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

@@ -435,11 +435,14 @@ class ChatBot:
             # 处理消息内容，生成纯文本
             await message.process()
 
-            # 过滤检查 (在消息处理之后进行)
-            if _check_ban_words(
-                message.processed_plain_text, chat, user_info  # type: ignore
-            ) or _check_ban_regex(
-                message.processed_plain_text, chat, user_info  # type: ignore
+            # 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
+                chat,
+                user_info,  # type: ignore
             ):
                 return
 

src/main.py

@@ -2,7 +2,8 @@
 import asyncio
 import signal
 import sys
-import time
+from functools import partial
+from typing import Dict, Any
 
 from maim_message import MessageServer
 from rich.traceback import install
@@ -96,6 +97,20 @@ install(extra_lines=3)
 logger = get_logger("main")
 
 
+def _task_done_callback(task: asyncio.Task, message_id: str, start_time: float):
+    """后台任务完成时的回调函数"""
+    end_time = time.time()
+    duration = end_time - start_time
+    try:
+        task.result()  # 如果任务有异常，这里会重新抛出
+        logger.info(f"消息 {message_id} 的后台任务 (ID: {id(task)}) 已成功完成, 耗时: {duration:.2f}s")
+    except asyncio.CancelledError:
+        logger.warning(f"消息 {message_id} 的后台任务 (ID: {id(task)}) 被取消, 耗时: {duration:.2f}s")
+    except Exception:
+        logger.error(f"处理消息 {message_id} 的后台任务 (ID: {id(task)}) 出现未捕获的异常, 耗时: {duration:.2f}s:")
+        logger.error(traceback.format_exc())
+
+
 class MainSystem:
     def __init__(self):
         self.hippocampus_manager = hippocampus_manager
@@ -176,6 +191,20 @@ class MainSystem:
         except Exception as e:
             logger.error(f"停止记忆管理器时出错: {e}")
 
+    async def _message_process_wrapper(self, message_data: Dict[str, Any]):
+        """并行处理消息的包装器"""
+        try:
+            start_time = time.time()
+            message_id = message_data.get("message_info", {}).get("message_id", "UNKNOWN")
+            # 创建后台任务
+            task = asyncio.create_task(chat_bot.message_process(message_data))
+            logger.info(f"已为消息 {message_id} 创建后台处理任务 (ID: {id(task)})")
+            # 添加一个回调函数，当任务完成时，它会被调用
+            task.add_done_callback(partial(_task_done_callback, message_id=message_id, start_time=start_time))
+        except Exception:
+            logger.error("在创建消息处理任务时发生严重错误:")
+            logger.error(traceback.format_exc())
+
     async def initialize(self):
         """初始化系统组件"""
         logger.info(f"正在唤醒{global_config.bot.nickname}......")
@@ -306,7 +335,7 @@ MoFox_Bot(第三方修改版)
         # await asyncio.sleep(0.5) #防止logger输出飞了
 
         # 将bot.py中的chat_bot.message_process消息处理函数注册到api.py的消息处理基类中
-        self.app.register_message_handler(chat_bot.message_process)
+        self.app.register_message_handler(self._message_process_wrapper)
 
         # 启动消息重组器的清理任务
         from src.utils.message_chunker import reassembler

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/affinity_chatter.py

@@ -64,10 +64,6 @@ class AffinityChatter(BaseChatter):
         try:
             unread_messages = context.get_unread_messages()
 
-            # 像hfc一样，打印收到的消息
-            for msg in unread_messages:
-                logger.info(f"{SOFT_GREEN}[所见] {msg.user_info.user_nickname}:{msg.processed_plain_text}{RESET_COLOR}")
-
             # 使用增强版规划器处理消息
             actions, target_message = await self.planner.plan(context=context)
             self.stats["plans_created"] += 1

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/plan_filter.py

@@ -5,6 +5,7 @@ PlanFilter: 接收 Plan 对象，根据不同模式的逻辑进行筛选，决
 import orjson
 import time
 import traceback
+import re
 from datetime import datetime
 from typing import Any, Dict, List, Optional
 
@@ -430,8 +431,12 @@ class ChatterPlanFilter:
                     continue
 
                 action = single_action_obj.get("action_type", "no_action")
-                reasoning = single_action_obj.get("reason", "未提供原因")
-                action_data = {k: v for k, v in single_action_obj.items() if k not in ["action_type", "reason"]}
+                reasoning = single_action_obj.get("reasoning", "未提供原因") # 兼容旧的reason字段
+                action_data = single_action_obj.get("action_data", {})
+                
+                # 为了向后兼容，如果action_data不存在，则从顶层字段获取
+                if not action_data:
+                    action_data = {k: v for k, v in single_action_obj.items() if k not in ["action_type", "reason", "reasoning", "thinking"]}
 
                 # 保留原始的thinking字段（如果有）
                 thinking = action_json.get("thinking", "")
@@ -538,7 +543,13 @@ class ChatterPlanFilter:
             if action_info.action_parameters:
                 for p_name, p_desc in action_info.action_parameters.items():
                     # 为参数描述添加一个通用示例值
-                    example_value = f"<{p_desc}>"
+                    if action_name == "set_emoji_like" and p_name == "emoji":
+                        # 特殊处理set_emoji_like的emoji参数
+                        from plugins.set_emoji_like.qq_emoji_list import qq_face
+                        emoji_options = [re.search(r"\[表情：(.+?)\]", name).group(1) for name in qq_face.values() if re.search(r"\[表情：(.+?)\]", name)]
+                        example_value = f"<从'{', '.join(emoji_options[:10])}...'中选择一个>"
+                    else:
+                        example_value = f"<{p_desc}>"
                     params_json_list.append(f'        "{p_name}": "{example_value}"')
             
             # 基础动作信息

src/plugins/built_in/affinity_flow_chatter/planner_prompts.py

@@ -88,6 +88,7 @@ def init_prompts():
 
 **强制规则**:
 - 对于每一个需要目标消息的动作（如`reply`, `poke_user`, `set_emoji_like`），你 **必须** 在`action_data`中提供准确的`target_message_id`，这个ID来源于`## 未读历史消息`中消息前的`<m...>`标签。
+- 当你选择的动作需要参数时（例如 `set_emoji_like` 需要 `emoji` 参数），你 **必须** 在 `action_data` 中提供所有必需的参数及其对应的值。
 
 如果没有合适的回复对象或不需要回复，输出空的 actions 数组：
 ```json