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2025-04-19 12:34:49 +00:00
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commit a6542b1be7
10 changed files with 33 additions and 46 deletions
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2
src/do_tool/tool_can_use/get_memory.py
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@@ -33,7 +33,7 @@ class GetMemoryTool(BaseTool):
try:
topic = function_args.get("topic", message_txt)
max_memory_num = function_args.get("max_memory_num", 2)
# 将主题字符串转换为列表
topic_list = topic.split(",")

5
src/do_tool/tool_use.py
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@@ -50,11 +50,10 @@ class ToolUser:
# prompt += f"你注意到{sender_name}刚刚说：{message_txt}\n"
prompt += f"注意你就是{bot_name}，{bot_name}是你的名字。根据之前的聊天记录补充问题信息，搜索时避开你的名字。\n"
prompt += "你现在需要对群里的聊天内容进行回复，现在选择工具来对消息和你的回复进行处理，你是否需要额外的信息，比如回忆或者搜寻已有的知识，改变关系和情感，或者了解你现在正在做什么。"
prompt = await relationship_manager.convert_all_person_sign_to_person_name(prompt)
prompt = parse_text_timestamps(prompt, mode="lite")
return prompt
@staticmethod

15
src/heart_flow/observation.py
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@@ -49,9 +49,8 @@ class ChattingObservation(Observation):
initial_messages = list(initial_messages_cursor)
initial_messages.reverse() # 恢复时间正序
self.talking_message = initial_messages # 将这些消息设为初始上下文
self.now_message_info = self.translate_message_list_to_str(self.talking_message) # 更新初始的 now_message_info
self.talking_message = initial_messages # 将这些消息设为初始上下文
self.now_message_info = self.translate_message_list_to_str(self.talking_message) # 更新初始的 now_message_info
self.llm_summary = LLMRequest(
model=global_config.llm_observation, temperature=0.7, max_tokens=300, request_type="chat_observation"
@@ -100,9 +99,7 @@ class ChattingObservation(Observation):
# 检查是否有任何新消息（即使超出限制），以决定是否更新 last_observe_time
# 注意：这里的查询也可能与其他并发 observe 冲突，但锁保护了状态更新
# 由于外部已加锁，此处的并发冲突担忧不再需要
any_new_message = db.messages.find_one(
{"chat_id": self.chat_id, "time": {"$gt": self.last_observe_time}}
)
any_new_message = db.messages.find_one({"chat_id": self.chat_id, "time": {"$gt": self.last_observe_time}})
if not any_new_message:
return # 确实没有新消息
@@ -120,11 +117,9 @@ class ChattingObservation(Observation):
self.last_observe_time = latest_time_doc["time"]
return # 返回，因为我们只关心限制内的最新消息
self.last_observe_time = new_messages[-1]["time"]
self.talking_message.extend(new_messages)
if len(self.talking_message) > self.max_now_obs_len:
try: # 使用 try...finally 仅用于可能的LLM调用错误处理
# 计算需要移除的消息数量，保留最新的 max_now_obs_len 条
@@ -164,7 +159,9 @@ class ChattingObservation(Observation):
mid_memory_str = "之前聊天的内容概述是：\n"
for mid_memory_item in self.mid_memorys: # 重命名循环变量以示区分
time_diff = int((datetime.now().timestamp() - mid_memory_item["created_at"]) / 60)
mid_memory_str += f"距离现在{time_diff}分钟前(聊天记录id:{mid_memory_item['id']})：{mid_memory_item['theme']}\n"
mid_memory_str += (
f"距离现在{time_diff}分钟前(聊天记录id:{mid_memory_item['id']})：{mid_memory_item['theme']}\n"
)
self.mid_memory_info = mid_memory_str
except Exception as e: # 将异常处理移至此处以覆盖整个总结过程
logger.error(f"处理和总结旧消息时出错 for chat {self.chat_id}: {e}")

13
src/heart_flow/sub_heartflow.py
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@@ -43,9 +43,13 @@ def init_prompt():
prompt += "你现在{mood_info}\n"
# prompt += "你注意到{sender_name}刚刚说：{message_txt}\n"
prompt += "现在请你根据刚刚的想法继续思考，思考时可以想想如何对群聊内容进行回复，关注新话题，可以适当转换话题，大家正在说的话才是聊天的主题。\n"
prompt += "回复的要求是：平淡一些，简短一些，说中文，尽量不要说你说过的话。如果你要回复，最好只回复一个人的一个话题\n"
prompt += (
"回复的要求是：平淡一些，简短一些，说中文，尽量不要说你说过的话。如果你要回复，最好只回复一个人的一个话题\n"
)
prompt += "请注意不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号， 表情，等)，不要带有括号和动作描写"
prompt += "现在请你继续生成你在这个聊天中的想法，不要分点输出,生成内心想法，文字不要浮夸，注意{bot_name}指的就是你。"
prompt += (
"现在请你继续生成你在这个聊天中的想法，不要分点输出,生成内心想法，文字不要浮夸，注意{bot_name}指的就是你。"
)
Prompt(prompt, "sub_heartflow_prompt_before")
@@ -241,9 +245,9 @@ class SubHeartflow:
try:
response, reasoning_content = await self.llm_model.generate_response_async(prompt)
logger.debug(f"[{self.subheartflow_id}] 心流思考结果:\n{response}\n")
if not response: # 如果 LLM 返回空，给一个默认想法
response = "(不知道该想些什么...)"
logger.warning(f"[{self.subheartflow_id}] LLM 返回空结果，思考失败。")
@@ -258,7 +262,6 @@ class SubHeartflow:
# logger.info(f"[{self.subheartflow_id}] 思考前脑内状态：{self.current_mind}")
return self.current_mind, self.past_mind
def update_current_mind(self, response):
self.past_mind.append(self.current_mind)
self.current_mind = response

2
src/plugins/chat/bot.py
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@@ -32,7 +32,7 @@ class ChatBot:
self.think_flow_chat = ThinkFlowChat()
self.reasoning_chat = ReasoningChat()
self.heartFC_processor = HeartFC_Processor() # 新增
# 创建初始化PFC管理器的任务，会在_ensure_started时执行
self.only_process_chat = MessageProcessor()
self.pfc_manager = PFCManager.get_instance()

5
src/plugins/chat_module/heartFC_chat/heartFC_chat.py
View File

@@ -276,9 +276,7 @@ class HeartFC_Chat:
)
self.mood_manager.update_mood_from_emotion(emotion, global_config.mood_intensity_factor)
#暂不使用
# 暂不使用
async def trigger_reply_generation(self, stream_id: str, observed_messages: List[dict]):
"""根据 SubHeartflow 的触发信号生成回复 (基于观察)"""
stream_name = chat_manager.get_stream_name(stream_id) or stream_id # <--- 在开始时获取名称
@@ -534,4 +532,3 @@ class HeartFC_Chat:
finally:
# 可以在这里添加清理逻辑，如果有的话
pass

6
src/plugins/chat_module/heartFC_chat/heartFC_processor.py
View File

@@ -27,9 +27,7 @@ logger = get_module_logger("heartFC_processor", config=processor_config)
class HeartFC_Processor:
def __init__(self):
self.storage = MessageStorage()
self.interest_manager = (
InterestManager()
)
self.interest_manager = InterestManager()
# self.chat_instance = chat_instance # 持有 HeartFC_Chat 实例
async def process_message(self, message_data: str) -> None:
@@ -44,7 +42,7 @@ class HeartFC_Processor:
5. 应用全局配置中的过滤词和正则表达式，过滤不符合规则的消息。
6. 查询消息缓冲结果，如果消息被缓冲器拦截（例如，判断为消息轰炸的一部分），则中止后续处理。
7. 对于通过缓冲的消息，将其存储到 `MessageStorage` 中。
8. 调用海马体（`HippocampusManager`）计算消息内容的记忆激活率。（这部分算法后续会进行优化）
9. 根据是否被提及（@）和记忆激活率，计算最终的兴趣度增量。(提及的额外兴趣增幅)
10. 使用计算出的增量更新 `InterestManager` 中对应会话的兴趣度。

2
src/plugins/chat_module/heartFC_chat/interest.py
View File

@@ -130,7 +130,7 @@ class InterestChatting:
# 限制概率不超过最大值
self.current_reply_probability = min(self.current_reply_probability, self.max_reply_probability)
else:
else:
if 0 < self.probability_decay_factor < 1:
decay_multiplier = math.pow(self.probability_decay_factor, time_delta)
# old_prob = self.current_reply_probability

24
src/plugins/chat_module/heartFC_chat/pf_chatting.py
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@@ -45,7 +45,7 @@ PLANNER_TOOL_DEFINITION = [
"reasoning": {"type": "string", "description": "做出此决定的简要理由。"},
"emoji_query": {
"type": "string",
"description": '如果行动是\'emoji_reply\'，指定表情的主题或概念。如果行动是\'text_reply\'且希望在文本后追加表情，也在此指定表情主题。',
"description": "如果行动是'emoji_reply'，指定表情的主题或概念。如果行动是'text_reply'且希望在文本后追加表情，也在此指定表情主题。",
},
},
"required": ["action", "reasoning"],
@@ -386,9 +386,9 @@ class PFChatting:
# --- 获取最新的观察信息 ---
try:
observation = self.sub_hf._get_primary_observation() # Call only once
observation = self.sub_hf._get_primary_observation() # Call only once
if observation: # Now check if the result is truthy
if observation: # Now check if the result is truthy
# logger.debug(f"{log_prefix}[Planner] 调用 observation.observe()...")
await observation.observe() # 主动观察以获取最新消息
observed_messages = observation.talking_message # 获取更新后的消息列表
@@ -409,7 +409,7 @@ class PFChatting:
]
observation_context_text = " ".join(context_texts)
# logger.debug(f"{log_prefix}[Planner] Context for tools: {observation_context_text[:100]}...")
tool_result = await self.heartfc_chat.tool_user.use_tool(
message_txt=observation_context_text, chat_stream=self.chat_stream, sub_heartflow=self.sub_hf
)
@@ -417,15 +417,12 @@ class PFChatting:
tool_result_info = tool_result.get("structured_info", {})
logger.debug(f"{log_prefix}[Planner] 规划前工具结果: {tool_result_info}")
if "mid_chat_mem" in tool_result_info:
get_mid_memory_id = [
mem["content"] for mem in tool_result_info["mid_chat_mem"] if "content" in mem
]
get_mid_memory_id = [mem["content"] for mem in tool_result_info["mid_chat_mem"] if "content" in mem]
except Exception as e_tool:
logger.error(f"{log_prefix}[Planner] 规划前工具使用失败: {e_tool}")
# --- 结束工具使用 ---
current_mind, _past_mind = await self.sub_hf.do_thinking_before_reply(
chat_stream=self.chat_stream,
extra_info=tool_result_info,
@@ -713,7 +710,6 @@ class PFChatting:
prompt = f"你的名字是 {global_config.BOT_NICKNAME}。是一个女大二学生，正在QQ聊天，正在决定是否以及如何回应当前的聊天。\n"
# Add current mind state if available
if observed_messages:
context_text = " ".join(
@@ -724,15 +720,14 @@ class PFChatting:
prompt += "\n---\n"
else:
prompt += "当前没有观察到新的聊天内容。\n"
prompt += "\n看了这些内容，你的想法是："
if current_mind:
prompt += f"\n---\n{current_mind}\n---\n\n"
prompt += (
"\n请结合你的内部想法和观察到的聊天内容，分析情况并使用 \'decide_reply_action\' 工具来决定你的最终行动。\n"
"\n请结合你的内部想法和观察到的聊天内容，分析情况并使用 'decide_reply_action' 工具来决定你的最终行动。\n"
)
prompt += "决策依据：\n"
prompt += "1. 如果聊天内容无聊、与你无关、或者你的内部想法认为不适合回复，选择 'no_reply'。\n"
@@ -742,8 +737,7 @@ class PFChatting:
)
prompt += "4. 如果你已经回复过消息，也没有人又回复你，选择'no_reply'。\n"
prompt += "5. 除非大家都在这么做，否则不要重复聊相同的内容。\n"
prompt += "必须调用 \'decide_reply_action\' 工具并提供 \'action\' 和 \'reasoning\'。如果选择了 'emoji_reply' 或者选择了 'text_reply' 并想追加表情，则必须提供 \'emoji_query\'。"
prompt += "必须调用 'decide_reply_action' 工具并提供 'action' 和 'reasoning'。如果选择了 'emoji_reply' 或者选择了 'text_reply' 并想追加表情，则必须提供 'emoji_query'。"
prompt = await relationship_manager.convert_all_person_sign_to_person_name(prompt)
prompt = parse_text_timestamps(prompt, mode="lite")

5
src/plugins/memory_system/Hippocampus.py
View File

@@ -1257,7 +1257,7 @@ class Hippocampus:
logger.info(f"选中记忆: {memory} (来自节点: {topic})")
return result
async def get_memory_from_topic(
self,
keywords: list[str],
@@ -1343,7 +1343,6 @@ class Hippocampus:
else:
activate_map[node] = activation_value
# 基于激活值平方的独立概率选择
remember_map = {}
# logger.info("基于激活值平方的归一化选择:")
@@ -1941,7 +1940,7 @@ class HippocampusManager:
logger.error(f"文本激活记忆失败: {e}")
response = []
return response
async def get_memory_from_topic(
self,
valid_keywords: list[str],