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UnCLAS-Prommer
2026-01-21 22:24:31 +08:00
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commit f44598a331
34 changed files with 690 additions and 1037 deletions
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80
src/dream/dream_agent.py
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@@ -8,7 +8,7 @@ from peewee import fn
from src.common.logger import get_logger
from src.config.config import global_config, model_config
from src.common.database.database_model import ChatHistory
from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
from src.prompt.prompt_manager import prompt_manager
from src.llm_models.payload_content.message import MessageBuilder, RoleType, Message
from src.plugin_system.apis import llm_api
from src.dream.dream_generator import generate_dream_summary
@@ -27,60 +27,6 @@ from src.dream.tools.update_jargon_tool import make_update_jargon
logger = get_logger("dream_agent")
def init_dream_prompts() -> None:
"""初始化 dream agent 的提示词"""
Prompt(
"""
你的名字是{bot_name}，你现在处于"梦境维护模式（dream agent）"。
你可以自由地在 ChatHistory 库中探索、整理、创建和删改记录，以帮助自己在未来更好地回忆和理解对话历史。
本轮要维护的聊天ID：{chat_id}
本轮随机选中的起始记忆 ID：{start_memory_id}
请优先以这条起始记忆为切入点，先理解它的内容与上下文，再决定如何在其附近进行创建新概括、重写或删除等整理操作；如果起始记忆为空，则由你自行选择合适的切入点。
你可以使用的工具包括：
**ChatHistory 维护工具：**
- search_chat_history：根据关键词或参与人搜索该 chat_id 下的历史记忆概括列表
- get_chat_history_detail：查看某条概括的详细内容
- create_chat_history：根据整理后的理解创建一条新的 ChatHistory 概括记录（主题、概括、关键词、关键信息等）
- update_chat_history：在不改变事实的前提下重写或精炼主题、概括、关键词、关键信息
- delete_chat_history：删除明显冗余、噪声、错误或无意义的记录，或者非常有时效性的信息，或者无太多有用信息的日常互动。
你也可以先用 create_chat_history 创建一条新的综合概括，再对旧的冗余记录执行多次 delete_chat_history 来完成“合并”效果。
**Jargon（黑话）维护工具（只读，禁止修改）：**
- search_jargon：根据一个或多个关键词搜索Jargon 记录，通常是含义不明确的词条或者特殊的缩写
**通用工具：**
- finish_maintenance：当你认为当前维护工作已经完成，没有更多需要整理的内容时，调用此工具来结束本次运行
**工作目标**：
- 发现冗余、重复或高度相似的记录，并进行合并或删除；
- 发现主题/概括过于含糊、啰嗦或缺少关键信息的记录，进行重写和精简；
- summary要尽可能保持有用的信息；
- 尽量保持信息的真实与可用性，不要凭空捏造事实。
**合并准则**
- 你可以新建一个记录，然后删除旧记录来实现合并。
- 如果两个或多个记录的主题相似，内容是对主题不同方面的信息或讨论，且信息量较少，则可以合并为一条记录。
- 如果两个记录冲突，可以根据逻辑保留一个或者进行整合，也可以采取更新的记录，删除旧的记录
**轮次信息**：
- 本次维护最多执行 {max_iterations} 轮
- 每轮开始时，系统会告知你当前是第几轮，还剩多少轮
- 如果提前完成维护工作，可以调用 finish_maintenance 工具主动结束
**每一轮的执行方式（必须遵守）：**
- 第一步：先用一小段中文自然语言，写出你的「思考」和本轮计划（例如要查什么、准备怎么合并/修改）；
- 第二步：在这段思考之后，再通过工具调用来执行你的计划（可以调用 0~N 个工具）；
- 第三步：收到工具结果后，在下一轮继续先写出新的思考，再视情况继续调用工具。
请不要在没有先写出思考的情况下直接调用工具。
只输出你的思考内容或工具调用结果，由系统负责真正执行工具调用。
""",
name="dream_react_head_prompt",
)
class DreamTool:
"""dream 模块内部使用的简易工具封装"""
@@ -278,17 +224,17 @@ async def run_dream_agent_once(
tool_registry = get_dream_tool_registry()
tool_defs = tool_registry.get_tool_definitions()
bot_name = global_config.bot.nickname
time_now = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
head_prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
"dream_react_head_prompt",
bot_name=bot_name,
time_now=time_now,
chat_id=chat_id,
start_memory_id=start_memory_id if start_memory_id is not None else "无（本轮由你自由选择切入点）",
max_iterations=max_iterations,
head_prompt_template = prompt_manager.get_prompt("dream_react_head_prompt")
head_prompt_template.add_context("bot_name", global_config.bot.nickname)
head_prompt_template.add_context("time_now", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
head_prompt_template.add_context("chat_id", chat_id)
head_prompt_template.add_context(
"start_memory_id",
str(start_memory_id) if start_memory_id is not None else "无（本轮由你自由选择切入点）",
)
head_prompt_template.add_context("max_iterations", str(max_iterations))
head_prompt = await prompt_manager.render_prompt(head_prompt_template)
conversation_messages: List[Message] = []
@@ -575,10 +521,6 @@ async def start_dream_scheduler(
raise
# 初始化提示词
init_dream_prompts()
class TempMethodsDream:
@staticmethod
def is_in_dream_time() -> bool:

55
src/dream/dream_generator.py
View File

@@ -1,10 +1,11 @@
import random
from typing import List, Optional
import random
import json
from src.common.logger import get_logger
from src.config.config import global_config, model_config
from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt
from src.llm_models.payload_content.message import RoleType, Message
from src.prompt.prompt_manager import prompt_manager
from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
from src.chat.message_receive.chat_stream import get_chat_manager
from src.plugin_system.apis import send_api
@@ -44,27 +45,6 @@ def get_random_dream_styles(count: int = 2) -> List[str]:
"""从梦境风格列表中随机选择指定数量的风格"""
return random.sample(DREAM_STYLES, min(count, len(DREAM_STYLES)))
def init_dream_summary_prompt() -> None:
"""初始化梦境总结的提示词"""
Prompt(
"""
你刚刚完成了一次对聊天记录的记忆整理工作。以下是整理过程的摘要：
整理过程：
{conversation_text}
请将这次整理涉及的相关信息改写为一个富有诗意和想象力的"梦境"，请你仅使用具体的记忆的内容，而不是整理过程编写。
要求：
1. 使用第一人称视角
2. 叙述直白，不要复杂修辞，口语化
3. 长度控制在200-800字
4. 用中文输出
梦境风格：
{dream_styles}
请直接输出梦境内容，不要添加其他说明：
""",
name="dream_summary_prompt",
)
async def generate_dream_summary(
chat_id: str,
@@ -74,8 +54,7 @@ async def generate_dream_summary(
) -> None:
"""生成梦境总结，输出到日志，并根据配置可选地推送给指定用户"""
try:
import json
from src.chat.utils.prompt_builder import global_prompt_manager
# 第一步：建立工具调用结果映射 (call_id -> result)
tool_results_map: dict[str, str] = {}
@@ -164,14 +143,13 @@ async def generate_dream_summary(
dream_styles_text = "\n".join([f"{i + 1}. {style}" for i, style in enumerate(selected_styles)])
# 使用 Prompt 管理器格式化梦境生成 prompt
dream_prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
"dream_summary_prompt",
chat_id=chat_id,
total_iterations=total_iterations,
time_cost=time_cost,
conversation_text=conversation_text,
dream_styles=dream_styles_text,
)
dream_prompt_template = prompt_manager.get_prompt("dream_summary_prompt")
dream_prompt_template.add_context("chat_id", chat_id)
dream_prompt_template.add_context("total_iterations", str(total_iterations))
dream_prompt_template.add_context("time_cost", str(time_cost))
dream_prompt_template.add_context("conversation_text", conversation_text)
dream_prompt_template.add_context("dream_styles", dream_styles_text)
dream_prompt = await prompt_manager.render_prompt(dream_prompt_template)
# 调用 utils 模型生成梦境
summary_model = LLMRequest(
@@ -199,9 +177,7 @@ async def generate_dream_summary(
else:
platform, user_id = parts[0].strip(), parts[1].strip()
if not platform or not user_id:
logger.warning(
f"[dream][梦境总结] dream_send 平台或用户ID为空，当前值: {dream_send_raw!r}"
)
logger.warning(f"[dream][梦境总结] dream_send 平台或用户ID为空，当前值: {dream_send_raw!r}")
else:
# 默认为私聊会话
stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(
@@ -227,9 +203,7 @@ async def generate_dream_summary(
f"[dream][梦境总结] 已将梦境结果发送给配置的目标用户: {platform}:{user_id}"
)
else:
logger.error(
f"[dream][梦境总结] 向 {platform}:{user_id} 发送梦境结果失败"
)
logger.error(f"[dream][梦境总结] 向 {platform}:{user_id} 发送梦境结果失败")
except Exception as send_exc:
logger.error(f"[dream][梦境总结] 发送梦境结果到配置用户时出错: {send_exc}", exc_info=True)
else:
@@ -237,6 +211,3 @@ async def generate_dream_summary(
except Exception as e:
logger.error(f"[dream][梦境总结] 生成梦境总结失败: {e}", exc_info=True)
init_dream_summary_prompt()