perf：

1、优化工具调用相关提示词，拆分静态system-prompt和动态上下文。
2、新增few-shot示例，使用"调用→结果→回复"流程闭环，显著提高多次会话后工具调用准确性。
3、去除对话标题总结和记忆的模型思考模式。

main/xiaozhi-server/core/utils/dialogue.py

@@ -61,68 +61,6 @@ class Dialogue:
         else:
             self.put(Message(role="system", content=new_content))
 
-    def trim_history(self, max_turns: int = 10) -> int:
-        """
-        智能截断对话历史，保留工具调用的完整性
-
-        Args:
-            max_turns: 保留的最大对话轮数（每轮 = user + assistant/tool 相关消息）
-
-        Returns:
-            int: 被移除的消息数量
-        """
-        if len(self.dialogue) <= max_turns * 2 + 1:  # +1 是系统消息
-            return 0
-
-        # 分离系统消息和对话消息
-        system_messages = [msg for msg in self.dialogue if msg.role == "system"]
-        conversation_messages = [msg for msg in self.dialogue if msg.role != "system"]
-
-        if len(conversation_messages) <= max_turns * 2:
-            return 0
-
-        # 智能截断：保留完整的工具调用链路
-        keep_messages = []
-        i = len(conversation_messages) - 1
-        turn_count = 0
-
-        while i >= 0 and turn_count < max_turns:
-            msg = conversation_messages[i]
-
-            # 从后向前收集消息
-            if msg.role == "user":
-                # 遇到 user 消息，说明一轮对话开始
-                keep_messages.insert(0, msg)
-                turn_count += 1
-                i -= 1
-            elif msg.role == "assistant":
-                # 收集 assistant 消息
-                keep_messages.insert(0, msg)
-
-                # 如果这个 assistant 有 tool_calls，需要收集对应的 tool 响应
-                if msg.tool_calls is not None:
-                    i -= 1
-                    # 继续向后收集所有相关的 tool 消息
-                    while i >= 0 and conversation_messages[i].role == "tool":
-                        keep_messages.insert(0, conversation_messages[i])
-                        i -= 1
-                else:
-                    i -= 1
-            elif msg.role == "tool":
-                # tool 消息应该已经被上面的逻辑收集了
-                # 如果单独遇到，也要保留（防止边界情况）
-                keep_messages.insert(0, msg)
-                i -= 1
-            else:
-                i -= 1
-
-        removed_count = len(conversation_messages) - len(keep_messages)
-
-        # 重建对话列表
-        self.dialogue = system_messages + keep_messages
-
-        return removed_count
-
     def _ensure_tool_calls_complete(self, messages: List[Message]) -> List[Message]:
         """
         确保所有 tool_calls 都有对应的 tool 响应
@@ -167,7 +105,7 @@ class Dialogue:
         if system_message:
             # 以 <context> 为分界点，拆分静态 system prompt 和动态上下文
             # 静态部分（规则、身份等）保持不变，可命中前缀缓存
-            # 动态部分（时间、天气、记忆等）放到对话末尾的 user 消息中
+            # 动态部分（时间、天气、记忆等）作为第二条 system 消息，保持 system 权威性
             full_prompt = system_message.content
             context_match = re.search(r"<context>", full_prompt)
             if context_match:
@@ -177,16 +115,18 @@ class Dialogue:
                 static_part = full_prompt
                 dynamic_part = ""
 
-            # 静态 system prompt：不含任何动态内容，前缀缓存可命中
+            # 第一段：静态 system prompt（前缀缓存可命中）
             dialogue.append({"role": "system", "content": static_part})
 
-        # 添加用户和助手的对话
+        # 第二段：few-shot 示例（会话内不变，也是缓存前缀的一部分）
         non_system_messages = [m for m in self.dialogue if m.role != "system"]
-        complete_messages = self._ensure_tool_calls_complete(non_system_messages)
-        for m in complete_messages:
+        fewshot_messages = [m for m in non_system_messages if m.is_temporary]
+        complete_fewshot = self._ensure_tool_calls_complete(fewshot_messages)
+        for m in complete_fewshot:
             self.getMessages(m, dialogue)
 
-        # 动态上下文：时间、记忆、说话人信息，放到对话末尾的 user 消息中
+        # 第三段：动态上下文 system prompt（时间、记忆、说话人等）
+        # 保持 system 角色以确保模型权威性，不降级为 user
         if system_message and dynamic_part:
             # 替换时间占位符
             dynamic_part = dynamic_part.replace(
@@ -222,6 +162,12 @@ class Dialogue:
             except:
                 pass
 
-            dialogue.append({"role": "user", "content": dynamic_part})
+            dialogue.append({"role": "system", "content": dynamic_part})
+
+        # 第四段：实际对话历史（不含 few-shot）
+        actual_messages = [m for m in non_system_messages if not m.is_temporary]
+        complete_actual = self._ensure_tool_calls_complete(actual_messages)
+        for m in complete_actual:
+            self.getMessages(m, dialogue)
 
         return dialogue