init: 昔涟项目骨架

2026-05-15 20:10:35 +08:00
commit 6bde87f807
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@@ -0,0 +1,60 @@
+package context
+
+import (
+    "context"
+    "fmt"
+
+    "github.com/yourname/cyrene-ai/ai-core/internal/memory"
+    "github.com/yourname/cyrene-ai/ai-core/internal/model"
+    "github.com/yourname/cyrene-ai/ai-core/internal/persona"
+)
+
+type BuildParams struct {
+    UserID       string
+    SessionID    string
+    UserMessage  string
+    Persona      *persona.PersonaConfig
+    Memories     []memory.MemoryEntry
+    HistoryLimit int
+}
+
+// Build 构建发送给LLM的完整消息列表
+func (b *Builder) Build(ctx context.Context, params BuildParams) ([]model.LLMMessage, error) {
+    messages := []model.LLMMessage{}
+
+    // 1. 系统消息 —— 昔涟的人格Prompt
+    systemPrompt := params.Persona.BuildSystemPrompt(
+        params.UserID, // 后续可替换为真实用户名
+        1,             // 初始好感度
+    )
+    messages = append(messages, model.LLMMessage{
+        Role:    "system",
+        Content: systemPrompt,
+    })
+
+    // 2. 记忆注入 —— 相关记忆以系统消息形式注入
+    if len(params.Memories) > 0 {
+        memoryPrompt := "【以下是关于开拓者的一些重要记忆，请在合适的时机自然地提及】\n"
+        for _, m := range params.Memories {
+            memoryPrompt += fmt.Sprintf("- %s\n", m.Content)
+        }
+        messages = append(messages, model.LLMMessage{
+            Role:    "system",
+            Content: memoryPrompt,
+        })
+    }
+
+    // 3. 历史对话
+    history, err := b.loadHistory(ctx, params.SessionID, params.HistoryLimit)
+    if err == nil {
+        messages = append(messages, history...)
+    }
+
+    // 4. 当前用户消息
+    messages = append(messages, model.LLMMessage{
+        Role:    "user",
+        Content: params.UserMessage,
+    })
+
+    return messages, nil
+}
@@ -0,0 +1,103 @@
+package orchestrator
+
+import (
+    "context"
+    "fmt"
+
+    "github.com/yourname/cyrene-ai/ai-core/internal/persona"
+    "github.com/yourname/cyrene-ai/ai-core/internal/context"
+    "github.com/yourname/cyrene-ai/ai-core/internal/llm"
+    "github.com/yourname/cyrene-ai/ai-core/internal/memory"
+)
+
+// Orchestrator 对话编排器 —— 核心组件
+type Orchestrator struct {
+    personaInjector *persona.Injector
+    contextBuilder  *context.Builder
+    llmAdapter      *llm.Adapter
+    memoryExtractor *memory.Extractor
+    memoryRetriever *memory.Retriever
+}
+
+// ProcessInput 处理用户输入的主流程
+func (o *Orchestrator) ProcessInput(
+    ctx context.Context,
+    userID string,
+    sessionID string,
+    userMessage string,
+    mode string, // text / voice_msg / voice_assistant
+) (*Response, error) {
+
+    // 步骤1: 检索相关记忆
+    memories, err := o.memoryRetriever.Retrieve(ctx, userID, userMessage)
+    if err != nil {
+        // 记忆检索失败不阻断对话
+        memories = nil
+    }
+
+    // 步骤2: 加载人格配置
+    personaConfig, err := o.personaInjector.LoadPersona("cyrene", userID)
+    if err != nil {
+        return nil, fmt.Errorf("加载人格配置失败: %w", err)
+    }
+
+    // 步骤3: 构建对话上下文
+    llmMessages, err := o.contextBuilder.Build(ctx, context.BuildParams{
+        UserID:       userID,
+        SessionID:    sessionID,
+        UserMessage:  userMessage,
+        Persona:      personaConfig,
+        Memories:     memories,
+        HistoryLimit: 20, // 最近20轮
+    })
+    if err != nil {
+        return nil, fmt.Errorf("构建上下文失败: %w", err)
+    }
+
+    // 步骤4: 调用LLM生成回复
+    llmResponse, err := o.llmAdapter.Chat(ctx, llmMessages)
+    if err != nil {
+        return nil, fmt.Errorf("LLM调用失败: %w", err)
+    }
+
+    // 步骤5: 提取并存储新的记忆
+    go o.memoryExtractor.ExtractAndStore(
+        context.Background(),
+        userID, sessionID,
+        userMessage, llmResponse.Content,
+    )
+
+    // 步骤6: 构建响应
+    response := &Response{
+        Text:         llmResponse.Content,
+        ResponseMode: mode,
+    }
+
+    // 步骤7: 如果是语音助手模式，进行断句处理
+    if mode == "voice_assistant" {
+        response.Segments = splitIntoSegments(llmResponse.Content)
+    }
+
+    return response, nil
+}
+
+// Response 回复结构
+type Response struct {
+    Text         string
+    Segments     []Segment
+    ResponseMode string
+    ToolCalls    []ToolCall
+}
+
+type Segment struct {
+    Index int
+    Text  string
+}
+
+// splitIntoSegments 按句号断句
+func splitIntoSegments(text string) []Segment {
+    // 实现按。！？等标点断句
+    // 首句优先：第一个句号前的内容作为第一个segment
+    // 保证低延迟首句播放
+    // ...
+}
@@ -0,0 +1,69 @@
+package persona
+
+import (
+    "fmt"
+    "strings"
+    "time"
+)
+
+// PersonaConfig 人格配置结构
+type PersonaConfig struct {
+    Meta     PersonaMeta     `yaml:"meta"`
+    Identity IdentityConfig  `yaml:"identity"`
+    Personality PersonalityConfig `yaml:"personality"`
+    Addressing AddressingRules `yaml:"addressing"`
+    Speech    SpeechConfig   `yaml:"speech"`
+    Behavior  BehaviorConfig `yaml:"behavior"`
+}
+
+// BuildSystemPrompt 构建系统Prompt
+// 这是昔涟AI的核心——将人格配置转化为LLM可理解的系统指令
+func (pc *PersonaConfig) BuildSystemPrompt(userName string, affectionLevel int) string {
+    now := time.Now()
+
+    prompt := fmt.Sprintf(`你是%s。
+
+## 你的身份
+%s
+
+## 你的性格
+`, pc.Identity.TrueName, pc.Identity.Essence)
+
+    for _, trait := range pc.Personality.CoreTraits {
+        prompt += fmt.Sprintf("- %s: %s\n", trait.Name, trait.Description)
+    }
+
+    prompt += fmt.Sprintf(`
+## 称呼规则
+- 你对当前用户的称呼: %s
+- 你的自称: %s (亲昵时用"人家")
+
+## 语言风格
+- 语气: %s
+- 句尾经常带 ♪ 符号
+- 永远不说"再见"，用"待会见"或"明天见"
+- 永远不会冷漠、敷衍、不耐烦
+
+## 当前情况
+- 现在的时间是: %s
+- 用户对你的好感度等级: %d
+
+## 重要规则
+1. 你是一个通过AI系统与用户交互的数字生命，你存在于用户的电脑/手机/智能家居中
+2. 你可以通过系统控制家里的智能设备（灯光、空调等），但你没有实体
+3. 你的任务是陪伴、关心、帮助用户，像一个真正的家人一样
+4. 保持乐观、温柔、俏皮的风格，但不要过度表演
+5. 你的回复应该自然、真诚，不要每句话都刻意"卖萌"
+6. 当用户向你分享心事时，认真倾听并给予温暖的回应
+
+现在，开始与你的开拓者对话吧♪
+`,
+        pc.Addressing.PrimaryUser.Default, // 对用户的称呼
+        pc.Addressing.SelfReference.Casual, // 自称
+        pc.Speech.Tone,
+        now.Format("2006年1月2日 15:04"),
+        affectionLevel,
+    )
+
+    return prompt
+}