 content
+            content = new_content
+
+        # ---------- 7. 更新思考状态并返回结果 ----------
+        logger.info(f"{self.log_prefix} 最终心流思考结果: {content}")
         # 更新当前思考内容
         self.update_current_mind(content)
 

src/heart_flow/subheartflow_manager.py

@@ -264,6 +264,13 @@ class SubHeartflowManager:
             current_state = self.mai_state_info.get_current_state()
             focused_limit = current_state.get_focused_chat_max_num()
 
+            # --- 新增：检查是否允许进入 FOCUS 模式 --- #
+            if not global_config.allow_focus_mode:
+                if int(time.time()) % 60 == 0:  # 每60秒输出一次日志避免刷屏
+                    logger.debug(f"{log_prefix} 配置不允许进入 FOCUSED 状态 (allow_focus_mode=False)")
+                return  # 如果不允许，直接返回
+            # --- 结束新增 ---
+
             logger.debug(f"{log_prefix} 当前状态 ({current_state.value}) 开始尝试提升到FOCUSED状态")
 
             if int(time.time()) % 20 == 0:  # 每20秒输出一次

src/plugins/PFC/action_planner.py

@@ -81,6 +81,24 @@ block_and_ignore: 更加极端的结束对话方式，直接结束对话并在
 
 注意：请严格按照JSON格式输出，不要包含任何其他内容。"""
 
+# 新增：Prompt(3): 决定是否在结束对话前发送告别语
+PROMPT_END_DECISION = """{persona_text}。刚刚你决定结束一场 QQ 私聊。
+
+【你们之前的聊天记录】
+{chat_history_text}
+
+你觉得你们的对话已经完整结束了吗？有时候，在对话自然结束后再说点什么可能会有点奇怪，但有时也可能需要一条简短的消息来圆满结束。
+如果觉得确实有必要再发一条简短、自然、符合你人设的告别消息（比如 "好，下次再聊~" 或 "嗯，先这样吧"），就输出 "yes"。
+如果觉得当前状态下直接结束对话更好，没有必要再发消息，就输出 "no"。
+
+请以 JSON 格式输出你的选择：
+{{
+    "say_bye": "yes/no",
+    "reason": "选择 yes 或 no 的原因和内心想法 (简要说明)"
+}}
+
+注意：请严格按照 JSON 格式输出，不要包含任何其他内容。"""
+
 
 # ActionPlanner 类定义，顶格
 class ActionPlanner:
@@ -336,9 +354,10 @@ class ActionPlanner:
         logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}]发送到LLM的最终提示词:\n------\n{prompt}\n------")
         try:
             content, _ = await self.llm.generate_response_async(prompt)
-            logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}]LLM原始返回内容: {content}")
+            logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}]LLM (行动规划) 原始返回内容: {content}")
 
-            success, result = get_items_from_json(
+            # --- 初始行动规划解析 ---
+            success, initial_result = get_items_from_json(
                 content,
                 self.private_name,
                 "action",
@@ -346,30 +365,90 @@ class ActionPlanner:
                 default_values={"action": "wait", "reason": "LLM返回格式错误或未提供原因，默认等待"},
             )
 
-            action = result.get("action", "wait")
-            reason = result.get("reason", "LLM未提供原因，默认等待")
+            initial_action = initial_result.get("action", "wait")
+            initial_reason = initial_result.get("reason", "LLM未提供原因，默认等待")
 
-            # 验证action类型
-            # 更新 valid_actions 列表以包含 send_new_message
-            valid_actions = [
-                "direct_reply",
-                "send_new_message",  # 添加新动作
-                "fetch_knowledge",
-                "wait",
-                "listening",
-                "rethink_goal",
-                "end_conversation",
-                "block_and_ignore",
-            ]
-            if action not in valid_actions:
-                logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}]LLM返回了未知的行动类型: '{action}'，强制改为 wait")
-                reason = f"(原始行动'{action}'无效，已强制改为wait) {reason}"
-                action = "wait"
+            # 检查是否需要进行结束对话决策 ---
+            if initial_action == "end_conversation":
+                logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]初步规划结束对话，进入告别决策...")
 
-            logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]规划的行动: {action}")
-            logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]行动原因: {reason}")
-            return action, reason
+                # 使用新的 PROMPT_END_DECISION
+                end_decision_prompt = PROMPT_END_DECISION.format(
+                    persona_text=persona_text,  # 复用之前的 persona_text
+                    chat_history_text=chat_history_text,  # 复用之前的 chat_history_text
+                )
+
+                logger.debug(
+                    f"[私聊][{self.private_name}]发送到LLM的结束决策提示词:\n------\n{end_decision_prompt}\n------"
+                )
+                try:
+                    end_content, _ = await self.llm.generate_response_async(end_decision_prompt)  # 再次调用LLM
+                    logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}]LLM (结束决策) 原始返回内容: {end_content}")
+
+                    # 解析结束决策的JSON
+                    end_success, end_result = get_items_from_json(
+                        end_content,
+                        self.private_name,
+                        "say_bye",
+                        "reason",
+                        default_values={"say_bye": "no", "reason": "结束决策LLM返回格式错误，默认不告别"},
+                        required_types={"say_bye": str, "reason": str},  # 明确类型
+                    )
+
+                    say_bye_decision = end_result.get("say_bye", "no").lower()  # 转小写方便比较
+                    end_decision_reason = end_result.get("reason", "未提供原因")
+
+                    if end_success and say_bye_decision == "yes":
+                        # 决定要告别，返回新的 'say_goodbye' 动作
+                        logger.info(
+                            f"[私聊][{self.private_name}]结束决策: yes, 准备生成告别语. 原因: {end_decision_reason}"
+                        )
+                        # 注意：这里的 reason 可以考虑拼接初始原因和结束决策原因，或者只用结束决策原因
+                        final_action = "say_goodbye"
+                        final_reason = f"决定发送告别语。决策原因: {end_decision_reason} (原结束理由: {initial_reason})"
+                        return final_action, final_reason
+                    else:
+                        # 决定不告别 (包括解析失败或明确说no)
+                        logger.info(
+                            f"[私聊][{self.private_name}]结束决策: no, 直接结束对话. 原因: {end_decision_reason}"
+                        )
+                        # 返回原始的 'end_conversation' 动作
+                        final_action = "end_conversation"
+                        final_reason = initial_reason  # 保持原始的结束理由
+                        return final_action, final_reason
+
+                except Exception as end_e:
+                    logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]调用结束决策LLM或处理结果时出错: {str(end_e)}")
+                    # 出错时，默认执行原始的结束对话
+                    logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}]结束决策出错，将按原计划执行 end_conversation")
+                    return "end_conversation", initial_reason  # 返回原始动作和原因
+
+            else:
+                action = initial_action
+                reason = initial_reason
+
+                # 验证action类型 (保持不变)
+                valid_actions = [
+                    "direct_reply",
+                    "send_new_message",
+                    "fetch_knowledge",
+                    "wait",
+                    "listening",
+                    "rethink_goal",
+                    "end_conversation",  # 仍然需要验证，因为可能从上面决策后返回
+                    "block_and_ignore",
+                    "say_goodbye",  # 也要验证这个新动作
+                ]
+                if action not in valid_actions:
+                    logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}]LLM返回了未知的行动类型: '{action}'，强制改为 wait")
+                    reason = f"(原始行动'{action}'无效，已强制改为wait) {reason}"
+                    action = "wait"
+
+                logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]规划的行动: {action}")
+                logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]行动原因: {reason}")
+                return action, reason
 
         except Exception as e:
+            # 外层异常处理保持不变
             logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]规划行动时调用 LLM 或处理结果出错: {str(e)}")
             return "wait", f"行动规划处理中发生错误，暂时等待: {str(e)}"

src/plugins/PFC/conversation.py

@@ -564,10 +564,48 @@ class Conversation:
                 )
                 self.conversation_info.last_successful_reply_action = None  # 重置状态
 
+        elif action == "say_goodbye":
+            self.state = ConversationState.GENERATING  # 也可以定义一个新的状态，如 ENDING
+            logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]执行行动: 生成并发送告别语...")
+            try:
+                # 1. 生成告别语 (使用 'say_goodbye' action_type)
+                self.generated_reply = await self.reply_generator.generate(
+                    observation_info, conversation_info, action_type="say_goodbye"
+                )
+                logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]生成的告别语: {self.generated_reply}")
+
+                # 2. 直接发送告别语 (不经过检查)
+                if self.generated_reply:  # 确保生成了内容
+                    await self._send_reply()  # 调用发送方法
+                    # 发送成功后，标记动作成功
+                    action_successful = True
+                    logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]告别语已发送。")
+                else:
+                    logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}]未能生成告别语内容，无法发送。")
+                    action_successful = False  # 标记动作失败
+                    conversation_info.done_action[action_index].update(
+                        {"status": "recall", "final_reason": "未能生成告别语内容"}
+                    )
+
+                # 3. 无论是否发送成功，都准备结束对话
+                self.should_continue = False
+                logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]发送告别语流程结束，即将停止对话实例。")
+
+            except Exception as goodbye_err:
+                logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]生成或发送告别语时出错: {goodbye_err}")
+                logger.error(f"[私聊][{self.private_name}]{traceback.format_exc()}")
+                # 即使出错，也结束对话
+                self.should_continue = False
+                action_successful = False  # 标记动作失败
+                conversation_info.done_action[action_index].update(
+                    {"status": "recall", "final_reason": f"生成或发送告别语时出错: {goodbye_err}"}
+                )
+
         elif action == "end_conversation":
+            # 这个分支现在只会在 action_planner 最终决定不告别时被调用
             self.should_continue = False
-            logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]决定结束对话...")
-            action_successful = True  # 标记动作成功
+            logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]收到最终结束指令，停止对话...")
+            action_successful = True  # 标记这个指令本身是成功的
 
         elif action == "block_and_ignore":
             logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]不想再理你了...")

src/plugins/PFC/reply_generator.py

@@ -57,6 +57,24 @@ PROMPT_SEND_NEW_MESSAGE = """{persona_text}。现在你在参与一场QQ私聊
 
 请直接输出回复内容，不需要任何额外格式。"""
 
+# Prompt for say_goodbye (告别语生成)
+PROMPT_FAREWELL = """{persona_text}。你在参与一场 QQ 私聊，现在对话似乎已经结束，你决定再发一条最后的消息来圆满结束。
+
+最近的聊天记录：
+{chat_history_text}
+
+请根据上述信息，结合聊天记录，构思一条**简短、自然、符合你人设**的最后的消息。
+这条消息应该：
+1. 从你自己的角度发言。
+2. 符合你的性格特征和身份细节。
+3. 通俗易懂，自然流畅，通常很简短。
+4. 自然地为这场对话画上句号，避免开启新话题或显得冗长、刻意。
+
+请像真人一样随意自然，**简洁是关键**。
+不要输出多余内容（包括前后缀、冒号、引号、括号、表情包、at或@等）。
+
+请直接输出最终的告别消息内容，不需要任何额外格式。"""
+
 
 class ReplyGenerator:
     """回复生成器"""
@@ -135,7 +153,10 @@ class ReplyGenerator:
         if action_type == "send_new_message":
             prompt_template = PROMPT_SEND_NEW_MESSAGE
             logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]使用 PROMPT_SEND_NEW_MESSAGE (追问生成)")
-        else:  # 默认使用 direct_reply 的 prompt
+        elif action_type == "say_goodbye":  # 处理告别动作
+            prompt_template = PROMPT_FAREWELL
+            logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]使用 PROMPT_FAREWELL (告别语生成)")
+        else:  # 默认使用 direct_reply 的 prompt (包括 'direct_reply' 或其他未明确处理的类型)
             prompt_template = PROMPT_DIRECT_REPLY
             logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]使用 PROMPT_DIRECT_REPLY (首次/非连续回复生成)")
 

src/plugins/emoji_system/emoji_manager.py

@@ -22,7 +22,8 @@ logger = get_logger("emoji")
 BASE_DIR = os.path.join("data")
 EMOJI_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "emoji")  # 表情包存储目录
 EMOJI_REGISTED_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "emoji_registed")  # 已注册的表情包注册目录
-MAX_EMOJI_FOR_PROMPT = 20  # 最大表情包描述于图片替换的 prompt 中
+MAX_EMOJI_FOR_PROMPT = 20  # 最大允许的表情包描述数量于图片替换的 prompt 中
+
 
 """
 还没经过测试，有些地方数据库和内存数据同步可能不完全

src/plugins/heartFC_chat/heartFC_chat.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import asyncio
 import time
 import traceback
+import random  # <--- 添加导入
 from typing import List, Optional, Dict, Any, Deque, Callable, Coroutine
 from collections import deque
 from src.plugins.chat.message import MessageRecv, BaseMessageInfo, MessageThinking, MessageSending
@@ -31,6 +32,8 @@ 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
+
 
 logger = get_logger("interest")  # Logger Name Changed
 
@@ -45,10 +48,11 @@ class ActionManager:
     def __init__(self):
         # 初始化为默认动作集
         self._available_actions: Dict[str, str] = DEFAULT_ACTIONS.copy()
+        self._original_actions_backup: Optional[Dict[str, str]] = None  # 用于临时移除时的备份
 
     def get_available_actions(self) -> Dict[str, str]:
         """获取当前可用的动作集"""
-        return self._available_actions
+        return self._available_actions.copy()  # 返回副本以防外部修改
 
     def add_action(self, action_name: str, description: str) -> bool:
         """
@@ -81,6 +85,30 @@ class ActionManager:
         del self._available_actions[action_name]
         return True
 
+    def temporarily_remove_actions(self, actions_to_remove: List[str]):
+        """
+        临时移除指定的动作，备份原始动作集。
+        如果已经有备份，则不重复备份。
+        """
+        if self._original_actions_backup is None:
+            self._original_actions_backup = self._available_actions.copy()
+
+        actions_actually_removed = []
+        for action_name in actions_to_remove:
+            if action_name in self._available_actions:
+                del self._available_actions[action_name]
+                actions_actually_removed.append(action_name)
+        # logger.debug(f"临时移除了动作: {actions_actually_removed}") # 可选日志
+
+    def restore_actions(self):
+        """
+        恢复之前备份的原始动作集。
+        """
+        if self._original_actions_backup is not None:
+            self._available_actions = self._original_actions_backup.copy()
+            self._original_actions_backup = None
+            # logger.debug("恢复了原始动作集") # 可选日志
+
     def clear_actions(self):
         """清空所有动作"""
         self._available_actions.clear()
@@ -151,7 +179,7 @@ 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 = 5  # 连续不回复的阈值
+    CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD = 3  # 连续不回复的阈值
 
     def __init__(
         self,
@@ -214,6 +242,7 @@ class HeartFChatting:
         self._current_cycle: Optional[CycleInfo] = None
         self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu: int = 0  # <--- 新增：连续不回复计数器
         self._shutting_down: bool = False  # <--- 新增：关闭标志位
+        self._lian_xu_deng_dai_shi_jian: float = 0.0  # <--- 新增：累计等待时间
 
     async def _initialize(self) -> bool:
         """
@@ -489,6 +518,7 @@ class HeartFChatting:
             logger.error(f"{self.log_prefix} 处理{action}时出错: {e}")
             # 出错时也重置计数器
             self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu = 0
+            self._lian_xu_deng_dai_shi_jian = 0.0  # 重置累计等待时间
             return False, ""
 
     async def _handle_text_reply(self, reasoning: str, emoji_query: str, cycle_timers: dict) -> tuple[bool, str]:
@@ -511,6 +541,7 @@ class HeartFChatting:
         """
         # 重置连续不回复计数器
         self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu = 0
+        self._lian_xu_deng_dai_shi_jian = 0.0  # 重置累计等待时间
 
         # 获取锚点消息
         anchor_message = await self._get_anchor_message()
@@ -566,6 +597,7 @@ class HeartFChatting:
             bool: 是否发送成功
         """
         logger.info(f"{self.log_prefix} 决定回复表情({emoji_query}): {reasoning}")
+        self._lian_xu_deng_dai_shi_jian = 0.0  # 重置累计等待时间（即使不计数也保持一致性）
 
         try:
             anchor = await self._get_anchor_message()
@@ -601,23 +633,41 @@ class HeartFChatting:
         observation = self.observations[0] if self.observations else None
 
         try:
+            dang_qian_deng_dai = 0.0  # 初始化本次等待时间
             with Timer("等待新消息", cycle_timers):
                 # 等待新消息、超时或关闭信号，并获取结果
                 await self._wait_for_new_message(observation, planner_start_db_time, self.log_prefix)
+            # 从计时器获取实际等待时间
+            dang_qian_deng_dai = cycle_timers.get("等待新消息", 0.0)
 
             if not self._shutting_down:
                 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}/{self.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"
                 )
 
-                # 检查是否达到阈值
-                if self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu >= self.CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD:
+                # 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
+                if (
+                    self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu >= self.CONSECUTIVE_NO_REPLY_THRESHOLD
+                    and self._lian_xu_deng_dai_shi_jian >= time_threshold
+                ):
                     logger.info(
-                        f"{self.log_prefix} 连续不回复达到阈值 ({self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu}次)，调用回调请求状态转换"
+                        f"{self.log_prefix} 连续不回复达到阈值 ({self._lian_xu_bu_hui_fu_ci_shu}次) "
+                        f"且累计等待时间达到 {self._lian_xu_deng_dai_shi_jian:.2f}秒 (阈值 {time_threshold}秒)，"
+                        f"调用回调请求状态转换"
                     )
-                    # 调用回调。注意：这里不重置计数器，依赖回调函数成功改变状态来隐式重置上下文。
+                    # 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:
+                    # 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) "
+                        f"但累计等待时间 {self._lian_xu_deng_dai_shi_jian:.2f}秒 未达到时间阈值 ({time_threshold}秒)，暂不调用回调"
+                    )
+                # else: 次数和时间都未达到阈值，不做处理
 
             return True
 
@@ -658,8 +708,8 @@ class HeartFChatting:
                 return True
 
             # 检查超时 (放在检查新消息和关闭之后)
-            if time.monotonic() - wait_start_time > 120:
-                logger.warning(f"{log_prefix} 等待新消息超时(20秒)")
+            if time.monotonic() - wait_start_time > WAITING_TIME_THRESHOLD:
+                logger.warning(f"{log_prefix} 等待新消息超时({WAITING_TIME_THRESHOLD}秒)")
                 return False
 
             try:
@@ -737,9 +787,53 @@ class HeartFChatting:
 
         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
         """
         logger.info(f"{self.log_prefix}[Planner] 开始{'重新' if is_re_planned else ''}执行规划器")
 
+        # --- 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
+        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)
+            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
+                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:
+                logger.info(
+                    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
+                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 ---
+
         # 获取观察信息
         observation = self.observations[0]
         if is_re_planned:
@@ -754,6 +848,13 @@ class HeartFChatting:
         emoji_query = ""  # <--- 在这里初始化 emoji_query
 
         try:
+            # --- 新增：应用临时动作移除 ---
+            if actions_to_remove_temporarily:
+                self.action_manager.temporarily_remove_actions(actions_to_remove_temporarily)
+                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())}"
+                )
+
             # --- 构建提示词 ---
             replan_prompt_str = ""
             if is_re_planned:
@@ -767,6 +868,7 @@ class HeartFChatting:
             # --- 调用 LLM ---
             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,
@@ -810,15 +912,25 @@ class HeartFChatting:
                     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
                         logger.warning(
-                            f"{self.log_prefix}[Planner] LLM返回了未授权的动作: {extracted_action}，使用默认动作no_reply"
+                            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'"
                         )
                         action = "no_reply"
-                        reasoning = f"LLM返回了未授权的动作: {extracted_action}"
+                        reasoning = f"LLM返回了当前不可用的动作: {extracted_action}"
                         emoji_query = ""
-                        llm_error = False  # 视为非LLM错误，只是逻辑修正
+                        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():
+                            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
                     else:
-                        # 动作有效，使用提取的值
+                        # 动作有效且可用，使用提取的值
                         action = extracted_action
                         reasoning = arguments.get("reasoning", "未提供理由")
                         emoji_query = arguments.get("emoji_query", "")
@@ -837,8 +949,20 @@ class HeartFChatting:
                 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
-                reasoning = "LLM未返回有效的工具调用"
-                logger.warning(f"{self.log_prefix}[Planner] {reasoning}")
+                # 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:
@@ -847,6 +971,14 @@ class HeartFChatting:
             action = "error"
             reasoning = f"Planner内部处理错误: {llm_e}"
             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
+                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 --- #
 
         return {

src/plugins/heartFC_chat/heartflow_prompt_builder.py

@@ -85,6 +85,7 @@ def init_prompt():
 - 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",
@@ -108,7 +109,7 @@ def init_prompt():
     Prompt(
         """
 {memory_prompt}
-{relation_prompt_all}
+{relation_prompt}
 {prompt_info}
 {schedule_prompt}
 {chat_target}
@@ -260,6 +261,9 @@ class PromptBuilder:
         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"relat11111111ion_prompt: {relation_prompt}")
 
         # 心情
         mood_manager = MoodManager.get_instance()
@@ -373,7 +377,6 @@ class PromptBuilder:
 
         prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
             "reasoning_prompt_main",
-            relation_prompt_all=await global_prompt_manager.get_prompt_async("relationship_prompt"),
             relation_prompt=relation_prompt,
             sender_name=sender_name,
             memory_prompt=memory_prompt,

src/plugins/person_info/person_info.py

@@ -137,34 +137,55 @@ class PersonInfoManager:
     @staticmethod
     def _extract_json_from_text(text: str) -> dict:
         """从文本中提取JSON数据的高容错方法"""
+        parsed_json = None
         try:
             # 尝试直接解析
-            return json.loads(text)
+            parsed_json = json.loads(text)
+            # 如果解析结果是列表，尝试取第一个元素
+            if isinstance(parsed_json, list):
+                if parsed_json:  # 检查列表是否为空
+                    parsed_json = parsed_json[0]
+                else:  # 如果列表为空，重置为 None，走后续逻辑
+                    parsed_json = None
+            # 确保解析结果是字典
+            if isinstance(parsed_json, dict):
+                return parsed_json
+
         except json.JSONDecodeError:
-            try:
-                # 尝试找到JSON格式的部分
-                json_pattern = r"\{[^{}]*\}"
-                matches = re.findall(json_pattern, text)
-                if matches:
-                    return json.loads(matches[0])
+            # 解析失败，继续尝试其他方法
+            pass
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"尝试直接解析JSON时发生意外错误: {e}")
+            pass  # 继续尝试其他方法
 
-                # 如果上面都失败了，尝试提取键值对
-                nickname_pattern = r'"nickname"[:\s]+"([^"]+)"'
-                reason_pattern = r'"reason"[:\s]+"([^"]+)"'
+        # 如果直接解析失败或结果不是字典
+        try:
+            # 尝试找到JSON对象格式的部分
+            json_pattern = r"\{[^{}]*\}"
+            matches = re.findall(json_pattern, text)
+            if matches:
+                parsed_obj = json.loads(matches[0])
+                if isinstance(parsed_obj, dict):  # 确保是字典
+                    return parsed_obj
 
-                nickname_match = re.search(nickname_pattern, text)
-                reason_match = re.search(reason_pattern, text)
+            # 如果上面都失败了，尝试提取键值对
+            nickname_pattern = r'"nickname"[:\s]+"([^"]+)"'
+            reason_pattern = r'"reason"[:\s]+"([^"]+)"'
 
-                if nickname_match:
-                    return {
-                        "nickname": nickname_match.group(1),
-                        "reason": reason_match.group(1) if reason_match else "未提供理由",
-                    }
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"JSON提取失败: {str(e)}")
+            nickname_match = re.search(nickname_pattern, text)
+            reason_match = re.search(reason_pattern, text)
 
-            # 如果所有方法都失败了，返回空结果
-            return {"nickname": "", "reason": ""}
+            if nickname_match:
+                return {
+                    "nickname": nickname_match.group(1),
+                    "reason": reason_match.group(1) if reason_match else "未提供理由",
+                }
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"后备JSON提取失败: {str(e)}")
+
+        # 如果所有方法都失败了，返回默认字典
+        logger.warning(f"无法从文本中提取有效的JSON字典: {text}")
+        return {"nickname": "", "reason": ""}
 
     async def qv_person_name(self, person_id: str, user_nickname: str, user_cardname: str, user_avatar: str):
         """给某个用户取名"""

src/plugins/person_info/relationship_manager.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import math
 from bson.decimal128 import Decimal128
 from .person_info import person_info_manager
 import time
+import random
 # import re
 # import traceback
 
@@ -277,22 +278,44 @@ class RelationshipManager:
 
         return chat_stream.user_info.user_nickname, value, relationship_level[level_num]
 
-    async def build_relationship_info(self, person) -> str:
-        person_id = person_info_manager.get_person_id(person[0], person[1])
+    async def build_relationship_info(self, person, is_id: bool = False) -> str:
+        if is_id:
+            person_id = person
+        else:
+            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}")
         relationship_value = await person_info_manager.get_value(person_id, "relationship_value")
         level_num = self.calculate_level_num(relationship_value)
-        relationship_level = ["厌恶", "冷漠以对", "认识", "友好对待", "喜欢", "暧昧"]
-        relation_prompt2_list = [
-            "忽视的回应",
-            "冷淡回复",
-            "保持理性",
-            "愿意回复",
-            "积极回复",
-            "友善和包容的回复",
-        ]
 
-        return f"你{relationship_level[level_num]}{person_name}，打算{relation_prompt2_list[level_num]}。\n"
+        if level_num == 0 or level_num == 5:
+            relationship_level = ["厌恶", "冷漠以对", "认识", "友好对待", "喜欢", "暧昧"]
+            relation_prompt2_list = [
+                "忽视的回应",
+                "冷淡回复",
+                "保持理性",
+                "愿意回复",
+                "积极回复",
+                "友善和包容的回复",
+            ]
+            return f"你{relationship_level[level_num]}{person_name}，打算{relation_prompt2_list[level_num]}。\n"
+        elif level_num == 2:
+            return ""
+        else:
+            if random.random() < 0.6:
+                relationship_level = ["厌恶", "冷漠以对", "认识", "友好对待", "喜欢", "暧昧"]
+                relation_prompt2_list = [
+                    "忽视的回应",
+                    "冷淡回复",
+                    "保持理性",
+                    "愿意回复",
+                    "积极回复",
+                    "友善和包容的回复",
+                ]
+                return f"你{relationship_level[level_num]}{person_name}，打算{relation_prompt2_list[level_num]}。\n"
+            else:
+                return ""
 
     @staticmethod
     def calculate_level_num(relationship_value) -> int:

src/plugins/utils/chat_message_builder.py

@@ -213,17 +213,22 @@ async def _build_readable_messages_internal(
             original_len = len(content)
             limit = -1  # 默认不截断
 
-            if percentile < 0.6:  # 60% 之前的消息 (即最旧的 60%)
-                limit = 170
-            elif percentile < 0.8:  # 60% 到 80% 之前的消息 (即中间的 20%)
-                limit = 250
+            if percentile < 0.2:  # 60% 之前的消息 (即最旧的 60%)
+                limit = 50
+                replace_content = "......（记不清了）"
+            elif percentile < 0.5:  # 60% 之前的消息 (即最旧的 60%)
+                limit = 100
+                replace_content = "......（有点记不清了）"
+            elif percentile < 0.7:  # 60% 到 80% 之前的消息 (即中间的 20%)
+                limit = 200
+                replace_content = "......（内容太长了）"
             elif percentile < 1.0:  # 80% 到 100% 之前的消息 (即较新的 20%)
-                limit = 500
-            # 最新的 20% (理论上 percentile 会趋近 1，但这里不需要显式处理，因为 limit 默认为 -1)
+                limit = 300
+                replace_content = "......（太长了）"
 
             truncated_content = content
             if limit > 0 and original_len > limit:
-                truncated_content = f"{content[:limit]}......（内容太长）"
+                truncated_content = f"{content[:limit]}{replace_content}"
 
             message_details.append((timestamp, name, truncated_content))
     else:
@@ -343,7 +348,10 @@ async def build_readable_messages(
             messages_before_mark, replace_bot_name, merge_messages, timestamp_mode, truncate
         )
         formatted_after, _ = await _build_readable_messages_internal(
-            messages_after_mark, replace_bot_name, merge_messages, timestamp_mode, truncate
+            messages_after_mark,
+            replace_bot_name,
+            merge_messages,
+            timestamp_mode,
         )
 
         readable_read_mark = translate_timestamp_to_human_readable(read_mark, mode=timestamp_mode)
@@ -359,3 +367,33 @@ async def build_readable_messages(
         else:
             # 理论上不应该发生，但作为保险
             return read_mark_line.strip()  # 如果前后都无消息，只返回标记行
+
+
+async def get_person_id_list(messages: List[Dict[str, Any]]) -> List[str]:
+    """
+    从消息列表中提取不重复的 person_id 列表 (忽略机器人自身)。
+
+    Args:
+        messages: 消息字典列表。
+
+    Returns:
+        一个包含唯一 person_id 的列表。
+    """
+    person_ids_set = set()  # 使用集合来自动去重
+
+    for msg in messages:
+        user_info = msg.get("user_info", {})
+        platform = user_info.get("platform")
+        user_id = user_info.get("user_id")
+
+        # 检查必要信息是否存在 且 不是机器人自己
+        if not all([platform, user_id]) or user_id == global_config.BOT_QQ:
+            continue
+
+        person_id = person_info_manager.get_person_id(platform, user_id)
+
+        # 只有当获取到有效 person_id 时才添加
+        if person_id:
+            person_ids_set.add(person_id)
+
+    return list(person_ids_set)  # 将集合转换为列表返回

template/bot_config_template.toml

@@ -17,7 +17,7 @@ version = "1.5.1"
 #     主版本号：当你做了不兼容的 API 修改，
 #     次版本号：当你做了向下兼容的功能性新增，
 #     修订号：当你做了向下兼容的问题修正。
-# 先行版本号及版本编译信息可以加到“主版本号.次版本号.修订号”的后面，作为延伸。
+# 先行版本号及版本编译信息可以加到"主版本号.次版本号.修订号"的后面，作为延伸。
 #----以上是给开发人员阅读的，如果你只是部署了麦麦，不需要阅读----
 
 [bot]
@@ -66,20 +66,20 @@ time_zone = "Asia/Shanghai" # 给你的机器人设置时区，可以解决运
 nonebot-qq="http://127.0.0.1:18002/api/message"
 
 [response] #群聊的回复策略
-enable_heart_flowC = true 
-# 该功能还在完善中
-# 是否启用heart_flowC(心流聊天,HFC)模式
-# 启用后麦麦会自主选择进入heart_flowC模式(持续一段时间），进行主动的观察和回复，并给出回复，比较消耗token
-
 #一般回复参数
 model_reasoning_probability = 0.7 # 麦麦回答时选择推理模型 模型的概率
 model_normal_probability = 0.3 # 麦麦回答时选择一般模型 模型的概率
 
-[heartflow] #启用启用heart_flowC(心流聊天)模式时生效，需要填写以下参数
+[heartflow] 
+allow_focus_mode = true # 是否允许进入FOCUSED状态
+# 是否启用heart_flowC(心流聊天,HFC)模式
+# 启用后麦麦会自主选择进入heart_flowC模式(持续一段时间），进行主动的观察和回复，并给出回复，比较消耗token
 reply_trigger_threshold = 3.0 # 心流聊天触发阈值，越低越容易进入心流聊天
 probability_decay_factor_per_second = 0.2 # 概率衰减因子，越大衰减越快，越高越容易退出心流聊天
 default_decay_rate_per_second = 0.98 # 默认衰减率，越大衰减越快，越高越难进入心流聊天
 
+
+
 sub_heart_flow_stop_time = 500 # 子心流停止时间，超过这个时间没有回复，子心流会停止，间隔 单位秒
 
 observation_context_size = 20 # 心流观察到的最长上下文大小，超过这个值的上下文会被压缩
@@ -161,7 +161,7 @@ reaction = "有人说你是人机或者机器人，否定这一事实，攻击
 [[keywords_reaction.rules]] # 就像这样复制
 enable = false # 仅作示例，不会触发
 keywords = ["测试关键词回复","test",""]
-reaction = "回答“测试成功”"
+reaction = "回答“测试成功”" # 修复错误的引号
 
 [[keywords_reaction.rules]] # 使用正则表达式匹配句式
 enable = false # 仅作示例，不会触发