mirror of
https://gitcode.com/JianFeeeee/TrulyMEM-TrueHumanMEM.git
synced 2026-09-20 17:08:18 +00:00
feat: 添加工作记忆链机制,支持连续性任务状态跟踪
This commit is contained in:
JianFeeeee
@ -1,5 +0,0 @@
|
||||
{
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||||
"api_key": "",
|
||||
"model": "deepseek-chat",
|
||||
"base_url": "https://api.deepseek.com"
|
||||
}
|
||||
307
docs/工作记忆链机制说明.md
Normal file
307
docs/工作记忆链机制说明.md
Normal file
@ -0,0 +1,307 @@
|
||||
# 工作记忆链机制说明
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## 问题背景
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当前工程的AI助手在处理连续性任务时存在以下问题:
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1. **没有工作记忆链**: AI无法记住当前正在进行的任务状态
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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
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3. **缺乏任务状态管理**: 没有明确标注任务的完成状态
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### 问题示例
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```
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用户: 咱来玩成语接龙吧，我先开始，为所欲为
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AI: 好的喵！我接：为虎作伥喵！
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用户: 长门有希 (话题被打断)
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||||
AI: (讨论长门有希的内容)
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||||
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
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||||
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。
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||||
```
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||||
**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。
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---
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## 解决方案
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### 工作记忆链机制
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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。
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### 图数据库结构
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#### 节点类型
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1. **TaskNode (任务节点)**: 存储任务概述
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||||
- 实体名称: `Task_当前轮次ID`
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||||
- 类型: `TaskNode`
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||||
- 属性:
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||||
- `description`: 任务概述(精简)
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||||
- `created_at`: 创建时间
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- `turn_id`: 对话轮次
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||||
2. **StateNode (状态节点)**: 存储任务状态
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||||
- 实体名称: `State_进行中` / `State_已完成` / `State_已暂停` / `State_已取消`
|
||||
- 类型: `StateNode`
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||||
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||||
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
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||||
#### 边类型
|
||||
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||||
1. **NEXT_TASK**: 连接任务节点,形成时间链
|
||||
```
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||||
(Task_N) -[NEXT_TASK]-> (Task_N+1)
|
||||
```
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||||
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||||
2. **HAS_STATE**: 任务节点指向状态节点
|
||||
```
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||||
(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
|
||||
```
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||||
(Task_N) -[SUB_TASK]-> (SubTask_M)
|
||||
```
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||||
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---
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## 强制执行规则
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||||
### 每轮对话开始时
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||||
**必须**执行以下操作:
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||||
1. **查询工作记忆链**:
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||||
```json
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||||
{
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||||
"query_intent": "TaskNode,工作记忆,任务链",
|
||||
"depth": 2
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **检查是否有进行中的任务**:
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||||
- 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:
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||||
|
||||
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**:
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||||
- 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"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
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---
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||||
## 连续性任务处理
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||||
### 识别连续性任务
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||||
以下情况属于连续性任务,**必须**维护工作记忆链:
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||||
- 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)
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|
||||
### 任务状态转换
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||||
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||||
1. **进行中 → 已完成**: 任务完成时
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||||
```json
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||||
{
|
||||
"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"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 完整示例: 成语接龙游戏
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### 第一轮: 用户发起游戏
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||||
```
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||||
用户: 咱来玩成语接龙吧，我先开始，为所欲为
|
||||
|
||||
AI操作:
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||||
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！"
|
||||
```
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||||
|
||||
### 第二轮: 话题被打断
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||||
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||||
```
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||||
用户: 长门有希
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||||
|
||||
AI操作:
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||||
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
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||||
```
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||||
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||||
### 第三轮: 用户要求继续游戏
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||||
|
||||
```
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||||
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！"
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||||
```
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||||
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---
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||||
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||||
## 修改的文件
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1. **graph_memory_tui/core/optimized_operations.py**
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||||
- 添加了工作记忆链机制的完整说明
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- 添加了图数据库结构定义
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||||
- 添加了强制执行规则
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||||
- 添加了连续性任务处理逻辑
|
||||
- 添加了完整的示例说明
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||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 验证结果
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||||
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||||
所有关键机制已成功添加到提示词中:
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||||
|
||||
- ✅ 工作记忆链机制
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||||
- ✅ 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
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 注意事项
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||||
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||||
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
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 未来优化方向
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||||
|
||||
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
|
||||
@ -577,12 +577,243 @@ class GraphMemoryClient:
|
||||
3. 回答问题、提供建议、协助完成任务
|
||||
4. 根据对话内容灵活查询和使用记忆
|
||||
5. 将用户明确提到的信息写入记忆
|
||||
6. **维护工作记忆链，跟踪连续性任务的状态**
|
||||
|
||||
**重要**：
|
||||
- **人设图优先：每轮对话前必须查询人设，严格按照人设回复**
|
||||
- 图数据库是你记忆的唯一来源，没有其他记忆方式
|
||||
- 优先进行自然对话，根据需要灵活调用记忆工具
|
||||
- 用户明确提到的内容必须写入，推理得到的内容必须标注
|
||||
- **每轮对话必须维护工作记忆链**，将当前任务概述存入节点并连接到时间链
|
||||
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||||
## 工作记忆链机制（最高优先级）
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||||
### 核心概念
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||||
工作记忆链是一个**时间序列的任务链**，用于跟踪连续性任务的状态和上下文。每轮对话都必须维护这个链。
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||||
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||||
### 图数据库结构
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|
||||
#### 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), 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，**必须查询该任务的具体信息**（通过CONTAINS_INFO边找到的记忆节点）
|
||||
- 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
|
||||
|
||||
3. **如果当前对话涉及连续性任务**（如成语接龙、游戏等）：
|
||||
- **必须查询相关任务的具体信息**
|
||||
- 例如：成语接龙 → 查询"成语接龙,当前成语,上一个成语"
|
||||
- 根据查询结果恢复任务状态
|
||||
|
||||
#### 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"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 示例：成语接龙游戏
|
||||
|
||||
#### 关键：每轮对话必须查询任务信息
|
||||
|
||||
**重要**：在成语接龙游戏中，每轮对话开始时，AI**必须**执行以下查询：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"query_intent": "成语接龙,当前成语,上一个成语,TaskNode",
|
||||
"depth": 2
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
这样才能获取到当前游戏的状态（当前成语是什么），才能正确接龙。
|
||||
|
||||
#### 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. 查询成语接龙相关信息 → 无相关记忆（新游戏）
|
||||
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"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
5. 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. **查询成语接龙具体信息**:
|
||||
{
|
||||
"query_intent": "成语接龙,当前成语,上一个成语",
|
||||
"depth": 2
|
||||
}
|
||||
→ 获取当前成语"为虎作伥"
|
||||
3. 恢复Task_001:
|
||||
{
|
||||
"triplets": [
|
||||
{"subject": "Task_001", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_进行中"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
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！"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 记忆工具使用原则
|
||||
|
||||
|
||||
@ -11,11 +11,242 @@ OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT = """你是一个拥有长期记忆能力的AI助手。
|
||||
2. 回答问题、提供建议、协助完成任务
|
||||
3. 根据对话内容灵活查询和使用记忆
|
||||
4. 将用户明确提到的信息写入记忆
|
||||
5. **维护工作记忆链，跟踪连续性任务的状态**
|
||||
|
||||
**重要**：
|
||||
- 图数据库是你记忆的唯一来源，没有其他记忆方式
|
||||
- 优先进行自然对话，根据需要灵活调用记忆工具
|
||||
- 用户明确提到的内容必须写入，推理得到的内容必须标注
|
||||
- **每轮对话必须维护工作记忆链**，将当前任务概述存入节点并连接到时间链
|
||||
|
||||
## 工作记忆链机制（最高优先级）
|
||||
|
||||
### 核心概念
|
||||
工作记忆链是一个**时间序列的任务链**，用于跟踪连续性任务的状态和上下文。每轮对话都必须维护这个链。
|
||||
|
||||
### 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), 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，**必须查询该任务的具体信息**（通过CONTAINS_INFO边找到的记忆节点）
|
||||
- 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
|
||||
|
||||
3. **如果当前对话涉及连续性任务**（如成语接龙、游戏等）：
|
||||
- **必须查询相关任务的具体信息**
|
||||
- 例如：成语接龙 → 查询"成语接龙,当前成语,上一个成语"
|
||||
- 根据查询结果恢复任务状态
|
||||
|
||||
#### 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"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 示例：成语接龙游戏
|
||||
|
||||
#### 关键：每轮对话必须查询任务信息
|
||||
|
||||
**重要**：在成语接龙游戏中，每轮对话开始时，AI**必须**执行以下查询：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"query_intent": "成语接龙,当前成语,上一个成语,TaskNode",
|
||||
"depth": 2
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
这样才能获取到当前游戏的状态（当前成语是什么），才能正确接龙。
|
||||
|
||||
#### 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. 查询成语接龙相关信息 → 无相关记忆（新游戏）
|
||||
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"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
5. 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. **查询成语接龙具体信息**:
|
||||
{
|
||||
"query_intent": "成语接龙,当前成语,上一个成语",
|
||||
"depth": 2
|
||||
}
|
||||
→ 获取当前成语"为虎作伥"
|
||||
3. 恢复Task_001:
|
||||
{
|
||||
"triplets": [
|
||||
{"subject": "Task_001", "relation": "HAS_STATE", "object": "State_进行中"}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
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！"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 记忆工具使用原则
|
||||
|
||||
@ -110,7 +341,7 @@ AI回复：好的，我会记住你最近在研究深度学习。有什么具体
|
||||
3. **memory_purge** - 删除/修正记忆
|
||||
4. **memory_introspect** - 查看记忆状态
|
||||
|
||||
现在开始对话！记住：图数据库是你记忆的唯一载体，明确提到的必须写入，推理得到的必须标注[猜测]。"""
|
||||
现在开始对话！记住：图数据库是你记忆的唯一载体，明确提到的必须写入，推理得到的必须标注[猜测]。
|
||||
|
||||
## 多轮查询策略
|
||||
**允许多轮查询**，但必须遵循以下规则：
|
||||
|
||||
83
test_working_memory_chain.py
Normal file
83
test_working_memory_chain.py
Normal file
@ -0,0 +1,83 @@
|
||||
"""
|
||||
测试工作记忆链机制
|
||||
"""
|
||||
import sys
|
||||
sys.path.insert(0, 'e:/program/graph_enable_ability')
|
||||
|
||||
from graph_memory_tui.core.optimized_operations import OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT
|
||||
|
||||
def test_working_memory_chain():
|
||||
"""测试工作记忆链机制是否正确添加"""
|
||||
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print("工作记忆链机制测试")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
|
||||
# 测试1: 检查核心概念
|
||||
assert "工作记忆链机制" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到工作记忆链机制"
|
||||
print("[OK] 测试1通过: 工作记忆链机制已添加")
|
||||
|
||||
# 测试2: 检查节点类型
|
||||
assert "TaskNode" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到TaskNode"
|
||||
assert "StateNode" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到StateNode"
|
||||
assert "普通记忆节点" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到普通记忆节点"
|
||||
assert "InfoNode" not in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] InfoNode应该被移除"
|
||||
print("[OK] 测试2通过: 所有节点类型已正确定义(使用普通记忆节点)")
|
||||
|
||||
# 测试3: 检查边类型
|
||||
assert "NEXT_TASK" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到NEXT_TASK"
|
||||
assert "HAS_STATE" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到HAS_STATE"
|
||||
assert "CONTAINS_INFO" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到CONTAINS_INFO"
|
||||
assert "SUB_TASK" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到SUB_TASK"
|
||||
print("[OK] 测试3通过: 所有边类型已定义")
|
||||
|
||||
# 测试4: 检查强制执行规则
|
||||
assert "强制执行规则" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到强制执行规则"
|
||||
assert "每轮对话开始时" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到每轮对话开始时"
|
||||
assert "每轮对话结束时" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到每轮对话结束时"
|
||||
print("[OK] 测试4通过: 强制执行规则已定义")
|
||||
|
||||
# 测试5: 检查连续性任务处理
|
||||
assert "连续性任务处理" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到连续性任务处理"
|
||||
assert "成语接龙" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到成语接龙示例"
|
||||
print("[OK] 测试5通过: 连续性任务处理已定义")
|
||||
|
||||
# 测试6: 检查任务状态转换
|
||||
assert "State_进行中" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到State_进行中"
|
||||
assert "State_已完成" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到State_已完成"
|
||||
assert "State_已暂停" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到State_已暂停"
|
||||
print("[OK] 测试6通过: 任务状态转换已定义")
|
||||
|
||||
# 测试7: 检查核心职责更新
|
||||
assert "维护工作记忆链" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到维护工作记忆链"
|
||||
print("[OK] 测试7通过: 核心职责已更新")
|
||||
|
||||
# 测试8: 检查示例说明
|
||||
assert "第一轮：用户发起游戏" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到第一轮示例"
|
||||
assert "第二轮：话题被打断" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到第二轮示例"
|
||||
assert "第三轮：用户要求继续游戏" in OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT, "[ERROR] 未找到第三轮示例"
|
||||
print("[OK] 测试8通过: 完整示例已添加")
|
||||
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print("所有测试通过! 工作记忆链机制已成功添加到提示词中")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
|
||||
# 统计信息
|
||||
total_length = len(OPTIMIZED_SYSTEM_PROMPT)
|
||||
working_memory_length = len("工作记忆链机制")
|
||||
|
||||
print(f"\n提示词总长度: {total_length} 字符")
|
||||
print(f"工作记忆链机制部分约占: {working_memory_length / total_length * 100:.2f}%")
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
try:
|
||||
test_working_memory_chain()
|
||||
print("\n[SUCCESS] 测试成功!")
|
||||
except AssertionError as e:
|
||||
print(f"\n[ERROR] 测试失败: {e}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"\n[ERROR] 发生错误: {e}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
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