feat：新的记忆系统，deepthink插件，修复平行动作

plugins/deep_think/plugin.py

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+from typing import List, Tuple, Type, Any
+
+# 导入新插件系统
+from src.plugin_system import BasePlugin, register_plugin, ComponentInfo
+from src.plugin_system.base.config_types import ConfigField
+from src.person_info.person_info import Person
+from src.plugin_system.base.base_tool import BaseTool, ToolParamType
+
+# 导入依赖的系统组件
+from src.common.logger import get_logger
+
+from src.plugins.built_in.relation.relation import BuildRelationAction
+from src.plugin_system.apis import llm_api
+
+logger = get_logger("relation_actions")
+
+
+
+class DeepThinkTool(BaseTool):
+    """获取用户信息"""
+
+    name = "deep_think"
+    description = "深度思考，对某个问题进行全面且深入的思考，当面临复杂环境或重要问题时，使用此获得更好的解决方案"
+    parameters = [
+        ("question", ToolParamType.STRING, "需要思考的问题，越具体越好", True, None),
+    ]
+    
+    available_for_llm = True
+
+    async def execute(self, function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+        """执行比较两个数的大小
+
+        Args:
+            function_args: 工具参数
+
+        Returns:
+            dict: 工具执行结果
+        """
+        question: str = function_args.get("question")  # type: ignore
+        
+        print(f"question: {question}")
+        
+        prompt = f"""
+请你思考以下问题，以简洁的一段话回答：
+{question}
+        """
+        
+        models = llm_api.get_available_models()
+        chat_model_config = models.get("replyer")  # 使用字典访问方式
+
+        success, thinking_result, _, _ = await llm_api.generate_with_model(
+            prompt, model_config=chat_model_config, request_type="deep_think"
+        )
+        
+        print(f"thinking_result: {thinking_result}")
+        
+        thinking_result =f"思考结果：{thinking_result}\n**注意** 因为你进行了深度思考，最后的回复内容可以回复的长一些，更加详细一些，不用太简洁。\n"
+        
+        return {"content": thinking_result}
+
+
+@register_plugin
+class DeepThinkPlugin(BasePlugin):
+    """关系动作插件
+
+    系统内置插件，提供基础的聊天交互功能：
+    - Reply: 回复动作
+    - NoReply: 不回复动作
+    - Emoji: 表情动作
+
+    注意：插件基本信息优先从_manifest.json文件中读取
+    """
+
+    # 插件基本信息
+    plugin_name: str = "deep_think"  # 内部标识符
+    enable_plugin: bool = True
+    dependencies: list[str] = []  # 插件依赖列表
+    python_dependencies: list[str] = []  # Python包依赖列表
+    config_file_name: str = "config.toml"
+
+    # 配置节描述
+    config_section_descriptions = {
+        "plugin": "插件启用配置",
+        "components": "核心组件启用配置",
+    }
+
+    # 配置Schema定义
+    config_schema: dict = {
+        "plugin": {
+            "enabled": ConfigField(type=bool, default=False, description="是否启用插件"),
+            "config_version": ConfigField(type=str, default="2.0.0", description="配置文件版本"),
+        }
+    }
+
+    def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
+        """返回插件包含的组件列表"""
+
+        # --- 根据配置注册组件 ---
+        components = []
+        components.append((DeepThinkTool.get_tool_info(), DeepThinkTool))
+
+        return components