diff --git a/src/chat/focus_chat/planners/planner_simple.py b/src/chat/focus_chat/planners/planner_simple.py index d8518ea23..a5ccde07c 100644 --- a/src/chat/focus_chat/planners/planner_simple.py +++ b/src/chat/focus_chat/planners/planner_simple.py @@ -137,7 +137,8 @@ class ActionPlanner(BasePlanner): self_info = info.get_processed_info() elif isinstance(info, StructuredInfo): structured_info = info.get_processed_info() - # print(f"structured_info: {structured_info}") + else: + extra_info.append(info.get_processed_info()) # elif not isinstance(info, ActionInfo): # 跳过已处理的ActionInfo # extra_info.append(info.get_processed_info()) @@ -218,6 +219,15 @@ class ActionPlanner(BasePlanner): action_data[key] = value action_data["identity"] = self_info + + extra_info_block = "\n".join(extra_info) + extra_info_block += f"\n{structured_info}" + if extra_info or structured_info: + extra_info_block = f"以下是一些额外的信息，现在请你阅读以下内容，进行决策\n{extra_info_block}\n以上是一些额外的信息，现在请你阅读以下内容，进行决策" + else: + extra_info_block = "" + + action_data["extra_info_block"] = extra_info_block # 对于reply动作不需要额外处理，因为相关字段已经在上面的循环中添加到action_data @@ -257,9 +267,13 @@ class ActionPlanner(BasePlanner): ) action_result = {"action_type": action, "action_data": action_data, "reasoning": reasoning} + + + plan_result = { "action_result": action_result, + # "extra_info_block": extra_info_block, "current_mind": current_mind, "observed_messages": observed_messages, "action_prompt": prompt, @@ -288,7 +302,7 @@ class ActionPlanner(BasePlanner): if running_memorys: memory_str = "以下是当前在聊天中，你回忆起的记忆：\n" for running_memory in running_memorys: - memory_str += f"{running_memory['topic']}: {running_memory['content']}\n" + memory_str += f"{running_memory['content']}\n" chat_context_description = "你现在正在一个群聊中" chat_target_name = None # Only relevant for private diff --git a/src/chat/focus_chat/replyer/default_replyer.py b/src/chat/focus_chat/replyer/default_replyer.py index 650eb2788..88f78d1fd 100644 --- a/src/chat/focus_chat/replyer/default_replyer.py +++ b/src/chat/focus_chat/replyer/default_replyer.py @@ -30,8 +30,7 @@ logger = get_logger("expressor") def init_prompt(): Prompt( """ -你可以参考以下的语言习惯，如果情景合适就使用，不要盲目使用,不要生硬使用，而是结合到表达中： -{style_habbits} +{extra_info_block} {time_block} 你现在正在群里聊天，以下是群里正在进行的聊天内容： @@ -42,6 +41,8 @@ def init_prompt(): {chat_target} {identity}，在这聊天中，"{target_message}"引起了你的注意，你想要在群里发言或者回复这条消息。 你需要使用合适的语法和句法，参考聊天内容，组织一条日常且口语化的回复。注意不要复读你说过的话。 +你可以参考以下的语言习惯，如果情景合适就使用，不要盲目使用,不要生硬使用，而是结合到表达中： +{style_habbits} 请你根据情景使用以下句法： {grammar_habbits} {config_expression_style}，请注意不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号()，表情包，at或 @等 )。只输出回复内容。 @@ -55,8 +56,7 @@ def init_prompt(): Prompt( """ -你可以参考以下的语言习惯，如果情景合适就使用，不要盲目使用,不要生硬使用，而是结合到表达中： -{style_habbits} +{extra_info_block} {time_block} 你现在正在聊天，以下是你和对方正在进行的聊天内容： @@ -67,8 +67,10 @@ def init_prompt(): {chat_target} {identity}，在这聊天中，"{target_message}"引起了你的注意，你想要发言或者回复这条消息。 你需要使用合适的语法和句法，参考聊天内容，组织一条日常且口语化的回复。注意不要复读你说过的话。 -请你根据情景使用以下句法： +你可以参考以下的语言习惯和句法，如果情景合适就使用，不要盲目使用,不要生硬使用，而是结合到表达中： +{style_habbits} {grammar_habbits} + {config_expression_style}，请注意不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号()，表情包，at或 @等 )。只输出回复内容。 {keywords_reaction_prompt} 请不要输出违法违规内容，不要输出色情，暴力，政治相关内容，如有敏感内容，请规避。 @@ -267,6 +269,7 @@ class DefaultReplyer: target_message = action_data.get("target", "") identity = action_data.get("identity", "") + extra_info_block = action_data.get("extra_info_block", "") # 3. 构建 Prompt with Timer("构建Prompt", {}): # 内部计时器，可选保留 @@ -274,6 +277,7 @@ class DefaultReplyer: chat_stream=self.chat_stream, # Pass the stream object # in_mind_reply=in_mind_reply, identity=identity, + extra_info_block=extra_info_block, reason=reason, sender_name=sender_name_for_prompt, # Pass determined name target_message=target_message, @@ -334,6 +338,7 @@ class DefaultReplyer: chat_stream, sender_name, # in_mind_reply, + extra_info_block, identity, target_message, config_expression_style, @@ -429,6 +434,7 @@ class DefaultReplyer: grammar_habbits=grammar_habbits_str, chat_target=chat_target_1, chat_info=chat_talking_prompt, + extra_info_block=extra_info_block, time_block=time_block, # bot_name=global_config.bot.nickname, # prompt_personality="", @@ -448,6 +454,7 @@ class DefaultReplyer: grammar_habbits=grammar_habbits_str, chat_target=chat_target_1, chat_info=chat_talking_prompt, + extra_info_block=extra_info_block, time_block=time_block, # bot_name=global_config.bot.nickname, # prompt_personality="", diff --git a/src/chat/focus_chat/working_memory/memory_manager.py b/src/chat/focus_chat/working_memory/memory_manager.py index 1015207aa..19fef5e7a 100644 --- a/src/chat/focus_chat/working_memory/memory_manager.py +++ b/src/chat/focus_chat/working_memory/memory_manager.py @@ -226,25 +226,24 @@ class MemoryManager: """ prompt = f"""请对以下内容进行总结，总结成记忆，输出两部分： 1. 记忆内容主题（精简，20字以内）：让用户可以一眼看出记忆内容是什么 -2. key_points：多条，包含关键的概念、事件，每条都要包含解释或描述，谁在什么时候干了什么 +2. content：一到三条，包含关键的概念、事件，每条都要包含解释或描述，谁在什么时候干了什么 内容： {content} 请按以下JSON格式输出： {{ - "brief": "记忆内容主题（20字以内）", - "key_points": [ - "要点1：解释或描述", - "要点2：解释或描述", - ... + "brief": "记忆内容主题", + "content": [ + "内容", + "内容" ] }} 请确保输出是有效的JSON格式，不要添加任何额外的说明或解释。 """ default_summary = { "brief": "主题未知的记忆", - "key_points": ["未知的要点"], + "content": ["未知的要点"], } try: @@ -277,13 +276,13 @@ class MemoryManager: json_result["brief"] = "主题未知的记忆" # 处理关键要点 - if "key_points" not in json_result or not isinstance(json_result["key_points"], list): - json_result["key_points"] = ["未知的要点"] + if "content" not in json_result or not isinstance(json_result["content"], list): + json_result["content"] = ["未知的要点"] else: - # 确保key_points中的每个项目都是字符串 - json_result["key_points"] = [str(point) for point in json_result["key_points"] if point is not None] - if not json_result["key_points"]: - json_result["key_points"] = ["未知的要点"] + # 确保content中的每个项目都是字符串 + json_result["content"] = [str(point) for point in json_result["content"] if point is not None] + if not json_result["content"]: + json_result["content"] = ["未知的要点"] return json_result @@ -328,13 +327,13 @@ class MemoryManager: 目前主题：{summary["brief"]} 目前关键要点： -{chr(10).join([f"- {point}" for point in summary.get("key_points", [])])} +{chr(10).join([f"- {point}" for point in summary.get("content", [])])} 请生成修改后的主题和关键要点，遵循以下格式： ```json {{ "brief": "修改后的主题（20字以内）", - "key_points": [ + "content": [ "修改后的要点1：解释或描述", "修改后的要点2：解释或描述" ] @@ -345,7 +344,7 @@ class MemoryManager: # 定义默认的精简结果 default_refined = { "brief": summary["brief"], - "key_points": summary.get("key_points", ["未知的要点"])[:1], # 默认只保留第一个要点 + "content": summary.get("content", ["未知的要点"])[:1], # 默认只保留第一个要点 } try: @@ -377,13 +376,13 @@ class MemoryManager: summary["brief"] = refined_data.get("brief", "主题未知的记忆") # 更新关键要点 - key_points = refined_data.get("key_points", []) - if isinstance(key_points, list) and key_points: + content = refined_data.get("content", []) + if isinstance(content, list) and content: # 确保所有要点都是字符串 - summary["key_points"] = [str(point) for point in key_points if point is not None] + summary["content"] = [str(point) for point in content if point is not None] else: - # 如果key_points不是列表或为空，使用默认值 - summary["key_points"] = ["主要要点已遗忘"] + # 如果content不是列表或为空，使用默认值 + summary["content"] = ["主要要点已遗忘"] except Exception as e: logger.error(f"精简记忆出错: {str(e)}") @@ -391,7 +390,7 @@ class MemoryManager: # 出错时使用简化的默认精简 summary["brief"] = summary["brief"] + " (已简化)" - summary["key_points"] = summary.get("key_points", ["未知的要点"])[:1] + summary["content"] = summary.get("content", ["未知的要点"])[:1] except Exception as e: logger.error(f"精简记忆调用LLM出错: {str(e)}") @@ -510,11 +509,11 @@ class MemoryManager: # 如果有摘要信息，添加到提示中 if summary1: prompt += f"记忆1主题：{summary1['brief']}\n" - prompt += "记忆1关键要点：\n" + "\n".join([f"- {point}" for point in summary1.get("key_points", [])]) + "\n\n" + prompt += "记忆1关键要点：\n" + "\n".join([f"- {point}" for point in summary1.get("content", [])]) + "\n\n" if summary2: prompt += f"记忆2主题：{summary2['brief']}\n" - prompt += "记忆2关键要点：\n" + "\n".join([f"- {point}" for point in summary2.get("key_points", [])]) + "\n\n" + prompt += "记忆2关键要点：\n" + "\n".join([f"- {point}" for point in summary2.get("content", [])]) + "\n\n" # 添加记忆原始内容 prompt += f""" @@ -529,7 +528,7 @@ class MemoryManager: {{ "content": "合并后的记忆内容文本（尽可能保留原信息，但去除重复）", "brief": "合并后的主题（20字以内）", - "key_points": [ + "content": [ "合并后的要点1：解释或描述", "合并后的要点2：解释或描述", "合并后的要点3：解释或描述" @@ -543,18 +542,18 @@ class MemoryManager: default_merged = { "content": f"{content1}\n\n{content2}", "brief": f"合并：{summary1['brief']} + {summary2['brief']}", - "key_points": [], + "content": [], } - # 合并key_points - if "key_points" in summary1: - default_merged["key_points"].extend(summary1["key_points"]) - if "key_points" in summary2: - default_merged["key_points"].extend(summary2["key_points"]) + # 合并content + if "content" in summary1: + default_merged["content"].extend(summary1["content"]) + if "content" in summary2: + default_merged["content"].extend(summary2["content"]) # 确保列表不为空 - if not default_merged["key_points"]: - default_merged["key_points"] = ["合并的要点"] + if not default_merged["content"]: + default_merged["content"] = ["合并的要点"] try: # 调用LLM合并记忆 @@ -589,13 +588,13 @@ class MemoryManager: merged_data["brief"] = default_merged["brief"] # 处理关键要点 - if "key_points" not in merged_data or not isinstance(merged_data["key_points"], list): - merged_data["key_points"] = default_merged["key_points"] + if "content" not in merged_data or not isinstance(merged_data["content"], list): + merged_data["content"] = default_merged["content"] else: - # 确保key_points中的每个项目都是字符串 - merged_data["key_points"] = [str(point) for point in merged_data["key_points"] if point is not None] - if not merged_data["key_points"]: - merged_data["key_points"] = ["合并的要点"] + # 确保content中的每个项目都是字符串 + merged_data["content"] = [str(point) for point in merged_data["content"] if point is not None] + if not merged_data["content"]: + merged_data["content"] = ["合并的要点"] except Exception as e: logger.error(f"合并记忆时处理JSON出错: {str(e)}") @@ -623,7 +622,7 @@ class MemoryManager: # 设置合并后的摘要 summary = { "brief": merged_data["brief"], - "key_points": merged_data["key_points"], + "content": merged_data["content"], } merged_memory.set_summary(summary)