feat: 添加工作记忆链机制,支持连续性任务状态跟踪

2026-04-11 12:39:25 +08:00
parent 371d5f9ec8
commit 2804ec6080
5 changed files with 853 additions and 6 deletions
--- a/docs/工作记忆链机制说明.md
+++ b/docs/工作记忆链机制说明.md
@ -0,0 +1,307 @@
+# 工作记忆链机制说明
+
+## 问题背景
+
+当前工程的AI助手在处理连续性任务时存在以下问题:
+
+1. **没有工作记忆链**: AI无法记住当前正在进行的任务状态
+2. **任务上下文丢失**: 当话题被打断后,AI无法恢复之前的任务
+3. **缺乏任务状态管理**: 没有明确标注任务的完成状态
+
+### 问题示例
+
+```
+用户: 咱来玩成语接龙吧，我先开始，为所欲为
+AI: 好的喵！我接：为虎作伥喵！
+
+用户: 长门有希  (话题被打断)
+AI: (讨论长门有希的内容)
+
+用户: 关于刚才的成语接龙，我并不知道应该怎么接你的成语，请帮我接一下
+AI: [猜测] 看起来我们之前应该没有进行过成语接龙游戏，因为记忆中没有找到相关记录。
+```
+
+**问题**: AI完全忘记了之前进行的成语接龙游戏,无法恢复任务上下文。
+
+---
+
+## 解决方案
+
+### 工作记忆链机制
+
+通过图数据库实现一个**时间序列的任务链**,用于跟踪连续性任务的状态和上下文。
+
+### 图数据库结构
+
+#### 节点类型
+
+1. **TaskNode (任务节点)**: 存储任务概述
+   - 实体名称: `Task_当前轮次ID`
+   - 类型: `TaskNode`
+   - 属性:
+     - `description`: 任务概述(精简)
+     - `created_at`: 创建时间
+     - `turn_id`: 对话轮次
+
+2. **StateNode (状态节点)**: 存储任务状态
+   - 实体名称: `State_进行中` / `State_已完成` / `State_已暂停` / `State_已取消`
+   - 类型: `StateNode`
+
+3. **普通记忆节点**: 通过memory_commit正常插入的记忆节点
+   - 就是普通的实体节点,不需要特殊类型
+   - 例如: `成语接龙_当前成语`、`成语接龙_上一个成语`等
+   - 通过CONTAINS_INFO边与任务节点关联
+
+#### 边类型
+
+1. **NEXT_TASK**: 连接任务节点,形成时间链
+   ```
+   (Task_N) -[NEXT_TASK]-> (Task_N+1)
+   ```
+
+2. **HAS_STATE**: 任务节点指向状态节点
+   ```
+   (Task_N) -[HAS_STATE]-> (State_进行中)
+   ```
+
+3. **CONTAINS_INFO**: 任务节点指向普通记忆节点
+   ```
+   (Task_N) -[CONTAINS_INFO]-> (普通记忆节点)
+   ```
+   例如: `(Task_001) -[CONTAINS_INFO]-> (成语接龙_当前成语)`
+
+4. **SUB_TASK**: 任务节点指向子任务节点
+   ```
+   (Task_N) -[SUB_TASK]-> (SubTask_M)
+   ```
+
+---
+
+## 强制执行规则
+
+### 每轮对话开始时
+
+**必须**执行以下操作:
+
+1. **查询工作记忆链**:
+   ```json
+   {
+     "query_intent": "TaskNode,工作记忆,任务链",
+     "depth": 2
+   }
+   ```
+
+2. **检查是否有进行中的任务**:
+   - 如果有进行中的任务,检查是否与当前对话相关
+   - 如果相关,恢复任务上下文并继续
+   - 如果不相关,询问用户是否要暂停当前任务
+
+### 每轮对话结束时
+
+**必须**执行以下操作:
+
+1. **创建任务节点**:
+   ```json
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_当前轮次ID", "relation": "is_type", "object": "TaskNode"},
+       {"subject": "Task_当前轮次ID", "relation": "has_description", "object": "任务概述(精简)"},
+       {"subject": "Task_当前轮次ID", "relation": "created_at", "object": "当前时间"}
+     ]
+   }
+   ```
+
+2. **连接到时间链**:
+   ```json
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "上一个Task节点", "relation": "NEXT_TASK", "object": "Task_当前轮次ID"}
+     ]
+   }
+   ```
+
+3. **设置任务状态**:
+   ```json
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_当前轮次ID", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_进行中"}
+     ]
+   }
+   ```
+
+4. **如果任务包含具体信息,通过memory_commit创建普通记忆节点,并用CONTAINS_INFO边连接**:
+   - 先用memory_commit正常写入记忆(如成语接龙的当前成语)
+   - 再用CONTAINS_INFO边将任务节点指向这些记忆节点
+   ```json
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_当前轮次ID", "relation": "CONTAINS_INFO", "object": "记忆节点名称"}
+     ]
+   }
+   ```
+
+---
+
+## 连续性任务处理
+
+### 识别连续性任务
+
+以下情况属于连续性任务,**必须**维护工作记忆链:
+
+- 游戏(成语接龙、猜谜等)
+- 多步骤任务(项目开发、学习计划等)
+- 需要上下文的对话(故事创作、问题讨论等)
+- 被打断的对话(需要恢复上下文)
+
+### 任务状态转换
+
+1. **进行中 → 已完成**: 任务完成时
+   ```json
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_N", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_已完成"}
+     ]
+   }
+   ```
+
+2. **进行中 → 已暂停**: 任务被打断时
+   ```json
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_N", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_已暂停"}
+     ]
+   }
+   ```
+
+3. **已暂停 → 进行中**: 任务恢复时
+   ```json
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_N", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_进行中"}
+     ]
+   }
+   ```
+
+---
+
+## 完整示例: 成语接龙游戏
+
+### 第一轮: 用户发起游戏
+
+```
+用户: 咱来玩成语接龙吧，我先开始，为所欲为
+
+AI操作:
+1. 查询工作记忆链 → 无进行中任务
+2. 创建任务节点:
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_001", "relation": "is_type", "object": "TaskNode"},
+       {"subject": "Task_001", "relation": "has_description", "object": "成语接龙游戏"},
+       {"subject": "Task_001", "relation": "created_at", "object": "2024-01-01 11:02:13"}
+     ]
+   }
+3. 设置状态:
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_001", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_进行中"}
+     ]
+   }
+4. 创建普通记忆节点(通过memory_commit):
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "成语接龙_当前成语", "relation": "内容", "object": "为所欲为"},
+       {"subject": "成语接龙_当前成语", "relation": "游戏", "object": "成语接龙"}
+     ]
+   }
+5. 连接任务节点到记忆节点:
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_001", "relation": "CONTAINS_INFO", "object": "成语接龙_当前成语"}
+     ]
+   }
+6. AI回复: "好的喵！我接：为虎作伥喵！"
+```
+
+### 第二轮: 话题被打断
+
+```
+用户: 长门有希
+
+AI操作:
+1. 查询工作记忆链 → 发现Task_001(成语接龙)进行中
+2. 暂停Task_001:
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_001", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_已暂停"}
+     ]
+   }
+3. 创建新任务节点Task_002(讨论长门有希)
+4. AI回复关于长门有希的内容
+```
+
+### 第三轮: 用户要求继续游戏
+
+```
+用户: 关于刚才的成语接龙，我并不知道应该怎么接你的成语，请帮我接一下
+
+AI操作:
+1. 查询工作记忆链 → 发现Task_001(成语接龙)已暂停
+2. 恢复Task_001:
+   {
+     "triplets": [
+       {"subject": "Task_001", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_进行中"}
+     ]
+   }
+3. 查询Task_001的信息节点 → 获取当前成语"为虎作伥"
+4. AI回复: "好的喵！上一个成语是'为虎作伥'，我帮你接：伥鬼害人喵！"
+```
+
+---
+
+## 修改的文件
+
+1. **graph_memory_tui/core/optimized_operations.py**
+   - 添加了工作记忆链机制的完整说明
+   - 添加了图数据库结构定义
+   - 添加了强制执行规则
+   - 添加了连续性任务处理逻辑
+   - 添加了完整的示例说明
+
+2. **graph_memory_demo.py**
+   - 同步添加了工作记忆链机制
+   - 保持了人设图机制的最高优先级
+   - 确保了与optimized_operations.py的一致性
+
+---
+
+## 验证结果
+
+所有关键机制已成功添加到提示词中:
+
+- ✅ 工作记忆链机制
+- ✅ TaskNode节点定义
+- ✅ 强制执行规则
+- ✅ 连续性任务处理
+- ✅ 任务状态转换
+- ✅ 完整示例说明
+
+---
+
+## 注意事项
+
+1. **人设图优先级**: 工作记忆链机制与人设图机制并存,人设图仍然保持最高优先级
+2. **强制执行**: 每轮对话必须维护工作记忆链,这是强制要求
+3. **任务概述精简**: 任务节点的description应该是精简的概述,不要包含过多细节
+4. **信息节点**: 具体的任务信息应该存储在InfoNode中,通过CONTAINS_INFO边连接
+5. **状态管理**: 任务状态必须及时更新,确保状态转换的正确性
+
+---
+
+## 未来优化方向
+
+1. **任务优先级**: 可以为任务节点添加优先级属性
+2. **任务依赖**: 可以通过SUB_TASK边实现任务依赖关系
+3. **任务超时**: 可以为任务添加超时机制,自动暂停长时间未更新的任务
+4. **任务归档**: 可以实现任务归档机制,将已完成的任务移到归档区
+5. **任务查询优化**: 可以优化任务查询算法,提高查询效率