🌟 Sirius Chat 🌟

📋 目录

• 核心特性
• 快速开始
• 项目结构
• 使用示例
• 配置指南
• 文档
• 测试
• 最新变更
• 贡献

🎯 核心特性

✨ 多人交互架构

• 异步编排引擎：支持实时多人交互、动态参与者加入、自动身份识别
• 单 AI 主助手：多人用户与一个主 AI 的标准模式，便于一致性管理
• 结构化 Transcript：完整记录交互过程，便于下游系统消费

🧠 智能记忆系统

• 结构化用户记忆：极简 UserProfile（user_id, name, aliases, identities, metadata），群隔离存储，区分可信身份锚点与弱别称线索
• 低开销记忆注入：ContextAssembler 将基础记忆最近窗口以 XML 格式嵌入 system prompt（<conversation_history>），日记检索结果也注入 system_prompt；最终只返回 [system, user] 2 条标准 OpenAI messages，不再生成多条历史 message
• AI 自身记忆：日记系统 (DiaryManager，LLM 生成群聊摘要，支持嵌入索引与 token 预算检索) 与名词解释系统 (GlossaryManager)
• 跨环境身份识别：IdentityResolver 解耦平台特定身份（QQ/discord 等），通过 identities 映射不同平台的外部账号到同一用户
• 基础记忆管理：BasicMemoryManager 维护按群滑动窗口（硬限制 30 条，上下文窗口 5 条），含热度计算；冷群归档消息自动晋升为日记素材

🚀 性能与扩展

• 智能缓存框架：内存 LRU + TTL 缓存，支持 LLM 响应缓存
• 性能监控：完整的 Token 消耗追踪、基准测试工具、执行指标分析
• SKILL 系统：支持内置 + 外部任务编排，支持链式调用、结构化内部文本/多模态结果传输与迭代反馈
• 高并发支持：会话积压静默批处理、LLM 并发限流、后台任务隔离

🔌 多模型协同

• 多 Provider 支持：OpenAI / 智谱 BigModel（GLM-4.6V）/ 阿里云百炼 / DeepSeek / SiliconFlow / Volcengine Ark 等
• 任务级模型选择：记忆提取、事件分析、意图分析等任务可配置独立模型
• 自动路由：按 healthcheck_model 智能选择最合适的 Provider

🎬 高级功能

• 多模态处理：支持图片/视频输入与结构化解析
• CLI 与 API 双模式：库调用 + 命令行交互，灵活接入
• Provider 管理：多平台 API Key 持久化，自动可用性检测
• WorkspaceRuntime 持久化接管：外部至少提供运行态 work_path，必要时可额外提供独立 config_root；框架自动恢复会话、参与者元数据与持久化布局，并通过文件监听即时刷新外部修改的 workspace/config/provider/roleplay 配置

🚀 快速开始

1️⃣ 安装

# 基础安装
python -m pip install -e .

# 含测试依赖
python -m pip install -e .[test]

2️⃣ CLI 运行

库内 CLI（单轮调用）：

sirius-chat --config examples/session.json --work-path data/session_runtime \
  --config-root data/session_config \
  --message "你好，请告诉我关于 LLM 的事" --output transcript.json

项目入口（交互模式 + 持久化）：

python main.py --config examples/session.json --work-path data/session_runtime \
  --config-root data/session_config --store json

• --work-path：运行态数据根目录，保存 sessions/、memory/、token/、skill_data/、primary_user.json
• --config-root：配置根目录，保存 workspace.json、config/、providers/、roleplay/、skills/；不传时默认回退到 --work-path
• --config：支持 JSON/JSONC；--init-config <path> 生成的模板会带内联注释，便于直接修改

人格问卷模板辅助命令：

# 列出可用模板
sirius-chat --list-roleplay-question-templates

# 导出指定模板的问题清单 JSON
sirius-chat --print-roleplay-questions-template companion

禁用自动恢复:

python main.py --config examples/session.json --work-path data/session_runtime \
  --config-root data/session_config --no-resume

3️⃣ CLI 命令说明

会话存储选项：

# 轻量、可读、适合单机单会话
python main.py --store json --config examples/session.json

# 强一致性、支持复杂查询
python main.py --store sqlite --config examples/session.json

4️⃣ Python API 调用

推荐入口：WorkspaceRuntime（自动恢复与落盘）

import asyncio
from pathlib import Path

from sirius_chat.api import Message, UserProfile, open_workspace_runtime
from sirius_chat.providers.mock import MockProvider


async def main() -> None:
  runtime = open_workspace_runtime(
    Path("./data/chat_session"),
    config_path=Path("./config/chat_session"),
    provider=MockProvider(responses=["我理解您的想法"]),
  )

  transcript = await runtime.run_live_message(
    session_id="group:demo",
    turn=Message(role="user", speaker="小王", content="Python 如何学习？"),
    user_profile=UserProfile(
      user_id="u_xiaowang",
      name="小王",
      metadata={"is_developer": True},
    ),
  )

  print(transcript.as_chat_history())


asyncio.run(main())

work_path 保存运行态数据；config_path 保存 workspace 配置、provider 与角色资产。不传 config_path 时，runtime 会回退到单根模式。外部修改 config_path 下的 workspace/config/provider/roleplay 文件后，runtime 会通过文件监听自动刷新；单轮调用前仍保留一次签名校验作为兜底。

WorkspaceBootstrap 只会按 payload 签名持久化一次；同一份 bootstrap 在后续重启时不会再次覆盖你已经手工修改过的 workspace/config/provider 文件。若需要给已存在的 workspace 下发新默认值，请改用 apply_workspace_updates()、set_provider_entries()，或显式调整 bootstrap payload。

BigModel GLM-4.6V 示例

from sirius_chat.api import BigModelProvider

provider = BigModelProvider(api_key="YOUR_BIGMODEL_API_KEY")

BigModelProvider 默认请求 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions，兼容传入根域名 https://open.bigmodel.cn 或完整 api/paas/v4 前缀。多模态消息沿用 OpenAI 兼容的 content 列表格式，可直接用于 glm-4.6v。

底层模式：EmotionalGroupChatEngine（高级控制）

import asyncio
from pathlib import Path
from sirius_chat.api import create_emotional_engine, Message, Participant
from sirius_chat.providers.mock import MockProvider

async def main():
    engine = create_emotional_engine(
        work_path=Path("./data/chat_session"),
        provider_async=MockProvider(responses=["我理解您的想法", "这很有意思"]),
        persona="warm_friend",
        config={
            "sensitivity": 0.6,
            "event_memory_batch_size": 5,
        },
    )
    engine.start_background_tasks()

    # 处理消息
    result = await engine.process_message(
        message=Message(role="human", content="Python 如何学习？", speaker="u1"),
        participants=[Participant(name="小王", user_id="u1")],
        group_id="group:demo",
    )
    print(result.get("reply"))

    engine.stop_background_tasks()
    engine.save_state()

asyncio.run(main())

📁 项目结构

sirius_chat/
├── __init__.py
├── api/                          # 🔌 公开 API facade（engine/models/providers/session 等）
├── core/                         # 🧠 编排核心真实实现
│   ├── emotional_engine.py       # EmotionalGroupChatEngine（v1.0.0 默认引擎）
│   ├── cognition.py              # 统一认知分析器（情感 + 意图）
│   ├── response_assembler.py     # 执行层：Prompt 组装 + 风格适配
│   ├── response_strategy.py      # 四层响应策略（立即/延迟/沉默/主动）
│   ├── delayed_response_queue.py # 延迟响应队列（话题间隙检测）
│   ├── proactive_trigger.py      # 主动触发器（时间/记忆/情感触发）
│   ├── rhythm.py                 # 对话节奏分析（热度/速度/注意力窗口）
│   ├── threshold_engine.py       # 动态阈值引擎（Base × Activity × Relationship × Time）
│   ├── events.py                 # 会话事件流
│   └── identity_resolver.py      # 跨平台身份解析
├── async_engine/                 # 🧩 兼容导出 + prompts/orchestration/utils 辅助层
├── workspace/                    # 🗂️ layout/runtime/watcher/roleplay bootstrap
├── config/                       # ⚙️ WorkspaceConfig / SessionConfig / JSONC 管理
├── memory/                       # 📝 记忆子包
│   ├── basic/                    # 基础记忆（工作窗口 + 热度 + 归档）
│   ├── diary/                    # 日记记忆（LLM 生成、索引、检索）
│   ├── glossary/                 # 名词解释（AI 自身知识库）
│   ├── user/                     # 用户管理（简化 UserProfile + UserManager）
│   ├── context_assembler.py      # 上下文组装器（basic + diary → OpenAI messages）
│   └── semantic/                 # 语义记忆（群规范学习、氛围记录、关系状态、持久化）
├── session/                      # 💾 SessionStore 与高层兼容 runner
├── providers/                    # 🔗 Provider 实现、路由与中间件
│   ├── routing.py
│   └── middleware/
├── token/                        # 📊 Token 统计、SQLite 持久化与分析
├── skills/                       # 🎯 SKILL 注册、执行与数据存储
├── roleplay_prompting.py         # 🎭 人格资产生成、持久化与选择
├── cache/                        # ⚡ 可扩展缓存框架
├── performance/                  # 📈 性能分析与基准测试
└── cli.py                        # 🖥️ 库内薄 CLI

tests/                            # ✅ 单元测试 (600+ 个)
├── test_api_integrity.py         # 公开 API 完整性
├── test_basic_memory.py          # 基础记忆
├── test_diary_memory.py          # 日记记忆
├── test_context_assembler.py     # 上下文组装
├── test_identity_resolver.py     # 身份解析
├── test_skill_system.py          # SKILL 系统
├── test_providers.py             # 各 provider 一致性
└── ...

docs/                             # 📚 文档
├── architecture.md               # 架构总览
├── orchestration-policy.md       # 模型编排与任务路由
├── configuration.md              # 配置指南
├── full-architecture-flow.md     # 详细数据流
└── external-usage.md             # 库调用指南

examples/                         # 💡 使用示例
├── session.json                  # 基础会话配置
└── *.py                          # Python 代码示例

scripts/                          # 🔨 开发脚本
├── setup_dev_env.py             # 开发环境设置
└── generate_api_docs.py         # API 文档生成

使用示例

示例 1：推荐入口 WorkspaceRuntime

import asyncio
from pathlib import Path

from sirius_chat.api import Message, UserProfile, open_workspace_runtime
from sirius_chat.providers.mock import MockProvider


async def main() -> None:
  runtime = open_workspace_runtime(
    Path("./data/chat_session"),
    config_path=Path("./config/chat_session"),
    provider=MockProvider(responses=["我理解您的想法"]),
  )

  transcript = await runtime.run_live_message(
    session_id="group:demo",
    turn=Message(role="user", speaker="小王", content="Python 如何学习？"),
    user_profile=UserProfile(user_id="u_xiaowang", name="小王"),
  )

  print(transcript.as_chat_history())


asyncio.run(main())

若你需要使用受限内置 SKILL，例如 desktop_screenshot，请至少为一个可信用户显式设置 metadata={"is_developer": True}。非 developer 当前轮次不会看到这些技能，模型即使强行调用也会被 runtime 拒绝。

示例 2：事件订阅与监控

from sirius_chat.core.events import SessionEventType

async def monitor(engine):
    async for event in engine.event_bus.subscribe():
        if event.type == SessionEventType.COGNITION_COMPLETED:
            print(f"认知: {event.data}")
        elif event.type == SessionEventType.DECISION_COMPLETED:
            print(f"决策策略: {event.data['strategy']}")

示例 3：多模态输入

from sirius_chat.api import Message

msg = Message(
    role="user",
    speaker="用户",
    content="请结合图片分析这项内容",
    multimodal_inputs=[
        {"type": "image", "value": "https://example.com/demo.png"}
    ],
)

若使用 OpenAI-compatible 或 Aliyun Bailian 等 HTTP provider，multimodal_inputs 中也可以直接传本地图片路径或 file:// URI；框架会在发送前自动转换为 Data URL。若使用公网 URL，请确保上游可以直接访问该地址。

更多示例见 examples/ 目录。

⚙️ 配置示例

🔹 OpenAI 配置

{
  "generated_agent_key": "main_agent",
  "providers": [
    {
      "type": "openai-compatible",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1",
      "api_key": "sk-..."
    }
  ],
  "history_max_messages": 24,
  "history_max_chars": 6000
}

🔹 DeepSeek 配置

{
  "generated_agent_key": "main_agent",
  "providers": [
    {
      "type": "deepseek",
      "api_key": "sk-..."
    }
  ]
}

🔹 阿里云百炼（Aliyun Bailian）配置

{
  "generated_agent_key": "main_agent",
  "providers": [
    {
      "type": "aliyun-bailian",
      "api_key": "sk-..."
    }
  ]
}

说明： 默认使用 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode，也兼容传入 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1；如需美国站或国际站，可通过 base_url 显式覆盖。

🔹 SiliconFlow 配置

{
  "generated_agent_key": "main_agent",
  "providers": [
    {
      "type": "siliconflow",
      "api_key": "sk-..."
    }
  ]
}

说明： 框架会自动规范化路径，支持 https://api.siliconflow.cn 或 https://api.siliconflow.cn/v1

🔹 火山方舟（Volcengine Ark）配置

{
  "generated_agent_key": "main_agent",
  "providers": [
    {
      "type": "volcengine-ark",
      "api_key": "sk-..."
    }
  ]
}

说明： 默认使用 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3

🔹 多 Provider 自动路由

{
  "generated_agent_key": "main_agent",
  "providers": [
    {
      "type": "siliconflow",
      "api_key": "sk-sf-...",
      "healthcheck_model": "Pro/glm-4.5"
    },
    {
      "type": "openai-compatible",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1",
      "api_key": "sk-open-...",
      "healthcheck_model": "gpt-4o-mini"
    }
  ]
}

路由规则：

1. 优先按 models 显式模型列表匹配
2. 若未命中，再按 healthcheck_model 与请求模型名做精确匹配
3. 仍未命中时回退到第一个可用 provider；若没有可用 provider，则抛出错误

🔹 多模型任务编排

{
  "generated_agent_key": "main_agent",
  "providers": [
    {
      "type": "openai-compatible",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1",
      "api_key": "sk-open-...",
      "healthcheck_model": "gpt-4o-mini"
    }
  ],
  "orchestration": {
    "task_enabled": {
      "memory_extract": true,
      "event_extract": true,
      "intent_analysis": true,
      "memory_manager": true
    },
    "task_models": {
      "memory_extract": "gpt-3.5-turbo",
      "event_extract": "gpt-3.5-turbo",
      "intent_analysis": "gpt-4o-mini",
      "memory_manager": "gpt-4o-mini"
    },
    "task_temperatures": {
      "memory_extract": 0.1,
      "event_extract": 0.1,
      "intent_analysis": 0.1,
      "memory_manager": 0.3
    },
    "task_max_tokens": {
      "memory_extract": 128,
      "event_extract": 192,
      "intent_analysis": 192,
      "memory_manager": 256
    },
    "task_retries": {
      "memory_extract": 1,
      "event_extract": 1,
      "intent_analysis": 1,
      "memory_manager": 1
    },
    "memory_extract_batch_size": 3,
    "memory_extract_min_content_length": 50,
    "min_reply_interval_seconds": 15,
    "max_multimodal_inputs_per_turn": 4,
    "max_multimodal_value_length": 4096
  }
}

说明：main.py 和 sirius-chat 读取的是轻量会话配置文件，要求提供 generated_agent_key 与 providers。完整的 agent / global_system_prompt 由 roleplay/generated_agents.json 中已保存的人格资产提供；如果你要手写完整 SessionConfig，请改用 Python API 的低层入口。

说明：

• 多模型协同已成为默认方式，所有任务默认启用，可通过 task_enabled 按需禁用
• 图片不再经过 multimodal_parse 辅助任务；会直接随用户消息以 vision 格式发送给主模型
• memory_manager 已纳入标准任务路由；模型、温度、max_tokens、重试统一通过 task_models/task_temperatures/task_max_tokens/task_retries 配置
• memory_extract 频率控制：
  • batch_size=3 表示每 3 条消息提取一次
  • min_content_length=50 表示只提取 ≥50 字符的消息
  • 两个条件同时满足时才执行
• min_reply_interval_seconds 可配置（默认 0，关闭）：AI 刚回复后，runtime 会在最小间隔内继续排队；窗口结束后先合并同一说话人的连续消息，再进入正常的 reply_mode/intent 判断
• intent_analysis 启用后必须通过模型推断；若调用失败或解析失败，该轮不会再回退到关键词意图推断
• 多 AI 群聊里，intent_analysis 会优先区分“当前模型自身”与“其他 AI”；当用户明显是在调用其他 AI 时，当前模型会抑制自动回复
• 为减少多 AI 误判，intent_analysis 传给模型的上下文已改为最近交互链摘要，并会显式标出最近 AI / 人类发言者、近期发言人的 aliases、environment_context 环境线索，以及当前消息命中的当前模型名字、其他 AI 名字和人类名字
• 对“关闭本群AI / 禁用机器人 / 别让 bot 说话”这类群控或停用命令，若未明确点名当前模型自身，auto 模式下会直接抑制当前模型回复
• max_concurrent_llm_calls 可配置（默认 1）：LLM 并发数限流
• pending_message_threshold 可配置（默认 4）：当单会话待处理消息积压超过阈值时，runtime 会进入静默批处理并合并同一说话人的连续消息
• 提示词分割和 SKILL 调用标记现在为框架内置常量，外部配置不再暴露这些 marker

💾 会话管理

状态持久化路径

从 v0.24.0 起，推荐把 workspace 视为“配置根 + 运行根”的组合：配置资产可单独放在 config root，运行态数据放在 data root；未显式拆分时仍兼容单根模式。推荐布局如下：

旧的根目录 session_state.json、session_state.db、provider_keys.json、generated_agents.json 等文件会在首次打开 workspace 时自动迁移到新布局；primary_user.json 和 session_config.persisted.json 仅保留给兼容入口。

当前不需要单独执行迁移脚本：WorkspaceRuntime 与 SqliteSessionStore 会在首次打开 workspace / session 时自动完成兼容迁移。

主用户档案管理

在 CLI 交互中可运行时更新主用户档案，会实时持久化到 <work_path>/primary_user.json。

每个配置文件启动时，路径会记录到仓库根目录 .last_config_path。

Token 消耗分析

from sirius_chat.api import summarize_token_usage, build_token_usage_baseline

# 单会话统计
summary = summarize_token_usage(transcript)

# 基准指标
baseline = build_token_usage_baseline(transcript.token_usage_records)

跨会话分析可通过 TokenUsageStore 实现全维度分组。

🎬 高级功能

角色扮演前置内容生成

from sirius_chat.api import (
  RolePlayAnswer,
  aregenerate_agent_prompt_from_dependencies,
  abuild_roleplay_prompt_from_answers_and_apply,
  generate_humanized_roleplay_questions,
  list_roleplay_question_templates,
  load_persona_generation_traces,
  load_generated_agent_library,
  select_generated_agent_profile,
)

# 查看可用问卷模板，并选择更贴合场景的一套高层问题
print(list_roleplay_question_templates())
questions = generate_humanized_roleplay_questions(template="companion")

answers = [
    RolePlayAnswer(
        question=questions[0].question,
        answer="像一个晚熟但可靠的陪伴者，平时不抢话，但会长期在场，熟了以后很护短。",
        perspective=questions[0].perspective,
    ),
    RolePlayAnswer(
        question=questions[1].question,
        answer="用户低落时先接住情绪，再慢慢帮对方理清思路，不会一上来就讲道理。",
        perspective=questions[1].perspective,
    ),
    RolePlayAnswer(
        question=questions[6].question,
        answer="偶尔嘴硬、会记小事，也会在疲惫时变得更安静，但不会无限兜底。",
        perspective=questions[6].perspective,
    ),
]

# 直接生成并写入 SessionConfig，同时挂接本地素材文件
prompt = await abuild_roleplay_prompt_from_answers_and_apply(
    provider=provider,
    config=config,
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
    agent_name="我的助手",
    answers=answers,
    dependency_files=["persona/notes.md", "persona/style_examples.txt"],
    persona_key="assistant_v2",
  timeout_seconds=120.0,
)

# 查看完整生成轨迹
traces = load_persona_generation_traces(config.work_path, "assistant_v2")

# 当依赖文件变化后，直接基于文件重生同一个人格
updated = await aregenerate_agent_prompt_from_dependencies(
    provider,
    work_path=config.work_path,
    agent_key="assistant_v2",
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
)

# 管理生成的 Agent 资产
library, selected_key = load_generated_agent_library(config.work_path)
selected = select_generated_agent_profile(config.work_path, "assistant_v2")

说明：

• 推荐先用高层人格 brief 来描述人物原型、核心矛盾、关系策略、情绪原则、边界和小缺点，再让生成器落成具体人物小传与语言习惯。
• generate_humanized_roleplay_questions(template=...) 支持 default、companion、romance、group_chat 四类问卷模板，可配合 list_roleplay_question_templates() 做前端下拉或外部配置。
• 若外部系统只想先拿模板问题，不想立刻接入 Python API，可直接用 sirius-chat --list-roleplay-question-templates 和 sirius-chat --print-roleplay-questions-template <template>。
• 生成器会自动识别“拟人”“情感”“陪伴”“共情”等关键词并加强 prompt，让角色更自然、更有人味。
• 结构化人格生成默认使用 max_tokens=5120 和 timeout_seconds=120.0；如果上游模型更慢，仍可在这几个 API 上继续显式调高 timeout_seconds。
• 如果模型返回的是被 ```json 包裹但实际被截断的 JSON-like 响应，框架会显式报错并保留失败 trace，不再把原始文本污染到 agent.persona 或 `global_system_prompt`。
• 完整生成过程会本地化到 <work_path>/roleplay/generated_agent_traces/<agent_key>.json，便于审计和回滚。
• 外部调用方可直接按 template + answers + dependency_files 组织输入，示例输入规范见 docs/external-usage.md。
• 可直接参考 examples/roleplay_template_selection.py 导出 PersonaSpec 骨架，再交给外部表单或配置后台填充。
• 面向外部调用方的迁移说明见 docs/migration-roleplay-v0.20.md。

SKILL 系统

SKILL 系统支持可扩展任务编排：

• 自动初始化 skills/ 目录；默认位于 work_path，双根布局时位于 config_root
• 内置 system_info、learn_term、url_content_reader、bing_search 与 developer-only 的 desktop_screenshot 默认可用；若放置同名 workspace skill，workspace 文件会覆盖内置实现
• desktop_screenshot 会把“判断主机当前在做什么、屏幕上显示什么”的分析提示一并回传给模型，便于模型在需要时主动截图后再回答
• 若要使用受限技能，外部至少应显式标记一名 developer：UserProfile.metadata["is_developer"] = True
• 支持外部 Python 技能文件
• 链式调用与迭代反馈
• 内置与 workspace SKILL 会共用依赖自动安装流程；system_info 声明 psutil，desktop_screenshot 声明 Pillow，bing_search 与 url_content_reader 声明 requests 和 beautifulsoup4
• SKILL 可返回结构化文本块与图片块，框架会把它们作为内部推理通道注入下一轮生成，同时隐藏 internal_metadata 等元信息
• developer-only SKILL 会在非 developer 当前轮次的提示词中自动隐藏，执行时也会再次做权限校验
• 会话事件流仅暴露 SKILL 状态，不直接暴露内部技能结果正文；外部投递应消费 assistant 回复

详见 docs/skill-authoring.md。

📚 文档

🧪 测试

# 运行所有测试
python -m pytest tests/ -q

# 运行特定模块
python -m pytest tests/test_engine.py -v

# 显示最慢的 10 个测试
python -m pytest tests/ --durations=10

# 覆盖率分析
python -m pytest tests/ --cov=sirius_chat

# 快速验证单个测试
python -m pytest tests/test_engine.py::test_roleplay_engine_multi_human_single_ai_transcript -xvs

测试特性：

• ✅ 600+ 单元测试：涵盖引擎、记忆、编排、技能系统
• ⚡ 快速执行：< 15 秒全套（通过关闭积压批处理并禁用无关辅助任务）
• 🔒 完全隔离：无真实网络调用，全量 Mock
• 📊 92% 代码覆盖：关键路径完整测试

🆕 最新变更

✨ v1.0 重大变更

• EmotionalGroupChatEngine 成为唯一默认引擎：四层认知架构（感知→认知→决策→执行），支持情感分析、延迟响应、主动发言、群隔离记忆
• XML 短期记忆：ContextAssembler 将历史消息以 XML 格式嵌入 system prompt，只返回 [system, user] 2 条消息；_generate() 自动清洗模型仿写的 <conversation_history>
• 工作记忆 → 基础记忆迁移：WorkingMemoryManager 删除，BasicMemoryManager 接管按群滑动窗口（硬限制 30，上下文窗口 5）
• 用户记忆 → UserManager 迁移：UserMemoryManager 删除，UserManager 接管群隔离用户档案
• SemanticMemory 实装：SemanticMemoryManager + SemanticProfileStore 实现群规范学习、氛围记录、关系状态、持久化；DiaryGenerator 同步提取 dominant_topic + interest_topics
• 响应策略调整：被直接@或叫到名字时直接返回 IMMEDIATE（跳过 reply cooldown）；reply cooldown 仅抑制 DELAYED
• OrchestrationStore 自动生成：引擎初始化时若 orchestration.json 不存在，自动生成默认模型配置

迁移提示：

v1.0 用户请阅读 docs/migration-v1.0.md（若存在）或 docs/migration-v0.28.md。

更多信息见 CHANGELOG.md。

🤝 贡献

欢迎贡献！请遵循以下流程：

1. Fork 项目并创建分支：git checkout -b feature/my-feature
2. 编辑代码 并编写测试（参考 .github/skills/write-tests/SKILL.md）
3. 验证：python -m pytest tests/ -q
4. 提交：遵循 conventional commits 格式
5. 推送 并发起 Pull Request

开发环境

# 安装开发依赖
python -m pip install -e .[dev]

# 运行代码检查
python -m pytest tests/ --cov=sirius_chat

📄 许可证

MIT License © 2025 Sparrived. 详见 LICENSE。

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