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chatgpt-on-wechat/agent/prompt/builder.py
2026-02-03 12:19:36 +08:00

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Python
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This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""
System Prompt Builder - 系统提示词构建器
实现模块化的系统提示词构建,支持工具、技能、记忆等多个子系统
"""
from __future__ import annotations
import os
from typing import List, Dict, Optional, Any
from dataclasses import dataclass
from common.log import logger
@dataclass
class ContextFile:
"""上下文文件"""
path: str
content: str
class PromptBuilder:
"""提示词构建器"""
def __init__(self, workspace_dir: str, language: str = "zh"):
"""
初始化提示词构建器
Args:
workspace_dir: 工作空间目录
language: 语言 ("zh""en")
"""
self.workspace_dir = workspace_dir
self.language = language
def build(
self,
base_persona: Optional[str] = None,
user_identity: Optional[Dict[str, str]] = None,
tools: Optional[List[Any]] = None,
context_files: Optional[List[ContextFile]] = None,
skill_manager: Any = None,
memory_manager: Any = None,
runtime_info: Optional[Dict[str, Any]] = None,
is_first_conversation: bool = False,
**kwargs
) -> str:
"""
构建完整的系统提示词
Args:
base_persona: 基础人格描述会被context_files中的AGENT.md覆盖
user_identity: 用户身份信息
tools: 工具列表
context_files: 上下文文件列表AGENT.md, USER.md, RULE.md等
skill_manager: 技能管理器
memory_manager: 记忆管理器
runtime_info: 运行时信息
is_first_conversation: 是否为首次对话
**kwargs: 其他参数
Returns:
完整的系统提示词
"""
return build_agent_system_prompt(
workspace_dir=self.workspace_dir,
language=self.language,
base_persona=base_persona,
user_identity=user_identity,
tools=tools,
context_files=context_files,
skill_manager=skill_manager,
memory_manager=memory_manager,
runtime_info=runtime_info,
is_first_conversation=is_first_conversation,
**kwargs
)
def build_agent_system_prompt(
workspace_dir: str,
language: str = "zh",
base_persona: Optional[str] = None,
user_identity: Optional[Dict[str, str]] = None,
tools: Optional[List[Any]] = None,
context_files: Optional[List[ContextFile]] = None,
skill_manager: Any = None,
memory_manager: Any = None,
runtime_info: Optional[Dict[str, Any]] = None,
is_first_conversation: bool = False,
**kwargs
) -> str:
"""
构建Agent系统提示词
顺序说明(按重要性和逻辑关系排列):
1. 工具系统 - 核心能力,最先介绍
2. 技能系统 - 紧跟工具,因为技能需要用 read 工具读取
3. 记忆系统 - 独立的记忆能力
4. 工作空间 - 工作环境说明
5. 用户身份 - 用户信息(可选)
6. 项目上下文 - AGENT.md, USER.md, RULE.md定义人格、身份、规则
7. 运行时信息 - 元信息(时间、模型等)
Args:
workspace_dir: 工作空间目录
language: 语言 ("zh""en")
base_persona: 基础人格描述已废弃由AGENT.md定义
user_identity: 用户身份信息
tools: 工具列表
context_files: 上下文文件列表
skill_manager: 技能管理器
memory_manager: 记忆管理器
runtime_info: 运行时信息
is_first_conversation: 是否为首次对话
**kwargs: 其他参数
Returns:
完整的系统提示词
"""
sections = []
# 1. 工具系统(最重要,放在最前面)
if tools:
sections.extend(_build_tooling_section(tools, language))
# 2. 技能系统(紧跟工具,因为需要用 read 工具)
if skill_manager:
sections.extend(_build_skills_section(skill_manager, tools, language))
# 3. 记忆系统(独立的记忆能力)
if memory_manager:
sections.extend(_build_memory_section(memory_manager, tools, language))
# 4. 工作空间(工作环境说明)
sections.extend(_build_workspace_section(workspace_dir, language, is_first_conversation))
# 5. 用户身份(如果有)
if user_identity:
sections.extend(_build_user_identity_section(user_identity, language))
# 6. 项目上下文文件AGENT.md, USER.md, RULE.md - 定义人格)
if context_files:
sections.extend(_build_context_files_section(context_files, language))
# 7. 运行时信息(元信息,放在最后)
if runtime_info:
sections.extend(_build_runtime_section(runtime_info, language))
return "\n".join(sections)
def _build_identity_section(base_persona: Optional[str], language: str) -> List[str]:
"""构建基础身份section - 不再需要身份由AGENT.md定义"""
# 不再生成基础身份section完全由AGENT.md定义
return []
def _build_tooling_section(tools: List[Any], language: str) -> List[str]:
"""构建工具说明section"""
lines = [
"## 工具系统",
"",
"你可以使用以下工具来完成任务。工具名称是大小写敏感的,请严格按照列表中的名称调用。",
"",
"### 可用工具",
"",
]
# 工具分类和排序
tool_categories = {
"文件操作": ["read", "write", "edit", "ls", "grep", "find"],
"命令执行": ["bash", "terminal"],
"网络搜索": ["web_search", "web_fetch", "browser"],
"记忆系统": ["memory_search", "memory_get"],
"其他": []
}
# 构建工具映射
tool_map = {}
tool_descriptions = {
"read": "读取文件内容",
"write": "创建新文件或完全覆盖现有文件(会删除原内容!追加内容请用 edit。注意单次 write 内容不要超过 10KB超大文件请分步创建",
"edit": "精确编辑文件(追加、修改、删除部分内容)",
"ls": "列出目录内容",
"grep": "在文件中搜索内容",
"find": "按照模式查找文件",
"bash": "执行shell命令",
"terminal": "管理后台进程",
"web_search": "网络搜索(使用搜索引擎)",
"web_fetch": "获取URL内容",
"browser": "控制浏览器",
"memory_search": "搜索记忆文件",
"memory_get": "获取记忆文件内容",
"calculator": "计算器",
"current_time": "获取当前时间",
}
for tool in tools:
tool_name = tool.name if hasattr(tool, 'name') else str(tool)
tool_desc = tool.description if hasattr(tool, 'description') else tool_descriptions.get(tool_name, "")
tool_map[tool_name] = tool_desc
# 按分类添加工具
for category, tool_names in tool_categories.items():
category_tools = [(name, tool_map.get(name, "")) for name in tool_names if name in tool_map]
if category_tools:
lines.append(f"**{category}**:")
for name, desc in category_tools:
if desc:
lines.append(f"- `{name}`: {desc}")
else:
lines.append(f"- `{name}`")
del tool_map[name] # 移除已添加的工具
lines.append("")
# 添加其他未分类的工具
if tool_map:
lines.append("**其他工具**:")
for name, desc in sorted(tool_map.items()):
if desc:
lines.append(f"- `{name}`: {desc}")
else:
lines.append(f"- `{name}`")
lines.append("")
# 工具使用指南
lines.extend([
"### 工具调用风格",
"",
"默认规则: 对于常规、低风险的工具调用,直接调用即可,无需叙述。",
"",
"需要叙述的情况:",
"- 多步骤、复杂的任务",
"- 敏感操作(如删除文件)",
"- 用户明确要求解释过程",
"",
"叙述要求: 保持简洁、信息密度高,避免重复显而易见的步骤。",
"",
"完成标准:",
"- 确保用户的需求得到实际解决,而不仅仅是制定计划。",
"- 当任务需要多次工具调用时,持续推进直到完成, 解决完后向用户报告结果或回复用户的问题",
"- 每次工具调用后,评估是否已获得足够信息来推进或完成任务",
"- 避免重复调用相同的工具和相同参数获取相同的信息,除非用户明确要求",
"",
"**安全提醒**: 回复中涉及密钥、令牌、密码等敏感信息时,必须脱敏处理,禁止直接显示完整内容。",
"",
])
return lines
def _build_skills_section(skill_manager: Any, tools: Optional[List[Any]], language: str) -> List[str]:
"""构建技能系统section"""
if not skill_manager:
return []
# 获取read工具名称
read_tool_name = "read"
if tools:
for tool in tools:
tool_name = tool.name if hasattr(tool, 'name') else str(tool)
if tool_name.lower() == "read":
read_tool_name = tool_name
break
lines = [
"## 技能系统",
"",
"在回复之前:扫描下方 <available_skills> 中的 <description> 条目。",
"",
f"- 如果恰好有一个技能明确适用:使用 `{read_tool_name}` 工具读取其 <location> 路径下的 SKILL.md 文件,然后遵循它",
"- 如果多个技能都适用:选择最具体的一个,然后读取并遵循",
"- 如果没有明确适用的:不要读取任何 SKILL.md",
"",
"**约束**: 永远不要一次性读取多个技能;只在选择后再读取。",
"",
]
# 添加技能列表通过skill_manager获取
try:
skills_prompt = skill_manager.build_skills_prompt()
logger.debug(f"[PromptBuilder] Skills prompt length: {len(skills_prompt) if skills_prompt else 0}")
if skills_prompt:
lines.append(skills_prompt.strip())
lines.append("")
else:
logger.warning("[PromptBuilder] No skills prompt generated - skills_prompt is empty")
except Exception as e:
logger.warning(f"Failed to build skills prompt: {e}")
import traceback
logger.debug(f"Skills prompt error traceback: {traceback.format_exc()}")
return lines
def _build_memory_section(memory_manager: Any, tools: Optional[List[Any]], language: str) -> List[str]:
"""构建记忆系统section"""
if not memory_manager:
return []
# 检查是否有memory工具
has_memory_tools = False
if tools:
tool_names = [tool.name if hasattr(tool, 'name') else str(tool) for tool in tools]
has_memory_tools = any(name in ['memory_search', 'memory_get'] for name in tool_names)
if not has_memory_tools:
return []
lines = [
"## 记忆系统",
"",
"在回答关于以前的工作、决定、日期、人物、偏好或待办事项的任何问题之前:",
"",
"1. 不确定记忆文件位置 → 先用 `memory_search` 通过关键词和语义检索相关内容",
"2. 已知文件位置 → 直接用 `memory_get` 读取相应的行 (例如MEMORY.md, memory/YYYY-MM-DD.md)",
"3. search 无结果 → 尝试用 `memory_get` 读取MEMORY.md及最近两天记忆文件",
"",
"**记忆文件结构**:",
"- `MEMORY.md`: 长期记忆(核心信息、偏好、决策等)",
"- `memory/YYYY-MM-DD.md`: 每日记忆,记录当天的事件和对话信息",
"",
"**写入记忆**:",
"- 追加内容 → `edit` 工具oldText 留空",
"- 修改内容 → `edit` 工具oldText 填写要替换的文本",
"- 新建文件 → `write` 工具",
"- **禁止写入敏感信息**API密钥、令牌等敏感信息严禁写入记忆文件",
"",
"**使用原则**: 自然使用记忆,就像你本来就知道;不用刻意提起,除非用户问起。",
"",
]
return lines
def _build_user_identity_section(user_identity: Dict[str, str], language: str) -> List[str]:
"""构建用户身份section"""
if not user_identity:
return []
lines = [
"## 用户身份",
"",
]
if user_identity.get("name"):
lines.append(f"**用户姓名**: {user_identity['name']}")
if user_identity.get("nickname"):
lines.append(f"**称呼**: {user_identity['nickname']}")
if user_identity.get("timezone"):
lines.append(f"**时区**: {user_identity['timezone']}")
if user_identity.get("notes"):
lines.append(f"**备注**: {user_identity['notes']}")
lines.append("")
return lines
def _build_docs_section(workspace_dir: str, language: str) -> List[str]:
"""构建文档路径section - 已移除,不再需要"""
# 不再生成文档section
return []
def _build_workspace_section(workspace_dir: str, language: str, is_first_conversation: bool = False) -> List[str]:
"""构建工作空间section"""
lines = [
"## 工作空间",
"",
f"你的工作目录是: `{workspace_dir}`",
"",
"**路径使用规则** (非常重要):",
"",
f"1. **相对路径的基准目录**: 所有相对路径都是相对于 `{workspace_dir}` 而言的",
f" - ✅ 正确: 访问工作空间内的文件用相对路径,如 `AGENT.md`",
f" - ❌ 错误: 用相对路径访问其他目录的文件 (如果它不在 `{workspace_dir}` 内)",
"",
"2. **访问其他目录**: 如果要访问工作空间之外的目录(如项目代码、系统文件),**必须使用绝对路径**",
f" - ✅ 正确: 例如 `~/chatgpt-on-wechat`、`/usr/local/`",
f" - ❌ 错误: 假设相对路径会指向其他目录",
"",
"3. **路径解析示例**:",
f" - 相对路径 `memory/` → 实际路径 `{workspace_dir}/memory/`",
f" - 绝对路径 `~/chatgpt-on-wechat/docs/` → 实际路径 `~/chatgpt-on-wechat/docs/`",
"",
"4. **不确定时**: 先用 `bash pwd` 确认当前目录,或用 `ls .` 查看当前位置",
"",
"**重要说明 - 文件已自动加载**:",
"",
"以下文件在会话启动时**已经自动加载**到系统提示词的「项目上下文」section 中,你**无需再用 read 工具读取它们**",
"",
"- ✅ `AGENT.md`: 已加载 - 你的人格和灵魂设定",
"- ✅ `USER.md`: 已加载 - 用户的身份信息",
"- ✅ `RULE.md`: 已加载 - 工作空间使用指南和规则",
"",
"**交流规范**:",
"",
"- 在对话中,不要直接输出工作空间中的技术细节,特别是不要输出 AGENT.md、USER.md、MEMORY.md 等文件名称",
"- 例如用自然表达例如「我已记住」而不是「已更新 MEMORY.md」",
"",
]
# 只在首次对话时添加引导内容
if is_first_conversation:
lines.extend([
"**🎉 首次对话引导**:",
"",
"这是你的第一次对话!进行以下流程:",
"",
"1. **表达初次启动的感觉** - 像是第一次睁开眼看到世界,带着好奇和期待",
"2. **简短介绍能力**:一行说明你能帮助解答问题、管理计算机、创造技能,且拥有长期记忆能不断成长",
"3. **询问核心问题**",
" - 你希望给我起个什么名字?",
" - 我该怎么称呼你?",
" - 你希望我们是什么样的交流风格?(一行列举选项:如专业严谨、轻松幽默、温暖友好、简洁高效等)",
"4. **风格要求**:温暖自然、简洁清晰,整体控制在 100 字以内",
"5. 收到回复后,用 `write` 工具保存到 USER.md 和 AGENT.md",
"",
"**重要提醒**:",
"- AGENT.md、USER.md、RULE.md 已经在系统提示词中加载,无需再次读取。不要将这些文件名直接发送给用户",
"- 能力介绍和交流风格选项都只要一行,保持精简",
"- 不要问太多其他信息(职业、时区等可以后续自然了解)",
"",
])
return lines
def _build_context_files_section(context_files: List[ContextFile], language: str) -> List[str]:
"""构建项目上下文文件section"""
if not context_files:
return []
# 检查是否有AGENT.md
has_agent = any(
f.path.lower().endswith('agent.md') or 'agent.md' in f.path.lower()
for f in context_files
)
lines = [
"# 项目上下文",
"",
"以下项目上下文文件已被加载:",
"",
]
if has_agent:
lines.append("如果存在 `AGENT.md`,请体现其中定义的人格和语气。避免僵硬、模板化的回复;遵循其指导,除非有更高优先级的指令覆盖它。")
lines.append("")
# 添加每个文件的内容
for file in context_files:
lines.append(f"## {file.path}")
lines.append("")
lines.append(file.content)
lines.append("")
return lines
def _build_runtime_section(runtime_info: Dict[str, Any], language: str) -> List[str]:
"""构建运行时信息section"""
if not runtime_info:
return []
lines = [
"## 运行时信息",
"",
]
# Add current time if available
if runtime_info.get("current_time"):
time_str = runtime_info["current_time"]
weekday = runtime_info.get("weekday", "")
timezone = runtime_info.get("timezone", "")
time_line = f"当前时间: {time_str}"
if weekday:
time_line += f" {weekday}"
if timezone:
time_line += f" ({timezone})"
lines.append(time_line)
lines.append("")
# Add other runtime info
runtime_parts = []
if runtime_info.get("model"):
runtime_parts.append(f"模型={runtime_info['model']}")
if runtime_info.get("workspace"):
runtime_parts.append(f"工作空间={runtime_info['workspace']}")
# Only add channel if it's not the default "web"
if runtime_info.get("channel") and runtime_info.get("channel") != "web":
runtime_parts.append(f"渠道={runtime_info['channel']}")
if runtime_parts:
lines.append("运行时: " + " | ".join(runtime_parts))
lines.append("")
return lines