Mofox-Core/docs/Bing.md

• 参数化与动态调整聊天行为:

  • 将 NormalChatInstance 和 HeartFlowChatInstance 中的关键行为参数（例如：回复概率、思考频率、兴趣度阈值、状态转换条件等）提取出来，使其更易于配置。
  • 允许每个 SubHeartflow (即每个聊天场景) 拥有其独立的参数配置，实现"千群千面"。
  • 开发机制，使得这些参数能够被动态调整：
    • 基于外部反馈：例如，根据用户评价（"话太多"或"太冷淡"）调整回复频率。
    • 基于环境分析：例如，根据群消息的活跃度自动调整参与度。
    • 基于学习：通过分析历史交互数据，优化特定群聊下的行为模式。
  • 目标是让 Mai 在不同群聊中展现出更适应环境、更个性化的交互风格。

• 动态 Prompt 生成与人格塑造:

  • 当前 Prompt (提示词) 相对静态。计划实现动态或半结构化的 Prompt 生成。
  • Prompt 内容可根据以下因素调整：
    • 人格特质: 通过参数化配置（如友善度、严谨性等），影响 Prompt 的措辞、语气和思考倾向，塑造更稳定和独特的人格。
    • 当前情绪: 将实时情绪状态融入 Prompt，使回复更符合当下心境。
  • 目标：提升 HeartFlowChatInstance (HFC) 回复的多样性、一致性和真实感。
  • 前置：需要重构 Prompt 构建逻辑，可能引入 PromptBuilder 并提供标准接口 (认为是必须步骤)。

• 增强工具调用能力 (Enhanced Tool Usage):

  • 扩展 HeartFlowChatInstance (HFC) 可用的工具集。
  • 考虑引入"元工具"或分层工具机制，允许 HFC 在需要时（如深度思考）访问更强大的工具，例如：
    • 修改自身或其他 SubHeartflow 的聊天参数。
    • 请求改变 Mai 的全局状态 (MaiState)。
    • 管理日程或执行更复杂的分析任务。
  • 目标：提升 HFC 的自主决策和行动能力，即使会增加一定的延迟。

• 标准化人设生成 (Standardized Persona Generation):

  • 目标: 解决手动配置 人设 文件缺乏标准、难以全面描述个性的问题，并生成更丰富、可操作的人格资源。
  • 方法: 利用大型语言模型 (LLM) 辅助生成标准化的、结构化的人格资源包。
  • 生成内容: 不仅生成描述性文本（替代现有 individual 配置），还可以同时生成与该人格配套的：
    • 相关工具 (Tools): 该人格倾向于使用的工具或能力。
    • 初始记忆/知识库 (Memories/Knowledge): 定义其背景和知识基础。
    • 核心行为模式 (Core Behavior Patterns): 预置一些典型的行为方式，可作为行为学习的起点。
  • 实现途径:
    • 通过与 LLM 的交互式对话来定义和细化人格及其配套资源。
    • 让 LLM 分析提供的文本材料（如小说、背景故事）来提取人格特质和相关信息。
  • 优势: 替代易出错且标准不一的手动配置，生成更丰富、一致、包含配套资源且易于系统理解和应用的人格包。

• 探索高级记忆检索机制 (GE 系统概念):

  • 研究超越简单关键词/近期性检索的记忆模型。
  • 考虑引入基于事件关联、相对时间线索和绝对时间锚点的检索方式。
  • 可能涉及设计新的事件表示或记忆结构。

• 基于人格生成预设知识:

  • 开发利用 LLM 和人格配置生成背景知识的功能。
  • 这些知识应符合角色的行为风格和可能的经历。
  • 作为一种"冷启动"或丰富角色深度的方式。

1.更nb的工作记忆，直接开一个play_ground，通过llm进行内容检索，这个play_ground可以容纳巨量信息，并且十分通用化，十分好。