feat(core): 实现消息异步处理并引入LLM驱动的智能表情回应

本次更新对系统核心处理流程和插件功能进行了重要升级，主要包含以下两方面：

1.  **消息处理异步化**:
    - 在 `main.py` 中引入了 `asyncio.create_task` 机制，将每条消息的处理过程包装成一个独立的后台任务。
    - 这解决了长时间运行的AI或插件操作可能阻塞主事件循环的问题，显著提升了机器人的响应速度和系统稳定性。
    - 为后台任务添加了完成回调，现在可以详细地记录每个消息处理任务的成功、失败或取消状态及其耗时，便于监控和调试。

2.  **`set_emoji_like` 插件智能化**:
    - 为 `set_emoji_like` 插件增加了LLM驱动的表情选择功能。当动作指令未指定具体表情时，插件会自动构建包含聊天上下文、情绪和人设的提示，请求LLM选择一个最合适的表情进行回应。
    - 为支持此功能，对AFC规划器的提示词进行了优化，为LLM提供了更清晰的参数示例和规则，提高了动作生成的准确性。

此外，为了统一日志规范，将 `[所见]` 消息接收日志集中到 `bot.py` 中，确保在任何过滤逻辑执行前记录所有收到的消息，并移除了插件中重复的日志。

src/chat/message_receive/bot.py

@@ -431,6 +431,9 @@ class ChatBot:
             # 处理消息内容，生成纯文本
             await message.process()
 
+            # 在这里打印[所见]日志，确保在所有处理和过滤之前记录
+            logger.info(f"\u001b[38;5;118m{message.message_info.user_info.user_nickname}:{message.processed_plain_text}\u001b[0m")
+
             # 过滤检查
             if _check_ban_words(message.processed_plain_text, chat, user_info) or _check_ban_regex(  # type: ignore
                 message.raw_message,  # type: ignore