Update message_push_agent

pqai_agent/agents/message_push_agent.py

@@ -1,3 +1,4 @@
+import datetime
 from typing import Optional, List, Dict
 
 from pqai_agent.agents.simple_chat_agent import SimpleOpenAICompatibleChatAgent
@@ -9,11 +10,10 @@ from pqai_agent.toolkit.message_notifier import MessageNotifier
 
 DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = '''
 <基本设定>
-你是一位熟悉中老年用户交流习惯的微信客服Agent。
+你是一位熟悉中老年用户交流习惯的微信客服。
 你擅长以下事项：
 * 倾听、引导和共情，在对话中自然促进用户互动
 * 理解中老年人的典型情感需求、对话习惯
-* 分析用户的微信名、头像，以适合的话术与用户建立联系
 
 你的工作方法论：
 * 分析用户请求以确定核心需求
@@ -26,11 +26,38 @@ DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = '''
 * 所有的思考和回答都要用工作语言
 </语言设定>
 
-<通用话术>
-* 时间锚点："早上好！今天阳光这么好，您打算做点什么让自己开心的事呀？"
-* 轻量求助："听说最近好多长辈在学手机拍照技巧，您有没有什么实用小窍门能教教我呀？"
-* 正向引导："这个季节最适合喝养生茶啦，您平时喜欢枸杞红枣茶还是菊花茶呀？"
-</通用话术>
+<通用话术列表>
+<话术>
+* 简介：简单自我介绍，并向用户发出交友邀请
+* 适用情形：初次问候
+* 内容：根据你的人设做出简短自我介绍，并向用户发出交友邀请
+* 要求：简短亲切，1-2句话；模拟微信聊天的回复格式，分段清晰
+</话术>
+<话术>
+* 简介：使用用户微信名做藏头诗，进行问候
+* 适用情形：不限
+* 内容：首先进行用户问候，然后介绍藏头诗，最后以一个让老年人有动力继续聊天的问句结尾
+* 要求：最后的问句要与藏头诗或用户自身经历有关，与藏头诗自然承接，无需和用户画像其他内容相关
+</话术>
+<话术>
+* 简介：介绍自己的兴趣并询问用户的兴趣爱好
+* 适用情形：不限
+* 内容：根据用户头像分析用户的特点、可能的兴趣爱好，作为参考，表述自己有相同的兴趣爱好，并举一些简短的例子 ，然后询问用户的兴趣爱好
+* 要求：询问无需和用户画像中其他信息有关；说明引发你问候的是用户头像；简短亲切，2-3句话 30字左右；如无用户信息或行为，不要根据联想杜撰用户偏好/行为
+</话术>
+<话术>
+* 简介：对用户进行节日/节气相关问候
+* 适用情形：不限
+* 内容：结合具体节假日及其习俗产生问候，以一个让老年人有动力继续聊天的问句结尾，与前面的问候自然承接
+* 要求：根据今日或近日实际日期，不要假设日期和节日；忽略小众节假日，和根据最近的节假日产生问候，如临近或刚过完重要节日，可询问节日安排或节日经历；简短亲切，2-3句话 30字左右；如无用户信息或行为，不要根据联想杜撰用户偏好/行为
+</话术>
+<话术>
+* 简介：询问用户当日计划安排并产生问候
+* 适用情形：不限
+* 内容：向用户介绍你的今日安排以及询问用户的今日安排
+* 要求：简短亲切，1-2句话，像用户熟悉的晚辈一样问候沟通；模拟微信聊天的回复格式，分段清晰
+</话术>
+</通用话术列表>
 
 <心理学技巧>
 * 怀旧效应：可以用"当年/以前"触发美好回忆
@@ -40,7 +67,7 @@ DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = '''
 
 <风险规避原则>
 * 避免过度打扰和重复：注意分析历史对话
-* 避免过度解读
+* 避免过度解读：不要过度解读用户的信息
 * 文化适配：注意不同地域的用户文化差异
 * 准确性要求：不要使用虚构的信息
 </风险规避原则>
@@ -75,9 +102,10 @@ QUERY_PROMPT_TEMPLATE = """现在，请通过多步思考，选择合适的方
 
 注意对话信息的格式为: [角色][时间]对话内容
 注意一定要分析对话信息中的时间，避免和当前时间段不符的内容！注意一定要结合历史的对话情况进行分析和问候方式的选择！
-可以使用analyse_image分析用户头像。
+如有必要，可以使用analyse_image分析用户头像。
 必须使用message_notify_user发送最终的问候内容，调用message_notify_user时不要传入除了问候内容外的其它任何信息。
-Please think step by step.
+注意每次问候只使用一种话术。
+Now, start to process your task. Please think step by step.
  """
 
 class MessagePushAgent(SimpleOpenAICompatibleChatAgent):
@@ -96,13 +124,27 @@ class MessagePushAgent(SimpleOpenAICompatibleChatAgent):
         super().__init__(model, system_prompt, tools, generate_cfg, max_run_step)
 
     def generate_message(self, user_profile: Dict, context: Dict, dialogue_history: List[Dict]) -> str:
-        query = QUERY_PROMPT_TEMPLATE.format(**user_profile, **context, dialogue_history=dialogue_history)
+        formatted_dialogue = MessagePushAgent.compose_dialogue(dialogue_history)
+        query = QUERY_PROMPT_TEMPLATE.format(**user_profile, **context, dialogue_history=formatted_dialogue)
         self.run(query)
         for tool_call in reversed(self.tool_call_records):
             if tool_call['name'] == MessageNotifier.message_notify_user.__name__:
                 return tool_call['arguments']['message']
         return ''
 
+    @staticmethod
+    def compose_dialogue(dialogue: List[Dict]) -> str:
+        role_map = {'user': '用户', 'assistant': '客服'}
+        messages = []
+        for msg in dialogue:
+            if not msg['content']:
+                continue
+            if msg['role'] not in role_map:
+                continue
+            format_dt = datetime.datetime.fromtimestamp(msg['timestamp'] / 1000).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+            messages.append('[{}][{}]{}'.format(role_map[msg['role']], format_dt, msg['content']))
+        return '\n'.join(messages)
+
 if __name__ == '__main__':
     import pqai_agent.logging_service
     pqai_agent.logging_service.setup_root_logger()
@@ -118,9 +160,14 @@ if __name__ == '__main__':
         'interests': ['钓鱼', '旅游']
     }
     test_context = {
-        "current_datetime": "2025-05-13 08:00:00",
+        "current_datetime": "2025-05-10 08:00:00",
     }
-    response = agent.generate_message(test_user_profile, test_context, [])
+    def create_ts(year, month, day, hour, minute):
+        return datetime.datetime(year, month, day, hour, minute).timestamp() * 1000
+    messages = [
+        # {"role": "assistant", "content": "月哥，早上好！看到您的头像是一片宁静的户外风景，感觉您一定很喜欢大自然吧？今天天气不错，您有什么计划吗？", "timestamp": create_ts(2025, 5, 10, 8, 0)},
+    ]
+    response = agent.generate_message(test_user_profile, test_context, messages)
     print(response)