智能问候系统

解决被动交互的冷启动问题

在传统的 Agent 交互中，系统通常处于被动等待状态，只能响应用户的明确指令。当用户长时间未发起对话时，会话往往会陷入“死寂”，缺乏真实社交中的自然感与连贯性。这套智能问候系统旨在赋予 AI 主动发起对话的能力，打破传统的被动响应模式。

架构原理与核心机制

该技能的核心逻辑是采用零 Token 守护进程与一次性问候架构，整个运行周期分为三个关键步骤：

• 沉默检测：后台脚本 session_watchdog.py 仅通过纯 SQLite 查询数据库状态，无需消耗 LLM Token 即可判断当前会话是否已超过配置的 SILENCE_WINDOW（默认 300 秒）。
• 随机延迟与防重：检测到用户沉默后，系统不会立即打扰，而是引入 10 到 120 分钟的随机等待机制，模拟真人的上线规律。同时，依赖 LOCK_FILE 锁文件机制确保同一时段不会重复排队或触发问候任务。
• 一次性生成：等待期结束后，系统仅执行一次 LLM 调用。Prompt 会根据当前时间、目标城市天气及历史聊天内容实时生成问候语，发送后任务即告完成。

部署注意点与边界

在实际工程落地时，有几个容易踩坑的细节需要留意：

• 路径一致性：Cronjob 配置中的 --script 参数必须与脚本实际部署路径保持严格一致。
• 数据过滤：数据库查询时务必过滤掉 cron 系统消息，避免系统指令被误判为用户交互行为。
• 时区处理：SQLite 中存储的时间戳通常为 Unix 秒浮点数，在计算沉默窗口时需注意时区的转换与校准。