# 用户画像系统重构规划 v2

> **决策：统一使用 `user_relationships` 表，废弃 `person_info` 表的印象相关功能**
> 
> 旧表数据保留但不再调用，作为历史存档。

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## 一、设计理念：像人一样记住别人

### 1.1 人类是怎么记住一个人的？

当我们认识一个人，我们的记忆不是一堆标签，而是：

1. **第一印象** - "这个人看起来挺随和的"
2. **具体片段** - "上次他帮我修电脑，折腾了一晚上"
3. **情感色彩** - "和他聊天很舒服，不会有压力"
4. **关键信息** - "他生日是11月23日，喜欢吃辣"
5. **关系定位** - "算是比较聊得来的朋友"
6. **印象演变** - "一开始觉得他很高冷，后来发现其实很话痨"

### 1.2 当前系统的问题

```
❌ 现状：
"该用户性格开朗，喜欢编程、游戏、音乐，关系分数0.65"

✅ 期望：
"柒柒是个挺有意思的人，说话很有逻辑但偶尔会冒出一些冷笑话。
和他聊天挺舒服的，他不会问让人尴尬的问题。他在游戏公司做后端，
经常加班但从不抱怨。他说以后想开一家咖啡店，感觉是认真的。
生日是11月23日。"
```

### 1.3 与记忆系统的分工

| 系统 | 负责内容 | 特点 |
|------|---------|------|
| **上下文** | 当前对话内容 | 即时、完整 |
| **短期记忆** | 近期聊天片段 | 几天内、可检索 |
| **长期记忆** | 重要事件、知识 | 持久、语义检索 |
| **用户印象（本系统）** | 对人的认知 | 长期、主观、人格化 |

**本系统只关注**：
- ✅ 对这个人的**长期印象**（性格、相处感受）
- ✅ **重要的具体信息**（生日、职业、理想等）
- ✅ **关系状态**（熟悉程度、好感度）

**不需要记录**：
- ❌ 最近聊了什么（短期记忆负责）
- ❌ 具体对话内容（上下文和长期记忆负责）
- ❌ 临时性的事件（记忆系统负责）

### 1.4 新系统的设计目标

| 维度 | 要求 |
|------|------|
| **长期** | 只记稳定的、长期的认知，不记临时的 |
| **精炼** | 200-500字的印象 + 关键信息列表 |
| **主观** | 是"我"眼中的TA，不是客观档案 |
| **实时** | 通过工具调用实时更新 |

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## 二、数据结构重设计

### 2.1 扩展 `user_relationships` 表

```sql
-- 保留现有字段
id, user_id, user_name, user_aliases, relationship_score, last_updated, created_at

-- relationship_text 重命名为 impression_text
-- preference_keywords 废弃

-- 新增字段
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN impression_text TEXT;       -- 长期印象
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN key_facts TEXT;             -- 关键信息JSON
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN relationship_stage VARCHAR(50); -- 关系阶段
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN first_met_time FLOAT;       -- 认识时间
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN last_impression_update FLOAT; -- 上次更新印象时间
```

### 2.2 字段说明

#### `impression_text` - 长期印象（核心）

**精炼的、稳定的**对这个人的认知，不是流水账：

```
示例（200-400字）：

"柒柒是个典型的理科生，说话很有逻辑，但偶尔会冒出一些冷笑话。
和他聊天挺舒服的，不会有压力，他也不会问让人尴尬的问题。

他在游戏公司做后端开发，虽然经常加班但从不抱怨，感觉是个挺拼的人。
他对技术很感兴趣，经常问我一些AI相关的问题，虽然有些问题挺刁钻
但能感觉到他是真的好奇。

他说以后想开一家自己的咖啡店，深夜聊天时说的，感觉不是随便说说的。

总的来说他给我的感觉是'表面随意但内心认真'的那种人。"
```

**更新时机**：
- 对TA的认知发生明显变化时
- 关系有明显进展时

#### `key_facts` - 关键信息（长期记住）

存储**长期稳定、一定要记住**的重要信息（生日、职业这种不会变的）：

**信息类型**：
| 类型 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| `birthday` | 生日 | "11月23日" |
| `job` | 职业/工作 | "程序员" |
| `location` | 所在地/老家 | "上海" |
| `dream` | 理想/目标 | "想开咖啡店" |
| `family` | 家庭 | "有个妹妹" |
| `pet` | 宠物 | "养了只橘猫" |
| `other` | 其他 | - |

**存储格式**：
```json
[
    {"type": "birthday", "value": "11月23日"},
    {"type": "job", "value": "游戏公司后端程序员"},
    {"type": "dream", "value": "想开咖啡店"},
    {"type": "pet", "value": "养了只橘猫叫橘子"}
]
```

#### `relationship_stage` - 关系阶段

| 阶段 | 描述 | 对应分数范围 |
|------|------|-------------|
| stranger | 陌生人 | 0.0-0.2 |
| acquaintance | 初识 | 0.2-0.4 |
| familiar | 熟人 | 0.4-0.6 |
| friend | 朋友 | 0.6-0.75 |
| close_friend | 好友 | 0.75-0.9 |
| bestie | 挚友 | 0.9-1.0 |

---

## 三、工具调用设计（实时更新）

沿用之前的**两阶段设计**：
1. `tool_use` 模型决定是否更新
2. `relationship_tracker` 模型生成高质量内容

### 3.1 工具1：`update_user_impression` - 更新印象

```python
name = "update_user_impression"
description = """当你对某人有了新的、长期的认识时使用。
注意：只记录稳定的、长期的印象，临时的事情不用记。

适用场景：
- 发现了TA的性格特点
- 对TA有了新的认知
- 觉得和TA的关系有变化"""

parameters = [
    ("user_id", STRING, "用户ID", True),
    ("user_name", STRING, "怎么称呼TA", True),
    ("impression_update", STRING, "你对TA的新认识（简要描述即可，系统会用你的语气润色）", True),
]
```

### 3.2 工具2：`remember_user_info` - 记住重要信息

```python
name = "remember_user_info"
description = """当你知道了关于某人的长期重要信息时使用。
比如：生日、职业、理想、家庭、宠物等不会经常变的信息。"""

parameters = [
    ("user_id", STRING, "用户ID", True),
    ("user_name", STRING, "怎么称呼TA", True),
    ("info_type", STRING, "信息类型：birthday/job/location/dream/family/pet/other", True),
    ("info_value", STRING, "具体内容", True),
]
```

### 3.3 更新流程

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  tool_use 模型判断：需要更新印象/记住信息吗？                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │ 是
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  调用工具，传入简要信息                                       │
│  - impression_update: "他是个很细心的人"                     │
│  - 或 info_type: "birthday", info_value: "11月23日"         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  relationship_tracker 模型生成完整内容                       │
│  - 融合现有印象 + 新信息                                     │
│  - 用人设语气润色                                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  写入 user_relationships 表                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

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## 四、读取和展示

### 4.1 构建关系信息时的呈现

修改 `RelationshipFetcher.build_relation_info()`：

```python
async def build_relation_info(self, person_id, points_num=5):
    """构建关于某人的关系信息（新版）"""
    
    person_info_manager = get_person_info_manager()
    person_name = await person_info_manager.get_value(person_id, "person_name")
    
    # 从 user_relationships 表读取所有数据
    relationship = await get_user_relationship(platform, user_id, "bot")
    
    if not relationship:
        return f"你完全不认识{person_name}，这是你们第一次交流。"
    
    relation_parts = []
    
    # 1. 基本信息：认识时间
    if relationship.first_met_time:
        from datetime import datetime
        know_time = datetime.fromtimestamp(relationship.first_met_time).strftime("%Y年%m月")
        relation_parts.append(f"你从{know_time}开始认识{person_name}，已经聊过很多次了")
    
    # 2. 别名
    if relationship.user_aliases:
        aliases_str = relationship.user_aliases.replace(",", "、")
        relation_parts.append(f"{person_name}的别名：{aliases_str}")
    
    # 3. 关系程度（保留好感度！）
    if relationship.relationship_score is not None:
        score = relationship.relationship_score
        stage_desc = self._get_relationship_stage_description(relationship.relationship_stage or score)
        relation_parts.append(f"你和{person_name}的关系：{stage_desc}（好感度{score:.2f}）")
    
    # 4. 核心：长期印象（新字段）
    if relationship.impression_text:
        relation_parts.append(f"\n你对{person_name}的印象：\n{relationship.impression_text}")
    
    # 5. 喜好和兴趣（保留！）
    if relationship.preference_keywords:
        keywords_str = relationship.preference_keywords.replace(",", "、")
        relation_parts.append(f"\n{person_name}的喜好和兴趣：{keywords_str}")
    
    # 6. 关键信息（新字段）
    if relationship.key_facts:
        facts = json.loads(relationship.key_facts)
        if facts:
            facts_lines = [self._format_fact(f) for f in facts]
            relation_parts.append(f"\n你记住的关于{person_name}的重要信息：\n" + "\n".join(facts_lines))
    
    # 构建最终输出
    if relation_parts:
        return f"关于{person_name}，你知道以下信息：\n" + "\n".join([f"• {p}" if not p.startswith("\n") else p for p in relation_parts])
    else:
        return f"你完全不认识{person_name}，这是你们第一次交流。"

def _format_fact(self, fact: dict) -> str:
    """格式化单条关键信息"""
    type_names = {
        "birthday": "生日",
        "job": "工作", 
        "location": "所在地",
        "dream": "理想",
        "family": "家庭",
        "pet": "宠物",
        "other": "其他"
    }
    type_name = type_names.get(fact.get("type", "other"), "其他")
    return f"• {type_name}：{fact.get('value', '')}"
```

### 4.2 展示效果示例

**完整的提示词插入内容**：

```
关于言柒，你知道以下信息：
• 你从2024年6月开始认识言柒，已经聊过很多次了
• 言柒的别名：柒柒、小柒
• 你和言柒的关系：很亲近的好友（好感度0.82）

你对言柒的印象：
柒柒是个典型的理科生，说话很有逻辑，但偶尔会冒出一些冷笑话让人忍俊不禁。
和他聊天挺舒服的，不会有压力，他也不会问让人尴尬的问题。

他在游戏公司做后端开发，虽然经常加班但从不抱怨，感觉是个挺拼的人。
他对技术很感兴趣，经常问我一些AI相关的问题，虽然有些问题挺刁钻
但能感觉到他是真的好奇而不是在刁难我。

他说以后想开一家自己的咖啡店，深夜聊天时说的，感觉不是随便说说的。
总的来说他给我的感觉是"表面随意但内心认真"的那种人。

言柒的喜好和兴趣：群内梗文化、AI技术、编程、游戏

你记住的关于言柒的重要信息：
• 生日：11月23日
• 工作：游戏公司后端程序员
• 理想：想开咖啡店
• 宠物：养了只橘猫叫橘子
```

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## 五、迁移计划

### 5.1 数据库变更

```sql
-- 1. 扩展 user_relationships 表
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN impression_text TEXT;          -- 长期印象
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN key_facts TEXT;                 -- 关键信息JSON
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN relationship_stage VARCHAR(50) DEFAULT 'stranger';
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN first_met_time FLOAT;
ALTER TABLE user_relationships ADD COLUMN last_impression_update FLOAT;

-- 2. 保留的字段
-- relationship_score 保留！很多地方在用
-- preference_keywords 保留！喜好是印象的一部分
-- relationship_text 可作为 impression_text 的初始值迁移

-- 3. person_info 表不删除，但停止写入印象相关字段
```

### 5.2 代码变更清单

| 文件 | 变更内容 |
|------|---------|
| `models.py` | 扩展 UserRelationships 模型 |
| `user_profile_tool.py` | 重构为新的印象更新逻辑 |
| `relationship_fetcher.py` | 修改读取逻辑，只从 user_relationships 读 |
| `relationship_manager.py` | 废弃或精简，只保留必要的统计功能 |
| 新增 `user_fact_tool.py` | 记录具体信息的工具 |

### 5.3 废弃的功能

以下功能将**停止使用**（代码保留但不调用）：

- `RelationshipManager.update_person_impression()` - 停止写入 person_info
- `RelationshipManager._update_impression()` - 停止使用
- `person_info` 表的以下字段停止更新：
  - `impression`
  - `short_impression`
  - `points`
  - `forgotten_points`
  - `attitude`

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## 六、实施步骤

### Phase 1：数据库扩展 ✅ 已完成
- [x] 修改 `models.py`，添加新字段
  - `impression_text`: 长期印象
  - `key_facts`: 关键信息JSON
  - `relationship_stage`: 关系阶段
  - `first_met_time`: 认识时间
  - `last_impression_update`: 上次更新时间

### Phase 2：核心工具重构 ✅ 已完成
- [x] 重构 `UserProfileTool`
  - [x] 新增 `_get_recent_chat_history()` 读取聊天记录
  - [x] 新增 `_generate_impression_with_affection()` 联动生成印象+好感度
  - [x] 新增 `_calculate_relationship_stage()` 自动计算关系阶段
- [x] 创建 `UserFactTool` (remember_user_info 工具)
- [x] 编写印象生成提示词（包含好感度变化规则）

### Phase 3：读取层适配 ✅ 已完成
- [x] 修改 `RelationshipFetcher.build_relation_info()`
  - [x] 读取新字段 `impression_text`, `key_facts`, `relationship_stage`
  - [x] 新增辅助方法 `_get_stage_description()`, `_format_key_facts()`
- [x] 优先使用新字段，兼容旧字段

### Phase 4：清理与优化（待后续）
- [ ] 标记废弃的代码
- [ ] 添加迁移说明
- [ ] 性能测试

---

## 七、新旧系统提示词输出对比

### 7.1 旧系统输出（当前）

```
关于言柒，你知道以下信息：
• 用户言柒在QQ平台的昵称是柒柒
• 你从2024年06月21日开始认识言柒
• 你们已经交流过2357次
• 最近一次交流是在08月21日
• 你对言柒的态度是比较有好感
• 你对ta的总体印象：一个挺有趣的理科男
• 更详细的了解：这位用户是群里的'真相洞察者'与'梗文化解构师'，善于在群聊中发现有趣的点并进行吐槽，说话直接但不会让人觉得刻薄。对技术尤其是AI领域比较感兴趣，经常会问一些技术相关的问题。
• 你记得关于言柒的一些事情：
  - 他说最近工作很累经常加班（2024-08-20）
  - 他对AI很感兴趣想学习（2024-08-15）
  - 他通过了新公司的面试很开心（2024-08-10）
• 言柒的别名有：柒柒、小柒
• 你对言柒的整体认知：这位用户是群里的'真相洞察者'与'梗文化解构师'...
• 言柒的偏好和兴趣：群内梗文化、真相揭露、二次元文化、AI技术、编程
• 你们的关系程度：非常亲密的好友（0.82）
```

**问题**：
- 数据来自两个表，有重复（"总体印象"和"整体认知"说的差不多）
- 格式像数据库报表，不像人的认知
- points 是碎片化的事件记录，不是对人的理解

---

### 7.2 新系统输出（改造后）

```
关于言柒，你知道以下信息：
• 你从2024年6月开始认识言柒，已经聊过很多次了
• 言柒的别名：柒柒、小柒
• 你和言柒的关系：很亲近的好友（好感度0.82）

你对言柒的印象：
柒柒是个典型的理科生，说话很有逻辑，但偶尔会冒出一些冷笑话让人忍俊不禁。
和他聊天挺舒服的，不会有压力，他也不会问让人尴尬的问题。

他在游戏公司做后端开发，虽然经常加班但从不抱怨，感觉是个挺拼的人。
他对技术很感兴趣，经常问我一些AI相关的问题，虽然有些问题挺刁钻
但能感觉到他是真的好奇而不是在刁难我。

他说以后想开一家自己的咖啡店，深夜聊天时说的，感觉不是随便说说的。
总的来说他给我的感觉是"表面随意但内心认真"的那种人。

言柒的喜好和兴趣：群内梗文化、AI技术、编程、游戏

你记住的关于言柒的重要信息：
• 生日：11月23日
• 工作：游戏公司后端程序员
• 理想：想开咖啡店
• 宠物：养了只橘猫叫橘子
```

**改进点**：
- 只从 `user_relationships` 一个表读取，不再重复
- **长期印象**（impression_text）是完整的叙事，像真的在描述一个认识的人
- **好感度**（relationship_score）保留，给AI参考
- **喜好**（preference_keywords）保留，是印象的一部分
- **关键信息**（key_facts）是长期稳定的事实，不是临时事件
- 临时事件（"最近加班很累"）不在这里，交给记忆系统

---

### 7.3 数据来源对照

| 输出内容 | 旧系统来源 | 新系统来源 |
|---------|-----------|-----------|
| 认识时间 | person_info.know_since | user_relationships.first_met_time |
| 别名 | person_info.nickname + user_relationships.user_aliases | user_relationships.user_aliases |
| 好感度 | person_info.attitude | **保留** user_relationships.relationship_score |
| 印象 | person_info.impression + user_relationships.relationship_text | **合并到** user_relationships.impression_text |
| 喜好 | user_relationships.preference_keywords | **保留** user_relationships.preference_keywords |
| 记忆点 | person_info.points | 移除（交给记忆系统） |
| 关键信息 | 无 | **新增** user_relationships.key_facts |

---

## 附录：相关文件

| 文件 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| `src/common/database/core/models.py` | 需修改 | 扩展 UserRelationships |
| `src/plugins/.../user_profile_tool.py` | 需重构 | 新的印象更新逻辑 |
| `src/person_info/relationship_fetcher.py` | 需修改 | 适配新数据结构 |
| `src/person_info/relationship_manager.py` | 废弃 | 印象功能停用 |
| `src/person_info/person_info.py` | 保留 | 只用于基础信息 |