better: 更好的表情包发送系统

README.md

@@ -37,7 +37,7 @@
   
 </p>
 
-## 新版0.6.0部署前先阅读：https://docs.mai-mai.org/manual/usage/mmc_q_a
+## 新版0.6.x部署前先阅读：https://docs.mai-mai.org/manual/usage/mmc_q_a
 
 
 ## 📝 项目简介
@@ -62,7 +62,7 @@
 
 ### 📢 版本信息
 
-**最新版本: v0.6.0** ([查看更新日志](changelogs/changelog.md))
+**最新版本: v0.6.2** ([查看更新日志](changelogs/changelog.md))
 > [!WARNING]
 > 请阅读教程后更新！！！！！！！
 > 请阅读教程后更新！！！！！！！
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 ### ⚠️ 重要提示
 
-- 升级到v0.6.0版本前请务必阅读：[升级指南](https://docs.mai-mai.org/manual/usage/mmc_q_a)
+- 升级到v0.6.x版本前请务必阅读：[升级指南](https://docs.mai-mai.org/manual/usage/mmc_q_a)
 - 本版本基于MaiCore重构，通过nonebot插件与QQ平台交互
 - 项目处于活跃开发阶段，功能和API可能随时调整
 
@@ -115,21 +115,22 @@
 
 | 模块 | 主要功能 | 特点 |
 |------|---------|------|
-| 💬 聊天系统 | • 思维流/推理聊天<br>• 关键词主动发言<br>• 多模型支持<br>• 动态prompt构建<br>• 私聊功能(PFC) | 拟人化交互 |
-| 🧠 思维流系统 | • 实时思考生成<br>• 自动启停机制<br>• 日程系统联动 | 智能化决策 |
-| 🧠 记忆系统 2.0 | • 优化记忆抽取<br>• 海马体记忆机制<br>• 聊天记录概括 | 持久化记忆 |
-| 😊 表情包系统 | • 情绪匹配发送<br>• GIF支持<br>• 自动收集与审查 | 丰富表达 |
+| 💬 聊天系统 | • 心流/推理聊天<br>• 关键词主动发言<br>• 多模型支持<br>• 动态prompt构建<br>• 私聊功能(PFC) | 拟人化交互 |
+| 🧠 心流系统 | • 实时思考生成<br>• 自动启停机制<br>• 日程系统联动<br>• 工具调用能力 | 智能化决策 |
+| 🧠 记忆系统 | • 优化记忆抽取<br>• 海马体记忆机制<br>• 聊天记录概括 | 持久化记忆 |
+| 😊 表情系统 | • 情绪匹配发送<br>• GIF支持<br>• 自动收集与审查 | 丰富表达 |
 | 📅 日程系统 | • 动态日程生成<br>• 自定义想象力<br>• 思维流联动 | 智能规划 |
-| 👥 关系系统 2.0 | • 关系管理优化<br>• 丰富接口支持<br>• 个性化交互 | 深度社交 |
+| 👥 关系系统 | • 关系管理优化<br>• 丰富接口支持<br>• 个性化交互 | 深度社交 |
 | 📊 统计系统 | • 使用数据统计<br>• LLM调用记录<br>• 实时控制台显示 | 数据可视 |
 | 🔧 系统功能 | • 优雅关闭机制<br>• 自动数据保存<br>• 异常处理完善 | 稳定可靠 |
+| 🛠️ 工具系统 | • 知识获取工具<br>• 自动注册机制<br>• 多工具支持 | 扩展功能 |
 
 ## 📐 项目架构
 
 ```mermaid
 graph TD
     A[MaiCore] --> B[对话系统]
-    A --> C[思维流系统]
+    A --> C[心流系统]
     A --> D[记忆系统]
     A --> E[情感系统]
     B --> F[多模型支持]

changelogs/changelog.md

@@ -17,6 +17,7 @@
 - 需要配置支持工具调用的模型才能使用完整功能
 
 #### 心流系统
+- 新增了上下文压缩缓存功能，可以有更持久的记忆
 - 新增了心流系统的README.md文件，详细介绍了系统架构、主要功能和工作流程。
 - 优化了心流系统的逻辑，包括子心流自动清理和合理配置更新间隔。
 - 改进了心流观察系统，优化了提示词设计和系统表现，使心流运行更加稳定高效。
@@ -27,6 +28,8 @@
 - 新增了`ReplyGenerator`类，用于根据观察信息和对话信息生成回复。
 - 优化了消息队列管理系统，支持按时间顺序处理消息。
 
+#### 现在可以启用更好的表情包发送系统
+
 ### 💻 系统架构优化
 
 #### 部署支持

src/do_tool/tool_can_use/send_emoji.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+from src.do_tool.tool_can_use.base_tool import BaseTool
+from src.common.logger import get_module_logger
+
+from typing import Dict, Any
+
+logger = get_module_logger("send_emoji_tool")
+
+
+class SendEmojiTool(BaseTool):
+    """发送表情包的工具"""
+
+    name = "send_emoji"
+    description = "当你觉得需要表达情感，或者帮助表达，可以使用这个工具发送表情包"
+    parameters = {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+            "text": {"type": "string", "description": "要发送的表情包描述"}
+        },
+        "required": ["text"],
+    }
+
+    async def execute(self, function_args: Dict[str, Any], message_txt: str) -> Dict[str, Any]:
+        text = function_args.get("text", message_txt)
+        return {
+            "name": "send_emoji",
+            "content": text,
+        }
+

src/plugins/chat/utils.py

@@ -324,27 +324,35 @@ def random_remove_punctuation(text: str) -> str:
 
 
 def process_llm_response(text: str) -> List[str]:
-    # processed_response = process_text_with_typos(content)
-    # 对西文字符段落的回复长度设置为汉字字符的两倍
-    max_length = global_config.response_max_length * 3
+    # 提取被 () 或 [] 包裹的内容
+    pattern = re.compile(r'[\(\[].*?[\)\]]')
+    _extracted_contents = pattern.findall(text)
+    # 去除 () 和 [] 及其包裹的内容
+    cleaned_text = pattern.sub('', text)
+    logger.debug(f"{text}去除括号处理后的文本: {cleaned_text}")
+    
+    # 对清理后的文本进行进一步处理
+    max_length = global_config.response_max_length * 2
     max_sentence_num = global_config.response_max_sentence_num
-    if len(text) > max_length and not is_western_paragraph(text):
-        logger.warning(f"回复过长 ({len(text)} 字符)，返回默认回复")
+    if len(cleaned_text) > max_length and not is_western_paragraph(cleaned_text):
+        logger.warning(f"回复过长 ({len(cleaned_text)} 字符)，返回默认回复")
         return ["懒得说"]
-    elif len(text) > 200:
-        logger.warning(f"回复过长 ({len(text)} 字符)，返回默认回复")
+    elif len(cleaned_text) > 200:
+        logger.warning(f"回复过长 ({len(cleaned_text)} 字符)，返回默认回复")
         return ["懒得说"]
-    # 处理长消息
+
     typo_generator = ChineseTypoGenerator(
         error_rate=global_config.chinese_typo_error_rate,
         min_freq=global_config.chinese_typo_min_freq,
         tone_error_rate=global_config.chinese_typo_tone_error_rate,
         word_replace_rate=global_config.chinese_typo_word_replace_rate,
     )
+
     if global_config.enable_response_splitter:
-        split_sentences = split_into_sentences_w_remove_punctuation(text)
+        split_sentences = split_into_sentences_w_remove_punctuation(cleaned_text)
     else:
-        split_sentences = [text]
+        split_sentences = [cleaned_text]
+
     sentences = []
     for sentence in split_sentences:
         if global_config.chinese_typo_enable:
@@ -354,11 +362,12 @@ def process_llm_response(text: str) -> List[str]:
                 sentences.append(typo_corrections)
         else:
             sentences.append(sentence)
-    # 检查分割后的消息数量是否过多（超过3条）
 
     if len(sentences) > max_sentence_num:
         logger.warning(f"分割后消息数量过多 ({len(sentences)} 条)，返回默认回复")
         return [f"{global_config.BOT_NICKNAME}不知道哦"]
+    
+    # sentences.extend(extracted_contents)
 
     return sentences
 

src/plugins/chat_module/think_flow_chat/think_flow_chat.py

@@ -108,33 +108,35 @@ class ThinkFlowChat:
         message_manager.add_message(message_set)
         return first_bot_msg
 
-    async def _handle_emoji(self, message, chat, response):
+    async def _handle_emoji(self, message, chat, response, send_emoji = ""):
         """处理表情包"""
-        if random() < global_config.emoji_chance:
+        if send_emoji:
+            emoji_raw = await emoji_manager.get_emoji_for_text(send_emoji)
+        else:
             emoji_raw = await emoji_manager.get_emoji_for_text(response)
-            if emoji_raw:
-                emoji_path, description = emoji_raw
-                emoji_cq = image_path_to_base64(emoji_path)
+        if emoji_raw:
+            emoji_path, description = emoji_raw
+            emoji_cq = image_path_to_base64(emoji_path)
 
-                thinking_time_point = round(message.message_info.time, 2)
+            thinking_time_point = round(message.message_info.time, 2)
 
-                message_segment = Seg(type="emoji", data=emoji_cq)
-                bot_message = MessageSending(
-                    message_id="mt" + str(thinking_time_point),
-                    chat_stream=chat,
-                    bot_user_info=UserInfo(
-                        user_id=global_config.BOT_QQ,
-                        user_nickname=global_config.BOT_NICKNAME,
-                        platform=message.message_info.platform,
-                    ),
-                    sender_info=message.message_info.user_info,
-                    message_segment=message_segment,
-                    reply=message,
-                    is_head=False,
-                    is_emoji=True,
-                )
+            message_segment = Seg(type="emoji", data=emoji_cq)
+            bot_message = MessageSending(
+                message_id="mt" + str(thinking_time_point),
+                chat_stream=chat,
+                bot_user_info=UserInfo(
+                    user_id=global_config.BOT_QQ,
+                    user_nickname=global_config.BOT_NICKNAME,
+                    platform=message.message_info.platform,
+                ),
+                sender_info=message.message_info.user_info,
+                message_segment=message_segment,
+                reply=message,
+                is_head=False,
+                is_emoji=True,
+            )
 
-                message_manager.add_message(bot_message)
+            message_manager.add_message(bot_message)
 
     async def _update_relationship(self, message: MessageRecv, response_set):
         """更新关系情绪"""
@@ -264,6 +266,7 @@ class ThinkFlowChat:
                 update_relationship = ""
                 get_mid_memory_id = []
                 tool_result_info = {}
+                send_emoji = ""
                 try:
                     with Timer("思考前使用工具", timing_results):
                         tool_result = await self.tool_user.use_tool(
@@ -302,6 +305,9 @@ class ThinkFlowChat:
                                     # 特殊判定：change_relationship
                                     if tool_name == "change_relationship":
                                         update_relationship = tool_data[0]["content"]
+                                        
+                                    if tool_name == "send_emoji":
+                                        send_emoji = tool_data[0]["content"]
 
                 except Exception as e:
                     logger.error(f"思考前工具调用失败: {e}")
@@ -357,7 +363,13 @@ class ThinkFlowChat:
                 # 处理表情包
                 try:
                     with Timer("处理表情包", timing_results):
-                        await self._handle_emoji(message, chat, response_set)
+                        if global_config.emoji_chance == 1:
+                            if send_emoji:
+                                logger.info(f"麦麦决定发送表情包{send_emoji}")
+                                await self._handle_emoji(message, chat, response_set, send_emoji)
+                        else:
+                            if random() < global_config.emoji_chance:
+                                await self._handle_emoji(message, chat, response_set)
                 except Exception as e:
                     logger.error(f"心流处理表情包失败: {e}")
 

src/plugins/chat_module/think_flow_chat/think_flow_prompt_builder.py

@@ -52,7 +52,7 @@ def init_prompt():
 你的名字叫{bot_name}，{prompt_identity}。
 {chat_target}，你希望在群里回复：{content}。现在请你根据以下信息修改回复内容。将这个回复修改的更加日常且口语化的回复，平淡一些，回复尽量简短一些。不要回复的太有条理。
 {prompt_ger}，不要刻意突出自身学科背景，注意只输出回复内容。
-{moderation_prompt}。注意：不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，括号，表情包，at或 @等 )。""",
+{moderation_prompt}。注意：不要输出多余内容(包括前后缀，冒号和引号，at或 @等 )。""",
         "heart_flow_prompt_response",
     )
 

template/bot_config_template.toml

@@ -86,7 +86,7 @@ compress_length_limit = 5 #最多压缩份数，超过该数值的压缩上下
 
 [message]
 max_context_size = 12 # 麦麦获得的上文数量，建议12，太短太长都会导致脑袋尖尖
-emoji_chance = 0.2 # 麦麦使用表情包的概率
+emoji_chance = 0.2 # 麦麦使用表情包的概率，设置为1让麦麦自己决定发不发
 thinking_timeout = 60 # 麦麦最长思考时间，超过这个时间的思考会放弃
 max_response_length = 256 # 麦麦回答的最大token数
 message_buffer = true # 启用消息缓冲器？启用此项以解决消息的拆分问题，但会使麦麦的回复延迟