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Phase 2: 人格与交互深化 — 开发报告

报告日期：2026-05-23
分支：dev
阶段：Phase 2 — 人格与交互深化
总计修改文件数：16 个 (新增 3 个, 修改 13 个)
编译状态：ai-core ✅ / gateway ✅

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一、背景

Phase 1 完成了基础设施层 (ThinkChain 连续性、AutonomousToolPolicy 工具安全、MessageScheduler 自适应节奏、SessionEnrichmentStore 渐进式丰富)。Phase 2 在此之上深化昔涟的人格表现和交互质量，包含三个子任务：

任务	编号	目标
情感状态机	2.4	运行时心情追踪，基于对话情绪、时间和事件自动转换
主动消息决策增强	2.6	多维度推送评估 (静默时段、紧急程度、频率限制、内容校验)
离线自主思考	2.3	在线状态感知、离线行为调整、重连问候

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二、情感状态机 (Task 2.4)

2.1 新增文件

backend/ai-core/internal/persona/emotion_state.go

核心类型：

EmotionState        — 当前心情、强度(0.0-1.0)、主导情绪、情绪计数、历史记录
MoodTransition      — 心情转换记录 (From → To, Reason, Timestamp)
EmotionTracker      — 单用户情感追踪器，线程安全

5 种心情 (来自 cyrene_persona.yaml 的 mood_system)：

心情	触发条件	YAML 表达示例
happy	积极情绪积累 ≥3 次	"今天和你聊得很开心呢，心情像星海一样明朗♪"
thoughtful	初始默认 / 长时间沉默 / 情绪消退	"让我想想……这片记忆之海里，有没有什么能帮到你的呢？"
worried	消极情绪积累 ≥3 次	"开拓者……你是不是有心事？不想说也没关系，人家会一直在这里陪着你。"
playful	高强度 (>0.6) 积极情绪积累	"嘻嘻，想逗你一下而已啦！看到你笑了，人家就开心了♪"
nostalgic	触发回忆事件	"啊……这让我想起很久很久以前的一件事……"

转换逻辑：

RecordSentiment(sentiment) → 累加计数器
  ├─ positive ≥ 3 且 intensity ≤ 0.6 → happy
  ├─ positive ≥ 3 且 intensity > 0.6 → playful
  └─ negative ≥ 3 → worried

UpdateMood(trigger) → 显式触发
  ├─ "user_returned" → happy
  ├─ "long_silence" → thoughtful
  └─ "nostalgic_trigger" → nostalgic

Decay() → 时间衰减
  └─ 每小时 -0.1 intensity, < 0.2 时回归 thoughtful 基线

2.2 修改文件

文件	修改内容
persona/injector.go	新增 BuildSystemPromptWithMood(userName, affectionLevel, mood, expression) — 在"当前情况"段注入心情行 - 你现在的心情: happy (今天和你聊得很开心呢…)
orchestrator/orchestrator.go	新增 emotionTracker 字段 + SetEmotionTracker；意图分析后调用 RecordSentiment(intent.Sentiment)；构建 prompt 时传入当前心情
background/think_chain.go	ThinkRecord 新增 Mood string + MoodIntensity float64 字段
background/thinker.go	新增 emotionTracker 字段 + SetEmotionTracker；思考提示词注入心情；思考链记录心情；定期/静默思考触发 Decay() 和 UpdateMood("long_silence")
cmd/main.go	从 personaConfig.Personality.MoodSystem 创建 EmotionTracker，注入 orch 和 thinker

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三、主动消息决策增强 (Task 2.6)

3.1 新增文件

backend/ai-core/internal/background/proactive_decision.go

核心类型：

ProactiveGuard      — 主动消息决策守卫
  ├─ QuietHoursStart/End     (23:00-07:00)
  ├─ MinGapByUrgency         (low=30min, medium=10min, high=2min)
  ├─ MaxMessagesPerHour      (3)
  └─ recentSends             (滑动窗口)

ProactiveDecision    — { ShouldSend, Urgency, Reason }

决策流程 (5 层检查)：

1. 静默时段检查 → 非 high 紧急度在 23:00-07:00 拒绝
2. 用户状态检查  → resting/busy/sleeping 且非 high 拒绝
3. 紧急度频率限制 → 按 low/medium/high 查 MinGapByUrgency
4. 小时频率限制   → 最近 1 小时内消息数 ≥ MaxMessagesPerHour 拒绝
5. 内容校验       → 空消息/超长(>500字符)/机械语言检测

辅助函数：

• ExtractUrgencyFromContent() — 从消息内容推断紧急程度 (关键词匹配)
• ValidateProactiveMessage() — 检测机械语言 (系统检测到, 根据分析 等)
• DetermineUserState() — 从用户最后消息推断状态 (休息/忙碌/活跃)

3.2 修改文件

文件	修改内容
background/thinker.go	Thinker 新增 proactiveGuard 字段 + 初始化；storeThought() 中硬编码 30 分钟间隔替换为 ProactiveGuard.Evaluate() 多维评估
gateway/internal/ws/hub.go	新增 pendingProactive 离线队列；QueueProactiveMessage() / FlushPendingProactive()；注册时检测重连并推送积压消息
gateway/internal/handler/chat_handler.go	HandleProactiveMessage 中离线用户不再丢弃消息，改为 QueueProactiveMessage 排队等待重连

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四、离线自主思考 (Task 2.3)

4.1 在线状态感知链路

Gateway WebSocket connect/disconnect
  → Hub.Run() register/unregister handler
    → notifyAICorePresence(userID, status, sessionID)
      → POST /api/v1/internal/presence (ai-core)
        → Thinker.UpdatePresence(online, sessionID)

4.2 修改文件

文件	修改内容
background/thinker.go	新增 userOnline, lastOnlineChange, userSessionID 字段；UpdatePresence() 方法 — 上线触发 performThink("user_returned") + UpdateMood("user_returned")；periodicThinkLoop 内离线时延长间隔至 30 分钟
background/thinker.go	新增 "user_returned" 思考提示词分支 — 温和的"欢迎回来"反思，仅在白天/清醒时允许主动消息
cmd/main.go	新增 POST /api/v1/internal/presence 端点，验证 X-Internal-Token，调用 thinker.UpdatePresence()
gateway/internal/ws/hub.go	新增 SetAICoreConfig(url, token)；notifyAICorePresence() 异步 HTTP POST；注册处理中检测重连并 flush 积压消息
gateway/cmd/main.go	hub.SetAICoreConfig(cfg.AICoreURL, cfg.InternalServiceToken)

4.3 离线行为差异

维度	在线	离线
思考间隔	5 分钟	30 分钟
主动消息	通过 ProactiveGuard 评估	不发送 (静默时段必拒)
思考重点	对话反思、主动关怀	记忆整理、日记式反思
重连	—	触发 user_returned 思考 + 心情更新

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五、完整文件清单

新增文件 (3)

文件	用途
backend/ai-core/internal/persona/emotion_state.go	EmotionState / EmotionTracker / MoodTransition
backend/ai-core/internal/background/proactive_decision.go	ProactiveGuard / ProactiveDecision / 内容校验
docs/debug_log/2026-05-23-phase2-personality-interaction.md	本报告

修改文件 (13)

文件	涉及任务
backend/ai-core/internal/persona/injector.go	2.4 — BuildSystemPromptWithMood
backend/ai-core/internal/orchestrator/orchestrator.go	2.4 — EmotionTracker 集成
backend/ai-core/internal/background/think_chain.go	2.4 — ThinkRecord 心情字段
backend/ai-core/internal/background/thinker.go	2.4 + 2.6 + 2.3 — 三者核心集成点
backend/ai-core/cmd/main.go	2.4 + 2.3 — 初始化 + presence 端点
backend/gateway/internal/ws/hub.go	2.6 + 2.3 — 离线队列 + 在线通知
backend/gateway/internal/handler/chat_handler.go	2.6 — 离线消息排队
backend/gateway/cmd/main.go	2.3 — SetAICoreConfig 接线

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六、验证指南

编译验证

cd backend/ai-core && GOWORK=off go build ./...
cd backend/gateway && GOWORK=off go build ./...

运行时验证

1. 情感状态机 — 发几条正面消息，日志应出现 [情感] 心情转变: thoughtful -> happy
2. 静默时段 — 在 23:00-07:00 触发思考，日志应出现 [主动消息决策] 阻止推送 (原因=当前处于安静时段)
3. 离线队列 — 断开 WebSocket 后触发思考，日志含 [proactive] 用户离线，消息已排队；重连后 [proactive] 推送 N 条积压消息
4. 在线通知 — 连接/断开 WebSocket，ai-core 日志含 [后台思考] 用户上线/离线，gateway 日志含 [presence] 通知 ai-core
5. 心情衰减 — 无交互等待，定期思考日志中 Decay 逐步降低 intensity

日志关键词速查

日志标记	含义
[情感] 心情转变	心情状态转换
[主动消息决策]	ProactiveGuard 评估结果
[presence]	在线状态通知
[后台思考] 用户上线/离线	Thinker 在线状态变更
[proactive] 用户离线，消息已排队	Gateway 离线消息排队
[proactive] 推送 N 条积压消息	重连后积压消息推送

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七、架构演进

Phase 1 (基础设施)              Phase 2 (人格交互)
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ThinkChain           ──→       情感状态融入思考链
MessageScheduler     ──→       主动消息多维决策
AutonomousToolPolicy ──→       离线思考频率控制
SessionEnrichment    ──→       重连问候 + 心情更新
                       ──→       在线状态感知链路 (Gateway ↔ ai-core)

本次 Phase 2 未碰数据库 schema，所有新增状态均为内存态 (EmotionState / ProactiveGuard / pendingProactive)，重启后从 YAML 配置恢复初始心情基线。