feat(emoji): 引入表情发送历史以避免重复发送
为了提升表情发送的自然性和多样性，本次更新引入了发送历史记录机制，并优化了选择逻辑。 - 新增一个长度为4的双端队列，用于存储最近发送过的表情哈希，以避免在短期内重复。 - 修改LLM提示，要求其返回一个包含3个最匹配情感的有序列表，以提供更多候选表情。 - 重构选择逻辑：在LLM推荐或随机选择时，会优先选取未在最近历史中出现过的表情。 - 仅当所有候选表情都已在近期发送过时，才会退回至在完整表情库中进行选择。
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tt-P607
Windpicker-owo
@@ -1,5 +1,6 @@
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import random
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from typing import Tuple
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from collections import deque
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# 导入新插件系统
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from src.plugin_system import BaseAction, ActionActivationType, ChatMode
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@@ -20,8 +21,14 @@ logger = get_logger("emoji")
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class EmojiAction(BaseAction):
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"""表情动作 - 发送表情包"""
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activation_type = ActionActivationType.RANDOM
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random_activation_probability = global_config.emoji.emoji_chance
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# --- 类级别属性 ---
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# 激活设置
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if global_config.emoji.emoji_activate_type == "llm":
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activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
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random_activation_probability = 0
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else:
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activation_type = ActionActivationType.RANDOM
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random_activation_probability = global_config.emoji.emoji_chance
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mode_enable = ChatMode.ALL
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parallel_action = True
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@@ -29,6 +36,9 @@ class EmojiAction(BaseAction):
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action_name = "emoji"
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action_description = "发送表情包辅助表达情绪"
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# 最近发送表情的历史记录
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_sent_emoji_history = deque(maxlen=4)
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# LLM判断提示词
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llm_judge_prompt = """
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判定是否需要使用表情动作的条件：
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@@ -80,23 +90,29 @@ class EmojiAction(BaseAction):
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desc = emoji.description
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emotions = emoji.emotion
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all_emojis_data.append((b64, desc))
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# 使用 emoji 对象的 hash 作为唯一标识符
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all_emojis_data.append((b64, desc, emoji.hash))
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for emo in emotions:
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if emo not in emotion_map:
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emotion_map[emo] = []
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emotion_map[emo].append((b64, desc))
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emotion_map[emo].append((b64, desc, emoji.hash))
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if not all_emojis_data:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} 无法加载任何有效的表情包数据")
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return False, "无法加载任何有效的表情包数据"
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available_emotions = list(emotion_map.keys())
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emoji_base64, emoji_description = "", ""
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chosen_emoji_b64, chosen_emoji_desc, chosen_emoji_hash = None, None, None
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if not available_emotions:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} 获取到的表情包均无情感标签, 将随机发送")
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emoji_base64, emoji_description = random.choice(all_emojis_data)
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# 随机选择一个不在历史记录中的表情
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selectable_emojis = [e for e in all_emojis_data if e[2] not in self._sent_emoji_history]
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if not selectable_emojis: # 如果都发过了，就从全部里面随机选
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selectable_emojis = all_emojis_data
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chosen_emoji_b64, chosen_emoji_desc, chosen_emoji_hash = random.choice(selectable_emojis)
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else:
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# 获取最近的5条消息内容用于判断
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recent_messages = message_api.get_recent_messages(chat_id=self.chat_id, limit=5)
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@@ -109,60 +125,75 @@ class EmojiAction(BaseAction):
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show_actions=False,
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)
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# 4. 构建prompt让LLM选择情感
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# 4. 构建prompt让LLM选择多个情感
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prompt = f"""
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你是一个正在进行聊天的网友，你需要根据一个理由和最近的聊天记录，从一个情感标签列表中选择最匹配的一个。
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你是一个正在进行聊天的网友，你需要根据一个理由和最近的聊天记录，从一个情感标签列表中选择最匹配的 **3个** 情感标签，并按匹配度从高到低排序。
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这是最近的聊天记录：
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{messages_text}
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这是理由：“{reason}”
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这里是可用的情感标签：{available_emotions}
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请直接返回最匹配的那个情感标签，不要进行任何解释或添加其他多余的文字。
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请直接返回一个包含3个最匹配情感标签的有序列表，例如：["开心", "激动", "有趣"]，不要进行任何解释或添加其他多余的文字。
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"""
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if global_config.debug.show_prompt:
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logger.info(f"{self.log_prefix} 生成的LLM Prompt: {prompt}")
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else:
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logger.debug(f"{self.log_prefix} 生成的LLM Prompt: {prompt}")
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# 5. 调用LLM
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models = llm_api.get_available_models()
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chat_model_config = models.get("planner")
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if not chat_model_config:
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logger.error(f"{self.log_prefix} 未找到'utils_small'模型配置，无法调用LLM")
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return False, "未找到'utils_small'模型配置"
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logger.error(f"{self.log_prefix} 未找到 'planner' 模型配置，无法调用LLM")
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return False, "未找到 'planner' 模型配置"
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success, chosen_emotion, _, _ = await llm_api.generate_with_model(
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prompt, model_config=chat_model_config, request_type="emoji"
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success, chosen_emotions_str, _, _ = await llm_api.generate_with_model(
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prompt, model_config=chat_model_config, request_type="emoji_selection"
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)
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if not success:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM调用失败: {chosen_emotion}, 将随机选择一个表情包")
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emoji_base64, emoji_description = random.choice(all_emojis_data)
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selected_emoji_info = None
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if success:
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try:
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# 解析LLM返回的列表
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import json
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chosen_emotions = json.loads(chosen_emotions_str)
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if isinstance(chosen_emotions, list):
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logger.info(f"{self.log_prefix} LLM选择的情感候选项: {chosen_emotions}")
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# 遍历候选项，找到第一个不在历史记录中的表情
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for emotion in chosen_emotions:
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matched_key = next((key for key in emotion_map if emotion in key), None)
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if matched_key:
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# 从匹配到的表情中，随机选一个不在历史记录的
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candidate_emojis = [e for e in emotion_map[matched_key] if e[2] not in self._sent_emoji_history]
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if candidate_emojis:
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selected_emoji_info = random.choice(candidate_emojis)
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break # 找到后立即跳出循环
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else:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM返回的不是一个列表: {chosen_emotions_str}")
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except (json.JSONDecodeError, TypeError):
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logger.warning(f"{self.log_prefix} 解析LLM返回的情感列表失败: {chosen_emotions_str}")
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if selected_emoji_info:
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chosen_emoji_b64, chosen_emoji_desc, chosen_emoji_hash = selected_emoji_info
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logger.info(f"{self.log_prefix} 从候选项中选择表情: {chosen_emoji_desc}")
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else:
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chosen_emotion = chosen_emotion.strip().replace('"', "").replace("'", "")
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logger.info(f"{self.log_prefix} LLM选择的情感: {chosen_emotion}")
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# 使用模糊匹配来查找最相关的情感标签
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matched_key = next((key for key in emotion_map if chosen_emotion in key), None)
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if matched_key:
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emoji_base64, emoji_description = random.choice(emotion_map[matched_key])
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logger.info(f"{self.log_prefix} 找到匹配情感 '{chosen_emotion}' (匹配到: '{matched_key}') 的表情包: {emoji_description}")
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if not success:
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logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM调用失败, 将随机选择一个表情包")
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else:
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logger.warning(
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f"{self.log_prefix} LLM选择的情感 '{chosen_emotion}' 不在可用列表中, 将随机选择一个表情包"
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)
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emoji_base64, emoji_description = random.choice(all_emojis_data)
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logger.warning(f"{self.log_prefix} 所有候选项均在最近发送历史中, 将随机选择")
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# 7. 发送表情包
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success = await self.send_emoji(emoji_base64)
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selectable_emojis = [e for e in all_emojis_data if e[2] not in self._sent_emoji_history]
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if not selectable_emojis:
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selectable_emojis = all_emojis_data
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chosen_emoji_b64, chosen_emoji_desc, chosen_emoji_hash = random.choice(selectable_emojis)
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if not success:
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logger.error(f"{self.log_prefix} 表情包发送失败")
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return False, "表情包发送失败"
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# 7. 发送表情包并更新历史记录
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if chosen_emoji_b64 and chosen_emoji_hash:
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success = await self.send_emoji(chosen_emoji_b64)
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if success:
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self._sent_emoji_history.append(chosen_emoji_hash)
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logger.info(f"{self.log_prefix} 表情包发送成功: {chosen_emoji_desc}")
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logger.debug(f"{self.log_prefix} 最近表情历史: {list(self._sent_emoji_history)}")
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return True, f"发送表情包: {chosen_emoji_desc}"
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return True, f"发送表情包: {emoji_description}"
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logger.error(f"{self.log_prefix} 表情包发送失败")
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return False, "表情包发送失败"
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except Exception as e:
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logger.error(f"{self.log_prefix} 表情动作执行失败: {e}", exc_info=True)
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