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refactor(tool_use): 添加工具调用历史记录功能，优化工具执行器的提示词和历史管理

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refactor(chat_stream_impression_tool): 简化聊天流印象更新逻辑，直接使用传入参数更新
refactor(user_profile_tool): 优化用户画像更新逻辑，直接覆盖更新并移除二步调用机制
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Windpicker-owo
2025-11-02 12:43:44 +08:00
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195
src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/chat_stream_impression_tool.py
View File

@@ -1,19 +1,16 @@
"""
聊天流印象更新工具
通过LLM二步调用机制更新对聊天流（如QQ群）的整体印象，包括主观描述、聊天风格、话题关键词和兴趣分数
直接更新对聊天流（如QQ群）的整体印象，包括主观描述、聊天风格、话题关键词和兴趣分数
现在依赖工具调用历史记录，LLM可以看到之前的调用结果，因此直接覆盖更新即可
"""
import json
from typing import Any, ClassVar
from src.common.database.api.crud import CRUDBase
from src.common.database.core.models import ChatStreams
from src.common.logger import get_logger
from src.config.config import model_config
from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
from src.plugin_system import BaseTool, ToolParamType
from src.utils.json_parser import extract_and_parse_json
logger = get_logger("chat_stream_impression_tool")
@@ -21,9 +18,8 @@ logger = get_logger("chat_stream_impression_tool")
class ChatStreamImpressionTool(BaseTool):
"""聊天流印象更新工具
使用二步调用机制：
1. LLM决定是否调用工具并传入初步参数（stream_id会自动传入）
2. 工具内部调用LLM，结合现有数据和传入参数，决定最终更新内容
直接使用LLM传入的参数更新聊天流印象。
由于工具执行器现在支持历史记录，LLM可以看到之前的调用结果，因此无需再次调用LLM进行合并。
"""
name = "update_chat_stream_impression"
@@ -61,33 +57,6 @@ class ChatStreamImpressionTool(BaseTool):
available_for_llm = True
history_ttl = 5
def __init__(self, plugin_config: dict | None = None, chat_stream: Any = None):
super().__init__(plugin_config, chat_stream)
# 初始化用于二步调用的LLM
try:
self.impression_llm = LLMRequest(
model_set=model_config.model_task_config.relationship_tracker,
request_type="chat_stream_impression_update",
)
except AttributeError:
# 降级处理
available_models = [
attr
for attr in dir(model_config.model_task_config)
if not attr.startswith("_") and attr != "model_dump"
]
if available_models:
fallback_model = available_models[0]
logger.warning(f"relationship_tracker配置不存在，使用降级模型: {fallback_model}")
self.impression_llm = LLMRequest(
model_set=getattr(model_config.model_task_config, fallback_model),
request_type="chat_stream_impression_update",
)
else:
logger.error("无可用的模型配置")
self.impression_llm = None
async def execute(self, function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
"""执行聊天流印象更新
@@ -120,7 +89,7 @@ class ChatStreamImpressionTool(BaseTool):
new_topics = function_args.get("topic_keywords", "")
new_score = function_args.get("interest_score")
# 从数据库获取现有聊天流印象
# 从数据库获取现有聊天流印象（用于返回信息）
existing_impression = await self._get_stream_impression(stream_id)
# 如果LLM没有传入任何有效参数，返回提示
@@ -131,22 +100,16 @@ class ChatStreamImpressionTool(BaseTool):
"content": "提示：需要提供至少一项更新内容（印象描述、聊天风格、话题关键词或兴趣分数）",
}
# 调用LLM进行二步决策
if self.impression_llm is None:
logger.error("LLM未正确初始化，无法执行二步调用")
return {"type": "error", "id": stream_id, "content": "系统错误：LLM未正确初始化"}
# 直接使用LLM传入的值进行覆盖更新（保留未更新的字段）
final_impression = {
"stream_impression_text": new_impression if new_impression else existing_impression.get("stream_impression_text", ""),
"stream_chat_style": new_style if new_style else existing_impression.get("stream_chat_style", ""),
"stream_topic_keywords": new_topics if new_topics else existing_impression.get("stream_topic_keywords", ""),
"stream_interest_score": new_score if new_score is not None else existing_impression.get("stream_interest_score", 0.5),
}
final_impression = await self._llm_decide_final_impression(
stream_id=stream_id,
existing_impression=existing_impression,
new_impression=new_impression,
new_style=new_style,
new_topics=new_topics,
new_score=new_score,
)
if not final_impression:
return {"type": "error", "id": stream_id, "content": "LLM决策失败，无法更新聊天流印象"}
# 确保分数在有效范围内
final_impression["stream_interest_score"] = max(0.0, min(1.0, float(final_impression["stream_interest_score"])))
# 更新数据库
await self._update_stream_impression_in_db(stream_id, final_impression)
@@ -218,121 +181,7 @@ class ChatStreamImpressionTool(BaseTool):
"group_name": "未知",
}
async def _llm_decide_final_impression(
self,
stream_id: str,
existing_impression: dict[str, Any],
new_impression: str,
new_style: str,
new_topics: str,
new_score: float | None,
) -> dict[str, Any] | None:
"""使用LLM决策最终的聊天流印象内容
Args:
stream_id: 聊天流ID
existing_impression: 现有印象数据
new_impression: LLM传入的新印象
new_style: LLM传入的新风格
new_topics: LLM传入的新话题
new_score: LLM传入的新分数
Returns:
dict: 最终决定的印象数据，如果失败返回None
"""
try:
# 获取bot人设
from src.individuality.individuality import Individuality
individuality = Individuality()
bot_personality = await individuality.get_personality_block()
prompt = f"""
你现在是一个有着特定性格和身份的AI助手。你的人设是：{bot_personality}
你正在更新对聊天流 {stream_id} 的整体印象。
【当前聊天流信息】
- 聊天环境: {existing_impression.get("group_name", "未知")}
- 当前印象: {existing_impression.get("stream_impression_text", "暂无印象")}
- 聊天风格: {existing_impression.get("stream_chat_style", "未知")}
- 常见话题: {existing_impression.get("stream_topic_keywords", "未知")}
- 当前兴趣分: {existing_impression.get("stream_interest_score", 0.5):.2f}
【本次想要更新的内容】
- 新的印象描述: {new_impression if new_impression else "不更新"}
- 新的聊天风格: {new_style if new_style else "不更新"}
- 新的话题关键词: {new_topics if new_topics else "不更新"}
- 新的兴趣分数: {new_score if new_score is not None else "不更新"}
请综合考虑现有信息和新信息，决定最终的聊天流印象内容。注意：
1. 印象描述：如果提供了新印象，应该综合现有印象和新印象，形成对这个聊天环境的整体认知（100-200字）
2. 聊天风格：如果提供了新风格，应该用简洁的词语概括，如"活跃轻松"、"严肃专业"、"幽默随性"等
3. 话题关键词：如果提供了新话题，应该与现有话题合并（去重），保留最核心和频繁的话题
4. 兴趣分数：如果提供了新分数，需要结合现有分数合理调整（0.0表示完全不感兴趣，1.0表示非常感兴趣）
请以JSON格式返回最终决定：
{{
"stream_impression_text": "最终的印象描述（100-200字），整体性的对这个聊天环境的认知",
"stream_chat_style": "最终的聊天风格，简洁概括",
"stream_topic_keywords": "最终的话题关键词，逗号分隔",
"stream_interest_score": 最终的兴趣分数（0.0-1.0）,
"reasoning": "你的决策理由"
}}
"""
# 调用LLM
if not self.impression_llm:
logger.info("未初始化impression_llm")
return None
llm_response, _ = await self.impression_llm.generate_response_async(prompt=prompt)
if not llm_response:
logger.warning("LLM未返回有效响应")
return None
# 使用统一的 JSON 解析工具
response_data = extract_and_parse_json(llm_response, strict=False)
if not response_data or not isinstance(response_data, dict):
logger.warning("解析LLM响应失败")
return None
# 提取最终决定的数据
final_impression = {
"stream_impression_text": response_data.get(
"stream_impression_text", existing_impression.get("stream_impression_text", "")
),
"stream_chat_style": response_data.get(
"stream_chat_style", existing_impression.get("stream_chat_style", "")
),
"stream_topic_keywords": response_data.get(
"stream_topic_keywords", existing_impression.get("stream_topic_keywords", "")
),
"stream_interest_score": max(
0.0,
min(
1.0,
float(
response_data.get(
"stream_interest_score", existing_impression.get("stream_interest_score", 0.5)
)
),
),
),
}
logger.info(f"LLM决策完成: {stream_id}")
logger.debug(f"决策理由: {response_data.get('reasoning', '无')}")
return final_impression
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"LLM响应JSON解析失败: {e}")
logger.debug(f"LLM原始响应: {llm_response if 'llm_response' in locals() else 'N/A'}")
return None
except Exception as e:
logger.error(f"LLM决策失败: {e}", exc_info=True)
return None
async def _update_stream_impression_in_db(self, stream_id: str, impression: dict[str, Any]):
"""更新数据库中的聊天流印象
@@ -376,18 +225,4 @@ class ChatStreamImpressionTool(BaseTool):
logger.error(f"更新聊天流印象到数据库失败: {e}", exc_info=True)
raise
# 已移除自定义的 _clean_llm_json_response 方法，统一使用 src.utils.json_parser.extract_and_parse_json
def _clean_llm_json_response_deprecated(self, response: str) -> str:
"""已废弃，保留仅用于兼容性
请使用 src.utils.json_parser.extract_and_parse_json 替代
"""
from src.utils.json_parser import extract_and_parse_json
try:
import json
result = extract_and_parse_json(response, strict=False)
return json.dumps(result) if result else response
except Exception as e:
logger.warning(f"清理LLM响应失败: {e}")
return response

171
src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/user_profile_tool.py
View File

@@ -1,22 +1,20 @@
"""
用户画像更新工具
通过LLM二步调用机制更新用户画像信息，包括别名、主观印象、偏好关键词和好感分数
直接更新用户画像信息，包括别名、主观印象、偏好关键词和好感分数
现在依赖工具调用历史记录，LLM可以看到之前的调用结果，因此直接覆盖更新即可
"""
import time
from typing import Any, ClassVar
from typing import Any
import orjson
from sqlalchemy import select
from src.common.database.compatibility import get_db_session
from src.common.database.core.models import UserRelationships
from src.common.logger import get_logger
from src.config.config import global_config, model_config
from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
from src.config.config import global_config
from src.plugin_system import BaseTool, ToolParamType
from src.utils.json_parser import extract_and_parse_json
logger = get_logger("user_profile_tool")
@@ -24,14 +22,13 @@ logger = get_logger("user_profile_tool")
class UserProfileTool(BaseTool):
"""用户画像更新工具
使用二步调用机制：
1. LLM决定是否调用工具并传入初步参数
2. 工具内部调用LLM，结合现有数据和传入参数，决定最终更新内容
直接使用LLM传入的参数更新用户画像。
由于工具执行器现在支持历史记录，LLM可以看到之前的调用结果，因此无需再次调用LLM进行合并。
"""
name = "update_user_profile"
description = "当你通过聊天记录对某个用户产生了新的认识或印象时使用此工具，更新该用户的画像信息。包括：用户别名、你对TA的主观印象、TA的偏好兴趣、你对TA的好感程度。调用时机：当你发现用户透露了新的个人信息、展现了性格特点、表达了兴趣偏好，或者你们的互动让你对TA的看法发生变化时。"
parameters: ClassVar = [
parameters = [
("target_user_id", ToolParamType.STRING, "目标用户的ID（必须）", True, None),
("user_aliases", ToolParamType.STRING, "该用户的昵称或别名，如果发现用户自称或被他人称呼的其他名字时填写，多个别名用逗号分隔（可选）", False, None),
("impression_description", ToolParamType.STRING, "你对该用户的整体印象和性格感受，例如'这个用户很幽默开朗'、'TA对技术很有热情'等。当你通过对话了解到用户的性格、态度、行为特点时填写（可选）", False, None),
@@ -41,32 +38,6 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
available_for_llm = True
history_ttl = 5
def __init__(self, plugin_config: dict | None = None, chat_stream: Any = None):
super().__init__(plugin_config, chat_stream)
# 初始化用于二步调用的LLM
try:
self.profile_llm = LLMRequest(
model_set=model_config.model_task_config.relationship_tracker,
request_type="user_profile_update"
)
except AttributeError:
# 降级处理
available_models: ClassVar = [
attr for attr in dir(model_config.model_task_config)
if not attr.startswith("_") and attr != "model_dump"
]
if available_models:
fallback_model = available_models[0]
logger.warning(f"relationship_tracker配置不存在，使用降级模型: {fallback_model}")
self.profile_llm = LLMRequest(
model_set=getattr(model_config.model_task_config, fallback_model),
request_type="user_profile_update"
)
else:
logger.error("无可用的模型配置")
self.profile_llm = None
async def execute(self, function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
"""执行用户画像更新
@@ -92,7 +63,7 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
new_keywords = function_args.get("preference_keywords", "")
new_score = function_args.get("affection_score")
# 从数据库获取现有用户画像
# 从数据库获取现有用户画像（用于返回信息）
existing_profile = await self._get_user_profile(target_user_id)
# 如果LLM没有传入任何有效参数，返回提示
@@ -103,36 +74,22 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
"content": "提示：需要提供至少一项更新内容（别名、印象描述、偏好关键词或好感分数）"
}
# 调用LLM进行二步决策
if self.profile_llm is None:
logger.error("LLM未正确初始化，无法执行二步调用")
return {
"type": "error",
"id": target_user_id,
"content": "系统错误：LLM未正确初始化"
}
# 直接使用LLM传入的值进行覆盖更新（保留未更新的字段）
final_profile = {
"user_aliases": new_aliases if new_aliases else existing_profile.get("user_aliases", ""),
"relationship_text": new_impression if new_impression else existing_profile.get("relationship_text", ""),
"preference_keywords": new_keywords if new_keywords else existing_profile.get("preference_keywords", ""),
"relationship_score": new_score if new_score is not None else existing_profile.get("relationship_score", global_config.affinity_flow.base_relationship_score),
}
final_profile = await self._llm_decide_final_profile(
target_user_id=target_user_id,
existing_profile=existing_profile,
new_aliases=new_aliases,
new_impression=new_impression,
new_keywords=new_keywords,
new_score=new_score
)
if not final_profile:
return {
"type": "error",
"id": target_user_id,
"content": "LLM决策失败，无法更新用户画像"
}
# 确保分数在有效范围内
final_profile["relationship_score"] = max(0.0, min(1.0, float(final_profile["relationship_score"])))
# 更新数据库
await self._update_user_profile_in_db(target_user_id, final_profile)
# 构建返回信息
updates: ClassVar = []
updates = []
if final_profile.get("user_aliases"):
updates.append(f"别名: {final_profile['user_aliases']}")
if final_profile.get("relationship_text"):
@@ -201,97 +158,7 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
"relationship_score": global_config.affinity_flow.base_relationship_score,
}
async def _llm_decide_final_profile(
self,
target_user_id: str,
existing_profile: dict[str, Any],
new_aliases: str,
new_impression: str,
new_keywords: str,
new_score: float | None
) -> dict[str, Any] | None:
"""使用LLM决策最终的用户画像内容
Args:
target_user_id: 目标用户ID
existing_profile: 现有画像数据
new_aliases: LLM传入的新别名
new_impression: LLM传入的新印象
new_keywords: LLM传入的新关键词
new_score: LLM传入的新分数
Returns:
dict: 最终决定的画像数据，如果失败返回None
"""
try:
# 获取bot人设
from src.individuality.individuality import Individuality
individuality = Individuality()
bot_personality = await individuality.get_personality_block()
prompt = f"""
你现在是一个有着特定性格和身份的AI助手。你的人设是：{bot_personality}
你正在更新对用户 {target_user_id} 的画像认识。
【当前画像信息】
- 用户名: {existing_profile.get('user_name', target_user_id)}
- 已知别名: {existing_profile.get('user_aliases', '无')}
- 当前印象: {existing_profile.get('relationship_text', '暂无印象')}
- 偏好关键词: {existing_profile.get('preference_keywords', '未知')}
- 当前好感分: {existing_profile.get('relationship_score', 0.3):.2f}
【本次想要更新的内容】
- 新增/更新别名: {new_aliases if new_aliases else '不更新'}
- 新的印象描述: {new_impression if new_impression else '不更新'}
- 新的偏好关键词: {new_keywords if new_keywords else '不更新'}
- 新的好感分数: {new_score if new_score is not None else '不更新'}
请综合考虑现有信息和新信息，决定最终的用户画像内容。注意：
1. 别名：如果提供了新别名，应该与现有别名合并（去重），而不是替换
2. 印象描述：如果提供了新印象，应该综合现有印象和新印象，形成更完整的认识（100-200字）
3. 偏好关键词：如果提供了新关键词，应该与现有关键词合并（去重），每个关键词简短
4. 好感分数：如果提供了新分数，需要结合现有分数合理调整（变化不宜过大，遵循现实逻辑）
请以JSON格式返回最终决定：
{{
"user_aliases": "最终的别名列表，逗号分隔",
"relationship_text": "最终的印象描述（100-200字），整体性、泛化的理解",
"preference_keywords": "最终的偏好关键词，逗号分隔",
"relationship_score": 最终的好感分数（0.0-1.0）,
"reasoning": "你的决策理由"
}}
"""
# 调用LLM
llm_response, _ = await self.profile_llm.generate_response_async(prompt=prompt)
if not llm_response:
logger.warning("LLM未返回有效响应")
return None
# 使用统一的 JSON 解析工具
response_data = extract_and_parse_json(llm_response, strict=False)
if not response_data or not isinstance(response_data, dict):
logger.error("LLM响应JSON解析失败")
logger.debug(f"LLM原始响应: {llm_response[:500] if llm_response else 'N/A'}")
return None
# 提取最终决定的数据
final_profile = {
"user_aliases": response_data.get("user_aliases", existing_profile.get("user_aliases", "")),
"relationship_text": response_data.get("relationship_text", existing_profile.get("relationship_text", "")),
"preference_keywords": response_data.get("preference_keywords", existing_profile.get("preference_keywords", "")),
"relationship_score": max(0.0, min(1.0, float(response_data.get("relationship_score", existing_profile.get("relationship_score", 0.3))))),
}
logger.info(f"LLM决策完成: {target_user_id}")
logger.debug(f"决策理由: {response_data.get('reasoning', '无')}")
return final_profile
except Exception as e:
logger.error(f"LLM决策失败: {e}", exc_info=True)
return None
async def _update_user_profile_in_db(self, user_id: str, profile: dict[str, Any]):
"""更新数据库中的用户画像
@@ -335,4 +202,4 @@ class UserProfileTool(BaseTool):
logger.error(f"更新用户画像到数据库失败: {e}", exc_info=True)
raise
# 已移除自定义的 _clean_llm_json_response 方法，统一使用 src.utils.json_parser.extract_and_parse_json