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Description

使用langchain进行任务规划，构建子任务的会话场景资源，通过MCTS任务执行器，来让每个子任务通过在上下文中资源，通过自身反思探索来获取自身对问题的最优答案；这种方式依赖模型的对齐偏好，我们在每种偏好上设计了一个工程框架，来完成自我对不同答案的奖励进行采样策略

本项目分成了不同的任务模块，

角色扮演请参考src/docs/coplay_analysis/README.md,

调整MCTS的反思策略，增加上下文窗口

构建 StructuredStoryboard 对象，并确保生成的上下文不超过指定 token 数量。默认规则为：以当前 task_step_id 为中心，取其前后步骤的内容。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 226 Commits
.vscode		.vscode
docker		docker
src		src
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
main.py		main.py
poetry.toml		poetry.toml
pyproject.toml		pyproject.toml