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feat：聊天特定的额外prompt支持

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SengokuCola
2026-04-01 20:14:31 +08:00
parent 61deee72af
commit 56f7184c4d
4 changed files with 103 additions and 4 deletions
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8
prompts/zh-CN/maisaka_chat.prompt
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@@ -6,7 +6,7 @@
【参考信息结束】
你需要根据提供的参考信息，当前场景和输出规则来进行分析
在当前场景中，用户正在与AI麦麦进行聊天互动，你的任务不是生成对用户可见的发言，而是进行分析来指导AI进行回复。
在当前场景中，不同的用户正在互动，用户也可能与AI{bot_name}进行聊天互动，你的任务不是生成对用户可见的发言，而是进行分析来指导AI进行回复。
“分析”应该体现你对当前局面的判断、你的建议、你的下一步计划，以及你为什么这样想。
你需要先搜集能够帮助{bot_name}回复的信息，然后再给出回复意见
@@ -27,10 +27,12 @@
6.如果存在用户的疑问，或者对某些概念的不确定，你可以使用工具来搜集信息或者查询含义，你可以使用多个工具
你的分析规则：
1. 默认直接输出你当前的最新分析，不要重复之前的分析内容。
2. 最新分析应尽量具体，贴近上下文，不要空泛重复。
1. 默认直接输出你当前的最新分析，不要重复之前的分析内容。最新分析应尽量具体，贴近上下文，不要空泛重复。
2. 你需要先评估是用户之间在互动还是和{bot_name}在互动，不要盲目插话，弄错回复对象
3. 如果你刚刚做了工具调用，下一轮应结合工具结果继续输出新的分析。
4. 你需要评估哪些话是对{bot_name}的发言，哪些是用户之间的交流或者自言自语，不要频繁插入无关的话题。
5. 如果你上一轮没有发言，需要重新进行分析，输出新的分析内容，不要重复上一轮的分析内容
{group_chat_attention_block}
现在，请你输出你对{bot_name}发言的分析，你必须先输出文本内容的分析，然后再进行工具调用：

18
src/config/official_configs.py
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@@ -1075,6 +1075,24 @@ class ExperimentalConfig(ConfigBase):
)
"""_wrap_私聊说话规则，行为风格（实验性功能）"""
group_chat_prompt: str = Field(
default="",
json_schema_extra={
"x-widget": "textarea",
"x-icon": "users",
},
)
"""_wrap_群聊通用注意事项（实验性功能）"""
private_chat_prompts: str = Field(
default="",
json_schema_extra={
"x-widget": "textarea",
"x-icon": "user",
},
)
"""_wrap_私聊通用注意事项（实验性功能）"""
chat_prompts: list[ExtraPromptItem] = Field(
default_factory=lambda: [],
json_schema_extra={

76
src/maisaka/chat_loop_service.py
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@@ -18,6 +18,7 @@ from src.common.data_models.llm_service_data_models import LLMGenerationOptions
from src.common.data_models.message_component_data_model import MessageSequence, TextComponent
from src.common.logger import get_logger
from src.common.prompt_i18n import load_prompt
from src.common.utils.utils_session import SessionUtils
from src.config.config import global_config
from src.core.tooling import ToolRegistry, ToolSpec
from src.know_u.knowledge import extract_category_ids_from_result
@@ -63,6 +64,8 @@ class MaisakaChatLoopService:
def __init__(
self,
chat_system_prompt: Optional[str] = None,
session_id: Optional[str] = None,
is_group_chat: Optional[bool] = None,
temperature: float = 0.5,
max_tokens: int = 2048,
) -> None:
@@ -70,12 +73,16 @@ class MaisakaChatLoopService:
Args:
chat_system_prompt: 可选的系统提示词。
session_id: 当前会话 ID，用于匹配会话级额外提示。
is_group_chat: 当前会话是否为群聊。
temperature: 规划器温度参数。
max_tokens: 规划器最大输出长度。
"""
self._temperature = temperature
self._max_tokens = max_tokens
self._is_group_chat = is_group_chat
self._session_id = session_id or ""
self._extra_tools: List[ToolOption] = []
self._interrupt_flag: asyncio.Event | None = None
self._tool_registry: ToolRegistry | None = None
@@ -141,6 +148,7 @@ class MaisakaChatLoopService:
"maisaka_chat",
file_tools_section=tools_section,
bot_name=global_config.bot.nickname,
group_chat_attention_block=self._build_group_chat_attention_block(),
identity=self._personality_prompt,
)
except Exception:
@@ -148,6 +156,74 @@ class MaisakaChatLoopService:
self._prompts_loaded = True
def _build_group_chat_attention_block(self) -> str:
"""构建当前聊天场景下的额外注意事项块。"""
prompt_lines: List[str] = []
if self._is_group_chat is True:
if group_chat_prompt := str(global_config.experimental.group_chat_prompt or "").strip():
prompt_lines.append(group_chat_prompt)
elif self._is_group_chat is False:
if private_chat_prompt := str(global_config.experimental.private_chat_prompts or "").strip():
prompt_lines.append(private_chat_prompt)
if self._session_id:
if chat_prompt := self._get_chat_prompt_for_chat(self._session_id, self._is_group_chat).strip():
prompt_lines.append(chat_prompt)
if not prompt_lines:
return ""
return f"在该聊天中的注意事项：\n" + "\n".join(prompt_lines) + "\n"
@staticmethod
def _get_chat_prompt_for_chat(chat_id: str, is_group_chat: Optional[bool]) -> str:
"""根据聊天流 ID 获取匹配的额外提示。"""
if not global_config.experimental.chat_prompts:
return ""
for chat_prompt_item in global_config.experimental.chat_prompts:
if hasattr(chat_prompt_item, "platform"):
platform = str(chat_prompt_item.platform or "").strip()
item_id = str(chat_prompt_item.item_id or "").strip()
rule_type = str(chat_prompt_item.rule_type or "").strip()
prompt_content = str(chat_prompt_item.prompt or "").strip()
elif isinstance(chat_prompt_item, str):
parts = chat_prompt_item.split(":", 3)
if len(parts) != 4:
continue
platform, item_id, rule_type, prompt_content = parts
platform = platform.strip()
item_id = item_id.strip()
rule_type = rule_type.strip()
prompt_content = prompt_content.strip()
else:
continue
if not platform or not item_id or not prompt_content:
continue
if rule_type == "group":
config_is_group = True
config_chat_id = SessionUtils.calculate_session_id(platform, group_id=item_id)
elif rule_type == "private":
config_is_group = False
config_chat_id = SessionUtils.calculate_session_id(platform, user_id=item_id)
else:
continue
if is_group_chat is not None and config_is_group != is_group_chat:
continue
if config_chat_id == chat_id:
logger.debug(f"匹配到 Maisaka 聊天额外提示，chat_id: {chat_id}, prompt: {prompt_content[:50]}...")
return prompt_content
return ""
def set_extra_tools(self, tools: Sequence[ToolDefinitionInput]) -> None:
"""设置额外工具定义。

5
src/maisaka/runtime.py
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@@ -49,7 +49,10 @@ class MaisakaHeartFlowChatting:
session_name = chat_manager.get_session_name(session_id) or session_id
self.log_prefix = f"[{session_name}]"
self._chat_loop_service = MaisakaChatLoopService()
self._chat_loop_service = MaisakaChatLoopService(
session_id=session_id,
is_group_chat=self.chat_stream.is_group_session,
)
self._chat_history: list[LLMContextMessage] = []
self.history_loop: list[CycleDetail] = []