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Perf：优化工具调用准确性、禁用标题总结与记忆模型思考模式、拆分动态上下文

main/manager-api/src/main/java/xiaozhi/modules/llm/service/impl/OpenAIStyleLLMServiceImpl.java

@@ -1,6 +1,7 @@
 package xiaozhi.modules.llm.service.impl;
 
 import java.util.HashMap;
+import java.util.LinkedHashMap;
 import java.util.List;
 import java.util.Map;
 
@@ -30,11 +31,34 @@ import xiaozhi.modules.model.service.ModelConfigService;
 @Service
 public class OpenAIStyleLLMServiceImpl implements LLMService {
 
+    // 需要禁用思考模式的平台域名及其对应参数
+    private static final Map<String, Map<String, Object>> THINKING_DISABLED_DOMAINS = new LinkedHashMap<>();
+    static {
+        THINKING_DISABLED_DOMAINS.put("aliyuncs.com", Map.of("enable_thinking", false));
+        Map<String, Object> thinkingDisabled = Map.of("thinking", Map.of("type", "disabled"));
+        THINKING_DISABLED_DOMAINS.put("bigmodel.cn", thinkingDisabled);
+        THINKING_DISABLED_DOMAINS.put("moonshot.cn", thinkingDisabled);
+        THINKING_DISABLED_DOMAINS.put("volces.com", thinkingDisabled);
+    }
+
     @Autowired
     private ModelConfigService modelConfigService;
 
     private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
 
+    /**
+     * 根据域名自动禁用思考模式
+     */
+    private void applyThinkingDisabled(String baseUrl, Map<String, Object> requestBody) {
+        for (Map.Entry<String, Map<String, Object>> entry : THINKING_DISABLED_DOMAINS.entrySet()) {
+            if (baseUrl.contains(entry.getKey())) {
+                requestBody.putAll(entry.getValue());
+                log.info("为域名 {} 禁用思考模式，参数: {}", baseUrl, entry.getValue());
+                break;
+            }
+        }
+    }
+
     private static final String DEFAULT_SUMMARY_PROMPT = "你是一个经验丰富的记忆总结者，擅长将对话内容进行总结摘要，遵循以下规则：\n1、总结用户的重要信息，以便在未来的对话中提供更个性化的服务\n2、不要重复总结，不要遗忘之前记忆，除非原来的记忆超过了1800字，否则不要遗忘、不要压缩用户的历史记忆\n3、用户操控的设备音量、播放音乐、天气、退出、不想对话等和用户本身无关的内容，这些信息不需要加入到总结中\n4、聊天内容中的今天的日期时间、今天的天气情况与用户事件无关的数据，这些信息如果当成记忆存储会影响后续对话，这些信息不需要加入到总结中\n5、不要把设备操控的成果结果和失败结果加入到总结中，也不要把用户的一些废话加入到总结中\n6、不要为了总结而总结，如果用户的聊天没有意义，请返回原来的历史记录也是可以的\n7、只需要返回总结摘要，严格控制在1800字内\n8、不要包含代码、xml，不需要解释、注释和说明，保存记忆时仅从对话提取信息，不要混入示例内容\n9、如果提供了历史记忆，请将新对话内容与历史记忆进行智能合并，保留有价值的历史信息，同时添加新的重要信息\n\n历史记忆：\n{history_memory}\n\n新对话内容：\n{conversation}";
 
     private static final String DEFAULT_TITLE_PROMPT = "请根据以下对话内容，生成一个简洁的会话标题（约15字以内），只返回标题，不要包含任何解释或标点符号：\n{conversation}";
@@ -102,6 +126,9 @@ public class OpenAIStyleLLMServiceImpl implements LLMService {
             requestBody.put("temperature", temperature != null ? temperature : 0.7);
             requestBody.put("max_tokens", maxTokens != null ? maxTokens : 2000);
 
+            // 禁用思考模式
+            applyThinkingDisabled(baseUrl, requestBody);
+
             // 发送HTTP请求
             HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
             headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
@@ -156,10 +183,8 @@ public class OpenAIStyleLLMServiceImpl implements LLMService {
             // 从智控台获取LLM模型配置
             ModelConfigEntity llmConfig;
             if (modelId != null && !modelId.trim().isEmpty()) {
-                // 通过具体模型ID获取配置
                 llmConfig = modelConfigService.getModelByIdFromCache(modelId);
             } else {
-                // 保持向后兼容，使用默认配置
                 llmConfig = getDefaultLLMConfig();
             }
 
@@ -197,6 +222,9 @@ public class OpenAIStyleLLMServiceImpl implements LLMService {
             requestBody.put("temperature", 0.2);
             requestBody.put("max_tokens", 2000);
 
+            // 禁用思考模式
+            applyThinkingDisabled(baseUrl, requestBody);
+
             // 发送HTTP请求
             HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
             headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
@@ -350,6 +378,9 @@ public class OpenAIStyleLLMServiceImpl implements LLMService {
             requestBody.put("temperature", 0.3);
             requestBody.put("max_tokens", 50);
 
+            // 禁用思考模式
+            applyThinkingDisabled(baseUrl, requestBody);
+
             HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
             headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
             headers.set("Authorization", "Bearer " + apiKey);

main/xiaozhi-server/agent-base-prompt.txt

@@ -27,8 +27,9 @@ You are a playful, expressive, empathetic, and highly emotionally intelligent co
 </tts_format_constraints>
 
 <tool_and_knowledge>
-1. 【工具防骚扰】你善于使用各类工具辅助回答。但是，针对【查新闻】和【播放音乐】这两类打扰性较强的功能，必须在经过用户明确同意或主动要求后才可以调用！严禁不解风情地主动播放。
+你有工具可用。能被工具处理的请求必须调工具，禁止自行编造结果；没有对应工具的才用自身知识回答。
-2. 【无网兜底】你没有联网实时搜索功能（工具除外）。不懂或者不确定的事情，必须大大方方直接说“不知道”，绝不胡编乱造产生幻觉。
+必须调工具：播放音乐→play_music | 控制设备→hass工具 | 查新闻/天气→查询工具 | 告别→handle_exit_intent
+禁止这样做：用户说”放首歌”→你直接回答”好的我给你唱”（错！必须调play_music，用工具实际结果回复）
 </tool_and_knowledge>
 
 <safety_compliance>

main/xiaozhi-server/core/connection.py

@@ -46,38 +46,6 @@ from core.utils import textUtils
 
 TAG = __name__
 
-# 工具调用规则 - 用于动态注入提醒
-TOOL_CALLING_RULES = """
-<tool_calling>
-【核心原则】你是拥有工具能力的智能助手。当用户请求需要实时信息或执行操作时，调用相应工具获取数据，禁止凭空编造答案。
-
-- **何时必须调用工具：**
-  1. 实时信息查询（新闻、非本地天气、股价、汇率等）
-  2. 执行操作（播放音乐、控制设备、拍照、设置闹钟等）
-  3. 知识库检索（当工具列表包含 search_from_ragflow 时，结合用户意图判断是否需要调用）
-  4. 查询非今天的农历信息（明天农历、某日宜忌、节气等）
-  5. 用户说"拍照"时调用 self_camera_take_photo，默认 question 参数为"描述一下看到的物品"
-
-- **何时无需调用工具：**
-  1. `<context>` 中已提供的信息（当前时间、今天日期、今天农历、本地天气等）
-  2. 普通对话、问候、闲聊、情感交流、讲故事
-  3. 通用知识问答（非实时信息）
-
-- **调用规范：**
-  1. 每次请求独立判断，不复用历史工具结果，需重新获取最新数据
-  2. 多任务时依次调用所有需要的工具，并依次总结每个工具的结果，不得遗漏
-  3. 严格遵循工具的参数要求，提供所有必要参数
-  4. 不确定时引导用户澄清或告知能力限制，切勿猜测或编造
-  5. 不调用未提供的工具，对话中提及的旧工具若不可用则忽略或说明
-
-- **反偷懒机制（最高优先级）：**
-  1. **每次独立判断：** 无论对话历史中是否调用过工具，当前请求必须根据当前需求独立判断是否需要调用
-  2. **禁止模式模仿：** 即使之前的回复没有调用工具，也不代表本次可以不调用
-  3. **自我检查：** 回复前必须自问："这个请求是否涉及实时信息或执行操作？如果是，我调用工具了吗？"
-  4. **历史不等于现在：** 对话历史中的行为模式不影响当前判断，每个用户请求都是全新的开始
-</tool_calling>
-"""
-
 auto_import_modules("plugins_func.functions")
 
 
@@ -171,12 +139,6 @@ class ConnectionHandler:
         # llm相关变量
         self.dialogue = Dialogue()
 
-        # 工具调用统计（用于监控和自动恢复）
-        self.tool_call_stats = {
-            'last_call_turn': -1,  # 上次调用工具的轮数
-            'consecutive_no_call': 0,  # 连续未调用次数
-        }
-
         # tts相关变量
         self.sentence_id = None
         # 处理TTS响应没有文本返回
@@ -540,6 +502,8 @@ class ConnectionHandler:
             self._init_report_threads()
             """更新系统提示词"""
             self._init_prompt_enhancement()
+            """注入工具调用few-shot示例（仅function_call模式）"""
+            self._inject_tool_call_fewshot()
 
         except Exception as e:
             self.logger.bind(tag=TAG).error(f"实例化组件失败: {e}")
@@ -555,6 +519,82 @@ class ConnectionHandler:
             self.change_system_prompt(enhanced_prompt)
             self.logger.bind(tag=TAG).debug("系统提示词已增强更新")
 
+    def _inject_tool_call_fewshot(self):
+        """注入工具调用 few-shot 示例到对话历史，帮助模型建立正确的工具调用三段式模式。
+        参考 Action.RECORD 的 assistant(tool_calls) → tool(result) → assistant(response) 模式，
+        让模型从第一轮对话就能看到正确的工具调用行为，避免上下文污染导致工具调用退化。
+        """
+        if self.intent_type != "function_call":
+            return
+        if not hasattr(self, "func_handler") or self.func_handler is None:
+            return
+
+        tools = self.func_handler.get_functions()
+        if not tools:
+            return
+
+        # 根据可用工具动态构建 few-shot 示例
+        tool_names = {t.get("function", {}).get("name") for t in tools}
+
+        if "handle_exit_intent" in tool_names:
+            tc_id = "fewshot_exit_001"
+            self.dialogue.put(Message(role="user", content="拜拜", is_temporary=True))
+            self.dialogue.put(Message(
+                role="assistant",
+                tool_calls=[{
+                    "id": tc_id,
+                    "function": {"arguments": '{"say_goodbye": "再见，下次再聊~"}', "name": "handle_exit_intent"},
+                    "type": "function", "index": 0,
+                }],
+                is_temporary=True,
+            ))
+            self.dialogue.put(Message(
+                role="tool", tool_call_id=tc_id,
+                content="退出意图已处理", is_temporary=True,
+            ))
+            self.dialogue.put(Message(
+                role="assistant", content="再见，下次再聊~", is_temporary=True,
+            ))
+
+        if "play_music" in tool_names:
+            tc_id = "fewshot_music_001"
+            self.dialogue.put(Message(role="user", content="放首歌", is_temporary=True))
+            self.dialogue.put(Message(
+                role="assistant",
+                tool_calls=[{
+                    "id": tc_id,
+                    "function": {"arguments": '{"song_name": "random"}', "name": "play_music"},
+                    "type": "function", "index": 0,
+                }],
+                is_temporary=True,
+            ))
+            self.dialogue.put(Message(
+                role="tool", tool_call_id=tc_id,
+                content="正在为您播放音乐", is_temporary=True,
+            ))
+            self.dialogue.put(Message(
+                role="assistant", content="好嘞，给你安排上~", is_temporary=True,
+            ))
+
+        # 负向示例：用户请求普通对话内容时，直接回答，不调用任何工具
+        # 帮助弱模型建立"该调才调、不该调不调"的判断能力
+        # 注意：示例回复不能包含具体的创作内容（故事、诗歌等），
+        # 否则弱模型会直接复述示例内容，而无法泛化出正确的行为模式
+        self.dialogue.put(Message(role="user", content="给我讲个故事吧", is_temporary=True))
+        self.dialogue.put(Message(
+            role="assistant",
+            content="好呀，你想听什么类型的呀？童话、冒险还是搞笑的？选一个我给你开讲~",
+            is_temporary=True,
+        ))
+        self.dialogue.put(Message(role="user", content="你知道为什么天空是蓝色的吗", is_temporary=True))
+        self.dialogue.put(Message(
+            role="assistant",
+            content="天空看起来是蓝色，是因为阳光穿过大气层的时候，蓝色光波长短，被空气分子散射得最厉害，所以我们抬头一看就是满眼蓝色啦。",
+            is_temporary=True,
+        ))
+
+        self.logger.bind(tag=TAG).debug("已注入工具调用 few-shot 示例")
+
     def _init_report_threads(self):
         """初始化ASR和TTS上报线程"""
         if not self.read_config_from_api or self.need_bind:
@@ -892,32 +932,6 @@ class ConnectionHandler:
                 )
             )
 
-        # 长对话工具调用提醒：当对话轮数较多时，提醒模型正确使用工具
-        force_reminder = False  # 是否强制提醒
-
-        if depth == 0 and query is not None:
-            dialogue_length = len(self.dialogue.dialogue)
-            current_turn = dialogue_length // 2
-
-            # 检测距离上一次连续未调用工具的情况
-            if self.tool_call_stats['last_call_turn'] >= 0:
-                turns_since_last = current_turn - self.tool_call_stats['last_call_turn']
-                if turns_since_last > 3:  # 超过3轮未调用
-                    self.logger.bind(tag=TAG).warning(
-                        f"检测到{turns_since_last}轮未调用工具，可能进入偷懒模式，将强制注入提醒"
-                    )
-                    force_reminder = True
-
-            # 对话历史截断：防止历史过长导致模型"偷懒模式"扩散
-            # 当对话历史超过阈值时，保留最近的 10 轮对话
-            # max_dialogue_turns = 10
-            # if dialogue_length > max_dialogue_turns * 2:
-            #     removed = self.dialogue.trim_history(max_turns=max_dialogue_turns)
-            #     if removed > 0:
-            #         self.logger.bind(tag=TAG).info(
-            #             f"对话历史过长({dialogue_length}条)，已智能截断保留最近{max_dialogue_turns}轮，移除{removed}条消息"
-            #         )
-
         # Define intent functions
         functions = None
         # 达到最大深度时，禁用工具调用，强制 LLM 直接回答
@@ -928,41 +942,8 @@ class ConnectionHandler:
         ):
             functions = self.func_handler.get_functions()
 
-        # 长对话工具调用规则强化：动态生成基于当前可用工具的提醒
-        tool_call_reminder = None
-        if depth == 0 and query is not None and functions is not None:
-            dialogue_length = len(self.dialogue.dialogue)
-            # 当对话历史超过4条消息时，注入规则强化
-            if dialogue_length > 4:
-                tool_summary = self._get_tool_summary(functions)
-                if tool_summary:
-                    # 根据对话长度和偷懒检测，使用不同强度的提醒
-                    if force_reminder:
-                        # 强提醒 - 包含完整规则前缀
-                        tool_call_reminder = (
-                            TOOL_CALLING_RULES +
-                            f"[重要提醒] 多轮未使用工具，检查回复是否遗漏了必要的工具调用！上一轮未使用工具，本轮必须重新判断是否需要工具。"
-                            f"当前可用工具: {tool_summary}。"
-                        )
-                        reminder_level = "强"
-                    else:
-                        # 中等提醒 - 包含规则前缀
-                        tool_call_reminder = (
-                            TOOL_CALLING_RULES +
-                            f"当前可用工具: {tool_summary}。"
-                            f"仅当用户请求涉及实时信息查询或执行操作时调用，日常对话无需调用。"
-                        )
-                        reminder_level = "中"
-                    self.logger.bind(tag=TAG).debug(
-                        f"对话历史较长({dialogue_length}条)，已注入{reminder_level}等级工具调用规则强化，当前可用工具：{tool_summary}"
-                    )
-
         response_message = []
 
-        # 如果有工具调用提醒，临时添加到对话中（标记为临时消息）
-        if tool_call_reminder:
-            self.dialogue.put(Message(role="user", content=tool_call_reminder, is_temporary=True))
-
         try:
             # 使用带记忆的对话
             memory_str = None
@@ -1094,15 +1075,6 @@ class ConnectionHandler:
                     f"检测到 {len(tool_calls_list)} 个工具调用"
                 )
 
-                # 更新工具调用统计
-                if depth == 0:
-                    current_turn = len(self.dialogue.dialogue) // 2
-                    self.tool_call_stats['last_call_turn'] = current_turn
-                    self.tool_call_stats['consecutive_no_call'] = 0
-                    self.logger.bind(tag=TAG).debug(
-                        f"工具调用统计更新: 当前轮次={current_turn}"
-                    )
-
                 # LLM 流式阶段已播报过的文本
                 streamed_text = ""
                 if len(response_message) > 0:
@@ -1164,10 +1136,6 @@ class ConnectionHandler:
             self.tts.store_tts_text(current_sentence_id, text_buff)
             self.dialogue.put(Message(role="assistant", content=text_buff))
 
-            # 更新工具调用统计：如果没有调用工具，增加计数
-            if depth == 0 and not tool_call_flag:
-                self.tool_call_stats['consecutive_no_call'] += 1
-
         if depth == 0:
             self.tts.tts_text_queue.put(
                 TTSMessageDTO(
@@ -1183,41 +1151,11 @@ class ConnectionHandler:
                 )
             )
 
-            # 清理临时插入的工具调用提醒消息（使用标记清理）
-            if tool_call_reminder and len(self.dialogue.dialogue) > 0:
-                original_length = len(self.dialogue.dialogue)
-                self.dialogue.dialogue = [
-                    msg for msg in self.dialogue.dialogue
-                    if not getattr(msg, 'is_temporary', False)
-                ]
-                if len(self.dialogue.dialogue) < original_length:
-                    self.logger.bind(tag=TAG).debug("已清理临时的工具调用提醒消息")
-
         return True
 
-    def _get_tool_summary(self, functions: list) -> str:
-        """
-        从工具定义中提取摘要，用于规则强化注入
-
-        Args:
-            functions: 工具列表
-
-        Returns:
-            str: 工具名称字符串
-        """
-        if not functions:
-            return ""
-
-        datas = []
-        for func in functions:
-            func_info = func.get("function", {})
-            name = func_info.get("name", "")
-            datas.append(name)
-        result = "、".join(datas)
-        return result
-
     def _handle_function_result(self, tool_results, depth, streamed_text=""):
         need_llm_tools = []
+        record_tools = []
 
         for result, tool_call_data in tool_results:
             if result.action in [
@@ -1235,11 +1173,58 @@ class ConnectionHandler:
                     self.tts.store_tts_text(self.sentence_id, text)
                 self.dialogue.put(Message(role="assistant", content=text))
             elif result.action == Action.REQLLM:
-                # 收集需要 LLM 处理的工具
                 need_llm_tools.append((result, tool_call_data))
+            elif result.action == Action.RECORD:
+                record_tools.append((result, tool_call_data))
             else:
                 pass
 
+        # Action.RECORD：写入完整工具调用链（assistant(tool_calls) → tool(result) → assistant(response)）
+        # 模型从历史中学到工具调用模式，不额外调用LLM
+        if record_tools:
+            # 构造 assistant 消息（含 tool_calls），记录"模型调用了哪些工具"
+            all_tool_calls = [
+                {
+                    "id": tool_call_data["id"],
+                    "function": {
+                        "arguments": (
+                            "{}"
+                            if tool_call_data["arguments"] == ""
+                            else tool_call_data["arguments"]
+                        ),
+                        "name": tool_call_data["name"],
+                    },
+                    "type": "function",
+                    "index": idx,
+                }
+                for idx, (_, tool_call_data) in enumerate(record_tools)
+            ]
+            self.dialogue.put(Message(role="assistant", tool_calls=all_tool_calls))
+
+            # 写入每条工具的执行结果，记录"工具返回了什么"
+            for result, tool_call_data in record_tools:
+                text = result.result or ""
+                self.dialogue.put(
+                    Message(
+                        role="tool",
+                        tool_call_id=(
+                            str(uuid.uuid4())
+                            if tool_call_data["id"] is None
+                            else tool_call_data["id"]
+                        ),
+                        content=text,
+                    )
+                )
+
+            # 用固定文本作为最终回复，补全标准三段式，保证下一条消息是 user 而非接 tool
+            response_parts = []
+            for result, _ in record_tools:
+                resp = result.response or result.result
+                if resp:
+                    response_parts.append(resp)
+            if response_parts:
+                self.dialogue.put(Message(role="assistant", content="，".join(response_parts)))
+
         if need_llm_tools:
             all_tool_calls = [
                 {

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

@@ -61,67 +61,35 @@ class Dialogue:
         else:
             self.put(Message(role="system", content=new_content))
 
-    def trim_history(self, max_turns: int = 10) -> int:
+    def _ensure_tool_calls_complete(self, messages: List[Message]) -> List[Message]:
         """
-        智能截断对话历史，保留工具调用的完整性
+        确保所有 tool_calls 都有对应的 tool 响应
-
+        修复被打断导致的悬空 tool_calls，防止大模型 API 报 400 错误
-        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
+        pending_tool_calls = set()
-            return 0
+        result = []
 
-        # 分离系统消息和对话消息
+        for msg in messages:
-        system_messages = [msg for msg in self.dialogue if msg.role == "system"]
+            result.append(msg)
-        conversation_messages = [msg for msg in self.dialogue if msg.role != "system"]
 
-        if len(conversation_messages) <= max_turns * 2:
+            if msg.role == "assistant" and msg.tool_calls:
-            return 0
+                for tc in msg.tool_calls:
+                    tc_id = tc.get("id") if isinstance(tc, dict) else getattr(tc, "id", None)
+                    if tc_id:
+                        pending_tool_calls.add(tc_id)
 
-        # 智能截断：保留完整的工具调用链路
+            elif msg.role == "tool" and msg.tool_call_id:
-        keep_messages = []
+                pending_tool_calls.discard(msg.tool_call_id)
-        i = len(conversation_messages) - 1
-        turn_count = 0
 
-        while i >= 0 and turn_count < max_turns:
+        for missing_id in pending_tool_calls:
-            msg = conversation_messages[i]
+            dummy_tool_msg = Message(
+                role="tool",
+                content='{"status": "interrupted", "message": "动作已取消/被打断"}',
+                tool_call_id=missing_id
+            )
+            result.append(dummy_tool_msg)
 
-            # 从后向前收集消息
+        return result
-            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 get_llm_dialogue_with_memory(
             self, memory_str: str = None, voiceprint_config: dict = None
@@ -135,48 +103,71 @@ class Dialogue:
         )
 
         if system_message:
-            # 基础系统提示
+            # 以 <context> 为分界点，拆分静态 system prompt 和动态上下文
-            enhanced_system_prompt = system_message.content
+            # 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）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:
+                static_part = full_prompt[:context_match.start()]
+                dynamic_part = full_prompt[context_match.start():]
+            else:
+                static_part = full_prompt
+                dynamic_part = ""
+
+            # 第一段：静态 system prompt（前缀缓存可命中）
+            dialogue.append({"role": "system", "content": static_part})
+
+        # 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"]
+        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)
+
+        # 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
-            enhanced_system_prompt = enhanced_system_prompt.replace(
+            dynamic_part = dynamic_part.replace(
                 "{{current_time}}", datetime.now().strftime("%H:%M")
             )
 
-            # 添加说话人个性化描述
+            # 填充记忆
+            if memory_str is not None:
+                dynamic_part = re.sub(
+                    r"<memory>.*?</memory>",
+                    f"<memory>\n{memory_str}\n</memory>",
+                    dynamic_part,
+                    flags=re.DOTALL,
+                )
+
+            # 追加说话人信息
             try:
                 speakers = voiceprint_config.get("speakers", [])
                 if speakers:
-                    enhanced_system_prompt += "\n\n<speakers_info>"
+                    dynamic_part += "\n<speakers_info>"
                     for speaker_str in speakers:
                         try:
                             parts = speaker_str.split(",", 2)
                             if len(parts) >= 2:
                                 name = parts[1].strip()
-                                # 如果描述为空，则为""
                                 description = (
                                     parts[2].strip() if len(parts) >= 3 else ""
                                 )
-                                enhanced_system_prompt += f"\n- {name}：{description}"
+                                dynamic_part += f"\n- {name}：{description}"
                         except:
                             pass
-                    enhanced_system_prompt += "\n\n</speakers_info>"
+                    dynamic_part += "\n</speakers_info>"
             except:
-                # 配置读取失败时忽略错误，不影响其他功能
                 pass
 
-            # 使用正则表达式匹配 <memory> 标签，不管中间有什么内容
+            dialogue.append({"role": "system", "content": dynamic_part})
-            if memory_str is not None:
-                enhanced_system_prompt = re.sub(
-                    r"<memory>.*?</memory>",
-                    f"<memory>\n{memory_str}\n</memory>",
-                    enhanced_system_prompt,
-                    flags=re.DOTALL,
-                )
-            dialogue.append({"role": "system", "content": enhanced_system_prompt})
 
-        # 添加用户和助手的对话
+        # 第四段：实际对话历史（不含 few-shot）
-        for m in self.dialogue:
+        actual_messages = [m for m in non_system_messages if not m.is_temporary]
-            if m.role != "system":  # 跳过原始的系统消息
+        complete_actual = self._ensure_tool_calls_complete(actual_messages)
-                self.getMessages(m, dialogue)
+        for m in complete_actual:
+            self.getMessages(m, dialogue)
 
         return dialogue

main/xiaozhi-server/plugins_func/functions/play_music.py

@@ -67,7 +67,7 @@ def play_music(conn: "ConnectionHandler", song_name: str):
         task.add_done_callback(handle_done)
 
         return ActionResponse(
-            action=Action.NONE, result="指令已接收", response="正在为您播放音乐"
+            action=Action.RECORD, result="指令已接收", response="正在为您播放音乐"
         )
     except Exception as e:
         conn.logger.bind(tag=TAG).error(f"处理音乐意图错误: {e}")
@@ -217,7 +217,7 @@ async def play_local_music(conn: "ConnectionHandler", specific_file=None):
             conn.logger.bind(tag=TAG).error(f"选定的音乐文件不存在: {music_path}")
             return
         text = _get_random_play_prompt(selected_music)
-        conn.dialogue.put(Message(role="assistant", content=text))
+        # conn.dialogue.put(Message(role="assistant", content=text))
 
         if conn.intent_type == "intent_llm":
             conn.tts.tts_text_queue.put(

main/xiaozhi-server/plugins_func/register.py

@@ -28,6 +28,7 @@ class Action(Enum):
     NONE = (1, "啥也不干")
     RESPONSE = (2, "直接回复")
     REQLLM = (3, "调用函数后再请求llm生成回复")
+    RECORD = (4, "记录工具调用到对话历史，不调用LLM")
 
     def __init__(self, code, message):
         self.code = code