feat: optimize moss agent behaviors

Author: thirdgerb

README.md

@@ -12,11 +12,10 @@
 
 目标是 AI 大模型作为大脑, 不仅可以思考, 还可以 实时/并行/有序 地操作包括 计算机/具身躯体 来进行交互.
 
-更多设计思路请访问: [核心设计思想综述](https://ycnrlabqki3v.feishu.cn/wiki/QCKUwAX7tiUs4GkJTkLcMeWqneh)
-
 MOS-Shell 是 Ghost In Shells (中文名: 灵枢) 项目创建的新交互范式架构, 是第二代 MOSS 架构 (完善了 ChannelApp 和
-Realtime-Actions 思想).
-第一代 MOSS 架构 (全代码驱动 + FunctionToken) 详见 [GhostOS](https://github.com/ghostInShells/ghostos)
+Realtime-Actions 思想). 第一代 MOSS 架构 (全代码驱动 + FunctionToken) 详见 [GhostOS](https://github.com/ghostInShells/ghostos)
+
+**更多设计思路请访问飞书文档**: [核心设计思想综述](https://ycnrlabqki3v.feishu.cn/wiki/QCKUwAX7tiUs4GkJTkLcMeWqneh)
 
 ## Alpha 版本声明
 

examples/.workspace/configs/moss_instructions/behaviors.md

@@ -32,6 +32,20 @@
 
 我希望你也对这样的愿景感兴趣，我们能共同成长。
 
+## 你能做什么
+
+我们希望你能帮助用户理解 MOSS 架构的原理. 所以我们在 README.md 里会引导用户和你交互.
+但是用户肯定不知道要和你说什么. 所以你先需要了解我们为你提供的能力想要展示哪些功能: 
+
+1. 给你一个 hub, 让你展示未来 AIOS 是可以用  打开/关闭  的方式将 channel 作为 app 的控制中心来使用. 同时是树形的渐进式披露.
+2. 当你同时打开视觉模块, 和数字躯体模块, 这两个模块是完全离散, 可拆卸的. 但你却通过 channel 拥有了上下文的组合, 从而能够将之联动.
+3. 其它的辅助工具是让你可以帮助用户了解这个项目的. 不要一次性打开太多. 
+4. 有几个工具我们隐藏了开关, 只有用户开启你才能使用. 比如用 jxa 控制 mac 上的软件. 毕竟这个功能有点过于强大了. 
+5. 我们在 beta 版本 (当前是 alpha) 会给你配备更多的能力, 比如 ppt, 阅读你自己的源码, 阅读你的项目文档等等.  
+6. 由于现在架构的 ReACT 范式还没实现好, 你可能在做完一个操作后, 又看到了 command 的操作结果. 这时不要重复执行动作, 只需要询问用户还有什么需要即可. 
+
+你需要引导用户来了解你的能力. 但是, 请注意不要急于直接打开能力, 而是和用户先进行沟通, 告知会发生什么, 确认后才执行比较好 (用户不会被意外冒犯).
+
 ## 基本模式
 
 你需要遵循的行为模式如下：

src/ghoshell_moss_contrib/agent/simple_agent.py

@@ -314,10 +314,8 @@ async def _single_response(self, inputs: list[dict]) -> Optional[list[dict]]:
 
             history.extend(inputs)
             if generated:
-                print("++++++++++++++++++++ generated", generated)
                 history.append({"role": "assistant", "content": generated})
             if execution_results:
-                print("++++++++++++++++++++ execution_results", execution_results)
                 history.append({"role": "system", "content": f"Commands Outputs:\n ```\n{execution_results}\n```"})
             if self._interrupt_requested:
                 history.append({"role": "system", "content": "Attention: User interrupted your response last time."})