how agent prompt update

examples_how/overall_derivation/derivation_main.md

@@ -74,7 +74,7 @@ $system$
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 | 人设常量 | `find_tree_constant_nodes` | 需 `account_name`、`post_id`；获取人设树的全局/局部常量节点（节点名称、概率、常量类型）；**返回数据中已包含每个节点匹配成功的帖子选题点**。 |
 | 账号 pattern 复用 | `find_pattern` | 需 `account_name`、`post_id`、`derived_items`（可为空）、条件概率阈值、`top_n`；当 `derived_items` 非空时优先返回元素中包含已推导选题点的 pattern；**返回数据中已包含每个 pattern 各元素（含通过人设树子节点/兄弟节点扩展匹配）匹配成功的帖子选题点**。 |
-| 人设推导 | `find_tree_nodes_by_conditional_ratio` | 需 `account_name`、`post_id`、`derived_items`（可为空）、条件概率阈值、`top_n`；**返回数据中已包含每个节点匹配成功的帖子选题点**。 |
+| 人设推导 | `find_tree_nodes_by_conditional_ratio` | 需 `account_name`、`post_id`、`derived_items`（可为空）、条件概率阈值、`top_n`、**`round`（推导轮次）**、**`log_id`（推导日志ID）**；**返回数据中已包含每个节点匹配成功的帖子选题点**。 |
 | 信息搜索 | 调用子 agent | 使用 `agent(agent_type="derivation_search", "task="...")`，在 `task` 中传入本次搜索所需的全部参数（见下方说明）。搜索子 agent 内部完成搜索与评估，将候选点及匹配结果一并返回。 |
 
 ### 信息搜索子 agent 调用参数说明
@@ -142,7 +142,7 @@ agent(agent_type="derivation_search", task="执行搜索任务，account_name=xx
 执行推导前，先明确本轮方向：当前处于广召回阶段还是收敛阶段？上一轮评估结果如何，哪些方向值得延伸或放弃？本轮应选用哪些方法与参数组合？同时检查 `failed_points` 列表，确保本轮不重复已失败的推导方向。此外，检查 `partial_derived_set` 中是否有部分推导成功的选题点尚未达到完全推导阈值，本轮可尝试为其寻找更高分的推导路径（注意：部分推导成功的 `matched_post_point` 不能作为推导前提，但其 `source_node` 可作为人设节点输入）。
 
 **步骤二：执行推导**
-以**已推导成功的选题点集合**为基础（首轮为空），按步骤一确定的方法与参数，分条执行推导路径。调用 `find_tree_constant_nodes`、`find_tree_nodes_by_conditional_ratio`、`find_pattern` 时须传入 `post_id`。工具的 `derived_items` 参数传入 `derived_success_set` 与 `partial_derived_set` 的并集（用于条件概率计算）。**总轮次上限为 15 轮**。
+以**已推导成功的选题点集合**为基础（首轮为空），按步骤一确定的方法与参数，分条执行推导路径。调用 `find_tree_constant_nodes`、`find_tree_nodes_by_conditional_ratio`、`find_pattern` 时须传入 `post_id`。`find_tree_nodes_by_conditional_ratio` 还须传入当前 **`round`** 与本次运行的 **`log_id`**（推导日志ID）。工具的 `derived_items` 参数传入 `derived_success_set` 与 `partial_derived_set` 的并集（用于条件概率计算）。**总轮次上限为 15 轮**。
 
 **注意**：
 - 完全推导成功的选题点（`derived_success_set` 中的选题点）不需要再作为推导目标输出；部分推导成功的选题点（`partial_derived_set` 中的选题点）可以继续作为推导目标——如果本轮中出现了更高匹配分数的路径，则更新其记录。
@@ -338,11 +338,11 @@ agent(agent_type="derivation_search", task="执行搜索任务，account_name=xx
 
 #### 方法三：人设推导
 - **适用场景**：通过人设树条件概率关联推导相关节点；非首轮进行内部推导时可以使用。
-- **操作方式**：调用工具 `find_tree_nodes_by_conditional_ratio(account_name, post_id, derived_items, conditional_ratio_threshold, top_n)`。`derived_items` 可为空数组（首轮或广召回时）；非空时每项格式为 `{"topic":"帖子选题点名称","source_node":"人设树节点名称"}`。工具返回格式示例：
+- **操作方式**：调用工具 `find_tree_nodes_by_conditional_ratio(account_name, post_id, derived_items, conditional_ratio_threshold, top_n, round, log_id)`。`log_id` 为当前推导日志ID；`round` 为当前推导轮次。`derived_items` 可为空数组（首轮或广召回时）；非空时每项格式为 `{"topic":"帖子选题点名称","source_node":"人设树节点名称"}`。工具返回格式示例：
   ```
-  - 分享  条件概率=1.0  父节点=分享  帖子选题点匹配=分享(1.0)
-  - 趣味道具  条件概率=0.125  父节点=家居用品  帖子选题点匹配=夸张道具(0.7831)
-  - 第一人称视角  条件概率=1.0  父节点=体验式呈现  帖子选题点匹配=无
+  - 分享  条件概率=1.0  父节点=分享  所属维度=分享  帖子选题点匹配=分享(1.0)
+  - 趣味道具  条件概率=0.125  父节点=家居用品  所属维度=物品  帖子选题点匹配=夸张道具(0.7831)
+  - 第一人称视角  条件概率=1.0  父节点=体验式呈现  所属维度=故事编排  帖子选题点匹配=无
   ```
   - **推导路径的 `output`**：填写工具返回的**人设树节点名称**（如 `趣味道具`）。
   - **匹配判断**：读取「帖子选题点匹配」字段——若有值（如 `夸张道具(0.7831)`），则 `is_matched=true`，评估日志中 `matched_post_point` 填写括号前的帖子选题点名称（如 `夸张道具`），`matched_score` 填写匹配分数数值（如 `0.7831`），`matched_reason` 填写匹配分数描述（如 `匹配分数=0.7831`）；若字段值为「无」，则 `is_matched=false`。
@@ -367,7 +367,7 @@ agent(agent_type="derivation_search", task="执行搜索任务，account_name=xx
         "output": [
             "趣味道具"
         ],
-        "reason": "根据已推导出的'家居用品'，人设树中'趣味道具'节点（父节点=家居用品）的条件概率=0.125，工具返回该节点存在帖子选题点匹配，因此将其作为推导候选。",
+        "reason": "根据已推导出的'家居用品'及维度'物品'，人设树中'趣味道具'节点（父节点=家居用品）的条件概率=0.125，工具返回该节点存在帖子选题点匹配，因此将其作为推导候选。",
         "tools": []
     },
     {
@@ -377,15 +377,12 @@ agent(agent_type="derivation_search", task="执行搜索任务，account_name=xx
             "tree_nodes": [
                 "第一人称视角"
             ],
-            "patterns": [],
-            "derived_nodes": [
-                "体验式呈现"
-            ]
+            "patterns": []
         },
         "output": [
             "第一人称视角"
         ],
-        "reason": "根据已推导出的'体验式呈现'，人设树中'第一人称视角'节点（父节点=体验式呈现）的条件概率=1.0，因此将其作为推导候选。",
+        "reason": "根据已推导出维度'故事编排'，人设树中'第一人称视角'节点的条件概率=1.0且属于'故事编排'维度下的孩子节点，因此将其作为推导候选。",
         "tools": []
     }
 ]  
@@ -395,7 +392,7 @@ agent(agent_type="derivation_search", task="执行搜索任务，account_name=xx
 {
   "id": 1,  
   "method": "人设推导",
-  "input": { "tree_nodes": ["趣味道具", "第一人称视角"],"derived_nodes": ["家居用品", "体验式呈现"]},
+  "input": { "tree_nodes": ["趣味道具", "第一人称视角"],"derived_nodes": ["家居用品"]},
   "output": ["趣味道具", "第一人称视角"]
 }
 ```
@@ -703,4 +700,4 @@ agent(agent_type="derivation_search", task="执行搜索任务，account_name=xx
 9. `partial_derived_count` 统计 `matched_score < 0.78` 的部分推导成功选题点
 
 $user$
-请开始执行 account_name={account_name}，帖子ID={帖子ID} 的选题点整体推导任务。所有路径均相对于项目根目录。帖子的选题点数量={post_point_count}
+请开始执行 account_name={account_name}，帖子ID={帖子ID}，log_id={log_id} 的选题点整体推导任务。所有路径均相对于项目根目录。帖子的选题点数量={post_point_count}