feat(stream): 添加流循环启动锁以防止并发启动同一流的多个循环任务

src/chat/message_manager/distribution_manager.py

@@ -48,6 +48,9 @@ class StreamLoopManager:
         # 每个流的上一次间隔值（用于日志去重）
         self._last_intervals: dict[str, float] = {}
 
+        # 流循环启动锁：防止并发启动同一个流的多个循环任务
+        self._stream_start_locks: dict[str, asyncio.Lock] = {}
+
         logger.info(f"流循环管理器初始化完成 (最大并发流数: {self.max_concurrent_streams})")
 
     async def start(self) -> None:
@@ -105,6 +108,14 @@ class StreamLoopManager:
         Returns:
             bool: 是否成功启动
         """
+        # 获取或创建该流的启动锁
+        if stream_id not in self._stream_start_locks:
+            self._stream_start_locks[stream_id] = asyncio.Lock()
+        
+        lock = self._stream_start_locks[stream_id]
+        
+        # 使用锁防止并发启动同一个流的多个循环任务
+        async with lock:
             # 获取流上下文
             context = await self._get_stream_context(stream_id)
             if not context:

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/proactive/proactive_thinking_executor.py

@@ -3,6 +3,7 @@
 当定时任务触发时，负责搜集信息、调用LLM决策、并根据决策生成回复
 """
 
+import asyncio
 from datetime import datetime
 from typing import Any, Literal
 
@@ -484,6 +485,9 @@ _planner = ProactiveThinkingPlanner()
 # 统计数据
 _statistics: dict[str, dict[str, Any]] = {}
 
+# 全局执行锁字典：防止同一聊天流的主动思考被并发执行
+_execution_locks: dict[str, asyncio.Lock] = {}
+
 
 def _update_statistics(stream_id: str, action: str):
     """更新统计数据
@@ -538,10 +542,34 @@ async def execute_proactive_thinking(stream_id: str):
         logger.debug(f"主动思考功能已关闭，跳过执行 {stream_id}")
         return
 
+    # 获取或创建该聊天流的执行锁
+    if stream_id not in _execution_locks:
+        _execution_locks[stream_id] = asyncio.Lock()
+    
+    lock = _execution_locks[stream_id]
+    
+    # 尝试获取锁，如果已被占用则跳过本次执行（防止重复）
+    if lock.locked():
+        logger.warning(f"⚠️ 主动思考跳过：聊天流 {stream_id} 已有正在执行的主动思考任务")
+        return
+    
+    async with lock:
         logger.debug(f"🤔 开始主动思考 {stream_id}")
 
         try:
             # 0. 前置检查
+            # 0.0 检查聊天流是否正在处理消息（双重保护）
+            try:
+                from src.chat.message_receive.chat_stream import get_chat_manager
+                chat_manager = get_chat_manager()
+                chat_stream = await chat_manager.get_stream(stream_id)
+                
+                if chat_stream and chat_stream.context_manager.context.is_chatter_processing:
+                    logger.warning(f"⚠️ 主动思考跳过：聊天流 {stream_id} 的 chatter 正在处理消息")
+                    return
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"检查 chatter 处理状态时出错: {e}，继续执行")
+            
             # 0.1 检查白名单/黑名单
             # 从 stream_id 获取 stream_config 字符串进行验证
             try: