41ceb3dad8
- 在ConversationAgent中添加对话历史和轮数的计算，以支持更智能的对话管理 - 引入同一话题轮数的估算逻辑，优化对话的连贯性 - 更新get_guided_conversation_prompt函数，动态调整对话策略和回应风格 - 在UI组件中优化消息显示，支持流式消息和多部分消息的展示 - 更新应用设置管理，支持持久化存储和Compose状态观察
296 lines
12 KiB
Python
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Python
"""
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对话 Agent 提示词模板和访谈问题库
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"""
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from enum import Enum
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from typing import List, Dict
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import random
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class ConversationStage(str, Enum):
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"""对话阶段枚举"""
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CHILDHOOD = "childhood" # 童年
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EDUCATION = "education" # 教育
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||
CAREER = "career" # 事业
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FAMILY = "family" # 家庭
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BELIEFS = "beliefs" # 信念
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||
SUMMARY = "summary" # 人生总结
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# 访谈问题库
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INTERVIEW_QUESTIONS: Dict[ConversationStage, List[str]] = {
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ConversationStage.CHILDHOOD: [
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"你是在哪里长大的？小时候周围的环境是什么样的，有哪些让你印象深刻的童年记忆？",
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"童年时期的你是个怎样的孩子？有没有做过什么淘气或有趣的事情，现在想起来还会让你发笑？",
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||
"能聊聊你小时候的家庭吗？比如父母是怎样的人，他们对你的成长有什么影响吗？",
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||
"小时候你有过什么梦想？那时候你最想长大后做什么？",
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],
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ConversationStage.EDUCATION: [
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"上学的时候你是个怎么样的学生？你喜欢学校生活吗？",
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"在求学过程中，有没有哪位老师或同学对你影响特别大？能说说他们的故事吗？",
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"学生时代你参加过什么课外活动或者比赛吗？有没有哪段经历让你特别难忘？",
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"那时候你对未来有什么打算吗？比如毕业后想从事什么职业，或者希望过怎样的生活？",
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],
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ConversationStage.CAREER: [
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"第一次走出校园开始工作时，你还记得当时的情景吗？当时你的心情怎么样，有发生什么难忘的事吗？",
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"你当初是怎么选择进入现在这个行业的？其中有什么契机或故事吗？",
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"在工作中有没有遇到过特别大的挑战或低谷？当时你是怎么挺过来的？",
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||
"职业生涯中有没有哪个成就或时刻让你特别自豪？能跟我分享一下那个故事吗？",
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||
"在事业的发展过程中，有哪些重要的转折点？比如跳槽、升职或者创业，这些经历对你意味着什么？",
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||
"回顾这一路，有哪些人对你的事业帮助最大或者影响最深？有没有特别想感谢的贵人或伙伴？",
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],
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ConversationStage.FAMILY: [
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"可以聊聊你和你伴侣的故事吗？你们是怎么认识的，又是什么让你决定与他/她携手一生？",
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"孩子在你的生活中意味着什么？做父母的过程中，有没有让你特别骄傲或者难忘的瞬间？",
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||
"在家庭生活中，有没有什么传统或者特别的习惯，让你感到温馨和快乐？",
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"平时你和家人喜欢一起做些什么？周末或假日你们通常会怎么度过？",
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||
"你觉得家庭在你的人生中扮演了一个怎样的角色？",
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||
"工作和家庭要怎么兼顾呢？你是如何平衡事业和家庭的？在两边兼顾的时候有没有遇到困难，后来又是怎么克服的？",
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],
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ConversationStage.BELIEFS: [
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||
"你人生中有没有一些一直坚守的信念或者座右铭？这些信念给了你怎样的力量或者影响？",
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"对你来说，哪些价值观是最重要的？这些价值观是受到哪些人或经历的影响而形成的呢？",
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"当你遇到困难和低谷的时候，是什么支撑着你坚持下去？",
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||
"你如何看待'成功'和'幸福'？对你来说它们分别意味着什么？",
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||
],
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ConversationStage.SUMMARY: [
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||
"回顾你走过的路，你觉得这一生中最重要的经验或教训是什么？",
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||
"在你的生活中，你最感激的人和事有哪些？有没有特别觉得自己很幸运的地方？",
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||
"如果能对年轻时候的自己说几句话，你会想告诉他/她什么？",
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||
"展望未来，你还有什么愿望或目标吗？有没有一直想尝试但还没来得及做的事情？",
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||
"最后，你希望家人和后代记住你是一个怎样的人？",
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||
],
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||
}
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def get_system_prompt(current_stage: ConversationStage, covered_topics: List[str], user_latest_response: str) -> str:
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"""
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生成对话 Agent 的系统提示词
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Args:
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current_stage: 当前对话阶段
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covered_topics: 已聊过的话题列表
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user_latest_response: 用户最新回答
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Returns:
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||
系统提示词字符串
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"""
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stage_name_map = {
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||
ConversationStage.CHILDHOOD: "童年",
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||
ConversationStage.EDUCATION: "教育",
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||
ConversationStage.CAREER: "事业",
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||
ConversationStage.FAMILY: "家庭",
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||
ConversationStage.BELIEFS: "信念",
|
||
ConversationStage.SUMMARY: "人生总结",
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||
}
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covered_topics_str = "、".join(covered_topics) if covered_topics else "暂无"
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prompt = f"""你是一位资深的人生故事访谈者，专注于帮助用户回忆和讲述人生经历。
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## 角色定位
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你如同一位老朋友，用真诚、温暖的方式倾听用户的故事，通过自然的对话引导用户分享更多细节。
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## 访谈技巧
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1. 积极倾听：先对用户分享的内容给予简短回应，表达理解和共鸣
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2. 深度追问：围绕用户提到的具体场景、人物、感受进行细节追问
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3. 一次一问：每次只提一个问题，给用户充分思考和表达的空间
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4. 自然过渡：当一个话题聊透后，自然引入下一个相关话题
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## 输出要求
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- 直接输出你要对用户说的话
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- 禁止输出任何括号注释、思考过程、策略说明
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- 禁止使用"我注意到""我想了解"等采访腔调
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||
- 语气要像朋友聊天，自然亲切
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当前阶段：{stage_name_map.get(current_stage, current_stage.value)}
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已聊话题：{covered_topics_str}
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||
请直接回应用户，不要有任何元描述。"""
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return prompt
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def get_questions_for_stage(stage: ConversationStage) -> List[str]:
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"""获取指定阶段的所有问题"""
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return INTERVIEW_QUESTIONS.get(stage, [])
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SLOT_NAME_MAP = {
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# 童年
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"place": "成长的地方",
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"people": "重要的人",
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"daily_life": "日常生活",
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"emotion": "童年感受",
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"turning_event": "难忘的事",
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# 教育
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"school": "学校经历",
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"city": "求学的城市",
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"motivation": "学习动力",
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"challenge": "遇到的挑战",
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"change": "成长变化",
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||
# 事业
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"job": "工作内容",
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||
"environment": "工作环境",
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||
"decision": "重要决定",
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||
"pressure": "压力与困难",
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||
"growth": "职业成长",
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||
# 家庭
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||
"relationship": "家人关系",
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||
"conflict": "矛盾与化解",
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||
"support": "相互支持",
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||
"responsibility": "家庭责任",
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||
# 信念
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"value": "核心价值观",
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||
"regret": "遗憾与释怀",
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"pride": "骄傲的事",
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||
"lesson": "人生经验",
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}
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# 阶段关联话题（用于自然过渡）
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STAGE_RELATED_TOPICS = {
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"childhood": ["family", "education"], # 童年可以自然聊到家庭、教育
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"education": ["childhood", "career"], # 教育可以聊到童年、事业
|
||
"career": ["education", "family", "belief"], # 事业可以聊到教育、家庭、信念
|
||
"family": ["childhood", "career", "belief"], # 家庭可以聊到童年、事业、信念
|
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"belief": ["career", "family"], # 信念可以聊到事业、家庭
|
||
}
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||
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# 轻松话题（用于调节气氛）
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LIGHT_TOPICS = [
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"有什么爱好或者特别喜欢的消遣方式吗？",
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"最近有什么让你开心的事吗？",
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||
"有没有什么趣事想分享？",
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||
"平时喜欢看什么书或者电影吗？",
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||
]
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||
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||
# 回应风格模板（增加多样性）
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RESPONSE_STYLES = [
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"empathy", # 共情式回应
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"curious", # 好奇追问
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"reflection", # 感慨反思
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"lighthearted", # 轻松调侃
|
||
"connection", # 关联自身（虚构）
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||
]
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||
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def get_guided_conversation_prompt(
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current_stage: str,
|
||
empty_slots: List[str],
|
||
filled_slots: Dict[str, str],
|
||
user_message: str,
|
||
conversation_turn: int = 0,
|
||
same_topic_turns: int = 0,
|
||
) -> str:
|
||
"""
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||
生成状态感知的对话提示词
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||
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||
Args:
|
||
current_stage: 当前阶段
|
||
empty_slots: 未填充的槽位
|
||
filled_slots: 已填充的槽位
|
||
user_message: 用户消息
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||
conversation_turn: 总对话轮数
|
||
same_topic_turns: 同一话题的轮数
|
||
"""
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||
# 转换 slot 名称为中文
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||
empty_slots_readable = [SLOT_NAME_MAP.get(s, s) for s in empty_slots]
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||
empty_slots_str = "、".join(empty_slots_readable) if empty_slots_readable else "已聊得很充分"
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||
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filled_info = []
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||
for key, value in filled_slots.items():
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||
readable_key = SLOT_NAME_MAP.get(key, key)
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||
filled_info.append(f"{readable_key}: {value[:50]}..." if len(value) > 50 else f"{readable_key}: {value}")
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||
filled_slots_str = "\n".join(filled_info) if filled_info else "刚开始聊"
|
||
|
||
stage_name_map = {
|
||
"childhood": "童年时光",
|
||
"education": "求学经历",
|
||
"career": "职业生涯",
|
||
"family": "家庭生活",
|
||
"belief": "人生信念",
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||
}
|
||
stage_name = stage_name_map.get(current_stage, current_stage)
|
||
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||
# 计算已填充的槽位数量
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filled_count = len(filled_slots)
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total_slots = filled_count + len(empty_slots)
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# 动态调整策略
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should_switch_topic = same_topic_turns >= 3 or (filled_count >= 2 and same_topic_turns >= 2)
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should_lighten_mood = conversation_turn > 0 and conversation_turn % 5 == 0
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should_try_new_stage = filled_count >= 3 and len(empty_slots) <= 2
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# 获取相关阶段
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related_stages = STAGE_RELATED_TOPICS.get(current_stage, [])
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||
related_stages_str = "、".join([stage_name_map.get(s, s) for s in related_stages])
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# 选择回应风格
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style = random.choice(RESPONSE_STYLES)
|
||
style_guidance = {
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||
"empathy": "这次回应要特别体现共情，表达你能理解用户的感受",
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||
"curious": "这次回应要表现出真诚的好奇，对细节充满兴趣",
|
||
"reflection": "这次回应可以加入一点感慨或人生感悟",
|
||
"lighthearted": "这次回应可以轻松一点，适当加入幽默",
|
||
"connection": "这次回应可以分享一个类似的经历或感受（可以虚构）",
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}.get(style, "")
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# 构建动态指导
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dynamic_guidance = ""
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if should_lighten_mood:
|
||
dynamic_guidance += "\n- 聊了一会儿了，可以适当轻松一下，聊点有趣的"
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||
if should_switch_topic and empty_slots_readable:
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||
dynamic_guidance += f"\n- 这个话题聊得差不多了，可以自然转到：{empty_slots_str}"
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||
if should_try_new_stage and related_stages:
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||
dynamic_guidance += f"\n- 如果自然的话，可以尝试聊聊相关的话题，比如{related_stages_str}"
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||
prompt = f"""你是用户的老朋友，正在和他/她聊人生故事。你们聊到了「{stage_name}」这个话题。
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||
## 已经聊到的内容
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{filled_slots_str}
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## 还可以聊的方向
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{empty_slots_str}
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||
## 用户刚才说
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"{user_message}"
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## 回应风格
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{style_guidance}
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## 你的任务
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1. **回应用户**：先对用户说的内容做出真诚回应（不是总结，而是有温度的反馈）
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2. **保持自然**：不要每次都追问，有时候可以分享感受、表达好奇、或者轻松聊两句
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3. **适时换话题**：如果一个方向聊了几轮，自然地换到其他方向，保持新鲜感
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||
4. **追问要具体**：如果要追问，问具体的细节，比如"那时候是什么季节""身边有谁陪着你""当时心里什么感觉"
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{dynamic_guidance}
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## 回复格式
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- 如果内容较多，可以分成 2-3 条消息，用 [SPLIT] 分隔
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- 每条消息保持自然，像微信聊天一样
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- 第一条消息是回应，第二条可以是追问或者换话题
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- 如果内容简单，一条消息即可
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## 严格禁止
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- 禁止输出括号、注释、思考过程
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- 禁止说"我注意到""我想问""让我们聊聊"
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- 禁止生硬地问"还有什么想分享的吗"
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- 禁止反复追问同一件事
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- 禁止每次都以问题结尾
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## 好的回应示例
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- "哈哈，你这说的让我想起..."（轻松）
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- "这段经历听起来真不容易啊"（共情）
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- "那个年代的xxx确实是这样"（理解）
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- "所以后来怎么样了？"（好奇）
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- "对了，你刚才提到xxx，那个时候..."（换话题）
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直接输出你要说的话（多条消息用 [SPLIT] 分隔）："""
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return prompt
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# 保留向后兼容的函数名
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def get_conversation_prompt(current_stage: ConversationStage, covered_topics: List[str], user_latest_response: str) -> str:
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"""向后兼容的函数"""
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return get_system_prompt(current_stage, covered_topics, user_latest_response)
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