import asyncio import time import random from typing import Dict, Any, Optional, List import json # 导入 json 模块 import functools # <-- 新增导入 # 导入日志模块 from src.common.logger_manager import get_logger # 导入聊天流管理模块 from src.plugins.chat.chat_stream import chat_manager # 导入心流相关类 from src.heart_flow.sub_heartflow import SubHeartflow, ChatState from src.heart_flow.mai_state_manager import MaiStateInfo from .observation import ChattingObservation # 导入LLM请求工具 from src.plugins.models.utils_model import LLMRequest from src.config.config import global_config from src.individuality.individuality import Individuality import traceback # 初始化日志记录器 logger = get_logger("subheartflow_manager") # 子心流管理相关常量 INACTIVE_THRESHOLD_SECONDS = 3600 # 子心流不活跃超时时间(秒) class SubHeartflowManager: """管理所有活跃的 SubHeartflow 实例。""" def __init__(self, mai_state_info: MaiStateInfo): self.subheartflows: Dict[Any, "SubHeartflow"] = {} self._lock = asyncio.Lock() # 用于保护 self.subheartflows 的访问 self.mai_state_info: MaiStateInfo = mai_state_info # 存储传入的 MaiStateInfo 实例 # 为 LLM 状态评估创建一个 LLMRequest 实例 # 使用与 Heartflow 相同的模型和参数 self.llm_state_evaluator = LLMRequest( model=global_config.llm_heartflow, # 与 Heartflow 一致 temperature=0.6, # 与 Heartflow 一致 max_tokens=1000, # 与 Heartflow 一致 (虽然可能不需要这么多) request_type="subheartflow_state_eval", # 保留特定的请求类型 ) def get_all_subheartflows(self) -> List["SubHeartflow"]: """获取所有当前管理的 SubHeartflow 实例列表 (快照)。""" return list(self.subheartflows.values()) async def get_or_create_subheartflow(self, subheartflow_id: Any) -> Optional["SubHeartflow"]: """获取或创建指定ID的子心流实例 Args: subheartflow_id: 子心流唯一标识符 # mai_states 参数已被移除，使用 self.mai_state_info Returns: 成功返回SubHeartflow实例，失败返回None """ async with self._lock: # 检查是否已存在该子心流 if subheartflow_id in self.subheartflows: subflow = self.subheartflows[subheartflow_id] if subflow.should_stop: logger.warning(f"尝试获取已停止的子心流 {subheartflow_id}，正在重新激活") subflow.should_stop = False # 重置停止标志 subflow.last_active_time = time.time() # 更新活跃时间 # logger.debug(f"获取到已存在的子心流: {subheartflow_id}") return subflow try: # --- 使用 functools.partial 创建 HFC 回调 --- # # 将 manager 的 _handle_hfc_no_reply 方法与当前的 subheartflow_id 绑定 hfc_callback = functools.partial(self._handle_hfc_no_reply, subheartflow_id) # --- 结束创建回调 --- # # 初始化子心流, 传入 mai_state_info 和 partial 创建的回调 new_subflow = SubHeartflow( subheartflow_id, self.mai_state_info, hfc_callback, # <-- 传递 partial 创建的回调 ) # 异步初始化 await new_subflow.initialize() # 添加聊天观察者 observation = ChattingObservation(chat_id=subheartflow_id) new_subflow.add_observation(observation) # 注册子心流 self.subheartflows[subheartflow_id] = new_subflow heartflow_name = chat_manager.get_stream_name(subheartflow_id) or subheartflow_id logger.info(f"[{heartflow_name}] 开始接收消息") # 启动后台任务 asyncio.create_task(new_subflow.subheartflow_start_working()) return new_subflow except Exception as e: logger.error(f"创建子心流 {subheartflow_id} 失败: {e}", exc_info=True) return None # --- 新增：内部方法，用于尝试将单个子心流设置为 ABSENT --- async def _try_set_subflow_absent_internal(self, subflow: "SubHeartflow", log_prefix: str) -> bool: """ 尝试将给定的子心流对象状态设置为 ABSENT (内部方法，不处理锁)。 Args: subflow: 子心流对象。 log_prefix: 用于日志记录的前缀 (例如 "[子心流管理]" 或 "[停用]")。 Returns: bool: 如果状态成功变为 ABSENT 或原本就是 ABSENT，返回 True；否则返回 False。 """ flow_id = subflow.subheartflow_id stream_name = chat_manager.get_stream_name(flow_id) or flow_id if subflow.chat_state.chat_status != ChatState.ABSENT: logger.debug(f"{log_prefix} 设置 {stream_name} 状态为 ABSENT") try: await subflow.change_chat_state(ChatState.ABSENT) # 再次检查以确认状态已更改 (change_chat_state 内部应确保) if subflow.chat_state.chat_status == ChatState.ABSENT: return True else: logger.warning( f"{log_prefix} 调用 change_chat_state 后，{stream_name} 状态仍为 {subflow.chat_state.chat_status.value}" ) return False except Exception as e: logger.error(f"{log_prefix} 设置 {stream_name} 状态为 ABSENT 时失败: {e}", exc_info=True) return False else: logger.debug(f"{log_prefix} {stream_name} 已是 ABSENT 状态") return True # 已经是目标状态，视为成功 # --- 结束新增 --- async def sleep_subheartflow(self, subheartflow_id: Any, reason: str) -> bool: """停止指定的子心流并将其状态设置为 ABSENT""" log_prefix = "[子心流管理]" async with self._lock: # 加锁以安全访问字典 subheartflow = self.subheartflows.get(subheartflow_id) stream_name = chat_manager.get_stream_name(subheartflow_id) or subheartflow_id logger.info(f"{log_prefix} 正在停止 {stream_name}, 原因: {reason}") # 调用内部方法处理状态变更 success = await self._try_set_subflow_absent_internal(subheartflow, log_prefix) return success # 锁在此处自动释放 def get_inactive_subheartflows(self, max_age_seconds=INACTIVE_THRESHOLD_SECONDS): """识别并返回需要清理的不活跃(处于ABSENT状态超过一小时)子心流(id, 原因)""" current_time = time.time() flows_to_stop = [] for subheartflow_id, subheartflow in list(self.subheartflows.items()): state = subheartflow.chat_state.chat_status if state != ChatState.ABSENT: continue subheartflow.update_last_chat_state_time() absent_last_time = subheartflow.chat_state_last_time if max_age_seconds and (current_time - absent_last_time) > max_age_seconds: flows_to_stop.append(subheartflow_id) return flows_to_stop async def enforce_subheartflow_limits(self): """根据主状态限制停止超额子心流(优先停不活跃的)""" # 使用 self.mai_state_info 获取当前状态和限制 current_mai_state = self.mai_state_info.get_current_state() normal_limit = current_mai_state.get_normal_chat_max_num() focused_limit = current_mai_state.get_focused_chat_max_num() logger.debug(f"[限制] 状态:{current_mai_state.value}, 普通限:{normal_limit}, 专注限:{focused_limit}") # 分类统计当前子心流 normal_flows = [] focused_flows = [] for flow_id, flow in list(self.subheartflows.items()): if flow.chat_state.chat_status == ChatState.CHAT: normal_flows.append((flow_id, getattr(flow, "last_active_time", 0))) elif flow.chat_state.chat_status == ChatState.FOCUSED: focused_flows.append((flow_id, getattr(flow, "last_active_time", 0))) logger.debug(f"[限制] 当前数量 - 普通:{len(normal_flows)}, 专注:{len(focused_flows)}") stopped = 0 # 处理普通聊天超额 if len(normal_flows) > normal_limit: excess = len(normal_flows) - normal_limit logger.info(f"[限制] 普通聊天超额({len(normal_flows)}>{normal_limit}), 停止{excess}个") normal_flows.sort(key=lambda x: x[1]) for flow_id, _ in normal_flows[:excess]: if await self.sleep_subheartflow(flow_id, f"普通聊天超额(限{normal_limit})"): stopped += 1 # 处理专注聊天超额(需重新统计) focused_flows = [ (fid, t) for fid, f in list(self.subheartflows.items()) if (t := getattr(f, "last_active_time", 0)) and f.chat_state.chat_status == ChatState.FOCUSED ] if len(focused_flows) > focused_limit: excess = len(focused_flows) - focused_limit logger.info(f"[限制] 专注聊天超额({len(focused_flows)}>{focused_limit}), 停止{excess}个") focused_flows.sort(key=lambda x: x[1]) for flow_id, _ in focused_flows[:excess]: if await self.sleep_subheartflow(flow_id, f"专注聊天超额(限{focused_limit})"): stopped += 1 if stopped: logger.info(f"[限制] 已停止{stopped}个子心流, 剩余:{len(self.subheartflows)}") else: logger.debug(f"[限制] 无需停止, 当前总数:{len(self.subheartflows)}") async def deactivate_all_subflows(self): """将所有子心流的状态更改为 ABSENT (例如主状态变为OFFLINE时调用)""" log_prefix = "[停用]" changed_count = 0 processed_count = 0 async with self._lock: # 获取锁以安全迭代 # 使用 list() 创建一个当前值的快照，防止在迭代时修改字典 flows_to_update = list(self.subheartflows.values()) processed_count = len(flows_to_update) if not flows_to_update: logger.debug(f"{log_prefix} 无活跃子心流，无需操作") return for subflow in flows_to_update: # 记录原始状态，以便统计实际改变的数量 original_state_was_absent = subflow.chat_state.chat_status == ChatState.ABSENT success = await self._try_set_subflow_absent_internal(subflow, log_prefix) # 如果成功设置为 ABSENT 且原始状态不是 ABSENT，则计数 if success and not original_state_was_absent: if subflow.chat_state.chat_status == ChatState.ABSENT: changed_count += 1 else: # 这种情况理论上不应发生，如果内部方法返回 True 的话 stream_name = chat_manager.get_stream_name(subflow.subheartflow_id) or subflow.subheartflow_id logger.warning(f"{log_prefix} 内部方法声称成功但 {stream_name} 状态未变为 ABSENT。") # 锁在此处自动释放 logger.info( f"{log_prefix} 完成，共处理 {processed_count} 个子心流，成功将 {changed_count} 个非 ABSENT 子心流的状态更改为 ABSENT。" ) async def evaluate_interest_and_promote(self): """评估子心流兴趣度，满足条件且未达上限则提升到FOCUSED状态（基于start_hfc_probability）""" try: log_prefix = "[兴趣评估]" # 使用 self.mai_state_info 获取当前状态和限制 current_state = self.mai_state_info.get_current_state() focused_limit = current_state.get_focused_chat_max_num() # --- 新增：检查是否允许进入 FOCUS 模式 --- # if not global_config.allow_focus_mode: if int(time.time()) % 60 == 0: # 每60秒输出一次日志避免刷屏 logger.debug(f"{log_prefix} 配置不允许进入 FOCUSED 状态 (allow_focus_mode=False)") return # 如果不允许，直接返回 # --- 结束新增 --- logger.debug(f"{log_prefix} 当前状态 ({current_state.value}) 开始尝试提升到FOCUSED状态") if int(time.time()) % 20 == 0: # 每20秒输出一次 logger.debug(f"{log_prefix} 当前状态 ({current_state.value}) 可以在{focused_limit}个群激情聊天") if focused_limit <= 0: # logger.debug(f"{log_prefix} 当前状态 ({current_state.value}) 不允许 FOCUSED 子心流") return current_focused_count = self.count_subflows_by_state(ChatState.FOCUSED) if current_focused_count >= focused_limit: logger.debug(f"{log_prefix} 已达专注上限 ({current_focused_count}/{focused_limit})") return for sub_hf in list(self.subheartflows.values()): flow_id = sub_hf.subheartflow_id stream_name = chat_manager.get_stream_name(flow_id) or flow_id logger.debug(f"{log_prefix} 检查子心流: {stream_name}，现在状态: {sub_hf.chat_state.chat_status.value}") # 跳过非CHAT状态或已经是FOCUSED状态的子心流 if sub_hf.chat_state.chat_status == ChatState.FOCUSED: continue from .mai_state_manager import enable_unlimited_hfc_chat if not enable_unlimited_hfc_chat: if sub_hf.chat_state.chat_status != ChatState.CHAT: continue # 检查是否满足提升概率 logger.debug( f"{log_prefix} 检查子心流: {stream_name}，现在概率: {sub_hf.interest_chatting.start_hfc_probability}" ) if random.random() >= sub_hf.interest_chatting.start_hfc_probability: continue # 再次检查是否达到上限 if current_focused_count >= focused_limit: logger.debug(f"{log_prefix} [{stream_name}] 已达专注上限") break # 获取最新状态并执行提升 current_subflow = self.subheartflows.get(flow_id) if not current_subflow: continue logger.info( f"{log_prefix} [{stream_name}] 触发 认真水群 (概率={current_subflow.interest_chatting.start_hfc_probability:.2f})" ) # 执行状态提升 await current_subflow.change_chat_state(ChatState.FOCUSED) # 验证提升结果 if ( final_subflow := self.subheartflows.get(flow_id) ) and final_subflow.chat_state.chat_status == ChatState.FOCUSED: current_focused_count += 1 except Exception as e: logger.error(f"启动HFC 兴趣评估失败: {e}", exc_info=True) async def evaluate_and_transition_subflows_by_llm(self): """ 使用LLM评估每个子心流的状态，并根据LLM的判断执行状态转换（ABSENT <-> CHAT）。 注意：此函数包含对假设的LLM函数的调用。 """ # 获取当前状态和限制，用于CHAT激活检查 current_mai_state = self.mai_state_info.get_current_state() chat_limit = current_mai_state.get_normal_chat_max_num() transitioned_to_chat = 0 transitioned_to_absent = 0 async with self._lock: # 在锁内获取快照并迭代 subflows_snapshot = list(self.subheartflows.values()) # 使用不上锁的版本，因为我们已经在锁内 current_chat_count = self.count_subflows_by_state_nolock(ChatState.CHAT) if not subflows_snapshot: logger.info("当前没有子心流需要评估。") return for sub_hf in subflows_snapshot: flow_id = sub_hf.subheartflow_id stream_name = chat_manager.get_stream_name(flow_id) or flow_id log_prefix = f"[{stream_name}]" current_subflow_state = sub_hf.chat_state.chat_status _observation_summary = "没有可用的观察信息。" # 默认值 first_observation = sub_hf.observations[0] if isinstance(first_observation, ChattingObservation): # 组合中期记忆和当前聊天内容 await first_observation.observe() current_chat = first_observation.talking_message_str or "当前无聊天内容。" combined_summary = f"当前聊天内容:\n{current_chat}" else: logger.warning(f"{log_prefix} [{stream_name}] 第一个观察者不是 ChattingObservation 类型。") # --- 获取麦麦状态 --- mai_state_description = f"你当前状态: {current_mai_state.value}。" # 获取个性化信息 individuality = Individuality.get_instance() # 构建个性部分 prompt_personality = f"你正在扮演名为{individuality.personality.bot_nickname}的人类，你" prompt_personality += individuality.personality.personality_core # 随机添加个性侧面 if individuality.personality.personality_sides: random_side = random.choice(individuality.personality.personality_sides) prompt_personality += f"，{random_side}" # 随机添加身份细节 if individuality.identity.identity_detail: random_detail = random.choice(individuality.identity.identity_detail) prompt_personality += f"，{random_detail}" # --- 针对 ABSENT 状态 --- if current_subflow_state == ChatState.ABSENT: # 构建Prompt prompt = ( f"{prompt_personality}\n" f"你当前没有在： [{stream_name}] 群中聊天。\n" f"{mai_state_description}\n" f"这个群里最近的聊天内容是:\n---\n{combined_summary}\n---\n" f"基于以上信息，请判断你是否愿意在这个群开始闲聊，" f"进入常规聊天(CHAT)状态？\n" f"给出你的判断，和理由，然后以 JSON 格式回答" f"包含键 'decision'，如果要开始聊天，值为 true ，否则为 false.\n" f"包含键 'reason'，其值为你的理由。\n" f'例如：{{"decision": true, "reason": "因为我想聊天"}}\n' f"请只输出有效的 JSON 对象。" ) # 调用LLM评估 should_activate = await self._llm_evaluate_state_transition(prompt) if should_activate is None: # 处理解析失败或意外情况 logger.warning(f"{log_prefix}LLM评估返回无效结果，跳过。") continue if should_activate: # 检查CHAT限额 # 使用不上锁的版本，因为我们已经在锁内 current_chat_count = self.count_subflows_by_state_nolock(ChatState.CHAT) if current_chat_count < chat_limit: logger.info( f"{log_prefix}LLM建议激活到CHAT状态，且未达上限({current_chat_count}/{chat_limit})。正在尝试转换..." ) await sub_hf.change_chat_state(ChatState.CHAT) if sub_hf.chat_state.chat_status == ChatState.CHAT: transitioned_to_chat += 1 else: logger.warning(f"{log_prefix}尝试激活到CHAT失败。") else: logger.info( f"{log_prefix}LLM建议激活到CHAT状态，但已达到上限({current_chat_count}/{chat_limit})。跳过转换。" ) else: logger.info(f"{log_prefix}LLM建议不激活到CHAT状态。") # --- 针对 CHAT 状态 --- elif current_subflow_state == ChatState.CHAT: # 构建Prompt prompt = ( f"{prompt_personality}\n" f"你正在在： [{stream_name}] 群中聊天。\n" f"{mai_state_description}\n" f"这个群里最近的聊天内容是:\n---\n{combined_summary}\n---\n" f"基于以上信息，请判断你是否愿意在这个群继续闲聊，" f"还是暂时离开聊天，进入休眠状态？\n" f"给出你的判断，和理由，然后以 JSON 格式回答" f"包含键 'decision'，如果要离开聊天，值为 true ，否则为 false.\n" f"包含键 'reason'，其值为你的理由。\n" f'例如：{{"decision": true, "reason": "因为我想休息"}}\n' f"请只输出有效的 JSON 对象。" ) # 调用LLM评估 should_deactivate = await self._llm_evaluate_state_transition(prompt) if should_deactivate is None: # 处理解析失败或意外情况 logger.warning(f"{log_prefix}LLM评估返回无效结果，跳过。") continue if should_deactivate: logger.info(f"{log_prefix}LLM建议进入ABSENT状态。正在尝试转换...") await sub_hf.change_chat_state(ChatState.ABSENT) if sub_hf.chat_state.chat_status == ChatState.ABSENT: transitioned_to_absent += 1 else: logger.info(f"{log_prefix}LLM建议不进入ABSENT状态。") async def _llm_evaluate_state_transition(self, prompt: str) -> Optional[bool]: """ 使用 LLM 评估是否应进行状态转换，期望 LLM 返回 JSON 格式。 Args: prompt: 提供给 LLM 的提示信息，要求返回 {"decision": true/false}。 Returns: Optional[bool]: 如果成功解析 LLM 的 JSON 响应并提取了 'decision' 键的值，则返回该布尔值。 如果 LLM 调用失败、返回无效 JSON 或 JSON 中缺少 'decision' 键或其值不是布尔型，则返回 None。 """ log_prefix = "[LLM状态评估]" try: # --- 真实的 LLM 调用 --- response_text, _ = await self.llm_state_evaluator.generate_response_async(prompt) # logger.debug(f"{log_prefix} 使用模型 {self.llm_state_evaluator.model_name} 评估") logger.debug(f"{log_prefix} 原始输入: {prompt}") logger.debug(f"{log_prefix} 原始响应: {response_text}") # --- 解析 JSON 响应 --- try: # 尝试去除可能的Markdown代码块标记 cleaned_response = response_text.strip().strip("`").strip() if cleaned_response.startswith("json"): cleaned_response = cleaned_response[4:].strip() data = json.loads(cleaned_response) decision = data.get("decision") # 使用 .get() 避免 KeyError if isinstance(decision, bool): logger.debug(f"{log_prefix} LLM评估结果 (来自JSON): {'建议转换' if decision else '建议不转换'}") return decision else: logger.warning( f"{log_prefix} LLM 返回的 JSON 中 'decision' 键的值不是布尔型: {decision}。响应: {response_text}" ) return None # 值类型不正确 except json.JSONDecodeError as json_err: logger.warning(f"{log_prefix} LLM 返回的响应不是有效的 JSON: {json_err}。响应: {response_text}") # 尝试在非JSON响应中查找关键词作为后备方案 (可选) if "true" in response_text.lower(): logger.debug(f"{log_prefix} 在非JSON响应中找到 'true'，解释为建议转换") return True if "false" in response_text.lower(): logger.debug(f"{log_prefix} 在非JSON响应中找到 'false'，解释为建议不转换") return False return None # JSON 解析失败，也未找到关键词 except Exception as parse_err: # 捕获其他可能的解析错误 logger.warning(f"{log_prefix} 解析 LLM JSON 响应时发生意外错误: {parse_err}。响应: {response_text}") return None except Exception as e: logger.error(f"{log_prefix} 调用 LLM 或处理其响应时出错: {e}", exc_info=True) traceback.print_exc() return None # LLM 调用或处理失败 def count_subflows_by_state(self, state: ChatState) -> int: """统计指定状态的子心流数量""" count = 0 # 遍历所有子心流实例 for subheartflow in self.subheartflows.values(): # 检查子心流状态是否匹配 if subheartflow.chat_state.chat_status == state: count += 1 return count def count_subflows_by_state_nolock(self, state: ChatState) -> int: """ 统计指定状态的子心流数量 (不上锁版本)。 警告：仅应在已持有 self._lock 的上下文中使用此方法。 """ count = 0 for subheartflow in self.subheartflows.values(): if subheartflow.chat_state.chat_status == state: count += 1 return count def get_active_subflow_minds(self) -> List[str]: """获取所有活跃(非ABSENT)子心流的当前想法""" minds = [] for subheartflow in self.subheartflows.values(): # 检查子心流是否活跃(非ABSENT状态) if subheartflow.chat_state.chat_status != ChatState.ABSENT: minds.append(subheartflow.sub_mind.current_mind) return minds def update_main_mind_in_subflows(self, main_mind: str): """更新所有子心流的主心流想法""" updated_count = sum( 1 for _, subheartflow in list(self.subheartflows.items()) if subheartflow.subheartflow_id in self.subheartflows ) logger.debug(f"[子心流管理器] 更新了{updated_count}个子心流的主想法") async def delete_subflow(self, subheartflow_id: Any): """删除指定的子心流。""" async with self._lock: subflow = self.subheartflows.pop(subheartflow_id, None) if subflow: logger.info(f"正在删除 SubHeartflow: {subheartflow_id}...") try: # 调用 shutdown 方法确保资源释放 await subflow.shutdown() logger.info(f"SubHeartflow {subheartflow_id} 已成功删除。") except Exception as e: logger.error(f"删除 SubHeartflow {subheartflow_id} 时出错: {e}", exc_info=True) else: logger.warning(f"尝试删除不存在的 SubHeartflow: {subheartflow_id}") # --- 新增：处理 HFC 无回复回调的专用方法 --- # async def _handle_hfc_no_reply(self, subheartflow_id: Any): """处理来自 HeartFChatting 的连续无回复信号 (通过 partial 绑定 ID)""" # 注意：这里不需要再获取锁，因为 request_absent_transition 内部会处理锁 logger.debug(f"[管理器 HFC 处理器] 接收到来自 {subheartflow_id} 的 HFC 无回复信号") await self.request_absent_transition(subheartflow_id) # --- 结束新增 --- # # --- 新增：处理来自 HeartFChatting 的状态转换请求 --- # async def request_absent_transition(self, subflow_id: Any): """ 接收来自 HeartFChatting 的请求，将特定子心流的状态转换为 ABSENT。 通常在连续多次 "no_reply" 后被调用。 Args: subflow_id: 需要转换状态的子心流 ID。 """ async with self._lock: subflow = self.subheartflows.get(subflow_id) if not subflow: logger.warning(f"[状态转换请求] 尝试转换不存在的子心流 {subflow_id} 到 ABSENT") return stream_name = chat_manager.get_stream_name(subflow_id) or subflow_id current_state = subflow.chat_state.chat_status # 仅当子心流处于 FOCUSED 状态时才进行转换 # 因为 HeartFChatting 只在 FOCUSED 状态下运行 if current_state == ChatState.FOCUSED: logger.info(f"[状态转换请求] 接收到请求，将 {stream_name} (当前: {current_state.value}) 转换为 ABSENT") try: await subflow.change_chat_state(ChatState.ABSENT) logger.info(f"[状态转换请求] {stream_name} 状态已成功转换为 ABSENT") except Exception as e: logger.error(f"[状态转换请求] 转换 {stream_name} 到 ABSENT 时出错: {e}", exc_info=True) elif current_state == ChatState.ABSENT: logger.debug(f"[状态转换请求] {stream_name} 已处于 ABSENT 状态，无需转换") else: logger.warning( f"[状态转换请求] 收到对 {stream_name} 的请求，但其状态为 {current_state.value} (非 FOCUSED)，不执行转换" ) # --- 结束新增 --- #