Merge branch 'master' into bot_manager
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朱潮
commit
c6641337c1
@ -224,7 +224,7 @@ async def init_agent(config: AgentConfig):
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middleware.append(ToolUseCleanupMiddleware())
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# 添加工具输出长度控制中间件
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tool_output_middleware = ToolOutputLengthMiddleware(
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max_length=getattr(config.generate_cfg, 'tool_output_max_length', None) if config.generate_cfg else None or TOOL_OUTPUT_MAX_LENGTH,
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max_length=(getattr(config.generate_cfg, 'tool_output_max_length', None) if config.generate_cfg else None) or TOOL_OUTPUT_MAX_LENGTH,
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truncation_strategy=getattr(config.generate_cfg, 'tool_output_truncation_strategy', 'smart') if config.generate_cfg else 'smart',
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tool_filters=getattr(config.generate_cfg, 'tool_output_filters', None) if config.generate_cfg else None,
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exclude_tools=getattr(config.generate_cfg, 'tool_output_exclude', []) if config.generate_cfg else [],
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@ -356,7 +356,18 @@ class Mem0Middleware(AgentMiddleware):
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# 获取当前系统提示词
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current_system_prompt = ""
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if request.system_message:
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current_system_prompt = request.system_message.content if hasattr(request.system_message, "content") else str(request.system_message)
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content = request.system_message.content if hasattr(request.system_message, "content") else str(request.system_message)
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# content 可能是 list 或 str，确保转换为 str
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if isinstance(content, list):
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current_system_prompt = "\n".join(str(item) for item in content)
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else:
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current_system_prompt = str(content) if content else ""
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# 确保 memory_prompt 也是字符串
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if isinstance(memory_prompt, list):
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memory_prompt = "\n".join(str(item) for item in memory_prompt)
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else:
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memory_prompt = str(memory_prompt) if memory_prompt else ""
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# 修改系统提示词
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new_system_prompt = current_system_prompt + memory_prompt
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@ -384,7 +395,18 @@ class Mem0Middleware(AgentMiddleware):
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# 获取当前系统提示词
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current_system_prompt = ""
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||||
if request.system_message:
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current_system_prompt = request.system_message.content if hasattr(request.system_message, "content") else str(request.system_message)
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||||
content = request.system_message.content if hasattr(request.system_message, "content") else str(request.system_message)
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||||
# content 可能是 list 或 str，确保转换为 str
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if isinstance(content, list):
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||||
current_system_prompt = "\n".join(str(item) for item in content)
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||||
else:
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current_system_prompt = str(content) if content else ""
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# 确保 memory_prompt 也是字符串
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if isinstance(memory_prompt, list):
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memory_prompt = "\n".join(str(item) for item in memory_prompt)
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||||
else:
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memory_prompt = str(memory_prompt) if memory_prompt else ""
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||||
# 修改系统提示词
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new_system_prompt = current_system_prompt + memory_prompt
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@ -53,7 +53,7 @@ class ToolOutputLengthMiddleware(AgentMiddleware):
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preserve_json: Whether to preserve JSON structure in smart mode
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ellipsis: Text to append when truncating
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"""
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self.max_length = max_length
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self.max_length = max_length if max_length is not None else 2000 # 确保 max_length 不为 None
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self.truncation_strategy = truncation_strategy
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self.tool_filters = tool_filters
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self.exclude_tools = exclude_tools or []
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@ -71,6 +71,19 @@
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- dxcore_update_device_status(device_id="[B设备id]",running_control=0) → 灯光亮度调整为0
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**响应**："已为您关闭Define Room4的灯光"
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### 人员位置查询（在離判定）场景
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**用户**："浜田さんはどこ？"
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- find_employee_location(name="浜田")
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- 检查返回结果中的 `last_communication_time` 字段
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- **场景A**：last_communication_time 在5分钟以内 → 在館
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**响应**：「浜田さんはNOVAREハブ1階のDefine Room 3にいらっしゃいます。メッセージを送りますか？」
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- **场景B**：last_communication_time 超过5分钟（例如2小时前）→ 不在
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**响应**：「浜田さんは現在NOVAREにいらっしゃらないようです。最後に確認されたのは本日14時30分頃です。WowTalkでメッセージを送りますか？」
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- **场景C**：last_communication_time 超过24小时 → 長時間不在
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**响应**：「浜田さんの位置情報が長時間更新されていないため、現在の所在を確認できません。」
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</scenarios>
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@ -144,11 +157,26 @@
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4. 查询人员信息/wowtalk账号/人员位置
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- **条件**：用户意图为查找某人、员工、同事或房间位置。
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- **动作**：立即调用【人员检索】进行查询，并直接根据查询结果回复。
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- **动作**：立即调用【人员检索】进行查询，并根据查询结果中的 `last_communication_time` 字段进行**在離判定**后回复。
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- **在離判定规则（重要）**：
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`find_employee_location` 返回的 `last_communication_time` 表示定位标签最后一次通信时间。利用此字段判断人员是否仍在 NOVARE 楼内：
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1. **在館判定（5分钟以内）**：如果 `当前时刻 - last_communication_time ≤ 5分钟`，判定为「在館」，正常回答位置。
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- 回复格式：「○○さんはNOVAREハブ[階数]の[部屋名]にいらっしゃいます。」
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2. **不在判定（5分钟～24小时）**：如果 `当前时刻 - last_communication_time > 5分钟` 且 `≤ 24小时`，判定为「不在」，提示不在馆内并告知最后确认时刻。
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- 回复格式：「○○さんは現在NOVAREにいらっしゃらないようです。最後に確認されたのは[本日/昨日]○○時○○分頃です。」
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- 时间格式化：使用日语自然表达（如「本日14時30分頃」「昨日18時頃」）
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3. **長時間不在判定（24小时以上）**：如果 `当前时刻 - last_communication_time > 24小时`，判定为「位置情報が長時間更新されていない」。
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- 回复格式：「○○さんの位置情報が長時間更新されていないため、現在の所在を確認できません。」
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4. **注意事項**：
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- `last_communication_time` 与 `last_measurement.time` 不同：前者在标签静止时也会持续更新（只要在检测范围内），后者仅在坐标变化时更新。在離判定必须使用 `last_communication_time`
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- 不要向用户展示 `last_communication_time` 的原始值，需转换为用户友好的日语时间表达
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- 如果 `last_communication_time` 字段不存在或为空，按照「在館」处理，正常回答位置
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- **主动追问逻辑**：
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1. **成功定位后主动询问**：如果成功找到目标人物且获取到位置信息，在告知位置后主动询问用户是否需要向对方发送消息。
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1. **在館时成功定位后主动询问**：如果在離判定为「在館」且成功获取到位置信息，在告知位置后主动询问用户是否需要向对方发送消息。
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- 回复格式："○○さんは[位置]にいらっしゃいます。メッセージを送りますか？"
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2. **无法获取用户位置时**：如果操作需要基于用户当前位置（如"我附近的设备"、"離れたところ"），但无法获取用户位置信息，主动询问用户当前所在位置。
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2. **不在時の追加案内**：如果在離判定为「不在」，在告知不在后，主动询问用户是否需要通过 WowTalk 发送消息联系对方。
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- 回复格式：「○○さんは現在NOVAREにいらっしゃらないようです。最後に確認されたのは○○時○○分頃です。WowTalkでメッセージを送りますか？」
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3. **无法获取用户位置时**：如果操作需要基于用户当前位置（如"我附近的设备"、"離れたところ"），但无法获取用户位置信息，主动询问用户当前所在位置。
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- 回复格式："お客様の現在地が確認できませんでした。今どちらにいらっしゃいますか？"
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5. 消息通知（此操作需要确认）
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@ -727,7 +727,7 @@ async def chat_completions_v2(request: ChatRequestV2, authorization: Optional[st
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# 处理消息
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messages = process_messages(request.messages, request.language)
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# 收集额外参数作为 generate_cfg
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exclude_fields = {'messages', 'stream', 'tool_response', 'bot_id', 'language', 'user_identifier', 'session_id', 'n'}
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exclude_fields = {'messages', 'model', 'model_server', 'dataset_ids', 'language', 'tool_response', 'system_prompt', 'mcp_settings', 'stream', 'robot_type', 'bot_id', 'user_identifier', 'session_id', 'enable_thinking', 'skills', 'enable_memory', 'n'}
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generate_cfg = {k: v for k, v in request.model_dump().items() if k not in exclude_fields}
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# 创建 AgentConfig 对象
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config = await AgentConfig.from_v2_request(request, bot_config, project_dir, messages, generate_cfg)
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