将群画像缓存策略调整为按天更新

plugins/ai_auto_response/config.toml

@@ -195,10 +195,10 @@ debug = true
 # 1. 这里读取最近 5 份群摘要，再聚合成稳定主题/近期重点/未决问题；
 # 2. 自动回复消费时优先走这些结构字段，减少 markdown 大段文本的理解损耗；
 # 3. item_limit 控制每类字段带给模型的条数，避免群背景过重。
-# 4. cache_ttl_sec 让群画像结果落库复用，在短时间内且源数据没变时直接读快照，避免每条消息重复聚合。
+# 4. cache_ttl_sec 现在按“群画像日更”来理解：默认一天内直接复用，只在群总结更新或过了窗口后才重建。
 summary_history_limit = 5
 summary_item_limit = 4
-cache_ttl_sec = 600
+cache_ttl_sec = 86400
 
 [group_profiles.default]
 mode = "social"

plugins/ai_auto_response/memory/group_memory_profile.py

@@ -39,19 +39,17 @@ class GroupMemoryService:
         self.summary_history_limit = max(int(self.config.get("summary_history_limit", 5) or 5), 1)
         self.summary_item_limit = max(int(self.config.get("summary_item_limit", 4) or 4), 1)
         # 群画像快照缓存：
-        # 1. 自动回复是高频路径，群画像如果每条消息都重新聚合，会重复扫群总结和近期消息；
-        # 2. 这里引入数据库快照，只要在 TTL 内且源数据没有变化，就直接复用；
-        # 3. 这样快照既能跨进程/重启保留，又能把每条消息的聚合成本压下来。
-        self.cache_ttl_sec = max(int(self.config.get("cache_ttl_sec", 600) or 600), 0)
+        # 1. 群画像更像“日级背景”，不需要跟着每条群消息实时抖动；
+        # 2. 因此这里把缓存设计成“按天/按总结刷新”，而不是“消息一变就立刻失效”；
+        # 3. 这样既能明显减轻高频群的聚合成本，也更符合群画像本身应当稳定的产品语义。
+        self.cache_ttl_sec = max(int(self.config.get("cache_ttl_sec", 86400) or 86400), 0)
 
     def build_group_memory_profile(self, room_id: str, group_name: str = "") -> Dict:
         source_summary_latest_at = self._get_latest_summary_time(room_id)
-        source_message_latest_at = self._get_latest_group_message_time(room_id)
         cached_profile = self._load_cached_profile_if_fresh(
             room_id=room_id,
             group_name=group_name,
             source_summary_latest_at=source_summary_latest_at,
-            source_message_latest_at=source_message_latest_at,
         )
         if cached_profile:
             return cached_profile
@@ -138,7 +136,8 @@ class GroupMemoryService:
             group_name=group_name,
             profile=profile,
             source_summary_latest_at=source_summary_latest_at,
-            source_message_latest_at=source_message_latest_at,
+            # 这里仍记录最近群消息时间做观测字段，但它不再参与快照失效判断。
+            source_message_latest_at=self._get_latest_group_message_time(room_id),
             source_summary_count=len(summary_records),
             source_message_sample_count=len(recent_messages),
         )
@@ -218,7 +217,6 @@ class GroupMemoryService:
         room_id: str,
         group_name: str,
         source_summary_latest_at: str,
-        source_message_latest_at: str,
     ) -> Optional[Dict]:
         if self.cache_ttl_sec <= 0:
             return None
@@ -226,10 +224,10 @@ class GroupMemoryService:
         if not snapshot:
             return None
 
-        # 快照新鲜度判断分两层：
-        # 1. 先看快照是否还在 TTL 内，避免长期无限复用旧画像；
-        # 2. 再看“最近群总结更新时间 / 最近群消息时间”是否和上次构建时一致，
-        #    只有源数据没变，才允许直接复用。
+        # 快照新鲜度判断改成“日级背景”思路：
+        # 1. 先看快照是否还在 TTL 内，默认按 24 小时窗口复用；
+        # 2. 再看最近群总结是否更新，如果总结有新内容，立即触发重建；
+        # 3. 普通群消息不会让群画像失效，避免高频消息把缓存形同虚设。
         last_generated_at = self._parse_dt(snapshot.get("last_generated_at"))
         if not last_generated_at:
             return None
@@ -239,8 +237,6 @@ class GroupMemoryService:
 
         if str(snapshot.get("source_summary_latest_at", "") or "") != str(source_summary_latest_at or ""):
             return None
-        if str(snapshot.get("source_message_latest_at", "") or "") != str(source_message_latest_at or ""):
-            return None
 
         profile = dict(snapshot.get("profile", {}) or {})
         if not profile: