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SengokuCola
2025-07-25 00:31:29 +08:00
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536
docs/plugins/action-components.md
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@@ -4,42 +4,183 @@
Action是给麦麦在回复之外提供额外功能的智能组件，**由麦麦的决策系统自主选择是否使用**，具有随机性和拟人化的调用特点。Action不是直接响应用户命令，而是让麦麦根据聊天情境智能地选择合适的动作，使其行为更加自然和真实。
### 🎯 Action的特点
### Action的特点
- 🧠 **智能激活**：麦麦根据多种条件智能判断是否使用
- 🎲 **随机性**：增加行为的不可预测性，更接近真人交流
- 🎲 **可随机性**：可以使用随机数激活，增加行为的不可预测性，更接近真人交流
- 🤖 **拟人化**：让麦麦的回应更自然、更有个性
- 🔄 **情境感知**：基于聊天上下文做出合适的反应
## 🎯 两层决策机制
---
## 🎯 Action组件的基本结构
首先，所有的Action都应该继承`BaseAction`类。
其次，每个Action组件都应该实现以下基本信息：
```python
class ExampleAction(BaseAction):
action_name = "example_action" # 动作的唯一标识符
action_description = "这是一个示例动作" # 动作描述
activation_type = ActionActivationType.ALWAYS # 这里以 ALWAYS 为例
mode_enable = ChatMode.ALL # 这里以 ALL 为例
associated_types = ["text", "emoji", ...] # 关联类型
parallel_action = False # 是否允许与其他Action并行执行
action_parameters = {"param1": "参数1的说明", "param2": "参数2的说明", ...}
# Action使用场景描述 - 帮助LLM判断何时"选择"使用
action_require = ["使用场景描述1", "使用场景描述2", ...]
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
"""
执行Action的主要逻辑
Returns:
Tuple[bool, str]: (是否成功, 执行结果描述)
"""
# ---- 执行动作的逻辑 ----
return True, "执行成功"
```
#### associated_types: 该Action会发送的消息类型，例如文本、表情等。
这部分由Adapter传递给处理器。
以 MaiBot-Napcat-Adapter 为例，可选项目如下：
| 类型 | 说明 | 格式 |
| --- | --- | --- |
| text | 文本消息 | str |
| emoji | 表情消息 | str: 表情包的无头base64|
| image | 图片消息 | str: 图片的无头base64 |
| reply | 回复消息 | str: 回复的消息ID |
| voice | 语音消息 | str: wav格式语音的无头base64 |
| command | 命令消息 | 参见Adapter文档 |
| voiceurl | 语音URL消息 | str: wav格式语音的URL |
| music | 音乐消息 | str: 这首歌在网易云音乐的音乐id |
| videourl | 视频URL消息 | str: 视频的URL |
| file | 文件消息 | str: 文件的路径 |
**请知悉，对于不同的处理器，其支持的消息类型可能会有所不同。在开发时请注意。**
#### action_parameters: 该Action的参数说明。
这是一个字典，键为参数名，值为参数说明。这个字段可以帮助LLM理解如何使用这个Action，并由LLM返回对应的参数，最后传递到 Action 的 action_data 属性中。其格式与你定义的格式完全相同 **（除非LLM哈气了，返回了错误的内容）**。
---
## 🎯 Action 调用的决策机制
Action采用**两层决策机制**来优化性能和决策质量：
### 第一层：激活控制（Activation Control）
> 设计目的：在加载许多插件的时候降低LLM决策压力，避免让麦麦在过多的选项中纠结。
**激活决定麦麦是否"知道"这个Action的存在**，即这个Action是否进入决策候选池。**不被激活的Action麦麦永远不会选择**。
**第一层：激活控制（Activation Control）**
> 🎯 **设计目的**：在加载许多插件的时候降低LLM决策压力，避免让麦麦在过多的选项中纠结。
激活决定麦麦是否 **“知道”** 这个Action的存在，即这个Action是否进入决策候选池。不被激活的Action麦麦永远不会选择。
#### 激活类型说明
**第二层：使用决策（Usage Decision）**
| 激活类型 | 说明 | 使用场景 |
| ------------- | ------------------------------------------- | ------------------------ |
| `NEVER` | 从不激活，Action对麦麦不可见 | 临时禁用某个Action |
| `ALWAYS` | 永远激活，Action总是在麦麦的候选池中 | 核心功能，如回复、不回复 |
| `LLM_JUDGE` | 通过LLM智能判断当前情境是否需要激活此Action | 需要智能判断的复杂场景 |
| `RANDOM` | 基于随机概率决定是否激活 | 增加行为随机性的功能 |
| `KEYWORD` | 当检测到特定关键词时激活 | 明确触发条件的功能 |
在Action被激活后，使用条件决定麦麦什么时候会 **“选择”** 使用这个Action。
#### 聊天模式控制
### 决策参数详解 🔧
| 模式 | 说明 |
| ------------------- | ------------------------ |
| `ChatMode.FOCUS` | 仅在专注聊天模式下可激活 |
| `ChatMode.NORMAL` | 仅在普通聊天模式下可激活 |
| `ChatMode.ALL` | 所有模式下都可激活 |
#### 第一层：ActivationType 激活类型说明
### 第二层：使用决策（Usage Decision）
| 激活类型 | 说明 | 使用场景 |
| ----------- | ---------------------------------------- | ---------------------- |
| [`NEVER`](#never-激活) | 从不激活，Action对麦麦不可见 | 临时禁用某个Action |
| [`ALWAYS`](#always-激活) | 永远激活，Action总是在麦麦的候选池中 | 核心功能，如回复、不回复 |
| [`LLM_JUDGE`](#llm_judge-激活) | 通过LLM智能判断当前情境是否需要激活此Action | 需要智能判断的复杂场景 |
| `RANDOM` | 基于随机概率决定是否激活 | 增加行为随机性的功能 |
| `KEYWORD` | 当检测到特定关键词时激活 | 明确触发条件的功能 |
#### `NEVER` 激活
`ActionActivationType.NEVER` 会使得 Action 永远不会被激活
```python
class DisabledAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.NEVER # 永远不激活
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 这个Action永远不会被执行
return False, "这个Action被禁用"
```
#### `ALWAYS` 激活
`ActionActivationType.ALWAYS` 会使得 Action 永远会被激活，即一直在 Action 候选池中
这种激活方式常用于核心功能，如回复或不回复。
```python
class AlwaysActivatedAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.ALWAYS # 永远激活
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行核心功能
return True, "执行了核心功能"
```
#### `LLM_JUDGE` 激活
`ActionActivationType.LLM_JUDGE`会使得这个 Action 根据 LLM 的判断来决定是否加入候选池。
而 LLM 的判断是基于代码中预设的`llm_judge_prompt`和自动提供的聊天上下文进行的。
因此使用此种方法需要实现`llm_judge_prompt`属性。
```python
class LLMJudgedAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE # 通过LLM判断激活
# LLM判断提示词
llm_judge_prompt = (
"判定是否需要使用这个动作的条件：\n"
"1. 用户希望调用XXX这个动作\n"
"...\n"
"请回答\"是\"或\"否\"。\n"
)
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 根据LLM判断是否执行
return True, "执行了LLM判断功能"
```
#### `RANDOM` 激活
`ActionActivationType.RANDOM`会使得这个 Action 根据随机概率决定是否加入候选池。
概率则由代码中的`random_activation_probability`控制。在内部实现中我们使用了`random.random()`来生成一个0到1之间的随机数，并与这个概率进行比较。
因此使用这个方法需要实现`random_activation_probability`属性。
```python
class SurpriseAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.RANDOM # 基于随机概率激活
# 随机激活概率
random_activation_probability = 0.1 # 10%概率激活
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行惊喜动作
return True, "发送了惊喜内容"
```
#### `KEYWORD` 激活
`ActionActivationType.KEYWORD`会使得这个 Action 在检测到特定关键词时激活。
关键词由代码中的`activation_keywords`定义，而`keyword_case_sensitive`则控制关键词匹配时是否区分大小写。在内部实现中，我们使用了`in`操作符来检查消息内容是否包含这些关键词。
因此，使用此种方法需要实现`activation_keywords`和`keyword_case_sensitive`属性。
```python
class GreetingAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.KEYWORD # 关键词激活
activation_keywords = ["你好", "hello", "hi", "嗨"] # 关键词配置
keyword_case_sensitive = False # 不区分大小写
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行问候逻辑
return True, "发送了问候"
```
#### 第二层：使用决策
**在Action被激活后，使用条件决定麦麦什么时候会"选择"使用这个Action**。
@@ -49,16 +190,15 @@ Action采用**两层决策机制**来优化性能和决策质量：
- `action_parameters`：所需参数，影响Action的可执行性
- 当前聊天上下文和麦麦的决策逻辑
### 🎬 决策流程示例
---
假设有一个"发送表情"Action：
### 决策流程示例
```python
class EmojiAction(BaseAction):
# 第一层：激活控制
focus_activation_type = ActionActivationType.RANDOM # 专注模式下随机激活
normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD # 普通模式下关键词激活
activation_keywords = ["表情", "emoji", "😊"]
activation_type = ActionActivationType.RANDOM # 随机激活
random_activation_probability = 0.1 # 10%概率激活
# 第二层：使用决策
action_require = [
@@ -72,311 +212,85 @@ class EmojiAction(BaseAction):
1. **第一层激活判断**：
- 普通模式：只有当用户消息包含"表情"、"emoji"或"😊"时，麦麦才"知道"可以使用这个Action
- 专注模式：随机激活，有概率让麦麦"看到"这个Action
- 使用随机数进行决策，当`random.random() < self.random_activation_probability`时，麦麦才"知道"可以使用这个Action
2. **第二层使用决策**：
- 即使Action被激活，麦麦还会根据 `action_require`中的条件判断是否真正选择使用
- 即使Action被激活，麦麦还会根据 `action_require` 中的条件判断是否真正选择使用
- 例如：如果刚刚已经发过表情，根据"不要连续发送多个表情"的要求，麦麦可能不会选择这个Action
## 📋 Action必须项清单
每个Action类都**必须**包含以下属性：
### 1. 激活控制必须项
---
## Action 内置属性说明
```python
# 专注模式下的激活类型
focus_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
# 普通模式下的激活类型
normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
# 启用的聊天模式
mode_enable = ChatMode.ALL
# 是否允许与其他Action并行执行
parallel_action = False
```
### 2. 基本信息必须项
```python
# Action的唯一标识名称
action_name = "my_action"
# Action的功能描述
action_description = "描述这个Action的具体功能和用途"
```
### 3. 功能定义必须项
```python
# Action参数定义 - 告诉LLM执行时需要什么参数
action_parameters = {
"param1": "参数1的说明",
"param2": "参数2的说明"
}
# Action使用场景描述 - 帮助LLM判断何时"选择"使用
action_require = [
"使用场景描述1",
"使用场景描述2"
]
# 关联的消息类型 - 说明Action能处理什么类型的内容
associated_types = ["text", "emoji", "image"]
```
### 4. 执行方法必须项
```python
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
"""
执行Action的主要逻辑
Returns:
Tuple[bool, str]: (是否成功, 执行结果描述)
"""
# 执行动作的代码
success = True
message = "动作执行成功"
return success, message
```
## 🔧 激活类型详解
### KEYWORD激活
当检测到特定关键词时激活Action：
```python
class GreetingAction(BaseAction):
focus_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
# 关键词配置
activation_keywords = ["你好", "hello", "hi", "嗨"]
keyword_case_sensitive = False # 不区分大小写
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行问候逻辑
return True, "发送了问候"
```
### LLM_JUDGE激活
通过LLM智能判断是否激活：
```python
class HelpAction(BaseAction):
focus_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
normal_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
# LLM判断提示词
llm_judge_prompt = """
判定是否需要使用帮助动作的条件：
1. 用户表达了困惑或需要帮助
2. 用户提出了问题但没有得到满意答案
3. 对话中出现了技术术语或复杂概念
请回答"是"或"否"。
"""
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行帮助逻辑
return True, "提供了帮助"
```
### RANDOM激活
基于随机概率激活：
```python
class SurpriseAction(BaseAction):
focus_activation_type = ActionActivationType.RANDOM
normal_activation_type = ActionActivationType.RANDOM
# 随机激活概率
random_activation_probability = 0.1 # 10%概率激活
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行惊喜动作
return True, "发送了惊喜内容"
```
### ALWAYS激活
永远激活，常用于核心功能：
```python
class CoreAction(BaseAction):
focus_activation_type = ActionActivationType.ALWAYS
normal_activation_type = ActionActivationType.ALWAYS
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行核心功能
return True, "执行了核心功能"
```
### NEVER激活
从不激活，用于临时禁用：
```python
class DisabledAction(BaseAction):
focus_activation_type = ActionActivationType.NEVER
normal_activation_type = ActionActivationType.NEVER
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 这个方法不会被调用
return False, "已禁用"
```
## 📚 BaseAction内置属性和方法
### 内置属性
```python
class MyAction(BaseAction):
class BaseAction:
def __init__(self):
# 消息相关属性
self.message # 当前消息对象
self.chat_stream # 聊天流对象
self.user_id # 用户ID
self.user_nickname # 用户昵称
self.platform # 平台类型 (qq, telegram等)
self.chat_id # 聊天ID
self.is_group # 是否群聊
self.log_prefix: str # 日志前缀
self.group_id: str # 群组ID
self.group_name: str # 群组名称
self.user_id: str # 用户ID
self.user_nickname: str # 用户昵称
self.platform: str # 平台类型 (qq, telegram等)
self.chat_id: str # 聊天ID
self.chat_stream: ChatStream # 聊天流对象
self.is_group: bool # 是否群聊
# 消息体
self.action_message: dict # 消息数据
# Action相关属性
self.action_data # Action执行时的数据
self.thinking_id # 思考ID
self.matched_groups # 匹配到的组(如果有正则匹配)
self.action_data: dict # Action执行时的数据
self.thinking_id: str # 思考ID
```
### 内置方法
action_message为一个字典，包含的键值对如下（省略了不必要的键值对）
```python
class MyAction(BaseAction):
{
"message_id": "1234567890", # 消息id，str
"time": 1627545600.0, # 时间戳，float
"chat_id": "abcdef123456", # 聊天ID，str
"reply_to": None, # 回复消息id，str或None
"interest_value": 0.85, # 兴趣值，float
"is_mentioned": True, # 是否被提及，bool
"chat_info_last_active_time": 1627548600.0, # 最后活跃时间，float
"processed_plain_text": None, # 处理后的文本，str或None
"additional_config": None, # Adapter传来的additional_config，dict或None
"is_emoji": False, # 是否为表情，bool
"is_picid": False, # 是否为图片ID，bool
"is_command": False # 是否为命令，bool
}
```
部分值的格式请自行查询数据库。
---
## Action 内置方法说明
```python
class BaseAction:
# 配置相关
def get_config(self, key: str, default=None):
"""获取配置值"""
pass
"""获取插件配置值，使用嵌套键访问"""
# 消息发送相关
async def send_text(self, text: str):
async def wait_for_new_message(self, timeout: int = 1200) -> Tuple[bool, str]:
"""等待新消息或超时"""
async def send_text(self, content: str, reply_to: str = "", reply_to_platform_id: str = "", typing: bool = False) -> bool:
"""发送文本消息"""
pass
async def send_emoji(self, emoji_base64: str):
async def send_emoji(self, emoji_base64: str) -> bool:
"""发送表情包"""
pass
async def send_image(self, image_base64: str):
async def send_image(self, image_base64: str) -> bool:
"""发送图片"""
pass
# 动作记录相关
async def store_action_info(self, **kwargs):
"""记录动作信息"""
pass
async def send_custom(self, message_type: str, content: str, typing: bool = False, reply_to: str = "") -> bool:
"""发送自定义类型消息"""
async def store_action_info(self, action_build_into_prompt: bool = False, action_prompt_display: str = "", action_done: bool = True) -> None:
"""存储动作信息到数据库"""
async def send_command(self, command_name: str, args: Optional[dict] = None, display_message: str = "", storage_message: bool = True) -> bool:
"""发送命令消息"""
```
## 🎯 完整Action示例
```python
from src.plugin_system import BaseAction, ActionActivationType, ChatMode
from typing import Tuple
class ExampleAction(BaseAction):
"""示例Action - 展示完整的Action结构"""
# === 激活控制 ===
focus_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
mode_enable = ChatMode.ALL
parallel_action = False
# 关键词激活配置
activation_keywords = ["示例", "测试", "example"]
keyword_case_sensitive = False
# LLM判断提示词
llm_judge_prompt = "当用户需要示例或测试功能时激活"
# 随机激活概率（如果使用RANDOM类型）
random_activation_probability = 0.2
# === 基本信息 ===
action_name = "example_action"
action_description = "这是一个示例Action，用于演示Action的完整结构"
# === 功能定义 ===
action_parameters = {
"content": "要处理的内容",
"type": "处理类型",
"options": "可选配置"
}
action_require = [
"用户需要示例功能时使用",
"适合用于测试和演示",
"不要在正式对话中频繁使用"
]
associated_types = ["text", "emoji"]
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
"""执行示例Action"""
try:
# 获取Action参数
content = self.action_data.get("content", "默认内容")
action_type = self.action_data.get("type", "default")
# 获取配置
enable_feature = self.get_config("example.enable_advanced", False)
max_length = self.get_config("example.max_length", 100)
# 执行具体逻辑
if action_type == "greeting":
await self.send_text(f"你好！这是示例内容：{content}")
elif action_type == "info":
await self.send_text(f"信息：{content[:max_length]}")
else:
await self.send_text("执行了示例Action")
# 记录动作信息
await self.store_action_info(
action_build_into_prompt=True,
action_prompt_display=f"执行了示例动作：{action_type}",
action_done=True
)
return True, f"示例Action执行成功，类型：{action_type}"
except Exception as e:
return False, f"执行失败：{str(e)}"
```
## 🎯 最佳实践
### 1. Action设计原则
- **单一职责**：每个Action只负责一个明确的功能
- **智能激活**：合理选择激活类型，避免过度激活
- **清晰描述**：提供准确的`action_require`帮助LLM决策
- **错误处理**：妥善处理执行过程中的异常情况
### 2. 性能优化
- **激活控制**：使用合适的激活类型减少不必要的LLM调用
- **并行执行**：谨慎设置`parallel_action`，避免冲突
- **资源管理**：及时释放占用的资源
### 3. 调试技巧
- **日志记录**：在关键位置添加日志
- **参数验证**：检查`action_data`的有效性
- **配置测试**：测试不同配置下的行为
具体参数与用法参见`BaseAction`基类的定义。

50
plugins/take_picture_plugin/_manifest.json
View File

@@ -1,50 +0,0 @@
{
"manifest_version": 1,
"name": "AI拍照插件 (Take Picture Plugin)",
"version": "1.0.0",
"description": "基于AI图像生成的拍照插件，可以生成逼真的自拍照片，支持照片存储和展示功能。",
"author": {
"name": "SengokuCola",
"url": "https://github.com/SengokuCola"
},
"license": "GPL-v3.0-or-later",
"host_application": {
"min_version": "0.9.0"
},
"homepage_url": "https://github.com/MaiM-with-u/maibot",
"repository_url": "https://github.com/MaiM-with-u/maibot",
"keywords": ["camera", "photo", "selfie", "ai", "image", "generation"],
"categories": ["AI Tools", "Image Processing", "Entertainment"],
"default_locale": "zh-CN",
"locales_path": "_locales",
"plugin_info": {
"is_built_in": false,
"plugin_type": "image_generator",
"api_dependencies": ["volcengine"],
"components": [
{
"type": "action",
"name": "take_picture",
"description": "生成一张用手机拍摄的照片，比如自拍或者近照",
"activation_modes": ["keyword"],
"keywords": ["拍张照", "自拍", "发张照片", "看看你", "你的照片"]
},
{
"type": "command",
"name": "show_recent_pictures",
"description": "展示最近生成的5张照片",
"pattern": "/show_pics"
}
],
"features": [
"AI驱动的自拍照生成",
"个性化照片风格",
"照片历史记录",
"缓存机制优化",
"火山引擎API集成"
]
}
}

517
plugins/take_picture_plugin/plugin(deprecated).py
View File

@@ -1,517 +0,0 @@
"""
拍照插件
功能特性：
- Action: 生成一张自拍照，prompt由人设和模板生成
- Command: 展示最近生成的照片
#此插件并不完善
#此插件并不完善
#此插件并不完善
#此插件并不完善
#此插件并不完善
#此插件并不完善
#此插件并不完善
包含组件：
- 拍照Action - 生成自拍照
- 展示照片Command - 展示最近生成的照片
"""
from typing import List, Tuple, Type, Optional
import random
import datetime
import json
import os
import asyncio
import urllib.request
import urllib.error
import base64
import traceback
from src.plugin_system.base.base_plugin import BasePlugin
from src.plugin_system.base.base_action import BaseAction
from src.plugin_system.base.base_command import BaseCommand
from src.plugin_system.base.component_types import ComponentInfo, ActionActivationType, ChatMode
from src.plugin_system.base.config_types import ConfigField
from src.plugin_system import register_plugin
from src.common.logger import get_logger
logger = get_logger("take_picture_plugin")
# 定义数据目录常量
DATA_DIR = os.path.join("data", "take_picture_data")
# 确保数据目录存在
os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
# 创建全局锁
file_lock = asyncio.Lock()
class TakePictureAction(BaseAction):
"""生成一张自拍照"""
focus_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
mode_enable = ChatMode.ALL
parallel_action = False
action_name = "take_picture"
action_description = "生成一张用手机拍摄，比如自拍或者近照"
activation_keywords = ["拍张照", "自拍", "发张照片", "看看你", "你的照片"]
keyword_case_sensitive = False
action_parameters = {}
action_require = ["当用户想看你的照片时使用", "当用户让你发自拍时使用当想随手拍眼前的场景时使用"]
associated_types = ["text", "image"]
# 内置的Prompt模板，如果配置文件中没有定义，将使用这些模板
DEFAULT_PROMPT_TEMPLATES = [
"极其频繁无奇的iPhone自拍照，没有明确的主体或构图感，就是随手一拍的快照照片略带运动模糊，阳光或室内打光不均匀导致的轻微曝光过度，整体呈现出一种刻意的平庸感，就像是从口袋里拿手机时不小心拍到的一张自拍。主角是{name}，{personality}"
]
# 简单的请求缓存，避免短时间内重复请求
_request_cache = {}
async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
logger.info(f"{self.log_prefix} 执行拍照动作")
try:
# 配置验证
http_base_url = self.api.get_config("api.base_url")
http_api_key = self.api.get_config("api.volcano_generate_api_key")
if not (http_base_url and http_api_key):
error_msg = "抱歉，照片生成功能所需的API配置（如API地址或密钥）不完整，无法提供服务。"
await self.send_text(error_msg)
logger.error(f"{self.log_prefix} HTTP调用配置缺失: base_url 或 volcano_generate_api_key.")
return False, "API配置不完整"
# API密钥验证
if http_api_key == "YOUR_DOUBAO_API_KEY_HERE":
error_msg = "照片生成功能尚未配置，请设置正确的API密钥。"
await self.send_text(error_msg)
logger.error(f"{self.log_prefix} API密钥未配置")
return False, "API密钥未配置"
# 获取全局配置信息
bot_nickname = self.api.get_global_config("bot.nickname", "麦麦")
bot_personality = self.api.get_global_config("personality.personality_core", "")
personality_side = self.api.get_global_config("personality.personality_side", [])
if personality_side:
bot_personality += random.choice(personality_side)
# 准备模板变量
template_vars = {"name": bot_nickname, "personality": bot_personality}
logger.info(f"{self.log_prefix} 使用的全局配置: name={bot_nickname}, personality={bot_personality}")
# 尝试从配置文件获取模板，如果没有则使用默认模板
templates = self.api.get_config("picture.prompt_templates", self.DEFAULT_PROMPT_TEMPLATES)
if not templates:
logger.warning(f"{self.log_prefix} 未找到有效的提示词模板，使用默认模板")
templates = self.DEFAULT_PROMPT_TEMPLATES
prompt_template = random.choice(templates)
# 填充模板
final_prompt = prompt_template.format(**template_vars)
logger.info(f"{self.log_prefix} 生成的最终Prompt: {final_prompt}")
# 从配置获取参数
model = self.api.get_config("picture.default_model", "doubao-seedream-3-0-t2i-250415")
size = self.api.get_config("picture.default_size", "1024x1024")
watermark = self.api.get_config("picture.default_watermark", True)
guidance_scale = self.api.get_config("picture.default_guidance_scale", 2.5)
seed = self.api.get_config("picture.default_seed", 42)
# 检查缓存
enable_cache = self.api.get_config("storage.enable_cache", True)
if enable_cache:
cache_key = self._get_cache_key(final_prompt, model, size)
if cache_key in self._request_cache:
cached_result = self._request_cache[cache_key]
logger.info(f"{self.log_prefix} 使用缓存的图片结果")
await self.send_text("我之前拍过类似的照片，用之前的结果~")
# 直接发送缓存的结果
send_success = await self._send_image(cached_result)
if send_success:
await self.send_text("这是我的照片，好看吗？")
return True, "照片已发送(缓存)"
else:
# 缓存失败，清除这个缓存项并继续正常流程
del self._request_cache[cache_key]
await self.send_text("正在为你拍照，请稍候...")
try:
seed = random.randint(1, 1000000)
success, result = await asyncio.to_thread(
self._make_http_image_request,
prompt=final_prompt,
model=model,
size=size,
seed=seed,
guidance_scale=guidance_scale,
watermark=watermark,
)
except Exception as e:
logger.error(f"{self.log_prefix} (HTTP) 异步请求执行失败: {e!r}", exc_info=True)
traceback.print_exc()
success = False
result = f"照片生成服务遇到意外问题: {str(e)[:100]}"
if success:
image_url = result
logger.info(f"{self.log_prefix} 图片URL获取成功: {image_url[:70]}... 下载并编码.")
try:
encode_success, encode_result = await asyncio.to_thread(self._download_and_encode_base64, image_url)
except Exception as e:
logger.error(f"{self.log_prefix} (B64) 异步下载/编码失败: {e!r}", exc_info=True)
traceback.print_exc()
encode_success = False
encode_result = f"图片下载或编码时发生内部错误: {str(e)[:100]}"
if encode_success:
base64_image_string = encode_result
# 更新缓存
if enable_cache:
self._update_cache(final_prompt, model, size, base64_image_string)
# 发送图片
send_success = await self._send_image(base64_image_string)
if send_success:
# 存储到文件
await self._store_picture_info(final_prompt, image_url)
logger.info(f"{self.log_prefix} 成功生成并存储照片: {image_url}")
await self.send_text("当当当当~这是我刚拍的照片，好看吗？")
return True, f"成功生成照片: {image_url}"
else:
await self.send_text("照片生成了，但发送失败了，可能是格式问题...")
return False, "照片发送失败"
else:
await self.send_text(f"照片下载失败: {encode_result}")
return False, encode_result
else:
await self.send_text(f"哎呀，拍照失败了: {result}")
return False, result
except Exception as e:
logger.error(f"{self.log_prefix} 执行拍照动作失败: {e}", exc_info=True)
traceback.print_exc()
await self.send_text("呜呜，拍照的时候出了一点小问题...")
return False, str(e)
async def _store_picture_info(self, prompt: str, image_url: str):
"""将照片信息存入日志文件"""
log_file = self.api.get_config("storage.log_file", "picture_log.json")
log_path = os.path.join(DATA_DIR, log_file)
max_photos = self.api.get_config("storage.max_photos", 50)
async with file_lock:
try:
if os.path.exists(log_path):
with open(log_path, "r", encoding="utf-8") as f:
log_data = json.load(f)
else:
log_data = []
except (json.JSONDecodeError, FileNotFoundError):
log_data = []
# 添加新照片
log_data.append(
{"prompt": prompt, "image_url": image_url, "timestamp": datetime.datetime.now().isoformat()}
)
# 如果超过最大数量，删除最旧的
if len(log_data) > max_photos:
log_data = sorted(log_data, key=lambda x: x.get("timestamp", ""), reverse=True)[:max_photos]
try:
with open(log_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(log_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
except Exception as e:
logger.error(f"{self.log_prefix} 写入照片日志文件失败: {e}", exc_info=True)
def _make_http_image_request(
self, prompt: str, model: str, size: str, seed: int, guidance_scale: float, watermark: bool
) -> Tuple[bool, str]:
"""发送HTTP请求到火山引擎豆包API生成图片"""
try:
base_url = self.api.get_config("api.base_url")
api_key = self.api.get_config("api.volcano_generate_api_key")
# 构建请求URL和头部
endpoint = f"{base_url.rstrip('/')}/images/generations"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
}
# 构建请求体
request_body = {
"model": model,
"prompt": prompt,
"response_format": "url",
"size": size,
"seed": seed,
"guidance_scale": guidance_scale,
"watermark": watermark,
"api-key": api_key,
}
# 创建请求对象
req = urllib.request.Request(
endpoint,
data=json.dumps(request_body).encode("utf-8"),
headers=headers,
method="POST",
)
# 发送请求并获取响应
with urllib.request.urlopen(req, timeout=60) as response:
response_data = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
# 解析响应
image_url = None
if (
isinstance(response_data.get("data"), list)
and response_data["data"]
and isinstance(response_data["data"][0], dict)
):
image_url = response_data["data"][0].get("url")
elif response_data.get("url"):
image_url = response_data.get("url")
if image_url:
return True, image_url
else:
error_msg = response_data.get("error", {}).get("message", "未知错误")
logger.error(f"API返回错误: {error_msg}")
return False, f"API错误: {error_msg}"
except urllib.error.HTTPError as e:
error_body = e.read().decode("utf-8")
logger.error(f"HTTP错误 {e.code}: {error_body}")
return False, f"HTTP错误 {e.code}: {error_body[:100]}..."
except Exception as e:
logger.error(f"请求异常: {e}", exc_info=True)
return False, f"请求异常: {str(e)}"
def _download_and_encode_base64(self, image_url: str) -> Tuple[bool, str]:
"""下载图片并转换为Base64编码"""
try:
with urllib.request.urlopen(image_url) as response:
image_data = response.read()
base64_encoded = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8")
return True, base64_encoded
except Exception as e:
logger.error(f"图片下载编码失败: {e}", exc_info=True)
return False, str(e)
async def _send_image(self, base64_image: str) -> bool:
"""发送图片"""
try:
# 使用聊天流信息确定发送目标
chat_stream = self.api.get_service("chat_stream")
if not chat_stream:
logger.error(f"{self.log_prefix} 没有可用的聊天流发送图片")
return False
if chat_stream.group_info:
# 群聊
return await self.api.send_message_to_target(
message_type="image",
content=base64_image,
platform=chat_stream.platform,
target_id=str(chat_stream.group_info.group_id),
is_group=True,
display_message="发送生成的照片",
)
else:
# 私聊
return await self.api.send_message_to_target(
message_type="image",
content=base64_image,
platform=chat_stream.platform,
target_id=str(chat_stream.user_info.user_id),
is_group=False,
display_message="发送生成的照片",
)
except Exception as e:
logger.error(f"{self.log_prefix} 发送图片时出错: {e}")
return False
@classmethod
def _get_cache_key(cls, description: str, model: str, size: str) -> str:
"""生成缓存键"""
return f"{description}|{model}|{size}"
def _update_cache(self, description: str, model: str, size: str, base64_image: str):
"""更新缓存"""
max_cache_size = self.api.get_config("storage.max_cache_size", 10)
cache_key = self._get_cache_key(description, model, size)
# 添加到缓存
self._request_cache[cache_key] = base64_image
# 如果缓存超过最大大小，删除最旧的项
if len(self._request_cache) > max_cache_size:
oldest_key = next(iter(self._request_cache))
del self._request_cache[oldest_key]
class ShowRecentPicturesCommand(BaseCommand):
"""展示最近生成的照片"""
command_name = "show_recent_pictures"
command_description = "展示最近生成的5张照片"
command_pattern = r"^/show_pics$"
command_help = "用法: /show_pics"
command_examples = ["/show_pics"]
intercept_message = True
async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
logger.info(f"{self.log_prefix} 执行展示最近照片命令")
log_file = self.api.get_config("storage.log_file", "picture_log.json")
log_path = os.path.join(DATA_DIR, log_file)
async with file_lock:
try:
if not os.path.exists(log_path):
await self.send_text("最近还没有拍过照片哦，快让我自拍一张吧！")
return True, "没有照片日志文件"
with open(log_path, "r", encoding="utf-8") as f:
log_data = json.load(f)
if not log_data:
await self.send_text("最近还没有拍过照片哦，快让我自拍一张吧！")
return True, "没有照片"
# 获取最新的5张照片
recent_pics = sorted(log_data, key=lambda x: x["timestamp"], reverse=True)[:5]
# 先发送文本消息
await self.send_text("这是我最近拍的几张照片~")
# 逐个发送图片
for pic in recent_pics:
# 尝试获取图片URL
image_url = pic.get("image_url")
if image_url:
try:
# 下载图片并转换为Base64
with urllib.request.urlopen(image_url) as response:
image_data = response.read()
base64_encoded = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8")
# 发送图片
await self.send_type(
message_type="image", content=base64_encoded, display_message="发送最近的照片"
)
except Exception as e:
logger.error(f"{self.log_prefix} 下载或发送照片失败: {e}", exc_info=True)
return True, "成功展示最近的照片"
except json.JSONDecodeError:
await self.send_text("照片记录文件好像损坏了...")
return False, "JSON解码错误"
except Exception as e:
logger.error(f"{self.log_prefix} 展示照片失败: {e}", exc_info=True)
await self.send_text("哎呀，查找照片的时候出错了。")
return False, str(e)
@register_plugin
class TakePicturePlugin(BasePlugin):
"""拍照插件"""
plugin_name = "take_picture_plugin" # 内部标识符
enable_plugin = False
dependencies = [] # 插件依赖列表
python_dependencies = [] # Python包依赖列表
config_file_name = "config.toml"
# 配置节描述
config_section_descriptions = {
"plugin": "插件基本信息配置",
"api": "API相关配置，包含火山引擎API的访问信息",
"components": "组件启用控制",
"picture": "拍照功能核心配置",
"storage": "照片存储相关配置",
}
# 配置Schema定义
config_schema = {
"plugin": {
"enabled": ConfigField(type=bool, default=False, description="是否启用插件"),
},
"api": {
"base_url": ConfigField(
type=str,
default="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
description="API基础URL",
example="https://api.example.com/v1",
),
"volcano_generate_api_key": ConfigField(
type=str, default="YOUR_DOUBAO_API_KEY_HERE", description="火山引擎豆包API密钥", required=True
),
},
"components": {
"enable_take_picture_action": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用拍照Action"),
"enable_show_pics_command": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用展示照片Command"),
},
"picture": {
"default_model": ConfigField(
type=str,
default="doubao-seedream-3-0-t2i-250415",
description="默认使用的文生图模型",
choices=["doubao-seedream-3-0-t2i-250415", "doubao-seedream-2-0-t2i"],
),
"default_size": ConfigField(
type=str,
default="1024x1024",
description="默认图片尺寸",
example="1024x1024",
choices=["1024x1024", "1024x1280", "1280x1024", "1024x1536", "1536x1024"],
),
"default_watermark": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否默认添加水印"),
"default_guidance_scale": ConfigField(
type=float, default=2.5, description="模型指导强度，影响图片与提示的关联性", example="2.0"
),
"default_seed": ConfigField(type=int, default=42, description="随机种子，用于复现图片"),
"prompt_templates": ConfigField(
type=list, default=TakePictureAction.DEFAULT_PROMPT_TEMPLATES, description="用于生成自拍照的prompt模板"
),
},
"storage": {
"max_photos": ConfigField(type=int, default=50, description="最大保存的照片数量"),
"log_file": ConfigField(type=str, default="picture_log.json", description="照片日志文件名"),
"enable_cache": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用请求缓存"),
"max_cache_size": ConfigField(type=int, default=10, description="最大缓存数量"),
},
}
def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
"""返回插件包含的组件列表"""
components = []
if self.get_config("components.enable_take_picture_action", True):
components.append((TakePictureAction.get_action_info(), TakePictureAction))
if self.get_config("components.enable_show_pics_command", True):
components.append((ShowRecentPicturesCommand.get_command_info(), ShowRecentPicturesCommand))
return components

20
src/plugin_system/base/base_action.py
View File

@@ -49,12 +49,10 @@ class BaseAction(ABC):
reasoning: 执行该动作的理由
cycle_timers: 计时器字典
thinking_id: 思考ID
expressor: 表达器对象
replyer: 回复器对象
chat_stream: 聊天流对象
log_prefix: 日志前缀
shutting_down: 是否正在关闭
plugin_config: 插件配置字典
action_message: 消息数据
**kwargs: 其他参数
"""
if plugin_config is None:
@@ -414,23 +412,11 @@ class BaseAction(ABC):
"""
return await self.execute()
# def get_action_context(self, key: str, default=None):
# """获取action上下文信息
# Args:
# key: 上下文键名
# default: 默认值
# Returns:
# Any: 上下文值或默认值
# """
# return self.api.get_action_context(key, default)
def get_config(self, key: str, default=None):
"""获取插件配置值，支持嵌套键访问
"""获取插件配置值，使用嵌套键访问
Args:
key: 配置键名，支持嵌套访问如 "section.subsection.key"
key: 配置键名，使用嵌套访问如 "section.subsection.key"
default: 默认值
Returns: