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

src/do_tool/tool_use.py

@@ -16,21 +16,19 @@ class ToolUser:
             model=global_config.llm_heartflow, temperature=0.2, max_tokens=1000, request_type="tool_use"
         )
 
-    async def _build_tool_prompt(self, message_txt:str, sender_name:str, chat_stream:ChatStream):
+    async def _build_tool_prompt(self, message_txt: str, sender_name: str, chat_stream: ChatStream):
         """构建工具使用的提示词
-        
+
         Args:
             message_txt: 用户消息文本
             sender_name: 发送者名称
             chat_stream: 聊天流对象
-            
+
         Returns:
             str: 构建好的提示词
         """
         new_messages = list(
-            db.messages.find({"chat_id": chat_stream.stream_id, "time": {"$gt": time.time()}})
-            .sort("time", 1)
-            .limit(15)
+            db.messages.find({"chat_id": chat_stream.stream_id, "time": {"$gt": time.time()}}).sort("time", 1).limit(15)
         )
         new_messages_str = ""
         for msg in new_messages:
@@ -43,38 +41,38 @@ class ToolUser:
         prompt += "你正在思考如何回复群里的消息。\n"
         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}指的就是你。"
+
         prompt += "你现在需要对群里的聊天内容进行回复，现在请你思考，你是否需要额外的信息，或者一些工具来帮你回复，不要使用危险功能（比如文件操作或者系统操作爬虫），比如回忆或者搜寻已有的知识，或者了解你现在正在做什么，请输出你需要的工具，或者你需要的额外信息。"
-        
         return prompt
-    
+
     def _define_tools(self):
         """获取所有已注册工具的定义
-        
+
         Returns:
             list: 工具定义列表
         """
         return get_all_tool_definitions()
-    
-    async def _execute_tool_call(self, tool_call, message_txt:str):
+
+    async def _execute_tool_call(self, tool_call, message_txt: str):
         """执行特定的工具调用
-        
+
         Args:
             tool_call: 工具调用对象
             message_txt: 原始消息文本
-            
+
         Returns:
             dict: 工具调用结果
         """
         try:
             function_name = tool_call["function"]["name"]
             function_args = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])
-            
+
             # 获取对应工具实例
             tool_instance = get_tool_instance(function_name)
             if not tool_instance:
                 logger.warning(f"未知工具名称: {function_name}")
                 return None
-                
+
             # 执行工具
             result = await tool_instance.execute(function_args, message_txt)
             if result:
@@ -82,31 +80,30 @@ class ToolUser:
                     "tool_call_id": tool_call["id"],
                     "role": "tool",
                     "name": function_name,
-                    "content": result["content"]
+                    "content": result["content"],
                 }
             return None
         except Exception as e:
             logger.error(f"执行工具调用时发生错误: {str(e)}")
             return None
-    
-    async def use_tool(self, message_txt:str, sender_name:str, chat_stream:ChatStream):
+
+    async def use_tool(self, message_txt: str, sender_name: str, chat_stream: ChatStream):
         """使用工具辅助思考，判断是否需要额外信息
-        
+
         Args:
             message_txt: 用户消息文本
             sender_name: 发送者名称
             chat_stream: 聊天流对象
-            
+
         Returns:
             dict: 工具使用结果
         """
         try:
             # 构建提示词
             prompt = await self._build_tool_prompt(message_txt, sender_name, chat_stream)
-            
+
             # 定义可用工具
             tools = self._define_tools()
-            print(tools)
             
             # 使用llm_model_tool发送带工具定义的请求
             payload = {
@@ -114,31 +111,29 @@ class ToolUser:
                 "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                 "max_tokens": global_config.max_response_length,
                 "tools": tools,
-                "temperature": 0.2
+                "temperature": 0.2,
             }
-            
+
             logger.debug(f"发送工具调用请求，模型: {self.llm_model_tool.model_name}")
             # 发送请求获取模型是否需要调用工具
             response = await self.llm_model_tool._execute_request(
-                endpoint="/chat/completions", 
-                payload=payload,
-                prompt=prompt
+                endpoint="/chat/completions", payload=payload, prompt=prompt
             )
-            
+
             # 根据返回值数量判断是否有工具调用
             if len(response) == 3:
                 content, reasoning_content, tool_calls = response
                 logger.info(f"工具思考: {tool_calls}")
-                
+
                 # 检查响应中工具调用是否有效
                 if not tool_calls:
                     logger.info("模型返回了空的tool_calls列表")
                     return {"used_tools": False}
-                    
+
                 logger.info(f"模型请求调用{len(tool_calls)}个工具")
                 tool_results = []
                 collected_info = ""
-                
+
                 # 执行所有工具调用
                 for tool_call in tool_calls:
                     result = await self._execute_tool_call(tool_call, message_txt)
@@ -146,7 +141,7 @@ class ToolUser:
                         tool_results.append(result)
                         # 将工具结果添加到收集的信息中
                         collected_info += f"\n{result['name']}返回结果: {result['content']}\n"
-                
+
                 # 如果有工具结果，直接返回收集的信息
                 if collected_info:
                     logger.info(f"工具调用收集到信息: {collected_info}")
@@ -158,15 +153,15 @@ class ToolUser:
                 # 没有工具调用
                 content, reasoning_content = response
                 logger.info("模型没有请求调用任何工具")
-            
+
             # 如果没有工具调用或处理失败，直接返回原始思考
             return {
                 "used_tools": False,
             }
-            
+
         except Exception as e:
             logger.error(f"工具调用过程中出错: {str(e)}")
             return {
                 "used_tools": False,
                 "error": str(e),
-            }
+            }