全部prompt独立

src/plugin_system/core/tool_use.py

@@ -6,35 +6,13 @@ from src.plugin_system.core.global_announcement_manager import global_announceme
 from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
 from src.llm_models.payload_content import ToolCall
 from src.config.config import global_config, model_config
-from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
+from src.prompt.prompt_manager import prompt_manager
 from src.chat.message_receive.chat_stream import get_chat_manager
 from src.common.logger import get_logger
 
 logger = get_logger("tool_use")
 
 
-def init_tool_executor_prompt():
-    """初始化工具执行器的提示词"""
-    tool_executor_prompt = """
-你是一个专门执行工具的助手。你的名字是{bot_name}。现在是{time_now}。
-群里正在进行的聊天内容：
-{chat_history}
-
-现在，{sender}发送了内容:{target_message},你想要回复ta。
-请仔细分析聊天内容，考虑以下几点：
-1. 内容中是否包含需要查询信息的问题
-2. 是否有明确的工具使用指令
-你可以选择多个动作
-
-If you need to use tools, please directly call the corresponding tool function. If you do not need to use any tool, simply output "No tool needed".
-"""
-    Prompt(tool_executor_prompt, "tool_executor_prompt")
-
-
-# 初始化提示词
-init_tool_executor_prompt()
-
-
 class ToolExecutor:
     """独立的工具执行器组件
 
@@ -101,22 +79,14 @@ class ToolExecutor:
             else:
                 return [], [], ""
 
-        # print(f"tools: {tools}")
-
-        # 获取当前时间
-        time_now = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
-
-        bot_name = global_config.bot.nickname
-
         # 构建工具调用提示词
-        prompt = await global_prompt_manager.format_prompt(
-            "tool_executor_prompt",
-            target_message=target_message,
-            chat_history=chat_history,
-            sender=sender,
-            bot_name=bot_name,
-            time_now=time_now,
-        )
+        prompt_template = prompt_manager.get_prompt("tool_executor_prompt")
+        prompt_template.add_context("target_message", target_message)
+        prompt_template.add_context("chat_history", chat_history)
+        prompt_template.add_context("sender", sender)
+        prompt_template.add_context("bot_name", global_config.bot.nickname)
+        prompt_template.add_context("time_now", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
+        prompt = await prompt_manager.render_prompt(prompt_template)
 
         logger.debug(f"{self.log_prefix}开始LLM工具调用分析")