Zsh123456-BOOP/stardew-together

你定目标，同行负责理解世界、安排工作、调用工具，再检查事情是否真的完成。

从整理第一块农田，到采购、种植、收获、变现与再投资；从一封新邮件，到任务前置、区域解锁与成就进度——我们希望 AI 能理解一整段游戏生活，并把长期目标落实成今天可以执行的一步。

你可以让它自主经营，也可以只交给它一件事，随时接回控制继续玩。

自主控制玩家是当前主要运行形态。全成就闭环、自定义伙伴协作与中后期完整生产链仍在持续完善。

经营有依据。 商店真实报价、作物成熟日期、实际库存和配方共同参与决策。AI 选择目标、品种与投资方向，程序负责数量计算、条件检查和执行。

劳动能连续。 寻路、工具选择、批量农活、掉落拾取与库存整备由执行器衔接。模型不必为每一步移动、每次挥锄重新发指令。

进度有记忆。 当天买了什么、种了什么、哪些工作已经完成，进入事实记录。相同条件下的失败合并保存，附带解除条件；历史叙述不会代替当前真实库存。

过程看得见。 游戏内常驻面板展示正在做什么、原因和下一步。完整模型请求、工具回执、动作与资源变化可留存，便于复盘每一次决策。

结果靠核验。 制作、购买、出货和过夜走原生流程。

flowchart LR
    A[玩家目标] --> B[DeepSeek Flash\n选择目标与取舍]
    C[SMAPI 真实状态\n地图 · 背包 · 时间 · 进度] --> B
    D[百科与计算工具\n配方 · 报价 · 容量 · 条件] --> B
    B --> E[持续任务计划]
    E --> F[原生动作执行\n移动 · 劳动 · 采购 · 制作]
    F --> G[结果核验与当日记忆]
    G --> C
    G --> B

大模型负责有意义的选择，算法负责可计算的细节。Together 直接通过 SMAPI 读取游戏状态，无需逐帧截图识别；正式运行也不依赖常驻 Python 决策服务。

工具层覆盖农务、清理采集、钓鱼、矿洞行动、商店交互、制作、存储、出货、任务查询与睡眠换日。各项能力的适配范围和原生验证记录保存在开发文档中。

Together 将记忆中的内容分开处理：

记忆检查点随游戏存档保存，详细事件另存为按存档与玩家隔离的本地归档，并建立包含日期、工具、对象和结果的检索索引。通过 memory.search 查找历史，通过 memory.evidence 按证据 ID 读取原文。启用模型日总结时，总结必须引用给定事件中的有效证据 ID；它仍然是模型归纳，不是新的游戏事实。

例如，“昨天已经浇水”会保留为历史，但今天是否缺水仍从游戏重新读取。历史流水不累加成当前库存，计划不算已完成，摘要也不能覆盖实时状态。

源码：记忆归档 · 检索索引 · 记忆接入 · 可选日总结

每次请求都会重新组织当前事实，而不是不断追加整段历史对话。时间、体力、现金、库存、活动任务、采购状态和必要约束优先保留；其他信息按当前目标筛选，详情通过查询工具展开。

压缩主要发生在三处：

• 按需展开资料。 当前目标保留必要的材料与条件；其他配方、建筑和成就通过 progress.catalog、progress.dependencies 查询。成就按各条进度线提供下一档候选，选中的目标保留进度，避免每轮携带全部档位。
• 去掉重复表达。 同一材料缺口集中保存，候选工作引用它；已经在当前状态或工具消息中交付的查询结果不重复展开。同一笔原生采购能够解释的入包和扣款，归并为“买入 15 份种子，支出 300 金”，保留证据关联；无法解释的变化继续记录。
• 按预算裁剪历史。 先预留固定规则、工具定义和必要回执的空间，再压缩上下文。较旧、较长的详情改为摘要与补读入口，可用 context.read、query.read 或记忆工具取回。关键状态超过硬预算时明确报错，不静默删除关键约束。预算使用估算值，实际 token 用量以 API 返回为准。

例如，正在备木材时不必反复展开所有种子的收益表；进入采购决策后，再读取现场报价和种植负担。压缩的是本轮输入视图，原始事件仍保存在归档中。

源码：上下文投影 · 按需展开与去重 · 流水归并 · 输入预算

程序根据当前任务、候选工作、所在地点和菜单状态选择工具，无需额外调用一个分类模型。查询、计划、移动、劳动、等待和收工等基础工具常驻；农务、交易、仓储生产、社交、探索等能力按需加入。模型还可以用 tools.lookup 按名称、用途或能力组查找工具，查得的定义短期保留，活动任务所需的工具持续保留。

筛选也深入工具内部：work.run 按工作类型组合参数与说明。例如农务和备料任务使用相关能力配置，钓鱼、矿洞和畜牧等配置在需要时再加载。API 中的工具定义和调用参数校验使用同一份冻结契约，不会为了压缩而直接截断参数 Schema。

工具可见只表示模型可以提出调用；预算、地点、解锁条件和原生执行前置条件仍由程序检查。

源码：工具发现 · 能力配置与参数契约 · 原生 Tool Calls 协议

flowchart TD
    A[读取 SMAPI 当前状态] --> B[整理任务、相关记忆与待交付结果]
    B --> C[选择工具契约并压缩上下文]
    C --> D[模型返回 Tool Calls]
    D --> E[检查决策是否过期、参数与执行条件]
    E --> F[调度原生动作与持续任务]
    F --> G[核验实际结果，更新任务与记忆]
    G --> A

一次请求由固定 system 规则、压缩后的当前上下文、通过 API tools 字段提交的工具定义，以及必要的上一轮调用与回执组成。模型返回结构化 tool_calls，程序按本轮契约校验参数，并检查回复是否仍适用于当前状态，再交给执行器。

工具消息通过 tool_call_id 对应模型调用；对于异步任务，最初回执可能只是“已接收／已排队”，实际完成要等原生动作结果核验后再交付。例如购买请求入队时不会增加已购数量，只有原生到货证据才更新账本与记忆。寻路、挥锄、拾取等连续子动作由执行器推进，不需要每一步都重新请求模型。

源码：请求组装 · 决策与调度循环 · 结果回执契约

全成就意味着把经营、收集、制作、关系和探索连接成长期计划，而不仅是连续执行一批劳动。

当前已验证的开发环境：macOS、Stardew Valley 1.6.15、SMAPI 4.5.2、.NET SDK 6、Python 3.11+。需要自行安装游戏与 SMAPI，并准备 DeepSeek API Key。

git clone --recurse-submodules https://github.com/Zsh123456-BOOP/stardew-together.git
cd stardew-together
cp .env.example .env

在本机 .env 填入模型配置：

DEEPSEEK_API_KEY=你的密钥
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-flash
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com

准备固定版本的上游源码，构建并启动独立 Mod 环境：

python3 scripts/prepare_companion_sources.py --remove-squad-tests
python3 scripts/build_companion.py
python3 scripts/launch.py --companion --keep-window

游戏目录不在默认位置时，设置 STARDEW_GAME_PATH；需要指定 SDK 时，设置 DOTNET。构建产物写入项目的 work/，不覆盖原有游戏 Mods。

进入存档后，按 F8 打开同行，进入自主游玩并填写目标。按 F10 可暂停接管。右侧半透明面板支持滚动，便于查看当前安排。

API Key 只保存在本机，.env、存档、日志与运行产物均不进入 Git。模型用量会记录；运行配置中的 ModelTokenBudgetPerDay: 0 表示不设置每日 token 上限。

• 产品设计
• 自主通关开发方案与复用清单
• 百科与知识检索
• 原生目标续作与背包处理
• 来源与许可说明

算法检查可运行 dotnet run --project tests/Together.DomainChecks.csproj。原生夹具只在开启 Lab 模式、世界就绪且角色名为 AgentLab 时执行，不用于正常经营存档。

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