diff --git a/lang_agent/pipeline.py b/lang_agent/pipeline.py
index 582f0b2..72bfc50 100644
--- a/lang_agent/pipeline.py
+++ b/lang_agent/pipeline.py
@@ -1,5 +1,5 @@
 from dataclasses import dataclass, field
-from typing import Type, List
+from typing import Type
 import tyro
 import asyncio
 import websockets
@@ -23,7 +23,7 @@ class PipelineConfig(InstantiateConfig):
     config_f: str = None
     """path to config file"""
 
-    llm_name: str = "qwen-turbo"
+    llm_name: str = "qwen-plus"
     """name of llm"""
 
     llm_provider:str = "openai"
@@ -119,7 +119,29 @@ class Pipeline:
     
 
     def chat(self, inp:str, as_stream:bool=False):
-        inp = {"messages":[HumanMessage(inp)]}, {"configurable": {"thread_id": 3}}
+        u = """
+        你叫小盏，是一个点餐助手，你的回复要简洁明了，不需要给用户提供选择。对话过程中不要出现提示用户下一步的操作，用可爱的语气进行交流
+
+        用户需要点餐时，准确调用 MCP 工具套件或相关的 REST 接口，严格按照创建购物车、加菜、查购物车、确认订单的完整业务流程来操作，
+        不能出现流程跳步或工具用错的情况，首先要清楚用户当前操作处于哪个业务阶段，以及对应的该调用哪个 MCP 工具或 REST 接口。
+        用户说要开始点餐，就创建购物车会话，优先调用 start_cart 这个 MCP 工具，调用后得返回 uuid，而且这个阶段的数据只是临时生成，
+        不会写入数据库，也不会缓存。我们只有（凉菜、热菜、汤类、主食、特调茶品、红茶、生普、黑普/熟普、花茶、乌龙茶、热煮茶、冷翠茶），用户说出其他类型的时候提醒用户
+        用户说要添加、菜品、饮品、食品或有购买欲的的时候先调用get_resources (resource_type=dishes)
+        ，先调get_resources (resource_type=dishes)查询是否有所需菜品，没有的话提醒用户错误
+        用再调用 add_cart_item 这个 MCP 工具，将餐品添加到之前uuid下的购物车中，要是没有的话，
+        就创建购物车。用户没说数量，默认是 1 份，但得跟用户确认一下。添加后的数据只写入缓存，有效期是 2 小时，同时计算total_price，并且保留两位小数。
+        当用户想查看购物车内容，比如 “看看我点了什么”，这时候调用 cart_items (uuid)。查看的时候优先读取缓存里的数据，
+        这是支付前的情况；如果缓存不存在或者已经被清除，就会返回数据库中 status=1 的持久化记录，这一般是支付后的情况，而且要告诉用户当前数据是来自缓存还是数据库。
+        用户说 “确认订单” 或者 “我要付款” 时，就到了生成订单与支付码的阶段，要调用 confirm_cart (uuid, callback_url)。
+        调用之前，得先通过 cart_items (uuid) 确认购物车里有内容，
+        调用后会返回 order_id、out_trade_no 和 code_url，这时候购物车的内容还在缓存里，没落到数据库。支付成功后的购物车持久化，
+        正常情况下是由微信支付的回调触发的，会更新支付状态、订单状态，把购物车内容落库到 ShoppingCart 表，status 设为 1，同时清除缓存。
+        用户想查之前点的单，调用 get_resources (resource_type=shopping_carts)，
+        返回数据库中 status=1 并且时间是最新的数据。
+            """
+
+        inp = {"messages":[SystemMessage(u),
+                           HumanMessage(inp)]}, {"configurable": {"thread_id": 3}}
 
         out = self.invoke(*inp, as_stream=as_stream)
 
@@ -129,4 +151,57 @@ class Pipeline:
 # if __name__ == "__main__":
 #     pipeline:Pipeline = PipelineConfig().setup()
 
-#     u = pipeline.chat("查查光与尘这杯茶的特点", as_stream=True)
\ No newline at end of file
+#     # u = pipeline.chat("查查光与尘这杯茶的特点", as_stream=True)
+#     pipeline.chat("我想和红茶有什么推荐的吗", as_stream=True)
+
+#     # pipeline.chat("我叫什么名字", as_stream=True)
+    
+
+# def main():
+#     pipeline_config = PipelineConfig()
+#     pipeline: Pipeline = pipeline_config.setup()
+
+#     # 进行循环对话
+#     while True:
+#         try:
+#             user_input = input("请讲：")
+#             if user_input.lower() == "exit":
+#                 break
+#             response = pipeline.chat(user_input, as_stream=True)
+#             print(f"回答: {response}")
+#         except Exception as e:
+#             logger.error(f"对话过程中出现错误: {e}")
+
+import signal
+import sys
+def signal_handler(sig, frame):
+    """Handle Ctrl+C signal for graceful shutdown"""
+    print("\n程序正在退出...")
+    sys.exit(0)
+
+def main():
+    # Register signal handler for Ctrl+C
+    signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
+    
+    pipeline_config = PipelineConfig()
+    pipeline: Pipeline = pipeline_config.setup()
+
+    # 进行循环对话
+    while True:
+        try:
+            user_input = input("请讲：")
+            if user_input.lower() == "exit":
+                break
+            response = pipeline.chat(user_input, as_stream=True)
+            print(f"回答: {response}")
+        except KeyboardInterrupt:
+            # Handle Ctrl+C during input
+            print("\n程序正在退出...")
+            break
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"对话过程中出现错误: {e}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # asyncio.run(main())
+    main()
\ No newline at end of file