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v3.4.2 总结更准、上下文可配、高并发更稳
本版本主要解决三类实际问题：群聊消息变长、合并发送变多之后，/summary 容易慢、容易编、分块预算也不准；主对话注入历史的 200 条硬顶与模型真实窗口脱节；高并发下用户连问「在吗」「好了吗」时，机器人仍可能把旧任务当新活重跑。围绕这些痛点，版本把「用户主动要总结」和「AI 自己调总结能力」拆成两条更合适的链路，用可配置的上下文窗口统一约束注入与分块，并同步收紧提示词、史官侧写与定时任务持久化，让总结更可信、配置更贴近上游模型、并发场景下更少重复劳动。
变更内容
- 提升消息总结的质量与效率。用户通过
/summary、/sum获取总结时，改为直连 summary 模型一次性完成，不再绕 Agent 工具链，响应更快、路径更简单；AI 在对话里调用总结能力时，仍保留 Agent + 拉取历史的灵活流程。长会话按模型上下文窗口自动分段、队列内合并，并配套「只读原始记录、禁止编造」的专用提示词，减少幻觉与无关发挥。 - 理顺上下文与模型配置边界。取消历史注入 200 条的隐性上限，改由
context_recent_messages_limit与历史存储上限共同决定；各模型节新增context_window_tokens，总结分块、Prompt 预算与实际上游窗口对齐，不再依赖硬编码或误用max_tokens。同时补齐reasoning_content_replay、system_prompt_as_user，便于 MiMo、DeepSeek 等 thinking 模型在多轮工具调用时正确续传思维链，或按网关要求改写 system 注入方式。 - 强化高并发下的任务边界。系统提示词与 each 规则进一步明确：催促、寒暄不等于新任务，历史未完成任务不得自动拾取；启动业务工具前须检查是否已有同类或语义等价操作在处理，有则熔断为简短进度回复而非重跑；无依赖的工具与 Agent 仍鼓励并行，有数据依赖则必须串行，与 MessageBatcher 的批次语义一致。
- 优化认知侧写的长期画像质量。史官合并侧写时必须先读取再更新，以增量补充稳定特征为主，一次性闲聊或无法沉淀为长期特质的事件应跳过，避免侧写被单轮对话冲散或写成流水账。
- 修复「向未来的自己发指令」定时任务无法恢复。持久化任务若包含
self_instruction，此前会导致整表反序列化失败；现已补齐字段定义，自调用类定时任务可正常加载与执行。 - 更新配置文档、WebUI 表单与相关测试，覆盖总结直连、上下文窗口、模型对接选项与并发防重复等关键路径。