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Python
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Python
# PFC/pfc_heartflow.py
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import traceback
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import time
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from typing import Optional, Dict, Any
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from src.individuality.individuality import Individuality
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from src.common.logger import get_module_logger
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from src.common.utils_llm import LLMRequest # Assuming utils_model is renamed or refactored
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from ...config.config import global_config # Make sure path is correct
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from .observation_info import ObservationInfo
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from .conversation_info import ConversationInfo
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from maim_message import UserInfo # Assuming maim_message provides UserInfo
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from src.plugins.utils.chat_message_builder import build_readable_messages # Make sure path is correct
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logger = get_module_logger("pfc_heartflow")
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# --- Heartflow Generation Prompts ---
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# Prompt (1): Initial Heartflow Generation (When conversation starts or bot receives first message)
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PROMPT_INITIAL = """{persona_text}
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现在你正在上网，{sender_name} ({sender_id}) 刚刚给你发来了一条QQ私聊消息。
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【最近的聊天记录】(包括你已成功发送的消息 和 新收到的消息)
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{chat_history_text}
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--- 消息结束 ---
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请根据以上信息，结合你的性格，设想一下你收到这条消息时的第一反应和真实想法。
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要求：
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- 输出一段连贯、自然、真实的内心独白。
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- 像一个真人在思考，语气可以随意一些，符合你的性格。
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- 不要分点输出，不要包含任何动作描写、表情符号、引号或括号。
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- **只输出内心独白内容，不要任何额外文字或格式。**
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"""
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# Prompt (2): Heartflow Update After Successfully Sending a Message
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PROMPT_AFTER_SEND = """{persona_text}
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你正在和 {sender_name} ({sender_id}) QQ私聊。
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你刚才的想法是：『{previous_heartflow}』
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刚刚你成功发送了一条消息给对方："{last_bot_message}"
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【你们最近的聊天记录】(包括你刚发送的消息)
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{chat_history_text}
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--- 消息结束 ---
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现在，请结合你刚才的想法、你发送的消息以及聊天记录，继续思考。
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- 你的想法可以是对刚才发送内容的补充、延伸，或者思考对方可能的反应，或者计划下一步说什么。
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- 保持想法的连贯性，但也要注意话题的推进，不要停留在完全相同的想法上，除非你觉得有必要强调。
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- 输出一段连贯、自然、真实的内心独白。
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- 像一个真人在思考，语气可以随意一些，符合你的性格。
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- 不要分点输出，不要包含任何动作描写、表情符号、引号或括号。
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||
- **只输出内心独白内容，不要任何额外文字或格式。**
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"""
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# Prompt (3): Heartflow Update After Reply Check Failed (e.g., message rejected)
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PROMPT_AFTER_FAIL = """{persona_text}
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你正在和 {sender_name} ({sender_id}) QQ私聊。
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你之前的想法是：『{previous_heartflow}』
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你本来想发送一条消息："{failed_message}"
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但是，这个想法/回复因为『{fail_reason}』被你自己否定了/觉得不合适。
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【你们最近的聊天记录】
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{chat_history_text}
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--- 消息结束 ---
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现在，请结合你之前的想法、被否定的消息以及失败原因，重新思考。
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- 你可能会反思为什么刚才的想法不合适，或者思考替代的说法，或者决定暂时不回复。
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- 保持想法的连贯性，但要根据失败原因调整思路。
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- 输出一段连贯、自然、真实的内心独白。
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- 像一个真人在思考，语气可以随意一些，符合你的性格。
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||
- 不要分点输出，不要包含任何动作描写、表情符号、引号或括号。
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||
- **只输出内心独白内容，不要任何额外文字或格式。**
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"""
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# Prompt (4): Heartflow Update After Waiting Timeout
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PROMPT_AFTER_TIMEOUT = """{persona_text}
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你正在和 {sender_name} ({sender_id}) QQ私聊。
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你之前的想法是：『{previous_heartflow}』
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你上次发言是 {time_since_last_bot_speak:.1f} 秒前。
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你已经等待了对方 {wait_duration:.1f} 分钟没有回应。 ({timeout_reason})
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【你们最近的聊天记录】
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{chat_history_text}
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--- 消息结束 ---
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对方长时间没有回复，你现在的想法是什么？
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- 你可能会思考对方为什么没回，是在忙吗？还是对话结束了？
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- 你可能会考虑是否要发点什么打破沉默，或者就此结束对话。
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- 结合你之前的想法和等待的情况进行思考。
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- 输出一段连贯、自然、真实的内心独白。
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||
- 像一个真人在思考，语气可以随意一些，符合你的性格。
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- 不要分点输出，不要包含任何动作描写、表情符号、引号或括号。
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||
- **只输出内心独白内容，不要任何额外文字或格式。**
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"""
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# Prompt (5): Heartflow Update When Rethinking Goal
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PROMPT_WHEN_RETHINKING = """{persona_text}
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你正在和 {sender_name} ({sender_id}) QQ私聊。
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你之前的想法是：『{previous_heartflow}』
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你觉得现在需要重新思考一下对话的目标或方向了。({rethink_reason})
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【你们最近的聊天记录】
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{chat_history_text}
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--- 消息结束 ---
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请结合你之前的想法和需要重新思考目标的原因，梳理一下你现在的思路。
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- 你可能会回顾一下之前的对话，思考当前进展如何。
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- 你可能会考虑开启新的话题，或者如何引导对话到你期望的方向。
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- 输出一段连贯、自然、真实的内心独白。
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||
- 像一个真人在思考，语气可以随意一些，符合你的性格。
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||
- 不要分点输出，不要包含任何动作描写、表情符号、引号或括号。
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||
- **只输出内心独白内容，不要任何额外文字或格式。**
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"""
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class HeartflowGenerator:
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"""心流生成器"""
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def __init__(self, stream_id: str):
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self.stream_id = stream_id
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# 这里假设你在 config.py 中定义了名为 'llm_PFC_heartflow' 的新 LLM 配置
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# 需要确保 global_config 中存在 llm_PFC_heartflow 这个键
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try:
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self.llm = LLMRequest(
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model=global_config.llm_PFC_heartflow, # 使用新的配置
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temperature=global_config.llm_PFC_heartflow.get("temp", 0.8), # 假设温度设置，可调整
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max_tokens=global_config.llm_PFC_heartflow.get("max_tokens", 200), # 限制心流长度，可调整
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request_type="heartflow_generation",
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)
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except AttributeError:
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logger.error("*"*20)
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logger.error("错误：无法找到 'llm_PFC_heartflow' 配置！")
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logger.error("请确保在 config.py 中定义了 llm_PFC_heartflow 的 LLM 配置。")
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logger.error("将使用 llm_normal 作为备用，但这可能不是最佳效果。")
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logger.error("*"*20)
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# 使用备用配置，但这可能不是最优选择
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self.llm = LLMRequest(
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model=global_config.llm_normal,
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temperature=0.8,
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max_tokens=200,
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request_type="heartflow_generation_fallback",
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)
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self.personality_info = Individuality.get_instance().get_prompt(type="personality", x_person=2, level=3)
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self.identity_detail_info = Individuality.get_instance().get_prompt(type="identity", x_person=2, level=2)
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self.name = global_config.BOT_NICKNAME
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self.bot_id = str(global_config.BOT_QQ)
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async def generate_heartflow(
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self,
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situation: str, # e.g., "initial", "after_send", "after_fail", "after_timeout", "rethinking"
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observation_info: ObservationInfo,
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conversation_info: ConversationInfo,
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context_data: Optional[Dict[str, Any]] = None # To pass specific data like failed_message, reason, etc.
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) -> str:
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"""根据不同情境生成心流
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Args:
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situation: 当前情境标识符
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observation_info: 观察信息
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conversation_info: 对话信息
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context_data: 传递特定情境所需的数据 (e.g., {'last_bot_message': '...', 'previous_heartflow': '...'})
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Returns:
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str: 生成的心流文本
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"""
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if context_data is None:
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context_data = {}
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logger.info(f"开始生成心流，情境: {situation}")
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# --- 构建通用 Prompt 参数 ---
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# Persona Text (Character info)
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identity_details_only = self.identity_detail_info
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identity_addon = ""
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if isinstance(identity_details_only, str):
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pronouns = ["你", "我", "他"]
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for p in pronouns:
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if identity_details_only.startswith(p):
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identity_details_only = identity_details_only[len(p) :]
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break
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if identity_details_only.endswith("。"):
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identity_details_only = identity_details_only[:-1]
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cleaned_details = identity_details_only.strip(",， ")
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if cleaned_details:
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identity_addon = f"并且{cleaned_details}"
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persona_text = f"你的名字是{self.name}，{self.personality_info}{identity_addon}。"
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# Chat History
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chat_history_text = "还没有聊天记录。"
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sender_name = "对方"
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sender_id = "未知"
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if hasattr(observation_info, 'chat_history_str') and observation_info.chat_history_str:
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chat_history_text = observation_info.chat_history_str
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# Try to get sender info from the last message if available
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last_msg = observation_info.chat_history[-1] if observation_info.chat_history else None
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if isinstance(last_msg, dict):
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user_info_dict = last_msg.get('user_info')
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if isinstance(user_info_dict, dict):
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user_info = UserInfo.from_dict(user_info_dict)
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# Get info of the other person, not the bot itself
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if str(user_info.user_id) != self.bot_id:
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sender_name = user_info.user_nickname or "对方"
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sender_id = str(user_info.user_id)
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# Previous Heartflow (handle None case)
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previous_heartflow = context_data.get('previous_heartflow', conversation_info.current_heartflow if hasattr(conversation_info, 'current_heartflow') else '')
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if not previous_heartflow:
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previous_heartflow = "你之前还没来得及形成具体的想法。" # Default if no previous thought
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# --- 选择并格式化 Prompt ---
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prompt_template = None
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format_params = {
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"persona_text": persona_text,
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"sender_name": sender_name,
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"sender_id": sender_id,
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"chat_history_text": chat_history_text,
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"previous_heartflow": previous_heartflow,
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"bot_name": self.name,
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# Add more common params if needed
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}
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if situation == "initial":
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prompt_template = PROMPT_INITIAL
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# 'initial' specific params (if any, likely none needed beyond common ones)
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elif situation == "after_send":
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prompt_template = PROMPT_AFTER_SEND
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format_params["last_bot_message"] = context_data.get("last_bot_message", "（未能获取到刚发送的消息）")
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elif situation == "after_fail":
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prompt_template = PROMPT_AFTER_FAIL
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||
format_params["failed_message"] = context_data.get("failed_message", "（未能获取到失败的消息）")
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||
format_params["fail_reason"] = context_data.get("fail_reason", "（未知原因）")
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||
elif situation == "after_timeout":
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prompt_template = PROMPT_AFTER_TIMEOUT
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# Calculate times - requires observation_info to be up-to-date
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now = time.time()
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time_since_last_bot_speak = (now - observation_info.last_bot_speak_time) if observation_info.last_bot_speak_time else float('inf')
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||
wait_duration_minutes = context_data.get("wait_duration", 0) / 60.0 # Expect duration in seconds from context_data
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||
format_params["time_since_last_bot_speak"] = time_since_last_bot_speak
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||
format_params["wait_duration"] = wait_duration_minutes
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||
format_params["timeout_reason"] = context_data.get("timeout_reason", "长时间未回应")
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||
elif situation == "rethinking":
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prompt_template = PROMPT_WHEN_RETHINKING
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||
format_params["rethink_reason"] = context_data.get("rethink_reason", "需要调整对话方向")
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else:
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logger.warning(f"未知的的心流生成情境: {situation}，将使用 'initial' 作为默认。")
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prompt_template = PROMPT_INITIAL
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# --- 调用 LLM 生成 ---
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try:
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final_prompt = prompt_template.format(**format_params)
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logger.debug(f"发送到LLM的心流生成提示词 (情境: {situation}):\n------\n{final_prompt}\n------")
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heartflow_content, _ = await self.llm.generate_response_async(final_prompt)
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# Clean up potential unwanted prefixes/suffixes if LLM adds them
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heartflow_content = heartflow_content.strip().strip('\"').strip('\'').strip("内心独白：").strip()
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logger.info(f"生成的心流 (情境: {situation}): 『{heartflow_content}』")
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return heartflow_content
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except KeyError as e:
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logger.error(f"格式化心流 Prompt 时缺少键: {e}")
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logger.error(f"可用参数: {format_params.keys()}")
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return f"（生成内心想法时出错：缺少参数 {e}）"
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except Exception as e:
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logger.error(f"生成心流时出错 (情境: {situation}): {e}")
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logger.error(traceback.format_exc())
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return "（生成内心想法时遇到错误）" |