zhuchaowe/qwen_agent
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优化后的逻辑：

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1. 收集所有ASSISTANT消息的索引位置
  2. 根据消息在ASSISTANT序列中的位置判断是否为最近10条
  3. 对不同位置的消息应用不同的数据保留策略：
    - 非最近10条: 只保留 [ANSWER]
    - 最近10条: 保留完整信息（[TOOL_CALL]、[TOOL_RESPONSE]、[ANSWER]）
This commit is contained in:
朱潮 2025-11-12 21:30:46 +08:00
parent 6c1393e96a
commit c1a06aae35
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50
fastapi_app.py
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@ -830,15 +830,23 @@ def process_messages(messages: List[Message], language: Optional[str] = None) ->
"""处理消息列表，包括[TOOL_CALL]|[TOOL_RESPONSE]|[ANSWER]分割和语言指令添加""" """处理消息列表，包括[TOOL_CALL]|[TOOL_RESPONSE]|[ANSWER]分割和语言指令添加"""
processed_messages = [] processed_messages = []
# 收集所有ASSISTANT消息的索引
assistant_indices = [i for i, msg in enumerate(messages) if msg.role == "assistant"]
total_assistant_messages = len(assistant_indices)
cutoff_point = max(0, total_assistant_messages - 5)
# 处理每条消息 # 处理每条消息
for msg in messages: for i, msg in enumerate(messages):
if msg.role == "assistant": if msg.role == "assistant":
# 确定当前ASSISTANT消息在所有ASSISTANT消息中的位置（从0开始）
assistant_position = assistant_indices.index(i)
# 使用正则表达式按照 [TOOL_CALL]|[TOOL_RESPONSE]|[ANSWER] 进行切割 # 使用正则表达式按照 [TOOL_CALL]|[TOOL_RESPONSE]|[ANSWER] 进行切割
parts = re.split(r'\[(TOOL_CALL|TOOL_RESPONSE|ANSWER)\]', msg.content) parts = re.split(r'\[(TOOL_CALL|TOOL_RESPONSE|ANSWER)\]', msg.content)
# 重新组装内容，过滤掉过长的 [TOOL_RESPONSE] 后的内容 # 重新组装内容，根据消息位置决定处理方式
filtered_content = "" filtered_content = ""
current_tag = None current_tag = None
is_recent_message = assistant_position >= cutoff_point # 最近10条消息
for i in range(0, len(parts)): for i in range(0, len(parts)):
if i % 2 == 0: # 文本内容 if i % 2 == 0: # 文本内容
@ -847,26 +855,32 @@ def process_messages(messages: List[Message], language: Optional[str] = None) ->
continue continue
if current_tag == "TOOL_RESPONSE": if current_tag == "TOOL_RESPONSE":
# 统计 [TOOL_RESPONSE] 后面的文字长度，超过500字就截取 if is_recent_message:
if len(text) <= 500: # 最近10条ASSISTANT消息：保留完整TOOL_RESPONSE信息（使用简略模式）
filtered_content += f"[TOOL_RESPONSE]\n{text}\n" if len(text) <= 500:
else: filtered_content += f"[TOOL_RESPONSE]\n{text}\n"
# 截取前中后3段内容，每段250字 else:
first_part = text[:250] # 截取前中后3段内容，每段250字
middle_start = len(text) // 2 - 125 first_part = text[:250]
middle_part = text[middle_start:middle_start + 250] middle_start = len(text) // 2 - 125
last_part = text[-250:] middle_part = text[middle_start:middle_start + 250]
last_part = text[-250:]
# 计算省略的字数 # 计算省略的字数
omitted_count = len(text) - 750 omitted_count = len(text) - 750
omitted_text = f"...此处省略{omitted_count}字..." omitted_text = f"...此处省略{omitted_count}字..."
# 拼接内容 # 拼接内容
truncated_text = f"{first_part}\n{omitted_text}\n{middle_part}\n{omitted_text}\n{last_part}" truncated_text = f"{first_part}\n{omitted_text}\n{middle_part}\n{omitted_text}\n{last_part}"
filtered_content += f"[TOOL_RESPONSE]\n{truncated_text}\n" filtered_content += f"[TOOL_RESPONSE]\n{truncated_text}\n"
# 10条以上的消息：不保留TOOL_RESPONSE数据（完全跳过）
elif current_tag == "TOOL_CALL": elif current_tag == "TOOL_CALL":
filtered_content += f"[TOOL_CALL]\n{text}\n" if is_recent_message:
# 最近10条ASSISTANT消息：保留TOOL_CALL信息
filtered_content += f"[TOOL_CALL]\n{text}\n"
# 10条以上的消息：不保留TOOL_CALL数据（完全跳过）
elif current_tag == "ANSWER": elif current_tag == "ANSWER":
# 所有ASSISTANT消息都保留ANSWER数据
filtered_content += f"[ANSWER]\n{text}\n" filtered_content += f"[ANSWER]\n{text}\n"
else: else:
# 第一个标签之前的内容 # 第一个标签之前的内容