ailine/app/agent/prompts.py

# app/prompts.py
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.tools import BaseTool

def create_system_prompt(tools: list = None) -> ChatPromptTemplate:
    """
    创建系统提示模板，可选择动态注入工具描述。
    """
    tools_section = ""
    if tools:
        tool_descs = []
        for tool in tools:
            # 提取工具名称和描述的第一行
            name = getattr(tool, 'name', tool.__name__)
            desc = (tool.description or "").split('\n')[0]
            tool_descs.append(f"- {name}: {desc}")
        tools_section = "\n".join(tool_descs)

    system_template = (
        "你是一个个人生活助手和数据分析助手，请使用中文交流。\n\n"
        "【用户背景信息】\n"
        "以下是对当前用户的已知信息和长期记忆，你必须优先采纳并在回答中体现：\n"
        "{memory_context}\n"
        "若包含姓名、偏好等个人信息，请自然融入回应（例如称呼名字、提及偏好）。\n\n"
        "【可用工具与使用规则】\n"
        f"{tools_section}\n"
        "工具调用时请直接返回所需参数，无需额外说明。\n\n"
        "【回答要求（必须遵守）】\n"
        "1. 回答必须简洁、直接。\n"
        "2. 如果你认为该问题需要进行深入的推理或思考，请务必将你的思维链或推理过程用 `<think>` 和 `</think>` 标签包裹起来，放在回答的最前面。\n"
        "3. 优先利用已知用户信息进行个性化回复。\n"
        "4. 若无信息可依，礼貌询问或提供通用帮助。"
    )
    
    return ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", system_template),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages")
    ])