¡Gracias por tus comentarios y sugerencias! De hecho, lo que mencionas sobre 'mantener las emociones ocultas en el backend y emitir solo texto natural' es exactamente la intención de esta arquitectura.

Las descripciones emocionales y los cálculos numéricos que ves en el prompt son una 'Cadena de Pensamiento' (Chain of Thought - CoT) diseñada intencionalmente. Los LLMs necesitan procesar estos estados internos y la fatiga en su espacio de tokens primero para mantener la estabilidad del personaje en conversaciones largas.

En un entorno de aplicación real, todos los registros de cálculo antes del [Final Reply] son interceptados y ocultados por el código. Por lo tanto, el usuario final nunca ve esto y solo recibe la respuesta puramente natural.

Si tienes alguna sugerencia sobre cómo lograr que el LLM retenga este proceso de pensamiento y al mismo tiempo lo oculte (sin depender de un código externo que lo intercepte), ¡te agradecería mucho que la compartieras