Merge branch 'dev' into dev-api-ada to resolve conflicts

.github/workflows/docker-image.yml

@@ -11,12 +11,13 @@ on:
       - "v*"
       - "*.*.*"
       - "*.*.*-*"
+  workflow_dispatch: # 允许手动触发工作流
 
 # Workflow's jobs
 jobs:
   build-amd64:
     name: Build AMD64 Image
-    runs-on: ubuntu-latest
+    runs-on: ubuntu-24.04
     outputs:
       digest: ${{ steps.build.outputs.digest }}
     steps:
@@ -69,7 +70,7 @@ jobs:
 
   build-arm64:
     name: Build ARM64 Image
-    runs-on: ubuntu-latest
+    runs-on: ubuntu-24.04-arm
     outputs:
       digest: ${{ steps.build.outputs.digest }}
     steps:
@@ -85,11 +86,6 @@ jobs:
       - name: Clone lpmm
         run: git clone https://github.com/MaiM-with-u/MaiMBot-LPMM.git MaiMBot-LPMM
 
-      - name: Set up QEMU
-        uses: docker/setup-qemu-action@v3
-        with:
-          platforms: arm64
-
       - name: Set up Docker Buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v3
         with:
@@ -127,7 +123,7 @@ jobs:
 
   create-manifest:
     name: Create Multi-Arch Manifest
-    runs-on: ubuntu-latest
+    runs-on: ubuntu-24.04
     needs:
       - build-amd64
       - build-arm64

.github/workflows/ruff.yml

@@ -1,12 +1,12 @@
 name: Ruff
 
 on:
-  push:
+  # push:
-    branches:
+  #   branches:
-      - main
+  #     - main
-      - dev
+  #     - dev
-      - dev-refactor # 例如：匹配所有以 feature/ 开头的分支
+  #     - dev-refactor # 例如：匹配所有以 feature/ 开头的分支
-      # 添加你希望触发此 workflow 的其他分支
+  #     # 添加你希望触发此 workflow 的其他分支
   workflow_dispatch: # 允许手动触发工作流
     branches:
       - main

.gitignore

@@ -321,4 +321,5 @@ run_pet.bat
 
 config.toml
 
-interested_rates.txt
+interested_rates.txt
+MaiBot.code-workspace

changelogs/changelog.md

@@ -1,14 +1,28 @@
 # Changelog
 
-## [0.9.1] - 2025-7-25
+## [0.9.1] - 2025-7-26
 
+### 主要修复和优化
+
+- 优化回复意愿
+- 优化专注模式回复频率
+- 优化关键词提取
+- 修复部分模型产生的400问题
+
+### 细节优化
+
+- 修复reply导致的planner异常空跳
 - 修复表达方式迁移空目录问题
 - 修复reply_to空字段问题
+- 无可用动作导致的空plan问题
+- 修复人格未压缩导致产生句号分割
 - 将metioned bot 和 at应用到focus prompt中
+- 更好的兴趣度计算
+- 修复部分模型由于enable_thinking导致的400问题
+- 移除dependency_manager
 
 
-
+## [0.9.0] - 2025-7-24
-## [0.9.0] - 2025-7-25
 
 ### 摘要
 MaiBot 0.9.0 重磅升级！本版本带来两大核心突破：**全面重构的插件系统**提供更强大的扩展能力和管理功能；**normal和focus模式统一化处理**大幅简化架构并提升性能。同时新增s4u prompt模式优化、语音消息支持、全新情绪系统和mais4u直播互动功能，为MaiBot带来更自然、更智能的交互体验！

changes.md

@@ -23,6 +23,8 @@
 6. 增加了插件和组件管理的API。
 7. `BaseCommand`的`execute`方法现在返回一个三元组，包含是否执行成功、可选的回复消息和是否拦截消息。
   - 这意味着你终于可以动态控制是否继续后续消息的处理了。
+8. 移除了dependency_manager，但是依然保留了`python_dependencies`属性，等待后续重构。
+  - 一并移除了文档有关manager的内容。
 
 # 插件系统修改
 1. 现在所有的匹配模式不再是关键字了，而是枚举类。**（可能有遗漏）**

docs/plugins/action-components.md

@@ -22,7 +22,7 @@ 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
+    mode_enable = ChatMode.ALL # 一般取ALL，表示在所有聊天模式下都可用
     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", ...}
@@ -60,7 +60,7 @@ class ExampleAction(BaseAction):
 **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）**。
+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）**。
 
 ---
 
@@ -180,6 +180,8 @@ class GreetingAction(BaseAction):
         return True, "发送了问候"
 ```
 
+一个完整的使用`ActionActivationType.KEYWORD`的例子请参考`plugins/hello_world_plugin`中的`ByeAction`。
+
 #### 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**。
@@ -268,7 +270,6 @@ action_message为一个字典，包含的键值对如下（省略了不必要的
 ## Action 内置方法说明
 ```python
 class BaseAction:
-    # 配置相关
     def get_config(self, key: str, default=None):
         """获取插件配置值，使用嵌套键访问"""
     

docs/plugins/api/chat-api.md

@@ -5,147 +5,126 @@
 ## 导入方式
 
 ```python
-from src.plugin_system.apis import chat_api
+from src.plugin_system import chat_api
 # 或者
-from src.plugin_system.apis.chat_api import ChatManager as chat
+from src.plugin_system.apis import chat_api
+```
+
+一种**Deprecated**方式：
+```python
+from src.plugin_system.apis.chat_api import ChatManager
 ```
 
 ## 主要功能
 
-### 1. 获取聊天流
+### 1. 获取所有的聊天流
 
-#### `get_all_streams(platform: str = "qq") -> List[ChatStream]`
+```python
-获取所有聊天流
+def get_all_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
+```
 
-**参数：**
+**Args**:
-- `platform`：平台筛选，默认为"qq"
+- `platform`：平台筛选，默认为"qq"，可以使用`SpecialTypes`枚举类中的`SpecialTypes.ALL_PLATFORMS`来获取所有平台的聊天流。
 
-**返回：**
+**Returns**:
 - `List[ChatStream]`：聊天流列表
 
-**示例：**
+### 2. 获取群聊聊天流
+
 ```python
-streams = chat_api.get_all_streams()
+def get_group_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
-for stream in streams:
-    print(f"聊天流ID: {stream.stream_id}")
 ```
 
-#### `get_group_streams(platform: str = "qq") -> List[ChatStream]`
+**Args**:
-获取所有群聊聊天流
+- `platform`：平台筛选，默认为"qq"，可以使用`SpecialTypes`枚举类中的`SpecialTypes.ALL_PLATFORMS`来获取所有平台的群聊流。
 
-**参数：**
+**Returns**:
-- `platform`：平台筛选，默认为"qq"
-
-**返回：**
 - `List[ChatStream]`：群聊聊天流列表
 
-#### `get_private_streams(platform: str = "qq") -> List[ChatStream]`
+### 3. 获取私聊聊天流
-获取所有私聊聊天流
 
-**参数：**
+```python
-- `platform`：平台筛选，默认为"qq"
+def get_private_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
+```
 
-**返回：**
+**Args**:
+- `platform`：平台筛选，默认为"qq"，可以使用`SpecialTypes`枚举类中的`SpecialTypes.ALL_PLATFORMS`来获取所有平台的私聊流。
+
+**Returns**:
 - `List[ChatStream]`：私聊聊天流列表
 
-### 2. 查找特定聊天流
+### 4. 根据群ID获取聊天流
 
-#### `get_stream_by_group_id(group_id: str, platform: str = "qq") -> Optional[ChatStream]`
+```python
-根据群ID获取聊天流
+def get_stream_by_group_id(group_id: str, platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> Optional[ChatStream]:
+```
 
-**参数：**
+**Args**:
 - `group_id`：群聊ID
-- `platform`：平台，默认为"qq"
+- `platform`：平台筛选，默认为"qq"，可以使用`SpecialTypes`枚举类中的`SpecialTypes.ALL_PLATFORMS`来获取所有平台的群聊流。
 
-**返回：**
+**Returns**:
 - `Optional[ChatStream]`：聊天流对象，如果未找到返回None
 
-**示例：**
+### 5. 根据用户ID获取私聊流
+
 ```python
-chat_stream = chat_api.get_stream_by_group_id("123456789")
+def get_stream_by_user_id(user_id: str, platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> Optional[ChatStream]:
-if chat_stream:
-    print(f"找到群聊: {chat_stream.group_info.group_name}")
 ```
 
-#### `get_stream_by_user_id(user_id: str, platform: str = "qq") -> Optional[ChatStream]`
+**Args**:
-根据用户ID获取私聊流
-
-**参数：**
 - `user_id`：用户ID
-- `platform`：平台，默认为"qq"
+- `platform`：平台筛选，默认为"qq"，可以使用`SpecialTypes`枚举类中的`SpecialTypes.ALL_PLATFORMS`来获取所有平台的私聊流。
 
-**返回：**
+**Returns**:
 - `Optional[ChatStream]`：聊天流对象，如果未找到返回None
 
-### 3. 聊天流信息查询
+### 6. 获取聊天流类型
 
-#### `get_stream_type(chat_stream: ChatStream) -> str`
+```python
-获取聊天流类型
+def get_stream_type(chat_stream: ChatStream) -> str:
+```
 
-**参数：**
+**Args**:
 - `chat_stream`：聊天流对象
 
-**返回：**
+**Returns**:
-- `str`：聊天类型 ("group", "private", "unknown")
+- `str`：聊天流类型，可能的值包括`private`（私聊流），`group`（群聊流）以及`unknown`（未知类型）。
 
-#### `get_stream_info(chat_stream: ChatStream) -> Dict[str, Any]`
+### 7. 获取聊天流信息
-获取聊天流详细信息
 
-**参数：**
+```python
+def get_stream_info(chat_stream: ChatStream) -> Dict[str, Any]:
+```
+
+**Args**:
 - `chat_stream`：聊天流对象
 
-**返回：**
+**Returns**:
-- `Dict[str, Any]`：聊天流信息字典，包含stream_id、platform、type等信息
+- `Dict[str, Any]`：聊天流的详细信息，包括但不限于：
+    - `stream_id`：聊天流ID
+    - `platform`：平台名称
+    - `type`：聊天流类型
+    - `group_id`：群聊ID
+    - `group_name`：群聊名称
+    - `user_id`：用户ID
+    - `user_name`：用户名称
+
+### 8. 获取聊天流统计摘要
 
-**示例：**
 ```python
-info = chat_api.get_stream_info(chat_stream)
+def get_streams_summary() -> Dict[str, int]:
-print(f"聊天类型: {info['type']}")
-print(f"平台: {info['platform']}")
-if info['type'] == 'group':
-    print(f"群ID: {info['group_id']}")
-    print(f"群名: {info['group_name']}")
 ```
 
-#### `get_streams_summary() -> Dict[str, int]`
+**Returns**:
-获取聊天流统计信息
+- `Dict[str, int]`：聊天流统计信息摘要，包含以下键：
+    - `total_streams`：总聊天流数量
+    - `group_streams`：群聊流数量
+    - `private_streams`：私聊流数量
+    - `qq_streams`：QQ平台流数量
 
-**返回：**
-- `Dict[str, int]`：包含各平台群聊和私聊数量的统计字典
-
-## 使用示例
-
-### 基础用法
-```python
-from src.plugin_system.apis import chat_api
-
-# 获取所有群聊
-group_streams = chat_api.get_group_streams()
-print(f"共有 {len(group_streams)} 个群聊")
-
-# 查找特定群聊
-target_group = chat_api.get_stream_by_group_id("123456789")
-if target_group:
-    group_info = chat_api.get_stream_info(target_group)
-    print(f"群名: {group_info['group_name']}")
-```
-
-### 遍历所有聊天流
-```python
-# 获取所有聊天流并分类处理
-all_streams = chat_api.get_all_streams()
-
-for stream in all_streams:
-    stream_type = chat_api.get_stream_type(stream)
-    if stream_type == "group":
-        print(f"群聊: {stream.group_info.group_name}")
-    elif stream_type == "private":
-        print(f"私聊: {stream.user_info.user_nickname}")
-```
 
 ## 注意事项
 
-1. 所有函数都有错误处理，失败时会记录日志
+1. 大部分函数在参数不合法时候会抛出异常，请确保你的程序进行了捕获。
-2. 查询函数返回None或空列表时表示未找到结果
+2. `ChatStream`对象包含了聊天的完整信息，包括用户信息、群信息等。
-3. `platform`参数通常为"qq"，也可能支持其他平台
-4. `ChatStream`对象包含了聊天的完整信息，包括用户信息、群信息等 

docs/plugins/api/component-manage-api.md

@@ -0,0 +1,180 @@
+# 组件管理API
+
+组件管理API模块提供了对插件组件的查询和管理功能，使得插件能够获取和使用组件相关的信息。
+
+## 导入方式
+```python
+from src.plugin_system.apis import component_manage_api
+# 或者
+from src.plugin_system import component_manage_api
+```
+
+## 功能概述
+
+组件管理API主要提供以下功能：
+- **插件信息查询** - 获取所有插件或指定插件的信息。
+- **组件查询** - 按名称或类型查询组件信息。
+- **组件管理** - 启用或禁用组件，支持全局和局部操作。
+
+## 主要功能
+
+### 1. 获取所有插件信息
+```python
+def get_all_plugin_info() -> Dict[str, PluginInfo]:
+```
+获取所有插件的信息。
+
+**Returns:**
+- `Dict[str, PluginInfo]` - 包含所有插件信息的字典，键为插件名称，值为 `PluginInfo` 对象。
+
+### 2. 获取指定插件信息
+```python
+def get_plugin_info(plugin_name: str) -> Optional[PluginInfo]:
+```
+获取指定插件的信息。
+
+**Args:**
+- `plugin_name` (str): 插件名称。
+
+**Returns:**
+- `Optional[PluginInfo]`: 插件信息对象，如果插件不存在则返回 `None`。
+
+### 3. 获取指定组件信息
+```python
+def get_component_info(component_name: str, component_type: ComponentType) -> Optional[Union[CommandInfo, ActionInfo, EventHandlerInfo]]:
+```
+获取指定组件的信息。
+
+**Args:**
+- `component_name` (str): 组件名称。
+- `component_type` (ComponentType): 组件类型。
+
+**Returns:**
+- `Optional[Union[CommandInfo, ActionInfo, EventHandlerInfo]]`: 组件信息对象，如果组件不存在则返回 `None`。
+
+### 4. 获取指定类型的所有组件信息
+```python
+def get_components_info_by_type(component_type: ComponentType) -> Dict[str, Union[CommandInfo, ActionInfo, EventHandlerInfo]]:
+```
+获取指定类型的所有组件信息。
+
+**Args:**
+- `component_type` (ComponentType): 组件类型。
+
+**Returns:**
+- `Dict[str, Union[CommandInfo, ActionInfo, EventHandlerInfo]]`: 包含指定类型组件信息的字典，键为组件名称，值为对应的组件信息对象。
+
+### 5. 获取指定类型的所有启用的组件信息
+```python
+def get_enabled_components_info_by_type(component_type: ComponentType) -> Dict[str, Union[CommandInfo, ActionInfo, EventHandlerInfo]]:
+```
+获取指定类型的所有启用的组件信息。
+
+**Args:**
+- `component_type` (ComponentType): 组件类型。
+
+**Returns:**
+- `Dict[str, Union[CommandInfo, ActionInfo, EventHandlerInfo]]`: 包含指定类型启用组件信息的字典，键为组件名称，值为对应的组件信息对象。
+
+### 6. 获取指定 Action 的注册信息
+```python
+def get_registered_action_info(action_name: str) -> Optional[ActionInfo]:
+```
+获取指定 Action 的注册信息。
+
+**Args:**
+- `action_name` (str): Action 名称。
+
+**Returns:**
+- `Optional[ActionInfo]` - Action 信息对象，如果 Action 不存在则返回 `None`。
+
+### 7. 获取指定 Command 的注册信息
+```python
+def get_registered_command_info(command_name: str) -> Optional[CommandInfo]:
+```
+获取指定 Command 的注册信息。
+
+**Args:**
+- `command_name` (str): Command 名称。
+
+**Returns:**
+- `Optional[CommandInfo]` - Command 信息对象，如果 Command 不存在则返回 `None`。
+
+### 8. 获取指定 EventHandler 的注册信息
+```python
+def get_registered_event_handler_info(event_handler_name: str) -> Optional[EventHandlerInfo]:
+```
+获取指定 EventHandler 的注册信息。
+
+**Args:**
+- `event_handler_name` (str): EventHandler 名称。
+
+**Returns:**
+- `Optional[EventHandlerInfo]` - EventHandler 信息对象，如果 EventHandler 不存在则返回 `None`。
+
+### 9. 全局启用指定组件
+```python
+def globally_enable_component(component_name: str, component_type: ComponentType) -> bool:
+```
+全局启用指定组件。
+
+**Args:**
+- `component_name` (str): 组件名称。
+- `component_type` (ComponentType): 组件类型。
+
+**Returns:**
+- `bool` - 启用成功返回 `True`，否则返回 `False`。
+
+### 10. 全局禁用指定组件
+```python
+async def globally_disable_component(component_name: str, component_type: ComponentType) -> bool:
+```
+全局禁用指定组件。
+
+**Args:**
+- `component_name` (str): 组件名称。
+- `component_type` (ComponentType): 组件类型。
+
+**Returns:**
+- `bool` - 禁用成功返回 `True`，否则返回 `False`。
+
+### 11. 局部启用指定组件
+```python
+def locally_enable_component(component_name: str, component_type: ComponentType, stream_id: str) -> bool:
+```
+局部启用指定组件。
+
+**Args:**
+- `component_name` (str): 组件名称。
+- `component_type` (ComponentType): 组件类型。
+- `stream_id` (str): 消息流 ID。
+
+**Returns:**
+- `bool` - 启用成功返回 `True`，否则返回 `False`。
+
+### 12. 局部禁用指定组件
+```python
+def locally_disable_component(component_name: str, component_type: ComponentType, stream_id: str) -> bool:
+```
+局部禁用指定组件。
+
+**Args:**
+- `component_name` (str): 组件名称。
+- `component_type` (ComponentType): 组件类型。
+- `stream_id` (str): 消息流 ID。
+
+**Returns:**
+- `bool` - 禁用成功返回 `True`，否则返回 `False`。
+
+### 13. 获取指定消息流中禁用的组件列表
+```python
+def get_locally_disabled_components(stream_id: str, component_type: ComponentType) -> list[str]:
+```
+获取指定消息流中禁用的组件列表。
+
+**Args:**
+- `stream_id` (str): 消息流 ID。
+- `component_type` (ComponentType): 组件类型。
+
+**Returns:**
+- `list[str]` - 禁用的组件名称列表。

docs/plugins/api/config-api.md

@@ -6,178 +6,47 @@
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import config_api
+# 或者
+from src.plugin_system import config_api
 ```
 
 ## 主要功能
 
-### 1. 配置访问
+### 1. 访问全局配置
 
-#### `get_global_config(key: str, default: Any = None) -> Any`
-安全地从全局配置中获取一个值
-
-**参数：**
-- `key`：配置键名，支持嵌套访问如 "section.subsection.key"
-- `default`：如果配置不存在时返回的默认值
-
-**返回：**
-- `Any`：配置值或默认值
-
-**示例：**
 ```python
-# 获取机器人昵称
+def get_global_config(key: str, default: Any = None) -> Any:
+```
+
+**Args**:
+- `key`: 命名空间式配置键名，使用嵌套访问，如 "section.subsection.key"，大小写敏感
+- `default`: 如果配置不存在时返回的默认值
+
+**Returns**:
+- `Any`: 配置值或默认值
+
+#### 示例：
+获取机器人昵称
+```python
 bot_name = config_api.get_global_config("bot.nickname", "MaiBot")
-
-# 获取嵌套配置
-llm_model = config_api.get_global_config("model.default.model_name", "gpt-3.5-turbo")
-
-# 获取不存在的配置
-unknown_config = config_api.get_global_config("unknown.config", "默认值")
 ```
 
-#### `get_plugin_config(plugin_config: dict, key: str, default: Any = None) -> Any`
+### 2. 获取插件配置
-从插件配置中获取值，支持嵌套键访问
 
-**参数：**
-- `plugin_config`：插件配置字典
-- `key`：配置键名，支持嵌套访问如 "section.subsection.key"
-- `default`：如果配置不存在时返回的默认值
-
-**返回：**
-- `Any`：配置值或默认值
-
-**示例：**
 ```python
-# 在插件中使用
+def get_plugin_config(plugin_config: dict, key: str, default: Any = None) -> Any:
-class MyPlugin(BasePlugin):
-    async def handle_action(self, action_data, chat_stream):
-        # 获取插件配置
-        api_key = config_api.get_plugin_config(self.config, "api.key", "")
-        timeout = config_api.get_plugin_config(self.config, "timeout", 30)
-        
-        if not api_key:
-            logger.warning("API密钥未配置")
-            return False
 ```
+**Args**:
+- `plugin_config`: 插件配置字典
+- `key`: 配置键名，支持嵌套访问如 "section.subsection.key"，大小写敏感
+- `default`: 如果配置不存在时返回的默认值
 
-### 2. 用户信息API
+**Returns**:
-
+- `Any`: 配置值或默认值
-#### `get_user_id_by_person_name(person_name: str) -> tuple[str, str]`
-根据用户名获取用户ID
-
-**参数：**
-- `person_name`：用户名
-
-**返回：**
-- `tuple[str, str]`：(平台, 用户ID)
-
-**示例：**
-```python
-platform, user_id = await config_api.get_user_id_by_person_name("张三")
-if platform and user_id:
-    print(f"用户张三在{platform}平台的ID是{user_id}")
-```
-
-#### `get_person_info(person_id: str, key: str, default: Any = None) -> Any`
-获取用户信息
-
-**参数：**
-- `person_id`：用户ID
-- `key`：信息键名
-- `default`：默认值
-
-**返回：**
-- `Any`：用户信息值或默认值
-
-**示例：**
-```python
-# 获取用户昵称
-nickname = await config_api.get_person_info(person_id, "nickname", "未知用户")
-
-# 获取用户印象
-impression = await config_api.get_person_info(person_id, "impression", "")
-```
-
-## 使用示例
-
-### 配置驱动的插件开发
-```python
-from src.plugin_system.apis import config_api
-from src.plugin_system.base import BasePlugin
-
-class WeatherPlugin(BasePlugin):
-    async def handle_action(self, action_data, chat_stream):
-        # 从全局配置获取API配置
-        api_endpoint = config_api.get_global_config("weather.api_endpoint", "")
-        default_city = config_api.get_global_config("weather.default_city", "北京")
-        
-        # 从插件配置获取特定设置
-        api_key = config_api.get_plugin_config(self.config, "api_key", "")
-        timeout = config_api.get_plugin_config(self.config, "timeout", 10)
-        
-        if not api_key:
-            return {"success": False, "message": "Weather API密钥未配置"}
-        
-        # 使用配置进行天气查询...
-        return {"success": True, "message": f"{default_city}今天天气晴朗"}
-```
-
-### 用户信息查询
-```python
-async def get_user_by_name(user_name: str):
-    """根据用户名获取完整的用户信息"""
-    
-    # 获取用户的平台和ID
-    platform, user_id = await config_api.get_user_id_by_person_name(user_name)
-    
-    if not platform or not user_id:
-        return None
-    
-    # 构建person_id
-    from src.person_info.person_info import PersonInfoManager
-    person_id = PersonInfoManager.get_person_id(platform, user_id)
-    
-    # 获取用户详细信息
-    nickname = await config_api.get_person_info(person_id, "nickname", user_name)
-    impression = await config_api.get_person_info(person_id, "impression", "")
-    
-    return {
-        "platform": platform,
-        "user_id": user_id,
-        "nickname": nickname,
-        "impression": impression
-    }
-```
-
-## 配置键名说明
-
-### 常用全局配置键
-- `bot.nickname`：机器人昵称
-- `bot.qq_account`：机器人QQ号
-- `model.default`：默认LLM模型配置
-- `database.path`：数据库路径
-
-### 嵌套配置访问
-配置支持点号分隔的嵌套访问：
-```python
-# config.toml 中的配置：
-# [bot]
-# nickname = "MaiBot"
-# qq_account = "123456"
-# 
-# [model.default]
-# model_name = "gpt-3.5-turbo"
-# temperature = 0.7
-
-# API调用：
-bot_name = config_api.get_global_config("bot.nickname")
-model_name = config_api.get_global_config("model.default.model_name")
-temperature = config_api.get_global_config("model.default.temperature")
-```
 
 ## 注意事项
 
 1. **只读访问**：配置API只提供读取功能，插件不能修改全局配置
-2. **异步函数**：用户信息相关的函数是异步的，需要使用`await`
+2. **错误处理**：所有函数都有错误处理，失败时会记录日志并返回默认值
-3. **错误处理**：所有函数都有错误处理，失败时会记录日志并返回默认值
+3. **安全性**：插件通过此API访问配置是安全和隔离的
-4. **安全性**：插件通过此API访问配置是安全和隔离的
+4. **性能**：频繁访问的配置建议在插件初始化时获取并缓存
-5. **性能**：频繁访问的配置建议在插件初始化时获取并缓存 

docs/plugins/api/database-api.md

@@ -6,72 +6,51 @@
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import database_api
+# 或者
+from src.plugin_system import database_api
 ```
 
 ## 主要功能
 
-### 1. 通用数据库查询
+### 1. 通用数据库操作
-
-#### `db_query(model_class, query_type="get", filters=None, data=None, limit=None, order_by=None, single_result=False)`
-执行数据库查询操作的通用接口
-
-**参数：**
-- `model_class`：Peewee模型类，如ActionRecords、Messages等
-- `query_type`：查询类型，可选值: "get", "create", "update", "delete", "count"
-- `filters`：过滤条件字典，键为字段名，值为要匹配的值
-- `data`：用于创建或更新的数据字典
-- `limit`：限制结果数量
-- `order_by`：排序字段列表，使用字段名，前缀'-'表示降序
-- `single_result`：是否只返回单个结果
-
-**返回：**
-根据查询类型返回不同的结果：
-- "get"：返回查询结果列表或单个结果
-- "create"：返回创建的记录
-- "update"：返回受影响的行数
-- "delete"：返回受影响的行数
-- "count"：返回记录数量
-
-### 2. 便捷查询函数
-
-#### `db_save(model_class, data, key_field=None, key_value=None)`
-保存数据到数据库（创建或更新）
-
-**参数：**
-- `model_class`：Peewee模型类
-- `data`：要保存的数据字典
-- `key_field`：用于查找现有记录的字段名
-- `key_value`：用于查找现有记录的字段值
-
-**返回：**
-- `Dict[str, Any]`：保存后的记录数据，失败时返回None
-
-#### `db_get(model_class, filters=None, order_by=None, limit=None)`
-简化的查询函数
-
-**参数：**
-- `model_class`：Peewee模型类
-- `filters`：过滤条件字典
-- `order_by`：排序字段
-- `limit`：限制结果数量
-
-**返回：**
-- `Union[List[Dict], Dict, None]`：查询结果
-
-### 3. 专用函数
-
-#### `store_action_info(...)`
-存储动作信息的专用函数
-
-## 使用示例
-
-### 1. 基本查询操作
 
 ```python
-from src.plugin_system.apis import database_api
+async def db_query(
-from src.common.database.database_model import Messages, ActionRecords
+    model_class: Type[Model],
+    data: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    query_type: Optional[str] = "get",
+    filters: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    limit: Optional[int] = None,
+    order_by: Optional[List[str]] = None,
+    single_result: Optional[bool] = False,
+) -> Union[List[Dict[str, Any]], Dict[str, Any], None]:
+```
+执行数据库查询操作的通用接口。
 
-# 查询最近10条消息
+**Args:**
+- `model_class`: Peewee模型类。
+    - Peewee模型类可以在`src.common.database.database_model`模块中找到，如`ActionRecords`、`Messages`等。
+- `data`: 用于创建或更新的数据
+- `query_type`: 查询类型
+    - 可选值: `get`, `create`, `update`, `delete`, `count`。
+- `filters`: 过滤条件字典，键为字段名，值为要匹配的值。
+- `limit`: 限制结果数量。
+- `order_by`: 排序字段列表，使用字段名，前缀'-'表示降序。
+    - 排序字段，前缀`-`表示降序，例如`-time`表示按时间字段（即`time`字段）降序
+- `single_result`: 是否只返回单个结果。
+
+**Returns:**
+- 根据查询类型返回不同的结果：
+    - `get`: 返回查询结果列表或单个结果。（如果 `single_result=True`）
+    - `create`: 返回创建的记录。
+    - `update`: 返回受影响的行数。
+    - `delete`: 返回受影响的行数。
+    - `count`: 返回记录数量。
+
+#### 示例
+
+1. 查询最近10条消息
+```python
 messages = await database_api.db_query(
     Messages,
     query_type="get",
@@ -79,180 +58,159 @@ messages = await database_api.db_query(
     limit=10,
     order_by=["-time"]
 )
-
-# 查询单条记录
-message = await database_api.db_query(
-    Messages,
-    query_type="get",
-    filters={"message_id": "msg_123"},
-    single_result=True
-)
 ```
-
+2. 创建一条记录
-### 2. 创建记录
-
 ```python
-# 创建新的动作记录
 new_record = await database_api.db_query(
     ActionRecords,
+    data={"action_id": "123", "time": time.time(), "action_name": "TestAction"},
     query_type="create",
-    data={
-        "action_id": "action_123",
-        "time": time.time(),
-        "action_name": "TestAction",
-        "action_done": True
-    }
 )
-
-print(f"创建了记录: {new_record['id']}")
 ```
-
+3. 更新记录
-### 3. 更新记录
-
 ```python
-# 更新动作状态
 updated_count = await database_api.db_query(
     ActionRecords,
+    data={"action_done": True},
     query_type="update",
-    filters={"action_id": "action_123"},
+    filters={"action_id": "123"},
-    data={"action_done": True, "completion_time": time.time()}
 )
-
-print(f"更新了 {updated_count} 条记录")
 ```
-
+4. 删除记录
-### 4. 删除记录
-
 ```python
-# 删除过期记录
 deleted_count = await database_api.db_query(
     ActionRecords,
     query_type="delete",
-    filters={"time__lt": time.time() - 86400}  # 删除24小时前的记录
+    filters={"action_id": "123"}
 )
-
-print(f"删除了 {deleted_count} 条过期记录")
 ```
-
+5. 计数
-### 5. 统计查询
-
 ```python
-# 统计消息数量
+count = await database_api.db_query(
-message_count = await database_api.db_query(
     Messages,
     query_type="count",
     filters={"chat_id": chat_stream.stream_id}
 )
-
-print(f"该聊天有 {message_count} 条消息")
 ```
 
-### 6. 使用便捷函数
+### 2. 数据库保存
-
+```python
+async def db_save(
+    model_class: Type[Model], data: Dict[str, Any], key_field: Optional[str] = None, key_value: Optional[Any] = None
+) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+```
+保存数据到数据库（创建或更新）
+
+如果提供了key_field和key_value，会先尝试查找匹配的记录进行更新；
+
+如果没有找到匹配记录，或未提供key_field和key_value，则创建新记录。
+
+**Args:**
+- `model_class`: Peewee模型类。
+- `data`: 要保存的数据字典。
+- `key_field`: 用于查找现有记录的字段名，例如"action_id"。
+- `key_value`: 用于查找现有记录的字段值。
+
+**Returns:**
+- `Optional[Dict[str, Any]]`: 保存后的记录数据，失败时返回None。
+
+#### 示例
+创建或更新一条记录
 ```python
-# 使用db_save进行创建或更新
 record = await database_api.db_save(
     ActionRecords,
     {
-        "action_id": "action_123",
+        "action_id": "123",
         "time": time.time(),
         "action_name": "TestAction",
         "action_done": True
     },
     key_field="action_id",
-    key_value="action_123"
+    key_value="123"
 )
+```
 
-# 使用db_get进行简单查询
+### 3. 数据库获取
-recent_messages = await database_api.db_get(
+```python
+async def db_get(
+    model_class: Type[Model],
+    filters: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    limit: Optional[int] = None,
+    order_by: Optional[str] = None,
+    single_result: Optional[bool] = False,
+) -> Union[List[Dict[str, Any]], Dict[str, Any], None]:
+```
+
+从数据库获取记录
+
+这是db_query方法的简化版本，专注于数据检索操作。
+
+**Args:**
+- `model_class`: Peewee模型类。
+- `filters`: 过滤条件字典，键为字段名，值为要匹配的值。
+- `limit`: 限制结果数量。
+- `order_by`: 排序字段，使用字段名，前缀'-'表示降序。
+- `single_result`: 是否只返回单个结果，如果为True，则返回单个记录字典或None；否则返回记录字典列表或空列表
+
+**Returns:**
+- `Union[List[Dict], Dict, None]`: 查询结果列表或单个结果（如果`single_result=True`），失败时返回None。
+
+#### 示例
+1. 获取单个记录
+```python
+record = await database_api.db_get(
+    ActionRecords,
+    filters={"action_id": "123"},
+    limit=1
+)
+```
+2. 获取最近10条记录
+```python
+records = await database_api.db_get(
     Messages,
     filters={"chat_id": chat_stream.stream_id},
+    limit=10,
     order_by="-time",
-    limit=5
 )
 ```
 
-## 高级用法
+### 4. 动作信息存储
-
-### 复杂查询示例
-
 ```python
-# 查询特定用户在特定时间段的消息
+async def store_action_info(
-user_messages = await database_api.db_query(
+    chat_stream=None,
-    Messages,
+    action_build_into_prompt: bool = False,
-    query_type="get",
+    action_prompt_display: str = "",
-    filters={
+    action_done: bool = True,
-        "user_id": "123456",
+    thinking_id: str = "",
-        "time__gte": start_time,  # 大于等于开始时间
+    action_data: Optional[dict] = None,
-        "time__lt": end_time      # 小于结束时间
+    action_name: str = "",
-    },
+) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-    order_by=["-time"],
+```
-    limit=50
+存储动作信息到数据库，是一种针对 Action 的 `db_save()` 的封装函数。
+
+将Action执行的相关信息保存到ActionRecords表中，用于后续的记忆和上下文构建。
+
+**Args:**
+- `chat_stream`: 聊天流对象，包含聊天ID等信息。
+- `action_build_into_prompt`: 是否将动作信息构建到提示中。
+- `action_prompt_display`: 动作提示的显示文本。
+- `action_done`: 动作是否完成。
+- `thinking_id`: 思考过程的ID。
+- `action_data`: 动作的数据字典。
+- `action_name`: 动作的名称。
+
+**Returns:**
+- `Optional[Dict[str, Any]]`: 存储后的记录数据，失败时返回None。
+
+#### 示例
+```python
+record = await database_api.store_action_info(
+    chat_stream=chat_stream,
+    action_build_into_prompt=True,
+    action_prompt_display="执行了回复动作",
+    action_done=True,
+    thinking_id="thinking_123",
+    action_data={"content": "Hello"},
+    action_name="reply_action"
 )
-
+```
-# 批量处理
-for message in user_messages:
-    print(f"消息内容: {message['plain_text']}")
-    print(f"发送时间: {message['time']}")
-```
-
-### 插件中的数据持久化
-
-```python
-from src.plugin_system.base import BasePlugin
-from src.plugin_system.apis import database_api
-
-class DataPlugin(BasePlugin):
-    async def handle_action(self, action_data, chat_stream):
-        # 保存插件数据
-        plugin_data = {
-            "plugin_name": self.plugin_name,
-            "chat_id": chat_stream.stream_id,
-            "data": json.dumps(action_data),
-            "created_time": time.time()
-        }
-        
-        # 使用自定义表模型（需要先定义）
-        record = await database_api.db_save(
-            PluginData,  # 假设的插件数据模型
-            plugin_data,
-            key_field="plugin_name",
-            key_value=self.plugin_name
-        )
-        
-        return {"success": True, "record_id": record["id"]}
-```
-
-## 数据模型
-
-### 常用模型类
-系统提供了以下常用的数据模型：
-
-- `Messages`：消息记录
-- `ActionRecords`：动作记录
-- `UserInfo`：用户信息
-- `GroupInfo`：群组信息
-
-### 字段说明
-
-#### Messages模型主要字段
-- `message_id`：消息ID
-- `chat_id`：聊天ID
-- `user_id`：用户ID
-- `plain_text`：纯文本内容
-- `time`：时间戳
-
-#### ActionRecords模型主要字段
-- `action_id`：动作ID
-- `action_name`：动作名称
-- `action_done`：是否完成
-- `time`：创建时间
-
-## 注意事项
-
-1. **异步操作**：所有数据库API都是异步的，必须使用`await`
-2. **错误处理**：函数内置错误处理，失败时返回None或空列表
-3. **数据类型**：返回的都是字典格式的数据，不是模型对象
-4. **性能考虑**：使用`limit`参数避免查询大量数据
-5. **过滤条件**：支持简单的等值过滤，复杂查询需要使用原生Peewee语法
-6. **事务**：如需事务支持，建议直接使用Peewee的事务功能 

docs/plugins/api/emoji-api.md

@@ -6,11 +6,13 @@
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import emoji_api
+# 或者
+from src.plugin_system import emoji_api
 ```
 
-## 🆕 **二步走识别优化**
+## 二步走识别优化
 
-从最新版本开始，表情包识别系统采用了**二步走识别 + 智能缓存**的优化方案：
+从新版本开始，表情包识别系统采用了**二步走识别 + 智能缓存**的优化方案：
 
 ### **收到表情包时的识别流程**
 1. **第一步**：VLM视觉分析 - 生成详细描述
@@ -30,217 +32,84 @@ from src.plugin_system.apis import emoji_api
 ## 主要功能
 
 ### 1. 表情包获取
-
+```python
-#### `get_by_description(description: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]`
+async def get_by_description(description: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]:
+```
 根据场景描述选择表情包
 
-**参数：**
+**Args：**
-- `description`：场景描述文本，例如"开心的大笑"、"轻微的讽刺"、"表示无奈和沮丧"等
+- `description`：表情包的描述文本，例如"开心"、"难过"、"愤怒"等
 
-**返回：**
+**Returns：**
-- `Optional[Tuple[str, str, str]]`：(base64编码, 表情包描述, 匹配的场景) 或 None
+- `Optional[Tuple[str, str, str]]`：一个元组: (表情包的base64编码, 描述, 情感标签)，如果未找到匹配的表情包则返回None
 
-**示例：**
+#### 示例
 ```python
-emoji_result = await emoji_api.get_by_description("开心的大笑")
+emoji_result = await emoji_api.get_by_description("大笑")
 if emoji_result:
     emoji_base64, description, matched_scene = emoji_result
     print(f"获取到表情包: {description}, 场景: {matched_scene}")
     # 可以将emoji_base64用于发送表情包
 ```
 
-#### `get_random() -> Optional[Tuple[str, str, str]]`
+### 2. 随机获取表情包
-随机获取表情包
-
-**返回：**
-- `Optional[Tuple[str, str, str]]`：(base64编码, 表情包描述, 随机场景) 或 None
-
-**示例：**
 ```python
-random_emoji = await emoji_api.get_random()
+async def get_random(count: Optional[int] = 1) -> List[Tuple[str, str, str]]:
-if random_emoji:
-    emoji_base64, description, scene = random_emoji
-    print(f"随机表情包: {description}")
 ```
+随机获取指定数量的表情包
 
-#### `get_by_emotion(emotion: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]`
+**Args：**
-根据场景关键词获取表情包
+- `count`：要获取的表情包数量，默认为1
 
-**参数：**
+**Returns：**
-- `emotion`：场景关键词，如"大笑"、"讽刺"、"无奈"等
+- `List[Tuple[str, str, str]]`：一个包含多个表情包的列表，每个元素是一个元组: (表情包的base64编码, 描述, 情感标签)，如果未找到或出错则返回空列表
 
-**返回：**
+### 3. 根据情感获取表情包
-- `Optional[Tuple[str, str, str]]`：(base64编码, 表情包描述, 匹配的场景) 或 None
-
-**示例：**
 ```python
-emoji_result = await emoji_api.get_by_emotion("讽刺")
+async def get_by_emotion(emotion: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]:
-if emoji_result:
-    emoji_base64, description, scene = emoji_result
-    # 发送讽刺表情包
 ```
+根据情感标签获取表情包
 
-### 2. 表情包信息查询
+**Args：**
+- `emotion`：情感标签，例如"开心"、"悲伤"、"愤怒"等
 
-#### `get_count() -> int`
+**Returns：**
-获取表情包数量
+- `Optional[Tuple[str, str, str]]`：一个元组: (表情包的base64编码, 描述, 情感标签)，如果未找到则返回None
 
-**返回：**
+### 4. 获取表情包数量
-- `int`：当前可用的表情包数量
+```python
+def get_count() -> int:
+```
+获取当前可用表情包的数量
 
-#### `get_info() -> dict`
+### 5. 获取表情包系统信息
-获取表情包系统信息
+```python
+def get_info() -> Dict[str, Any]:
+```
+获取表情包系统的基本信息
 
-**返回：**
+**Returns：**
-- `dict`：包含表情包数量、最大数量等信息
+- `Dict[str, Any]`：包含表情包数量、描述等信息的字典，包含以下键：
+    - `current_count`：当前表情包数量
+    - `max_count`：最大表情包数量
+    - `available_emojis`：当前可用的表情包数量
 
-**返回字典包含：**
+### 6. 获取所有可用的情感标签
-- `current_count`：当前表情包数量
+```python
-- `max_count`：最大表情包数量
+def get_emotions() -> List[str]:
-- `available_emojis`：可用表情包数量
+```
+获取所有可用的情感标签 **（已经去重）**
 
-#### `get_emotions() -> list`
+### 7. 获取所有表情包描述
-获取所有可用的场景关键词
+```python
-
+def get_descriptions() -> List[str]:
-**返回：**
+```
-- `list`：所有表情包的场景关键词列表（去重）
-
-#### `get_descriptions() -> list`
 获取所有表情包的描述列表
 
-**返回：**
-- `list`：所有表情包的描述文本列表
-
-## 使用示例
-
-### 1. 智能表情包选择
-
-```python
-from src.plugin_system.apis import emoji_api
-
-async def send_emotion_response(message_text: str, chat_stream):
-    """根据消息内容智能选择表情包回复"""
-    
-    # 分析消息场景
-    if "哈哈" in message_text or "好笑" in message_text:
-        emoji_result = await emoji_api.get_by_description("开心的大笑")
-    elif "无语" in message_text or "算了" in message_text:
-        emoji_result = await emoji_api.get_by_description("表示无奈和沮丧")
-    elif "呵呵" in message_text or "是吗" in message_text:
-        emoji_result = await emoji_api.get_by_description("轻微的讽刺")
-    elif "生气" in message_text or "愤怒" in message_text:
-        emoji_result = await emoji_api.get_by_description("愤怒和不满")
-    else:
-        # 随机选择一个表情包
-        emoji_result = await emoji_api.get_random()
-    
-    if emoji_result:
-        emoji_base64, description, scene = emoji_result
-        # 使用send_api发送表情包
-        from src.plugin_system.apis import send_api
-        success = await send_api.emoji_to_group(emoji_base64, chat_stream.group_info.group_id)
-        return success
-    
-    return False
-```
-
-### 2. 表情包管理功能
-
-```python
-async def show_emoji_stats():
-    """显示表情包统计信息"""
-    
-    # 获取基本信息
-    count = emoji_api.get_count()
-    info = emoji_api.get_info()
-    scenes = emoji_api.get_emotions()  # 实际返回的是场景关键词
-    
-    stats = f"""
-📊 表情包统计信息：
-- 总数量: {count}
-- 可用数量: {info['available_emojis']}
-- 最大容量: {info['max_count']}
-- 支持场景: {len(scenes)}种
-
-🎭 支持的场景关键词: {', '.join(scenes[:10])}{'...' if len(scenes) > 10 else ''}
-    """
-    
-    return stats
-```
-
-### 3. 表情包测试功能
-
-```python
-async def test_emoji_system():
-    """测试表情包系统的各种功能"""
-    
-    print("=== 表情包系统测试 ===")
-    
-    # 测试场景描述查找
-    test_descriptions = ["开心的大笑", "轻微的讽刺", "表示无奈和沮丧", "愤怒和不满"]
-    for desc in test_descriptions:
-        result = await emoji_api.get_by_description(desc)
-        if result:
-            _, description, scene = result
-            print(f"✅ 场景'{desc}' -> {description} ({scene})")
-        else:
-            print(f"❌ 场景'{desc}' -> 未找到")
-    
-    # 测试关键词查找
-    scenes = emoji_api.get_emotions()
-    if scenes:
-        test_scene = scenes[0]
-        result = await emoji_api.get_by_emotion(test_scene)
-        if result:
-            print(f"✅ 关键词'{test_scene}' -> 找到匹配表情包")
-    
-    # 测试随机获取
-    random_result = await emoji_api.get_random()
-    if random_result:
-        print("✅ 随机获取 -> 成功")
-    
-    print(f"📊 系统信息: {emoji_api.get_info()}")
-```
-
-### 4. 在Action中使用表情包
-
-```python
-from src.plugin_system.base import BaseAction
-
-class EmojiAction(BaseAction):
-    async def execute(self, action_data, chat_stream):
-        # 从action_data获取场景描述或关键词
-        scene_keyword = action_data.get("scene", "")
-        scene_description = action_data.get("description", "")
-        
-        emoji_result = None
-        
-        # 优先使用具体的场景描述
-        if scene_description:
-            emoji_result = await emoji_api.get_by_description(scene_description)
-        # 其次使用场景关键词
-        elif scene_keyword:
-            emoji_result = await emoji_api.get_by_emotion(scene_keyword)
-        # 最后随机选择
-        else:
-            emoji_result = await emoji_api.get_random()
-        
-        if emoji_result:
-            emoji_base64, description, scene = emoji_result
-            return {
-                "success": True,
-                "emoji_base64": emoji_base64,
-                "description": description,
-                "scene": scene
-            }
-        
-        return {"success": False, "message": "未找到合适的表情包"}
-```
-
 ## 场景描述说明
 
 ### 常用场景描述
-表情包系统支持多种具体的场景描述，常见的包括：
+表情包系统支持多种具体的场景描述，举例如下：
 
 - **开心类场景**：开心的大笑、满意的微笑、兴奋的手舞足蹈
 - **无奈类场景**：表示无奈和沮丧、轻微的讽刺、无语的摇头
@@ -248,8 +117,8 @@ class EmojiAction(BaseAction):
 - **惊讶类场景**：震惊的表情、意外的发现、困惑的思考
 - **可爱类场景**：卖萌的表情、撒娇的动作、害羞的样子
 
-### 场景关键词示例
+### 情感关键词示例
-系统支持的场景关键词包括：
+系统支持的情感关键词举例如下：
 - 大笑、微笑、兴奋、手舞足蹈
 - 无奈、沮丧、讽刺、无语、摇头
 - 愤怒、不满、生气、瞪视、抓狂
@@ -263,9 +132,9 @@ class EmojiAction(BaseAction):
 
 ## 注意事项
 
-1. **异步函数**：获取表情包的函数都是异步的，需要使用 `await`
+1. **异步函数**：部分函数是异步的，需要使用 `await`
 2. **返回格式**：表情包以base64编码返回，可直接用于发送
-3. **错误处理**：所有函数都有错误处理，失败时返回None或默认值
+3. **错误处理**：所有函数都有错误处理，失败时返回None，空列表或默认值
 4. **使用统计**：系统会记录表情包的使用次数
 5. **文件依赖**：表情包依赖于本地文件，确保表情包文件存在
 6. **编码格式**：返回的是base64编码的图片数据，可直接用于网络传输

docs/plugins/api/generator-api.md

@@ -6,241 +6,150 @@
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import generator_api
+# 或者
+from src.plugin_system import generator_api
 ```
 
 ## 主要功能
 
 ### 1. 回复器获取
-
+```python
-#### `get_replyer(chat_stream=None, platform=None, chat_id=None, is_group=True)`
+def get_replyer(
+    chat_stream: Optional[ChatStream] = None,
+    chat_id: Optional[str] = None,
+    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
+    request_type: str = "replyer",
+) -> Optional[DefaultReplyer]:
+```
 获取回复器对象
 
-**参数：**
+优先使用chat_stream，如果没有则使用chat_id直接查找。
-- `chat_stream`：聊天流对象（优先）
-- `platform`：平台名称，如"qq"
-- `chat_id`：聊天ID（群ID或用户ID）
-- `is_group`：是否为群聊
 
-**返回：**
+使用 ReplyerManager 来管理实例，避免重复创建。
-- `DefaultReplyer`：回复器对象，如果获取失败则返回None
 
-**示例：**
+**Args:**
+- `chat_stream`: 聊天流对象
+- `chat_id`: 聊天ID（实际上就是`stream_id`）
+- `model_configs`: 模型配置
+- `request_type`: 请求类型，用于记录LLM使用情况，可以不写
+
+**Returns:**
+- `DefaultReplyer`: 回复器对象，如果获取失败则返回None
+
+#### 示例
 ```python
 # 使用聊天流获取回复器
 replyer = generator_api.get_replyer(chat_stream=chat_stream)
 
-# 使用平台和ID获取回复器  
+# 使用平台和ID获取回复器
-replyer = generator_api.get_replyer(
+replyer = generator_api.get_replyer(chat_id="123456789")
-    platform="qq",
-    chat_id="123456789",
-    is_group=True
-)
 ```
 
 ### 2. 回复生成
-
+```python
-#### `generate_reply(chat_stream=None, action_data=None, platform=None, chat_id=None, is_group=True)`
+async def generate_reply(
+    chat_stream: Optional[ChatStream] = None,
+    chat_id: Optional[str] = None,
+    action_data: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    reply_to: str = "",
+    extra_info: str = "",
+    available_actions: Optional[Dict[str, ActionInfo]] = None,
+    enable_tool: bool = False,
+    enable_splitter: bool = True,
+    enable_chinese_typo: bool = True,
+    return_prompt: bool = False,
+    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
+    request_type: str = "",
+) -> Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]], Optional[str]]:
+```
 生成回复
 
-**参数：**
+优先使用chat_stream，如果没有则使用chat_id直接查找。
-- `chat_stream`：聊天流对象（优先）
-- `action_data`：动作数据
-- `platform`：平台名称（备用）
-- `chat_id`：聊天ID（备用）
-- `is_group`：是否为群聊（备用）
 
-**返回：**
+**Args:**
-- `Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]]]`：(是否成功, 回复集合)
+- `chat_stream`: 聊天流对象
+- `chat_id`: 聊天ID（实际上就是`stream_id`）
+- `action_data`: 动作数据（向下兼容，包含`reply_to`和`extra_info`）
+- `reply_to`: 回复目标，格式为 `{发送者的person_name:消息内容}`
+- `extra_info`: 附加信息
+- `available_actions`: 可用动作字典，格式为 `{"action_name": ActionInfo}`
+- `enable_tool`: 是否启用工具
+- `enable_splitter`: 是否启用分割器
+- `enable_chinese_typo`: 是否启用中文错别字
+- `return_prompt`: 是否返回提示词
+- `model_configs`: 模型配置，可选
+- `request_type`: 请求类型，用于记录LLM使用情况
 
-**示例：**
+**Returns:**
+- `Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]], Optional[str]]`: (是否成功, 回复集合, 提示词)
+
+#### 示例
 ```python
-success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
+success, reply_set, prompt = await generator_api.generate_reply(
     chat_stream=chat_stream,
-    action_data={"message": "你好", "intent": "greeting"}
+    action_data=action_data,
+    reply_to="麦麦:你好",
+    available_actions=action_info,
+    enable_tool=True,
+    return_prompt=True
 )
-
 if success:
     for reply_type, reply_content in reply_set:
         print(f"回复类型: {reply_type}, 内容: {reply_content}")
+    if prompt:
+        print(f"使用的提示词: {prompt}")
 ```
 
-#### `rewrite_reply(chat_stream=None, reply_data=None, platform=None, chat_id=None, is_group=True)`
+### 3. 回复重写
-重写回复
-
-**参数：**
-- `chat_stream`：聊天流对象（优先）
-- `reply_data`：回复数据
-- `platform`：平台名称（备用）
-- `chat_id`：聊天ID（备用）
-- `is_group`：是否为群聊（备用）
-
-**返回：**
-- `Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]]]`：(是否成功, 回复集合)
-
-**示例：**
 ```python
-success, reply_set = await generator_api.rewrite_reply(
+async def rewrite_reply(
+    chat_stream: Optional[ChatStream] = None,
+    reply_data: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    chat_id: Optional[str] = None,
+    enable_splitter: bool = True,
+    enable_chinese_typo: bool = True,
+    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
+    raw_reply: str = "",
+    reason: str = "",
+    reply_to: str = "",
+    return_prompt: bool = False,
+) -> Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]], Optional[str]]:
+```
+重写回复，使用新的内容替换旧的回复内容。
+
+优先使用chat_stream，如果没有则使用chat_id直接查找。
+
+**Args:**
+- `chat_stream`: 聊天流对象
+- `reply_data`: 回复数据，包含`raw_reply`, `reason`和`reply_to`，**（向下兼容备用，当其他参数缺失时从此获取）**
+- `chat_id`: 聊天ID（实际上就是`stream_id`）
+- `enable_splitter`: 是否启用分割器
+- `enable_chinese_typo`: 是否启用中文错别字
+- `model_configs`: 模型配置，可选
+- `raw_reply`: 原始回复内容
+- `reason`: 重写原因
+- `reply_to`: 回复目标，格式为 `{发送者的person_name:消息内容}`
+
+**Returns:**
+- `Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]], Optional[str]]`: (是否成功, 回复集合, 提示词)
+
+#### 示例
+```python
+success, reply_set, prompt = await generator_api.rewrite_reply(
     chat_stream=chat_stream,
-    reply_data={"original_text": "原始回复", "style": "more_friendly"}
+    raw_reply="原始回复内容",
+    reason="重写原因",
+    reply_to="麦麦:你好",
+    return_prompt=True
 )
+if success:
+    for reply_type, reply_content in reply_set:
+        print(f"回复类型: {reply_type}, 内容: {reply_content}")
+    if prompt:
+        print(f"使用的提示词: {prompt}")
 ```
 
-## 使用示例
+## 回复集合`reply_set`格式
-
-### 1. 基础回复生成
-
-```python
-from src.plugin_system.apis import generator_api
-
-async def generate_greeting_reply(chat_stream, user_name):
-    """生成问候回复"""
-    
-    action_data = {
-        "intent": "greeting",
-        "user_name": user_name,
-        "context": "morning_greeting"
-    }
-    
-    success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
-        chat_stream=chat_stream,
-        action_data=action_data
-    )
-    
-    if success and reply_set:
-        # 获取第一个回复
-        reply_type, reply_content = reply_set[0]
-        return reply_content
-    
-    return "你好！"  # 默认回复
-```
-
-### 2. 在Action中使用回复生成器
-
-```python
-from src.plugin_system.base import BaseAction
-
-class ChatAction(BaseAction):
-    async def execute(self, action_data, chat_stream):
-        # 准备回复数据
-        reply_context = {
-            "message_type": "response",
-            "user_input": action_data.get("user_message", ""),
-            "intent": action_data.get("intent", ""),
-            "entities": action_data.get("entities", {}),
-            "context": self.get_conversation_context(chat_stream)
-        }
-        
-        # 生成回复
-        success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
-            chat_stream=chat_stream,
-            action_data=reply_context
-        )
-        
-        if success:
-            return {
-                "success": True,
-                "replies": reply_set,
-                "generated_count": len(reply_set)
-            }
-        
-        return {
-            "success": False,
-            "error": "回复生成失败",
-            "fallback_reply": "抱歉，我现在无法理解您的消息。"
-        }
-```
-
-### 3. 多样化回复生成
-
-```python
-async def generate_diverse_replies(chat_stream, topic, count=3):
-    """生成多个不同风格的回复"""
-    
-    styles = ["formal", "casual", "humorous"]
-    all_replies = []
-    
-    for i, style in enumerate(styles[:count]):
-        action_data = {
-            "topic": topic,
-            "style": style,
-            "variation": i
-        }
-        
-        success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
-            chat_stream=chat_stream,
-            action_data=action_data
-        )
-        
-        if success and reply_set:
-            all_replies.extend(reply_set)
-    
-    return all_replies
-```
-
-### 4. 回复重写功能
-
-```python
-async def improve_reply(chat_stream, original_reply, improvement_type="more_friendly"):
-    """改进原始回复"""
-    
-    reply_data = {
-        "original_text": original_reply,
-        "improvement_type": improvement_type,
-        "target_audience": "young_users",
-        "tone": "positive"
-    }
-    
-    success, improved_replies = await generator_api.rewrite_reply(
-        chat_stream=chat_stream,
-        reply_data=reply_data
-    )
-    
-    if success and improved_replies:
-        # 返回改进后的第一个回复
-        _, improved_content = improved_replies[0]
-        return improved_content
-    
-    return original_reply  # 如果改进失败，返回原始回复
-```
-
-### 5. 条件回复生成
-
-```python
-async def conditional_reply_generation(chat_stream, user_message, user_emotion):
-    """根据用户情感生成条件回复"""
-    
-    # 根据情感调整回复策略
-    if user_emotion == "sad":
-        action_data = {
-            "intent": "comfort",
-            "tone": "empathetic",
-            "style": "supportive"
-        }
-    elif user_emotion == "angry":
-        action_data = {
-            "intent": "calm",
-            "tone": "peaceful",
-            "style": "understanding"
-        }
-    else:
-        action_data = {
-            "intent": "respond",
-            "tone": "neutral",
-            "style": "helpful"
-        }
-    
-    action_data["user_message"] = user_message
-    action_data["user_emotion"] = user_emotion
-    
-    success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
-        chat_stream=chat_stream,
-        action_data=action_data
-    )
-    
-    return reply_set if success else []
-```
-
-## 回复集合格式
 
 ### 回复类型
 生成的回复集合包含多种类型的回复：
@@ -260,82 +169,32 @@ reply_set = [
 ]
 ```
 
-## 高级用法
+### 4. 自定义提示词回复
-
-### 1. 自定义回复器配置
-
 ```python
-async def generate_with_custom_config(chat_stream, action_data):
+async def generate_response_custom(
-    """使用自定义配置生成回复"""
+    chat_stream: Optional[ChatStream] = None,
-    
+    chat_id: Optional[str] = None,
-    # 获取回复器
+    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
-    replyer = generator_api.get_replyer(chat_stream=chat_stream)
+    prompt: str = "",
-    
+) -> Optional[str]:
-    if replyer:
-        # 可以访问回复器的内部方法
-        success, reply_set = await replyer.generate_reply_with_context(
-            reply_data=action_data,
-            # 可以传递额外的配置参数
-        )
-        return success, reply_set
-    
-    return False, []
 ```
+生成自定义提示词回复
 
-### 2. 回复质量评估
+优先使用chat_stream，如果没有则使用chat_id直接查找。
 
-```python
+**Args:**
-async def generate_and_evaluate_replies(chat_stream, action_data):
+- `chat_stream`: 聊天流对象
-    """生成回复并评估质量"""
+- `chat_id`: 聊天ID（备用）
-    
+- `model_configs`: 模型配置列表
-    success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
+- `prompt`: 自定义提示词
-        chat_stream=chat_stream,
-        action_data=action_data
-    )
-    
-    if success:
-        evaluated_replies = []
-        for reply_type, reply_content in reply_set:
-            # 简单的质量评估
-            quality_score = evaluate_reply_quality(reply_content)
-            evaluated_replies.append({
-                "type": reply_type,
-                "content": reply_content,
-                "quality": quality_score
-            })
-        
-        # 按质量排序
-        evaluated_replies.sort(key=lambda x: x["quality"], reverse=True)
-        return evaluated_replies
-    
-    return []
 
-def evaluate_reply_quality(reply_content):
+**Returns:**
-    """简单的回复质量评估"""
+- `Optional[str]`: 生成的自定义回复内容，如果生成失败则返回None
-    if not reply_content:
-        return 0
-    
-    score = 50  # 基础分
-    
-    # 长度适中加分
-    if 5 <= len(reply_content) <= 100:
-        score += 20
-    
-    # 包含积极词汇加分
-    positive_words = ["好", "棒", "不错", "感谢", "开心"]
-    for word in positive_words:
-        if word in reply_content:
-            score += 10
-            break
-    
-    return min(score, 100)
-```
 
 ## 注意事项
 
-1. **异步操作**：所有生成函数都是异步的，必须使用`await`
+1. **异步操作**：部分函数是异步的，须使用`await`
-2. **错误处理**：函数内置错误处理，失败时返回False和空列表
+2. **聊天流依赖**：需要有效的聊天流对象才能正常工作
-3. **聊天流依赖**：需要有效的聊天流对象才能正常工作
+3. **性能考虑**：回复生成可能需要一些时间，特别是使用LLM时
-4. **性能考虑**：回复生成可能需要一些时间，特别是使用LLM时
+4. **回复格式**：返回的回复集合是元组列表，包含类型和内容
-5. **回复格式**：返回的回复集合是元组列表，包含类型和内容
+5. **上下文感知**：生成器会考虑聊天上下文和历史消息，除非你用的是自定义提示词。
-6. **上下文感知**：生成器会考虑聊天上下文和历史消息 

docs/plugins/api/llm-api.md

@@ -6,239 +6,34 @@ LLM API模块提供与大语言模型交互的功能，让插件能够使用系
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import llm_api
+# 或者
+from src.plugin_system import llm_api
 ```
 
 ## 主要功能
 
-### 1. 模型管理
+### 1. 查询可用模型
-
-#### `get_available_models() -> Dict[str, Any]`
-获取所有可用的模型配置
-
-**返回：**
-- `Dict[str, Any]`：模型配置字典，key为模型名称，value为模型配置
-
-**示例：**
 ```python
-models = llm_api.get_available_models()
+def get_available_models() -> Dict[str, Any]:
-for model_name, model_config in models.items():
-    print(f"模型: {model_name}")
-    print(f"配置: {model_config}")
 ```
+获取所有可用的模型配置。
 
-### 2. 内容生成
+**Return：**
+- `Dict[str, Any]`：模型配置字典，key为模型名称，value为模型配置。
 
-#### `generate_with_model(prompt, model_config, request_type="plugin.generate", **kwargs)`
+### 2. 使用模型生成内容
-使用指定模型生成内容
-
-**参数：**
-- `prompt`：提示词
-- `model_config`：模型配置（从 get_available_models 获取）
-- `request_type`：请求类型标识
-- `**kwargs`：其他模型特定参数，如temperature、max_tokens等
-
-**返回：**
-- `Tuple[bool, str, str, str]`：(是否成功, 生成的内容, 推理过程, 模型名称)
-
-**示例：**
 ```python
-models = llm_api.get_available_models()
+async def generate_with_model(
-default_model = models.get("default")
+    prompt: str, model_config: Dict[str, Any], request_type: str = "plugin.generate", **kwargs
-
+) -> Tuple[bool, str]:
-if default_model:
-    success, response, reasoning, model_name = await llm_api.generate_with_model(
-        prompt="请写一首关于春天的诗",
-        model_config=default_model,
-        temperature=0.7,
-        max_tokens=200
-    )
-    
-    if success:
-        print(f"生成内容: {response}")
-        print(f"使用模型: {model_name}")
 ```
+使用指定模型生成内容。
 
-## 使用示例
+**Args:**
+- `prompt`：提示词。
+- `model_config`：模型配置（从 `get_available_models` 获取）。
+- `request_type`：请求类型标识，默认为 `"plugin.generate"`。
+- `**kwargs`：其他模型特定参数，如 `temperature`、`max_tokens` 等。
 
-### 1. 基础文本生成
+**Return：**
-
+- `Tuple[bool, str]`：返回一个元组，第一个元素表示是否成功，第二个元素为生成的内容或错误信息。
-```python
-from src.plugin_system.apis import llm_api
-
-async def generate_story(topic: str):
-    """生成故事"""
-    models = llm_api.get_available_models()
-    model = models.get("default")
-    
-    if not model:
-        return "未找到可用模型"
-    
-    prompt = f"请写一个关于{topic}的短故事，大约100字左右。"
-    
-    success, story, reasoning, model_name = await llm_api.generate_with_model(
-        prompt=prompt,
-        model_config=model,
-        request_type="story.generate",
-        temperature=0.8,
-        max_tokens=150
-    )
-    
-    return story if success else "故事生成失败"
-```
-
-### 2. 在Action中使用LLM
-
-```python
-from src.plugin_system.base import BaseAction
-
-class LLMAction(BaseAction):
-    async def execute(self, action_data, chat_stream):
-        # 获取用户输入
-        user_input = action_data.get("user_message", "")
-        intent = action_data.get("intent", "chat")
-        
-        # 获取模型配置
-        models = llm_api.get_available_models()
-        model = models.get("default")
-        
-        if not model:
-            return {"success": False, "error": "未配置LLM模型"}
-        
-        # 构建提示词
-        prompt = self.build_prompt(user_input, intent)
-        
-        # 生成回复
-        success, response, reasoning, model_name = await llm_api.generate_with_model(
-            prompt=prompt,
-            model_config=model,
-            request_type=f"plugin.{self.plugin_name}",
-            temperature=0.7
-        )
-        
-        if success:
-            return {
-                "success": True,
-                "response": response,
-                "model_used": model_name,
-                "reasoning": reasoning
-            }
-        
-        return {"success": False, "error": response}
-    
-    def build_prompt(self, user_input: str, intent: str) -> str:
-        """构建提示词"""
-        base_prompt = "你是一个友善的AI助手。"
-        
-        if intent == "question":
-            return f"{base_prompt}\n\n用户问题：{user_input}\n\n请提供准确、有用的回答："
-        elif intent == "chat":
-            return f"{base_prompt}\n\n用户说：{user_input}\n\n请进行自然的对话："
-        else:
-            return f"{base_prompt}\n\n用户输入：{user_input}\n\n请回复："
-```
-
-### 3. 多模型对比
-
-```python
-async def compare_models(prompt: str):
-    """使用多个模型生成内容并对比"""
-    models = llm_api.get_available_models()
-    results = {}
-    
-    for model_name, model_config in models.items():
-        success, response, reasoning, actual_model = await llm_api.generate_with_model(
-            prompt=prompt,
-            model_config=model_config,
-            request_type="comparison.test"
-        )
-        
-        results[model_name] = {
-            "success": success,
-            "response": response,
-            "model": actual_model,
-            "reasoning": reasoning
-        }
-    
-    return results
-```
-
-### 4. 智能对话插件
-
-```python
-class ChatbotPlugin(BasePlugin):
-    async def handle_action(self, action_data, chat_stream):
-        user_message = action_data.get("message", "")
-        
-        # 获取历史对话上下文
-        context = self.get_conversation_context(chat_stream)
-        
-        # 构建对话提示词
-        prompt = self.build_conversation_prompt(user_message, context)
-        
-        # 获取模型配置
-        models = llm_api.get_available_models()
-        chat_model = models.get("chat", models.get("default"))
-        
-        if not chat_model:
-            return {"success": False, "message": "聊天模型未配置"}
-        
-        # 生成回复
-        success, response, reasoning, model_name = await llm_api.generate_with_model(
-            prompt=prompt,
-            model_config=chat_model,
-            request_type="chat.conversation",
-            temperature=0.8,
-            max_tokens=500
-        )
-        
-        if success:
-            # 保存对话历史
-            self.save_conversation(chat_stream, user_message, response)
-            
-            return {
-                "success": True,
-                "reply": response,
-                "model": model_name
-            }
-        
-        return {"success": False, "message": "回复生成失败"}
-    
-    def build_conversation_prompt(self, user_message: str, context: list) -> str:
-        """构建对话提示词"""
-        prompt = "你是一个有趣、友善的聊天机器人。请自然地回复用户的消息。\n\n"
-        
-        # 添加历史对话
-        if context:
-            prompt += "对话历史：\n"
-            for msg in context[-5:]:  # 只保留最近5条
-                prompt += f"用户: {msg['user']}\n机器人: {msg['bot']}\n"
-            prompt += "\n"
-        
-        prompt += f"用户: {user_message}\n机器人: "
-        return prompt
-```
-
-## 模型配置说明
-
-### 常用模型类型
-- `default`：默认模型
-- `chat`：聊天专用模型
-- `creative`：创意生成模型
-- `code`：代码生成模型
-
-### 配置参数
-LLM模型支持的常用参数：
-- `temperature`：控制输出随机性（0.0-1.0）
-- `max_tokens`：最大生成长度
-- `top_p`：核采样参数
-- `frequency_penalty`：频率惩罚
-- `presence_penalty`：存在惩罚
-
-## 注意事项
-
-1. **异步操作**：LLM生成是异步的，必须使用`await`
-2. **错误处理**：生成失败时返回False和错误信息
-3. **配置依赖**：需要正确配置模型才能使用
-4. **请求类型**：建议为不同用途设置不同的request_type
-5. **性能考虑**：LLM调用可能较慢，考虑超时和缓存
-6. **成本控制**：注意控制max_tokens以控制成本 

docs/plugins/api/logging-api.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# Logging API
+
+Logging API模块提供了获取本体logger的功能，允许插件记录日志信息。
+
+## 导入方式
+
+```python
+from src.plugin_system.apis import get_logger
+# 或者
+from src.plugin_system import get_logger
+```
+
+## 主要功能
+### 1. 获取本体logger
+```python
+def get_logger(name: str) -> structlog.stdlib.BoundLogger:
+```
+获取本体logger实例。
+
+**Args:**
+- `name` (str): 日志记录器的名称。
+
+**Returns:**
+- 一个logger实例，有以下方法:
+    - `debug`
+    - `info`
+    - `warning`
+    - `error`
+    - `critical`

docs/plugins/api/message-api.md

@@ -1,11 +1,13 @@
 # 消息API
 
-> 消息API提供了强大的消息查询、计数和格式化功能，让你轻松处理聊天消息数据。
+消息API提供了强大的消息查询、计数和格式化功能，让你轻松处理聊天消息数据。
 
 ## 导入方式
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import message_api
+# 或者
+from src.plugin_system import message_api
 ```
 
 ## 功能概述
@@ -15,297 +17,356 @@ from src.plugin_system.apis import message_api
 - **消息计数** - 统计新消息数量
 - **消息格式化** - 将消息转换为可读格式
 
----
+## 主要功能
 
-## 消息查询API
+### 1. 按照事件查询消息
+```python
+def get_messages_by_time(
+    start_time: float, end_time: float, limit: int = 0, limit_mode: str = "latest", filter_mai: bool = False
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+```
+获取指定时间范围内的消息。
 
-### 按时间查询消息
+**Args:**
-
-#### `get_messages_by_time(start_time, end_time, limit=0, limit_mode="latest")`
-
-获取指定时间范围内的消息
-
-**参数：**
 - `start_time` (float): 开始时间戳
-- `end_time` (float): 结束时间戳  
+- `end_time` (float): 结束时间戳
 - `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
 - `limit_mode` (str): 限制模式，`"earliest"`获取最早记录，`"latest"`获取最新记录
+- `filter_mai` (bool): 是否过滤掉机器人的消息，默认False
 
-**返回：** `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
 
-**示例：**
+消息列表中包含的键与`Messages`类的属性一致。（位于`src.common.database.database_model`）
+
+### 2. 获取指定聊天中指定时间范围内的信息
 ```python
-import time
+def get_messages_by_time_in_chat(
-
+    chat_id: str,
-# 获取最近24小时的消息
+    start_time: float,
-now = time.time()
+    end_time: float,
-yesterday = now - 24 * 3600
+    limit: int = 0,
-messages = message_api.get_messages_by_time(yesterday, now, limit=50)
+    limit_mode: str = "latest",
+    filter_mai: bool = False,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
 ```
+获取指定聊天中指定时间范围内的消息。
 
-### 按聊天查询消息
+**Args:**
-
-#### `get_messages_by_time_in_chat(chat_id, start_time, end_time, limit=0, limit_mode="latest")`
-
-获取指定聊天中指定时间范围内的消息
-
-**参数：**
-- `chat_id` (str): 聊天ID
-- 其他参数同上
-
-**示例：**
-```python
-# 获取某个群聊最近的100条消息
-messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat(
-    chat_id="123456789", 
-    start_time=yesterday, 
-    end_time=now, 
-    limit=100
-)
-```
-
-#### `get_messages_by_time_in_chat_inclusive(chat_id, start_time, end_time, limit=0, limit_mode="latest")`
-
-获取指定聊天中指定时间范围内的消息（包含边界时间点）
-
-与 `get_messages_by_time_in_chat` 类似，但包含边界时间戳的消息。
-
-#### `get_recent_messages(chat_id, hours=24.0, limit=100, limit_mode="latest")`
-
-获取指定聊天中最近一段时间的消息（便捷方法）
-
-**参数：**
-- `chat_id` (str): 聊天ID
-- `hours` (float): 最近多少小时，默认24小时
-- `limit` (int): 限制返回消息数量，默认100条
-- `limit_mode` (str): 限制模式
-
-**示例：**
-```python
-# 获取最近6小时的消息
-recent_messages = message_api.get_recent_messages(
-    chat_id="123456789", 
-    hours=6.0, 
-    limit=50
-)
-```
-
-### 按用户查询消息
-
-#### `get_messages_by_time_in_chat_for_users(chat_id, start_time, end_time, person_ids, limit=0, limit_mode="latest")`
-
-获取指定聊天中指定用户在指定时间范围内的消息
-
-**参数：**
 - `chat_id` (str): 聊天ID
 - `start_time` (float): 开始时间戳
 - `end_time` (float): 结束时间戳
-- `person_ids` (list): 用户ID列表
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
-- `limit` (int): 限制返回消息数量
+- `limit_mode` (str): 限制模式，`"earliest"`获取最早记录，`"latest"`获取最新记录
-- `limit_mode` (str): 限制模式
+- `filter_mai` (bool): 是否过滤掉机器人的消息，默认False
 
-**示例：**
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
+
+
+### 3. 获取指定聊天中指定时间范围内的信息（包含边界）
 ```python
-# 获取特定用户的消息
+def get_messages_by_time_in_chat_inclusive(
-user_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat_for_users(
+    chat_id: str,
-    chat_id="123456789",
+    start_time: float,
-    start_time=yesterday,
+    end_time: float,
-    end_time=now,
+    limit: int = 0,
-    person_ids=["user1", "user2"]
+    limit_mode: str = "latest",
-)
+    filter_mai: bool = False,
+    filter_command: bool = False,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
 ```
+获取指定聊天中指定时间范围内的消息（包含边界）。
 
-#### `get_messages_by_time_for_users(start_time, end_time, person_ids, limit=0, limit_mode="latest")`
+**Args:**
+- `chat_id` (str): 聊天ID
+- `start_time` (float): 开始时间戳（包含）
+- `end_time` (float): 结束时间戳（包含）
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
+- `limit_mode` (str): 限制模式，`"earliest"`获取最早记录，`"latest"`获取最新记录
+- `filter_mai` (bool): 是否过滤掉机器人的消息，默认False
+- `filter_command` (bool): 是否过滤命令消息，默认False
 
-获取指定用户在所有聊天中指定时间范围内的消息
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
 
-### 其他查询方法
 
-#### `get_random_chat_messages(start_time, end_time, limit=0, limit_mode="latest")`
+### 4. 获取指定聊天中指定用户在指定时间范围内的消息
+```python
+def get_messages_by_time_in_chat_for_users(
+    chat_id: str,
+    start_time: float,
+    end_time: float,
+    person_ids: List[str],
+    limit: int = 0,
+    limit_mode: str = "latest",
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+```
+获取指定聊天中指定用户在指定时间范围内的消息。
 
-随机选择一个聊天，返回该聊天在指定时间范围内的消息
+**Args:**
-
-#### `get_messages_before_time(timestamp, limit=0)`
-
-获取指定时间戳之前的消息
-
-#### `get_messages_before_time_in_chat(chat_id, timestamp, limit=0)`
-
-获取指定聊天中指定时间戳之前的消息
-
-#### `get_messages_before_time_for_users(timestamp, person_ids, limit=0)`
-
-获取指定用户在指定时间戳之前的消息
-
----
-
-## 消息计数API
-
-### `count_new_messages(chat_id, start_time=0.0, end_time=None)`
-
-计算指定聊天中从开始时间到结束时间的新消息数量
-
-**参数：**
 - `chat_id` (str): 聊天ID
 - `start_time` (float): 开始时间戳
-- `end_time` (float): 结束时间戳，如果为None则使用当前时间
+- `end_time` (float): 结束时间戳
+- `person_ids` (List[str]): 用户ID列表
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
+- `limit_mode` (str): 限制模式，`"earliest"`获取最早记录，`"latest"`获取最新记录
 
-**返回：** `int` - 新消息数量
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
 
-**示例：**
+
+### 5. 随机选择一个聊天，返回该聊天在指定时间范围内的消息
 ```python
-# 计算最近1小时的新消息数
+def get_random_chat_messages(
-import time
+    start_time: float,
-now = time.time()
+    end_time: float,
-hour_ago = now - 3600
+    limit: int = 0,
-new_count = message_api.count_new_messages("123456789", hour_ago, now)
+    limit_mode: str = "latest",
-print(f"最近1小时有{new_count}条新消息")
+    filter_mai: bool = False,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
 ```
+随机选择一个聊天，返回该聊天在指定时间范围内的消息。
 
-### `count_new_messages_for_users(chat_id, start_time, end_time, person_ids)`
+**Args:**
+- `start_time` (float): 开始时间戳
+- `end_time` (float): 结束时间戳
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
+- `limit_mode` (str): 限制模式，`"earliest"`获取最早记录，`"latest"`获取最新记录
+- `filter_mai` (bool): 是否过滤掉机器人的消息，默认False
 
-计算指定聊天中指定用户从开始时间到结束时间的新消息数量
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
 
----
 
-## 消息格式化API
+### 6. 获取指定用户在所有聊天中指定时间范围内的消息
+```python
+def get_messages_by_time_for_users(
+    start_time: float,
+    end_time: float,
+    person_ids: List[str],
+    limit: int = 0,
+    limit_mode: str = "latest",
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+```
+获取指定用户在所有聊天中指定时间范围内的消息。
 
-### `build_readable_messages_to_str(messages, **options)`
+**Args:**
+- `start_time` (float): 开始时间戳
+- `end_time` (float): 结束时间戳
+- `person_ids` (List[str]): 用户ID列表
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
+- `limit_mode` (str): 限制模式，`"earliest"`获取最早记录，`"latest"`获取最新记录
 
-将消息列表构建成可读的字符串
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
 
-**参数：**
+
+### 7. 获取指定时间戳之前的消息
+```python
+def get_messages_before_time(
+    timestamp: float,
+    limit: int = 0,
+    filter_mai: bool = False,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+```
+获取指定时间戳之前的消息。
+
+**Args:**
+- `timestamp` (float): 时间戳
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
+- `filter_mai` (bool): 是否过滤掉机器人的消息，默认False
+
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
+
+
+### 8. 获取指定聊天中指定时间戳之前的消息
+```python
+def get_messages_before_time_in_chat(
+    chat_id: str,
+    timestamp: float,
+    limit: int = 0,
+    filter_mai: bool = False,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+```
+获取指定聊天中指定时间戳之前的消息。
+
+**Args:**
+- `chat_id` (str): 聊天ID
+- `timestamp` (float): 时间戳
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
+- `filter_mai` (bool): 是否过滤掉机器人的消息，默认False
+
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
+
+
+### 9. 获取指定用户在指定时间戳之前的消息
+```python
+def get_messages_before_time_for_users(
+    timestamp: float,
+    person_ids: List[str],
+    limit: int = 0,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+```
+获取指定用户在指定时间戳之前的消息。
+
+**Args:**
+- `timestamp` (float): 时间戳
+- `person_ids` (List[str]): 用户ID列表
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，0为不限制
+
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
+
+
+### 10. 获取指定聊天中最近一段时间的消息
+```python
+def get_recent_messages(
+    chat_id: str,
+    hours: float = 24.0,
+    limit: int = 100,
+    limit_mode: str = "latest",
+    filter_mai: bool = False,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+```
+获取指定聊天中最近一段时间的消息。
+
+**Args:**
+- `chat_id` (str): 聊天ID
+- `hours` (float): 最近多少小时，默认24小时
+- `limit` (int): 限制返回消息数量，默认100条
+- `limit_mode` (str): 限制模式，`"earliest"`获取最早记录，`"latest"`获取最新记录
+- `filter_mai` (bool): 是否过滤掉机器人的消息，默认False
+
+**Returns:**
+- `List[Dict[str, Any]]` - 消息列表
+
+
+### 11. 计算指定聊天中从开始时间到结束时间的新消息数量
+```python
+def count_new_messages(
+    chat_id: str,
+    start_time: float = 0.0,
+    end_time: Optional[float] = None,
+) -> int:
+```
+计算指定聊天中从开始时间到结束时间的新消息数量。
+
+**Args:**
+- `chat_id` (str): 聊天ID
+- `start_time` (float): 开始时间戳
+- `end_time` (Optional[float]): 结束时间戳，如果为None则使用当前时间
+
+**Returns:**
+- `int` - 新消息数量
+
+
+### 12. 计算指定聊天中指定用户从开始时间到结束时间的新消息数量
+```python
+def count_new_messages_for_users(
+    chat_id: str,
+    start_time: float,
+    end_time: float,
+    person_ids: List[str],
+) -> int:
+```
+计算指定聊天中指定用户从开始时间到结束时间的新消息数量。
+
+**Args:**
+- `chat_id` (str): 聊天ID
+- `start_time` (float): 开始时间戳
+- `end_time` (float): 结束时间戳
+- `person_ids` (List[str]): 用户ID列表
+
+**Returns:**
+- `int` - 新消息数量
+
+
+### 13. 将消息列表构建成可读的字符串
+```python
+def build_readable_messages_to_str(
+    messages: List[Dict[str, Any]],
+    replace_bot_name: bool = True,
+    merge_messages: bool = False,
+    timestamp_mode: str = "relative",
+    read_mark: float = 0.0,
+    truncate: bool = False,
+    show_actions: bool = False,
+) -> str:
+```
+将消息列表构建成可读的字符串。
+
+**Args:**
 - `messages` (List[Dict[str, Any]]): 消息列表
-- `replace_bot_name` (bool): 是否将机器人的名称替换为"你"，默认True
+- `replace_bot_name` (bool): 是否将机器人的名称替换为"你"
-- `merge_messages` (bool): 是否合并连续消息，默认False
+- `merge_messages` (bool): 是否合并连续消息
-- `timestamp_mode` (str): 时间戳显示模式，`"relative"`或`"absolute"`，默认`"relative"`
+- `timestamp_mode` (str): 时间戳显示模式，`"relative"`或`"absolute"`
-- `read_mark` (float): 已读标记时间戳，用于分割已读和未读消息，默认0.0
+- `read_mark` (float): 已读标记时间戳，用于分割已读和未读消息
-- `truncate` (bool): 是否截断长消息，默认False
+- `truncate` (bool): 是否截断长消息
-- `show_actions` (bool): 是否显示动作记录，默认False
+- `show_actions` (bool): 是否显示动作记录
 
-**返回：** `str` - 格式化后的可读字符串
+**Returns:**
+- `str` - 格式化后的可读字符串
 
-**示例：**
+
+### 14. 将消息列表构建成可读的字符串，并返回详细信息
 ```python
-# 获取消息并格式化为可读文本
+async def build_readable_messages_with_details(
-messages = message_api.get_recent_messages("123456789", hours=2)
+    messages: List[Dict[str, Any]],
-readable_text = message_api.build_readable_messages_to_str(
+    replace_bot_name: bool = True,
-    messages,
+    merge_messages: bool = False,
-    replace_bot_name=True,
+    timestamp_mode: str = "relative",
-    merge_messages=True,
+    truncate: bool = False,
-    timestamp_mode="relative"
+) -> Tuple[str, List[Tuple[float, str, str]]]:
-)
-print(readable_text)
 ```
+将消息列表构建成可读的字符串，并返回详细信息。
 
-### `build_readable_messages_with_details(messages, **options)` 异步
+**Args:**
+- `messages` (List[Dict[str, Any]]): 消息列表
+- `replace_bot_name` (bool): 是否将机器人的名称替换为"你"
+- `merge_messages` (bool): 是否合并连续消息
+- `timestamp_mode` (str): 时间戳显示模式，`"relative"`或`"absolute"`
+- `truncate` (bool): 是否截断长消息
 
-将消息列表构建成可读的字符串，并返回详细信息
+**Returns:**
+- `Tuple[str, List[Tuple[float, str, str]]]` - 格式化后的可读字符串和详细信息元组列表(时间戳, 昵称, 内容)
 
-**参数：** 与 `build_readable_messages_to_str` 类似，但不包含 `read_mark` 和 `show_actions`
 
-**返回：** `Tuple[str, List[Tuple[float, str, str]]]` - 格式化字符串和详细信息元组列表(时间戳, 昵称, 内容)
+### 15. 从消息列表中提取不重复的用户ID列表
-
-**示例：**
 ```python
-# 异步获取详细格式化信息
+async def get_person_ids_from_messages(
-readable_text, details = await message_api.build_readable_messages_with_details(
+    messages: List[Dict[str, Any]],
-    messages,
+) -> List[str]:
-    timestamp_mode="absolute"
-)
-
-for timestamp, nickname, content in details:
-    print(f"{timestamp}: {nickname} 说: {content}")
 ```
+从消息列表中提取不重复的用户ID列表。
 
-### `get_person_ids_from_messages(messages)` 异步
+**Args:**
-
-从消息列表中提取不重复的用户ID列表
-
-**参数：**
 - `messages` (List[Dict[str, Any]]): 消息列表
 
-**返回：** `List[str]` - 用户ID列表
+**Returns:**
+- `List[str]` - 用户ID列表
 
-**示例：**
+
+### 16. 从消息列表中移除机器人的消息
 ```python
-# 获取参与对话的所有用户ID
+def filter_mai_messages(
-messages = message_api.get_recent_messages("123456789")
+    messages: List[Dict[str, Any]],
-person_ids = await message_api.get_person_ids_from_messages(messages)
+) -> List[Dict[str, Any]]:
-print(f"参与对话的用户: {person_ids}")
 ```
+从消息列表中移除机器人的消息。
 
----
+**Args:**
+- `messages` (List[Dict[str, Any]]): 消息列表，每个元素是消息字典
 
-## 完整使用示例
+**Returns:**
-
+- `List[Dict[str, Any]]` - 过滤后的消息列表
-### 场景1：统计活跃度
-
-```python
-import time
-from src.plugin_system.apis import message_api
-
-async def analyze_chat_activity(chat_id: str):
-    """分析聊天活跃度"""
-    now = time.time()
-    day_ago = now - 24 * 3600
-    
-    # 获取最近24小时的消息
-    messages = message_api.get_recent_messages(chat_id, hours=24)
-    
-    # 统计消息数量
-    total_count = len(messages)
-    
-    # 获取参与用户
-    person_ids = await message_api.get_person_ids_from_messages(messages)
-    
-    # 格式化消息内容
-    readable_text = message_api.build_readable_messages_to_str(
-        messages[-10:],  # 最后10条消息
-        merge_messages=True,
-        timestamp_mode="relative"
-    )
-    
-    return {
-        "total_messages": total_count,
-        "active_users": len(person_ids),
-        "recent_chat": readable_text
-    }
-```
-
-### 场景2：查看特定用户的历史消息
-
-```python
-def get_user_history(chat_id: str, user_id: str, days: int = 7):
-    """获取用户最近N天的消息历史"""
-    now = time.time()
-    start_time = now - days * 24 * 3600
-    
-    # 获取特定用户的消息
-    user_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat_for_users(
-        chat_id=chat_id,
-        start_time=start_time,
-        end_time=now,
-        person_ids=[user_id],
-        limit=100
-    )
-    
-    # 格式化为可读文本
-    readable_history = message_api.build_readable_messages_to_str(
-        user_messages,
-        replace_bot_name=False,
-        timestamp_mode="absolute"
-    )
-    
-    return readable_history
-```
-
----
 
 ## 注意事项
 
 1. **时间戳格式**：所有时间参数都使用Unix时间戳（float类型）
-2. **异步函数**：`build_readable_messages_with_details` 和 `get_person_ids_from_messages` 是异步函数，需要使用 `await`
+2. **异步函数**：部分函数是异步函数，需要使用 `await`
 3. **性能考虑**：查询大量消息时建议设置合理的 `limit` 参数
 4. **消息格式**：返回的消息是字典格式，包含时间戳、发送者、内容等信息
 5. **用户ID**：`person_ids` 参数接受字符串列表，用于筛选特定用户的消息 

docs/plugins/api/person-api.md

@@ -6,59 +6,65 @@
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import person_api
+# 或者
+from src.plugin_system import person_api
 ```
 
 ## 主要功能
 
-### 1. Person ID管理
+### 1. Person ID 获取
-
+```python
-#### `get_person_id(platform: str, user_id: int) -> str`
+def get_person_id(platform: str, user_id: int) -> str:
+```
 根据平台和用户ID获取person_id
 
-**参数：**
+**Args:**
 - `platform`：平台名称，如 "qq", "telegram" 等
 - `user_id`：用户ID
 
-**返回：**
+**Returns:**
 - `str`：唯一的person_id（MD5哈希值）
 
-**示例：**
+#### 示例
 ```python
 person_id = person_api.get_person_id("qq", 123456)
-print(f"Person ID: {person_id}")
 ```
 
 ### 2. 用户信息查询
+```python
+async def get_person_value(person_id: str, field_name: str, default: Any = None) -> Any:
+```
+查询单个用户信息字段值
 
-#### `get_person_value(person_id: str, field_name: str, default: Any = None) -> Any`
+**Args:**
-根据person_id和字段名获取某个值
-
-**参数：**
 - `person_id`：用户的唯一标识ID
-- `field_name`：要获取的字段名，如 "nickname", "impression" 等
+- `field_name`：要获取的字段名
-- `default`：当字段不存在或获取失败时返回的默认值
+- `default`：字段值不存在时的默认值
 
-**返回：**
+**Returns:**
 - `Any`：字段值或默认值
 
-**示例：**
+#### 示例
 ```python
 nickname = await person_api.get_person_value(person_id, "nickname", "未知用户")
 impression = await person_api.get_person_value(person_id, "impression")
 ```
 
-#### `get_person_values(person_id: str, field_names: list, default_dict: dict = None) -> dict`
+### 3. 批量用户信息查询
+```python
+async def get_person_values(person_id: str, field_names: list, default_dict: Optional[dict] = None) -> dict:
+```
 批量获取用户信息字段值
 
-**参数：**
+**Args:**
 - `person_id`：用户的唯一标识ID
 - `field_names`：要获取的字段名列表
 - `default_dict`：默认值字典，键为字段名，值为默认值
 
-**返回：**
+**Returns:**
 - `dict`：字段名到值的映射字典
 
-**示例：**
+#### 示例
 ```python
 values = await person_api.get_person_values(
     person_id,
@@ -67,204 +73,31 @@ values = await person_api.get_person_values(
 )
 ```
 
-### 3. 用户状态查询
+### 4. 判断用户是否已知
-
+```python
-#### `is_person_known(platform: str, user_id: int) -> bool`
+async def is_person_known(platform: str, user_id: int) -> bool:
+```
 判断是否认识某个用户
 
-**参数：**
+**Args:**
 - `platform`：平台名称
 - `user_id`：用户ID
 
-**返回：**
+**Returns:**
 - `bool`：是否认识该用户
 
-**示例：**
+### 5. 根据用户名获取Person ID
 ```python
-known = await person_api.is_person_known("qq", 123456)
+def get_person_id_by_name(person_name: str) -> str:
-if known:
-    print("这个用户我认识")
 ```
-
-### 4. 用户名查询
-
-#### `get_person_id_by_name(person_name: str) -> str`
 根据用户名获取person_id
 
-**参数：**
+**Args:**
 - `person_name`：用户名
 
-**返回：**
+**Returns:**
 - `str`：person_id，如果未找到返回空字符串
 
-**示例：**
-```python
-person_id = person_api.get_person_id_by_name("张三")
-if person_id:
-    print(f"找到用户: {person_id}")
-```
-
-## 使用示例
-
-### 1. 基础用户信息获取
-
-```python
-from src.plugin_system.apis import person_api
-
-async def get_user_info(platform: str, user_id: int):
-    """获取用户基本信息"""
-    
-    # 获取person_id
-    person_id = person_api.get_person_id(platform, user_id)
-    
-    # 获取用户信息
-    user_info = await person_api.get_person_values(
-        person_id,
-        ["nickname", "impression", "know_times", "last_seen"],
-        {
-            "nickname": "未知用户",
-            "impression": "",
-            "know_times": 0,
-            "last_seen": 0
-        }
-    )
-    
-    return {
-        "person_id": person_id,
-        "nickname": user_info["nickname"],
-        "impression": user_info["impression"],
-        "know_times": user_info["know_times"],
-        "last_seen": user_info["last_seen"]
-    }
-```
-
-### 2. 在Action中使用用户信息
-
-```python
-from src.plugin_system.base import BaseAction
-
-class PersonalizedAction(BaseAction):
-    async def execute(self, action_data, chat_stream):
-        # 获取发送者信息
-        user_id = chat_stream.user_info.user_id
-        platform = chat_stream.platform
-        
-        # 获取person_id
-        person_id = person_api.get_person_id(platform, user_id)
-        
-        # 获取用户昵称和印象
-        nickname = await person_api.get_person_value(person_id, "nickname", "朋友")
-        impression = await person_api.get_person_value(person_id, "impression", "")
-        
-        # 根据用户信息个性化回复
-        if impression:
-            response = f"你好 {nickname}！根据我对你的了解：{impression}"
-        else:
-            response = f"你好 {nickname}！很高兴见到你。"
-        
-        return {
-            "success": True,
-            "response": response,
-            "user_info": {
-                "nickname": nickname,
-                "impression": impression
-            }
-        }
-```
-
-### 3. 用户识别和欢迎
-
-```python
-async def welcome_user(chat_stream):
-    """欢迎用户，区分新老用户"""
-    
-    user_id = chat_stream.user_info.user_id
-    platform = chat_stream.platform
-    
-    # 检查是否认识这个用户
-    is_known = await person_api.is_person_known(platform, user_id)
-    
-    if is_known:
-        # 老用户，获取详细信息
-        person_id = person_api.get_person_id(platform, user_id)
-        nickname = await person_api.get_person_value(person_id, "nickname", "老朋友")
-        know_times = await person_api.get_person_value(person_id, "know_times", 0)
-        
-        welcome_msg = f"欢迎回来，{nickname}！我们已经聊过 {know_times} 次了。"
-    else:
-        # 新用户
-        welcome_msg = "你好！很高兴认识你，我是MaiBot。"
-    
-    return welcome_msg
-```
-
-### 4. 用户搜索功能
-
-```python
-async def find_user_by_name(name: str):
-    """根据名字查找用户"""
-    
-    person_id = person_api.get_person_id_by_name(name)
-    
-    if not person_id:
-        return {"found": False, "message": f"未找到名为 '{name}' 的用户"}
-    
-    # 获取用户详细信息
-    user_info = await person_api.get_person_values(
-        person_id,
-        ["nickname", "platform", "user_id", "impression", "know_times"],
-        {}
-    )
-    
-    return {
-        "found": True,
-        "person_id": person_id,
-        "info": user_info
-    }
-```
-
-### 5. 用户印象分析
-
-```python
-async def analyze_user_relationship(chat_stream):
-    """分析用户关系"""
-    
-    user_id = chat_stream.user_info.user_id
-    platform = chat_stream.platform
-    person_id = person_api.get_person_id(platform, user_id)
-    
-    # 获取关系相关信息
-    relationship_info = await person_api.get_person_values(
-        person_id,
-        ["nickname", "impression", "know_times", "relationship_level", "last_interaction"],
-        {
-            "nickname": "未知",
-            "impression": "",
-            "know_times": 0,
-            "relationship_level": "stranger",
-            "last_interaction": 0
-        }
-    )
-    
-    # 分析关系程度
-    know_times = relationship_info["know_times"]
-    if know_times == 0:
-        relationship = "陌生人"
-    elif know_times < 5:
-        relationship = "新朋友"
-    elif know_times < 20:
-        relationship = "熟人"
-    else:
-        relationship = "老朋友"
-    
-    return {
-        "nickname": relationship_info["nickname"],
-        "relationship": relationship,
-        "impression": relationship_info["impression"],
-        "interaction_count": know_times
-    }
-```
-
 ## 常用字段说明
 
 ### 基础信息字段
@@ -274,69 +107,13 @@ async def analyze_user_relationship(chat_stream):
 
 ### 关系信息字段
 - `impression`：对用户的印象
-- `know_times`：交互次数
+- `points`: 用户特征点
-- `relationship_level`：关系等级
-- `last_seen`：最后见面时间
-- `last_interaction`：最后交互时间
 
-### 个性化字段
+其他字段可以参考`PersonInfo`类的属性（位于`src.common.database.database_model`）
-- `preferences`：用户偏好
-- `interests`：兴趣爱好
-- `mood_history`：情绪历史
-- `topic_interests`：话题兴趣
-
-## 最佳实践
-
-### 1. 错误处理
-```python
-async def safe_get_user_info(person_id: str, field: str):
-    """安全获取用户信息"""
-    try:
-        value = await person_api.get_person_value(person_id, field)
-        return value if value is not None else "未设置"
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"获取用户信息失败: {e}")
-        return "获取失败"
-```
-
-### 2. 批量操作
-```python
-async def get_complete_user_profile(person_id: str):
-    """获取完整用户档案"""
-    
-    # 一次性获取所有需要的字段
-    fields = [
-        "nickname", "impression", "know_times", 
-        "preferences", "interests", "relationship_level"
-    ]
-    
-    defaults = {
-        "nickname": "用户",
-        "impression": "",
-        "know_times": 0,
-        "preferences": "{}",
-        "interests": "[]",
-        "relationship_level": "stranger"
-    }
-    
-    profile = await person_api.get_person_values(person_id, fields, defaults)
-    
-    # 处理JSON字段
-    try:
-        profile["preferences"] = json.loads(profile["preferences"])
-        profile["interests"] = json.loads(profile["interests"])
-    except:
-        profile["preferences"] = {}
-        profile["interests"] = []
-    
-    return profile
-```
 
 ## 注意事项
 
-1. **异步操作**：大部分查询函数都是异步的，需要使用`await`
+1. **异步操作**：部分查询函数都是异步的，需要使用`await`
-2. **错误处理**：所有函数都有错误处理，失败时记录日志并返回默认值
+2. **性能考虑**：批量查询优于单个查询
-3. **数据类型**：返回的数据可能是字符串、数字或JSON，需要适当处理
+3. **隐私保护**：确保用户信息的使用符合隐私政策
-4. **性能考虑**：批量查询优于单个查询
+4. **数据一致性**：person_id是用户的唯一标识，应妥善保存和使用
-5. **隐私保护**：确保用户信息的使用符合隐私政策
-6. **数据一致性**：person_id是用户的唯一标识，应妥善保存和使用 

docs/plugins/api/plugin-manage-api.md

@@ -0,0 +1,105 @@
+# 插件管理API
+
+插件管理API模块提供了对插件的加载、卸载、重新加载以及目录管理功能。
+
+## 导入方式
+```python
+from src.plugin_system.apis import plugin_manage_api
+# 或者
+from src.plugin_system import plugin_manage_api
+```
+
+## 功能概述
+
+插件管理API主要提供以下功能：
+- **插件查询** - 列出当前加载的插件或已注册的插件。
+- **插件管理** - 加载、卸载、重新加载插件。
+- **插件目录管理** - 添加插件目录并重新扫描。
+
+## 主要功能
+
+### 1. 列出当前加载的插件
+```python
+def list_loaded_plugins() -> List[str]:
+```
+列出所有当前加载的插件。
+
+**Returns:**
+- `List[str]` - 当前加载的插件名称列表。
+
+### 2. 列出所有已注册的插件
+```python
+def list_registered_plugins() -> List[str]:
+```
+列出所有已注册的插件。
+
+**Returns:**
+- `List[str]` - 已注册的插件名称列表。
+
+### 3. 获取插件路径
+```python
+def get_plugin_path(plugin_name: str) -> str:
+```
+获取指定插件的路径。
+
+**Args:**
+- `plugin_name` (str): 要查询的插件名称。
+**Returns:**
+- `str` - 插件的路径，如果插件不存在则 raise ValueError。
+
+### 4. 卸载指定的插件
+```python
+async def remove_plugin(plugin_name: str) -> bool:
+```
+卸载指定的插件。
+
+**Args:**
+- `plugin_name` (str): 要卸载的插件名称。
+
+**Returns:**
+- `bool` - 卸载是否成功。
+
+### 5. 重新加载指定的插件
+```python
+async def reload_plugin(plugin_name: str) -> bool:
+```
+重新加载指定的插件。
+
+**Args:**
+- `plugin_name` (str): 要重新加载的插件名称。
+
+**Returns:**
+- `bool` - 重新加载是否成功。
+
+### 6. 加载指定的插件
+```python
+def load_plugin(plugin_name: str) -> Tuple[bool, int]:
+```
+加载指定的插件。
+
+**Args:**
+- `plugin_name` (str): 要加载的插件名称。
+
+**Returns:**
+- `Tuple[bool, int]` - 加载是否成功，成功或失败的个数。
+
+### 7. 添加插件目录
+```python
+def add_plugin_directory(plugin_directory: str) -> bool:
+```
+添加插件目录。
+
+**Args:**
+- `plugin_directory` (str): 要添加的插件目录路径。
+
+**Returns:**
+- `bool` - 添加是否成功。
+
+### 8. 重新扫描插件目录
+```python
+def rescan_plugin_directory() -> Tuple[int, int]:
+```
+重新扫描插件目录，加载新插件。
+
+**Returns:**
+- `Tuple[int, int]` - 成功加载的插件数量和失败的插件数量。

docs/plugins/api/send-api.md

@@ -6,86 +6,108 @@
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import send_api
+# 或者
+from src.plugin_system import send_api
 ```
 
 ## 主要功能
 
-### 1. 文本消息发送
+### 1. 发送文本消息
+```python
+async def text_to_stream(
+    text: str,
+    stream_id: str,
+    typing: bool = False,
+    reply_to: str = "",
+    storage_message: bool = True,
+) -> bool:
+```
+发送文本消息到指定的流
 
-#### `text_to_group(text, group_id, platform="qq", typing=False, reply_to="", storage_message=True)`
+**Args:**
-向群聊发送文本消息
+- `text` (str): 要发送的文本内容
+- `stream_id` (str): 聊天流ID
+- `typing` (bool): 是否显示正在输入
+- `reply_to` (str): 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
+- `storage_message` (bool): 是否存储消息到数据库
 
-**参数：**
+**Returns:**
-- `text`：要发送的文本内容
+- `bool` - 是否发送成功
-- `group_id`：群聊ID
-- `platform`：平台，默认为"qq"
-- `typing`：是否显示正在输入
-- `reply_to`：回复消息的格式，如"发送者:消息内容"
-- `storage_message`：是否存储到数据库
 
-**返回：**
+### 2. 发送表情包
-- `bool`：是否发送成功
+```python
+async def emoji_to_stream(emoji_base64: str, stream_id: str, storage_message: bool = True) -> bool:
+```
+向指定流发送表情包。
 
-#### `text_to_user(text, user_id, platform="qq", typing=False, reply_to="", storage_message=True)`
+**Args:**
-向用户发送私聊文本消息
+- `emoji_base64` (str): 表情包的base64编码
+- `stream_id` (str): 聊天流ID
+- `storage_message` (bool): 是否存储消息到数据库
 
-**参数与返回值同上**
+**Returns:**
+- `bool` - 是否发送成功
 
-### 2. 表情包发送
+### 3. 发送图片
+```python
+async def image_to_stream(image_base64: str, stream_id: str, storage_message: bool = True) -> bool:
+```
+向指定流发送图片。
 
-#### `emoji_to_group(emoji_base64, group_id, platform="qq", storage_message=True)`
+**Args:**
-向群聊发送表情包
+- `image_base64` (str): 图片的base64编码
+- `stream_id` (str): 聊天流ID
+- `storage_message` (bool): 是否存储消息到数据库
 
-**参数：**
+**Returns:**
-- `emoji_base64`：表情包的base64编码
+- `bool` - 是否发送成功
-- `group_id`：群聊ID
-- `platform`：平台，默认为"qq"
-- `storage_message`：是否存储到数据库
 
-#### `emoji_to_user(emoji_base64, user_id, platform="qq", storage_message=True)`
+### 4. 发送命令
-向用户发送表情包
+```python
+async def command_to_stream(command: Union[str, dict], stream_id: str, storage_message: bool = True, display_message: str = "") -> bool:
+```
+向指定流发送命令。
 
-### 3. 图片发送
+**Args:**
+- `command` (Union[str, dict]): 命令内容
+- `stream_id` (str): 聊天流ID
+- `storage_message` (bool): 是否存储消息到数据库
+- `display_message` (str): 显示消息
 
-#### `image_to_group(image_base64, group_id, platform="qq", storage_message=True)`
+**Returns:**
-向群聊发送图片
+- `bool` - 是否发送成功
 
-#### `image_to_user(image_base64, user_id, platform="qq", storage_message=True)`
+### 5. 发送自定义类型消息
-向用户发送图片
+```python
+async def custom_to_stream(
+    message_type: str,
+    content: str,
+    stream_id: str,
+    display_message: str = "",
+    typing: bool = False,
+    reply_to: str = "",
+    storage_message: bool = True,
+    show_log: bool = True,
+) -> bool:
+```
+向指定流发送自定义类型消息。
 
-### 4. 命令发送
+**Args:**
+- `message_type` (str): 消息类型，如"text"、"image"、"emoji"、"video"、"file"等
+- `content` (str): 消息内容（通常是base64编码或文本）
+- `stream_id` (str): 聊天流ID
+- `display_message` (str): 显示消息
+- `typing` (bool): 是否显示正在输入
+- `reply_to` (str): 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
+- `storage_message` (bool): 是否存储消息到数据库
+- `show_log` (bool): 是否显示日志
 
-#### `command_to_group(command, group_id, platform="qq", storage_message=True)`
+**Returns:**
-向群聊发送命令
+- `bool` - 是否发送成功
-
-#### `command_to_user(command, user_id, platform="qq", storage_message=True)`
-向用户发送命令
-
-### 5. 自定义消息发送
-
-#### `custom_to_group(message_type, content, group_id, platform="qq", display_message="", typing=False, reply_to="", storage_message=True)`
-向群聊发送自定义类型消息
-
-#### `custom_to_user(message_type, content, user_id, platform="qq", display_message="", typing=False, reply_to="", storage_message=True)`
-向用户发送自定义类型消息
-
-#### `custom_message(message_type, content, target_id, is_group=True, platform="qq", display_message="", typing=False, reply_to="", storage_message=True)`
-通用的自定义消息发送
-
-**参数：**
-- `message_type`：消息类型，如"text"、"image"、"emoji"等
-- `content`：消息内容
-- `target_id`：目标ID（群ID或用户ID）
-- `is_group`：是否为群聊
-- `platform`：平台
-- `display_message`：显示消息
-- `typing`：是否显示正在输入
-- `reply_to`：回复消息
-- `storage_message`：是否存储
 
 ## 使用示例
 
-### 1. 基础文本发送
+### 1. 基础文本发送，并回复消息
 
 ```python
 from src.plugin_system.apis import send_api
@@ -93,57 +115,23 @@ from src.plugin_system.apis import send_api
 async def send_hello(chat_stream):
     """发送问候消息"""
     
-    if chat_stream.group_info:
+    success = await send_api.text_to_stream(
-        # 群聊
+        text="Hello, world!",
-        success = await send_api.text_to_group(
+        stream_id=chat_stream.stream_id,
-            text="大家好！",
+        typing=True,
-            group_id=chat_stream.group_info.group_id,
+        reply_to="User:How are you?",
-            typing=True
+        storage_message=True
-        )
+    )
-    else:
-        # 私聊
-        success = await send_api.text_to_user(
-            text="你好！",
-            user_id=chat_stream.user_info.user_id,
-            typing=True
-        )
     
     return success
 ```
 
-### 2. 回复特定消息
+### 2. 发送表情包
-
-```python
-async def reply_to_message(chat_stream, reply_text, original_sender, original_message):
-    """回复特定消息"""
-    
-    # 构建回复格式
-    reply_to = f"{original_sender}:{original_message}"
-    
-    if chat_stream.group_info:
-        success = await send_api.text_to_group(
-            text=reply_text,
-            group_id=chat_stream.group_info.group_id,
-            reply_to=reply_to
-        )
-    else:
-        success = await send_api.text_to_user(
-            text=reply_text,
-            user_id=chat_stream.user_info.user_id,
-            reply_to=reply_to
-        )
-    
-    return success
-```
-
-### 3. 发送表情包
 
 ```python
+from src.plugin_system.apis import emoji_api
 async def send_emoji_reaction(chat_stream, emotion):
     """根据情感发送表情包"""
-    
-    from src.plugin_system.apis import emoji_api
-    
     # 获取表情包
     emoji_result = await emoji_api.get_by_emotion(emotion)
     if not emoji_result:
@@ -152,107 +140,10 @@ async def send_emoji_reaction(chat_stream, emotion):
     emoji_base64, description, matched_emotion = emoji_result
     
     # 发送表情包
-    if chat_stream.group_info:
+    success = await send_api.emoji_to_stream(
-        success = await send_api.emoji_to_group(
+        emoji_base64=emoji_base64,
-            emoji_base64=emoji_base64,
+        stream_id=chat_stream.stream_id,
-            group_id=chat_stream.group_info.group_id
+        storage_message=False # 不存储到数据库
-        )
-    else:
-        success = await send_api.emoji_to_user(
-            emoji_base64=emoji_base64,
-            user_id=chat_stream.user_info.user_id
-        )
-    
-    return success
-```
-
-### 4. 在Action中发送消息
-
-```python
-from src.plugin_system.base import BaseAction
-
-class MessageAction(BaseAction):
-    async def execute(self, action_data, chat_stream):
-        message_type = action_data.get("type", "text")
-        content = action_data.get("content", "")
-        
-        if message_type == "text":
-            success = await self.send_text(chat_stream, content)
-        elif message_type == "emoji":
-            success = await self.send_emoji(chat_stream, content)
-        elif message_type == "image":
-            success = await self.send_image(chat_stream, content)
-        else:
-            success = False
-        
-        return {"success": success}
-    
-    async def send_text(self, chat_stream, text):
-        if chat_stream.group_info:
-            return await send_api.text_to_group(text, chat_stream.group_info.group_id)
-        else:
-            return await send_api.text_to_user(text, chat_stream.user_info.user_id)
-    
-    async def send_emoji(self, chat_stream, emoji_base64):
-        if chat_stream.group_info:
-            return await send_api.emoji_to_group(emoji_base64, chat_stream.group_info.group_id)
-        else:
-            return await send_api.emoji_to_user(emoji_base64, chat_stream.user_info.user_id)
-    
-    async def send_image(self, chat_stream, image_base64):
-        if chat_stream.group_info:
-            return await send_api.image_to_group(image_base64, chat_stream.group_info.group_id)
-        else:
-            return await send_api.image_to_user(image_base64, chat_stream.user_info.user_id)
-```
-
-### 5. 批量发送消息
-
-```python
-async def broadcast_message(message: str, target_groups: list):
-    """向多个群组广播消息"""
-    
-    results = {}
-    
-    for group_id in target_groups:
-        try:
-            success = await send_api.text_to_group(
-                text=message,
-                group_id=group_id,
-                typing=True
-            )
-            results[group_id] = success
-        except Exception as e:
-            results[group_id] = False
-            print(f"发送到群 {group_id} 失败: {e}")
-    
-    return results
-```
-
-### 6. 智能消息发送
-
-```python
-async def smart_send(chat_stream, message_data):
-    """智能发送不同类型的消息"""
-    
-    message_type = message_data.get("type", "text")
-    content = message_data.get("content", "")
-    options = message_data.get("options", {})
-    
-    # 根据聊天流类型选择发送方法
-    target_id = (chat_stream.group_info.group_id if chat_stream.group_info 
-                else chat_stream.user_info.user_id)
-    is_group = chat_stream.group_info is not None
-    
-    # 使用通用发送方法
-    success = await send_api.custom_message(
-        message_type=message_type,
-        content=content,
-        target_id=target_id,
-        is_group=is_group,
-        typing=options.get("typing", False),
-        reply_to=options.get("reply_to", ""),
-        display_message=options.get("display_message", "")
     )
     
     return success
@@ -273,90 +164,6 @@ async def smart_send(chat_stream, message_data):
 
 系统会自动查找匹配的原始消息并进行回复。
 
-## 高级用法
-
-### 1. 消息发送队列
-
-```python
-import asyncio
-
-class MessageQueue:
-    def __init__(self):
-        self.queue = asyncio.Queue()
-        self.running = False
-    
-    async def add_message(self, chat_stream, message_type, content, options=None):
-        """添加消息到队列"""
-        message_item = {
-            "chat_stream": chat_stream,
-            "type": message_type,
-            "content": content,
-            "options": options or {}
-        }
-        await self.queue.put(message_item)
-    
-    async def process_queue(self):
-        """处理消息队列"""
-        self.running = True
-        
-        while self.running:
-            try:
-                message_item = await asyncio.wait_for(self.queue.get(), timeout=1.0)
-                
-                # 发送消息
-                success = await smart_send(
-                    message_item["chat_stream"],
-                    {
-                        "type": message_item["type"],
-                        "content": message_item["content"],
-                        "options": message_item["options"]
-                    }
-                )
-                
-                # 标记任务完成
-                self.queue.task_done()
-                
-                # 发送间隔
-                await asyncio.sleep(0.5)
-                
-            except asyncio.TimeoutError:
-                continue
-            except Exception as e:
-                print(f"处理消息队列出错: {e}")
-```
-
-### 2. 消息模板系统
-
-```python
-class MessageTemplate:
-    def __init__(self):
-        self.templates = {
-            "welcome": "欢迎 {nickname} 加入群聊！",
-            "goodbye": "{nickname} 离开了群聊。",
-            "notification": "🔔 通知：{message}",
-            "error": "❌ 错误：{error_message}",
-            "success": "✅ 成功：{message}"
-        }
-    
-    def format_message(self, template_name: str, **kwargs) -> str:
-        """格式化消息模板"""
-        template = self.templates.get(template_name, "{message}")
-        return template.format(**kwargs)
-    
-    async def send_template(self, chat_stream, template_name: str, **kwargs):
-        """发送模板消息"""
-        message = self.format_message(template_name, **kwargs)
-        
-        if chat_stream.group_info:
-            return await send_api.text_to_group(message, chat_stream.group_info.group_id)
-        else:
-            return await send_api.text_to_user(message, chat_stream.user_info.user_id)
-
-# 使用示例
-template_system = MessageTemplate()
-await template_system.send_template(chat_stream, "welcome", nickname="张三")
-```
-
 ## 注意事项
 
 1. **异步操作**：所有发送函数都是异步的，必须使用`await`

docs/plugins/api/utils-api.md

@@ -1,435 +0,0 @@
-# 工具API
-
-工具API模块提供了各种辅助功能，包括文件操作、时间处理、唯一ID生成等常用工具函数。
-
-## 导入方式
-
-```python
-from src.plugin_system.apis import utils_api
-```
-
-## 主要功能
-
-### 1. 文件操作
-
-#### `get_plugin_path(caller_frame=None) -> str`
-获取调用者插件的路径
-
-**参数：**
-- `caller_frame`：调用者的栈帧，默认为None（自动获取）
-
-**返回：**
-- `str`：插件目录的绝对路径
-
-**示例：**
-```python
-plugin_path = utils_api.get_plugin_path()
-print(f"插件路径: {plugin_path}")
-```
-
-#### `read_json_file(file_path: str, default: Any = None) -> Any`
-读取JSON文件
-
-**参数：**
-- `file_path`：文件路径，可以是相对于插件目录的路径
-- `default`：如果文件不存在或读取失败时返回的默认值
-
-**返回：**
-- `Any`：JSON数据或默认值
-
-**示例：**
-```python
-# 读取插件配置文件
-config = utils_api.read_json_file("config.json", {})
-settings = utils_api.read_json_file("data/settings.json", {"enabled": True})
-```
-
-#### `write_json_file(file_path: str, data: Any, indent: int = 2) -> bool`
-写入JSON文件
-
-**参数：**
-- `file_path`：文件路径，可以是相对于插件目录的路径
-- `data`：要写入的数据
-- `indent`：JSON缩进
-
-**返回：**
-- `bool`：是否写入成功
-
-**示例：**
-```python
-data = {"name": "test", "value": 123}
-success = utils_api.write_json_file("output.json", data)
-```
-
-### 2. 时间相关
-
-#### `get_timestamp() -> int`
-获取当前时间戳
-
-**返回：**
-- `int`：当前时间戳（秒）
-
-#### `format_time(timestamp: Optional[int] = None, format_str: str = "%Y-%m-%d %H:%M:%S") -> str`
-格式化时间
-
-**参数：**
-- `timestamp`：时间戳，如果为None则使用当前时间
-- `format_str`：时间格式字符串
-
-**返回：**
-- `str`：格式化后的时间字符串
-
-#### `parse_time(time_str: str, format_str: str = "%Y-%m-%d %H:%M:%S") -> int`
-解析时间字符串为时间戳
-
-**参数：**
-- `time_str`：时间字符串
-- `format_str`：时间格式字符串
-
-**返回：**
-- `int`：时间戳（秒）
-
-### 3. 其他工具
-
-#### `generate_unique_id() -> str`
-生成唯一ID
-
-**返回：**
-- `str`：唯一ID
-
-## 使用示例
-
-### 1. 插件数据管理
-
-```python
-from src.plugin_system.apis import utils_api
-
-class DataPlugin(BasePlugin):
-    def __init__(self):
-        self.plugin_path = utils_api.get_plugin_path()
-        self.data_file = "plugin_data.json"
-        self.load_data()
-    
-    def load_data(self):
-        """加载插件数据"""
-        default_data = {
-            "users": {},
-            "settings": {"enabled": True},
-            "stats": {"message_count": 0}
-        }
-        self.data = utils_api.read_json_file(self.data_file, default_data)
-    
-    def save_data(self):
-        """保存插件数据"""
-        return utils_api.write_json_file(self.data_file, self.data)
-    
-    async def handle_action(self, action_data, chat_stream):
-        # 更新统计信息
-        self.data["stats"]["message_count"] += 1
-        self.data["stats"]["last_update"] = utils_api.get_timestamp()
-        
-        # 保存数据
-        if self.save_data():
-            return {"success": True, "message": "数据已保存"}
-        else:
-            return {"success": False, "message": "数据保存失败"}
-```
-
-### 2. 日志记录系统
-
-```python
-class PluginLogger:
-    def __init__(self, plugin_name: str):
-        self.plugin_name = plugin_name
-        self.log_file = f"{plugin_name}_log.json"
-        self.logs = utils_api.read_json_file(self.log_file, [])
-    
-    def log_event(self, event_type: str, message: str, data: dict = None):
-        """记录事件"""
-        log_entry = {
-            "id": utils_api.generate_unique_id(),
-            "timestamp": utils_api.get_timestamp(),
-            "formatted_time": utils_api.format_time(),
-            "event_type": event_type,
-            "message": message,
-            "data": data or {}
-        }
-        
-        self.logs.append(log_entry)
-        
-        # 保持最新的100条记录
-        if len(self.logs) > 100:
-            self.logs = self.logs[-100:]
-        
-        # 保存到文件
-        utils_api.write_json_file(self.log_file, self.logs)
-    
-    def get_logs_by_type(self, event_type: str) -> list:
-        """获取指定类型的日志"""
-        return [log for log in self.logs if log["event_type"] == event_type]
-    
-    def get_recent_logs(self, count: int = 10) -> list:
-        """获取最近的日志"""
-        return self.logs[-count:]
-
-# 使用示例
-logger = PluginLogger("my_plugin")
-logger.log_event("user_action", "用户发送了消息", {"user_id": "123", "message": "hello"})
-```
-
-### 3. 配置管理系统
-
-```python
-class ConfigManager:
-    def __init__(self, config_file: str = "plugin_config.json"):
-        self.config_file = config_file
-        self.default_config = {
-            "enabled": True,
-            "debug": False,
-            "max_users": 100,
-            "response_delay": 1.0,
-            "features": {
-                "auto_reply": True,
-                "logging": True
-            }
-        }
-        self.config = self.load_config()
-    
-    def load_config(self) -> dict:
-        """加载配置"""
-        return utils_api.read_json_file(self.config_file, self.default_config)
-    
-    def save_config(self) -> bool:
-        """保存配置"""
-        return utils_api.write_json_file(self.config_file, self.config, indent=4)
-    
-    def get(self, key: str, default=None):
-        """获取配置值，支持嵌套访问"""
-        keys = key.split('.')
-        value = self.config
-        
-        for k in keys:
-            if isinstance(value, dict) and k in value:
-                value = value[k]
-            else:
-                return default
-        
-        return value
-    
-    def set(self, key: str, value):
-        """设置配置值，支持嵌套设置"""
-        keys = key.split('.')
-        config = self.config
-        
-        for k in keys[:-1]:
-            if k not in config:
-                config[k] = {}
-            config = config[k]
-        
-        config[keys[-1]] = value
-    
-    def update_config(self, updates: dict):
-        """批量更新配置"""
-        def deep_update(base, updates):
-            for key, value in updates.items():
-                if isinstance(value, dict) and key in base and isinstance(base[key], dict):
-                    deep_update(base[key], value)
-                else:
-                    base[key] = value
-        
-        deep_update(self.config, updates)
-
-# 使用示例
-config = ConfigManager()
-print(f"调试模式: {config.get('debug', False)}")
-print(f"自动回复: {config.get('features.auto_reply', True)}")
-
-config.set('features.new_feature', True)
-config.save_config()
-```
-
-### 4. 缓存系统
-
-```python
-class PluginCache:
-    def __init__(self, cache_file: str = "plugin_cache.json", ttl: int = 3600):
-        self.cache_file = cache_file
-        self.ttl = ttl  # 缓存过期时间（秒）
-        self.cache = self.load_cache()
-    
-    def load_cache(self) -> dict:
-        """加载缓存"""
-        return utils_api.read_json_file(self.cache_file, {})
-    
-    def save_cache(self):
-        """保存缓存"""
-        return utils_api.write_json_file(self.cache_file, self.cache)
-    
-    def get(self, key: str):
-        """获取缓存值"""
-        if key not in self.cache:
-            return None
-        
-        item = self.cache[key]
-        current_time = utils_api.get_timestamp()
-        
-        # 检查是否过期
-        if current_time - item["timestamp"] > self.ttl:
-            del self.cache[key]
-            return None
-        
-        return item["value"]
-    
-    def set(self, key: str, value):
-        """设置缓存值"""
-        self.cache[key] = {
-            "value": value,
-            "timestamp": utils_api.get_timestamp()
-        }
-        self.save_cache()
-    
-    def clear_expired(self):
-        """清理过期缓存"""
-        current_time = utils_api.get_timestamp()
-        expired_keys = []
-        
-        for key, item in self.cache.items():
-            if current_time - item["timestamp"] > self.ttl:
-                expired_keys.append(key)
-        
-        for key in expired_keys:
-            del self.cache[key]
-        
-        if expired_keys:
-            self.save_cache()
-        
-        return len(expired_keys)
-
-# 使用示例
-cache = PluginCache(ttl=1800)  # 30分钟过期
-cache.set("user_data_123", {"name": "张三", "score": 100})
-user_data = cache.get("user_data_123")
-```
-
-### 5. 时间处理工具
-
-```python
-class TimeHelper:
-    @staticmethod
-    def get_time_info():
-        """获取当前时间的详细信息"""
-        timestamp = utils_api.get_timestamp()
-        return {
-            "timestamp": timestamp,
-            "datetime": utils_api.format_time(timestamp),
-            "date": utils_api.format_time(timestamp, "%Y-%m-%d"),
-            "time": utils_api.format_time(timestamp, "%H:%M:%S"),
-            "year": utils_api.format_time(timestamp, "%Y"),
-            "month": utils_api.format_time(timestamp, "%m"),
-            "day": utils_api.format_time(timestamp, "%d"),
-            "weekday": utils_api.format_time(timestamp, "%A")
-        }
-    
-    @staticmethod
-    def time_ago(timestamp: int) -> str:
-        """计算时间差"""
-        current = utils_api.get_timestamp()
-        diff = current - timestamp
-        
-        if diff < 60:
-            return f"{diff}秒前"
-        elif diff < 3600:
-            return f"{diff // 60}分钟前"
-        elif diff < 86400:
-            return f"{diff // 3600}小时前"
-        else:
-            return f"{diff // 86400}天前"
-    
-    @staticmethod
-    def parse_duration(duration_str: str) -> int:
-        """解析时间段字符串，返回秒数"""
-        import re
-        
-        pattern = r'(\d+)([smhd])'
-        matches = re.findall(pattern, duration_str.lower())
-        
-        total_seconds = 0
-        for value, unit in matches:
-            value = int(value)
-            if unit == 's':
-                total_seconds += value
-            elif unit == 'm':
-                total_seconds += value * 60
-            elif unit == 'h':
-                total_seconds += value * 3600
-            elif unit == 'd':
-                total_seconds += value * 86400
-        
-        return total_seconds
-
-# 使用示例
-time_info = TimeHelper.get_time_info()
-print(f"当前时间: {time_info['datetime']}")
-
-last_seen = 1699000000
-print(f"最后见面: {TimeHelper.time_ago(last_seen)}")
-
-duration = TimeHelper.parse_duration("1h30m")  # 1小时30分钟 = 5400秒
-```
-
-## 最佳实践
-
-### 1. 错误处理
-```python
-def safe_file_operation(file_path: str, data: dict):
-    """安全的文件操作"""
-    try:
-        success = utils_api.write_json_file(file_path, data)
-        if not success:
-            logger.warning(f"文件写入失败: {file_path}")
-        return success
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"文件操作出错: {e}")
-        return False
-```
-
-### 2. 路径处理
-```python
-import os
-
-def get_data_path(filename: str) -> str:
-    """获取数据文件的完整路径"""
-    plugin_path = utils_api.get_plugin_path()
-    data_dir = os.path.join(plugin_path, "data")
-    
-    # 确保数据目录存在
-    os.makedirs(data_dir, exist_ok=True)
-    
-    return os.path.join(data_dir, filename)
-```
-
-### 3. 定期清理
-```python
-async def cleanup_old_files():
-    """清理旧文件"""
-    plugin_path = utils_api.get_plugin_path()
-    current_time = utils_api.get_timestamp()
-    
-    for filename in os.listdir(plugin_path):
-        if filename.endswith('.tmp'):
-            file_path = os.path.join(plugin_path, filename)
-            file_time = os.path.getmtime(file_path)
-            
-            # 删除超过24小时的临时文件
-            if current_time - file_time > 86400:
-                os.remove(file_path)
-```
-
-## 注意事项
-
-1. **相对路径**：文件路径支持相对于插件目录的路径
-2. **自动创建目录**：写入文件时会自动创建必要的目录
-3. **错误处理**：所有函数都有错误处理，失败时返回默认值
-4. **编码格式**：文件读写使用UTF-8编码
-5. **时间格式**：时间戳使用秒为单位
-6. **JSON格式**：JSON文件使用可读性好的缩进格式 

docs/plugins/command-components.md

@@ -2,7 +2,9 @@
 
 ## 📖 什么是Command
 
-Command是直接响应用户明确指令的组件，与Action不同，Command是**被动触发**的，当用户输入特定格式的命令时立即执行。Command通过正则表达式匹配用户输入，提供确定性的功能服务。
+Command是直接响应用户明确指令的组件，与Action不同，Command是**被动触发**的，当用户输入特定格式的命令时立即执行。
+
+Command通过正则表达式匹配用户输入，提供确定性的功能服务。
 
 ### 🎯 Command的特点
 
@@ -12,501 +14,76 @@ Command是直接响应用户明确指令的组件，与Action不同，Command是
 - 🛑 **拦截控制**：可以控制是否阻止消息继续处理
 - 📝 **参数解析**：支持从用户输入中提取参数
 
-## 🆚 Action vs Command 核心区别
+---
 
-| 特征               | Action                | Command          |
+## 🛠️ Command组件的基本结构
-| ------------------ | --------------------- | ---------------- |
-| **触发方式** | 麦麦主动决策使用      | 用户主动触发     |
-| **决策机制** | 两层决策（激活+使用） | 直接匹配执行     |
-| **随机性**   | 有随机性和智能性      | 确定性执行       |
-| **用途**     | 增强麦麦行为拟人化    | 提供具体功能服务 |
-| **性能影响** | 需要LLM决策           | 正则匹配，性能好 |
 
-## 🏗️ Command基本结构
+首先，Command组件需要继承自`BaseCommand`类，并实现必要的方法。
-
-### 必须属性
 
 ```python
-from src.plugin_system import BaseCommand
+class ExampleCommand(BaseCommand):
+    command_name = "example" # 命令名称，作为唯一标识符
+    command_description = "这是一个示例命令" # 命令描述
+    command_pattern = r"" # 命令匹配的正则表达式
 
-class MyCommand(BaseCommand):
+    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str], bool]:
-    # 正则表达式匹配模式
+        """
-    command_pattern = r"^/help\s+(?P<topic>\w+)$"
+        执行Command的主要逻辑
-  
+
-    # 命令帮助说明
+        Returns:
-    command_help = "显示指定主题的帮助信息"
+            Tuple[bool, str, bool]: 
-  
+                - 第一个bool表示是否成功执行
-    # 使用示例
+                - 第二个str是执行结果消息
-    command_examples = ["/help action", "/help command"]
+                - 第三个bool表示是否需要阻止消息继续处理
-  
+        """
-    # 是否拦截后续处理
+        # ---- 执行命令的逻辑 ----
-    intercept_message = True
+        return True, "执行成功", False
-  
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-        """执行命令逻辑"""
-        # 命令执行逻辑
-        return True, "执行成功"
 ```
+**`command_pattern`**: 该Command匹配的正则表达式，用于精确匹配用户输入。
 
-### 属性说明
+请注意：如果希望能获取到命令中的参数，请在正则表达式中使用有命名的捕获组，例如`(?P<param_name>pattern)`。
 
-| 属性                  | 类型      | 说明                 |
+这样在匹配时，内部实现可以使用`re.match.groupdict()`方法获取到所有捕获组的参数，并以字典的形式存储在`self.matched_groups`中。
-| --------------------- | --------- | -------------------- |
-| `command_pattern`   | str       | 正则表达式匹配模式   |
-| `command_help`      | str       | 命令帮助说明         |
-| `command_examples`  | List[str] | 使用示例列表         |
-| `intercept_message` | bool      | 是否拦截消息继续处理 |
 
-## 🔍 正则表达式匹配
+### 匹配样例
-
+假设我们有一个命令`/example param1=value1 param2=value2`，对应的正则表达式可以是：
-### 基础匹配
 
 ```python
-class SimpleCommand(BaseCommand):
+class ExampleCommand(BaseCommand):
-    # 匹配 /ping
+    command_name = "example"
-    command_pattern = r"^/ping$"
+    command_description = "这是一个示例命令"
-  
+    command_pattern = r"/example (?P<param1>\w+) (?P<param2>\w+)"
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
+
-        await self.send_text("Pong!")
+    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str], bool]:
-        return True, "发送了Pong回复"
+        # 获取匹配的参数
+        param1 = self.matched_groups.get("param1")
+        param2 = self.matched_groups.get("param2")
+        
+        # 执行逻辑
+        return True, f"参数1: {param1}, 参数2: {param2}", False
 ```
 
-### 参数捕获
+---
-
-使用命名组 `(?P<n>pattern)` 捕获参数：
 
+## Command 内置方法说明
 ```python
-class UserCommand(BaseCommand):
+class BaseCommand:
-    # 匹配 /user add 张三 或 /user del 李四
+    def get_config(self, key: str, default=None):
-    command_pattern = r"^/user\s+(?P<action>add|del|info)\s+(?P<username>\w+)$"
+        """获取插件配置值，使用嵌套键访问"""
-  
+
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
+    async def send_text(self, content: str, reply_to: str = "") -> bool:
-        # 通过 self.matched_groups 获取捕获的参数
+        """发送回复消息"""
-        action = self.matched_groups.get("action")
+
-        username = self.matched_groups.get("username")
+    async def send_type(self, message_type: str, content: str, display_message: str = "", typing: bool = False, reply_to: str = "") -> bool:
-      
+        """发送指定类型的回复消息到当前聊天环境"""
-        if action == "add":
+
-            await self.send_text(f"添加用户：{username}")
+    async def send_command(self, command_name: str, args: Optional[dict] = None, display_message: str = "", storage_message: bool = True) -> bool:
-        elif action == "del":
+        """发送命令消息"""
-            await self.send_text(f"删除用户：{username}")
+
-        elif action == "info":
+    async def send_emoji(self, emoji_base64: str) -> bool:
-            await self.send_text(f"用户信息：{username}")
+        """发送表情包"""
-      
+
-        return True, f"执行了{action}操作"
+    async def send_image(self, image_base64: str) -> bool:
+        """发送图片"""
 ```
-
+具体参数与用法参见`BaseCommand`基类的定义。
-### 可选参数
-
-```python
-class HelpCommand(BaseCommand):
-    # 匹配 /help 或 /help topic
-    command_pattern = r"^/help(?:\s+(?P<topic>\w+))?$"
-  
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-        topic = self.matched_groups.get("topic")
-      
-        if topic:
-            await self.send_text(f"显示{topic}的帮助")
-        else:
-            await self.send_text("显示总体帮助")
-      
-        return True, "显示了帮助信息"
-```
-
-## 🛑 拦截控制详解
-
-### 拦截消息 (intercept_message = True)
-
-```python
-class AdminCommand(BaseCommand):
-    command_pattern = r"^/admin\s+.+"
-    command_help = "管理员命令"
-    intercept_message = True  # 拦截，不继续处理
-  
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-        # 执行管理操作
-        await self.send_text("执行管理命令")
-        # 消息不会继续传递给其他组件
-        return True, "管理命令执行完成"
-```
-
-### 不拦截消息 (intercept_message = False)
-
-```python
-class LogCommand(BaseCommand):
-    command_pattern = r"^/log\s+.+"
-    command_help = "记录日志"
-    intercept_message = False  # 不拦截，继续处理
-  
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-        # 记录日志但不阻止后续处理
-        await self.send_text("已记录到日志")
-        # 消息会继续传递，可能触发Action等其他组件
-        return True, "日志记录完成"
-```
-
-### 拦截控制的用途
-
-| 场景     | intercept_message | 说明                       |
-| -------- | ----------------- | -------------------------- |
-| 系统命令 | True              | 防止命令被当作普通消息处理 |
-| 查询命令 | True              | 直接返回结果，无需后续处理 |
-| 日志命令 | False             | 记录但允许消息继续流转     |
-| 监控命令 | False             | 监控但不影响正常聊天       |
-
-## 🎨 完整Command示例
-
-### 用户管理Command
-
-```python
-from src.plugin_system import BaseCommand
-from typing import Tuple, Optional
-
-class UserManagementCommand(BaseCommand):
-    """用户管理Command - 展示复杂参数处理"""
-
-    command_pattern = r"^/user\s+(?P<action>add|del|list|info)\s*(?P<username>\w+)?(?:\s+--(?P<options>.+))?$"
-    command_help = "用户管理命令，支持添加、删除、列表、信息查询"
-    command_examples = [
-        "/user add 张三",
-        "/user del 李四", 
-        "/user list",
-        "/user info 王五",
-        "/user add 赵六 --role=admin"
-    ]
-    intercept_message = True
-
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-        """执行用户管理命令"""
-        try:
-            action = self.matched_groups.get("action")
-            username = self.matched_groups.get("username")
-            options = self.matched_groups.get("options")
-
-            # 解析选项
-            parsed_options = self._parse_options(options) if options else {}
-
-            if action == "add":
-                return await self._add_user(username, parsed_options)
-            elif action == "del":
-                return await self._delete_user(username)
-            elif action == "list":
-                return await self._list_users()
-            elif action == "info":
-                return await self._show_user_info(username)
-            else:
-                await self.send_text("❌ 不支持的操作")
-                return False, f"不支持的操作: {action}"
-
-        except Exception as e:
-            await self.send_text(f"❌ 命令执行失败: {str(e)}")
-            return False, f"执行失败: {e}"
-
-    def _parse_options(self, options_str: str) -> dict:
-        """解析命令选项"""
-        options = {}
-        if options_str:
-            for opt in options_str.split():
-                if "=" in opt:
-                    key, value = opt.split("=", 1)
-                    options[key] = value
-        return options
-
-    async def _add_user(self, username: str, options: dict) -> Tuple[bool, str]:
-        """添加用户"""
-        if not username:
-            await self.send_text("❌ 请指定用户名")
-            return False, "缺少用户名参数"
-
-        # 检查用户是否已存在
-        existing_users = await self._get_user_list()
-        if username in existing_users:
-            await self.send_text(f"❌ 用户 {username} 已存在")
-            return False, f"用户已存在: {username}"
-
-        # 添加用户逻辑
-        role = options.get("role", "user")
-        await self.send_text(f"✅ 成功添加用户 {username}，角色: {role}")
-        return True, f"添加用户成功: {username}"
-
-    async def _delete_user(self, username: str) -> Tuple[bool, str]:
-        """删除用户"""
-        if not username:
-            await self.send_text("❌ 请指定用户名")
-            return False, "缺少用户名参数"
-
-        await self.send_text(f"✅ 用户 {username} 已删除")
-        return True, f"删除用户成功: {username}"
-
-    async def _list_users(self) -> Tuple[bool, str]:
-        """列出所有用户"""
-        users = await self._get_user_list()
-        if users:
-            user_list = "\n".join([f"• {user}" for user in users])
-            await self.send_text(f"📋 用户列表:\n{user_list}")
-        else:
-            await self.send_text("📋 暂无用户")
-        return True, "显示用户列表"
-
-    async def _show_user_info(self, username: str) -> Tuple[bool, str]:
-        """显示用户信息"""
-        if not username:
-            await self.send_text("❌ 请指定用户名")
-            return False, "缺少用户名参数"
-
-        # 模拟用户信息
-        user_info = f"""
-👤 用户信息: {username}
-📧 邮箱: {username}@example.com
-🕒 注册时间: 2024-01-01
-🎯 角色: 普通用户
-        """.strip()
-      
-        await self.send_text(user_info)
-        return True, f"显示用户信息: {username}"
-
-    async def _get_user_list(self) -> list:
-        """获取用户列表（示例）"""
-        return ["张三", "李四", "王五"]
-```
-
-### 系统信息Command
-
-```python
-class SystemInfoCommand(BaseCommand):
-    """系统信息Command - 展示系统查询功能"""
-
-    command_pattern = r"^/(?:status|info)(?:\s+(?P<type>system|memory|plugins|all))?$"
-    command_help = "查询系统状态信息"
-    command_examples = [
-        "/status",
-        "/info system",
-        "/status memory",
-        "/info plugins"
-    ]
-    intercept_message = True
-
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-        """执行系统信息查询"""
-        info_type = self.matched_groups.get("type", "all")
-
-        try:
-            if info_type in ["system", "all"]:
-                await self._show_system_info()
-          
-            if info_type in ["memory", "all"]:
-                await self._show_memory_info()
-          
-            if info_type in ["plugins", "all"]:
-                await self._show_plugin_info()
-
-            return True, f"显示了{info_type}类型的系统信息"
-
-        except Exception as e:
-            await self.send_text(f"❌ 获取系统信息失败: {str(e)}")
-            return False, f"查询失败: {e}"
-
-    async def _show_system_info(self):
-        """显示系统信息"""
-        import platform
-        import datetime
-
-        system_info = f"""
-🖥️ **系统信息**
-📱 平台: {platform.system()} {platform.release()}
-🐍 Python: {platform.python_version()}
-⏰ 运行时间: {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
-        """.strip()
-      
-        await self.send_text(system_info)
-
-    async def _show_memory_info(self):
-        """显示内存信息"""
-        import psutil
-      
-        memory = psutil.virtual_memory()
-        memory_info = f"""
-💾 **内存信息**
-📊 总内存: {memory.total // (1024**3)} GB
-🟢 可用内存: {memory.available // (1024**3)} GB  
-📈 使用率: {memory.percent}%
-        """.strip()
-      
-        await self.send_text(memory_info)
-
-    async def _show_plugin_info(self):
-        """显示插件信息"""
-        # 通过配置获取插件信息
-        plugins = await self._get_loaded_plugins()
-      
-        plugin_info = f"""
-🔌 **插件信息**
-📦 已加载插件: {len(plugins)}
-🔧 活跃插件: {len([p for p in plugins if p.get('active', False)])}
-        """.strip()
-      
-        await self.send_text(plugin_info)
-
-    async def _get_loaded_plugins(self) -> list:
-        """获取已加载的插件列表"""
-        # 这里可以通过配置或API获取实际的插件信息
-        return [
-            {"name": "core_actions", "active": True},
-            {"name": "example_plugin", "active": True},
-        ]
-```
-
-### 自定义前缀Command
-
-```python
-class CustomPrefixCommand(BaseCommand):
-    """自定义前缀Command - 展示非/前缀的命令"""
-
-    # 使用!前缀而不是/前缀
-    command_pattern = r"^[!！](?P<command>roll|dice)\s*(?P<count>\d+)?$"
-    command_help = "骰子命令，使用!前缀"
-    command_examples = ["!roll", "!dice 6", "！roll 20"]
-    intercept_message = True
-
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-        """执行骰子命令"""
-        import random
-      
-        command = self.matched_groups.get("command")
-        count = int(self.matched_groups.get("count", "6"))
-      
-        # 限制骰子面数
-        if count > 100:
-            await self.send_text("❌ 骰子面数不能超过100")
-            return False, "骰子面数超限"
-      
-        result = random.randint(1, count)
-        await self.send_text(f"🎲 投掷{count}面骰子，结果: {result}")
-      
-        return True, f"投掷了{count}面骰子，结果{result}"
-```
-
-## 📊 性能优化建议
-
-### 1. 正则表达式优化
-
-```python
-# ✅ 好的做法 - 简单直接
-command_pattern = r"^/ping$"
-
-# ❌ 避免 - 过于复杂
-command_pattern = r"^/(?:ping|pong|test|check|status|info|help|...)"
-
-# ✅ 好的做法 - 分离复杂逻辑
-```
-
-### 2. 参数验证
-
-```python
-# ✅ 好的做法 - 早期验证
-async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-    username = self.matched_groups.get("username")
-    if not username:
-        await self.send_text("❌ 请提供用户名")
-        return False, "缺少参数"
-  
-    # 继续处理...
-```
-
-### 3. 错误处理
-
-```python
-# ✅ 好的做法 - 完整错误处理
-async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-    try:
-        # 主要逻辑
-        result = await self._process_command()
-        return True, "执行成功"
-    except ValueError as e:
-        await self.send_text(f"❌ 参数错误: {e}")
-        return False, f"参数错误: {e}"
-    except Exception as e:
-        await self.send_text(f"❌ 执行失败: {e}")
-        return False, f"执行失败: {e}"
-```
-
-## 🎯 最佳实践
-
-### 1. 命令设计原则
-
-```python
-# ✅ 好的命令设计
-"/user add 张三"          # 动作 + 对象 + 参数
-"/config set key=value"   # 动作 + 子动作 + 参数
-"/help command"           # 动作 + 可选参数
-
-# ❌ 避免的设计
-"/add_user_with_name_张三" # 过于冗长
-"/u a 张三"               # 过于简写
-```
-
-### 2. 帮助信息
-
-```python
-class WellDocumentedCommand(BaseCommand):
-    command_pattern = r"^/example\s+(?P<param>\w+)$"
-    command_help = "示例命令：处理指定参数并返回结果"
-    command_examples = [
-        "/example test",
-        "/example debug",
-        "/example production"
-    ]
-```
-
-### 3. 错误处理
-
-```python
-async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-    param = self.matched_groups.get("param")
-  
-    # 参数验证
-    if param not in ["test", "debug", "production"]:
-        await self.send_text("❌ 无效的参数，支持: test, debug, production")
-        return False, "无效参数"
-  
-    # 执行逻辑
-    try:
-        result = await self._process_param(param)
-        await self.send_text(f"✅ 处理完成: {result}")
-        return True, f"处理{param}成功"
-    except Exception as e:
-        await self.send_text("❌ 处理失败，请稍后重试")
-        return False, f"处理失败: {e}"
-```
-
-### 4. 配置集成
-
-```python
-async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-    # 从配置读取设置
-    max_items = self.get_config("command.max_items", 10)
-    timeout = self.get_config("command.timeout", 30)
-  
-    # 使用配置进行处理
-    ...
-```
-
-## 📝 Command vs Action 选择指南
-
-### 使用Command的场景
-
-- ✅ 用户需要明确调用特定功能
-- ✅ 需要精确的参数控制
-- ✅ 管理和配置操作
-- ✅ 查询和信息显示
-- ✅ 系统维护命令
-
-### 使用Action的场景
-
-- ✅ 增强麦麦的智能行为
-- ✅ 根据上下文自动触发
-- ✅ 情绪和表情表达
-- ✅ 智能建议和帮助
-- ✅ 随机化的互动
-
-

docs/plugins/configuration-guide.md

@@ -6,34 +6,6 @@
 >
 > 系统会根据你在代码中定义的 `config_schema` 自动生成配置文件。手动创建配置文件会破坏自动化流程，导致配置不一致、缺失注释和文档等问题。
 
-## 📖 目录
-
-1. [配置架构变更说明](#配置架构变更说明)
-2. [配置版本管理](#配置版本管理)
-3. [配置定义：Schema驱动的配置系统](#配置定义schema驱动的配置系统)
-4. [配置访问：在Action和Command中使用配置](#配置访问在action和command中使用配置)
-5. [完整示例：从定义到使用](#完整示例从定义到使用)
-6. [最佳实践与注意事项](#最佳实践与注意事项)
-
----
-
-## 配置架构变更说明
-
-- **`_manifest.json`** - 负责插件的**元数据信息**（静态）
-  - 插件名称、版本、描述
-  - 作者信息、许可证
-  - 仓库链接、关键词、分类
-  - 组件列表、兼容性信息
-
-- **`config.toml`** - 负责插件的**运行时配置**（动态）
-  - `enabled` - 是否启用插件
-  - 功能参数配置
-  - 组件启用开关
-  - 用户可调整的行为参数
-
-
----
-
 ## 配置版本管理
 
 ### 🎯 版本管理概述
@@ -103,7 +75,7 @@ config_schema = {
 2. **迁移配置值** - 将旧配置文件中的值迁移到新结构中
 3. **处理新增字段** - 新增的配置项使用默认值
 4. **更新版本号** - `config_version` 字段自动更新为最新版本
-5. **保存配置文件** - 迁移后的配置直接覆盖原文件（不保留备份）
+5. **保存配置文件** - 迁移后的配置直接覆盖原文件**（不保留备份）**
 
 ### 🔧 实际使用示例
 
@@ -174,28 +146,13 @@ min_duration = 120
 - 跳过版本检查和迁移
 - 直接加载现有配置
 - 新增的配置项在代码中使用默认值访问
-
+- 系统会详细记录配置迁移过程。
-### 📝 配置迁移日志
-
-系统会详细记录配置迁移过程：
-
-```log
-[MutePlugin] 检测到配置版本需要更新: 当前=v1.0.0, 期望=v1.1.0
-[MutePlugin] 生成新配置结构...
-[MutePlugin] 迁移配置值: plugin.enabled = true
-[MutePlugin] 更新配置版本: plugin.config_version = 1.1.0 (旧值: 1.0.0)
-[MutePlugin] 迁移配置值: mute.min_duration = 120
-[MutePlugin] 迁移配置值: mute.max_duration = 3600
-[MutePlugin] 新增节: permissions
-[MutePlugin] 配置文件已从 v1.0.0 更新到 v1.1.0
-```
 
 ### ⚠️ 重要注意事项
 
 #### 1. 版本号管理
 - 当你修改 `config_schema` 时，**必须同步更新** `config_version`
-- 建议使用语义化版本号 (例如：`1.0.0`, `1.1.0`, `2.0.0`)
+- 请使用语义化版本号 (例如：`1.0.0`, `1.1.0`, `2.0.0`)
-- 配置结构的重大变更应该增加主版本号
 
 #### 2. 迁移策略
 - **保留原值优先**: 迁移时优先保留用户的原有配置值
@@ -207,45 +164,7 @@ min_duration = 120
 - **不保留备份**: 迁移后直接覆盖原配置文件，不保留备份
 - **失败安全**: 如果迁移过程中出现错误，会回退到原配置
 
----
+## 配置定义
-
-## 配置定义：Schema驱动的配置系统
-
-### 核心理念：Schema驱动的配置
-
-在新版插件系统中，我们引入了一套 **配置Schema（模式）驱动** 的机制。**你不需要也不应该手动创建和维护 `config.toml` 文件**，而是通过在插件代码中 **声明配置的结构**，系统将为你完成剩下的工作。
-
-> **⚠️ 绝对不要手动创建 config.toml 文件！**
->
-> - ❌ **错误做法**：手动在插件目录下创建 `config.toml` 文件
-> - ✅ **正确做法**：在插件代码中定义 `config_schema`，让系统自动生成配置文件
-
-**核心优势:**
-
-- **自动化 (Automation)**: 如果配置文件不存在，系统会根据你的声明 **自动生成** 一份包含默认值和详细注释的 `config.toml` 文件。
-- **规范化 (Standardization)**: 所有插件的配置都遵循统一的结构，提升了可维护性。
-- **自带文档 (Self-documenting)**: 配置文件中的每一项都包含详细的注释、类型说明、可选值和示例，极大地降低了用户的使用门槛。
-- **健壮性 (Robustness)**: 在代码中直接定义配置的类型和默认值，减少了因配置错误导致的运行时问题。
-- **易于管理 (Easy Management)**: 生成的配置文件可以方便地加入 `.gitignore`，避免将个人配置（如API Key）提交到版本库。
-
-### 配置生成工作流程
-
-```mermaid
-graph TD
-    A[编写插件代码] --> B[定义 config_schema]
-    B --> C[首次加载插件]
-    C --> D{config.toml 是否存在?}
-    D -->|不存在| E[系统自动生成 config.toml]
-    D -->|存在| F[加载现有配置文件]
-    E --> G[配置完成，插件可用]
-    F --> G
-    
-    style E fill:#90EE90
-    style B fill:#87CEEB
-    style G fill:#DDA0DD
-```
-
-### 如何定义配置
 
 配置的定义在你的插件主类（继承自 `BasePlugin`）中完成，主要通过两个类属性：
 
@@ -257,6 +176,7 @@ graph TD
 每个配置项都通过一个 `ConfigField` 对象来定义。
 
 ```python
+from dataclasses import dataclass
 from src.plugin_system.base.config_types import ConfigField
 
 @dataclass
@@ -270,28 +190,21 @@ class ConfigField:
     choices: Optional[List[Any]] = None # 可选值列表 (可选)
 ```
 
-### 配置定义示例
+### 配置示例
 
 让我们以一个功能丰富的 `MutePlugin` 为例，看看如何定义它的配置。
 
 ```python
 # src/plugins/built_in/mute_plugin/plugin.py
 
-from src.plugin_system import BasePlugin, register_plugin
+from src.plugin_system import BasePlugin, register_plugin, ConfigField
-from src.plugin_system.base.config_types import ConfigField
 from typing import List, Tuple, Type
 
 @register_plugin
 class MutePlugin(BasePlugin):
     """禁言插件"""
 
-    # 插件基本信息
+    # 这里是插件基本信息，略去
-    plugin_name = "mute_plugin"
-    plugin_description = "群聊禁言管理插件，提供智能禁言功能"
-    plugin_version = "2.0.0"
-    plugin_author = "MaiBot开发团队"
-    enable_plugin = True
-    config_file_name = "config.toml"
 
     # 步骤1: 定义配置节的描述
     config_section_descriptions = {
@@ -339,22 +252,9 @@ class MutePlugin(BasePlugin):
         }
     }
 
-    def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
+    # 这里是插件方法，略去
-        # 在这里可以通过 self.get_config() 来获取配置值
-        enable_smart_mute = self.get_config("components.enable_smart_mute", True)
-        enable_mute_command = self.get_config("components.enable_mute_command", False)
-        
-        components = []
-        if enable_smart_mute:
-            components.append((SmartMuteAction.get_action_info(), SmartMuteAction))
-        if enable_mute_command:
-            components.append((MuteCommand.get_command_info(), MuteCommand))
-        
-        return components
 ```
 
-### 自动生成的配置文件
-
 当 `mute_plugin` 首次加载且其目录中不存在 `config.toml` 时，系统会自动创建以下文件：
 
 ```toml
@@ -413,317 +313,24 @@ prefix = "[MutePlugin]"
 
 ---
 
-## 配置访问：在Action和Command中使用配置
+## 配置访问
 
-### 问题描述
+如果你想要在你的组件中访问配置，可以通过组件内置的 `get_config()` 方法访问配置。
 
-在插件开发中，你可能遇到这样的问题：
+其参数为一个命名空间化的字符串。以上面的 `MutePlugin` 为例，你可以这样访问配置：
-- 想要在Action或Command中访问插件配置
-
-### ✅ 解决方案
-
-**直接使用 `self.get_config()` 方法！**
-
-系统已经自动为你处理了配置传递，你只需要通过组件内置的 `get_config` 方法访问配置即可。
-
-### 📖 快速示例
-
-#### 在Action中访问配置
 
 ```python
-from src.plugin_system import BaseAction
+enable_smart_mute = self.get_config("components.enable_smart_mute", True)
-
-class MyAction(BaseAction):
-    async def execute(self):
-        # 方法1: 获取配置值（带默认值）
-        api_key = self.get_config("api.key", "default_key")
-        timeout = self.get_config("api.timeout", 30)
-        
-        # 方法2: 支持嵌套键访问
-        log_level = self.get_config("advanced.logging.level", "INFO")
-        
-        # 方法3: 直接访问顶层配置
-        enable_feature = self.get_config("features.enable_smart", False)
-        
-        # 使用配置值
-        if enable_feature:
-            await self.send_text(f"API密钥: {api_key}")
-        
-        return True, "配置访问成功"
 ```
 
-#### 在Command中访问配置
+如果尝试访问了一个不存在的配置项，系统会自动返回默认值（你传递的）或者 `None`。
-
-```python
-from src.plugin_system import BaseCommand
-
-class MyCommand(BaseCommand):
-    async def execute(self):
-        # 使用方式与Action完全相同
-        welcome_msg = self.get_config("messages.welcome", "欢迎！")
-        max_results = self.get_config("search.max_results", 10)
-        
-        # 根据配置执行不同逻辑
-        if self.get_config("features.debug_mode", False):
-            await self.send_text(f"调试模式已启用，最大结果数: {max_results}")
-        
-        await self.send_text(welcome_msg)
-        return True, "命令执行完成"
-```
-
-### 🔧 API方法详解
-
-#### 1. `get_config(key, default=None)`
-
-获取配置值，支持嵌套键访问：
-
-```python
-# 简单键
-value = self.get_config("timeout", 30)
-
-# 嵌套键（用点号分隔）
-value = self.get_config("database.connection.host", "localhost")
-value = self.get_config("features.ai.model", "gpt-3.5-turbo")
-```
-
-#### 2. 类型安全的配置访问
-
-```python
-# 确保正确的类型
-max_retries = self.get_config("api.max_retries", 3)
-if not isinstance(max_retries, int):
-    max_retries = 3  # 使用安全的默认值
-
-# 布尔值配置
-debug_mode = self.get_config("features.debug_mode", False)
-if debug_mode:
-    # 调试功能逻辑
-    pass
-```
-
-#### 3. 配置驱动的组件行为
-
-```python
-class ConfigDrivenAction(BaseAction):
-    async def execute(self):
-        # 根据配置决定激活行为
-        activation_config = {
-            "use_keywords": self.get_config("activation.use_keywords", True),
-            "use_llm": self.get_config("activation.use_llm", False),
-            "keywords": self.get_config("activation.keywords", []),
-        }
-        
-        # 根据配置调整功能
-        features = {
-            "enable_emoji": self.get_config("features.enable_emoji", True),
-            "enable_llm_reply": self.get_config("features.enable_llm_reply", False),
-            "max_length": self.get_config("output.max_length", 200),
-        }
-        
-        # 使用配置执行逻辑
-        if features["enable_llm_reply"]:
-            # 使用LLM生成回复
-            pass
-        else:
-            # 使用模板回复
-            pass
-        
-        return True, "配置驱动执行完成"
-```
-
-### 🔄 配置传递机制
-
-系统自动处理配置传递，无需手动操作：
-
-1. **插件初始化** → `BasePlugin`加载`config.toml`到`self.config`
-2. **组件注册** → 系统记录插件配置
-3. **组件实例化** → 自动传递`plugin_config`参数给Action/Command
-4. **配置访问** → 组件通过`self.get_config()`直接访问配置
-
----
-
-## 完整示例：从定义到使用
-
-### 插件定义
-
-```python
-from src.plugin_system.base.config_types import ConfigField
-
-@register_plugin
-class GreetingPlugin(BasePlugin):
-    """问候插件完整示例"""
-
-    plugin_name = "greeting_plugin"
-    plugin_description = "智能问候插件，展示配置定义和访问的完整流程"
-    plugin_version = "1.0.0"
-    config_file_name = "config.toml"
-
-    # 配置节描述
-    config_section_descriptions = {
-        "plugin": "插件启用配置",
-        "greeting": "问候功能配置",
-        "features": "功能开关配置",
-        "messages": "消息模板配置"
-    }
-
-    # 配置Schema定义
-    config_schema = {
-        "plugin": {
-            "enabled": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用插件")
-        },
-        "greeting": {
-            "template": ConfigField(
-                type=str, 
-                default="你好，{username}！欢迎使用问候插件！", 
-                description="问候消息模板"
-            ),
-            "enable_emoji": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用表情符号"),
-            "enable_llm": ConfigField(type=bool, default=False, description="是否使用LLM生成个性化问候")
-        },
-        "features": {
-            "smart_detection": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用智能检测"),
-            "random_greeting": ConfigField(type=bool, default=False, description="是否使用随机问候语"),
-            "max_greetings_per_hour": ConfigField(type=int, default=5, description="每小时最大问候次数")
-        },
-        "messages": {
-            "custom_greetings": ConfigField(
-                type=list,
-                default=["你好！", "嗨！", "欢迎！"],
-                description="自定义问候语列表"
-            ),
-            "error_message": ConfigField(
-                type=str,
-                default="问候功能暂时不可用",
-                description="错误时显示的消息"
-            )
-        }
-    }
-
-    def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
-        """根据配置动态注册组件"""
-        components = []
-        
-        # 根据配置决定是否注册组件
-        if self.get_config("plugin.enabled", True):
-            components.append((SmartGreetingAction.get_action_info(), SmartGreetingAction))
-            components.append((GreetingCommand.get_command_info(), GreetingCommand))
-        
-        return components
-```
-
-### Action组件使用配置
-
-```python
-class SmartGreetingAction(BaseAction):
-    """智能问候Action - 展示配置访问"""
-
-    focus_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
-    normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
-    activation_keywords = ["你好", "hello", "hi"]
-
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
-        """执行智能问候，大量使用配置"""
-        try:
-            # 检查插件是否启用
-            if not self.get_config("plugin.enabled", True):
-                return False, "插件已禁用"
-
-            # 获取问候配置
-            template = self.get_config("greeting.template", "你好，{username}！")
-            enable_emoji = self.get_config("greeting.enable_emoji", True)
-            enable_llm = self.get_config("greeting.enable_llm", False)
-
-            # 获取功能配置
-            smart_detection = self.get_config("features.smart_detection", True)
-            random_greeting = self.get_config("features.random_greeting", False)
-            max_per_hour = self.get_config("features.max_greetings_per_hour", 5)
-
-            # 获取消息配置
-            custom_greetings = self.get_config("messages.custom_greetings", [])
-            error_message = self.get_config("messages.error_message", "问候功能不可用")
-
-            # 根据配置执行不同逻辑
-            username = self.action_data.get("username", "用户")
-            
-            if random_greeting and custom_greetings:
-                # 使用随机自定义问候语
-                import random
-                greeting_msg = random.choice(custom_greetings)
-            elif enable_llm:
-                # 使用LLM生成个性化问候
-                greeting_msg = await self._generate_llm_greeting(username)
-            else:
-                # 使用模板问候
-                greeting_msg = template.format(username=username)
-
-            # 发送问候消息
-            await self.send_text(greeting_msg)
-
-            # 根据配置发送表情
-            if enable_emoji:
-                await self.send_emoji("😊")
-
-            return True, f"向{username}发送了问候"
-
-        except Exception as e:
-            # 使用配置的错误消息
-            await self.send_text(self.get_config("messages.error_message", "出错了"))
-            return False, f"问候失败: {str(e)}"
-
-    async def _generate_llm_greeting(self, username: str) -> str:
-        """根据配置使用LLM生成问候语"""
-        # 这里可以进一步使用配置来定制LLM行为
-        llm_style = self.get_config("greeting.llm_style", "friendly")
-        # ... LLM调用逻辑
-        return f"你好 {username}！很高兴见到你！"
-```
-
-### Command组件使用配置
-
-```python
-class GreetingCommand(BaseCommand):
-    """问候命令 - 展示配置访问"""
-
-    command_pattern = r"^/greet(?:\s+(?P<username>\w+))?$"
-    command_help = "发送问候消息"
-    command_examples = ["/greet", "/greet Alice"]
-
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
-        """执行问候命令"""
-        # 检查功能是否启用
-        if not self.get_config("plugin.enabled", True):
-            await self.send_text("问候功能已禁用")
-            return False, "功能禁用"
-
-        # 获取用户名
-        username = self.matched_groups.get("username", "用户")
-
-        # 根据配置选择问候方式
-        if self.get_config("features.random_greeting", False):
-            custom_greetings = self.get_config("messages.custom_greetings", ["你好！"])
-            import random
-            greeting = random.choice(custom_greetings)
-        else:
-            template = self.get_config("greeting.template", "你好，{username}！")
-            greeting = template.format(username=username)
-
-        # 发送问候
-        await self.send_text(greeting)
-
-        # 根据配置发送表情
-        if self.get_config("greeting.enable_emoji", True):
-            await self.send_text("😊")
-
-        return True, "问候发送成功"
-```
 
 ---
 
 ## 最佳实践与注意事项
 
-### 配置定义最佳实践
 
-> **🚨 核心原则：永远不要手动创建 config.toml 文件！**
+**🚨 核心原则：永远不要手动创建 config.toml 文件！**
 
 1.  **🔥 绝不手动创建配置文件**: **任何时候都不要手动创建 `config.toml` 文件**！必须通过在 `plugin.py` 中定义 `config_schema` 让系统自动生成。
     - ❌ **禁止**：`touch config.toml`、手动编写配置文件
@@ -737,76 +344,4 @@ class GreetingCommand(BaseCommand):
 
 5.  **gitignore**: 将 `plugins/*/config.toml` 或 `src/plugins/built_in/*/config.toml` 加入 `.gitignore`，以避免提交个人敏感信息。
 
-6.  **配置文件只供修改**: 自动生成的 `config.toml` 文件只应该被用户**修改**，而不是从零创建。
+6.  **配置文件只供修改**: 自动生成的 `config.toml` 文件只应该被用户**修改**，而不是从零创建。
-
-### 配置访问最佳实践
-
-#### 1. 总是提供默认值
-
-```python
-# ✅ 好的做法
-timeout = self.get_config("api.timeout", 30)
-
-# ❌ 避免这样做
-timeout = self.get_config("api.timeout")  # 可能返回None
-```
-
-#### 2. 验证配置类型
-
-```python
-# 获取配置后验证类型
-max_items = self.get_config("list.max_items", 10)
-if not isinstance(max_items, int) or max_items <= 0:
-    max_items = 10  # 使用安全的默认值
-```
-
-#### 3. 缓存复杂配置解析
-
-```python
-class MyAction(BaseAction):
-    def __init__(self, *args, **kwargs):
-        super().__init__(*args, **kwargs)
-        # 在初始化时解析复杂配置，避免重复解析
-        self._api_config = self._parse_api_config()
-    
-    def _parse_api_config(self):
-        return {
-            'key': self.get_config("api.key", ""),
-            'timeout': self.get_config("api.timeout", 30),
-            'retries': self.get_config("api.max_retries", 3)
-        }
-```
-
-#### 4. 配置驱动的组件注册
-
-```python
-def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
-    """根据配置动态注册组件"""
-    components = []
-    
-    # 从配置获取组件启用状态
-    enable_action = self.get_config("components.enable_action", True)
-    enable_command = self.get_config("components.enable_command", True)
-    
-    if enable_action:
-        components.append((MyAction.get_action_info(), MyAction))
-    if enable_command:
-        components.append((MyCommand.get_command_info(), MyCommand))
-    
-    return components
-```
-
-### 🎉 总结
-
-现在你掌握了插件配置的完整流程：
-
-1. **定义配置**: 在插件中使用 `config_schema` 定义配置结构
-2. **访问配置**: 在组件中使用 `self.get_config("key", default_value)` 访问配置
-3. **自动生成**: 系统自动生成带注释的配置文件
-4. **动态行为**: 根据配置动态调整插件行为
-
-> **🚨 最后强调：任何时候都不要手动创建 config.toml 文件！**
->
-> 让系统根据你的 `config_schema` 自动生成配置文件，这是插件系统的核心设计原则。
-
-不需要继承`BasePlugin`，不需要复杂的配置传递，不需要手动创建配置文件，组件内置的`get_config`方法和自动化的配置生成机制已经为你准备好了一切！ 

docs/plugins/dependency-management.md

@@ -1,93 +1,6 @@
 # 📦 插件依赖管理系统
 
-> 🎯 **简介**：MaiBot插件系统提供了强大的Python包依赖管理功能，让插件开发更加便捷和可靠。
+现在的Python依赖包管理依然存在问题，请保留你的`python_dependencies`属性，等待后续重构。
-
-## ✨ 功能概述
-
-### 🎯 核心能力
-- **声明式依赖**：插件可以明确声明需要的Python包
-- **智能检查**：自动检查依赖包的安装状态
-- **版本控制**：精确的版本要求管理
-- **可选依赖**：区分必需依赖和可选依赖
-- **自动安装**：可选的自动安装功能
-- **批量管理**：生成统一的requirements文件
-- **安全控制**：防止意外安装和版本冲突
-
-### 🔄 工作流程
-1. **声明依赖** → 在插件中声明所需的Python包
-2. **加载检查** → 插件加载时自动检查依赖状态
-3. **状态报告** → 详细报告缺失或版本不匹配的依赖
-4. **智能安装** → 可选择自动安装或手动安装
-5. **运行时处理** → 插件运行时优雅处理依赖缺失
-
-## 🚀 快速开始
-
-### 步骤1：声明依赖
-
-在你的插件类中添加`python_dependencies`字段：
-
-```python
-from src.plugin_system import BasePlugin, PythonDependency, register_plugin
-
-@register_plugin
-class MyPlugin(BasePlugin):
-    name = "my_plugin"
-    
-    # 声明Python包依赖
-    python_dependencies = [
-        PythonDependency(
-            package_name="requests",
-            version=">=2.25.0",
-            description="HTTP请求库，用于网络通信"
-        ),
-        PythonDependency(
-            package_name="numpy",
-            version=">=1.20.0",
-            optional=True,
-            description="数值计算库（可选功能）"
-        ),
-    ]
-    
-    def get_plugin_components(self):
-        # 返回插件组件
-        return []
-```
-
-### 步骤2：处理依赖
-
-在组件代码中优雅处理依赖缺失：
-
-```python
-class MyAction(BaseAction):
-    async def execute(self, action_input, context=None):
-        try:
-            import requests
-            # 使用requests进行网络请求
-            response = requests.get("https://api.example.com")
-            return {"status": "success", "data": response.json()}
-        except ImportError:
-            return {
-                "status": "error",
-                "message": "功能不可用：缺少requests库",
-                "hint": "请运行: pip install requests>=2.25.0"
-            }
-```
-
-### 步骤3：检查和管理
-
-使用依赖管理API：
-
-```python
-from src.plugin_system import plugin_manager
-
-# 检查所有插件的依赖状态
-result = plugin_manager.check_all_dependencies()
-print(f"检查了 {result['total_plugins_checked']} 个插件")
-print(f"缺少必需依赖的插件: {result['plugins_with_missing_required']} 个")
-
-# 生成requirements文件
-plugin_manager.generate_plugin_requirements("plugin_requirements.txt")
-```
 
 ## 📚 详细教程
 
@@ -97,11 +10,11 @@ plugin_manager.generate_plugin_requirements("plugin_requirements.txt")
 
 ```python
 PythonDependency(
-    package_name="requests",     # 导入时的包名
+    package_name="PIL",          # 导入时的包名
-    version=">=2.25.0",         # 版本要求
+    version=">=11.2.0",          # 版本要求
-    optional=False,             # 是否为可选依赖
+    optional=False,              # 是否为可选依赖
-    description="HTTP请求库",    # 依赖描述
+    description="图像处理库",     # 依赖描述
-    install_name=""             # pip安装时的包名（可选）
+    install_name="pillow"        # pip安装时的包名（可选）
 )
 ```
 
@@ -110,10 +23,10 @@ PythonDependency(
 | 参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
 |------|------|------|------|
 | `package_name` | str | ✅ | Python导入时使用的包名（如`requests`） |
-| `version` | str | ❌ | 版本要求，支持pip格式（如`>=1.0.0`, `==2.1.3`） |
+| `version` | str | ❌ | 版本要求，使用pip格式（如`>=1.0.0`, `==2.1.3`） |
 | `optional` | bool | ❌ | 是否为可选依赖，默认`False` |
 | `description` | str | ❌ | 依赖的用途描述 |
-| `install_name` | str | ❌ | pip安装时的包名，默认与`package_name`相同 |
+| `install_name` | str | ❌ | pip安装时的包名，默认与`package_name`相同，用于处理安装名称和导入名称不一致的情况 |
 
 #### 版本格式示例
 
@@ -125,201 +38,3 @@ PythonDependency("pillow", "==8.3.2")              # 精确版本
 PythonDependency("scipy", ">=1.7.0,!=1.8.0")       # 排除特定版本
 ```
 
-#### 特殊情况处理
-
-**导入名与安装名不同的包：**
-
-```python
-PythonDependency(
-    package_name="PIL",        # import PIL
-    install_name="Pillow",     # pip install Pillow
-    version=">=8.0.0"
-)
-```
-
-**可选依赖示例：**
-
-```python
-python_dependencies = [
-    # 必需依赖 - 核心功能
-    PythonDependency(
-        package_name="requests",
-        version=">=2.25.0",
-        description="HTTP库，插件核心功能必需"
-    ),
-    
-    # 可选依赖 - 增强功能
-    PythonDependency(
-        package_name="numpy",
-        version=">=1.20.0",
-        optional=True,
-        description="数值计算库，用于高级数学运算"
-    ),
-    PythonDependency(
-        package_name="matplotlib",
-        version=">=3.0.0",
-        optional=True,
-        description="绘图库，用于数据可视化功能"
-    ),
-]
-```
-
-### 依赖检查机制
-
-系统在以下时机会自动检查依赖：
-
-1. **插件加载时**：检查插件声明的所有依赖
-2. **手动调用时**：通过API主动检查
-3. **运行时检查**：在组件执行时动态检查
-
-#### 检查结果状态
-
-| 状态 | 描述 | 处理建议 |
-|------|------|----------|
-| `no_dependencies` | 插件未声明任何依赖 | 无需处理 |
-| `ok` | 所有依赖都已满足 | 正常使用 |
-| `missing_optional` | 缺少可选依赖 | 部分功能不可用，考虑安装 |
-| `missing_required` | 缺少必需依赖 | 插件功能受限，需要安装 |
-
-## 🎯 最佳实践
-
-### 1. 依赖声明原则
-
-#### ✅ 推荐做法
-
-```python
-python_dependencies = [
-    # 明确的版本要求
-    PythonDependency(
-        package_name="requests",
-        version=">=2.25.0,<3.0.0",  # 主版本兼容
-        description="HTTP请求库，用于API调用"
-    ),
-    
-    # 合理的可选依赖
-    PythonDependency(
-        package_name="numpy",
-        version=">=1.20.0",
-        optional=True,
-        description="数值计算库，用于数据处理功能"
-    ),
-]
-```
-
-#### ❌ 避免的做法
-
-```python
-python_dependencies = [
-    # 过于宽泛的版本要求
-    PythonDependency("requests"),  # 没有版本限制
-    
-    # 过于严格的版本要求  
-    PythonDependency("numpy", "==1.21.0"),  # 精确版本过于严格
-    
-    # 缺少描述
-    PythonDependency("matplotlib", ">=3.0.0"),  # 没有说明用途
-]
-```
-
-### 2. 错误处理模式
-
-#### 优雅降级模式
-
-```python
-class SmartAction(BaseAction):
-    async def execute(self, action_input, context=None):
-        # 检查可选依赖
-        try:
-            import numpy as np
-            # 使用numpy的高级功能
-            return await self._advanced_processing(action_input, np)
-        except ImportError:
-            # 降级到基础功能
-            return await self._basic_processing(action_input)
-    
-    async def _advanced_processing(self, input_data, np):
-        """使用numpy的高级处理"""
-        result = np.array(input_data).mean()
-        return {"result": result, "method": "advanced"}
-    
-    async def _basic_processing(self, input_data):
-        """基础处理（不依赖外部库）"""
-        result = sum(input_data) / len(input_data)
-        return {"result": result, "method": "basic"}
-```
-
-## 🔧 使用API
-
-### 检查依赖状态
-
-```python
-from src.plugin_system import plugin_manager
-
-# 检查所有插件依赖（仅检查，不安装）
-result = plugin_manager.check_all_dependencies(auto_install=False)
-
-# 检查并自动安装缺失的必需依赖
-result = plugin_manager.check_all_dependencies(auto_install=True)
-```
-
-### 生成requirements文件
-
-```python
-# 生成包含所有插件依赖的requirements文件
-plugin_manager.generate_plugin_requirements("plugin_requirements.txt")
-```
-
-### 获取依赖状态报告
-
-```python
-# 获取详细的依赖检查报告
-result = plugin_manager.check_all_dependencies()
-for plugin_name, status in result['plugin_status'].items():
-    print(f"插件 {plugin_name}: {status['status']}")
-    if status['missing']:
-        print(f"  缺失必需依赖: {status['missing']}")
-    if status['optional_missing']:
-        print(f"  缺失可选依赖: {status['optional_missing']}")
-```
-
-## 🛡️ 安全考虑
-
-### 1. 自动安装控制
-- 🛡️ **默认手动**: 自动安装默认关闭，需要明确启用
-- 🔍 **依赖审查**: 安装前会显示将要安装的包列表
-- ⏱️ **超时控制**: 安装操作有超时限制（5分钟）
-
-### 2. 权限管理
-- 📁 **环境隔离**: 推荐在虚拟环境中使用
-- 🔒 **版本锁定**: 支持精确的版本控制
-- 📝 **安装日志**: 记录所有安装操作
-
-## 📊 故障排除
-
-### 常见问题
-
-1. **依赖检查失败**
-   ```python
-   # 手动检查包是否可导入
-   try:
-       import package_name
-       print("包可用")
-   except ImportError:
-       print("包不可用，需要安装")
-   ```
-
-2. **版本冲突**
-   ```python
-   # 检查已安装的包版本
-   import package_name
-   print(f"当前版本: {package_name.__version__}")
-   ```
-
-3. **安装失败**
-   ```python
-   # 查看安装日志
-   from src.plugin_system import dependency_manager
-   result = dependency_manager.get_install_summary()
-   print("安装日志:", result['install_log'])
-   print("失败详情:", result['failed_installs'])
-   ```

docs/plugins/index.md

@@ -4,15 +4,34 @@
 
 ## 新手入门
 
-- [📖 快速开始指南](quick-start.md) - 5分钟创建你的第一个插件
+- [📖 快速开始指南](quick-start.md) - 快速创建你的第一个插件
 
 ## 组件功能详解
 
 - [🧱 Action组件详解](action-components.md) - 掌握最核心的Action组件
 - [💻 Command组件详解](command-components.md) - 学习直接响应命令的组件
-- [⚙️ 配置管理指南](configuration-guide.md) - 学会使用自动生成的插件配置文件
+- [⚙️ 配置文件系统指南](configuration-guide.md) - 学会使用自动生成的插件配置文件
 - [📄 Manifest系统指南](manifest-guide.md) - 了解插件元数据管理和配置架构
 
+Command vs Action 选择指南
+
+1. 使用Command的场景
+
+- ✅ 用户需要明确调用特定功能
+- ✅ 需要精确的参数控制
+- ✅ 管理和配置操作
+- ✅ 查询和信息显示
+- ✅ 系统维护命令
+
+2. 使用Action的场景
+
+- ✅ 增强麦麦的智能行为
+- ✅ 根据上下文自动触发
+- ✅ 情绪和表情表达
+- ✅ 智能建议和帮助
+- ✅ 随机化的互动
+
+
 ## API浏览
 
 ### 消息发送与处理API
@@ -24,19 +43,22 @@
 - [LLM API](api/llm-api.md) - 大语言模型交互接口，可以使用内置LLM生成内容
 - [✨ 回复生成器API](api/generator-api.md) - 智能回复生成接口，可以使用内置风格化生成器
 
-### 表情包api
+### 表情包API
 - [😊 表情包API](api/emoji-api.md) - 表情包选择和管理接口
 
-### 关系系统api
+### 关系系统API
 - [人物信息API](api/person-api.md) - 用户信息，处理麦麦认识的人和关系的接口
 
 ### 数据与配置API
 - [🗄️ 数据库API](api/database-api.md) - 数据库操作接口
 - [⚙️ 配置API](api/config-api.md) - 配置读取和用户信息接口
 
-### 工具API
+### 插件和组件管理API
-- [工具API](api/utils-api.md) - 文件操作、时间处理等工具函数
+- [🔌 插件API](api/plugin-manage-api.md) - 插件加载和管理接口
+- [🧩 组件API](api/component-manage-api.md) - 组件注册和管理接口
 
+### 日志API
+- [📜 日志API](api/logging-api.md) - logger实例获取接口
 
 ## 实验性
 
@@ -53,3 +75,9 @@
 2. 查看相关示例代码
 3. 参考其他类似插件
 4. 提交文档仓库issue
+
+## 一个方便的小设计
+
+我们在`__init__.py`中定义了一个`__all__`变量，包含了所有需要导出的类和函数。
+这样在其他地方导入时，可以直接使用 `from src.plugin_system import *` 来导入所有插件相关的类和函数。
+或者你可以直接使用 `from src.plugin_system import BasePlugin, register_plugin, ComponentInfo` 之类的方式来导入你需要的部分。

docs/plugins/manifest-guide.md

@@ -147,7 +147,7 @@ python scripts/manifest_tool.py validate src/plugins/my_plugin
 ## 📋 字段说明
 
 ### 基本信息
-- `manifest_version`: manifest格式版本，当前为3
+- `manifest_version`: manifest格式版本，当前为1
 - `name`: 插件显示名称（必需）
 - `version`: 插件版本号（必需）
 - `description`: 插件功能描述（必需）
@@ -165,10 +165,12 @@ python scripts/manifest_tool.py validate src/plugins/my_plugin
 - `categories`: 分类数组（可选，建议填写）
 
 ### 兼容性
-- `host_application`: 主机应用兼容性（可选）
+- `host_application`: 主机应用兼容性（可选，建议填写）
   - `min_version`: 最低兼容版本
   - `max_version`: 最高兼容版本
 
+⚠️ 在不填写的情况下，插件将默认支持所有版本。**（由于我们在不同版本对插件系统进行了大量的重构，这种情况几乎不可能。）**
+
 ### 国际化
 - `default_locale`: 默认语言（可选）
 - `locales_path`: 语言文件目录（可选）
@@ -185,24 +187,13 @@ python scripts/manifest_tool.py validate src/plugins/my_plugin
 2. **编码格式**：manifest文件必须使用UTF-8编码
 3. **JSON格式**：文件必须是有效的JSON格式
 4. **必需字段**：`manifest_version`、`name`、`version`、`description`、`author.name`是必需的
-5. **版本兼容**：当前只支持manifest_version = 3
+5. **版本兼容**：当前只支持`manifest_version = 1`
 
 ## 🔍 常见问题
 
-### Q: 为什么要强制要求manifest文件？
-A: Manifest文件提供了插件的标准化元数据，使得插件管理、依赖检查、版本兼容性验证等功能成为可能。
-
 ### Q: 可以不填写可选字段吗？
 A: 可以。所有标记为"可选"的字段都可以不填写，但建议至少填写`license`和`keywords`。
 
-### Q: 如何快速为所有插件创建manifest？
-A: 可以编写脚本批量处理：
-```bash
-# 扫描并为每个缺少manifest的插件创建最小化manifest
-python scripts/manifest_tool.py scan src/plugins
-# 然后手动为每个插件运行create-minimal命令
-```
-
 ### Q: manifest验证失败怎么办？
 A: 根据验证器的错误提示修复相应问题。错误会导致插件加载失败，警告不会。
 
@@ -210,5 +201,5 @@ A: 根据验证器的错误提示修复相应问题。错误会导致插件加
 
 查看内置插件的manifest文件作为参考：
 - `src/plugins/built_in/core_actions/_manifest.json`
-- `src/plugins/built_in/doubao_pic_plugin/_manifest.json`
 - `src/plugins/built_in/tts_plugin/_manifest.json`
+- `src/plugins/hello_world_plugin/_manifest.json`

docs/plugins/quick-start.md

@@ -1,20 +1,20 @@
 # 🚀 快速开始指南
 
-本指南将带你用5分钟时间，从零开始创建一个功能完整的MaiCore插件。
+本指南将带你从零开始创建一个功能完整的MaiCore插件。
 
 ## 📖 概述
 
-这个指南将带你快速创建你的第一个MaiCore插件。我们将创建一个简单的问候插件，展示插件系统的基本概念。无需阅读其他文档，跟着本指南就能完成！
+这个指南将带你快速创建你的第一个MaiCore插件。我们将创建一个简单的问候插件，展示插件系统的基本概念。
 
-## 🎯 学习目标
+以下代码都在我们的`plugins/hello_world_plugin/`目录下。
 
-- 理解插件的基本结构
+### 一个方便的小设计
-- 从最简单的插件开始，循序渐进
-- 学会创建Action组件（智能动作）
-- 学会创建Command组件（命令响应）
-- 掌握配置Schema定义和配置文件自动生成（可选）
 
-## 📂 准备工作
+在开发中，我们在`__init__.py`中定义了一个`__all__`变量，包含了所有需要导出的类和函数。
+这样在其他地方导入时，可以直接使用 `from src.plugin_system import *` 来导入所有插件相关的类和函数。
+或者你可以直接使用 `from src.plugin_system import BasePlugin, register_plugin, ComponentInfo` 之类的方式来导入你需要的部分。
+
+### 📂 准备工作
 
 确保你已经：
 
@@ -26,16 +26,29 @@
 
 ### 1. 创建插件目录
 
-在项目根目录的 `plugins/` 文件夹下创建你的插件目录，目录名与插件名保持一致：
+在项目根目录的 `plugins/` 文件夹下创建你的插件目录
 
-可以用以下命令快速创建：
+这里我们创建一个名为 `hello_world_plugin` 的目录
 
-```bash
+### 2. 创建`_manifest.json`文件
-mkdir plugins/hello_world_plugin
+
-cd plugins/hello_world_plugin
+在插件目录下面创建一个 `_manifest.json` 文件，内容如下：
+
+```json
+{
+  "manifest_version": 1,
+  "name": "Hello World 插件",
+  "version": "1.0.0",
+  "description": "一个简单的 Hello World 插件",
+  "author": {
+    "name": "你的名字"
+  }
+}
 ```
 
-### 2. 创建最简单的插件
+有关 `_manifest.json` 的详细说明，请参考 [Manifest文件指南](./manifest-guide.md)。
+
+### 3. 创建最简单的插件
 
 让我们从最基础的开始！创建 `plugin.py` 文件：
 
@@ -43,34 +56,33 @@ cd plugins/hello_world_plugin
 from typing import List, Tuple, Type
 from src.plugin_system import BasePlugin, register_plugin, ComponentInfo
 
-# ===== 插件注册 =====
+@register_plugin # 注册插件
-
-@register_plugin
 class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
     """Hello World插件 - 你的第一个MaiCore插件"""
 
-    # 插件基本信息（必须填写）
+    # 以下是插件基本信息和方法（必须填写）
     plugin_name = "hello_world_plugin"
-    plugin_description = "我的第一个MaiCore插件"
-    plugin_version = "1.0.0"
-    plugin_author = "你的名字"
     enable_plugin = True  # 启用插件
+    dependencies = []  # 插件依赖列表（目前为空）
+    python_dependencies = []  # Python依赖列表（目前为空）
+    config_file_name = "config.toml"  # 配置文件名
+    config_schema = {}  # 配置文件模式（目前为空）
 
-    def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
+    def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]: # 获取插件组件
         """返回插件包含的组件列表（目前是空的）"""
         return []
 ```
 
-🎉 **恭喜！你刚刚创建了一个最简单但完整的MaiCore插件！**
+🎉 恭喜！你刚刚创建了一个最简单但完整的MaiCore插件！
 
 **解释一下这些代码：**
 
-- 首先，我们在plugin.py中定义了一个HelloWorldPulgin插件类，继承自 `BasePlugin` ，提供基本功能。
+- 首先，我们在`plugin.py`中定义了一个HelloWorldPlugin插件类，继承自 `BasePlugin` ，提供基本功能。
 - 通过给类加上，`@register_plugin` 装饰器，我们告诉系统"这是一个插件"
-- `plugin_name` 等是插件的基本信息，必须填写，**此部分必须与目录名称相同，否则插件无法使用**
+- `plugin_name` 等是插件的基本信息，必须填写
-- `get_plugin_components()` 返回插件的功能组件，现在我们没有定义任何action（动作）或者command(指令)，是空的
+- `get_plugin_components()` 返回插件的功能组件，现在我们没有定义任何 Action, Command 或者 EventHandler，所以返回空列表。
 
-### 3. 测试基础插件
+### 4. 测试基础插件
 
 现在就可以测试这个插件了！启动MaiCore：
 
@@ -80,7 +92,7 @@ class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
 
 ![1750326700269](image/quick-start/1750326700269.png)
 
-### 4. 添加第一个功能：问候Action
+### 5. 添加第一个功能：问候Action
 
 现在我们要给插件加入一个有用的功能，我们从最好玩的Action做起
 
@@ -107,40 +119,34 @@ class HelloAction(BaseAction):
     # === 基本信息（必须填写）===
     action_name = "hello_greeting"
     action_description = "向用户发送问候消息"
+    activation_type = ActionActivationType.ALWAYS  # 始终激活
 
     # === 功能描述（必须填写）===
-    action_parameters = {
+    action_parameters = {"greeting_message": "要发送的问候消息"}
-        "greeting_message": "要发送的问候消息"
+    action_require = ["需要发送友好问候时使用", "当有人向你问好时使用", "当你遇见没有见过的人时使用"]
-    }
-    action_require = [
-        "需要发送友好问候时使用",
-        "当有人向你问好时使用",
-        "当你遇见没有见过的人时使用"
-        ]
     associated_types = ["text"]
 
     async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
         """执行问候动作 - 这是核心功能"""
         # 发送问候消息
-        greeting_message = self.action_data.get("greeting_message","")
+        greeting_message = self.action_data.get("greeting_message", "")
-  
+        base_message = self.get_config("greeting.message", "嗨！很开心见到你！😊")
-        message = "嗨！很开心见到你！😊" + greeting_message
+        message = base_message + greeting_message
         await self.send_text(message)
 
         return True, "发送了问候消息"
 
-# ===== 插件注册 =====
-
 @register_plugin
 class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
     """Hello World插件 - 你的第一个MaiCore插件"""
 
     # 插件基本信息
     plugin_name = "hello_world_plugin"
-    plugin_description = "我的第一个MaiCore插件，包含问候功能"
-    plugin_version = "1.0.0"
-    plugin_author = "你的名字"
     enable_plugin = True
+    dependencies = []
+    python_dependencies = []
+    config_file_name = "config.toml"
+    config_schema = {}
 
     def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
         """返回插件包含的组件列表"""
@@ -150,13 +156,17 @@ class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
         ]
 ```
 
-**新增内容解释：**
+**解释一下这些代码：**
 
-- `HelloAction` 是一个Action组件，MaiCore可能会选择使用它
+- `HelloAction` 是我们定义的问候动作类，继承自 `BaseAction`，并实现了核心功能。
+- 在 `HelloWorldPlugin` 中，我们通过 `get_plugin_components()` 方法，通过调用`get_action_info()`这个内置方法将 `HelloAction` 注册为插件的一个组件。
+- 这样一来，当插件被加载时，问候动作也会被一并加载，并可以在MaiCore中使用。
 - `execute()` 函数是Action的核心，定义了当Action被MaiCore选择后，具体要做什么
 - `self.send_text()` 是发送文本消息的便捷方法
 
-### 5. 测试问候功能
+Action 组件中有关`activation_type`、`action_parameters`、`action_require`、`associated_types` 等的详细说明请参考 [Action组件指南](./action-components.md)。
+
+### 6. 测试问候Action
 
 重启MaiCore，然后在聊天中发送任意消息，比如：
 
@@ -174,96 +184,17 @@ MaiCore可能会选择使用你的问候Action，发送回复：
 
 > **💡 小提示**：MaiCore会智能地决定什么时候使用它。如果没有立即看到效果，多试几次不同的消息。
 
-🎉 **太棒了！你的插件已经有实际功能了！**
+🎉 太棒了！你的插件已经有实际功能了！
 
-### 5.5. 了解激活系统（重要概念）
+### 7. 添加第二个功能：时间查询Command
-
-Action固然好用简单，但是现在有个问题，当用户加载了非常多的插件，添加了很多自定义Action，LLM需要选择的Action也会变多
-
-而不断增多的Action会加大LLM的消耗和负担，降低Action使用的精准度。而且我们并不需要LLM在所有时候都考虑所有Action
-
-例如，当群友只是在进行正常的聊天，就没有必要每次都考虑是否要选择“禁言”动作，这不仅影响决策速度，还会增加消耗。
-
-那有什么办法，能够让Action有选择的加入MaiCore的决策池呢？
-
-**什么是激活系统？**
-激活系统决定了什么时候你的Action会被MaiCore"考虑"使用：
-
-- **`ActionActivationType.ALWAYS`** - 总是可用（默认值）
-- **`ActionActivationType.KEYWORD`** - 只有消息包含特定关键词时才可用
-- **`ActionActivationType.PROBABILITY`** - 根据概率随机可用
-- **`ActionActivationType.NEVER`** - 永不可用（用于调试）
-
-> **💡 使用提示**：
->
-> - 推荐使用枚举类型（如 `ActionActivationType.ALWAYS`），有代码提示和类型检查
-> - 也可以直接使用字符串（如 `"always"`），系统都支持
-
-### 5.6. 进阶：尝试关键词激活（可选）
-
-现在让我们尝试一个更精确的激活方式！添加一个只在用户说特定关键词时才激活的Action：
-
-```python
-# 在HelloAction后面添加这个新Action
-class ByeAction(BaseAction):
-    """告别Action - 只在用户说再见时激活"""
-  
-    action_name = "bye_greeting"
-    action_description = "向用户发送告别消息"
-  
-    # 使用关键词激活
-    focus_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
-    normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
-  
-    # 关键词设置
-    activation_keywords = ["再见", "bye", "88", "拜拜"]
-    keyword_case_sensitive = False
-  
-    action_parameters = {"bye_message": "要发送的告别消息"}
-    action_require = [
-        "用户要告别时使用",
-        "当有人要离开时使用",
-        "当有人和你说再见时使用",
-        ]
-    associated_types = ["text"]
-  
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
-        bye_message = self.action_data.get("bye_message","")
-  
-        message = "再见！期待下次聊天！👋" + bye_message
-        await self.send_text(message)
-        return True, "发送了告别消息"
-```
-
-然后在插件注册中添加这个Action：
-
-```python
-def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
-    return [
-        (HelloAction.get_action_info(), HelloAction),
-        (ByeAction.get_action_info(), ByeAction),  # 添加告别Action
-    ]
-```
-
-现在测试：发送"再见"，应该会触发告别Action！
-
-**关键词激活的特点：**
-
-- 更精确：只在包含特定关键词时才会被考虑
-- 更可预测：用户知道说什么会触发什么功能
-- 更适合：特定场景或命令式的功能
-
-### 6. 添加第二个功能：时间查询Command
 
 现在让我们添加一个Command组件。Command和Action不同，它是直接响应用户命令的：
 
-Command是最简单，最直接的相应，不由LLM判断选择使用
+Command是最简单，最直接的响应，不由LLM判断选择使用
 
 ```python
 # 在现有代码基础上，添加Command组件
-
+import datetime
-# ===== Command组件 =====
-
 from src.plugin_system import BaseCommand
 #导入Command基类
 
@@ -275,53 +206,49 @@ class TimeCommand(BaseCommand):
 
     # === 命令设置（必须填写）===
     command_pattern = r"^/time$"  # 精确匹配 "/time" 命令
-    command_help = "查询当前时间"
-    command_examples = ["/time"]
-    intercept_message = True  # 拦截消息，不让其他组件处理
 
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
+    async def execute(self) -> Tuple[bool, Optional[str], bool]:
         """执行时间查询"""
-        import datetime
-  
         # 获取当前时间
-        time_format = self.get_config("time.format", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        time_format: str = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
         now = datetime.datetime.now()
         time_str = now.strftime(time_format)
-  
+
         # 发送时间信息
         message = f"⏰ 当前时间：{time_str}"
         await self.send_text(message)
-  
-        return True, f"显示了当前时间: {time_str}"
 
-# ===== 插件注册 =====
+        return True, f"显示了当前时间: {time_str}", True
 
 @register_plugin
 class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
     """Hello World插件 - 你的第一个MaiCore插件"""
 
+    # 插件基本信息
     plugin_name = "hello_world_plugin"
-    plugin_description = "我的第一个MaiCore插件，包含问候和时间查询功能"
-    plugin_version = "1.0.0"
-    plugin_author = "你的名字"
     enable_plugin = True
+    dependencies = []
+    python_dependencies = []
+    config_file_name = "config.toml"
+    config_schema = {}
 
     def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
         return [
             (HelloAction.get_action_info(), HelloAction),
-            (ByeAction.get_action_info(), ByeAction), 
             (TimeCommand.get_command_info(), TimeCommand),
         ]
 ```
 
+同样的，我们通过 `get_plugin_components()` 方法，通过调用`get_action_info()`这个内置方法将 `TimeCommand` 注册为插件的一个组件。
+
 **Command组件解释：**
 
-- Command是直接响应用户命令的组件
 - `command_pattern` 使用正则表达式匹配用户输入
 - `^/time$` 表示精确匹配 "/time"
-- `intercept_message = True` 表示处理完命令后不再让其他组件处理
 
-### 7. 测试时间查询功能
+有关 Command 组件的更多信息，请参考 [Command组件指南](./command-components.md)。
+
+### 8. 测试时间查询Command
 
 重启MaiCore，发送命令：
 
@@ -332,106 +259,147 @@ class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
 你应该会收到回复：
 
 ```
-⏰ 当前时间：2024-01-01 12:30:45
+⏰ 当前时间：2024-01-01 12:00:00
 ```
 
-🎉 **太棒了！现在你的插件有3个功能了！**
+🎉 太棒了！现在你已经了解了基本的 Action 和 Command 组件的使用方法。你可以根据自己的需求，继续扩展插件的功能，添加更多的 Action 和 Command 组件，让你的插件更加丰富和强大！
 
-### 8. 添加配置文件（可选进阶）
+---
 
-如果你想让插件更加灵活，可以添加配置支持。
+## 进阶教程
+
+如果你想让插件更加灵活和强大，可以参考接下来的进阶教程。
+
+### 1. 添加配置文件
+
+想要为插件添加配置文件吗？让我们一起来配置`config_schema`属性！
 
 > **🚨 重要：不要手动创建config.toml文件！**
 >
 > 我们需要在插件代码中定义配置Schema，让系统自动生成配置文件。
 
-#### 📄 配置架构说明
-
-在新的插件系统中，我们采用了**职责分离**的设计：
-
-- **`_manifest.json`** - 插件元数据（名称、版本、描述、作者等）
-- **`config.toml`** - 运行时配置（启用状态、功能参数等）
-
-这样避免了信息重复，提高了维护性。
-
 首先，在插件类中定义配置Schema：
 
 ```python
-from src.plugin_system.base.config_types import ConfigField
+from src.plugin_system import ConfigField
 
 @register_plugin
 class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
     """Hello World插件 - 你的第一个MaiCore插件"""
 
-    plugin_name = "hello_world_plugin"
+    # 插件基本信息
-    plugin_description = "我的第一个MaiCore插件，包含问候和时间查询功能"
+    plugin_name: str = "hello_world_plugin"  # 内部标识符
-    plugin_version = "1.0.0"
+    enable_plugin: bool = True
-    plugin_author = "你的名字"
+    dependencies: List[str] = []  # 插件依赖列表
-    enable_plugin = True
+    python_dependencies: List[str] = []  # Python包依赖列表
-    config_file_name = "config.toml"  # 配置文件名
+    config_file_name: str = "config.toml"  # 配置文件名
-
-    # 配置节描述
-    config_section_descriptions = {
-        "plugin": "插件启用配置",
-        "greeting": "问候功能配置",
-        "time": "时间查询配置"
-    }
 
     # 配置Schema定义
-    config_schema = {
+    config_schema: dict = {
         "plugin": {
-            "enabled": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用插件")
+            "name": ConfigField(type=str, default="hello_world_plugin", description="插件名称"),
+            "version": ConfigField(type=str, default="1.0.0", description="插件版本"),
+            "enabled": ConfigField(type=bool, default=False, description="是否启用插件"),
         },
         "greeting": {
-            "message": ConfigField(
+            "message": ConfigField(type=str, default="嗨！很开心见到你！😊", description="默认问候消息"),
-                type=str, 
+            "enable_emoji": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用表情符号"),
-                default="嗨！很开心见到你！😊", 
-                description="默认问候消息"
-            ),
-            "enable_emoji": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用表情符号")
         },
-        "time": {
+        "time": {"format": ConfigField(type=str, default="%Y-%m-%d %H:%M:%S", description="时间显示格式")},
-            "format": ConfigField(
-                type=str, 
-                default="%Y-%m-%d %H:%M:%S", 
-                description="时间显示格式"
-            )
-        }
     }
 
     def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
         return [
             (HelloAction.get_action_info(), HelloAction),
-            (ByeAction.get_action_info(), ByeAction), 
             (TimeCommand.get_command_info(), TimeCommand),
         ]
 ```
 
-然后修改Action和Command代码，让它们读取配置：
+这会生成一个如下的 `config.toml` 文件：
+
+```toml
+# hello_world_plugin - 自动生成的配置文件
+# 我的第一个MaiCore插件，包含问候功能和时间查询等基础示例
+
+# 插件基本信息
+[plugin]
+
+# 插件名称
+name = "hello_world_plugin"
+
+# 插件版本
+version = "1.0.0"
+
+# 是否启用插件
+enabled = false
+
+
+# 问候功能配置
+[greeting]
+
+# 默认问候消息
+message = "嗨！很开心见到你！😊"
+
+# 是否启用表情符号
+enable_emoji = true
+
+
+# 时间查询配置
+[time]
+
+# 时间显示格式
+format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
+```
+
+然后修改Action和Command代码，通过 `get_config()` 方法让它们读取配置（配置的键是命名空间式的）：
 
 ```python
-# 在HelloAction的execute方法中：
+class HelloAction(BaseAction):
-async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
+    """问候Action - 简单的问候动作"""
-    # 从配置文件读取问候消息
-    greeting_message = self.action_data.get("greeting_message", "")
-    base_message = self.get_config("greeting.message", "嗨！很开心见到你！😊")
-  
-    message = base_message + greeting_message
-    await self.send_text(message)
-    return True, "发送了问候消息"
 
-# 在TimeCommand的execute方法中：
+    # === 基本信息（必须填写）===
-async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
+    action_name = "hello_greeting"
-    import datetime
+    action_description = "向用户发送问候消息"
-  
+    activation_type = ActionActivationType.ALWAYS  # 始终激活
-    # 从配置文件读取时间格式
+
-    time_format = self.get_config("time.format", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    # === 功能描述（必须填写）===
-    now = datetime.datetime.now()
+    action_parameters = {"greeting_message": "要发送的问候消息"}
-    time_str = now.strftime(time_format)
+    action_require = ["需要发送友好问候时使用", "当有人向你问好时使用", "当你遇见没有见过的人时使用"]
-  
+    associated_types = ["text"]
-    message = f"⏰ 当前时间：{time_str}"
+
-    await self.send_text(message)
+    async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
-    return True, f"显示了当前时间: {time_str}"
+        """执行问候动作 - 这是核心功能"""
+        # 发送问候消息
+        greeting_message = self.action_data.get("greeting_message", "")
+        base_message = self.get_config("greeting.message", "嗨！很开心见到你！😊")
+        message = base_message + greeting_message
+        await self.send_text(message)
+
+        return True, "发送了问候消息"
+
+class TimeCommand(BaseCommand):
+    """时间查询Command - 响应/time命令"""
+
+    command_name = "time"
+    command_description = "查询当前时间"
+
+    # === 命令设置（必须填写）===
+    command_pattern = r"^/time$"  # 精确匹配 "/time" 命令
+
+    async def execute(self) -> Tuple[bool, str, bool]:
+        """执行时间查询"""
+        import datetime
+
+        # 获取当前时间
+        time_format: str = self.get_config("time.format", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # type: ignore
+        now = datetime.datetime.now()
+        time_str = now.strftime(time_format)
+
+        # 发送时间信息
+        message = f"⏰ 当前时间：{time_str}"
+        await self.send_text(message)
+
+        return True, f"显示了当前时间: {time_str}", True
 ```
 
 **配置系统工作流程：**
@@ -441,47 +409,20 @@ async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
 3. **用户修改**: 用户可以修改生成的配置文件
 4. **代码读取**: 使用 `self.get_config()` 读取配置值
 
-**配置功能解释：**
+**绝对不要手动创建 `config.toml` 文件！**
 
-- `self.get_config()` 可以读取配置文件中的值
+更详细的配置系统介绍请参考 [配置指南](./configuration-guide.md)。
-- 第一个参数是配置路径（用点分隔），第二个参数是默认值
-- 配置文件会包含详细的注释和说明，用户可以轻松理解和修改
-- **绝不要手动创建配置文件**，让系统自动生成
 
-### 9. 创建说明文档（可选）
+### 2. 创建说明文档
 
-创建 `README.md` 文件来说明你的插件：
+你可以创建一个 `README.md` 文件，描述插件的功能和使用方法。
 
-```markdown
+### 3. 发布到插件市场
-# Hello World 插件
 
-## 概述
+如果你想让更多人使用你的插件，可以将它发布到MaiCore的插件市场。
-我的第一个MaiCore插件，包含问候和时间查询功能。
 
-## 功能
+这部分请参考 [plugin-repo](https://github.com/Maim-with-u/plugin-repo) 的文档。
-- **问候功能**: 当用户说"你好"、"hello"、"hi"时自动回复
-- **时间查询**: 发送 `/time` 命令查询当前时间
 
-## 使用方法
+---
-### 问候功能
-发送包含以下关键词的消息：
-- "你好"
-- "hello" 
-- "hi"
 
-### 时间查询
+🎉 恭喜你！你已经成功的创建了自己的插件了！
-发送命令：`/time`
-
-## 配置文件
-插件会自动生成 `config.toml` 配置文件，用户可以修改：
-- 问候消息内容
-- 时间显示格式
-- 插件启用状态
-
-注意：配置文件是自动生成的，不要手动创建！
-```
-
-
-```
-
-```

docs/plugins/tool-system.md

@@ -1,13 +1,12 @@
 # 🔧 工具系统详解
 
-## 📖 什么是工具系统
+## 📖 什么是工具
 
-工具系统是MaiBot的信息获取能力扩展组件，**专门用于在Focus模式下扩宽麦麦能够获得的信息量**。如果说Action组件功能五花八门，可以拓展麦麦能做的事情，那么Tool就是在某个过程中拓宽了麦麦能够获得的信息量。
+工具是MaiBot的信息获取能力扩展组件。如果说Action组件功能五花八门，可以拓展麦麦能做的事情，那么Tool就是在某个过程中拓宽了麦麦能够获得的信息量。
 
-### 🎯 工具系统的特点
+### 🎯 工具的特点
 
 - 🔍 **信息获取增强**：扩展麦麦获取外部信息的能力
-- 🎯 **Focus模式专用**：仅在专注聊天模式下工作，必须开启工具处理器
 - 📊 **数据丰富**：帮助麦麦获得更多背景信息和实时数据
 - 🔌 **插件式架构**：支持独立开发和注册新工具
 - ⚡ **自动发现**：工具会被系统自动识别和注册
@@ -17,19 +16,15 @@
 | 特征 | Action | Command | Tool |
 |-----|-------|---------|------|
 | **主要用途** | 扩展麦麦行为能力 | 响应用户指令 | 扩展麦麦信息获取 |
-| **适用模式** | 所有模式 | 所有模式 | 仅Focus模式 |
 | **触发方式** | 麦麦智能决策 | 用户主动触发 | LLM根据需要调用 |
 | **目标** | 让麦麦做更多事情 | 提供具体功能 | 让麦麦知道更多信息 |
 | **使用场景** | 增强交互体验 | 功能服务 | 信息查询和分析 |
 
-## 🏗️ 工具基本结构
+## 🏗️ Tool组件的基本结构
-
-### 必要组件
 
 每个工具必须继承 `BaseTool` 基类并实现以下属性和方法：
-
 ```python
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
+from src.plugin_system import BaseTool
 
 class MyTool(BaseTool):
     # 工具名称，必须唯一
@@ -53,8 +48,10 @@ class MyTool(BaseTool):
         },
         "required": ["query"]
     }
+
+    available_for_llm = True  # 是否对LLM可用
     
-    async def execute(self, function_args, message_txt=""):
+    async def execute(self, function_args: Dict[str, Any]):
         """执行工具逻辑"""
         # 实现工具功能
         result = f"查询结果: {function_args.get('query')}"
@@ -63,9 +60,6 @@ class MyTool(BaseTool):
             "name": self.name,
             "content": result
         }
-
-# 注册工具
-register_tool(MyTool)
 ```
 
 ### 属性说明
@@ -80,39 +74,16 @@ register_tool(MyTool)
 
 | 方法 | 参数 | 返回值 | 说明 |
 |-----|------|--------|------|
-| `execute` | `function_args`, `message_txt` | `dict` | 执行工具核心逻辑 |
+| `execute` | `function_args` | `dict` | 执行工具核心逻辑 |
 
-## 🔄 自动注册机制
+---
-
-工具系统采用自动发现和注册机制：
-
-1. **文件扫描**：系统自动遍历 `tool_can_use` 目录中的所有Python文件
-2. **类识别**：寻找继承自 `BaseTool` 的工具类
-3. **自动注册**：调用 `register_tool()` 的工具会被注册到系统中
-4. **即用即加载**：工具在需要时被实例化和调用
-
-### 注册流程
-
-```python
-# 1. 创建工具类
-class WeatherTool(BaseTool):
-    name = "weather_query"
-    description = "查询指定城市的天气信息"
-    # ...
-
-# 2. 注册工具（在文件末尾）
-register_tool(WeatherTool)
-
-# 3. 系统自动发现（无需手动操作）
-# discover_tools() 函数会自动完成注册
-```
 
 ## 🎨 完整工具示例
 
-### 天气查询工具
+完成一个天气查询工具
 
 ```python
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
+from src.plugin_system import BaseTool
 import aiohttp
 import json
 
@@ -192,217 +163,16 @@ class WeatherTool(BaseTool):
 💧 湿度: {humidity}%
 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━
         """.strip()
-
-# 注册工具
-register_tool(WeatherTool)
 ```
 
-### 知识查询工具
+---
-
-```python
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
-
-class KnowledgeSearchTool(BaseTool):
-    """知识搜索工具 - 查询百科知识和专业信息"""
-    
-    name = "knowledge_search"
-    description = "搜索百科知识、专业术语解释、历史事件等信息"
-    
-    parameters = {
-        "type": "object",
-        "properties": {
-            "query": {
-                "type": "string",
-                "description": "要搜索的知识关键词或问题"
-            },
-            "category": {
-                "type": "string",
-                "description": "知识分类：science(科学)、history(历史)、technology(技术)、general(通用)等",
-                "enum": ["science", "history", "technology", "general"]
-            },
-            "language": {
-                "type": "string",
-                "description": "结果语言：zh(中文)、en(英文)",
-                "enum": ["zh", "en"]
-            }
-        },
-        "required": ["query"]
-    }
-    
-    async def execute(self, function_args, message_txt=""):
-        """执行知识搜索"""
-        try:
-            query = function_args.get("query")
-            category = function_args.get("category", "general")
-            language = function_args.get("language", "zh")
-            
-            # 执行搜索逻辑
-            search_results = await self._search_knowledge(query, category, language)
-            
-            # 格式化结果
-            result = self._format_search_results(query, search_results)
-            
-            return {
-                "name": self.name,
-                "content": result
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            return {
-                "name": self.name,
-                "content": f"知识搜索失败: {str(e)}"
-            }
-    
-    async def _search_knowledge(self, query: str, category: str, language: str) -> list:
-        """执行知识搜索"""
-        # 这里实现实际的搜索逻辑
-        # 可以对接维基百科API、百度百科API等
-        
-        # 示例返回数据
-        return [
-            {
-                "title": f"{query}的定义",
-                "summary": f"关于{query}的详细解释...",
-                "source": "Wikipedia"
-            }
-        ]
-    
-    def _format_search_results(self, query: str, results: list) -> str:
-        """格式化搜索结果"""
-        if not results:
-            return f"未找到关于 '{query}' 的相关信息"
-        
-        formatted_text = f"📚 关于 '{query}' 的搜索结果:\n\n"
-        
-        for i, result in enumerate(results[:3], 1):  # 限制显示前3条
-            title = result.get("title", "无标题")
-            summary = result.get("summary", "无摘要")
-            source = result.get("source", "未知来源")
-            
-            formatted_text += f"{i}. **{title}**\n"
-            formatted_text += f"   {summary}\n"
-            formatted_text += f"   📖 来源: {source}\n\n"
-        
-        return formatted_text.strip()
-
-# 注册工具
-register_tool(KnowledgeSearchTool)
-```
-
-## 📊 工具开发步骤
-
-### 1. 创建工具文件
-
-在 `src/tools/tool_can_use/` 目录下创建新的Python文件：
-
-```bash
-# 例如创建 my_new_tool.py
-touch src/tools/tool_can_use/my_new_tool.py
-```
-
-### 2. 实现工具类
-
-```python
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
-
-class MyNewTool(BaseTool):
-    name = "my_new_tool"
-    description = "新工具的功能描述"
-    
-    parameters = {
-        "type": "object",
-        "properties": {
-            # 定义参数
-        },
-        "required": []
-    }
-    
-    async def execute(self, function_args, message_txt=""):
-        # 实现工具逻辑
-        return {
-            "name": self.name,
-            "content": "执行结果"
-        }
-
-register_tool(MyNewTool)
-```
-
-### 3. 测试工具
-
-创建测试文件验证工具功能：
-
-```python
-import asyncio
-from my_new_tool import MyNewTool
-
-async def test_tool():
-    tool = MyNewTool()
-    result = await tool.execute({"param": "value"})
-    print(result)
-
-asyncio.run(test_tool())
-```
-
-### 4. 系统集成
-
-工具创建完成后，系统会自动发现和注册，无需额外配置。
-
-## ⚙️ 工具处理器配置
-
-### 启用工具处理器
-
-工具系统仅在Focus模式下工作，需要确保工具处理器已启用：
-
-```python
-# 在Focus模式配置中
-focus_config = {
-    "enable_tool_processor": True,  # 必须启用
-    "tool_timeout": 30,             # 工具执行超时时间（秒）
-    "max_tools_per_message": 3      # 单次消息最大工具调用数
-}
-```
-
-### 工具使用流程
-
-1. **用户发送消息**：在Focus模式下发送需要信息查询的消息
-2. **LLM判断需求**：麦麦分析消息，判断是否需要使用工具获取信息
-3. **选择工具**：根据需求选择合适的工具
-4. **调用工具**：执行工具获取信息
-5. **整合回复**：将工具获取的信息整合到回复中
-
-### 使用示例
-
-```python
-# 用户消息示例
-"今天北京的天气怎么样？"
-
-# 系统处理流程：
-# 1. 麦麦识别这是天气查询需求
-# 2. 调用 weather_query 工具
-# 3. 获取北京天气信息
-# 4. 整合信息生成回复
-
-# 最终回复：
-"根据最新天气数据，北京今天晴天，温度22°C，湿度45%，适合外出活动。"
-```
 
 ## 🚨 注意事项和限制
 
 ### 当前限制
 
-1. **模式限制**：仅在Focus模式下可用
+1. **适用范围**：主要适用于信息获取场景
-2. **独立开发**：需要单独编写，暂未完全融入插件系统
+2. **配置要求**：必须开启工具处理器
-3. **适用范围**：主要适用于信息获取场景
-4. **配置要求**：必须开启工具处理器
-
-### 未来改进
-
-工具系统在之后可能会面临以下修改：
-
-1. **插件系统融合**：更好地集成到插件系统中
-2. **模式扩展**：可能扩展到其他聊天模式
-3. **配置简化**：简化配置和部署流程
-4. **性能优化**：提升工具调用效率
 
 ### 开发建议
 

plugins/hello_world_plugin/plugin.py

@@ -1,9 +1,10 @@
-from typing import List, Tuple, Type
+from typing import List, Tuple, Type, Any
 from src.plugin_system import (
     BasePlugin,
     register_plugin,
     BaseAction,
     BaseCommand,
+    BaseTool,
     ComponentInfo,
     ActionActivationType,
     ConfigField,
@@ -13,6 +14,45 @@ from src.plugin_system import (
 )
 
 
+class CompareNumbersTool(BaseTool):
+    """比较两个数大小的工具"""
+
+    name = "compare_numbers"
+    description = "使用工具 比较两个数的大小，返回较大的数"
+    parameters = {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+            "num1": {"type": "number", "description": "第一个数字"},
+            "num2": {"type": "number", "description": "第二个数字"},
+        },
+        "required": ["num1", "num2"],
+    }
+
+    async def execute(self, function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+        """执行比较两个数的大小
+
+        Args:
+            function_args: 工具参数
+
+        Returns:
+            dict: 工具执行结果
+        """
+        num1: int | float = function_args.get("num1")  # type: ignore
+        num2: int | float = function_args.get("num2")  # type: ignore
+
+        try:
+            if num1 > num2:
+                result = f"{num1} 大于 {num2}"
+            elif num1 < num2:
+                result = f"{num1} 小于 {num2}"
+            else:
+                result = f"{num1} 等于 {num2}"
+
+            return {"name": self.name, "content": result}
+        except Exception as e:
+            return {"name": self.name, "content": f"比较数字失败，炸了: {str(e)}"}
+
+
 # ===== Action组件 =====
 class HelloAction(BaseAction):
     """问候Action - 简单的问候动作"""
@@ -132,7 +172,9 @@ class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
             "enabled": ConfigField(type=bool, default=False, description="是否启用插件"),
         },
         "greeting": {
-            "message": ConfigField(type=str, default="嗨！很开心见到你！😊", description="默认问候消息"),
+            "message": ConfigField(
+                type=list, default=["嗨！很开心见到你！😊", "Ciallo～(∠・ω< )⌒★"], description="默认问候消息"
+            ),
             "enable_emoji": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用表情符号"),
         },
         "time": {"format": ConfigField(type=str, default="%Y-%m-%d %H:%M:%S", description="时间显示格式")},
@@ -142,6 +184,7 @@ class HelloWorldPlugin(BasePlugin):
     def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
         return [
             (HelloAction.get_action_info(), HelloAction),
+            (CompareNumbersTool.get_tool_info(), CompareNumbersTool),  # 添加比较数字工具
             (ByeAction.get_action_info(), ByeAction),  # 添加告别Action
             (TimeCommand.get_command_info(), TimeCommand),
             (PrintMessage.get_handler_info(), PrintMessage),

scripts/log_viewer_optimized.py

@@ -1425,3 +1425,4 @@ def main():
 
 if __name__ == "__main__":
     main()
+

scripts/text_length_analysis.py

@@ -0,0 +1,394 @@
+import time
+import sys
+import os
+import re
+from typing import Dict, List, Tuple, Optional
+from datetime import datetime
+# Add project root to Python path
+project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+sys.path.insert(0, project_root)
+from src.common.database.database_model import Messages, ChatStreams #noqa
+
+
+def contains_emoji_or_image_tags(text: str) -> bool:
+    """Check if text contains [表情包xxxxx] or [图片xxxxx] tags"""
+    if not text:
+        return False
+    
+    # 检查是否包含 [表情包] 或 [图片] 标记
+    emoji_pattern = r'\[表情包[^\]]*\]'
+    image_pattern = r'\[图片[^\]]*\]'
+    
+    return bool(re.search(emoji_pattern, text) or re.search(image_pattern, text))
+
+
+def clean_reply_text(text: str) -> str:
+    """Remove reply references like [回复 xxxx...] from text"""
+    if not text:
+        return text
+    
+    # 匹配 [回复 xxxx...] 格式的内容
+    # 使用非贪婪匹配，匹配到第一个 ] 就停止
+    cleaned_text = re.sub(r'\[回复[^\]]*\]', '', text)
+    
+    # 去除多余的空白字符
+    cleaned_text = cleaned_text.strip()
+    
+    return cleaned_text
+
+
+def get_chat_name(chat_id: str) -> str:
+    """Get chat name from chat_id by querying ChatStreams table directly"""
+    try:
+        chat_stream = ChatStreams.get_or_none(ChatStreams.stream_id == chat_id)
+        if chat_stream is None:
+            return f"未知聊天 ({chat_id})"
+        
+        if chat_stream.group_name:
+            return f"{chat_stream.group_name} ({chat_id})"
+        elif chat_stream.user_nickname:
+            return f"{chat_stream.user_nickname}的私聊 ({chat_id})"
+        else:
+            return f"未知聊天 ({chat_id})"
+    except Exception:
+        return f"查询失败 ({chat_id})"
+
+
+def format_timestamp(timestamp: float) -> str:
+    """Format timestamp to readable date string"""
+    try:
+        return datetime.fromtimestamp(timestamp).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    except (ValueError, OSError):
+        return "未知时间"
+
+
+def calculate_text_length_distribution(messages) -> Dict[str, int]:
+    """Calculate distribution of processed_plain_text length"""
+    distribution = {
+        '0': 0,           # 空文本
+        '1-5': 0,         # 极短文本
+        '6-10': 0,        # 很短文本
+        '11-20': 0,       # 短文本
+        '21-30': 0,       # 较短文本
+        '31-50': 0,       # 中短文本
+        '51-70': 0,       # 中等文本
+        '71-100': 0,      # 较长文本
+        '101-150': 0,     # 长文本
+        '151-200': 0,     # 很长文本
+        '201-300': 0,     # 超长文本
+        '301-500': 0,     # 极长文本
+        '501-1000': 0,    # 巨长文本
+        '1000+': 0        # 超巨长文本
+    }
+    
+    for msg in messages:
+        if msg.processed_plain_text is None:
+            continue
+        
+        # 排除包含表情包或图片标记的消息
+        if contains_emoji_or_image_tags(msg.processed_plain_text):
+            continue
+        
+        # 清理文本中的回复引用
+        cleaned_text = clean_reply_text(msg.processed_plain_text)
+        length = len(cleaned_text)
+        
+        if length == 0:
+            distribution['0'] += 1
+        elif length <= 5:
+            distribution['1-5'] += 1
+        elif length <= 10:
+            distribution['6-10'] += 1
+        elif length <= 20:
+            distribution['11-20'] += 1
+        elif length <= 30:
+            distribution['21-30'] += 1
+        elif length <= 50:
+            distribution['31-50'] += 1
+        elif length <= 70:
+            distribution['51-70'] += 1
+        elif length <= 100:
+            distribution['71-100'] += 1
+        elif length <= 150:
+            distribution['101-150'] += 1
+        elif length <= 200:
+            distribution['151-200'] += 1
+        elif length <= 300:
+            distribution['201-300'] += 1
+        elif length <= 500:
+            distribution['301-500'] += 1
+        elif length <= 1000:
+            distribution['501-1000'] += 1
+        else:
+            distribution['1000+'] += 1
+    
+    return distribution
+
+
+def get_text_length_stats(messages) -> Dict[str, float]:
+    """Calculate basic statistics for processed_plain_text length"""
+    lengths = []
+    null_count = 0
+    excluded_count = 0  # 被排除的消息数量
+    
+    for msg in messages:
+        if msg.processed_plain_text is None:
+            null_count += 1
+        elif contains_emoji_or_image_tags(msg.processed_plain_text):
+            # 排除包含表情包或图片标记的消息
+            excluded_count += 1
+        else:
+            # 清理文本中的回复引用
+            cleaned_text = clean_reply_text(msg.processed_plain_text)
+            lengths.append(len(cleaned_text))
+    
+    if not lengths:
+        return {
+            'count': 0,
+            'null_count': null_count,
+            'excluded_count': excluded_count,
+            'min': 0,
+            'max': 0,
+            'avg': 0,
+            'median': 0
+        }
+    
+    lengths.sort()
+    count = len(lengths)
+    
+    return {
+        'count': count,
+        'null_count': null_count,
+        'excluded_count': excluded_count,
+        'min': min(lengths),
+        'max': max(lengths),
+        'avg': sum(lengths) / count,
+        'median': lengths[count // 2] if count % 2 == 1 else (lengths[count // 2 - 1] + lengths[count // 2]) / 2
+    }
+
+
+def get_available_chats() -> List[Tuple[str, str, int]]:
+    """Get all available chats with message counts"""
+    try:
+        # 获取所有有消息的chat_id，排除特殊类型消息
+        chat_counts = {}
+        for msg in Messages.select(Messages.chat_id).distinct():
+            chat_id = msg.chat_id
+            count = Messages.select().where(
+                (Messages.chat_id == chat_id) &
+                (Messages.is_emoji != 1) &
+                (Messages.is_picid != 1) &
+                (Messages.is_command != 1)
+            ).count()
+            if count > 0:
+                chat_counts[chat_id] = count
+        
+        # 获取聊天名称
+        result = []
+        for chat_id, count in chat_counts.items():
+            chat_name = get_chat_name(chat_id)
+            result.append((chat_id, chat_name, count))
+        
+        # 按消息数量排序
+        result.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
+        return result
+    except Exception as e:
+        print(f"获取聊天列表失败: {e}")
+        return []
+
+
+def get_time_range_input() -> Tuple[Optional[float], Optional[float]]:
+    """Get time range input from user"""
+    print("\n时间范围选择:")
+    print("1. 最近1天")
+    print("2. 最近3天") 
+    print("3. 最近7天")
+    print("4. 最近30天")
+    print("5. 自定义时间范围")
+    print("6. 不限制时间")
+    
+    choice = input("请选择时间范围 (1-6): ").strip()
+    
+    now = time.time()
+    
+    if choice == "1":
+        return now - 24*3600, now
+    elif choice == "2":
+        return now - 3*24*3600, now
+    elif choice == "3":
+        return now - 7*24*3600, now
+    elif choice == "4":
+        return now - 30*24*3600, now
+    elif choice == "5":
+        print("请输入开始时间 (格式: YYYY-MM-DD HH:MM:SS):")
+        start_str = input().strip()
+        print("请输入结束时间 (格式: YYYY-MM-DD HH:MM:SS):")
+        end_str = input().strip()
+        
+        try:
+            start_time = datetime.strptime(start_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").timestamp()
+            end_time = datetime.strptime(end_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").timestamp()
+            return start_time, end_time
+        except ValueError:
+            print("时间格式错误，将不限制时间范围")
+            return None, None
+    else:
+        return None, None
+
+
+def get_top_longest_messages(messages, top_n: int = 10) -> List[Tuple[str, int, str, str]]:
+    """Get top N longest messages"""
+    message_lengths = []
+    
+    for msg in messages:
+        if msg.processed_plain_text is not None:
+            # 排除包含表情包或图片标记的消息
+            if contains_emoji_or_image_tags(msg.processed_plain_text):
+                continue
+            
+            # 清理文本中的回复引用
+            cleaned_text = clean_reply_text(msg.processed_plain_text)
+            length = len(cleaned_text)
+            chat_name = get_chat_name(msg.chat_id)
+            time_str = format_timestamp(msg.time)
+            # 截取前100个字符作为预览
+            preview = cleaned_text[:100] + "..." if len(cleaned_text) > 100 else cleaned_text
+            message_lengths.append((chat_name, length, time_str, preview))
+    
+    # 按长度排序，取前N个
+    message_lengths.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
+    return message_lengths[:top_n]
+
+
+def analyze_text_lengths(chat_id: Optional[str] = None, start_time: Optional[float] = None, end_time: Optional[float] = None) -> None:
+    """Analyze processed_plain_text lengths with optional filters"""
+    
+    # 构建查询条件，排除特殊类型的消息
+    query = Messages.select().where(
+        (Messages.is_emoji != 1) &
+        (Messages.is_picid != 1) &
+        (Messages.is_command != 1)
+    )
+    
+    if chat_id:
+        query = query.where(Messages.chat_id == chat_id)
+    
+    if start_time:
+        query = query.where(Messages.time >= start_time)
+    
+    if end_time:
+        query = query.where(Messages.time <= end_time)
+    
+    messages = list(query)
+    
+    if not messages:
+        print("没有找到符合条件的消息")
+        return
+    
+    # 计算统计信息
+    distribution = calculate_text_length_distribution(messages)
+    stats = get_text_length_stats(messages)
+    top_longest = get_top_longest_messages(messages, 10)
+    
+    # 显示结果
+    print("\n=== Processed Plain Text 长度分析结果 ===")
+    print("(已排除表情、图片ID、命令类型消息，已排除[表情包]和[图片]标记消息，已清理回复引用)")
+    if chat_id:
+        print(f"聊天: {get_chat_name(chat_id)}")
+    else:
+        print("聊天: 全部聊天")
+    
+    if start_time and end_time:
+        print(f"时间范围: {format_timestamp(start_time)} 到 {format_timestamp(end_time)}")
+    elif start_time:
+        print(f"时间范围: {format_timestamp(start_time)} 之后")
+    elif end_time:
+        print(f"时间范围: {format_timestamp(end_time)} 之前")
+    else:
+        print("时间范围: 不限制")
+    
+    print("\n基本统计:")
+    print(f"总消息数量: {len(messages)}")
+    print(f"有文本消息数量: {stats['count']}")
+    print(f"空文本消息数量: {stats['null_count']}")
+    print(f"被排除的消息数量: {stats['excluded_count']}")
+    if stats['count'] > 0:
+        print(f"最短长度: {stats['min']} 字符")
+        print(f"最长长度: {stats['max']} 字符")
+        print(f"平均长度: {stats['avg']:.2f} 字符")
+        print(f"中位数长度: {stats['median']:.2f} 字符")
+    
+    print("\n文本长度分布:")
+    total = stats['count']
+    if total > 0:
+        for range_name, count in distribution.items():
+            if count > 0:
+                percentage = count / total * 100
+                print(f"{range_name} 字符: {count} ({percentage:.2f}%)")
+    
+    # 显示最长的消息
+    if top_longest:
+        print(f"\n最长的 {len(top_longest)} 条消息:")
+        for i, (chat_name, length, time_str, preview) in enumerate(top_longest, 1):
+            print(f"{i}. [{chat_name}] {time_str}")
+            print(f"   长度: {length} 字符")
+            print(f"   预览: {preview}")
+            print()
+
+
+def interactive_menu() -> None:
+    """Interactive menu for text length analysis"""
+    
+    while True:
+        print("\n" + "="*50)
+        print("Processed Plain Text 长度分析工具")
+        print("="*50)
+        print("1. 分析全部聊天")
+        print("2. 选择特定聊天分析")
+        print("q. 退出")
+        
+        choice = input("\n请选择分析模式 (1-2, q): ").strip()
+        
+        if choice.lower() == 'q':
+            print("再见！")
+            break
+        
+        chat_id = None
+        
+        if choice == "2":
+            # 显示可用的聊天列表
+            chats = get_available_chats()
+            if not chats:
+                print("没有找到聊天数据")
+                continue
+            
+            print(f"\n可用的聊天 (共{len(chats)}个):")
+            for i, (_cid, name, count) in enumerate(chats, 1):
+                print(f"{i}. {name} ({count}条消息)")
+            
+            try:
+                chat_choice = int(input(f"\n请选择聊天 (1-{len(chats)}): ").strip())
+                if 1 <= chat_choice <= len(chats):
+                    chat_id = chats[chat_choice - 1][0]
+                else:
+                    print("无效选择")
+                    continue
+            except ValueError:
+                print("请输入有效数字")
+                continue
+        
+        elif choice != "1":
+            print("无效选择")
+            continue
+        
+        # 获取时间范围
+        start_time, end_time = get_time_range_input()
+        
+        # 执行分析
+        analyze_text_lengths(chat_id, start_time, end_time)
+        
+        input("\n按回车键继续...")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    interactive_menu() 

src/chat/chat_loop/heartFC_chat.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import asyncio
 import time
 import traceback
 import random
-from typing import List, Optional, Dict, Any
+from typing import List, Optional, Dict, Any, Tuple
 from rich.traceback import install
 
 from src.config.config import global_config
@@ -18,11 +18,12 @@ from src.chat.chat_loop.hfc_utils import CycleDetail
 from src.person_info.relationship_builder_manager import relationship_builder_manager
 from src.person_info.person_info import get_person_info_manager
 from src.plugin_system.base.component_types import ActionInfo, ChatMode
-from src.plugin_system.apis import generator_api, send_api, message_api
+from src.plugin_system.apis import generator_api, send_api, message_api, database_api
 from src.chat.willing.willing_manager import get_willing_manager
 from src.mais4u.mai_think import mai_thinking_manager
-from maim_message.message_base import GroupInfo
 from src.mais4u.constant_s4u import ENABLE_S4U
+from src.plugins.built_in.core_actions.no_reply import NoReplyAction
+from src.chat.chat_loop.hfc_utils import send_typing, stop_typing
 
 ERROR_LOOP_INFO = {
     "loop_plan_info": {
@@ -88,11 +89,6 @@ class HeartFChatting:
 
         self.loop_mode = ChatMode.NORMAL  # 初始循环模式为普通模式
 
-        # 新增：消息计数器和疲惫阈值
-        self._message_count = 0  # 发送的消息计数
-        self._message_threshold = max(10, int(30 * global_config.chat.focus_value))
-        self._fatigue_triggered = False  # 是否已触发疲惫退出
-
         self.action_manager = ActionManager()
         self.action_planner = ActionPlanner(chat_id=self.stream_id, action_manager=self.action_manager)
         self.action_modifier = ActionModifier(action_manager=self.action_manager, chat_id=self.stream_id)
@@ -112,7 +108,6 @@ class HeartFChatting:
 
         self.last_read_time = time.time() - 1
 
-        self.willing_amplifier = 1
         self.willing_manager = get_willing_manager()
 
         logger.info(f"{self.log_prefix} HeartFChatting 初始化完成")
@@ -182,6 +177,9 @@ class HeartFChatting:
             if self.loop_mode == ChatMode.NORMAL:
                 self.energy_value -= 0.3
                 self.energy_value = max(self.energy_value, 0.3)
+            if self.loop_mode == ChatMode.FOCUS:
+                self.energy_value -= 0.6
+                self.energy_value = max(self.energy_value, 0.3)
 
     def print_cycle_info(self, cycle_timers):
         # 记录循环信息和计时器结果
@@ -200,9 +198,9 @@ class HeartFChatting:
     async def _loopbody(self):
         if self.loop_mode == ChatMode.FOCUS:
             if await self._observe():
-                self.energy_value -= 1 * global_config.chat.focus_value
+                self.energy_value -= 1 / global_config.chat.focus_value
             else:
-                self.energy_value -= 3 * global_config.chat.focus_value
+                self.energy_value -= 3 / global_config.chat.focus_value
             if self.energy_value <= 1:
                 self.energy_value = 1
                 self.loop_mode = ChatMode.NORMAL
@@ -218,15 +216,17 @@ class HeartFChatting:
                 limit_mode="earliest",
                 filter_bot=True,
             )
+            if global_config.chat.focus_value != 0:
+                if len(new_messages_data) > 3 / pow(global_config.chat.focus_value, 0.5):
+                    self.loop_mode = ChatMode.FOCUS
+                    self.energy_value = (
+                        10 + (len(new_messages_data) / (3 / pow(global_config.chat.focus_value, 0.5))) * 10
+                    )
+                    return True
 
-            if len(new_messages_data) > 3 * global_config.chat.focus_value:
+                if self.energy_value >= 30:
-                self.loop_mode = ChatMode.FOCUS
+                    self.loop_mode = ChatMode.FOCUS
-                self.energy_value = 10 + (len(new_messages_data) / (3 * global_config.chat.focus_value)) * 10
+                    return True
-                return True
-
-            if self.energy_value >= 30 * global_config.chat.focus_value:
-                self.loop_mode = ChatMode.FOCUS
-                return True
 
             if new_messages_data:
                 earliest_messages_data = new_messages_data[0]
@@ -235,10 +235,10 @@ class HeartFChatting:
                 if_think = await self.normal_response(earliest_messages_data)
                 if if_think:
                     factor = max(global_config.chat.focus_value, 0.1)
-                    self.energy_value *= 1.1 / factor
+                    self.energy_value *= 1.1 * factor
                     logger.info(f"{self.log_prefix} 进行了思考，能量值按倍数增加，当前能量值：{self.energy_value:.1f}")
                 else:
-                    self.energy_value += 0.1 / global_config.chat.focus_value
+                    self.energy_value += 0.1 * global_config.chat.focus_value
                     logger.debug(f"{self.log_prefix} 没有进行思考，能量值线性增加，当前能量值：{self.energy_value:.1f}")
 
                 logger.debug(f"{self.log_prefix} 当前能量值：{self.energy_value:.1f}")
@@ -257,44 +257,69 @@ class HeartFChatting:
         person_name = await person_info_manager.get_value(person_id, "person_name")
         return f"{person_name}:{message_data.get('processed_plain_text')}"
 
-    async def send_typing(self):
+    async def _send_and_store_reply(
-        group_info = GroupInfo(platform="amaidesu_default", group_id="114514", group_name="内心")
+        self,
+        response_set,
+        reply_to_str,
+        loop_start_time,
+        action_message,
+        cycle_timers: Dict[str, float],
+        thinking_id,
+        plan_result,
+    ) -> Tuple[Dict[str, Any], str, Dict[str, float]]:
+        with Timer("回复发送", cycle_timers):
+            reply_text = await self._send_response(response_set, reply_to_str, loop_start_time, action_message)
 
-        chat = await get_chat_manager().get_or_create_stream(
+            # 存储reply action信息
-            platform="amaidesu_default",
+        person_info_manager = get_person_info_manager()
-            user_info=None,
+        person_id = person_info_manager.get_person_id(
-            group_info=group_info,
+            action_message.get("chat_info_platform", ""),
+            action_message.get("user_id", ""),
+        )
+        person_name = await person_info_manager.get_value(person_id, "person_name")
+        action_prompt_display = f"你对{person_name}进行了回复：{reply_text}"
+
+        await database_api.store_action_info(
+            chat_stream=self.chat_stream,
+            action_build_into_prompt=False,
+            action_prompt_display=action_prompt_display,
+            action_done=True,
+            thinking_id=thinking_id,
+            action_data={"reply_text": reply_text, "reply_to": reply_to_str},
+            action_name="reply",
         )
 
-        await send_api.custom_to_stream(
+        # 构建循环信息
-            message_type="state", content="typing", stream_id=chat.stream_id, storage_message=False
+        loop_info: Dict[str, Any] = {
-        )
+            "loop_plan_info": {
+                "action_result": plan_result.get("action_result", {}),
+            },
+            "loop_action_info": {
+                "action_taken": True,
+                "reply_text": reply_text,
+                "command": "",
+                "taken_time": time.time(),
+            },
+        }
 
-    async def stop_typing(self):
+        return loop_info, reply_text, cycle_timers
-        group_info = GroupInfo(platform="amaidesu_default", group_id="114514", group_name="内心")
-
-        chat = await get_chat_manager().get_or_create_stream(
-            platform="amaidesu_default",
-            user_info=None,
-            group_info=group_info,
-        )
-
-        await send_api.custom_to_stream(
-            message_type="state", content="stop_typing", stream_id=chat.stream_id, storage_message=False
-        )
 
     async def _observe(self, message_data: Optional[Dict[str, Any]] = None):
         # sourcery skip: hoist-statement-from-if, merge-comparisons, reintroduce-else
         if not message_data:
             message_data = {}
         action_type = "no_action"
+        reply_text = ""  # 初始化reply_text变量，避免UnboundLocalError
+        gen_task = None  # 初始化gen_task变量，避免UnboundLocalError
+        reply_to_str = ""  # 初始化reply_to_str变量
+
         # 创建新的循环信息
         cycle_timers, thinking_id = self.start_cycle()
 
         logger.info(f"{self.log_prefix} 开始第{self._cycle_counter}次思考[模式：{self.loop_mode}]")
-        
+
         if ENABLE_S4U:
-            await self.send_typing()
+            await send_typing()
 
         async with global_prompt_manager.async_message_scope(self.chat_stream.context.get_template_name()):
             loop_start_time = time.time()
@@ -310,95 +335,254 @@ class HeartFChatting:
                 except Exception as e:
                     logger.error(f"{self.log_prefix} 动作修改失败: {e}")
 
-            # 如果normal，开始一个回复生成进程，先准备好回复（其实是和planer同时进行的）
+            # 检查是否在normal模式下没有可用动作（除了reply相关动作）
+            skip_planner = False
             if self.loop_mode == ChatMode.NORMAL:
-                reply_to_str = await self.build_reply_to_str(message_data)
+                # 过滤掉reply相关的动作，检查是否还有其他动作
-                gen_task = asyncio.create_task(self._generate_response(message_data, available_actions, reply_to_str))
+                non_reply_actions = {
+                    k: v for k, v in available_actions.items() if k not in ["reply", "no_reply", "no_action"]
+                }
 
-            with Timer("规划器", cycle_timers):
+                if not non_reply_actions:
-                plan_result, target_message = await self.action_planner.plan(mode=self.loop_mode)
+                    skip_planner = True
+                    logger.info(f"{self.log_prefix} Normal模式下没有可用动作，直接回复")
 
-            action_result: dict = plan_result.get("action_result", {})  # type: ignore
+                    # 直接设置为reply动作
-            action_type, action_data, reasoning, is_parallel = (
+                    action_type = "reply"
-                action_result.get("action_type", "error"),
+                    reasoning = ""
-                action_result.get("action_data", {}),
+                    action_data = {"loop_start_time": loop_start_time}
-                action_result.get("reasoning", "未提供理由"),
+                    is_parallel = False
-                action_result.get("is_parallel", True),
-            )
 
-            action_data["loop_start_time"] = loop_start_time
+                    # 构建plan_result用于后续处理
+                    plan_result = {
+                        "action_result": {
+                            "action_type": action_type,
+                            "action_data": action_data,
+                            "reasoning": reasoning,
+                            "timestamp": time.time(),
+                            "is_parallel": is_parallel,
+                        },
+                        "action_prompt": "",
+                    }
+                    target_message = message_data
 
-            if self.loop_mode == ChatMode.NORMAL:
+                # 如果normal模式且不跳过规划器，开始一个回复生成进程，先准备好回复（其实是和planer同时进行的）
-                if action_type == "no_action":
+                if not skip_planner:
-                    logger.info(f"[{self.log_prefix}] {global_config.bot.nickname} 决定进行回复")
+                    reply_to_str = await self.build_reply_to_str(message_data)
-                elif is_parallel:
+                    gen_task = asyncio.create_task(
-                    logger.info(
+                        self._generate_response(
-                        f"[{self.log_prefix}] {global_config.bot.nickname} 决定进行回复, 同时执行{action_type}动作"
+                            message_data=message_data,
+                            available_actions=available_actions,
+                            reply_to=reply_to_str,
+                            request_type="chat.replyer.normal",
+                        )
                     )
-                else:
-                    logger.info(f"[{self.log_prefix}] {global_config.bot.nickname} 决定执行{action_type}动作")
 
-            if action_type == "no_action":
+            if not skip_planner:
+                with Timer("规划器", cycle_timers):
+                    plan_result, target_message = await self.action_planner.plan(mode=self.loop_mode)
+
+                action_result: Dict[str, Any] = plan_result.get("action_result", {})  # type: ignore
+                action_type, action_data, reasoning, is_parallel = (
+                    action_result.get("action_type", "error"),
+                    action_result.get("action_data", {}),
+                    action_result.get("reasoning", "未提供理由"),
+                    action_result.get("is_parallel", True),
+                )
+
+                action_data["loop_start_time"] = loop_start_time
+
+            if action_type == "reply":
+                logger.info(f"{self.log_prefix}{global_config.bot.nickname} 决定进行回复")
+            elif is_parallel:
+                logger.info(f"{self.log_prefix}{global_config.bot.nickname} 决定进行回复, 同时执行{action_type}动作")
+            else:
+                # 只有在gen_task存在时才进行相关操作
+                if gen_task:
+                    if not gen_task.done():
+                        gen_task.cancel()
+                        logger.debug(f"{self.log_prefix} 已取消预生成的回复任务")
+                        logger.info(
+                            f"{self.log_prefix}{global_config.bot.nickname} 原本想要回复，但选择执行{action_type}，不发表回复"
+                        )
+                    elif generation_result := gen_task.result():
+                        content = " ".join([item[1] for item in generation_result if item[0] == "text"])
+                        logger.debug(f"{self.log_prefix} 预生成的回复任务已完成")
+                        logger.info(
+                            f"{self.log_prefix}{global_config.bot.nickname} 原本想要回复：{content}，但选择执行{action_type}，不发表回复"
+                        )
+                    else:
+                        logger.warning(f"{self.log_prefix} 预生成的回复任务未生成有效内容")
+
+            action_message: Dict[str, Any] = message_data or target_message  # type: ignore
+            if action_type == "reply":
                 # 等待回复生成完毕
-                gather_timeout = global_config.chat.thinking_timeout
+                if self.loop_mode == ChatMode.NORMAL:
-                try:
+                    # 只有在gen_task存在时才等待
-                    response_set = await asyncio.wait_for(gen_task, timeout=gather_timeout)
+                    if not gen_task:
-                except asyncio.TimeoutError:
+                        reply_to_str = await self.build_reply_to_str(message_data)
-                    response_set = None
+                        gen_task = asyncio.create_task(
+                            self._generate_response(
+                                message_data=message_data,
+                                available_actions=available_actions,
+                                reply_to=reply_to_str,
+                                request_type="chat.replyer.normal",
+                            )
+                        )
 
-                if response_set:
+                    gather_timeout = global_config.chat.thinking_timeout
-                    content = " ".join([item[1] for item in response_set if item[0] == "text"])
+                    try:
+                        response_set = await asyncio.wait_for(gen_task, timeout=gather_timeout)
+                    except asyncio.TimeoutError:
+                        logger.warning(f"{self.log_prefix} 回复生成超时>{global_config.chat.thinking_timeout}s，已跳过")
+                        response_set = None
 
-                # 模型炸了，没有回复内容生成
+                    # 模型炸了或超时，没有回复内容生成
-                if not response_set:
+                    if not response_set:
-                    logger.warning(f"[{self.log_prefix}] 模型未生成回复内容")
+                        logger.warning(f"{self.log_prefix}模型未生成回复内容")
-                    return False
+                        return False
-                elif action_type not in ["no_action"] and not is_parallel:
+                else:
-                    logger.info(
+                    logger.info(f"{self.log_prefix}{global_config.bot.nickname} 决定进行回复 (focus模式)")
-                        f"[{self.log_prefix}] {global_config.bot.nickname} 原本想要回复：{content}，但选择执行{action_type}，不发表回复"
-                    )
-                    return False
 
-                logger.info(f"[{self.log_prefix}] {global_config.bot.nickname} 决定的回复内容: {content}")
+                    # 构建reply_to字符串
+                    reply_to_str = await self.build_reply_to_str(action_message)
 
-                # 发送回复 (不再需要传入 chat)
+                    # 生成回复
-                reply_text = await self._send_response(response_set, reply_to_str, loop_start_time,message_data)
+                    with Timer("回复生成", cycle_timers):
-                
+                        response_set = await self._generate_response(
-                
+                            message_data=action_message,
-                
+                            available_actions=available_actions,
-                
+                            reply_to=reply_to_str,
-                
+                            request_type="chat.replyer.focus",
-                if ENABLE_S4U:
+                        )
-                    await self.stop_typing()
+
-                    await mai_thinking_manager.get_mai_think(self.stream_id).do_think_after_response(reply_text)
+                    if not response_set:
+                        logger.warning(f"{self.log_prefix}模型未生成回复内容")
+                        return False
+
+                loop_info, reply_text, cycle_timers = await self._send_and_store_reply(
+                    response_set, reply_to_str, loop_start_time, action_message, cycle_timers, thinking_id, plan_result
+                )
 
                 return True
 
             else:
-                action_message: Dict[str, Any] = message_data or target_message  # type: ignore
+                # 并行执行：同时进行回复发送和动作执行
+                # 先置空防止未定义错误
+                background_reply_task = None
+                background_action_task = None
+                # 如果是并行执行且在normal模式下，需要等待预生成的回复任务完成并发送回复
+                if self.loop_mode == ChatMode.NORMAL and is_parallel and gen_task:
 
-                # 动作执行计时
+                    async def handle_reply_task() -> Tuple[Optional[Dict[str, Any]], str, Dict[str, float]]:
-                with Timer("动作执行", cycle_timers):
+                        # 等待预生成的回复任务完成
-                    success, reply_text, command = await self._handle_action(
+                        gather_timeout = global_config.chat.thinking_timeout
-                        action_type, reasoning, action_data, cycle_timers, thinking_id, action_message
+                        try:
+                            response_set = await asyncio.wait_for(gen_task, timeout=gather_timeout)
+
+                        except asyncio.TimeoutError:
+                            logger.warning(
+                                f"{self.log_prefix} 并行执行：回复生成超时>{global_config.chat.thinking_timeout}s，已跳过"
+                            )
+                            return None, "", {}
+                        except asyncio.CancelledError:
+                            logger.debug(f"{self.log_prefix} 并行执行：回复生成任务已被取消")
+                            return None, "", {}
+
+                        if not response_set:
+                            logger.warning(f"{self.log_prefix} 模型超时或生成回复内容为空")
+                            return None, "", {}
+
+                        reply_to_str = await self.build_reply_to_str(action_message)
+                        loop_info, reply_text, cycle_timers_reply = await self._send_and_store_reply(
+                            response_set,
+                            reply_to_str,
+                            loop_start_time,
+                            action_message,
+                            cycle_timers,
+                            thinking_id,
+                            plan_result,
+                        )
+                        return loop_info, reply_text, cycle_timers_reply
+
+                    # 执行回复任务并赋值到变量
+                    background_reply_task = asyncio.create_task(handle_reply_task())
+
+                # 动作执行任务
+                async def handle_action_task():
+                    with Timer("动作执行", cycle_timers):
+                        success, reply_text, command = await self._handle_action(
+                            action_type, reasoning, action_data, cycle_timers, thinking_id, action_message
+                        )
+                    return success, reply_text, command
+
+                # 执行动作任务并赋值到变量
+                background_action_task = asyncio.create_task(handle_action_task())
+
+                reply_loop_info = None
+                reply_text_from_reply = ""
+                action_success = False
+                action_reply_text = ""
+                action_command = ""
+
+                # 并行执行所有任务
+                if background_reply_task:
+                    results = await asyncio.gather(
+                        background_reply_task, background_action_task, return_exceptions=True
                     )
+                    # 处理回复任务结果
+                    reply_result = results[0]
+                    if isinstance(reply_result, BaseException):
+                        logger.error(f"{self.log_prefix} 回复任务执行异常: {reply_result}")
+                    elif reply_result and reply_result[0] is not None:
+                        reply_loop_info, reply_text_from_reply, _ = reply_result
 
-                loop_info = {
+                    # 处理动作任务结果
-                    "loop_plan_info": {
+                    action_task_result = results[1]
-                        "action_result": plan_result.get("action_result", {}),
+                    if isinstance(action_task_result, BaseException):
-                    },
+                        logger.error(f"{self.log_prefix} 动作任务执行异常: {action_task_result}")
-                    "loop_action_info": {
+                    else:
-                        "action_taken": success,
+                        action_success, action_reply_text, action_command = action_task_result
-                        "reply_text": reply_text,
+                else:
-                        "command": command,
+                    results = await asyncio.gather(background_action_task, return_exceptions=True)
-                        "taken_time": time.time(),
+                    # 只有动作任务
-                    },
+                    action_task_result = results[0]
-                }
+                    if isinstance(action_task_result, BaseException):
+                        logger.error(f"{self.log_prefix} 动作任务执行异常: {action_task_result}")
+                    else:
+                        action_success, action_reply_text, action_command = action_task_result
 
-                if loop_info["loop_action_info"]["command"] == "stop_focus_chat":
+                # 构建最终的循环信息
-                    logger.info(f"{self.log_prefix} 麦麦决定停止专注聊天")
+                if reply_loop_info:
-                    return False
+                    # 如果有回复信息，使用回复的loop_info作为基础
-                    # 停止该聊天模式的循环
+                    loop_info = reply_loop_info
+                    # 更新动作执行信息
+                    loop_info["loop_action_info"].update(
+                        {
+                            "action_taken": action_success,
+                            "command": action_command,
+                            "taken_time": time.time(),
+                        }
+                    )
+                    reply_text = reply_text_from_reply
+                else:
+                    # 没有回复信息，构建纯动作的loop_info
+                    loop_info = {
+                        "loop_plan_info": {
+                            "action_result": plan_result.get("action_result", {}),
+                        },
+                        "loop_action_info": {
+                            "action_taken": action_success,
+                            "reply_text": action_reply_text,
+                            "command": action_command,
+                            "taken_time": time.time(),
+                        },
+                    }
+                    reply_text = action_reply_text
+
+        if ENABLE_S4U:
+            await stop_typing()
+            await mai_thinking_manager.get_mai_think(self.stream_id).do_think_after_response(reply_text)
 
         self.end_cycle(loop_info, cycle_timers)
         self.print_cycle_info(cycle_timers)
@@ -406,8 +590,16 @@ class HeartFChatting:
         if self.loop_mode == ChatMode.NORMAL:
             await self.willing_manager.after_generate_reply_handle(message_data.get("message_id", ""))
 
+        # 管理no_reply计数器：当执行了非no_reply动作时，重置计数器
         if action_type != "no_reply" and action_type != "no_action":
+            # 导入NoReplyAction并重置计数器
+            NoReplyAction.reset_consecutive_count()
+            logger.info(f"{self.log_prefix} 执行了{action_type}动作，重置no_reply计数器")
             return True
+        elif action_type == "no_action":
+            # 当执行回复动作时，也重置no_reply计数器s
+            NoReplyAction.reset_consecutive_count()
+            logger.info(f"{self.log_prefix} 执行了回复动作，重置no_reply计数器")
 
         return True
 
@@ -435,7 +627,7 @@ class HeartFChatting:
         action: str,
         reasoning: str,
         action_data: dict,
-        cycle_timers: dict,
+        cycle_timers: Dict[str, float],
         thinking_id: str,
         action_message: dict,
     ) -> tuple[bool, str, str]:
@@ -501,7 +693,7 @@ class HeartFChatting:
         在"兴趣"模式下，判断是否回复并生成内容。
         """
 
-        interested_rate = (message_data.get("interest_value") or 0.0) * self.willing_amplifier
+        interested_rate = (message_data.get("interest_value") or 0.0) * global_config.chat.willing_amplifier
 
         self.willing_manager.setup(message_data, self.chat_stream)
 
@@ -515,8 +707,8 @@ class HeartFChatting:
                 reply_probability += additional_config["maimcore_reply_probability_gain"]
                 reply_probability = min(max(reply_probability, 0), 1)  # 确保概率在 0-1 之间
 
-            talk_frequency = global_config.chat.get_current_talk_frequency(self.stream_id)
+        talk_frequency = global_config.chat.get_current_talk_frequency(self.stream_id)
-            reply_probability = talk_frequency * reply_probability
+        reply_probability = talk_frequency * reply_probability
 
         # 处理表情包
         if message_data.get("is_emoji") or message_data.get("is_picid"):
@@ -544,7 +736,11 @@ class HeartFChatting:
         return False
 
     async def _generate_response(
-        self, message_data: dict, available_actions: Optional[Dict[str, ActionInfo]], reply_to: str
+        self,
+        message_data: dict,
+        available_actions: Optional[Dict[str, ActionInfo]],
+        reply_to: str,
+        request_type: str = "chat.replyer.normal",
     ) -> Optional[list]:
         """生成普通回复"""
         try:
@@ -552,8 +748,8 @@ class HeartFChatting:
                 chat_stream=self.chat_stream,
                 reply_to=reply_to,
                 available_actions=available_actions,
-                enable_tool=global_config.tool.enable_in_normal_chat,
+                enable_tool=global_config.tool.enable_tool,
-                request_type="chat.replyer.normal",
+                request_type=request_type,
             )
 
             if not success or not reply_set:
@@ -563,10 +759,10 @@ class HeartFChatting:
             return reply_set
 
         except Exception as e:
-            logger.error(f"[{self.log_prefix}] 回复生成出现错误：{str(e)} {traceback.format_exc()}")
+            logger.error(f"{self.log_prefix}回复生成出现错误：{str(e)} {traceback.format_exc()}")
             return None
 
-    async def _send_response(self, reply_set, reply_to, thinking_start_time, message_data):
+    async def _send_response(self, reply_set, reply_to, thinking_start_time, message_data) -> str:
         current_time = time.time()
         new_message_count = message_api.count_new_messages(
             chat_id=self.chat_stream.stream_id, start_time=thinking_start_time, end_time=current_time
@@ -578,13 +774,9 @@ class HeartFChatting:
         need_reply = new_message_count >= random.randint(2, 4)
 
         if need_reply:
-            logger.info(
+            logger.info(f"{self.log_prefix} 从思考到回复，共有{new_message_count}条新消息，使用引用回复")
-                f"{self.log_prefix} 从思考到回复，共有{new_message_count}条新消息，使用引用回复"
-            )
         else:
-            logger.debug(
+            logger.info(f"{self.log_prefix} 从思考到回复，共有{new_message_count}条新消息，不使用引用回复")
-                f"{self.log_prefix} 从思考到回复，共有{new_message_count}条新消息，不使用引用回复"
-            )
 
         reply_text = ""
         first_replied = False

src/chat/chat_loop/hfc_utils.py

@@ -1,10 +1,13 @@
 import time
-
 from typing import Optional, Dict, Any
 
 from src.config.config import global_config
-from src.common.message_repository import count_messages
 from src.common.logger import get_logger
+from src.chat.message_receive.chat_stream import get_chat_manager
+from src.plugin_system.apis import send_api
+from maim_message.message_base import GroupInfo
+
+from src.common.message_repository import count_messages
 
 logger = get_logger(__name__)
 
@@ -106,3 +109,30 @@ def get_recent_message_stats(minutes: float = 30, chat_id: Optional[str] = None)
     bot_reply_count = count_messages(bot_filter)
 
     return {"bot_reply_count": bot_reply_count, "total_message_count": total_message_count}
+
+
+async def send_typing():
+    group_info = GroupInfo(platform="amaidesu_default", group_id="114514", group_name="内心")
+
+    chat = await get_chat_manager().get_or_create_stream(
+        platform="amaidesu_default",
+        user_info=None,
+        group_info=group_info,
+    )
+
+    await send_api.custom_to_stream(
+        message_type="state", content="typing", stream_id=chat.stream_id, storage_message=False
+    )
+
+async def stop_typing():
+    group_info = GroupInfo(platform="amaidesu_default", group_id="114514", group_name="内心")
+
+    chat = await get_chat_manager().get_or_create_stream(
+        platform="amaidesu_default",
+        user_info=None,
+        group_info=group_info,
+    )
+
+    await send_api.custom_to_stream(
+        message_type="state", content="stop_typing", stream_id=chat.stream_id, storage_message=False
+    )

src/chat/emoji_system/emoji_manager.py

@@ -525,9 +525,9 @@ class EmojiManager:
         如果文件已被删除，则执行对象的删除方法并从列表中移除
         """
         try:
-            if not self.emoji_objects:
+            # if not self.emoji_objects:
-                logger.warning("[检查] emoji_objects为空，跳过完整性检查")
+            #     logger.warning("[检查] emoji_objects为空，跳过完整性检查")
-                return
+            #     return
 
             total_count = len(self.emoji_objects)
             self.emoji_num = total_count
@@ -707,6 +707,38 @@ class EmojiManager:
                 return emoji
         return None  # 如果循环结束还没找到，则返回 None
 
+    async def get_emoji_description_by_hash(self, emoji_hash: str) -> Optional[str]:
+        """根据哈希值获取已注册表情包的描述
+        
+        Args:
+            emoji_hash: 表情包的哈希值
+            
+        Returns:
+            Optional[str]: 表情包描述，如果未找到则返回None
+        """
+        try:
+            # 先从内存中查找
+            emoji = await self.get_emoji_from_manager(emoji_hash)
+            if emoji and emoji.description:
+                logger.info(f"[缓存命中] 从内存获取表情包描述: {emoji.description[:50]}...")
+                return emoji.description
+            
+            # 如果内存中没有，从数据库查找
+            self._ensure_db()
+            try:
+                emoji_record = Emoji.get_or_none(Emoji.emoji_hash == emoji_hash)
+                if emoji_record and emoji_record.description:
+                    logger.info(f"[缓存命中] 从数据库获取表情包描述: {emoji_record.description[:50]}...")
+                    return emoji_record.description
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"从数据库查询表情包描述时出错: {e}")
+            
+            return None
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"获取表情包描述失败 (Hash: {emoji_hash}): {str(e)}")
+            return None
+
     async def delete_emoji(self, emoji_hash: str) -> bool:
         """根据哈希值删除表情包
 

src/chat/express/expression_learner.py

@@ -51,7 +51,7 @@ def init_prompt() -> None:
 当"想说明某个具体的事实观点，但懒得明说，或者不便明说，或表达一种默契"，使用"懂的都懂"
 当"当涉及游戏相关时，表示意外的夸赞，略带戏谑意味"时，使用"这么强！"
 
-注意不要总结你自己（SELF）的发言
+请注意：不要总结你自己（SELF）的发言
 现在请你概括
 """
     Prompt(learn_style_prompt, "learn_style_prompt")
@@ -330,48 +330,8 @@ class ExpressionLearner:
         """
         current_time = time.time()
 
-        # 全局衰减所有已存储的表达方式
+        # 全局衰减所有已存储的表达方式（直接操作数据库）
-        for type in ["style", "grammar"]:
+        self._apply_global_decay_to_database(current_time)
-            base_dir = os.path.join("data", "expression", f"learnt_{type}")
-            if not os.path.exists(base_dir):
-                logger.debug(f"目录不存在，跳过衰减: {base_dir}")
-                continue
-
-            try:
-                chat_ids = os.listdir(base_dir)
-                logger.debug(f"在 {base_dir} 中找到 {len(chat_ids)} 个聊天ID目录进行衰减")
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"读取目录失败 {base_dir}: {e}")
-                continue
-
-            for chat_id in chat_ids:
-                file_path = os.path.join(base_dir, chat_id, "expressions.json")
-                if not os.path.exists(file_path):
-                    continue
-
-                try:
-                    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-                        expressions = json.load(f)
-
-                    if not isinstance(expressions, list):
-                        logger.warning(f"表达方式文件格式错误，跳过衰减: {file_path}")
-                        continue
-
-                    # 应用全局衰减
-                    decayed_expressions = self.apply_decay_to_expressions(expressions, current_time)
-
-                    # 保存衰减后的结果
-                    with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-                        json.dump(decayed_expressions, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-                        
-                    logger.debug(f"已对 {file_path} 应用衰减，剩余 {len(decayed_expressions)} 个表达方式")
-                except json.JSONDecodeError as e:
-                    logger.error(f"JSON解析失败，跳过衰减 {file_path}: {e}")
-                except PermissionError as e:
-                    logger.error(f"权限不足，无法更新 {file_path}: {e}")
-                except Exception as e:
-                    logger.error(f"全局衰减{type}表达方式失败 {file_path}: {e}")
-                    continue
 
         learnt_style: Optional[List[Tuple[str, str, str]]] = []
         learnt_grammar: Optional[List[Tuple[str, str, str]]] = []
@@ -388,6 +348,42 @@ class ExpressionLearner:
 
         return learnt_style, learnt_grammar
 
+    def _apply_global_decay_to_database(self, current_time: float) -> None:
+        """
+        对数据库中的所有表达方式应用全局衰减
+        """
+        try:
+            # 获取所有表达方式
+            all_expressions = Expression.select()
+            
+            updated_count = 0
+            deleted_count = 0
+            
+            for expr in all_expressions:
+                # 计算时间差
+                last_active = expr.last_active_time
+                time_diff_days = (current_time - last_active) / (24 * 3600)  # 转换为天
+                
+                # 计算衰减值
+                decay_value = self.calculate_decay_factor(time_diff_days)
+                new_count = max(0.01, expr.count - decay_value)
+                
+                if new_count <= 0.01:
+                    # 如果count太小，删除这个表达方式
+                    expr.delete_instance()
+                    deleted_count += 1
+                else:
+                    # 更新count
+                    expr.count = new_count
+                    expr.save()
+                    updated_count += 1
+            
+            if updated_count > 0 or deleted_count > 0:
+                logger.info(f"全局衰减完成：更新了 {updated_count} 个表达方式，删除了 {deleted_count} 个表达方式")
+                
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"数据库全局衰减失败: {e}")
+
     def calculate_decay_factor(self, time_diff_days: float) -> float:
         """
         计算衰减值
@@ -410,30 +406,6 @@ class ExpressionLearner:
 
         return min(0.01, decay)
 
-    def apply_decay_to_expressions(
-        self, expressions: List[Dict[str, Any]], current_time: float
-    ) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """
-        对表达式列表应用衰减
-        返回衰减后的表达式列表，移除count小于0的项
-        """
-        result = []
-        for expr in expressions:
-            # 确保last_active_time存在，如果不存在则使用current_time
-            if "last_active_time" not in expr:
-                expr["last_active_time"] = current_time
-
-            last_active = expr["last_active_time"]
-            time_diff_days = (current_time - last_active) / (24 * 3600)  # 转换为天
-
-            decay_value = self.calculate_decay_factor(time_diff_days)
-            expr["count"] = max(0.01, expr.get("count", 1) - decay_value)
-
-            if expr["count"] > 0:
-                result.append(expr)
-
-        return result
-
     async def learn_and_store(self, type: str, num: int = 10) -> List[Tuple[str, str, str]]:
         # sourcery skip: use-join
         """

src/chat/express/expression_selector.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import json
 import time
 import random
 
-from typing import List, Dict, Tuple, Optional
+from typing import List, Dict, Tuple, Optional, Any
 from json_repair import repair_json
 
 from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
@@ -117,36 +117,42 @@ class ExpressionSelector:
 
     def get_random_expressions(
         self, chat_id: str, total_num: int, style_percentage: float, grammar_percentage: float
-    ) -> Tuple[List[Dict[str, str]], List[Dict[str, str]]]:
+    ) -> Tuple[List[Dict[str, Any]], List[Dict[str, Any]]]:
         # 支持多chat_id合并抽选
         related_chat_ids = self.get_related_chat_ids(chat_id)
-        style_exprs = []
+        
-        grammar_exprs = []
+        # 优化：一次性查询所有相关chat_id的表达方式
-        for cid in related_chat_ids:
+        style_query = Expression.select().where(
-            style_query = Expression.select().where((Expression.chat_id == cid) & (Expression.type == "style"))
+            (Expression.chat_id.in_(related_chat_ids)) & (Expression.type == "style")
-            grammar_query = Expression.select().where((Expression.chat_id == cid) & (Expression.type == "grammar"))
+        )
-            style_exprs.extend([
+        grammar_query = Expression.select().where(
-                {
+            (Expression.chat_id.in_(related_chat_ids)) & (Expression.type == "grammar")
-                    "situation": expr.situation,
+        )
-                    "style": expr.style,
+        
-                    "count": expr.count,
+        style_exprs = [
-                    "last_active_time": expr.last_active_time,
+            {
-                    "source_id": cid,
+                "situation": expr.situation,
-                    "type": "style",
+                "style": expr.style,
-                    "create_date": expr.create_date if expr.create_date is not None else expr.last_active_time,
+                "count": expr.count,
-                } for expr in style_query
+                "last_active_time": expr.last_active_time,
-            ])
+                "source_id": expr.chat_id,
-            grammar_exprs.extend([
+                "type": "style",
-                {
+                "create_date": expr.create_date if expr.create_date is not None else expr.last_active_time,
-                    "situation": expr.situation,
+            } for expr in style_query
-                    "style": expr.style,
+        ]
-                    "count": expr.count,
+        
-                    "last_active_time": expr.last_active_time,
+        grammar_exprs = [
-                    "source_id": cid,
+            {
-                    "type": "grammar",
+                "situation": expr.situation,
-                    "create_date": expr.create_date if expr.create_date is not None else expr.last_active_time,
+                "style": expr.style,
-                } for expr in grammar_query
+                "count": expr.count,
-            ])
+                "last_active_time": expr.last_active_time,
+                "source_id": expr.chat_id,
+                "type": "grammar",
+                "create_date": expr.create_date if expr.create_date is not None else expr.last_active_time,
+            } for expr in grammar_query
+        ]
+        
         style_num = int(total_num * style_percentage)
         grammar_num = int(total_num * grammar_percentage)
         # 按权重抽样（使用count作为权重）
@@ -162,7 +168,7 @@ class ExpressionSelector:
             selected_grammar = []
         return selected_style, selected_grammar
 
-    def update_expressions_count_batch(self, expressions_to_update: List[Dict[str, str]], increment: float = 0.1):
+    def update_expressions_count_batch(self, expressions_to_update: List[Dict[str, Any]], increment: float = 0.1):
         """对一批表达方式更新count值，按chat_id+type分组后一次性写入数据库"""
         if not expressions_to_update:
             return
@@ -203,7 +209,7 @@ class ExpressionSelector:
         max_num: int = 10,
         min_num: int = 5,
         target_message: Optional[str] = None,
-    ) -> List[Dict[str, str]]:
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
         # sourcery skip: inline-variable, list-comprehension
         """使用LLM选择适合的表达方式"""
 
@@ -273,6 +279,7 @@ class ExpressionSelector:
 
             if not isinstance(result, dict) or "selected_situations" not in result:
                 logger.error("LLM返回格式错误")
+                logger.info(f"LLM返回结果: \n{content}")
                 return []
 
             selected_indices = result["selected_situations"]

src/chat/heart_flow/heartflow_message_processor.py

@@ -12,6 +12,7 @@ from src.chat.message_receive.storage import MessageStorage
 from src.chat.heart_flow.heartflow import heartflow
 from src.chat.utils.utils import is_mentioned_bot_in_message
 from src.chat.utils.timer_calculator import Timer
+from src.chat.utils.chat_message_builder import replace_user_references_sync
 from src.common.logger import get_logger
 from src.person_info.relationship_manager import get_relationship_manager
 from src.mood.mood_manager import mood_manager
@@ -56,16 +57,41 @@ async def _calculate_interest(message: MessageRecv) -> Tuple[float, bool]:
     with Timer("记忆激活"):
         interested_rate = await hippocampus_manager.get_activate_from_text(
             message.processed_plain_text,
+            max_depth= 5,
             fast_retrieval=False,
         )
         logger.debug(f"记忆激活率: {interested_rate:.2f}")
 
     text_len = len(message.processed_plain_text)
-    # 根据文本长度调整兴趣度，长度越大兴趣度越高，但增长率递减，最低0.01，最高0.05
+    # 根据文本长度分布调整兴趣度，采用分段函数实现更精确的兴趣度计算
-    # 采用对数函数实现递减增长
+    # 基于实际分布：0-5字符(26.57%), 6-10字符(27.18%), 11-20字符(22.76%), 21-30字符(10.33%), 31+字符(13.86%)
-
+    
-    base_interest = 0.01 + (0.05 - 0.01) * (math.log10(text_len + 1) / math.log10(1000 + 1))
+    if text_len == 0:
-    base_interest = min(max(base_interest, 0.01), 0.05)
+        base_interest = 0.01  # 空消息最低兴趣度
+    elif text_len <= 5:
+        # 1-5字符：线性增长 0.01 -> 0.03
+        base_interest = 0.01 + (text_len - 1) * (0.03 - 0.01) / 4
+    elif text_len <= 10:
+        # 6-10字符：线性增长 0.03 -> 0.06
+        base_interest = 0.03 + (text_len - 5) * (0.06 - 0.03) / 5
+    elif text_len <= 20:
+        # 11-20字符：线性增长 0.06 -> 0.12
+        base_interest = 0.06 + (text_len - 10) * (0.12 - 0.06) / 10
+    elif text_len <= 30:
+        # 21-30字符：线性增长 0.12 -> 0.18
+        base_interest = 0.12 + (text_len - 20) * (0.18 - 0.12) / 10
+    elif text_len <= 50:
+        # 31-50字符：线性增长 0.18 -> 0.22
+        base_interest = 0.18 + (text_len - 30) * (0.22 - 0.18) / 20
+    elif text_len <= 100:
+        # 51-100字符：线性增长 0.22 -> 0.26
+        base_interest = 0.22 + (text_len - 50) * (0.26 - 0.22) / 50
+    else:
+        # 100+字符：对数增长 0.26 -> 0.3，增长率递减
+        base_interest = 0.26 + (0.3 - 0.26) * (math.log10(text_len - 99) / math.log10(901))  # 1000-99=901
+    
+    # 确保在范围内
+    base_interest = min(max(base_interest, 0.01), 0.3)
 
     interested_rate += base_interest
 
@@ -123,8 +149,15 @@ class HeartFCMessageReceiver:
             # 如果消息中包含图片标识，则将 [picid:...] 替换为 [图片]
             picid_pattern = r"\[picid:([^\]]+)\]"
             processed_plain_text = re.sub(picid_pattern, "[图片]", message.processed_plain_text)
+            
+            # 应用用户引用格式替换，将回复<aaa:bbb>和@<aaa:bbb>格式转换为可读格式
+            processed_plain_text = replace_user_references_sync(
+                processed_plain_text,
+                message.message_info.platform, # type: ignore
+                replace_bot_name=True
+            )
 
-            logger.info(f"[{mes_name}]{userinfo.user_nickname}:{processed_plain_text}")  # type: ignore
+            logger.info(f"[{mes_name}]{userinfo.user_nickname}:{processed_plain_text}[兴趣度：{interested_rate:.2f}]")  # type: ignore
 
             logger.debug(f"[{mes_name}][当前时段回复频率: {current_talk_frequency}]")
 

src/chat/memory_system/Hippocampus.py

@@ -224,10 +224,16 @@ class Hippocampus:
         return hash((source, target))
 
     @staticmethod
-    def find_topic_llm(text, topic_num):
+    def find_topic_llm(text: str, topic_num: int | list[int]):
         # sourcery skip: inline-immediately-returned-variable
+        topic_num_str = ""
+        if isinstance(topic_num, list):
+            topic_num_str = f"{topic_num[0]}-{topic_num[1]}"
+        else:
+            topic_num_str = topic_num
+
         prompt = (
-            f"这是一段文字：\n{text}\n\n请你从这段话中总结出最多{topic_num}个关键的概念，可以是名词，动词，或者特定人物，帮我列出来，"
+            f"这是一段文字：\n{text}\n\n请你从这段话中总结出最多{topic_num_str}个关键的概念，可以是名词，动词，或者特定人物，帮我列出来，"
             f"将主题用逗号隔开，并加上<>,例如<主题1>,<主题2>......尽可能精简。只需要列举最多{topic_num}个话题就好，不要有序号，不要告诉我其他内容。"
             f"如果确定找不出主题或者没有明显主题，返回<none>。"
         )
@@ -300,6 +306,60 @@ class Hippocampus:
         memories.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
         return memories
 
+    async def get_keywords_from_text(self, text: str) -> list:
+        """从文本中提取关键词。
+
+        Args:
+            text (str): 输入文本
+            fast_retrieval (bool, optional): 是否使用快速检索。默认为False。
+                如果为True，使用jieba分词提取关键词，速度更快但可能不够准确。
+                如果为False，使用LLM提取关键词，速度较慢但更准确。
+        """
+        if not text:
+            return []
+
+        # 使用LLM提取关键词 - 根据详细文本长度分布优化topic_num计算
+        text_length = len(text)
+        topic_num: int | list[int] = 0
+        if text_length <= 5:
+            words = jieba.cut(text)
+            keywords = [word for word in words if len(word) > 1]
+            keywords = list(set(keywords))[:3]  # 限制最多3个关键词
+            if keywords:
+                logger.info(f"提取关键词: {keywords}")
+            return keywords
+        elif text_length <= 10:
+            topic_num = [1, 3]  # 6-10字符: 1个关键词 (27.18%的文本)
+        elif text_length <= 20:
+            topic_num = [2, 4]  # 11-20字符: 2个关键词 (22.76%的文本)
+        elif text_length <= 30:
+            topic_num = [3, 5]  # 21-30字符: 3个关键词 (10.33%的文本)
+        elif text_length <= 50:
+            topic_num = [4, 5]  # 31-50字符: 4个关键词 (9.79%的文本)
+        else:
+            topic_num = 5  # 51+字符: 5个关键词 (其余长文本)
+
+        topics_response, (reasoning_content, model_name) = await self.model_summary.generate_response_async(
+            self.find_topic_llm(text, topic_num)
+        )
+
+        # 提取关键词
+        keywords = re.findall(r"<([^>]+)>", topics_response)
+        if not keywords:
+            keywords = []
+        else:
+            keywords = [
+                keyword.strip()
+                for keyword in ",".join(keywords).replace("，", ",").replace("、", ",").replace(" ", ",").split(",")
+                if keyword.strip()
+            ]
+        
+        if keywords:
+            logger.info(f"提取关键词: {keywords}")
+        
+        return keywords 
+        
+
     async def get_memory_from_text(
         self,
         text: str,
@@ -325,39 +385,7 @@ class Hippocampus:
                 - memory_items: list, 该主题下的记忆项列表
                 - similarity: float, 与文本的相似度
         """
-        if not text:
+        keywords = await self.get_keywords_from_text(text)
-            return []
-
-        if fast_retrieval:
-            # 使用jieba分词提取关键词
-            words = jieba.cut(text)
-            # 过滤掉停用词和单字词
-            keywords = [word for word in words if len(word) > 1]
-            # 去重
-            keywords = list(set(keywords))
-            # 限制关键词数量
-            logger.debug(f"提取关键词: {keywords}")
-
-        else:
-            # 使用LLM提取关键词
-            topic_num = min(5, max(1, int(len(text) * 0.1)))  # 根据文本长度动态调整关键词数量
-            # logger.info(f"提取关键词数量: {topic_num}")
-            topics_response, (reasoning_content, model_name) = await self.model_summary.generate_response_async(
-                self.find_topic_llm(text, topic_num)
-            )
-
-            # 提取关键词
-            keywords = re.findall(r"<([^>]+)>", topics_response)
-            if not keywords:
-                keywords = []
-            else:
-                keywords = [
-                    keyword.strip()
-                    for keyword in ",".join(keywords).replace("，", ",").replace("、", ",").replace(" ", ",").split(",")
-                    if keyword.strip()
-                ]
-
-        # logger.info(f"提取的关键词: {', '.join(keywords)}")
 
         # 过滤掉不存在于记忆图中的关键词
         valid_keywords = [keyword for keyword in keywords if keyword in self.memory_graph.G]
@@ -679,38 +707,7 @@ class Hippocampus:
         Returns:
             float: 激活节点数与总节点数的比值
         """
-        if not text:
+        keywords = await self.get_keywords_from_text(text)
-            return 0
-
-        if fast_retrieval:
-            # 使用jieba分词提取关键词
-            words = jieba.cut(text)
-            # 过滤掉停用词和单字词
-            keywords = [word for word in words if len(word) > 1]
-            # 去重
-            keywords = list(set(keywords))
-            # 限制关键词数量
-            keywords = keywords[:5]
-        else:
-            # 使用LLM提取关键词
-            topic_num = min(5, max(1, int(len(text) * 0.1)))  # 根据文本长度动态调整关键词数量
-            # logger.info(f"提取关键词数量: {topic_num}")
-            topics_response, (reasoning_content, model_name) = await self.model_summary.generate_response_async(
-                self.find_topic_llm(text, topic_num)
-            )
-
-            # 提取关键词
-            keywords = re.findall(r"<([^>]+)>", topics_response)
-            if not keywords:
-                keywords = []
-            else:
-                keywords = [
-                    keyword.strip()
-                    for keyword in ",".join(keywords).replace("，", ",").replace("、", ",").replace(" ", ",").split(",")
-                    if keyword.strip()
-                ]
-
-        # logger.info(f"提取的关键词: {', '.join(keywords)}")
 
         # 过滤掉不存在于记忆图中的关键词
         valid_keywords = [keyword for keyword in keywords if keyword in self.memory_graph.G]
@@ -727,7 +724,7 @@ class Hippocampus:
         for keyword in valid_keywords:
             logger.debug(f"开始以关键词 '{keyword}' 为中心进行扩散检索 (最大深度: {max_depth}):")
             # 初始化激活值
-            activation_values = {keyword: 1.0}
+            activation_values = {keyword: 1.5}
             # 记录已访问的节点
             visited_nodes = {keyword}
             # 待处理的节点队列，每个元素是(节点, 激活值, 当前深度)
@@ -1315,6 +1312,7 @@ class ParahippocampalGyrus:
         return compressed_memory, similar_topics_dict
 
     async def operation_build_memory(self):
+        # sourcery skip: merge-list-appends-into-extend
         logger.info("------------------------------------开始构建记忆--------------------------------------")
         start_time = time.time()
         memory_samples = self.hippocampus.entorhinal_cortex.get_memory_sample()

src/chat/message_receive/message.py

@@ -444,7 +444,7 @@ class MessageSending(MessageProcessBase):
         is_emoji: bool = False,
         thinking_start_time: float = 0,
         apply_set_reply_logic: bool = False,
-        reply_to: str = None,  # type: ignore
+        reply_to: Optional[str] = None,
     ):
         # 调用父类初始化
         super().__init__(

src/chat/planner_actions/action_manager.py

@@ -3,7 +3,7 @@ from src.plugin_system.base.base_action import BaseAction
 from src.chat.message_receive.chat_stream import ChatStream
 from src.common.logger import get_logger
 from src.plugin_system.core.component_registry import component_registry
-from src.plugin_system.base.component_types import ComponentType, ActionActivationType, ChatMode, ActionInfo
+from src.plugin_system.base.component_types import ComponentType, ActionInfo
 
 logger = get_logger("action_manager")
 
@@ -15,11 +15,6 @@ class ActionManager:
     现在统一使用新插件系统，简化了原有的新旧兼容逻辑。
     """
 
-    # 类常量
-    DEFAULT_RANDOM_PROBABILITY = 0.3
-    DEFAULT_MODE = ChatMode.ALL
-    DEFAULT_ACTIVATION_TYPE = ActionActivationType.ALWAYS
-
     def __init__(self):
         """初始化动作管理器"""
 

src/chat/planner_actions/action_modifier.py

@@ -174,7 +174,7 @@ class ActionModifier:
                 continue  # 总是激活，无需处理
 
             elif activation_type == ActionActivationType.RANDOM:
-                probability = action_info.random_activation_probability or ActionManager.DEFAULT_RANDOM_PROBABILITY
+                probability = action_info.random_activation_probability
                 if random.random() >= probability:
                     reason = f"RANDOM类型未触发（概率{probability}）"
                     deactivated_actions.append((action_name, reason))

src/chat/planner_actions/planner.py

@@ -33,10 +33,11 @@ def init_prompt():
 {time_block}
 {identity_block}
 你现在需要根据聊天内容，选择的合适的action来参与聊天。
-{chat_context_description}，以下是具体的聊天内容：
+{chat_context_description}，以下是具体的聊天内容
 {chat_content_block}
 
 
+
 {moderation_prompt}
 
 现在请你根据{by_what}选择合适的action和触发action的消息:
@@ -45,7 +46,7 @@ def init_prompt():
 {no_action_block}
 {action_options_text}
 
-你必须从上面列出的可用action中选择一个，并说明触发action的消息id和原因。
+你必须从上面列出的可用action中选择一个，并说明触发action的消息id（不是消息原文）和选择该action的原因。
 
 请根据动作示例，以严格的 JSON 格式输出，且仅包含 JSON 内容：
 """,
@@ -128,20 +129,6 @@ class ActionPlanner:
                 else:
                     logger.warning(f"{self.log_prefix}使用中的动作 {action_name} 未在已注册动作中找到")
 
-            # 如果没有可用动作或只有no_reply动作，直接返回no_reply
-            # 因为现在reply是永远激活，所以不需要空跳判定
-            # if not current_available_actions:
-            #     action = "no_reply" if mode == ChatMode.FOCUS else "no_action"
-            #     reasoning = "没有可用的动作"
-            #     logger.info(f"{self.log_prefix}{reasoning}")
-            #     return {
-            #         "action_result": {
-            #             "action_type": action,
-            #             "action_data": action_data,
-            #             "reasoning": reasoning,
-            #         },
-            #     }, None
-
             # --- 构建提示词 (调用修改后的 PromptBuilder 方法) ---
             prompt, message_id_list = await self.build_planner_prompt(
                 is_group_chat=is_group_chat,  # <-- Pass HFC state
@@ -224,7 +211,7 @@ class ActionPlanner:
             reasoning = f"Planner 内部处理错误: {outer_e}"
 
         is_parallel = False
-        if action in current_available_actions:
+        if mode == ChatMode.NORMAL and action in current_available_actions:
             is_parallel = current_available_actions[action].parallel_action
 
         action_result = {
@@ -268,7 +255,7 @@ class ActionPlanner:
 
             actions_before_now = get_actions_by_timestamp_with_chat(
                 chat_id=self.chat_id,
-                timestamp_start=time.time()-3600,
+                timestamp_start=time.time() - 3600,
                 timestamp_end=time.time(),
                 limit=5,
             )
@@ -276,7 +263,7 @@ class ActionPlanner:
             actions_before_now_block = build_readable_actions(
                 actions=actions_before_now,
             )
-            
+
             actions_before_now_block = f"你刚刚选择并执行过的action是：\n{actions_before_now_block}"
 
             self.last_obs_time_mark = time.time()
@@ -288,7 +275,6 @@ class ActionPlanner:
                 if global_config.chat.at_bot_inevitable_reply:
                     mentioned_bonus = "\n- 有人提到你，或者at你"
 
-                
                 by_what = "聊天内容"
                 target_prompt = '\n    "target_message_id":"触发action的消息id"'
                 no_action_block = f"""重要说明：
@@ -311,7 +297,7 @@ class ActionPlanner:
                 by_what = "聊天内容和用户的最新消息"
                 target_prompt = ""
                 no_action_block = """重要说明：
-- 'no_action' 表示只进行普通聊天回复，不执行任何额外动作
+- 'reply' 表示只进行普通聊天回复，不执行任何额外动作
 - 其他action表示在普通回复的基础上，执行相应的额外动作"""
 
             chat_context_description = "你现在正在一个群聊中"

src/chat/replyer/default_generator.py

@@ -17,7 +17,11 @@ from src.chat.message_receive.uni_message_sender import HeartFCSender
 from src.chat.utils.timer_calculator import Timer  # <--- Import Timer
 from src.chat.utils.utils import get_chat_type_and_target_info
 from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
-from src.chat.utils.chat_message_builder import build_readable_messages, get_raw_msg_before_timestamp_with_chat
+from src.chat.utils.chat_message_builder import (
+    build_readable_messages,
+    get_raw_msg_before_timestamp_with_chat,
+    replace_user_references_sync,
+)
 from src.chat.express.expression_selector import expression_selector
 from src.chat.knowledge.knowledge_lib import qa_manager
 from src.chat.memory_system.memory_activator import MemoryActivator
@@ -25,42 +29,16 @@ from src.chat.memory_system.instant_memory import InstantMemory
 from src.mood.mood_manager import mood_manager
 from src.person_info.relationship_fetcher import relationship_fetcher_manager
 from src.person_info.person_info import get_person_info_manager
-from src.tools.tool_executor import ToolExecutor
 from src.plugin_system.base.component_types import ActionInfo
 
 logger = get_logger("replyer")
 
+
 def init_prompt():
     Prompt("你正在qq群里聊天，下面是群里在聊的内容：", "chat_target_group1")
     Prompt("你正在和{sender_name}聊天，这是你们之前聊的内容：", "chat_target_private1")
     Prompt("在群里聊天", "chat_target_group2")
     Prompt("和{sender_name}聊天", "chat_target_private2")
-    Prompt("\n你有以下这些**知识**：\n{prompt_info}\n请你**记住上面的知识**，之后可能会用到。\n", "knowledge_prompt")
-
-    Prompt(
-        """
-{expression_habits_block}
-{tool_info_block}
-{knowledge_prompt}
-{memory_block}
-{relation_info_block}
-{extra_info_block}
-
-{chat_target}
-{time_block}
-{chat_info}
-{reply_target_block}
-{identity}
-
-{action_descriptions}
-你正在{chat_target_2},你现在的心情是：{mood_state}
-现在请你读读之前的聊天记录，并给出回复
-{config_expression_style}。注意不要复读你说过的话
-{keywords_reaction_prompt}
-{moderation_prompt}
-不要浮夸，不要夸张修辞，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 )。只输出回复内容""",
-        "default_generator_prompt",
-    )
 
     Prompt(
         """
@@ -109,7 +87,8 @@ def init_prompt():
 {core_dialogue_prompt}
 
 {reply_target_block}
-对方最新发送的内容：{message_txt}
+
+
 你现在的心情是：{mood_state}
 {config_expression_style}
 注意不要复读你说过的话
@@ -159,6 +138,8 @@ class DefaultReplyer:
         self.heart_fc_sender = HeartFCSender()
         self.memory_activator = MemoryActivator()
         self.instant_memory = InstantMemory(chat_id=self.chat_stream.stream_id)
+
+        from src.plugin_system.core.tool_use import ToolExecutor # 延迟导入ToolExecutor，不然会循环依赖
         self.tool_executor = ToolExecutor(chat_id=self.chat_stream.stream_id, enable_cache=True, cache_ttl=3)
 
     def _select_weighted_model_config(self) -> Dict[str, Any]:
@@ -171,67 +152,49 @@ class DefaultReplyer:
 
     async def generate_reply_with_context(
         self,
-        reply_data: Optional[Dict[str, Any]] = None,
         reply_to: str = "",
         extra_info: str = "",
         available_actions: Optional[Dict[str, ActionInfo]] = None,
         enable_tool: bool = True,
-        enable_timeout: bool = False,
     ) -> Tuple[bool, Optional[str], Optional[str]]:
         """
-        回复器 (Replier): 核心逻辑，负责生成回复文本。
+        回复器 (Replier): 负责生成回复文本的核心逻辑。
-        (已整合原 HeartFCGenerator 的功能)
+
+        Args:
+            reply_to: 回复对象，格式为 "发送者:消息内容"
+            extra_info: 额外信息，用于补充上下文
+            available_actions: 可用的动作信息字典
+            enable_tool: 是否启用工具调用
+
+        Returns:
+            Tuple[bool, Optional[str], Optional[str]]: (是否成功, 生成的回复内容, 使用的prompt)
         """
         prompt = None
         if available_actions is None:
             available_actions = {}
         try:
-            if not reply_data:
-                reply_data = {
-                    "reply_to": reply_to,
-                    "extra_info": extra_info,
-                }
-                for key, value in reply_data.items():
-                    if not value:
-                        logger.debug(f"回复数据跳过{key}，生成回复时将忽略。")
-
             # 3. 构建 Prompt
             with Timer("构建Prompt", {}):  # 内部计时器，可选保留
                 prompt = await self.build_prompt_reply_context(
-                    reply_data=reply_data,  # 传递action_data
+                    reply_to=reply_to,
+                    extra_info=extra_info,
                     available_actions=available_actions,
-                    enable_timeout=enable_timeout,
                     enable_tool=enable_tool,
                 )
 
+            if not prompt:
+                logger.warning("构建prompt失败，跳过回复生成")
+                return False, None, None
+
             # 4. 调用 LLM 生成回复
             content = None
-            reasoning_content = None
+            # TODO: 复活这里
-            model_name = "unknown_model"
+            # reasoning_content = None
+            # model_name = "unknown_model"
 
             try:
-                with Timer("LLM生成", {}):  # 内部计时器，可选保留
+                content = await self.llm_generate_content(prompt)
-                    # 加权随机选择一个模型配置
+                logger.debug(f"replyer生成内容: {content}")
-                    selected_model_config = self._select_weighted_model_config()
-                    # 兼容新旧格式的模型名称获取
-                    model_display_name = selected_model_config.get('model_name', selected_model_config.get('name', 'N/A'))
-                    logger.info(
-                        f"使用模型生成回复: {model_display_name} (选中概率: {selected_model_config.get('weight', 1.0)})"
-                    )
-
-                    express_model = LLMRequest(
-                        model=selected_model_config,
-                        request_type=self.request_type,
-                    )
-
-                    if global_config.debug.show_prompt:
-                        logger.info(f"\n{prompt}\n")
-                    else:
-                        logger.debug(f"\n{prompt}\n")
-
-                    content, (reasoning_content, model_name) = await express_model.generate_response_async(prompt)
-
-                    logger.debug(f"replyer生成内容: {content}")
 
             except Exception as llm_e:
                 # 精简报错信息
@@ -247,73 +210,62 @@ class DefaultReplyer:
 
     async def rewrite_reply_with_context(
         self,
-        reply_data: Dict[str, Any],
         raw_reply: str = "",
         reason: str = "",
         reply_to: str = "",
-        relation_info: str = "",
+        return_prompt: bool = False,
-    ) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
+    ) -> Tuple[bool, Optional[str], Optional[str]]:
         """
-        表达器 (Expressor): 核心逻辑，负责生成回复文本。
+        表达器 (Expressor): 负责重写和优化回复文本。
+
+        Args:
+            raw_reply: 原始回复内容
+            reason: 回复原因
+            reply_to: 回复对象，格式为 "发送者:消息内容"
+            relation_info: 关系信息
+
+        Returns:
+            Tuple[bool, Optional[str]]: (是否成功, 重写后的回复内容)
         """
         try:
-            if not reply_data:
-                reply_data = {
-                    "reply_to": reply_to,
-                    "relation_info": relation_info,
-                }
-
             with Timer("构建Prompt", {}):  # 内部计时器，可选保留
                 prompt = await self.build_prompt_rewrite_context(
-                    reply_data=reply_data,
+                    raw_reply=raw_reply,
+                    reason=reason,
+                    reply_to=reply_to,
                 )
 
             content = None
-            reasoning_content = None
+            # TODO: 复活这里
-            model_name = "unknown_model"
+            # reasoning_content = None
+            # model_name = "unknown_model"
             if not prompt:
                 logger.error("Prompt 构建失败，无法生成回复。")
-                return False, None
+                return False, None, None
 
             try:
-                with Timer("LLM生成", {}):  # 内部计时器，可选保留
+                content = await self.llm_generate_content(prompt)
-                    # 加权随机选择一个模型配置
+                logger.info(f"想要表达：{raw_reply}||理由：{reason}||生成回复: {content}\n")
-                    selected_model_config = self._select_weighted_model_config()
-                    # 兼容新旧格式的模型名称获取
-                    model_display_name = selected_model_config.get('model_name', selected_model_config.get('name', 'N/A'))
-                    logger.info(
-                        f"使用模型重写回复: {model_display_name} (选中概率: {selected_model_config.get('weight', 1.0)})"
-                    )
-
-                    express_model = LLMRequest(
-                        model=selected_model_config,
-                        request_type=self.request_type,
-                    )
-
-                    content, (reasoning_content, model_name) = await express_model.generate_response_async(prompt)
-
-                    logger.info(f"想要表达：{raw_reply}||理由：{reason}||生成回复: {content}\n")
 
             except Exception as llm_e:
                 # 精简报错信息
                 logger.error(f"LLM 生成失败: {llm_e}")
-                return False, None  # LLM 调用失败则无法生成回复
+                return False, None, prompt if return_prompt else None  # LLM 调用失败则无法生成回复
 
-            return True, content
+            return True, content, prompt if return_prompt else None
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"回复生成意外失败: {e}")
             traceback.print_exc()
-            return False, None
+            return False, None, prompt if return_prompt else None
 
-    async def build_relation_info(self, reply_data=None):
+    async def build_relation_info(self, reply_to: str = ""):
         if not global_config.relationship.enable_relationship:
             return ""
 
         relationship_fetcher = relationship_fetcher_manager.get_fetcher(self.chat_stream.stream_id)
-        if not reply_data:
+        if not reply_to:
             return ""
-        reply_to = reply_data.get("reply_to", "")
         sender, text = self._parse_reply_target(reply_to)
         if not sender or not text:
             return ""
@@ -327,7 +279,16 @@ class DefaultReplyer:
 
         return await relationship_fetcher.build_relation_info(person_id, points_num=5)
 
-    async def build_expression_habits(self, chat_history, target):
+    async def build_expression_habits(self, chat_history: str, target: str) -> str:
+        """构建表达习惯块
+
+        Args:
+            chat_history: 聊天历史记录
+            target: 目标消息内容
+
+        Returns:
+            str: 表达习惯信息字符串
+        """
         if not global_config.expression.enable_expression:
             return ""
 
@@ -360,54 +321,65 @@ class DefaultReplyer:
         expression_habits_block = ""
         expression_habits_title = ""
         if style_habits_str.strip():
-            expression_habits_title = "你可以参考以下的语言习惯，当情景合适就使用，但不要生硬使用，以合理的方式结合到你的回复中："
+            expression_habits_title = (
+                "你可以参考以下的语言习惯，当情景合适就使用，但不要生硬使用，以合理的方式结合到你的回复中："
+            )
             expression_habits_block += f"{style_habits_str}\n"
         if grammar_habits_str.strip():
-            expression_habits_title = "你可以选择下面的句法进行回复，如果情景合适就使用，不要盲目使用,不要生硬使用，以合理的方式使用："
+            expression_habits_title = (
+                "你可以选择下面的句法进行回复，如果情景合适就使用，不要盲目使用,不要生硬使用，以合理的方式使用："
+            )
             expression_habits_block += f"{grammar_habits_str}\n"
-            
+
         if style_habits_str.strip() and grammar_habits_str.strip():
             expression_habits_title = "你可以参考以下的语言习惯和句法，如果情景合适就使用，不要盲目使用,不要生硬使用，以合理的方式结合到你的回复中："
-            
-        expression_habits_block = f"{expression_habits_title}\n{expression_habits_block}"
-        
 
-        return expression_habits_block
+        return f"{expression_habits_title}\n{expression_habits_block}"
 
-    async def build_memory_block(self, chat_history, target):
+    async def build_memory_block(self, chat_history: str, target: str) -> str:
+        """构建记忆块
+
+        Args:
+            chat_history: 聊天历史记录
+            target: 目标消息内容
+
+        Returns:
+            str: 记忆信息字符串
+        """
         if not global_config.memory.enable_memory:
             return ""
 
         instant_memory = None
-        
+
         running_memories = await self.memory_activator.activate_memory_with_chat_history(
             target_message=target, chat_history_prompt=chat_history
         )
-        
+
         if global_config.memory.enable_instant_memory:
             asyncio.create_task(self.instant_memory.create_and_store_memory(chat_history))
 
             instant_memory = await self.instant_memory.get_memory(target)
             logger.info(f"即时记忆：{instant_memory}")
-            
+
         if not running_memories:
             return ""
 
         memory_str = "以下是当前在聊天中，你回忆起的记忆：\n"
         for running_memory in running_memories:
             memory_str += f"- {running_memory['content']}\n"
-        
+
         if instant_memory:
             memory_str += f"- {instant_memory}\n"
-            
+
         return memory_str
 
-    async def build_tool_info(self, chat_history, reply_data: Optional[Dict], enable_tool: bool = True):
+    async def build_tool_info(self, chat_history: str, reply_to: str = "", enable_tool: bool = True) -> str:
         """构建工具信息块
 
         Args:
-            reply_data: 回复数据，包含要回复的消息内容
+            chat_history: 聊天历史记录
-            chat_history: 聊天历史
+            reply_to: 回复对象，格式为 "发送者:消息内容"
+            enable_tool: 是否启用工具调用
 
         Returns:
             str: 工具信息字符串
@@ -416,10 +388,9 @@ class DefaultReplyer:
         if not enable_tool:
             return ""
 
-        if not reply_data:
+        if not reply_to:
             return ""
 
-        reply_to = reply_data.get("reply_to", "")
         sender, text = self._parse_reply_target(reply_to)
 
         if not text:
@@ -442,7 +413,7 @@ class DefaultReplyer:
 
                 tool_info_str += "以上是你获取到的实时信息，请在回复时参考这些信息。"
                 logger.info(f"获取到 {len(tool_results)} 个工具结果")
-                
+
                 return tool_info_str
             else:
                 logger.debug("未获取到任何工具结果")
@@ -452,7 +423,15 @@ class DefaultReplyer:
             logger.error(f"工具信息获取失败: {e}")
             return ""
 
-    def _parse_reply_target(self, target_message: str) -> tuple:
+    def _parse_reply_target(self, target_message: str) -> Tuple[str, str]:
+        """解析回复目标消息
+
+        Args:
+            target_message: 目标消息，格式为 "发送者:消息内容" 或 "发送者：消息内容"
+
+        Returns:
+            Tuple[str, str]: (发送者名称, 消息内容)
+        """
         sender = ""
         target = ""
         # 添加None检查，防止NoneType错误
@@ -466,14 +445,22 @@ class DefaultReplyer:
                 target = parts[1].strip()
         return sender, target
 
-    async def build_keywords_reaction_prompt(self, target):
+    async def build_keywords_reaction_prompt(self, target: Optional[str]) -> str:
+        """构建关键词反应提示
+
+        Args:
+            target: 目标消息内容
+
+        Returns:
+            str: 关键词反应提示字符串
+        """
         # 关键词检测与反应
         keywords_reaction_prompt = ""
         try:
             # 添加None检查，防止NoneType错误
             if target is None:
                 return keywords_reaction_prompt
-                
+
             # 处理关键词规则
             for rule in global_config.keyword_reaction.keyword_rules:
                 if any(keyword in target for keyword in rule.keywords):
@@ -500,15 +487,25 @@ class DefaultReplyer:
 
         return keywords_reaction_prompt
 
-    async def _time_and_run_task(self, coroutine, name: str):
+    async def _time_and_run_task(self, coroutine, name: str) -> Tuple[str, Any, float]:
-        """一个简单的帮助函数，用于计时和运行异步任务，返回任务名、结果和耗时"""
+        """计时并运行异步任务的辅助函数
+
+        Args:
+            coroutine: 要执行的协程
+            name: 任务名称
+
+        Returns:
+            Tuple[str, Any, float]: (任务名称, 任务结果, 执行耗时)
+        """
         start_time = time.time()
         result = await coroutine
         end_time = time.time()
         duration = end_time - start_time
         return name, result, duration
 
-    def build_s4u_chat_history_prompts(self, message_list_before_now: list, target_user_id: str) -> tuple[str, str]:
+    def build_s4u_chat_history_prompts(
+        self, message_list_before_now: List[Dict[str, Any]], target_user_id: str
+    ) -> Tuple[str, str]:
         """
         构建 s4u 风格的分离对话 prompt
 
@@ -517,7 +514,7 @@ class DefaultReplyer:
             target_user_id: 目标用户ID（当前对话对象）
 
         Returns:
-            tuple: (核心对话prompt, 背景对话prompt)
+            Tuple[str, str]: (核心对话prompt, 背景对话prompt)
         """
         core_dialogue_list = []
         background_dialogue_list = []
@@ -536,7 +533,7 @@ class DefaultReplyer:
                     # 其他用户的对话
                     background_dialogue_list.append(msg_dict)
             except Exception as e:
-                logger.error(f"![1753364551656](image/default_generator/1753364551656.png)记录: {msg_dict}, 错误: {e}")
+                logger.error(f"处理消息记录时出错: {msg_dict}, 错误: {e}")
 
         # 构建背景对话 prompt
         background_dialogue_prompt = ""
@@ -581,8 +578,25 @@ class DefaultReplyer:
         sender: str,
         target: str,
         chat_info: str,
-    ):
+    ) -> Any:
-        """构建 mai_think 上下文信息"""
+        """构建 mai_think 上下文信息
+
+        Args:
+            chat_id: 聊天ID
+            memory_block: 记忆块内容
+            relation_info: 关系信息
+            time_block: 时间块内容
+            chat_target_1: 聊天目标1
+            chat_target_2: 聊天目标2
+            mood_prompt: 情绪提示
+            identity_block: 身份块内容
+            sender: 发送者名称
+            target: 目标消息内容
+            chat_info: 聊天信息
+
+        Returns:
+            Any: mai_think 实例
+        """
         mai_think = mai_thinking_manager.get_mai_think(chat_id)
         mai_think.memory_block = memory_block
         mai_think.relation_info_block = relation_info
@@ -598,21 +612,20 @@ class DefaultReplyer:
 
     async def build_prompt_reply_context(
         self,
-        reply_data: Dict[str, Any],
+        reply_to: str,
+        extra_info: str = "",
         available_actions: Optional[Dict[str, ActionInfo]] = None,
-        enable_timeout: bool = False,
         enable_tool: bool = True,
     ) -> str:  # sourcery skip: merge-else-if-into-elif, remove-redundant-if
         """
         构建回复器上下文
 
         Args:
-            reply_data: 回复数据
+            reply_to: 回复对象，格式为 "发送者:消息内容"
-                replay_data 包含以下字段：
+            extra_info: 额外信息，用于补充上下文
-                    structured_info: 结构化信息，一般是工具调用获得的信息
-                    reply_to: 回复对象
-                    extra_info/extra_info_block: 额外信息
             available_actions: 可用动作
+            enable_timeout: 是否启用超时处理
+            enable_tool: 是否启用工具调用
 
         Returns:
             str: 构建好的上下文
@@ -623,9 +636,7 @@ class DefaultReplyer:
         chat_id = chat_stream.stream_id
         person_info_manager = get_person_info_manager()
         is_group_chat = bool(chat_stream.group_info)
-        reply_to = reply_data.get("reply_to", "none")
+
-        extra_info_block = reply_data.get("extra_info", "") or reply_data.get("extra_info_block", "")
-            
         if global_config.mood.enable_mood:
             chat_mood = mood_manager.get_mood_by_chat_id(chat_id)
             mood_prompt = chat_mood.mood_state
@@ -633,6 +644,15 @@ class DefaultReplyer:
             mood_prompt = ""
 
         sender, target = self._parse_reply_target(reply_to)
+        person_info_manager = get_person_info_manager()
+        person_id = person_info_manager.get_person_id_by_person_name(sender)
+        user_id = person_info_manager.get_value_sync(person_id, "user_id")
+        platform = chat_stream.platform
+        if user_id == global_config.bot.qq_account and platform == global_config.bot.platform:
+            logger.warning("选取了自身作为回复对象，跳过构建prompt")
+            return ""
+
+        target = replace_user_references_sync(target, chat_stream.platform, replace_bot_name=True)
 
         # 构建action描述 (如果启用planner)
         action_descriptions = ""
@@ -649,21 +669,6 @@ class DefaultReplyer:
             limit=global_config.chat.max_context_size * 2,
         )
 
-        message_list_before_now = get_raw_msg_before_timestamp_with_chat(
-            chat_id=chat_id,
-            timestamp=time.time(),
-            limit=global_config.chat.max_context_size,
-        )
-        chat_talking_prompt = build_readable_messages(
-            message_list_before_now,
-            replace_bot_name=True,
-            merge_messages=False,
-            timestamp_mode="normal_no_YMD",
-            read_mark=0.0,
-            truncate=True,
-            show_actions=True,
-        )
-
         message_list_before_short = get_raw_msg_before_timestamp_with_chat(
             chat_id=chat_id,
             timestamp=time.time(),
@@ -683,25 +688,21 @@ class DefaultReplyer:
             self._time_and_run_task(
                 self.build_expression_habits(chat_talking_prompt_short, target), "expression_habits"
             ),
-            self._time_and_run_task(
+            self._time_and_run_task(self.build_relation_info(reply_to), "relation_info"),
-                self.build_relation_info(reply_data), "relation_info"
-            ),
             self._time_and_run_task(self.build_memory_block(chat_talking_prompt_short, target), "memory_block"),
             self._time_and_run_task(
-                self.build_tool_info(chat_talking_prompt_short, reply_data, enable_tool=enable_tool), "tool_info"
+                self.build_tool_info(chat_talking_prompt_short, reply_to, enable_tool=enable_tool), "tool_info"
-            ),
-            self._time_and_run_task(
-                get_prompt_info(target, threshold=0.38), "prompt_info"
             ),
+            self._time_and_run_task(get_prompt_info(target, threshold=0.38), "prompt_info"),
         )
 
         # 任务名称中英文映射
         task_name_mapping = {
             "expression_habits": "选取表达方式",
-            "relation_info": "感受关系", 
+            "relation_info": "感受关系",
             "memory_block": "回忆",
             "tool_info": "使用工具",
-            "prompt_info": "获取知识"
+            "prompt_info": "获取知识",
         }
 
         # 处理结果
@@ -723,8 +724,8 @@ class DefaultReplyer:
 
         keywords_reaction_prompt = await self.build_keywords_reaction_prompt(target)
 
-        if extra_info_block:
+        if extra_info:
-            extra_info_block = f"以下是你在回复时需要参考的信息，现在请你阅读以下内容，进行决策\n{extra_info_block}\n以上是你在回复时需要参考的信息，现在请你阅读以下内容，进行决策"
+            extra_info_block = f"以下是你在回复时需要参考的信息，现在请你阅读以下内容，进行决策\n{extra_info}\n以上是你在回复时需要参考的信息，现在请你阅读以下内容，进行决策"
         else:
             extra_info_block = ""
 
@@ -779,116 +780,74 @@ class DefaultReplyer:
             # 根据sender通过person_info_manager反向查找person_id，再获取user_id
             person_id = person_info_manager.get_person_id_by_person_name(sender)
 
-        # 根据配置选择使用哪种 prompt 构建模式
+        # 使用 s4u 对话构建模式：分离当前对话对象和其他对话
-        if global_config.chat.use_s4u_prompt_mode and person_id:
+        try:
-            # 使用 s4u 对话构建模式：分离当前对话对象和其他对话
+            user_id_value = await person_info_manager.get_value(person_id, "user_id")
-            try:
+            if user_id_value:
-                user_id_value = await person_info_manager.get_value(person_id, "user_id")
+                target_user_id = str(user_id_value)
-                if user_id_value:
+        except Exception as e:
-                    target_user_id = str(user_id_value)
+            logger.warning(f"无法从person_id {person_id} 获取user_id: {e}")
-            except Exception as e:
+            target_user_id = ""
-                logger.warning(f"无法从person_id {person_id} 获取user_id: {e}")
-                target_user_id = ""
 
-            # 构建分离的对话 prompt
+        # 构建分离的对话 prompt
-            core_dialogue_prompt, background_dialogue_prompt = self.build_s4u_chat_history_prompts(
+        core_dialogue_prompt, background_dialogue_prompt = self.build_s4u_chat_history_prompts(
-                message_list_before_now_long, target_user_id
+            message_list_before_now_long, target_user_id
-            )
+        )
-            
+
-            self.build_mai_think_context(
+        self.build_mai_think_context(
-                chat_id=chat_id,
+            chat_id=chat_id,
-                memory_block=memory_block,
+            memory_block=memory_block,
-                relation_info=relation_info,
+            relation_info=relation_info,
-                time_block=time_block,
+            time_block=time_block,
-                chat_target_1=chat_target_1,
+            chat_target_1=chat_target_1,
-                chat_target_2=chat_target_2,
+            chat_target_2=chat_target_2,
-                mood_prompt=mood_prompt,
+            mood_prompt=mood_prompt,
-                identity_block=identity_block,
+            identity_block=identity_block,
-                sender=sender,
+            sender=sender,
-                target=target,
+            target=target,
-                chat_info=f"""
+            chat_info=f"""
 {background_dialogue_prompt}
 --------------------------------
 {time_block}
 这是你和{sender}的对话，你们正在交流中：
-{core_dialogue_prompt}"""
+{core_dialogue_prompt}""",
-            )
+        )
-            
 
-            # 使用 s4u 风格的模板
+        # 使用 s4u 风格的模板
-            template_name = "s4u_style_prompt"
+        template_name = "s4u_style_prompt"
 
-            return await global_prompt_manager.format_prompt(
+        return await global_prompt_manager.format_prompt(
-                template_name,
+            template_name,
-                expression_habits_block=expression_habits_block,
+            expression_habits_block=expression_habits_block,
-                tool_info_block=tool_info,
+            tool_info_block=tool_info,
-                knowledge_prompt=prompt_info,
+            knowledge_prompt=prompt_info,
-                memory_block=memory_block,
+            memory_block=memory_block,
-                relation_info_block=relation_info,
+            relation_info_block=relation_info,
-                extra_info_block=extra_info_block,
+            extra_info_block=extra_info_block,
-                identity=identity_block,
+            identity=identity_block,
-                action_descriptions=action_descriptions,
+            action_descriptions=action_descriptions,
-                sender_name=sender,
+            sender_name=sender,
-                mood_state=mood_prompt,
+            mood_state=mood_prompt,
-                background_dialogue_prompt=background_dialogue_prompt,
+            background_dialogue_prompt=background_dialogue_prompt,
-                time_block=time_block,
+            time_block=time_block,
-                core_dialogue_prompt=core_dialogue_prompt,
+            core_dialogue_prompt=core_dialogue_prompt,
-                reply_target_block=reply_target_block,
+            reply_target_block=reply_target_block,
-                message_txt=target,
+            message_txt=target,
-                config_expression_style=global_config.expression.expression_style,
+            config_expression_style=global_config.expression.expression_style,
-                keywords_reaction_prompt=keywords_reaction_prompt,
+            keywords_reaction_prompt=keywords_reaction_prompt,
-                moderation_prompt=moderation_prompt_block,
+            moderation_prompt=moderation_prompt_block,
-            )
+        )
-        else:
-            self.build_mai_think_context(
-                chat_id=chat_id,
-                memory_block=memory_block,
-                relation_info=relation_info,
-                time_block=time_block,
-                chat_target_1=chat_target_1,
-                chat_target_2=chat_target_2,
-                mood_prompt=mood_prompt,
-                identity_block=identity_block,
-                sender=sender,
-                target=target,
-                chat_info=chat_talking_prompt
-            )
-            
-            # 使用原有的模式
-            return await global_prompt_manager.format_prompt(
-                template_name,
-                expression_habits_block=expression_habits_block,
-                chat_target=chat_target_1,
-                chat_info=chat_talking_prompt,
-                memory_block=memory_block,
-                tool_info_block=tool_info,
-                knowledge_prompt=prompt_info,
-                extra_info_block=extra_info_block,
-                relation_info_block=relation_info,
-                time_block=time_block,
-                reply_target_block=reply_target_block,
-                moderation_prompt=moderation_prompt_block,
-                keywords_reaction_prompt=keywords_reaction_prompt,
-                identity=identity_block,
-                target_message=target,
-                sender_name=sender,
-                config_expression_style=global_config.expression.expression_style,
-                action_descriptions=action_descriptions,
-                chat_target_2=chat_target_2,
-                mood_state=mood_prompt,
-            )
 
     async def build_prompt_rewrite_context(
         self,
-        reply_data: Dict[str, Any],
+        raw_reply: str,
+        reason: str,
+        reply_to: str,
     ) -> str:
         chat_stream = self.chat_stream
         chat_id = chat_stream.stream_id
         is_group_chat = bool(chat_stream.group_info)
 
-        reply_to = reply_data.get("reply_to", "none")
-        raw_reply = reply_data.get("raw_reply", "")
-        reason = reply_data.get("reason", "")
         sender, target = self._parse_reply_target(reply_to)
 
         # 添加情绪状态获取
@@ -915,7 +874,7 @@ class DefaultReplyer:
         # 并行执行2个构建任务
         expression_habits_block, relation_info = await asyncio.gather(
             self.build_expression_habits(chat_talking_prompt_half, target),
-            self.build_relation_info(reply_data),
+            self.build_relation_info(reply_to),
         )
 
         keywords_reaction_prompt = await self.build_keywords_reaction_prompt(target)
@@ -1018,6 +977,31 @@ class DefaultReplyer:
             display_message=display_message,
         )
 
+    async def llm_generate_content(self, prompt: str) -> str:
+        with Timer("LLM生成", {}):  # 内部计时器，可选保留
+            # 加权随机选择一个模型配置
+            selected_model_config = self._select_weighted_model_config()
+            model_display_name = selected_model_config.get('model_name') or selected_model_config.get('name', 'N/A')
+            logger.info(
+                f"使用模型生成回复: {model_display_name} (选中概率: {selected_model_config.get('weight', 1.0)})"
+            )
+
+            express_model = LLMRequest(
+                model=selected_model_config,
+                request_type=self.request_type,
+            )
+
+            if global_config.debug.show_prompt:
+                logger.info(f"\n{prompt}\n")
+            else:
+                logger.debug(f"\n{prompt}\n")
+
+            # TODO: 这里的_应该做出替换
+            content, _ = await express_model.generate_response_async(prompt)
+
+            logger.debug(f"replyer生成内容: {content}")
+        return content
+
 
 def weighted_sample_no_replacement(items, weights, k) -> list:
     """
@@ -1075,10 +1059,8 @@ async def get_prompt_info(message: str, threshold: float):
             related_info += found_knowledge_from_lpmm
             logger.debug(f"获取知识库内容耗时: {(end_time - start_time):.3f}秒")
             logger.debug(f"获取知识库内容，相关信息：{related_info[:100]}...，信息长度: {len(related_info)}")
-            
+
-            # 格式化知识信息
+            return f"你有以下这些**知识**：\n{related_info}\n请你**记住上面的知识**，之后可能会用到。\n"
-            formatted_prompt_info = await global_prompt_manager.format_prompt("knowledge_prompt", prompt_info=related_info)
-            return formatted_prompt_info
         else:
             logger.debug("从LPMM知识库获取知识失败，可能是从未导入过知识，返回空知识...")
             return ""

src/chat/utils/chat_message_builder.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import time  # 导入 time 模块以获取当前时间
 import random
 import re
 
-from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional
+from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional, Callable
 from rich.traceback import install
 
 from src.config.config import global_config
@@ -10,11 +10,161 @@ from src.common.message_repository import find_messages, count_messages
 from src.common.database.database_model import ActionRecords
 from src.common.database.database_model import Images
 from src.person_info.person_info import PersonInfoManager, get_person_info_manager
-from src.chat.utils.utils import translate_timestamp_to_human_readable,assign_message_ids
+from src.chat.utils.utils import translate_timestamp_to_human_readable, assign_message_ids
 
 install(extra_lines=3)
 
 
+def replace_user_references_sync(
+    content: str,
+    platform: str,
+    name_resolver: Optional[Callable[[str, str], str]] = None,
+    replace_bot_name: bool = True,
+) -> str:
+    """
+    替换内容中的用户引用格式，包括回复<aaa:bbb>和@<aaa:bbb>格式
+
+    Args:
+        content: 要处理的内容字符串
+        platform: 平台标识
+        name_resolver: 名称解析函数，接收(platform, user_id)参数，返回用户名称
+                       如果为None，则使用默认的person_info_manager
+        replace_bot_name: 是否将机器人的user_id替换为"机器人昵称(你)"
+
+    Returns:
+        str: 处理后的内容字符串
+    """
+    if name_resolver is None:
+        person_info_manager = get_person_info_manager()
+
+        def default_resolver(platform: str, user_id: str) -> str:
+            # 检查是否是机器人自己
+            if replace_bot_name and user_id == global_config.bot.qq_account:
+                return f"{global_config.bot.nickname}(你)"
+            person_id = PersonInfoManager.get_person_id(platform, user_id)
+            return person_info_manager.get_value_sync(person_id, "person_name") or user_id  # type: ignore
+
+        name_resolver = default_resolver
+
+    # 处理回复<aaa:bbb>格式
+    reply_pattern = r"回复<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
+    match = re.search(reply_pattern, content)
+    if match:
+        aaa = match[1]
+        bbb = match[2]
+        try:
+            # 检查是否是机器人自己
+            if replace_bot_name and bbb == global_config.bot.qq_account:
+                reply_person_name = f"{global_config.bot.nickname}(你)"
+            else:
+                reply_person_name = name_resolver(platform, bbb) or aaa
+            content = re.sub(reply_pattern, f"回复 {reply_person_name}", content, count=1)
+        except Exception:
+            # 如果解析失败，使用原始昵称
+            content = re.sub(reply_pattern, f"回复 {aaa}", content, count=1)
+
+    # 处理@<aaa:bbb>格式
+    at_pattern = r"@<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
+    at_matches = list(re.finditer(at_pattern, content))
+    if at_matches:
+        new_content = ""
+        last_end = 0
+        for m in at_matches:
+            new_content += content[last_end : m.start()]
+            aaa = m.group(1)
+            bbb = m.group(2)
+            try:
+                # 检查是否是机器人自己
+                if replace_bot_name and bbb == global_config.bot.qq_account:
+                    at_person_name = f"{global_config.bot.nickname}(你)"
+                else:
+                    at_person_name = name_resolver(platform, bbb) or aaa
+                new_content += f"@{at_person_name}"
+            except Exception:
+                # 如果解析失败，使用原始昵称
+                new_content += f"@{aaa}"
+            last_end = m.end()
+        new_content += content[last_end:]
+        content = new_content
+
+    return content
+
+
+async def replace_user_references_async(
+    content: str,
+    platform: str,
+    name_resolver: Optional[Callable[[str, str], Any]] = None,
+    replace_bot_name: bool = True,
+) -> str:
+    """
+    替换内容中的用户引用格式，包括回复<aaa:bbb>和@<aaa:bbb>格式
+
+    Args:
+        content: 要处理的内容字符串
+        platform: 平台标识
+        name_resolver: 名称解析函数，接收(platform, user_id)参数，返回用户名称
+                       如果为None，则使用默认的person_info_manager
+        replace_bot_name: 是否将机器人的user_id替换为"机器人昵称(你)"
+
+    Returns:
+        str: 处理后的内容字符串
+    """
+    if name_resolver is None:
+        person_info_manager = get_person_info_manager()
+
+        async def default_resolver(platform: str, user_id: str) -> str:
+            # 检查是否是机器人自己
+            if replace_bot_name and user_id == global_config.bot.qq_account:
+                return f"{global_config.bot.nickname}(你)"
+            person_id = PersonInfoManager.get_person_id(platform, user_id)
+            return await person_info_manager.get_value(person_id, "person_name") or user_id  # type: ignore
+
+        name_resolver = default_resolver
+
+    # 处理回复<aaa:bbb>格式
+    reply_pattern = r"回复<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
+    match = re.search(reply_pattern, content)
+    if match:
+        aaa = match.group(1)
+        bbb = match.group(2)
+        try:
+            # 检查是否是机器人自己
+            if replace_bot_name and bbb == global_config.bot.qq_account:
+                reply_person_name = f"{global_config.bot.nickname}(你)"
+            else:
+                reply_person_name = await name_resolver(platform, bbb) or aaa
+            content = re.sub(reply_pattern, f"回复 {reply_person_name}", content, count=1)
+        except Exception:
+            # 如果解析失败，使用原始昵称
+            content = re.sub(reply_pattern, f"回复 {aaa}", content, count=1)
+
+    # 处理@<aaa:bbb>格式
+    at_pattern = r"@<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
+    at_matches = list(re.finditer(at_pattern, content))
+    if at_matches:
+        new_content = ""
+        last_end = 0
+        for m in at_matches:
+            new_content += content[last_end : m.start()]
+            aaa = m.group(1)
+            bbb = m.group(2)
+            try:
+                # 检查是否是机器人自己
+                if replace_bot_name and bbb == global_config.bot.qq_account:
+                    at_person_name = f"{global_config.bot.nickname}(你)"
+                else:
+                    at_person_name = await name_resolver(platform, bbb) or aaa
+                new_content += f"@{at_person_name}"
+            except Exception:
+                # 如果解析失败，使用原始昵称
+                new_content += f"@{aaa}"
+            last_end = m.end()
+        new_content += content[last_end:]
+        content = new_content
+
+    return content
+
+
 def get_raw_msg_by_timestamp(
     timestamp_start: float, timestamp_end: float, limit: int = 0, limit_mode: str = "latest"
 ) -> List[Dict[str, Any]]:
@@ -374,33 +524,8 @@ def _build_readable_messages_internal(
             else:
                 person_name = "某人"
 
-        # 检查是否有 回复<aaa:bbb> 字段
+        # 使用独立函数处理用户引用格式
-        reply_pattern = r"回复<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
+        content = replace_user_references_sync(content, platform, replace_bot_name=replace_bot_name)
-        match = re.search(reply_pattern, content)
-        if match:
-            aaa: str = match[1]
-            bbb: str = match[2]
-            reply_person_id = PersonInfoManager.get_person_id(platform, bbb)
-            reply_person_name = person_info_manager.get_value_sync(reply_person_id, "person_name") or aaa
-            # 在内容前加上回复信息
-            content = re.sub(reply_pattern, lambda m, name=reply_person_name: f"回复 {name}", content, count=1)
-
-        # 检查是否有 @<aaa:bbb> 字段 @<{member_info.get('nickname')}:{member_info.get('user_id')}>
-        at_pattern = r"@<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
-        at_matches = list(re.finditer(at_pattern, content))
-        if at_matches:
-            new_content = ""
-            last_end = 0
-            for m in at_matches:
-                new_content += content[last_end : m.start()]
-                aaa = m.group(1)
-                bbb = m.group(2)
-                at_person_id = PersonInfoManager.get_person_id(platform, bbb)
-                at_person_name = person_info_manager.get_value_sync(at_person_id, "person_name") or aaa
-                new_content += f"@{at_person_name}"
-                last_end = m.end()
-            new_content += content[last_end:]
-            content = new_content
 
         target_str = "这是QQ的一个功能，用于提及某人，但没那么明显"
         if target_str in content and random.random() < 0.6:
@@ -654,6 +779,7 @@ async def build_readable_messages_with_list(
 
     return formatted_string, details_list
 
+
 def build_readable_messages_with_id(
     messages: List[Dict[str, Any]],
     replace_bot_name: bool = True,
@@ -669,9 +795,9 @@ def build_readable_messages_with_id(
     允许通过参数控制格式化行为。
     """
     message_id_list = assign_message_ids(messages)
-    
+
     formatted_string = build_readable_messages(
-        messages = messages,
+        messages=messages,
         replace_bot_name=replace_bot_name,
         merge_messages=merge_messages,
         timestamp_mode=timestamp_mode,
@@ -682,10 +808,7 @@ def build_readable_messages_with_id(
         message_id_list=message_id_list,
     )
 
-    
+    return formatted_string, message_id_list
-    
-    
-    return formatted_string , message_id_list
 
 
 def build_readable_messages(
@@ -770,7 +893,13 @@ def build_readable_messages(
     if read_mark <= 0:
         # 没有有效的 read_mark，直接格式化所有消息
         formatted_string, _, pic_id_mapping, _ = _build_readable_messages_internal(
-            copy_messages, replace_bot_name, merge_messages, timestamp_mode, truncate, show_pic=show_pic, message_id_list=message_id_list
+            copy_messages,
+            replace_bot_name,
+            merge_messages,
+            timestamp_mode,
+            truncate,
+            show_pic=show_pic,
+            message_id_list=message_id_list,
         )
 
         # 生成图片映射信息并添加到最前面
@@ -893,7 +1022,7 @@ async def build_anonymous_messages(messages: List[Dict[str, Any]]) -> str:
 
     for msg in messages:
         try:
-            platform = msg.get("chat_info_platform")
+            platform: str = msg.get("chat_info_platform")  # type: ignore
             user_id = msg.get("user_id")
             _timestamp = msg.get("time")
             content: str = ""
@@ -916,38 +1045,14 @@ async def build_anonymous_messages(messages: List[Dict[str, Any]]) -> str:
             anon_name = get_anon_name(platform, user_id)
             # print(f"anon_name:{anon_name}")
 
-            # 处理 回复<aaa:bbb>
+            # 使用独立函数处理用户引用格式，传入自定义的匿名名称解析器
-            reply_pattern = r"回复<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
+            def anon_name_resolver(platform: str, user_id: str) -> str:
-            match = re.search(reply_pattern, content)
-            if match:
-                # print(f"发现回复match:{match}")
-                bbb = match.group(2)
                 try:
-                    anon_reply = get_anon_name(platform, bbb)
+                    return get_anon_name(platform, user_id)
-                    # print(f"anon_reply:{anon_reply}")
                 except Exception:
-                    anon_reply = "?"
+                    return "?"
-                content = re.sub(reply_pattern, f"回复 {anon_reply}", content, count=1)
 
-            # 处理 @<aaa:bbb>，无嵌套def
+            content = replace_user_references_sync(content, platform, anon_name_resolver, replace_bot_name=False)
-            at_pattern = r"@<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
-            at_matches = list(re.finditer(at_pattern, content))
-            if at_matches:
-                # print(f"发现@match:{at_matches}")
-                new_content = ""
-                last_end = 0
-                for m in at_matches:
-                    new_content += content[last_end : m.start()]
-                    bbb = m.group(2)
-                    try:
-                        anon_at = get_anon_name(platform, bbb)
-                        # print(f"anon_at:{anon_at}")
-                    except Exception:
-                        anon_at = "?"
-                    new_content += f"@{anon_at}"
-                    last_end = m.end()
-                new_content += content[last_end:]
-                content = new_content
 
             header = f"{anon_name}说 "
             output_lines.append(header)

src/chat/utils/utils_image.py

@@ -37,7 +37,7 @@ class ImageManager:
             self._ensure_image_dir()
 
             self._initialized = True
-            self._llm = LLMRequest(model=global_config.model.vlm, temperature=0.4, max_tokens=300, request_type="image")
+            self.vlm = LLMRequest(model=global_config.model.vlm, temperature=0.4, max_tokens=300, request_type="image")
 
             try:
                 db.connect(reuse_if_open=True)
@@ -94,7 +94,7 @@ class ImageManager:
             logger.error(f"保存描述到数据库失败 (Peewee): {str(e)}")
 
     async def get_emoji_description(self, image_base64: str) -> str:
-        """获取表情包描述，使用二步走识别并带缓存优化"""
+        """获取表情包描述，优先使用Emoji表中的缓存数据"""
         try:
             # 计算图片哈希
             # 确保base64字符串只包含ASCII字符
@@ -104,9 +104,21 @@ class ImageManager:
             image_hash = hashlib.md5(image_bytes).hexdigest()
             image_format = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).format.lower()  # type: ignore
 
-            # 查询缓存的描述
+            # 优先使用EmojiManager查询已注册表情包的描述
+            try:
+                from src.chat.emoji_system.emoji_manager import get_emoji_manager
+                emoji_manager = get_emoji_manager()
+                cached_emoji_description = await emoji_manager.get_emoji_description_by_hash(image_hash)
+                if cached_emoji_description:
+                    logger.info(f"[缓存命中] 使用已注册表情包描述: {cached_emoji_description[:50]}...")
+                    return cached_emoji_description
+            except Exception as e:
+                logger.debug(f"查询EmojiManager时出错: {e}")
+
+            # 查询ImageDescriptions表的缓存描述
             cached_description = self._get_description_from_db(image_hash, "emoji")
             if cached_description:
+                logger.info(f"[缓存命中] 使用ImageDescriptions表中的描述: {cached_description[:50]}...")
                 return f"[表情包：{cached_description}]"
 
             # === 二步走识别流程 ===
@@ -118,10 +130,10 @@ class ImageManager:
                     logger.warning("GIF转换失败，无法获取描述")
                     return "[表情包(GIF处理失败)]"
                 vlm_prompt = "这是一个动态图表情包，每一张图代表了动态图的某一帧，黑色背景代表透明，描述一下表情包表达的情感和内容，描述细节，从互联网梗,meme的角度去分析"
-                detailed_description, _ = await self._llm.generate_response_for_image(vlm_prompt, image_base64_processed, "jpg")
+                detailed_description, _ = await self.vlm.generate_response_for_image(vlm_prompt, image_base64_processed, "jpg")
             else:
                 vlm_prompt = "这是一个表情包，请详细描述一下表情包所表达的情感和内容，描述细节，从互联网梗,meme的角度去分析"
-                detailed_description, _ = await self._llm.generate_response_for_image(vlm_prompt, image_base64, image_format)
+                detailed_description, _ = await self.vlm.generate_response_for_image(vlm_prompt, image_base64, image_format)
 
             if detailed_description is None:
                 logger.warning("VLM未能生成表情包详细描述")
@@ -158,7 +170,7 @@ class ImageManager:
             if len(emotions) > 1 and emotions[1] != emotions[0]:
                 final_emotion = f"{emotions[0]}，{emotions[1]}"
 
-            logger.info(f"[二步走识别] 详细描述: {detailed_description[:50]}... -> 情感标签: {final_emotion}")
+            logger.info(f"[emoji识别] 详细描述: {detailed_description[:50]}... -> 情感标签: {final_emotion}")
 
             # 再次检查缓存，防止并发写入时重复生成
             cached_description = self._get_description_from_db(image_hash, "emoji")
@@ -201,13 +213,13 @@ class ImageManager:
             self._save_description_to_db(image_hash, final_emotion, "emoji")
 
             return f"[表情包：{final_emotion}]"
-            
+
         except Exception as e:
             logger.error(f"获取表情包描述失败: {str(e)}")
-            return "[表情包]"
+            return "[表情包(处理失败)]"
 
     async def get_image_description(self, image_base64: str) -> str:
-        """获取普通图片描述，带查重和保存功能"""
+        """获取普通图片描述，优先使用Images表中的缓存数据"""
         try:
             # 计算图片哈希
             if isinstance(image_base64, str):
@@ -215,7 +227,7 @@ class ImageManager:
             image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
             image_hash = hashlib.md5(image_bytes).hexdigest()
 
-            # 检查图片是否已存在
+            # 优先检查Images表中是否已有完整的描述
             existing_image = Images.get_or_none(Images.emoji_hash == image_hash)
             if existing_image:
                 # 更新计数
@@ -227,18 +239,20 @@ class ImageManager:
 
                 # 如果已有描述，直接返回
                 if existing_image.description:
+                    logger.debug(f"[缓存命中] 使用Images表中的图片描述: {existing_image.description[:50]}...")
                     return f"[图片：{existing_image.description}]"
 
-            # 查询缓存的描述
+            # 查询ImageDescriptions表的缓存描述
             cached_description = self._get_description_from_db(image_hash, "image")
             if cached_description:
-                logger.debug(f"图片描述缓存中 {cached_description}")
+                logger.debug(f"[缓存命中] 使用ImageDescriptions表中的描述: {cached_description[:50]}...")
                 return f"[图片：{cached_description}]"
 
             # 调用AI获取描述
             image_format = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).format.lower()  # type: ignore
             prompt = global_config.custom_prompt.image_prompt
-            description, _ = await self._llm.generate_response_for_image(prompt, image_base64, image_format)
+            logger.info(f"[VLM调用] 为图片生成新描述 (Hash: {image_hash[:8]}...)")
+            description, _ = await self.vlm.generate_response_for_image(prompt, image_base64, image_format)
 
             if description is None:
                 logger.warning("AI未能生成图片描述")
@@ -266,6 +280,7 @@ class ImageManager:
                     if not hasattr(existing_image, "vlm_processed") or existing_image.vlm_processed is None:
                         existing_image.vlm_processed = True
                     existing_image.save()
+                    logger.debug(f"[数据库] 更新已有图片记录: {image_hash[:8]}...")
                 else:
                     Images.create(
                         image_id=str(uuid.uuid4()),
@@ -277,16 +292,18 @@ class ImageManager:
                         vlm_processed=True,
                         count=1,
                     )
+                    logger.debug(f"[数据库] 创建新图片记录: {image_hash[:8]}...")
             except Exception as e:
                 logger.error(f"保存图片文件或元数据失败: {str(e)}")
 
-            # 保存描述到ImageDescriptions表
+            # 保存描述到ImageDescriptions表作为备用缓存
             self._save_description_to_db(image_hash, description, "image")
 
+            logger.info(f"[VLM完成] 图片描述生成: {description[:50]}...")
             return f"[图片：{description}]"
         except Exception as e:
             logger.error(f"获取图片描述失败: {str(e)}")
-            return "[图片]"
+            return "[图片(处理失败)]"
 
     @staticmethod
     def transform_gif(gif_base64: str, similarity_threshold: float = 1000.0, max_frames: int = 15) -> Optional[str]:
@@ -502,12 +519,28 @@ class ImageManager:
             image_bytes = base64.b64decode(image_base64)
             image_hash = hashlib.md5(image_bytes).hexdigest()
 
-            # 先检查缓存的描述
+            # 获取当前图片记录
+            image = Images.get(Images.image_id == image_id)
+
+            # 优先检查是否已有其他相同哈希的图片记录包含描述
+            existing_with_description = Images.get_or_none(
+                (Images.emoji_hash == image_hash) & 
+                (Images.description.is_null(False)) & 
+                (Images.description != "")
+            )
+            if existing_with_description and existing_with_description.id != image.id:
+                logger.debug(f"[缓存复用] 从其他相同图片记录复用描述: {existing_with_description.description[:50]}...")
+                image.description = existing_with_description.description
+                image.vlm_processed = True
+                image.save()
+                # 同时保存到ImageDescriptions表作为备用缓存
+                self._save_description_to_db(image_hash, existing_with_description.description, "image")
+                return
+
+            # 检查ImageDescriptions表的缓存描述
             cached_description = self._get_description_from_db(image_hash, "image")
             if cached_description:
-                logger.debug(f"VLM处理时发现缓存描述: {cached_description}")
+                logger.debug(f"[缓存复用] 从ImageDescriptions表复用描述: {cached_description[:50]}...")
-                # 更新数据库
-                image = Images.get(Images.image_id == image_id)
                 image.description = cached_description
                 image.vlm_processed = True
                 image.save()
@@ -520,7 +553,8 @@ class ImageManager:
             prompt = global_config.custom_prompt.image_prompt
 
             # 获取VLM描述
-            description, _ = await self._llm.generate_response_for_image(prompt, image_base64, image_format)
+            logger.info(f"[VLM异步调用] 为图片生成描述 (ID: {image_id}, Hash: {image_hash[:8]}...)")
+            description, _ = await self.vlm.generate_response_for_image(prompt, image_base64, image_format)
 
             if description is None:
                 logger.warning("VLM未能生成图片描述")
@@ -533,14 +567,15 @@ class ImageManager:
                 description = cached_description
 
             # 更新数据库
-            image = Images.get(Images.image_id == image_id)
             image.description = description
             image.vlm_processed = True
             image.save()
 
-            # 保存描述到ImageDescriptions表
+            # 保存描述到ImageDescriptions表作为备用缓存
             self._save_description_to_db(image_hash, description, "image")
 
+            logger.info(f"[VLM异步完成] 图片描述生成: {description[:50]}...")
+
         except Exception as e:
             logger.error(f"VLM处理图片失败: {str(e)}")
 

src/chat/willing/mode_classical.py

@@ -28,7 +28,7 @@ class ClassicalWillingManager(BaseWillingManager):
         
         # print(f"[{chat_id}] 回复意愿: {current_willing}")
 
-        interested_rate = willing_info.interested_rate * global_config.normal_chat.response_interested_rate_amplifier
+        interested_rate = willing_info.interested_rate
         
         # print(f"[{chat_id}] 兴趣值: {interested_rate}")
 
@@ -36,20 +36,18 @@ class ClassicalWillingManager(BaseWillingManager):
             current_willing += interested_rate - 0.2
 
         if willing_info.is_mentioned_bot and global_config.chat.mentioned_bot_inevitable_reply and current_willing < 2:
-            current_willing += 1 if current_willing < 1.0 else 0.05
+            current_willing += 1 if current_willing < 1.0 else 0.2
 
         self.chat_reply_willing[chat_id] = min(current_willing, 1.0)
         
-        reply_probability = min(max((current_willing - 0.5), 0.01) * 2, 1)
+        reply_probability = min(max((current_willing - 0.5), 0.01) * 2, 1.5)
         
         # print(f"[{chat_id}] 回复概率: {reply_probability}")
         
         return reply_probability
 
     async def before_generate_reply_handle(self, message_id):
-        chat_id = self.ongoing_messages[message_id].chat_id
+        pass
-        current_willing = self.chat_reply_willing.get(chat_id, 0)
-        self.chat_reply_willing[chat_id] = max(0.0, current_willing - 1.8)
 
     async def after_generate_reply_handle(self, message_id):
         if message_id not in self.ongoing_messages:
@@ -58,7 +56,7 @@ class ClassicalWillingManager(BaseWillingManager):
         chat_id = self.ongoing_messages[message_id].chat_id
         current_willing = self.chat_reply_willing.get(chat_id, 0)
         if current_willing < 1:
-            self.chat_reply_willing[chat_id] = min(1.0, current_willing + 0.4)
+            self.chat_reply_willing[chat_id] = min(1.0, current_willing + 0.3)
 
     async def not_reply_handle(self, message_id):
         return await super().not_reply_handle(message_id)

src/common/logger.py

@@ -390,7 +390,7 @@ MODULE_COLORS = {
     "tts_action": "\033[38;5;58m",  # 深黄色
     "doubao_pic_plugin": "\033[38;5;64m",  # 深绿色
     # Action组件
-    "no_reply_action": "\033[38;5;196m",  # 亮红色，更显眼
+    "no_reply_action": "\033[38;5;214m",  # 亮橙色，显眼但不像警告
     "reply_action": "\033[38;5;46m",  # 亮绿色
     "base_action": "\033[38;5;250m",  # 浅灰色
     # 数据库和消息

src/config/official_configs.py

@@ -69,6 +69,8 @@ class ChatConfig(ConfigBase):
 
     max_context_size: int = 18
     """上下文长度"""
+    
+    willing_amplifier: float = 1.0
 
     replyer_random_probability: float = 0.5
     """
@@ -76,15 +78,12 @@ class ChatConfig(ConfigBase):
     选择普通模型的概率为 1 - reasoning_normal_model_probability
     """
 
-    thinking_timeout: int = 30
+    thinking_timeout: int = 40
     """麦麦最长思考规划时间，超过这个时间的思考会放弃（往往是api反应太慢）"""
 
     talk_frequency: float = 1
     """回复频率阈值"""
 
-    use_s4u_prompt_mode: bool = False
-    """是否使用 s4u 对话构建模式，该模式会分开处理当前对话对象和其他所有对话的内容进行 prompt 构建"""
-
     mentioned_bot_inevitable_reply: bool = False
     """提及 bot 必然回复"""
 
@@ -274,12 +273,6 @@ class NormalChatConfig(ConfigBase):
     willing_mode: str = "classical"
     """意愿模式"""
 
-    response_interested_rate_amplifier: float = 1.0
-    """回复兴趣度放大系数"""
-
-
-
-
 @dataclass
 class ExpressionConfig(ConfigBase):
     """表达配置类"""
@@ -307,11 +300,8 @@ class ExpressionConfig(ConfigBase):
 class ToolConfig(ConfigBase):
     """工具配置类"""
 
-    enable_in_normal_chat: bool = False
+    enable_tool: bool = False
-    """是否在普通聊天中启用工具"""
+    """是否在聊天中启用工具"""
-
-    enable_in_focus_chat: bool = True
-    """是否在专注聊天中启用工具"""
     
 @dataclass
 class VoiceConfig(ConfigBase):

src/individuality/individuality.py

@@ -273,15 +273,19 @@ class Individuality:
                 prompt=prompt,
             )
 
-            if response.strip():
+            if response and response.strip():
                 personality_parts.append(response.strip())
                 logger.info(f"精简人格侧面: {response.strip()}")
             else:
                 logger.error(f"使用LLM压缩人设时出错: {response}")
+                # 压缩失败时使用原始内容
+                if personality_side:
+                    personality_parts.append(personality_side)
+            
             if personality_parts:
                 personality_result = "。".join(personality_parts)
             else:
-                personality_result = personality_core
+                personality_result = personality_core or "友好活泼"
         else:
             personality_result = personality_core
             if personality_side:
@@ -308,13 +312,14 @@ class Individuality:
                 prompt=prompt,
             )
 
-            if response.strip():
+            if response and response.strip():
                 identity_result = response.strip()
                 logger.info(f"精简身份: {identity_result}")
             else:
                 logger.error(f"使用LLM压缩身份时出错: {response}")
+                identity_result = identity
         else:
-            identity_result = "。".join(identity)
+            identity_result = identity
 
         return identity_result
 

src/mais4u/mais4u_chat/s4u_msg_processor.py

@@ -47,11 +47,35 @@ async def _calculate_interest(message: MessageRecv) -> Tuple[float, bool]:
             logger.debug(f"记忆激活率: {interested_rate:.2f}")
 
     text_len = len(message.processed_plain_text)
-    # 根据文本长度调整兴趣度，长度越大兴趣度越高，但增长率递减，最低0.01，最高0.05
+    # 根据文本长度分布调整兴趣度，采用分段函数实现更精确的兴趣度计算
-    # 采用对数函数实现递减增长
+    # 基于实际分布：0-5字符(26.57%), 6-10字符(27.18%), 11-20字符(22.76%), 21-30字符(10.33%), 31+字符(13.86%)
-
+    
-    base_interest = 0.01 + (0.05 - 0.01) * (math.log10(text_len + 1) / math.log10(1000 + 1))
+    if text_len == 0:
-    base_interest = min(max(base_interest, 0.01), 0.05)
+        base_interest = 0.01  # 空消息最低兴趣度
+    elif text_len <= 5:
+        # 1-5字符：线性增长 0.01 -> 0.03
+        base_interest = 0.01 + (text_len - 1) * (0.03 - 0.01) / 4
+    elif text_len <= 10:
+        # 6-10字符：线性增长 0.03 -> 0.06
+        base_interest = 0.03 + (text_len - 5) * (0.06 - 0.03) / 5
+    elif text_len <= 20:
+        # 11-20字符：线性增长 0.06 -> 0.12
+        base_interest = 0.06 + (text_len - 10) * (0.12 - 0.06) / 10
+    elif text_len <= 30:
+        # 21-30字符：线性增长 0.12 -> 0.18
+        base_interest = 0.12 + (text_len - 20) * (0.18 - 0.12) / 10
+    elif text_len <= 50:
+        # 31-50字符：线性增长 0.18 -> 0.22
+        base_interest = 0.18 + (text_len - 30) * (0.22 - 0.18) / 20
+    elif text_len <= 100:
+        # 51-100字符：线性增长 0.22 -> 0.26
+        base_interest = 0.22 + (text_len - 50) * (0.26 - 0.22) / 50
+    else:
+        # 100+字符：对数增长 0.26 -> 0.3，增长率递减
+        base_interest = 0.26 + (0.3 - 0.26) * (math.log10(text_len - 99) / math.log10(901))  # 1000-99=901
+    
+    # 确保在范围内
+    base_interest = min(max(base_interest, 0.01), 0.3)
 
     interested_rate += base_interest
 

src/mood/mood_manager.py

@@ -78,7 +78,7 @@ class ChatMood:
         if interested_rate <= 0:
             interest_multiplier = 0
         else:
-            interest_multiplier = 3 * math.pow(interested_rate, 0.25)
+            interest_multiplier = 2 * math.pow(interested_rate, 0.25)
 
         logger.debug(
             f"base_probability: {base_probability}, time_multiplier: {time_multiplier}, interest_multiplier: {interest_multiplier}"

src/person_info/relationship_manager.py

@@ -139,7 +139,7 @@ class RelationshipManager:
 请用json格式输出，引起了你的兴趣，或者有什么需要你记忆的点。
 并为每个点赋予1-10的权重，权重越高，表示越重要。
 格式如下:
-{{
+[
     {{
         "point": "{person_name}想让我记住他的生日，我回答确认了，他的生日是11月23日",
         "weight": 10
@@ -156,13 +156,10 @@ class RelationshipManager:
         "point": "{person_name}喜欢吃辣，具体来说，没有辣的食物ta都不喜欢吃，可能是因为ta是湖南人。",
         "weight": 7
     }}
-}}
+]
 
-如果没有，就输出none,或points为空：
+如果没有，就输出none,或返回空数组：
-{{
+[]
-    "point": "none",
-    "weight": 0
-}}
 """
 
         # 调用LLM生成印象
@@ -184,17 +181,25 @@ class RelationshipManager:
         try:
             points = repair_json(points)
             points_data = json.loads(points)
-            if points_data == "none" or not points_data or points_data.get("point") == "none":
+            
+            # 只处理正确的格式，错误格式直接跳过
+            if points_data == "none" or not points_data:
                 points_list = []
+            elif isinstance(points_data, str) and points_data.lower() == "none":
+                points_list = []
+            elif isinstance(points_data, list):
+                # 正确格式：数组格式 [{"point": "...", "weight": 10}, ...]
+                if not points_data:  # 空数组
+                    points_list = []
+                else:
+                    points_list = [(item["point"], float(item["weight"]), current_time) for item in points_data]
             else:
-                # logger.info(f"points_data: {points_data}")
+                # 错误格式，直接跳过不解析
-                if isinstance(points_data, dict) and "points" in points_data:
+                logger.warning(f"LLM返回了错误的JSON格式，跳过解析: {type(points_data)}, 内容: {points_data}")
-                    points_data = points_data["points"]
+                points_list = []
-                if not isinstance(points_data, list):
-                    points_data = [points_data]
-                # 添加可读时间到每个point
-                points_list = [(item["point"], float(item["weight"]), current_time) for item in points_data]
 
+            # 权重过滤逻辑
+            if points_list:
                 original_points_list = list(points_list)
                 points_list.clear()
                 discarded_count = 0

src/plugin_system/__init__.py

@@ -9,6 +9,7 @@ from .base import (
     BasePlugin,
     BaseAction,
     BaseCommand,
+    BaseTool,
     ConfigField,
     ComponentType,
     ActionActivationType,
@@ -34,6 +35,7 @@ from .utils import (
 
 from .apis import (
     chat_api,
+    tool_api,  
     component_manage_api,
     config_api,
     database_api,
@@ -44,17 +46,17 @@ from .apis import (
     person_api,
     plugin_manage_api,
     send_api,
-    utils_api,
     register_plugin,
     get_logger,
 )
 
 
-__version__ = "1.0.0"
+__version__ = "2.0.0"
 
 __all__ = [
     # API 模块
     "chat_api",
+    "tool_api",
     "component_manage_api",
     "config_api",
     "database_api",
@@ -65,13 +67,13 @@ __all__ = [
     "person_api",
     "plugin_manage_api",
     "send_api",
-    "utils_api",
     "register_plugin",
     "get_logger",
     # 基础类
     "BasePlugin",
     "BaseAction",
     "BaseCommand",
+    "BaseTool",
     "BaseEventHandler",
     # 类型定义
     "ComponentType",

src/plugin_system/apis/__init__.py

@@ -17,7 +17,7 @@ from src.plugin_system.apis import (
     person_api,
     plugin_manage_api,
     send_api,
-    utils_api,
+    tool_api,
 )
 from .logging_api import get_logger
 from .plugin_register_api import register_plugin
@@ -35,7 +35,7 @@ __all__ = [
     "person_api",
     "plugin_manage_api",
     "send_api",
-    "utils_api",
     "get_logger",
     "register_plugin",
+    "tool_api",
 ]

src/plugin_system/apis/chat_api.py

@@ -32,6 +32,7 @@ class ChatManager:
 
     @staticmethod
     def get_all_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
+        # sourcery skip: for-append-to-extend
         """获取所有聊天流
 
         Args:
@@ -57,6 +58,7 @@ class ChatManager:
 
     @staticmethod
     def get_group_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
+        # sourcery skip: for-append-to-extend
         """获取所有群聊聊天流
 
         Args:
@@ -79,6 +81,7 @@ class ChatManager:
 
     @staticmethod
     def get_private_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
+        # sourcery skip: for-append-to-extend
         """获取所有私聊聊天流
 
         Args:
@@ -105,7 +108,7 @@ class ChatManager:
     @staticmethod
     def get_group_stream_by_group_id(
         group_id: str, platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq"
-    ) -> Optional[ChatStream]:
+    ) -> Optional[ChatStream]:  # sourcery skip: remove-unnecessary-cast
         """根据群ID获取聊天流
 
         Args:
@@ -142,7 +145,7 @@ class ChatManager:
     @staticmethod
     def get_private_stream_by_user_id(
         user_id: str, platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq"
-    ) -> Optional[ChatStream]:
+    ) -> Optional[ChatStream]:  # sourcery skip: remove-unnecessary-cast
         """根据用户ID获取私聊流
 
         Args:
@@ -207,7 +210,7 @@ class ChatManager:
             chat_stream: 聊天流对象
 
         Returns:
-            Dict[str, Any]: 聊天流信息字典
+            Dict ({str: Any}): 聊天流信息字典
 
         Raises:
             TypeError: 如果 chat_stream 不是 ChatStream 类型
@@ -282,41 +285,41 @@ class ChatManager:
 # =============================================================================
 
 
-def get_all_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq"):
+def get_all_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
     """获取所有聊天流的便捷函数"""
     return ChatManager.get_all_streams(platform)
 
 
-def get_group_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq"):
+def get_group_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
     """获取群聊聊天流的便捷函数"""
     return ChatManager.get_group_streams(platform)
 
 
-def get_private_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq"):
+def get_private_streams(platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> List[ChatStream]:
     """获取私聊聊天流的便捷函数"""
     return ChatManager.get_private_streams(platform)
 
 
-def get_stream_by_group_id(group_id: str, platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq"):
+def get_stream_by_group_id(group_id: str, platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> Optional[ChatStream]:
     """根据群ID获取聊天流的便捷函数"""
     return ChatManager.get_group_stream_by_group_id(group_id, platform)
 
 
-def get_stream_by_user_id(user_id: str, platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq"):
+def get_stream_by_user_id(user_id: str, platform: Optional[str] | SpecialTypes = "qq") -> Optional[ChatStream]:
     """根据用户ID获取私聊流的便捷函数"""
     return ChatManager.get_private_stream_by_user_id(user_id, platform)
 
 
-def get_stream_type(chat_stream: ChatStream):
+def get_stream_type(chat_stream: ChatStream) -> str:
     """获取聊天流类型的便捷函数"""
     return ChatManager.get_stream_type(chat_stream)
 
 
-def get_stream_info(chat_stream: ChatStream):
+def get_stream_info(chat_stream: ChatStream) -> Dict[str, Any]:
     """获取聊天流信息的便捷函数"""
     return ChatManager.get_stream_info(chat_stream)
 
 
-def get_streams_summary():
+def get_streams_summary() -> Dict[str, int]:
     """获取聊天流统计摘要的便捷函数"""
     return ChatManager.get_streams_summary()

src/plugin_system/apis/component_manage_api.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from src.plugin_system.base.component_types import (
     EventHandlerInfo,
     PluginInfo,
     ComponentType,
+    ToolInfo,
 )
 
 
@@ -119,6 +120,21 @@ def get_registered_command_info(command_name: str) -> Optional[CommandInfo]:
     return component_registry.get_registered_command_info(command_name)
 
 
+def get_registered_tool_info(tool_name: str) -> Optional[ToolInfo]:
+    """
+    获取指定 Tool 的注册信息。
+
+    Args:
+        tool_name (str): Tool 名称。
+
+    Returns:
+        ToolInfo: Tool 信息对象，如果 Tool 不存在则返回 None。
+    """
+    from src.plugin_system.core.component_registry import component_registry
+
+    return component_registry.get_registered_tool_info(tool_name)
+
+
 # === EventHandler 特定查询方法 ===
 def get_registered_event_handler_info(
     event_handler_name: str,
@@ -191,6 +207,8 @@ def locally_enable_component(component_name: str, component_type: ComponentType,
             return global_announcement_manager.enable_specific_chat_action(stream_id, component_name)
         case ComponentType.COMMAND:
             return global_announcement_manager.enable_specific_chat_command(stream_id, component_name)
+        case ComponentType.TOOL:
+            return global_announcement_manager.enable_specific_chat_tool(stream_id, component_name)
         case ComponentType.EVENT_HANDLER:
             return global_announcement_manager.enable_specific_chat_event_handler(stream_id, component_name)
         case _:
@@ -216,11 +234,14 @@ def locally_disable_component(component_name: str, component_type: ComponentType
             return global_announcement_manager.disable_specific_chat_action(stream_id, component_name)
         case ComponentType.COMMAND:
             return global_announcement_manager.disable_specific_chat_command(stream_id, component_name)
+        case ComponentType.TOOL:
+            return global_announcement_manager.disable_specific_chat_tool(stream_id, component_name)
         case ComponentType.EVENT_HANDLER:
             return global_announcement_manager.disable_specific_chat_event_handler(stream_id, component_name)
         case _:
             raise ValueError(f"未知 component type: {component_type}")
 
+
 def get_locally_disabled_components(stream_id: str, component_type: ComponentType) -> list[str]:
     """
     获取指定消息流中禁用的组件列表。
@@ -239,7 +260,9 @@ def get_locally_disabled_components(stream_id: str, component_type: ComponentTyp
             return global_announcement_manager.get_disabled_chat_actions(stream_id)
         case ComponentType.COMMAND:
             return global_announcement_manager.get_disabled_chat_commands(stream_id)
+        case ComponentType.TOOL:
+            return global_announcement_manager.get_disabled_chat_tools(stream_id)
         case ComponentType.EVENT_HANDLER:
             return global_announcement_manager.get_disabled_chat_event_handlers(stream_id)
         case _:
-            raise ValueError(f"未知 component type: {component_type}")
+            raise ValueError(f"未知 component type: {component_type}")

src/plugin_system/apis/config_api.py

@@ -10,7 +10,6 @@
 from typing import Any
 from src.common.logger import get_logger
 from src.config.config import global_config
-from src.person_info.person_info import get_person_info_manager
 
 logger = get_logger("config_api")
 
@@ -26,7 +25,7 @@ def get_global_config(key: str, default: Any = None) -> Any:
     插件应使用此方法读取全局配置，以保证只读和隔离性。
 
     Args:
-        key: 命名空间式配置键名，支持嵌套访问，如 "section.subsection.key"，大小写敏感
+        key: 命名空间式配置键名，使用嵌套访问，如 "section.subsection.key"，大小写敏感
         default: 如果配置不存在时返回的默认值
 
     Returns:
@@ -76,50 +75,3 @@ def get_plugin_config(plugin_config: dict, key: str, default: Any = None) -> Any
     except Exception as e:
         logger.warning(f"[ConfigAPI] 获取插件配置 {key} 失败: {e}")
         return default
-
-
-# =============================================================================
-# 用户信息API函数
-# =============================================================================
-
-
-async def get_user_id_by_person_name(person_name: str) -> tuple[str, str]:
-    """根据内部用户名获取用户ID
-
-    Args:
-        person_name: 用户名
-
-    Returns:
-        tuple[str, str]: (平台, 用户ID)
-    """
-    try:
-        person_info_manager = get_person_info_manager()
-        person_id = person_info_manager.get_person_id_by_person_name(person_name)
-        user_id: str = await person_info_manager.get_value(person_id, "user_id")  # type: ignore
-        platform: str = await person_info_manager.get_value(person_id, "platform")  # type: ignore
-        return platform, user_id
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"[ConfigAPI] 根据用户名获取用户ID失败: {e}")
-        return "", ""
-
-
-async def get_person_info(person_id: str, key: str, default: Any = None) -> Any:
-    """获取用户信息
-
-    Args:
-        person_id: 用户ID
-        key: 信息键名
-        default: 默认值
-
-    Returns:
-        Any: 用户信息值或默认值
-    """
-    try:
-        person_info_manager = get_person_info_manager()
-        response = await person_info_manager.get_value(person_id, key)
-        if not response:
-            raise ValueError(f"[ConfigAPI] 获取用户 {person_id} 的信息 '{key}' 失败，返回默认值")
-        return response
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"[ConfigAPI] 获取用户信息失败: {e}")
-        return default

src/plugin_system/apis/database_api.py

@@ -152,10 +152,7 @@ async def db_query(
 
     except DoesNotExist:
         # 记录不存在
-        if query_type == "get" and single_result:
+        return None if query_type == "get" and single_result else []
-            return None
-        return []
-
     except Exception as e:
         logger.error(f"[DatabaseAPI] 数据库操作出错: {e}")
         traceback.print_exc()
@@ -170,7 +167,8 @@ async def db_query(
 
 async def db_save(
     model_class: Type[Model], data: Dict[str, Any], key_field: Optional[str] = None, key_value: Optional[Any] = None
-) -> Union[Dict[str, Any], None]:
+) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    # sourcery skip: inline-immediately-returned-variable
     """保存数据到数据库（创建或更新）
 
     如果提供了key_field和key_value，会先尝试查找匹配的记录进行更新；
@@ -203,10 +201,9 @@ async def db_save(
     try:
         # 如果提供了key_field和key_value，尝试更新现有记录
         if key_field and key_value is not None:
-            # 查找现有记录
+            if existing_records := list(
-            existing_records = list(model_class.select().where(getattr(model_class, key_field) == key_value).limit(1))
+                model_class.select().where(getattr(model_class, key_field) == key_value).limit(1)
-
+            ):
-            if existing_records:
                 # 更新现有记录
                 existing_record = existing_records[0]
                 for field, value in data.items():
@@ -244,8 +241,8 @@ async def db_get(
     Args:
         model_class: Peewee模型类
         filters: 过滤条件，字段名和值的字典
-        order_by: 排序字段，前缀'-'表示降序，例如'-time'表示按时间字段（即time字段）降序
         limit: 结果数量限制
+        order_by: 排序字段，前缀'-'表示降序，例如'-time'表示按时间字段（即time字段）降序
         single_result: 是否只返回单个结果，如果为True，则返回单个记录字典或None；否则返回记录字典列表或空列表
 
     Returns:
@@ -310,7 +307,7 @@ async def store_action_info(
     thinking_id: str = "",
     action_data: Optional[dict] = None,
     action_name: str = "",
-) -> Union[Dict[str, Any], None]:
+) -> Optional[Dict[str, Any]]:
     """存储动作信息到数据库
 
     将Action执行的相关信息保存到ActionRecords表中，用于后续的记忆和上下文构建。

src/plugin_system/apis/emoji_api.py

@@ -65,14 +65,14 @@ async def get_by_description(description: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]
         return None
 
 
-async def get_random(count: Optional[int] = 1) -> Optional[List[Tuple[str, str, str]]]:
+async def get_random(count: Optional[int] = 1) -> List[Tuple[str, str, str]]:
     """随机获取指定数量的表情包
 
     Args:
         count: 要获取的表情包数量，默认为1
 
     Returns:
-        Optional[List[Tuple[str, str, str]]]: 包含(base64编码, 表情包描述, 随机情感标签)的元组列表，如果失败则为None
+        List[Tuple[str, str, str]]: 包含(base64编码, 表情包描述, 随机情感标签)的元组列表，失败则返回空列表
 
     Raises:
         TypeError: 如果count不是整数类型
@@ -94,13 +94,13 @@ async def get_random(count: Optional[int] = 1) -> Optional[List[Tuple[str, str,
 
         if not all_emojis:
             logger.warning("[EmojiAPI] 没有可用的表情包")
-            return None
+            return []
 
         # 过滤有效表情包
         valid_emojis = [emoji for emoji in all_emojis if not emoji.is_deleted]
         if not valid_emojis:
             logger.warning("[EmojiAPI] 没有有效的表情包")
-            return None
+            return []
 
         if len(valid_emojis) < count:
             logger.warning(
@@ -127,14 +127,14 @@ async def get_random(count: Optional[int] = 1) -> Optional[List[Tuple[str, str,
 
         if not results and count > 0:
             logger.warning("[EmojiAPI] 随机获取表情包失败，没有一个可以成功处理")
-            return None
+            return []
 
         logger.info(f"[EmojiAPI] 成功获取 {len(results)} 个随机表情包")
         return results
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"[EmojiAPI] 获取随机表情包失败: {e}")
-        return None
+        return []
 
 
 async def get_by_emotion(emotion: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]:
@@ -162,10 +162,11 @@ async def get_by_emotion(emotion: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]:
 
         # 筛选匹配情感的表情包
         matching_emojis = []
-        for emoji_obj in all_emojis:
+        matching_emojis.extend(
-            if not emoji_obj.is_deleted and emotion.lower() in [e.lower() for e in emoji_obj.emotion]:
+            emoji_obj
-                matching_emojis.append(emoji_obj)
+            for emoji_obj in all_emojis
-
+            if not emoji_obj.is_deleted and emotion.lower() in [e.lower() for e in emoji_obj.emotion]
+        )
         if not matching_emojis:
             logger.warning(f"[EmojiAPI] 未找到匹配情感 '{emotion}' 的表情包")
             return None
@@ -256,10 +257,11 @@ def get_descriptions() -> List[str]:
         emoji_manager = get_emoji_manager()
         descriptions = []
 
-        for emoji_obj in emoji_manager.emoji_objects:
+        descriptions.extend(
-            if not emoji_obj.is_deleted and emoji_obj.description:
+            emoji_obj.description
-                descriptions.append(emoji_obj.description)
+            for emoji_obj in emoji_manager.emoji_objects
-
+            if not emoji_obj.is_deleted and emoji_obj.description
+        )
         return descriptions
     except Exception as e:
         logger.error(f"[EmojiAPI] 获取表情包描述失败: {e}")

src/plugin_system/apis/generator_api.py

@@ -84,18 +84,23 @@ async def generate_reply(
     enable_chinese_typo: bool = True,
     return_prompt: bool = False,
     model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
-    request_type: str = "",
+    request_type: str = "generator_api",
-    enable_timeout: bool = False,
 ) -> Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]], Optional[str]]:
     """生成回复
 
     Args:
         chat_stream: 聊天流对象（优先）
         chat_id: 聊天ID（备用）
-        action_data: 动作数据
+        action_data: 动作数据（向下兼容，包含reply_to和extra_info）
+        reply_to: 回复对象，格式为 "发送者:消息内容"
+        extra_info: 额外信息，用于补充上下文
+        available_actions: 可用动作
+        enable_tool: 是否启用工具调用
         enable_splitter: 是否启用消息分割器
         enable_chinese_typo: 是否启用错字生成器
         return_prompt: 是否返回提示词
+        model_configs: 模型配置列表
+        request_type: 请求类型（可选，记录LLM使用）
     Returns:
         Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]], Optional[str]]: (是否成功, 回复集合, 提示词)
     """
@@ -108,13 +113,16 @@ async def generate_reply(
 
         logger.debug("[GeneratorAPI] 开始生成回复")
 
+        if not reply_to and action_data:
+            reply_to = action_data.get("reply_to", "")
+        if not extra_info and action_data:
+            extra_info = action_data.get("extra_info", "")
+
         # 调用回复器生成回复
         success, content, prompt = await replyer.generate_reply_with_context(
-            reply_data=action_data or {},
             reply_to=reply_to,
             extra_info=extra_info,
             available_actions=available_actions,
-            enable_timeout=enable_timeout,
             enable_tool=enable_tool,
         )
         reply_set = []
@@ -136,6 +144,7 @@ async def generate_reply(
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"[GeneratorAPI] 生成回复时出错: {e}")
+        logger.error(traceback.format_exc())
         return False, [], None
 
 
@@ -146,15 +155,24 @@ async def rewrite_reply(
     enable_splitter: bool = True,
     enable_chinese_typo: bool = True,
     model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
-) -> Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]]]:
+    raw_reply: str = "",
+    reason: str = "",
+    reply_to: str = "",
+    return_prompt: bool = False,
+) -> Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]], Optional[str]]:
     """重写回复
 
     Args:
         chat_stream: 聊天流对象（优先）
-        reply_data: 回复数据
+        reply_data: 回复数据字典（向下兼容备用，当其他参数缺失时从此获取）
         chat_id: 聊天ID（备用）
         enable_splitter: 是否启用消息分割器
         enable_chinese_typo: 是否启用错字生成器
+        model_configs: 模型配置列表
+        raw_reply: 原始回复内容
+        reason: 回复原因
+        reply_to: 回复对象
+        return_prompt: 是否返回提示词
 
     Returns:
         Tuple[bool, List[Tuple[str, Any]]]: (是否成功, 回复集合)
@@ -164,12 +182,23 @@ async def rewrite_reply(
         replyer = get_replyer(chat_stream, chat_id, model_configs=model_configs)
         if not replyer:
             logger.error("[GeneratorAPI] 无法获取回复器")
-            return False, []
+            return False, [], None
 
         logger.info("[GeneratorAPI] 开始重写回复")
 
+        # 如果参数缺失，从reply_data中获取
+        if reply_data:
+            raw_reply = raw_reply or reply_data.get("raw_reply", "")
+            reason = reason or reply_data.get("reason", "")
+            reply_to = reply_to or reply_data.get("reply_to", "")
+
         # 调用回复器重写回复
-        success, content = await replyer.rewrite_reply_with_context(reply_data=reply_data or {})
+        success, content, prompt = await replyer.rewrite_reply_with_context(
+            raw_reply=raw_reply,
+            reason=reason,
+            reply_to=reply_to,
+            return_prompt=return_prompt,
+        )
         reply_set = []
         if content:
             reply_set = await process_human_text(content, enable_splitter, enable_chinese_typo)
@@ -179,14 +208,14 @@ async def rewrite_reply(
         else:
             logger.warning("[GeneratorAPI] 重写回复失败")
 
-        return success, reply_set
+        return success, reply_set, prompt if return_prompt else None
 
     except ValueError as ve:
         raise ve
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"[GeneratorAPI] 重写回复时出错: {e}")
-        return False, []
+        return False, [], None
 
 
 async def process_human_text(content: str, enable_splitter: bool, enable_chinese_typo: bool) -> List[Tuple[str, Any]]:
@@ -212,3 +241,27 @@ async def process_human_text(content: str, enable_splitter: bool, enable_chinese
     except Exception as e:
         logger.error(f"[GeneratorAPI] 处理人形文本时出错: {e}")
         return []
+
+async def generate_response_custom(
+    chat_stream: Optional[ChatStream] = None,
+    chat_id: Optional[str] = None,
+    model_configs: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
+    prompt: str = "",
+) -> Optional[str]:
+    replyer = get_replyer(chat_stream, chat_id, model_configs=model_configs)
+    if not replyer:
+        logger.error("[GeneratorAPI] 无法获取回复器")
+        return None
+
+    try:
+        logger.debug("[GeneratorAPI] 开始生成自定义回复")
+        response = await replyer.llm_generate_content(prompt)
+        if response:
+            logger.debug("[GeneratorAPI] 自定义回复生成成功")
+            return response
+        else:
+            logger.warning("[GeneratorAPI] 自定义回复生成失败")
+            return None
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"[GeneratorAPI] 生成自定义回复时出错: {e}")
+        return None

src/plugin_system/apis/llm_api.py

@@ -54,7 +54,7 @@ def get_available_models() -> Dict[str, Any]:
 
 async def generate_with_model(
     prompt: str, model_config: Dict[str, Any], request_type: str = "plugin.generate", **kwargs
-) -> Tuple[bool, str, str, str]:
+) -> Tuple[bool, str]:
     """使用指定模型生成内容
 
     Args:
@@ -73,10 +73,11 @@ async def generate_with_model(
 
         llm_request = LLMRequest(model=model_config, request_type=request_type, **kwargs)
 
-        response, (reasoning, model_name) = await llm_request.generate_response_async(prompt)
+        # TODO: 复活这个_
-        return True, response, reasoning, model_name
+        response, _ = await llm_request.generate_response_async(prompt)
+        return True, response
 
     except Exception as e:
         error_msg = f"生成内容时出错: {str(e)}"
         logger.error(f"[LLMAPI] {error_msg}")
-        return False, error_msg, "", ""
+        return False, error_msg

src/plugin_system/apis/message_api.py

@@ -207,7 +207,7 @@ def get_random_chat_messages(
 
 
 def get_messages_by_time_for_users(
-    start_time: float, end_time: float, person_ids: list, limit: int = 0, limit_mode: str = "latest"
+    start_time: float, end_time: float, person_ids: List[str], limit: int = 0, limit_mode: str = "latest"
 ) -> List[Dict[str, Any]]:
     """
     获取指定用户在所有聊天中指定时间范围内的消息
@@ -287,7 +287,7 @@ def get_messages_before_time_in_chat(
     return get_raw_msg_before_timestamp_with_chat(chat_id, timestamp, limit)
 
 
-def get_messages_before_time_for_users(timestamp: float, person_ids: list, limit: int = 0) -> List[Dict[str, Any]]:
+def get_messages_before_time_for_users(timestamp: float, person_ids: List[str], limit: int = 0) -> List[Dict[str, Any]]:
     """
     获取指定用户在指定时间戳之前的消息
 
@@ -372,7 +372,7 @@ def count_new_messages(chat_id: str, start_time: float = 0.0, end_time: Optional
     return num_new_messages_since(chat_id, start_time, end_time)
 
 
-def count_new_messages_for_users(chat_id: str, start_time: float, end_time: float, person_ids: list) -> int:
+def count_new_messages_for_users(chat_id: str, start_time: float, end_time: float, person_ids: List[str]) -> int:
     """
     计算指定聊天中指定用户从开始时间到结束时间的新消息数量
 

src/plugin_system/apis/plugin_manage_api.py

@@ -1,10 +1,12 @@
 from typing import Tuple, List
+
+
 def list_loaded_plugins() -> List[str]:
     """
     列出所有当前加载的插件。
 
     Returns:
-        list: 当前加载的插件名称列表。
+        List[str]: 当前加载的插件名称列表。
     """
     from src.plugin_system.core.plugin_manager import plugin_manager
 
@@ -16,17 +18,38 @@ def list_registered_plugins() -> List[str]:
     列出所有已注册的插件。
 
     Returns:
-        list: 已注册的插件名称列表。
+        List[str]: 已注册的插件名称列表。
     """
     from src.plugin_system.core.plugin_manager import plugin_manager
 
     return plugin_manager.list_registered_plugins()
 
 
+def get_plugin_path(plugin_name: str) -> str:
+    """
+    获取指定插件的路径。
+
+    Args:
+        plugin_name (str): 插件名称。
+
+    Returns:
+        str: 插件目录的绝对路径。
+        
+    Raises:
+        ValueError: 如果插件不存在。
+    """
+    from src.plugin_system.core.plugin_manager import plugin_manager
+
+    if plugin_path := plugin_manager.get_plugin_path(plugin_name):
+        return plugin_path
+    else:
+        raise ValueError(f"插件 '{plugin_name}' 不存在。")
+
+
 async def remove_plugin(plugin_name: str) -> bool:
     """
     卸载指定的插件。
-    
+
     **此函数是异步的，确保在异步环境中调用。**
 
     Args:
@@ -43,7 +66,7 @@ async def remove_plugin(plugin_name: str) -> bool:
 async def reload_plugin(plugin_name: str) -> bool:
     """
     重新加载指定的插件。
-    
+
     **此函数是异步的，确保在异步环境中调用。**
 
     Args:
@@ -71,6 +94,7 @@ def load_plugin(plugin_name: str) -> Tuple[bool, int]:
 
     return plugin_manager.load_registered_plugin_classes(plugin_name)
 
+
 def add_plugin_directory(plugin_directory: str) -> bool:
     """
     添加插件目录。
@@ -84,6 +108,7 @@ def add_plugin_directory(plugin_directory: str) -> bool:
 
     return plugin_manager.add_plugin_directory(plugin_directory)
 
+
 def rescan_plugin_directory() -> Tuple[int, int]:
     """
     重新扫描插件目录，加载新插件。
@@ -92,4 +117,4 @@ def rescan_plugin_directory() -> Tuple[int, int]:
     """
     from src.plugin_system.core.plugin_manager import plugin_manager
 
-    return plugin_manager.rescan_plugin_directory()
+    return plugin_manager.rescan_plugin_directory()

src/plugin_system/apis/send_api.py

@@ -22,7 +22,6 @@
 import traceback
 import time
 import difflib
-import re
 from typing import Optional, Union
 from src.common.logger import get_logger
 
@@ -30,7 +29,7 @@ from src.common.logger import get_logger
 from src.chat.message_receive.chat_stream import get_chat_manager
 from src.chat.message_receive.uni_message_sender import HeartFCSender
 from src.chat.message_receive.message import MessageSending, MessageRecv
-from src.chat.utils.chat_message_builder import get_raw_msg_before_timestamp_with_chat
+from src.chat.utils.chat_message_builder import get_raw_msg_before_timestamp_with_chat, replace_user_references_async
 from src.person_info.person_info import get_person_info_manager
 from maim_message import Seg, UserInfo
 from src.config.config import global_config
@@ -50,7 +49,7 @@ async def _send_to_target(
     display_message: str = "",
     typing: bool = False,
     reply_to: str = "",
-    reply_to_platform_id: str = "",
+    reply_to_platform_id: Optional[str] = None,
     storage_message: bool = True,
     show_log: bool = True,
 ) -> bool:
@@ -61,8 +60,11 @@ async def _send_to_target(
         content: 消息内容
         stream_id: 目标流ID
         display_message: 显示消息
-        typing: 是否显示正在输入
+        typing: 是否模拟打字等待。
-        reply_to: 回复消息的格式，如"发送者:消息内容"
+        reply_to: 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
+        reply_to_platform_id: 回复消息，格式为"平台:用户ID"，如果不提供则自动查找（插件开发者禁用！）
+        storage_message: 是否存储消息到数据库
+        show_log: 发送是否显示日志
 
     Returns:
         bool: 是否发送成功
@@ -98,6 +100,10 @@ async def _send_to_target(
         anchor_message = None
         if reply_to:
             anchor_message = await _find_reply_message(target_stream, reply_to)
+            if anchor_message and anchor_message.message_info.user_info and not reply_to_platform_id:
+                reply_to_platform_id = (
+                    f"{anchor_message.message_info.platform}:{anchor_message.message_info.user_info.user_id}"
+                )
 
         # 构建发送消息对象
         bot_message = MessageSending(
@@ -183,32 +189,8 @@ async def _find_reply_message(target_stream, reply_to: str) -> Optional[MessageR
             if person_name == sender:
                 translate_text = message["processed_plain_text"]
 
-                # 检查是否有 回复<aaa:bbb> 字段
+                # 使用独立函数处理用户引用格式
-                reply_pattern = r"回复<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
+                translate_text = await replace_user_references_async(translate_text, platform)
-                if match := re.search(reply_pattern, translate_text):
-                    aaa = match.group(1)
-                    bbb = match.group(2)
-                    reply_person_id = get_person_info_manager().get_person_id(platform, bbb)
-                    reply_person_name = await get_person_info_manager().get_value(reply_person_id, "person_name") or aaa
-                    # 在内容前加上回复信息
-                    translate_text = re.sub(reply_pattern, f"回复 {reply_person_name}", translate_text, count=1)
-
-                # 检查是否有 @<aaa:bbb> 字段
-                at_pattern = r"@<([^:<>]+):([^:<>]+)>"
-                at_matches = list(re.finditer(at_pattern, translate_text))
-                if at_matches:
-                    new_content = ""
-                    last_end = 0
-                    for m in at_matches:
-                        new_content += translate_text[last_end : m.start()]
-                        aaa = m.group(1)
-                        bbb = m.group(2)
-                        at_person_id = get_person_info_manager().get_person_id(platform, bbb)
-                        at_person_name = await get_person_info_manager().get_value(at_person_id, "person_name") or aaa
-                        new_content += f"@{at_person_name}"
-                        last_end = m.end()
-                    new_content += translate_text[last_end:]
-                    translate_text = new_content
 
                 similarity = difflib.SequenceMatcher(None, text, translate_text).ratio()
                 if similarity >= 0.9:
@@ -287,12 +269,22 @@ async def text_to_stream(
         stream_id: 聊天流ID
         typing: 是否显示正在输入
         reply_to: 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
+        reply_to_platform_id: 回复消息，格式为"平台:用户ID"，如果不提供则自动查找（插件开发者禁用！）
         storage_message: 是否存储消息到数据库
 
     Returns:
         bool: 是否发送成功
     """
-    return await _send_to_target("text", text, stream_id, "", typing, reply_to, reply_to_platform_id, storage_message)
+    return await _send_to_target(
+        "text",
+        text,
+        stream_id,
+        "",
+        typing,
+        reply_to,
+        reply_to_platform_id=reply_to_platform_id,
+        storage_message=storage_message,
+    )
 
 
 async def emoji_to_stream(emoji_base64: str, stream_id: str, storage_message: bool = True) -> bool:
@@ -375,249 +367,3 @@ async def custom_to_stream(
         storage_message=storage_message,
         show_log=show_log,
     )
-
-
-async def text_to_group(
-    text: str,
-    group_id: str,
-    platform: str = "qq",
-    typing: bool = False,
-    reply_to: str = "",
-    storage_message: bool = True,
-) -> bool:
-    """向群聊发送文本消息
-
-    Args:
-        text: 要发送的文本内容
-        group_id: 群聊ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-        typing: 是否显示正在输入
-        reply_to: 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, group_id, True)
-
-    return await _send_to_target("text", text, stream_id, "", typing, reply_to, storage_message=storage_message)
-
-
-async def text_to_user(
-    text: str,
-    user_id: str,
-    platform: str = "qq",
-    typing: bool = False,
-    reply_to: str = "",
-    storage_message: bool = True,
-) -> bool:
-    """向用户发送私聊文本消息
-
-    Args:
-        text: 要发送的文本内容
-        user_id: 用户ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-        typing: 是否显示正在输入
-        reply_to: 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, user_id, False)
-    return await _send_to_target("text", text, stream_id, "", typing, reply_to, storage_message=storage_message)
-
-
-async def emoji_to_group(emoji_base64: str, group_id: str, platform: str = "qq", storage_message: bool = True) -> bool:
-    """向群聊发送表情包
-
-    Args:
-        emoji_base64: 表情包的base64编码
-        group_id: 群聊ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, group_id, True)
-    return await _send_to_target("emoji", emoji_base64, stream_id, "", typing=False, storage_message=storage_message)
-
-
-async def emoji_to_user(emoji_base64: str, user_id: str, platform: str = "qq", storage_message: bool = True) -> bool:
-    """向用户发送表情包
-
-    Args:
-        emoji_base64: 表情包的base64编码
-        user_id: 用户ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, user_id, False)
-    return await _send_to_target("emoji", emoji_base64, stream_id, "", typing=False, storage_message=storage_message)
-
-
-async def image_to_group(image_base64: str, group_id: str, platform: str = "qq", storage_message: bool = True) -> bool:
-    """向群聊发送图片
-
-    Args:
-        image_base64: 图片的base64编码
-        group_id: 群聊ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, group_id, True)
-    return await _send_to_target("image", image_base64, stream_id, "", typing=False, storage_message=storage_message)
-
-
-async def image_to_user(image_base64: str, user_id: str, platform: str = "qq", storage_message: bool = True) -> bool:
-    """向用户发送图片
-
-    Args:
-        image_base64: 图片的base64编码
-        user_id: 用户ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, user_id, False)
-    return await _send_to_target("image", image_base64, stream_id, "", typing=False)
-
-
-async def command_to_group(command: str, group_id: str, platform: str = "qq", storage_message: bool = True) -> bool:
-    """向群聊发送命令
-
-    Args:
-        command: 命令
-        group_id: 群聊ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, group_id, True)
-    return await _send_to_target("command", command, stream_id, "", typing=False, storage_message=storage_message)
-
-
-async def command_to_user(command: str, user_id: str, platform: str = "qq", storage_message: bool = True) -> bool:
-    """向用户发送命令
-
-    Args:
-        command: 命令
-        user_id: 用户ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, user_id, False)
-    return await _send_to_target("command", command, stream_id, "", typing=False, storage_message=storage_message)
-
-
-# =============================================================================
-# 通用发送函数 - 支持任意消息类型
-# =============================================================================
-
-
-async def custom_to_group(
-    message_type: str,
-    content: str,
-    group_id: str,
-    platform: str = "qq",
-    display_message: str = "",
-    typing: bool = False,
-    reply_to: str = "",
-    storage_message: bool = True,
-) -> bool:
-    """向群聊发送自定义类型消息
-
-    Args:
-        message_type: 消息类型，如"text"、"image"、"emoji"、"video"、"file"等
-        content: 消息内容（通常是base64编码或文本）
-        group_id: 群聊ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-        display_message: 显示消息
-        typing: 是否显示正在输入
-        reply_to: 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, group_id, True)
-    return await _send_to_target(
-        message_type, content, stream_id, display_message, typing, reply_to, storage_message=storage_message
-    )
-
-
-async def custom_to_user(
-    message_type: str,
-    content: str,
-    user_id: str,
-    platform: str = "qq",
-    display_message: str = "",
-    typing: bool = False,
-    reply_to: str = "",
-    storage_message: bool = True,
-) -> bool:
-    """向用户发送自定义类型消息
-
-    Args:
-        message_type: 消息类型，如"text"、"image"、"emoji"、"video"、"file"等
-        content: 消息内容（通常是base64编码或文本）
-        user_id: 用户ID
-        platform: 平台，默认为"qq"
-        display_message: 显示消息
-        typing: 是否显示正在输入
-        reply_to: 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, user_id, False)
-    return await _send_to_target(
-        message_type, content, stream_id, display_message, typing, reply_to, storage_message=storage_message
-    )
-
-
-async def custom_message(
-    message_type: str,
-    content: str,
-    target_id: str,
-    is_group: bool = True,
-    platform: str = "qq",
-    display_message: str = "",
-    typing: bool = False,
-    reply_to: str = "",
-    storage_message: bool = True,
-) -> bool:
-    """发送自定义消息的通用接口
-
-    Args:
-        message_type: 消息类型，如"text"、"image"、"emoji"、"video"、"file"、"audio"等
-        content: 消息内容
-        target_id: 目标ID（群ID或用户ID）
-        is_group: 是否为群聊，True为群聊，False为私聊
-        platform: 平台，默认为"qq"
-        display_message: 显示消息
-        typing: 是否显示正在输入
-        reply_to: 回复消息，格式为"发送者:消息内容"
-
-    Returns:
-        bool: 是否发送成功
-
-    示例:
-        # 发送视频到群聊
-        await send_api.custom_message("video", video_base64, "123456", True)
-
-        # 发送文件到用户
-        await send_api.custom_message("file", file_base64, "987654", False)
-
-        # 发送音频到群聊并回复特定消息
-        await send_api.custom_message("audio", audio_base64, "123456", True, reply_to="张三:你好")
-    """
-    stream_id = get_chat_manager().get_stream_id(platform, target_id, is_group)
-    return await _send_to_target(
-        message_type, content, stream_id, display_message, typing, reply_to, storage_message=storage_message
-    )

src/plugin_system/apis/tool_api.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+from typing import Optional, Type
+from src.plugin_system.base.base_tool import BaseTool
+from src.plugin_system.base.component_types import ComponentType
+
+from src.common.logger import get_logger
+
+logger = get_logger("tool_api")
+
+
+def get_tool_instance(tool_name: str) -> Optional[BaseTool]:
+    """获取公开工具实例"""
+    from src.plugin_system.core import component_registry
+
+    tool_class: Type[BaseTool] = component_registry.get_component_class(tool_name, ComponentType.TOOL)  # type: ignore
+    return tool_class() if tool_class else None
+
+
+def get_llm_available_tool_definitions():
+    """获取LLM可用的工具定义列表
+    
+    Returns:
+        List[Tuple[str, Dict[str, Any]]]: 工具定义列表，为[("tool_name", 定义)]
+    """
+    from src.plugin_system.core import component_registry
+
+    llm_available_tools = component_registry.get_llm_available_tools()
+    return [(name, tool_class.get_tool_definition()) for name, tool_class in llm_available_tools.items()]

src/plugin_system/apis/utils_api.py

@@ -1,168 +0,0 @@
-"""工具类API模块
-
-提供了各种辅助功能
-使用方式：
-    from src.plugin_system.apis import utils_api
-    plugin_path = utils_api.get_plugin_path()
-    data = utils_api.read_json_file("data.json")
-    timestamp = utils_api.get_timestamp()
-"""
-
-import os
-import json
-import time
-import inspect
-import datetime
-import uuid
-from typing import Any, Optional
-from src.common.logger import get_logger
-
-logger = get_logger("utils_api")
-
-
-# =============================================================================
-# 文件操作API函数
-# =============================================================================
-
-
-def get_plugin_path(caller_frame=None) -> str:
-    """获取调用者插件的路径
-
-    Args:
-        caller_frame: 调用者的栈帧，默认为None（自动获取）
-
-    Returns:
-        str: 插件目录的绝对路径
-    """
-    try:
-        if caller_frame is None:
-            caller_frame = inspect.currentframe().f_back  # type: ignore
-
-        plugin_module_path = inspect.getfile(caller_frame)  # type: ignore
-        plugin_dir = os.path.dirname(plugin_module_path)
-        return plugin_dir
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"[UtilsAPI] 获取插件路径失败: {e}")
-        return ""
-
-
-def read_json_file(file_path: str, default: Any = None) -> Any:
-    """读取JSON文件
-
-    Args:
-        file_path: 文件路径，可以是相对于插件目录的路径
-        default: 如果文件不存在或读取失败时返回的默认值
-
-    Returns:
-        Any: JSON数据或默认值
-    """
-    try:
-        # 如果是相对路径，则相对于调用者的插件目录
-        if not os.path.isabs(file_path):
-            caller_frame = inspect.currentframe().f_back  # type: ignore
-            plugin_dir = get_plugin_path(caller_frame)
-            file_path = os.path.join(plugin_dir, file_path)
-
-        if not os.path.exists(file_path):
-            logger.warning(f"[UtilsAPI] 文件不存在: {file_path}")
-            return default
-
-        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-            return json.load(f)
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"[UtilsAPI] 读取JSON文件出错: {e}")
-        return default
-
-
-def write_json_file(file_path: str, data: Any, indent: int = 2) -> bool:
-    """写入JSON文件
-
-    Args:
-        file_path: 文件路径，可以是相对于插件目录的路径
-        data: 要写入的数据
-        indent: JSON缩进
-
-    Returns:
-        bool: 是否写入成功
-    """
-    try:
-        # 如果是相对路径，则相对于调用者的插件目录
-        if not os.path.isabs(file_path):
-            caller_frame = inspect.currentframe().f_back  # type: ignore
-            plugin_dir = get_plugin_path(caller_frame)
-            file_path = os.path.join(plugin_dir, file_path)
-
-        # 确保目录存在
-        os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_ok=True)
-
-        with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=indent)
-        return True
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"[UtilsAPI] 写入JSON文件出错: {e}")
-        return False
-
-
-# =============================================================================
-# 时间相关API函数
-# =============================================================================
-
-
-def get_timestamp() -> int:
-    """获取当前时间戳
-
-    Returns:
-        int: 当前时间戳（秒）
-    """
-    return int(time.time())
-
-
-def format_time(timestamp: Optional[int | float] = None, format_str: str = "%Y-%m-%d %H:%M:%S") -> str:
-    """格式化时间
-
-    Args:
-        timestamp: 时间戳，如果为None则使用当前时间
-        format_str: 时间格式字符串
-
-    Returns:
-        str: 格式化后的时间字符串
-    """
-    try:
-        if timestamp is None:
-            timestamp = time.time()
-        return datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp).strftime(format_str)
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"[UtilsAPI] 格式化时间失败: {e}")
-        return ""
-
-
-def parse_time(time_str: str, format_str: str = "%Y-%m-%d %H:%M:%S") -> int:
-    """解析时间字符串为时间戳
-
-    Args:
-        time_str: 时间字符串
-        format_str: 时间格式字符串
-
-    Returns:
-        int: 时间戳（秒）
-    """
-    try:
-        dt = datetime.datetime.strptime(time_str, format_str)
-        return int(dt.timestamp())
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"[UtilsAPI] 解析时间失败: {e}")
-        return 0
-
-
-# =============================================================================
-# 其他工具函数
-# =============================================================================
-
-
-def generate_unique_id() -> str:
-    """生成唯一ID
-
-    Returns:
-        str: 唯一ID
-    """
-    return str(uuid.uuid4())

src/plugin_system/base/__init__.py

@@ -6,6 +6,7 @@
 
 from .base_plugin import BasePlugin
 from .base_action import BaseAction
+from .base_tool import BaseTool
 from .base_command import BaseCommand
 from .base_events_handler import BaseEventHandler
 from .component_types import (
@@ -15,6 +16,7 @@ from .component_types import (
     ComponentInfo,
     ActionInfo,
     CommandInfo,
+    ToolInfo,
     PluginInfo,
     PythonDependency,
     EventHandlerInfo,
@@ -27,12 +29,14 @@ __all__ = [
     "BasePlugin",
     "BaseAction",
     "BaseCommand",
+    "BaseTool",
     "ComponentType",
     "ActionActivationType",
     "ChatMode",
     "ComponentInfo",
     "ActionInfo",
     "CommandInfo",
+    "ToolInfo",
     "PluginInfo",
     "PythonDependency",
     "ConfigField",

src/plugin_system/base/base_action.py

@@ -208,7 +208,7 @@ class BaseAction(ABC):
             return False, f"等待新消息失败: {str(e)}"
 
     async def send_text(
-        self, content: str, reply_to: str = "", reply_to_platform_id: str = "", typing: bool = False
+        self, content: str, reply_to: str = "", typing: bool = False
     ) -> bool:
         """发送文本消息
 
@@ -227,7 +227,6 @@ class BaseAction(ABC):
             text=content,
             stream_id=self.chat_id,
             reply_to=reply_to,
-            reply_to_platform_id=reply_to_platform_id,
             typing=typing,
         )
 
@@ -384,7 +383,7 @@ class BaseAction(ABC):
             keyword_case_sensitive=getattr(cls, "keyword_case_sensitive", False),
             mode_enable=getattr(cls, "mode_enable", ChatMode.ALL),
             parallel_action=getattr(cls, "parallel_action", True),
-            random_activation_probability=getattr(cls, "random_activation_probability", 0.3),
+            random_activation_probability=getattr(cls, "random_activation_probability", 0.0),
             llm_judge_prompt=getattr(cls, "llm_judge_prompt", ""),
             # 使用正确的字段名
             action_parameters=getattr(cls, "action_parameters", {}).copy(),

src/plugin_system/base/base_command.py

@@ -60,10 +60,10 @@ class BaseCommand(ABC):
         pass
 
     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:

src/plugin_system/base/base_tool.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Any, Dict
+from rich.traceback import install
+
+from src.common.logger import get_logger
+from src.plugin_system.base.component_types import ComponentType, ToolInfo
+
+install(extra_lines=3)
+
+logger = get_logger("base_tool")
+
+
+class BaseTool(ABC):
+    """所有工具的基类"""
+
+    name: str = ""
+    """工具的名称"""
+    description: str = ""
+    """工具的描述"""
+    parameters: Dict[str, Any] = {}
+    """工具的参数定义"""
+    available_for_llm: bool = False
+    """是否可供LLM使用"""
+
+    @classmethod
+    def get_tool_definition(cls) -> dict[str, Any]:
+        """获取工具定义，用于LLM工具调用
+
+        Returns:
+            dict: 工具定义字典
+        """
+        if not cls.name or not cls.description or not cls.parameters:
+            raise NotImplementedError(f"工具类 {cls.__name__} 必须定义 name, description 和 parameters 属性")
+
+        return {
+            "type": "function",
+            "function": {"name": cls.name, "description": cls.description, "parameters": cls.parameters},
+        }
+
+    @classmethod
+    def get_tool_info(cls) -> ToolInfo:
+        """获取工具信息"""
+        if not cls.name or not cls.description or not cls.parameters:
+            raise NotImplementedError(f"工具类 {cls.__name__} 必须定义 name, description 和 parameters 属性")
+
+        return ToolInfo(
+            name=cls.name,
+            tool_description=cls.description,
+            enabled=cls.available_for_llm,
+            tool_parameters=cls.parameters,
+            component_type=ComponentType.TOOL,
+        )
+
+    @abstractmethod
+    async def execute(self, function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+        """执行工具函数(供llm调用)
+           通过该方法，maicore会通过llm的tool call来调用工具
+           传入的是json格式的参数，符合parameters定义的格式
+
+        Args:
+            function_args: 工具调用参数
+
+        Returns:
+            dict: 工具执行结果
+        """
+        raise NotImplementedError("子类必须实现execute方法")
+
+    async def direct_execute(self, **function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+        """直接执行工具函数(供插件调用)
+           通过该方法，插件可以直接调用工具，而不需要传入字典格式的参数
+           插件可以直接调用此方法，用更加明了的方式传入参数
+           示例: result = await tool.direct_execute(arg1="参数",arg2="参数2")
+
+           工具开发者可以重写此方法以实现与llm调用差异化的执行逻辑
+
+        Args:
+            **function_args: 工具调用参数
+
+        Returns:
+            dict: 工具执行结果
+        """
+        if self.parameters and (missing := [p for p in self.parameters.get("required", []) if p not in function_args]):
+            raise ValueError(f"工具类 {self.__class__.__name__} 缺少必要参数: {', '.join(missing)}")
+
+        return await self.execute(function_args)

src/plugin_system/base/component_types.py

@@ -10,6 +10,7 @@ class ComponentType(Enum):
 
     ACTION = "action"  # 动作组件
     COMMAND = "command"  # 命令组件
+    TOOL = "tool"  # 服务组件（预留）
     SCHEDULER = "scheduler"  # 定时任务组件（预留）
     EVENT_HANDLER = "event_handler"  # 事件处理组件（预留）
 
@@ -144,7 +145,17 @@ class CommandInfo(ComponentInfo):
     def __post_init__(self):
         super().__post_init__()
         self.component_type = ComponentType.COMMAND
+        
+@dataclass
+class ToolInfo(ComponentInfo):
+    """工具组件信息"""
 
+    tool_parameters: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)  # 工具参数定义
+    tool_description: str = ""  # 工具描述
+
+    def __post_init__(self):
+        super().__post_init__()
+        self.component_type = ComponentType.TOOL   
 
 @dataclass
 class EventHandlerInfo(ComponentInfo):

src/plugin_system/core/__init__.py

@@ -6,14 +6,12 @@
 
 from src.plugin_system.core.plugin_manager import plugin_manager
 from src.plugin_system.core.component_registry import component_registry
-from src.plugin_system.core.dependency_manager import dependency_manager
 from src.plugin_system.core.events_manager import events_manager
 from src.plugin_system.core.global_announcement_manager import global_announcement_manager
 
 __all__ = [
     "plugin_manager",
     "component_registry",
-    "dependency_manager",
     "events_manager",
     "global_announcement_manager",
 ]

src/plugin_system/core/component_registry.py

@@ -6,6 +6,7 @@ from src.common.logger import get_logger
 from src.plugin_system.base.component_types import (
     ComponentInfo,
     ActionInfo,
+    ToolInfo,
     CommandInfo,
     EventHandlerInfo,
     PluginInfo,
@@ -13,6 +14,7 @@ from src.plugin_system.base.component_types import (
 )
 from src.plugin_system.base.base_command import BaseCommand
 from src.plugin_system.base.base_action import BaseAction
+from src.plugin_system.base.base_tool import BaseTool
 from src.plugin_system.base.base_events_handler import BaseEventHandler
 
 logger = get_logger("component_registry")
@@ -30,7 +32,7 @@ class ComponentRegistry:
         """组件注册表 命名空间式组件名 -> 组件信息"""
         self._components_by_type: Dict[ComponentType, Dict[str, ComponentInfo]] = {types: {} for types in ComponentType}
         """类型 -> 组件原名称 -> 组件信息"""
-        self._components_classes: Dict[str, Type[Union[BaseCommand, BaseAction, BaseEventHandler]]] = {}
+        self._components_classes: Dict[str, Type[Union[BaseCommand, BaseAction, BaseTool, BaseEventHandler]]] = {}
         """命名空间式组件名 -> 组件类"""
 
         # 插件注册表
@@ -49,6 +51,10 @@ class ComponentRegistry:
         self._command_patterns: Dict[Pattern, str] = {}
         """编译后的正则 -> command名"""
 
+        # 工具特定注册表
+        self._tool_registry: Dict[str, Type[BaseTool]] = {}  # 工具名 -> 工具类
+        self._llm_available_tools: Dict[str, Type[BaseTool]] = {}  # llm可用的工具名 -> 工具类
+
         # EventHandler特定注册表
         self._event_handler_registry: Dict[str, Type[BaseEventHandler]] = {}
         """event_handler名 -> event_handler类"""
@@ -79,7 +85,9 @@ class ComponentRegistry:
         return True
 
     def register_component(
-        self, component_info: ComponentInfo, component_class: Type[Union[BaseCommand, BaseAction, BaseEventHandler]]
+        self,
+        component_info: ComponentInfo,
+        component_class: Type[Union[BaseCommand, BaseAction, BaseEventHandler, BaseTool]],
     ) -> bool:
         """注册组件
 
@@ -125,6 +133,10 @@ class ComponentRegistry:
                 assert isinstance(component_info, CommandInfo)
                 assert issubclass(component_class, BaseCommand)
                 ret = self._register_command_component(component_info, component_class)
+            case ComponentType.TOOL:
+                assert isinstance(component_info, ToolInfo)
+                assert issubclass(component_class, BaseTool)
+                ret = self._register_tool_component(component_info, component_class)
             case ComponentType.EVENT_HANDLER:
                 assert isinstance(component_info, EventHandlerInfo)
                 assert issubclass(component_class, BaseEventHandler)
@@ -180,6 +192,18 @@ class ComponentRegistry:
 
         return True
 
+    def _register_tool_component(self, tool_info: ToolInfo, tool_class: Type[BaseTool]) -> bool:
+        """注册Tool组件到Tool特定注册表"""
+        tool_name = tool_info.name
+
+        self._tool_registry[tool_name] = tool_class
+
+        # 如果是llm可用的且启用的工具,添加到 llm可用工具列表
+        if tool_info.enabled:
+            self._llm_available_tools[tool_name] = tool_class
+
+        return True
+
     def _register_event_handler_component(
         self, handler_info: EventHandlerInfo, handler_class: Type[BaseEventHandler]
     ) -> bool:
@@ -222,6 +246,9 @@ class ComponentRegistry:
                     keys_to_remove = [k for k, v in self._command_patterns.items() if v == component_name]
                     for key in keys_to_remove:
                         self._command_patterns.pop(key)
+                case ComponentType.TOOL:
+                    self._tool_registry.pop(component_name)
+                    self._llm_available_tools.pop(component_name)
                 case ComponentType.EVENT_HANDLER:
                     from .events_manager import events_manager  # 延迟导入防止循环导入问题
 
@@ -234,13 +261,13 @@ class ComponentRegistry:
             self._components_classes.pop(namespaced_name)
             logger.info(f"组件 {component_name} 已移除")
             return True
-        except KeyError:
+        except KeyError as e:
-            logger.warning(f"移除组件时未找到组件: {component_name}")
+            logger.warning(f"移除组件时未找到组件: {component_name}, 发生错误: {e}")
             return False
         except Exception as e:
             logger.error(f"移除组件 {component_name} 时发生错误: {e}")
             return False
-    
+
     def remove_plugin_registry(self, plugin_name: str) -> bool:
         """移除插件注册信息
 
@@ -281,6 +308,10 @@ class ComponentRegistry:
                 assert isinstance(target_component_info, CommandInfo)
                 pattern = target_component_info.command_pattern
                 self._command_patterns[re.compile(pattern)] = component_name
+            case ComponentType.TOOL:
+                assert isinstance(target_component_info, ToolInfo)
+                assert issubclass(target_component_class, BaseTool)
+                self._llm_available_tools[component_name] = target_component_class
             case ComponentType.EVENT_HANDLER:
                 assert isinstance(target_component_info, EventHandlerInfo)
                 assert issubclass(target_component_class, BaseEventHandler)
@@ -308,20 +339,29 @@ class ComponentRegistry:
             logger.warning(f"组件 {component_name} 未注册，无法禁用")
             return False
         target_component_info.enabled = False
-        match component_type:
+        try:
-            case ComponentType.ACTION:
+            match component_type:
-                self._default_actions.pop(component_name, None)
+                case ComponentType.ACTION:
-            case ComponentType.COMMAND:
+                    self._default_actions.pop(component_name)
-                self._command_patterns = {k: v for k, v in self._command_patterns.items() if v != component_name}
+                case ComponentType.COMMAND:
-            case ComponentType.EVENT_HANDLER:
+                    self._command_patterns = {k: v for k, v in self._command_patterns.items() if v != component_name}
-                self._enabled_event_handlers.pop(component_name, None)
+                case ComponentType.TOOL:
-                from .events_manager import events_manager  # 延迟导入防止循环导入问题
+                    self._llm_available_tools.pop(component_name)
+                case ComponentType.EVENT_HANDLER:
+                    self._enabled_event_handlers.pop(component_name)
+                    from .events_manager import events_manager  # 延迟导入防止循环导入问题
 
-                await events_manager.unregister_event_subscriber(component_name)
+                    await events_manager.unregister_event_subscriber(component_name)
-        self._components[component_name].enabled = False
+            self._components[component_name].enabled = False
-        self._components_by_type[component_type][component_name].enabled = False
+            self._components_by_type[component_type][component_name].enabled = False
-        logger.info(f"组件 {component_name} 已禁用")
+            logger.info(f"组件 {component_name} 已禁用")
-        return True
+            return True
+        except KeyError as e:
+            logger.warning(f"禁用组件时未找到组件或已禁用: {component_name}, 发生错误: {e}")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"禁用组件 {component_name} 时发生错误: {e}")
+            return False
 
     # === 组件查询方法 ===
     def get_component_info(
@@ -371,7 +411,7 @@ class ComponentRegistry:
         self,
         component_name: str,
         component_type: Optional[ComponentType] = None,
-    ) -> Optional[Union[Type[BaseCommand], Type[BaseAction], Type[BaseEventHandler]]]:
+    ) -> Optional[Union[Type[BaseCommand], Type[BaseAction], Type[BaseEventHandler], Type[BaseTool]]]:
         """获取组件类，支持自动命名空间解析
 
         Args:
@@ -476,6 +516,27 @@ class ComponentRegistry:
             command_info,
         )
 
+    # === Tool 特定查询方法 ===
+    def get_tool_registry(self) -> Dict[str, Type[BaseTool]]:
+        """获取Tool注册表"""
+        return self._tool_registry.copy()
+
+    def get_llm_available_tools(self) -> Dict[str, Type[BaseTool]]:
+        """获取LLM可用的Tool列表"""
+        return self._llm_available_tools.copy()
+
+    def get_registered_tool_info(self, tool_name: str) -> Optional[ToolInfo]:
+        """获取Tool信息
+
+        Args:
+            tool_name: 工具名称
+
+        Returns:
+            ToolInfo: 工具信息对象，如果工具不存在则返回 None
+        """
+        info = self.get_component_info(tool_name, ComponentType.TOOL)
+        return info if isinstance(info, ToolInfo) else None
+
     # === EventHandler 特定查询方法 ===
 
     def get_event_handler_registry(self) -> Dict[str, Type[BaseEventHandler]]:
@@ -529,17 +590,21 @@ class ComponentRegistry:
         """获取注册中心统计信息"""
         action_components: int = 0
         command_components: int = 0
+        tool_components: int = 0
         events_handlers: int = 0
         for component in self._components.values():
             if component.component_type == ComponentType.ACTION:
                 action_components += 1
             elif component.component_type == ComponentType.COMMAND:
                 command_components += 1
+            elif component.component_type == ComponentType.TOOL:
+                tool_components += 1
             elif component.component_type == ComponentType.EVENT_HANDLER:
                 events_handlers += 1
         return {
             "action_components": action_components,
             "command_components": command_components,
+            "tool_components": tool_components,
             "event_handlers": events_handlers,
             "total_components": len(self._components),
             "total_plugins": len(self._plugins),

src/plugin_system/core/dependency_manager.py

@@ -1,190 +0,0 @@
-"""
-插件依赖管理器
-
-负责检查和安装插件的Python包依赖
-"""
-
-import subprocess
-import sys
-import importlib
-from typing import List, Dict, Tuple, Any
-
-from src.common.logger import get_logger
-from src.plugin_system.base.component_types import PythonDependency
-
-logger = get_logger("dependency_manager")
-
-
-class DependencyManager:
-    """依赖管理器"""
-
-    def __init__(self):
-        self.install_log: List[str] = []
-        self.failed_installs: Dict[str, str] = {}
-
-    def check_dependencies(
-        self, dependencies: List[PythonDependency]
-    ) -> Tuple[List[PythonDependency], List[PythonDependency]]:
-        """检查依赖包状态
-
-        Args:
-            dependencies: 依赖包列表
-
-        Returns:
-            Tuple[List[PythonDependency], List[PythonDependency]]: (缺失的依赖, 可选缺失的依赖)
-        """
-        missing_required = []
-        missing_optional = []
-
-        for dep in dependencies:
-            if self._is_package_available(dep.package_name):
-                logger.debug(f"依赖包已存在: {dep.package_name}")
-            elif dep.optional:
-                missing_optional.append(dep)
-                logger.warning(f"可选依赖包缺失: {dep.package_name} - {dep.description}")
-            else:
-                missing_required.append(dep)
-                logger.error(f"必需依赖包缺失: {dep.package_name} - {dep.description}")
-        return missing_required, missing_optional
-
-    def _is_package_available(self, package_name: str) -> bool:
-        """检查包是否可用"""
-        try:
-            importlib.import_module(package_name)
-            return True
-        except ImportError:
-            return False
-
-    def install_dependencies(self, dependencies: List[PythonDependency], auto_install: bool = False) -> bool:
-        """安装依赖包
-
-        Args:
-            dependencies: 需要安装的依赖包列表
-            auto_install: 是否自动安装（True时不询问用户）
-
-        Returns:
-            bool: 安装是否成功
-        """
-        if not dependencies:
-            return True
-
-        logger.info(f"需要安装 {len(dependencies)} 个依赖包")
-
-        # 显示将要安装的包
-        for dep in dependencies:
-            install_cmd = dep.get_pip_requirement()
-            logger.info(f"  - {install_cmd} {'(可选)' if dep.optional else '(必需)'}")
-            if dep.description:
-                logger.info(f"    说明: {dep.description}")
-
-        if not auto_install:
-            # 这里可以添加用户确认逻辑
-            logger.warning("手动安装模式：请手动运行 pip install 命令安装依赖包")
-            return False
-
-        # 执行安装
-        success_count = 0
-        for dep in dependencies:
-            if self._install_single_package(dep):
-                success_count += 1
-            else:
-                self.failed_installs[dep.package_name] = f"安装失败: {dep.get_pip_requirement()}"
-
-        logger.info(f"依赖安装完成: {success_count}/{len(dependencies)} 个成功")
-        return success_count == len(dependencies)
-
-    def _install_single_package(self, dependency: PythonDependency) -> bool:
-        """安装单个包"""
-        pip_requirement = dependency.get_pip_requirement()
-
-        try:
-            logger.info(f"正在安装: {pip_requirement}")
-
-            # 使用subprocess安装包
-            cmd = [sys.executable, "-m", "pip", "install", pip_requirement]
-            result = subprocess.run(
-                cmd,
-                capture_output=True,
-                text=True,
-                timeout=300,  # 5分钟超时
-            )
-
-            if result.returncode == 0:
-                logger.info(f"✅ 成功安装: {pip_requirement}")
-                self.install_log.append(f"成功安装: {pip_requirement}")
-                return True
-            else:
-                logger.error(f"❌ 安装失败: {pip_requirement}")
-                logger.error(f"错误输出: {result.stderr}")
-                self.install_log.append(f"安装失败: {pip_requirement} - {result.stderr}")
-                return False
-
-        except subprocess.TimeoutExpired:
-            logger.error(f"❌ 安装超时: {pip_requirement}")
-            return False
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"❌ 安装异常: {pip_requirement} - {str(e)}")
-            return False
-
-    def generate_requirements_file(
-        self, plugins_dependencies: List[List[PythonDependency]], output_path: str = "plugin_requirements.txt"
-    ) -> bool:
-        """生成插件依赖的requirements文件
-
-        Args:
-            plugins_dependencies: 所有插件的依赖列表
-            output_path: 输出文件路径
-
-        Returns:
-            bool: 生成是否成功
-        """
-        try:
-            all_deps = {}
-
-            # 合并所有插件的依赖
-            for plugin_deps in plugins_dependencies:
-                for dep in plugin_deps:
-                    key = dep.install_name
-                    if key in all_deps:
-                        # 如果已存在，可以添加版本兼容性检查逻辑
-                        existing = all_deps[key]
-                        if dep.version and existing.version != dep.version:
-                            logger.warning(f"依赖版本冲突: {key} ({existing.version} vs {dep.version})")
-                    else:
-                        all_deps[key] = dep
-
-            # 写入requirements文件
-            with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-                f.write("# 插件依赖包自动生成\n")
-                f.write("# Auto-generated plugin dependencies\n\n")
-
-                # 按包名排序
-                sorted_deps = sorted(all_deps.values(), key=lambda x: x.install_name)
-
-                for dep in sorted_deps:
-                    requirement = dep.get_pip_requirement()
-                    if dep.description:
-                        f.write(f"# {dep.description}\n")
-                    if dep.optional:
-                        f.write("# Optional dependency\n")
-                    f.write(f"{requirement}\n\n")
-
-            logger.info(f"已生成插件依赖文件: {output_path} ({len(all_deps)} 个包)")
-            return True
-
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"生成requirements文件失败: {str(e)}")
-            return False
-
-    def get_install_summary(self) -> Dict[str, Any]:
-        """获取安装摘要"""
-        return {
-            "install_log": self.install_log.copy(),
-            "failed_installs": self.failed_installs.copy(),
-            "total_attempts": len(self.install_log),
-            "failed_count": len(self.failed_installs),
-        }
-
-
-# 全局依赖管理器实例
-dependency_manager = DependencyManager()

src/plugin_system/core/global_announcement_manager.py

@@ -13,6 +13,8 @@ class GlobalAnnouncementManager:
         self._user_disabled_commands: Dict[str, List[str]] = {}
         # 用户禁用的事件处理器，chat_id -> [handler_name]
         self._user_disabled_event_handlers: Dict[str, List[str]] = {}
+        # 用户禁用的工具，chat_id -> [tool_name]
+        self._user_disabled_tools: Dict[str, List[str]] = {}
 
     def disable_specific_chat_action(self, chat_id: str, action_name: str) -> bool:
         """禁用特定聊天的某个动作"""
@@ -77,6 +79,27 @@ class GlobalAnnouncementManager:
                 return False
         return False
 
+    def disable_specific_chat_tool(self, chat_id: str, tool_name: str) -> bool:
+        """禁用特定聊天的某个工具"""
+        if chat_id not in self._user_disabled_tools:
+            self._user_disabled_tools[chat_id] = []
+        if tool_name in self._user_disabled_tools[chat_id]:
+            logger.warning(f"工具 {tool_name} 已经被禁用")
+            return False
+        self._user_disabled_tools[chat_id].append(tool_name)
+        return True
+    
+    def enable_specific_chat_tool(self, chat_id: str, tool_name: str) -> bool:
+        """启用特定聊天的某个工具"""
+        if chat_id in self._user_disabled_tools:
+            try:
+                self._user_disabled_tools[chat_id].remove(tool_name)
+                return True
+            except ValueError:
+                logger.warning(f"工具 {tool_name} 不在禁用列表中")
+                return False
+        return False
+
     def get_disabled_chat_actions(self, chat_id: str) -> List[str]:
         """获取特定聊天禁用的所有动作"""
         return self._user_disabled_actions.get(chat_id, []).copy()
@@ -88,6 +111,10 @@ class GlobalAnnouncementManager:
     def get_disabled_chat_event_handlers(self, chat_id: str) -> List[str]:
         """获取特定聊天禁用的所有事件处理器"""
         return self._user_disabled_event_handlers.get(chat_id, []).copy()
+    
+    def get_disabled_chat_tools(self, chat_id: str) -> List[str]:
+        """获取特定聊天禁用的所有工具"""
+        return self._user_disabled_tools.get(chat_id, []).copy()
 
 
 global_announcement_manager = GlobalAnnouncementManager()

src/plugin_system/core/plugin_manager.py

@@ -8,10 +8,9 @@ from pathlib import Path
 
 from src.common.logger import get_logger
 from src.plugin_system.base.plugin_base import PluginBase
-from src.plugin_system.base.component_types import ComponentType, PythonDependency
+from src.plugin_system.base.component_types import ComponentType
 from src.plugin_system.utils.manifest_utils import VersionComparator
 from .component_registry import component_registry
-from .dependency_manager import dependency_manager
 
 logger = get_logger("plugin_manager")
 
@@ -207,104 +206,6 @@ class PluginManager:
         """
         return self.loaded_plugins.get(plugin_name)
 
-    def check_all_dependencies(self, auto_install: bool = False) -> Dict[str, Any]:
-        """检查所有插件的Python依赖包
-
-        Args:
-            auto_install: 是否自动安装缺失的依赖包
-
-        Returns:
-            Dict[str, any]: 检查结果摘要
-        """
-        logger.info("开始检查所有插件的Python依赖包...")
-
-        all_required_missing: List[PythonDependency] = []
-        all_optional_missing: List[PythonDependency] = []
-        plugin_status = {}
-
-        for plugin_name in self.loaded_plugins:
-            plugin_info = component_registry.get_plugin_info(plugin_name)
-            if not plugin_info or not plugin_info.python_dependencies:
-                plugin_status[plugin_name] = {"status": "no_dependencies", "missing": []}
-                continue
-
-            logger.info(f"检查插件 {plugin_name} 的依赖...")
-
-            missing_required, missing_optional = dependency_manager.check_dependencies(plugin_info.python_dependencies)
-
-            if missing_required:
-                all_required_missing.extend(missing_required)
-                plugin_status[plugin_name] = {
-                    "status": "missing_required",
-                    "missing": [dep.package_name for dep in missing_required],
-                    "optional_missing": [dep.package_name for dep in missing_optional],
-                }
-                logger.error(f"插件 {plugin_name} 缺少必需依赖: {[dep.package_name for dep in missing_required]}")
-            elif missing_optional:
-                all_optional_missing.extend(missing_optional)
-                plugin_status[plugin_name] = {
-                    "status": "missing_optional",
-                    "missing": [],
-                    "optional_missing": [dep.package_name for dep in missing_optional],
-                }
-                logger.warning(f"插件 {plugin_name} 缺少可选依赖: {[dep.package_name for dep in missing_optional]}")
-            else:
-                plugin_status[plugin_name] = {"status": "ok", "missing": []}
-                logger.info(f"插件 {plugin_name} 依赖检查通过")
-
-        # 汇总结果
-        total_missing = len({dep.package_name for dep in all_required_missing})
-        total_optional_missing = len({dep.package_name for dep in all_optional_missing})
-
-        logger.info(f"依赖检查完成 - 缺少必需包: {total_missing}个, 缺少可选包: {total_optional_missing}个")
-
-        # 如果需要自动安装
-        install_success = True
-        if auto_install and all_required_missing:
-            unique_required = {dep.package_name: dep for dep in all_required_missing}
-            logger.info(f"开始自动安装 {len(unique_required)} 个必需依赖包...")
-            install_success = dependency_manager.install_dependencies(list(unique_required.values()), auto_install=True)
-
-        return {
-            "total_plugins_checked": len(plugin_status),
-            "plugins_with_missing_required": len(
-                [p for p in plugin_status.values() if p["status"] == "missing_required"]
-            ),
-            "plugins_with_missing_optional": len(
-                [p for p in plugin_status.values() if p["status"] == "missing_optional"]
-            ),
-            "total_missing_required": total_missing,
-            "total_missing_optional": total_optional_missing,
-            "plugin_status": plugin_status,
-            "auto_install_attempted": auto_install and bool(all_required_missing),
-            "auto_install_success": install_success,
-            "install_summary": dependency_manager.get_install_summary(),
-        }
-
-    def generate_plugin_requirements(self, output_path: str = "plugin_requirements.txt") -> bool:
-        """生成所有插件依赖的requirements文件
-
-        Args:
-            output_path: 输出文件路径
-
-        Returns:
-            bool: 生成是否成功
-        """
-        logger.info("开始生成插件依赖requirements文件...")
-
-        all_dependencies = []
-
-        for plugin_name in self.loaded_plugins:
-            plugin_info = component_registry.get_plugin_info(plugin_name)
-            if plugin_info and plugin_info.python_dependencies:
-                all_dependencies.append(plugin_info.python_dependencies)
-
-        if not all_dependencies:
-            logger.info("没有找到任何插件依赖")
-            return False
-
-        return dependency_manager.generate_requirements_file(all_dependencies, output_path)
-
     # === 查询方法 ===
     def list_loaded_plugins(self) -> List[str]:
         """
@@ -323,6 +224,18 @@ class PluginManager:
             list: 已注册的插件类名称列表。
         """
         return list(self.plugin_classes.keys())
+    
+    def get_plugin_path(self, plugin_name: str) -> Optional[str]:
+        """
+        获取指定插件的路径。
+
+        Args:
+            plugin_name: 插件名称
+
+        Returns:
+            Optional[str]: 插件目录的绝对路径，如果插件不存在则返回None。
+        """
+        return self.plugin_paths.get(plugin_name)
 
     # === 私有方法 ===
     # == 目录管理 ==
@@ -388,6 +301,7 @@ class PluginManager:
                 return False
 
             module = module_from_spec(spec)
+            module.__package__ = module_name  # 设置模块包名
             spec.loader.exec_module(module)
 
             logger.debug(f"插件模块加载成功: {plugin_file}")
@@ -444,6 +358,7 @@ class PluginManager:
         stats = component_registry.get_registry_stats()
         action_count = stats.get("action_components", 0)
         command_count = stats.get("command_components", 0)
+        tool_count = stats.get("tool_components", 0)
         event_handler_count = stats.get("event_handlers", 0)
         total_components = stats.get("total_components", 0)
 
@@ -451,7 +366,7 @@ class PluginManager:
         if total_registered > 0:
             logger.info("🎉 插件系统加载完成!")
             logger.info(
-                f"📊 总览: {total_registered}个插件, {total_components}个组件 (Action: {action_count}, Command: {command_count}, EventHandler: {event_handler_count})"
+                f"📊 总览: {total_registered}个插件, {total_components}个组件 (Action: {action_count}, Command: {command_count}, Tool: {tool_count}, EventHandler: {event_handler_count})"
             )
 
             # 显示详细的插件列表
@@ -486,6 +401,9 @@ class PluginManager:
                         command_components = [
                             c for c in plugin_info.components if c.component_type == ComponentType.COMMAND
                         ]
+                        tool_components = [
+                            c for c in plugin_info.components if c.component_type == ComponentType.TOOL
+                        ]
                         event_handler_components = [
                             c for c in plugin_info.components if c.component_type == ComponentType.EVENT_HANDLER
                         ]
@@ -497,7 +415,9 @@ class PluginManager:
                         if command_components:
                             command_names = [c.name for c in command_components]
                             logger.info(f"    ⚡ Command组件: {', '.join(command_names)}")
-
+                        if tool_components:
+                            tool_names = [c.name for c in tool_components]
+                            logger.info(f"    🛠️ Tool组件: {', '.join(tool_names)}")
                         if event_handler_components:
                             event_handler_names = [c.name for c in event_handler_components]
                             logger.info(f"    📢 EventHandler组件: {', '.join(event_handler_names)}")

src/plugin_system/core/tool_use.py

@@ -1,14 +1,16 @@
+import json
+import time
+from typing import List, Dict, Tuple, Optional, Any
+from src.plugin_system.apis.tool_api import get_llm_available_tool_definitions, get_tool_instance
+from src.plugin_system.core.global_announcement_manager import global_announcement_manager
 from src.llm_models.utils_model import LLMRequest
 from src.config.config import global_config
-import time
-from src.common.logger import get_logger
 from src.chat.utils.prompt_builder import Prompt, global_prompt_manager
-from src.tools.tool_use import ToolUser
 from src.chat.utils.json_utils import process_llm_tool_calls
-from typing import List, Dict, Tuple, Optional
 from src.chat.message_receive.chat_stream import get_chat_manager
+from src.common.logger import get_logger
 
-logger = get_logger("tool_executor")
+logger = get_logger("tool_use")
 
 
 def init_tool_executor_prompt():
@@ -28,6 +30,10 @@ If you need to use a tool, please directly call the corresponding tool function.
     Prompt(tool_executor_prompt, "tool_executor_prompt")
 
 
+# 初始化提示词
+init_tool_executor_prompt()
+
+
 class ToolExecutor:
     """独立的工具执行器组件
 
@@ -51,9 +57,6 @@ class ToolExecutor:
             request_type="tool_executor",
         )
 
-        # 初始化工具实例
-        self.tool_instance = ToolUser()
-
         # 缓存配置
         self.enable_cache = enable_cache
         self.cache_ttl = cache_ttl
@@ -73,7 +76,7 @@ class ToolExecutor:
             return_details: 是否返回详细信息(使用的工具列表和提示词)
 
         Returns:
-            如果return_details为False: List[Dict] - 工具执行结果列表
+            如果return_details为False: Tuple[List[Dict], List[str], str] - (工具执行结果列表, 空, 空)
             如果return_details为True: Tuple[List[Dict], List[str], str] - (结果列表, 使用的工具, 提示词)
         """
 
@@ -82,15 +85,15 @@ class ToolExecutor:
         if cached_result := self._get_from_cache(cache_key):
             logger.info(f"{self.log_prefix}使用缓存结果，跳过工具执行")
             if not return_details:
-                return cached_result, [], "使用缓存结果"
+                return cached_result, [], ""
 
             # 从缓存结果中提取工具名称
             used_tools = [result.get("tool_name", "unknown") for result in cached_result]
-            return cached_result, used_tools, "使用缓存结果"
+            return cached_result, used_tools, ""
 
         # 缓存未命中，执行工具调用
         # 获取可用工具
-        tools = self.tool_instance._define_tools()
+        tools = self._get_tool_definitions()
 
         # 获取当前时间
         time_now = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
@@ -112,6 +115,7 @@ class ToolExecutor:
         # 调用LLM进行工具决策
         response, other_info = await self.llm_model.generate_response_async(prompt=prompt, tools=tools)
 
+        # TODO: 在APIADA加入后完全修复这里！
         # 解析LLM响应
         if len(other_info) == 3:
             reasoning_content, model_name, tool_calls = other_info
@@ -133,6 +137,11 @@ class ToolExecutor:
             return tool_results, used_tools, prompt
         else:
             return tool_results, [], ""
+    
+    def _get_tool_definitions(self) -> List[Dict[str, Any]]:
+        all_tools = get_llm_available_tool_definitions()
+        user_disabled_tools = global_announcement_manager.get_disabled_chat_tools(self.chat_id)
+        return [parameters for name, parameters in all_tools if name not in user_disabled_tools]
 
     async def _execute_tool_calls(self, tool_calls) -> Tuple[List[Dict], List[str]]:
         """执行工具调用
@@ -172,7 +181,7 @@ class ToolExecutor:
                 logger.debug(f"{self.log_prefix}执行工具: {tool_name}")
 
                 # 执行工具
-                result = await self.tool_instance._execute_tool_call(tool_call)
+                result = await self._execute_tool_call(tool_call)
 
                 if result:
                     tool_info = {
@@ -205,6 +214,45 @@ class ToolExecutor:
 
         return tool_results, used_tools
 
+    async def _execute_tool_call(self, tool_call: Dict[str, Any]) -> Optional[Dict]:
+        # sourcery skip: use-assigned-variable
+        """执行单个工具调用
+
+        Args:
+            tool_call: 工具调用对象
+
+        Returns:
+            Optional[Dict]: 工具调用结果，如果失败则返回None
+        """
+        try:
+            function_name = tool_call["function"]["name"]
+            function_args = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])
+            function_args["llm_called"] = True  # 标记为LLM调用
+
+            # 获取对应工具实例
+            tool_instance = get_tool_instance(function_name)
+            if not tool_instance:
+                logger.warning(f"未知工具名称: {function_name}")
+                return None
+
+            # 执行工具
+            result = await tool_instance.execute(function_args)
+            if result:
+                # 直接使用 function_name 作为 tool_type
+                tool_type = function_name
+
+                return {
+                    "tool_call_id": tool_call["id"],
+                    "role": "tool",
+                    "name": function_name,
+                    "type": tool_type,
+                    "content": result["content"],
+                }
+            return None
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"执行工具调用时发生错误: {str(e)}")
+            return None
+
     def _generate_cache_key(self, target_message: str, chat_history: str, sender: str) -> str:
         """生成缓存键
 
@@ -272,15 +320,6 @@ class ToolExecutor:
         if expired_keys:
             logger.debug(f"{self.log_prefix}清理了{len(expired_keys)}个过期缓存")
 
-    def get_available_tools(self) -> List[str]:
-        """获取可用工具列表
-
-        Returns:
-            List[str]: 可用工具名称列表
-        """
-        tools = self.tool_instance._define_tools()
-        return [tool.get("function", {}).get("name", "unknown") for tool in tools]
-
     async def execute_specific_tool(
         self, tool_name: str, tool_args: Dict, validate_args: bool = True
     ) -> Optional[Dict]:
@@ -299,7 +338,7 @@ class ToolExecutor:
 
             logger.info(f"{self.log_prefix}直接执行工具: {tool_name}")
 
-            result = await self.tool_instance._execute_tool_call(tool_call)
+            result = await self._execute_tool_call(tool_call)
 
             if result:
                 tool_info = {
@@ -366,12 +405,8 @@ class ToolExecutor:
             logger.info(f"{self.log_prefix}缓存TTL修改为: {cache_ttl}")
 
 
-# 初始化提示词
-init_tool_executor_prompt()
-
-
 """
-使用示例：
+ToolExecutor使用示例：
 
 # 1. 基础使用 - 从聊天消息执行工具（启用缓存，默认TTL=3）
 executor = ToolExecutor(executor_id="my_executor")
@@ -400,7 +435,6 @@ result = await executor.execute_specific_tool(
 )
 
 # 6. 缓存管理
-available_tools = executor.get_available_tools()
 cache_status = executor.get_cache_status()  # 查看缓存状态
 executor.clear_cache()  # 清空缓存
 executor.set_cache_config(cache_ttl=5)  # 动态修改缓存配置

src/plugin_system/utils/manifest_utils.py

@@ -163,12 +163,11 @@ class VersionComparator:
                     version_normalized, max_normalized
                 )
 
-                if is_compatible:
+                if not is_compatible:
-                    logger.info(f"版本兼容性检查：{compat_msg}")
-                    return True, compat_msg
-                else:
                     return False, f"版本 {version_normalized} 高于最大支持版本 {max_normalized}，且无兼容性映射"
 
+                logger.info(f"版本兼容性检查：{compat_msg}")
+                return True, compat_msg
         return True, ""
 
     @staticmethod
@@ -358,14 +357,10 @@ class ManifestValidator:
 
         if self.validation_errors:
             report.append("❌ 验证错误:")
-            for error in self.validation_errors:
+            report.extend(f"  - {error}" for error in self.validation_errors)
-                report.append(f"  - {error}")
-
         if self.validation_warnings:
             report.append("⚠️ 验证警告:")
-            for warning in self.validation_warnings:
+            report.extend(f"  - {warning}" for warning in self.validation_warnings)
-                report.append(f"  - {warning}")
-
         if not self.validation_errors and not self.validation_warnings:
             report.append("✅ Manifest文件验证通过")
 

src/plugins/built_in/core_actions/_manifest.json

@@ -24,11 +24,6 @@
     "is_built_in": true,
     "plugin_type": "action_provider",
     "components": [
-      {
-        "type": "action",
-        "name": "reply",
-        "description": "参与聊天回复，发送文本进行表达"
-      },
       {
         "type": "action", 
         "name": "no_reply",

src/plugins/built_in/core_actions/emoji.py

@@ -9,7 +9,8 @@ from src.common.logger import get_logger
 
 # 导入API模块 - 标准Python包方式
 from src.plugin_system.apis import emoji_api, llm_api, message_api
-from src.plugins.built_in.core_actions.no_reply import NoReplyAction
+# 注释：不再需要导入NoReplyAction，因为计数器管理已移至heartFC_chat.py
+# from src.plugins.built_in.core_actions.no_reply import NoReplyAction
 from src.config.config import global_config
 
 
@@ -20,10 +21,14 @@ class EmojiAction(BaseAction):
     """表情动作 - 发送表情包"""
 
     # 激活设置
-    activation_type = ActionActivationType.RANDOM
+    if global_config.emoji.emoji_activate_type == "llm":
+        activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
+        random_activation_probability = 0
+    else:
+        activation_type = ActionActivationType.RANDOM
+        random_activation_probability = global_config.emoji.emoji_chance
     mode_enable = ChatMode.ALL
     parallel_action = True
-    random_activation_probability = 0.2  # 默认值，可通过配置覆盖
 
     # 动作基本信息
     action_name = "emoji"
@@ -115,7 +120,7 @@ class EmojiAction(BaseAction):
                     logger.error(f"{self.log_prefix} 未找到'utils_small'模型配置，无法调用LLM")
                     return False, "未找到'utils_small'模型配置"
 
-                success, chosen_emotion, _, _ = await llm_api.generate_with_model(
+                success, chosen_emotion = await llm_api.generate_with_model(
                     prompt, model_config=chat_model_config, request_type="emoji"
                 )
 
@@ -143,8 +148,8 @@ class EmojiAction(BaseAction):
                 logger.error(f"{self.log_prefix} 表情包发送失败")
                 return False, "表情包发送失败"
 
-            # 重置NoReplyAction的连续计数器
+            # 注释：重置NoReplyAction的连续计数器现在由heartFC_chat.py统一管理
-            NoReplyAction.reset_consecutive_count()
+            # NoReplyAction.reset_consecutive_count()
 
             return True, f"发送表情包: {emoji_description}"
 

src/plugins/built_in/core_actions/no_reply.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import random
 import time
-from typing import Tuple
+from typing import Tuple, List
+from collections import deque
 
 # 导入新插件系统
 from src.plugin_system import BaseAction, ActionActivationType, ChatMode
@@ -17,11 +18,15 @@ logger = get_logger("no_reply_action")
 
 
 class NoReplyAction(BaseAction):
-    """不回复动作，根据新消息的兴趣值或数量决定何时结束等待.
+    """不回复动作，支持waiting和breaking两种形式.
 
-    新的等待逻辑:
+    waiting形式:
-    1. 新消息累计兴趣值超过阈值 (默认10) 则结束等待
+    - 只要有新消息就结束动作
-    2. 累计新消息数量达到随机阈值 (默认5-10条) 则结束等待
+    - 记录新消息的兴趣度到列表（最多保留最近三项）
+    - 如果最近三次动作都是no_reply，且最近新消息列表兴趣度之和小于阈值，就进入breaking形式
+
+    breaking形式:
+    - 和原有逻辑一致，需要消息满足一定数量或累计一定兴趣值才结束动作
     """
 
     focus_activation_type = ActionActivationType.NEVER
@@ -35,112 +40,45 @@ class NoReplyAction(BaseAction):
 
     # 连续no_reply计数器
     _consecutive_count = 0
+    
+    # 最近三次no_reply的新消息兴趣度记录
+    _recent_interest_records: deque = deque(maxlen=3)
 
-    # 新增：兴趣值退出阈值
+    # 兴趣值退出阈值
     _interest_exit_threshold = 3.0
-    # 新增：消息数量退出阈值
+    # 消息数量退出阈值
-    _min_exit_message_count = 5
+    _min_exit_message_count = 3
-    _max_exit_message_count = 10
+    _max_exit_message_count = 6
 
     # 动作参数定义
     action_parameters = {}
 
     # 动作使用场景
-    action_require = ["你发送了消息，目前无人回复"]
+    action_require = [""]
 
     # 关联类型
     associated_types = []
 
     async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
         """执行不回复动作"""
-        import asyncio
 
         try:
-            # 增加连续计数
-            NoReplyAction._consecutive_count += 1
-            count = NoReplyAction._consecutive_count
-
             reason = self.action_data.get("reason", "")
             start_time = self.action_data.get("loop_start_time", time.time())
-            check_interval = 0.6  # 每秒检查一次
+            check_interval = 0.6
 
-            # 随机生成本次等待需要的新消息数量阈值
+            # 判断使用哪种形式
-            exit_message_count_threshold = random.randint(self._min_exit_message_count, self._max_exit_message_count)
+            form_type = self._determine_form_type()
-            logger.info(
+            
-                f"{self.log_prefix} 本次no_reply需要 {exit_message_count_threshold} 条新消息或累计兴趣值超过 {self._interest_exit_threshold} 才能打断"
+            logger.info(f"{self.log_prefix} 选择不回复(第{NoReplyAction._consecutive_count + 1}次)，使用{form_type}形式，原因: {reason}")
-            )
 
-            logger.info(f"{self.log_prefix} 选择不回复(第{count}次)，开始摸鱼，原因: {reason}")
+            # 增加连续计数（在确定要执行no_reply时才增加）
+            NoReplyAction._consecutive_count += 1
 
-            # 进入等待状态
+            if form_type == "waiting":
-            while True:
+                return await self._execute_waiting_form(start_time, check_interval)
-                current_time = time.time()
+            else:
-                elapsed_time = current_time - start_time
+                return await self._execute_breaking_form(start_time, check_interval)
-
-                # 1. 检查新消息
-                recent_messages_dict = message_api.get_messages_by_time_in_chat(
-                    chat_id=self.chat_id,
-                    start_time=start_time,
-                    end_time=current_time,
-                    filter_mai=True,
-                    filter_command=True,
-                )
-                new_message_count = len(recent_messages_dict)
-
-                # 2. 检查消息数量是否达到阈值
-                talk_frequency = global_config.chat.get_current_talk_frequency(self.chat_id)
-                if new_message_count >= exit_message_count_threshold / talk_frequency:
-                    logger.info(
-                        f"{self.log_prefix} 累计消息数量达到{new_message_count}条(>{exit_message_count_threshold / talk_frequency})，结束等待"
-                    )
-                    exit_reason = f"{global_config.bot.nickname}（你）看到了{new_message_count}条新消息，可以考虑一下是否要进行回复"
-                    await self.store_action_info(
-                        action_build_into_prompt=False,
-                        action_prompt_display=exit_reason,
-                        action_done=True,
-                    )
-                    return True, f"累计消息数量达到{new_message_count}条，结束等待 (等待时间: {elapsed_time:.1f}秒)"
-
-                # 3. 检查累计兴趣值
-                if new_message_count > 0:
-                    accumulated_interest = 0.0
-                    for msg_dict in recent_messages_dict:
-                        text = msg_dict.get("processed_plain_text", "")
-                        interest_value = msg_dict.get("interest_value", 0.0)
-                        if text:
-                            accumulated_interest += interest_value
-                    
-                    talk_frequency = global_config.chat.get_current_talk_frequency(self.chat_id)
-                    # 只在兴趣值变化时输出log
-                    if not hasattr(self, "_last_accumulated_interest") or accumulated_interest != self._last_accumulated_interest:
-                        logger.info(f"{self.log_prefix} 当前累计兴趣值: {accumulated_interest:.2f}, 当前聊天频率: {talk_frequency:.2f}")
-                        self._last_accumulated_interest = accumulated_interest
-                    
-                    if accumulated_interest >= self._interest_exit_threshold / talk_frequency:
-                        logger.info(
-                            f"{self.log_prefix} 累计兴趣值达到{accumulated_interest:.2f}(>{self._interest_exit_threshold / talk_frequency})，结束等待"
-                        )
-                        exit_reason = f"{global_config.bot.nickname}（你）感觉到了大家浓厚的兴趣（兴趣值{accumulated_interest:.1f}），决定重新加入讨论"
-                        await self.store_action_info(
-                            action_build_into_prompt=False,
-                            action_prompt_display=exit_reason,
-                            action_done=True,
-                        )
-                        return (
-                            True,
-                            f"累计兴趣值达到{accumulated_interest:.2f}，结束等待 (等待时间: {elapsed_time:.1f}秒)",
-                        )
-
-                # 每10秒输出一次等待状态
-                if int(elapsed_time) > 0 and int(elapsed_time) % 10 == 0:
-                    logger.debug(
-                        f"{self.log_prefix} 已等待{elapsed_time:.0f}秒，累计{new_message_count}条消息，继续等待..."
-                    )
-                    # 使用 asyncio.sleep(1) 来避免在同一秒内重复打印日志
-                    await asyncio.sleep(1)
-
-                # 短暂等待后继续检查
-                await asyncio.sleep(check_interval)
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"{self.log_prefix} 不回复动作执行失败: {e}")
@@ -153,8 +91,191 @@ class NoReplyAction(BaseAction):
             )
             return False, f"不回复动作执行失败: {e}"
 
+    def _determine_form_type(self) -> str:
+        """判断使用哪种形式的no_reply"""
+        # 如果连续no_reply次数少于3次，使用waiting形式
+        if NoReplyAction._consecutive_count < 3:
+            return "waiting"
+        
+        # 如果最近三次记录不足，使用waiting形式
+        if len(NoReplyAction._recent_interest_records) < 3:
+            return "waiting"
+        
+        # 计算最近三次记录的兴趣度总和
+        total_recent_interest = sum(NoReplyAction._recent_interest_records)
+        
+        # 获取当前聊天频率和意愿系数
+        talk_frequency = global_config.chat.get_current_talk_frequency(self.chat_id)
+        willing_amplifier = global_config.chat.willing_amplifier
+        
+        # 计算调整后的阈值
+        adjusted_threshold = self._interest_exit_threshold / talk_frequency / willing_amplifier
+        
+        logger.info(f"{self.log_prefix} 最近三次兴趣度总和: {total_recent_interest:.2f}, 调整后阈值: {adjusted_threshold:.2f}")
+        
+        # 如果兴趣度总和小于阈值，进入breaking形式
+        if total_recent_interest < adjusted_threshold:
+            logger.info(f"{self.log_prefix} 兴趣度不足，进入breaking形式")
+            return "breaking"
+        else:
+            logger.info(f"{self.log_prefix} 兴趣度充足，继续使用waiting形式")
+            return "waiting"
+
+    async def _execute_waiting_form(self, start_time: float, check_interval: float) -> Tuple[bool, str]:
+        """执行waiting形式的no_reply"""
+        import asyncio
+        
+        logger.info(f"{self.log_prefix} 进入waiting形式，等待任何新消息")
+        
+        while True:
+            current_time = time.time()
+            elapsed_time = current_time - start_time
+
+            # 检查新消息
+            recent_messages_dict = message_api.get_messages_by_time_in_chat(
+                chat_id=self.chat_id,
+                start_time=start_time,
+                end_time=current_time,
+                filter_mai=True,
+                filter_command=True,
+            )
+            new_message_count = len(recent_messages_dict)
+
+            # waiting形式：只要有新消息就结束
+            if new_message_count > 0:
+                # 计算新消息的总兴趣度
+                total_interest = 0.0
+                for msg_dict in recent_messages_dict:
+                    interest_value = msg_dict.get("interest_value", 0.0)
+                    if msg_dict.get("processed_plain_text", ""):
+                        total_interest += interest_value * global_config.chat.willing_amplifier
+
+                # 记录到最近兴趣度列表
+                NoReplyAction._recent_interest_records.append(total_interest)
+                
+                logger.info(
+                    f"{self.log_prefix} waiting形式检测到{new_message_count}条新消息，总兴趣度: {total_interest:.2f}，结束等待"
+                )
+                
+                exit_reason = f"{global_config.bot.nickname}（你）看到了{new_message_count}条新消息，可以考虑一下是否要进行回复"
+                await self.store_action_info(
+                    action_build_into_prompt=False,
+                    action_prompt_display=exit_reason,
+                    action_done=True,
+                )
+                return True, f"waiting形式检测到{new_message_count}条新消息，结束等待 (等待时间: {elapsed_time:.1f}秒)"
+
+            # 每10秒输出一次等待状态
+            if int(elapsed_time) > 0 and int(elapsed_time) % 10 == 0:
+                logger.debug(f"{self.log_prefix} waiting形式已等待{elapsed_time:.0f}秒，继续等待新消息...")
+                await asyncio.sleep(1)
+
+            # 短暂等待后继续检查
+            await asyncio.sleep(check_interval)
+
+    async def _execute_breaking_form(self, start_time: float, check_interval: float) -> Tuple[bool, str]:
+        """执行breaking形式的no_reply（原有逻辑）"""
+        import asyncio
+        
+        # 随机生成本次等待需要的新消息数量阈值
+        exit_message_count_threshold = random.randint(self._min_exit_message_count, self._max_exit_message_count)
+        
+        logger.info(f"{self.log_prefix} 进入breaking形式，需要{exit_message_count_threshold}条消息或足够兴趣度")
+
+        while True:
+            current_time = time.time()
+            elapsed_time = current_time - start_time
+
+            # 检查新消息
+            recent_messages_dict = message_api.get_messages_by_time_in_chat(
+                chat_id=self.chat_id,
+                start_time=start_time,
+                end_time=current_time,
+                filter_mai=True,
+                filter_command=True,
+            )
+            new_message_count = len(recent_messages_dict)
+
+            # 检查消息数量是否达到阈值
+            talk_frequency = global_config.chat.get_current_talk_frequency(self.chat_id)
+            modified_exit_count_threshold = (exit_message_count_threshold / talk_frequency) / global_config.chat.willing_amplifier
+            
+            if new_message_count >= modified_exit_count_threshold:
+                # 记录兴趣度到列表
+                total_interest = 0.0
+                for msg_dict in recent_messages_dict:
+                    interest_value = msg_dict.get("interest_value", 0.0)
+                    if msg_dict.get("processed_plain_text", ""):
+                        total_interest += interest_value * global_config.chat.willing_amplifier
+                
+                NoReplyAction._recent_interest_records.append(total_interest)
+                
+                logger.info(
+                    f"{self.log_prefix} breaking形式累计消息数量达到{new_message_count}条(>{modified_exit_count_threshold})，结束等待"
+                )
+                exit_reason = f"{global_config.bot.nickname}（你）看到了{new_message_count}条新消息，可以考虑一下是否要进行回复"
+                await self.store_action_info(
+                    action_build_into_prompt=False,
+                    action_prompt_display=exit_reason,
+                    action_done=True,
+                )
+                return True, f"breaking形式累计消息数量达到{new_message_count}条，结束等待 (等待时间: {elapsed_time:.1f}秒)"
+
+            # 检查累计兴趣值
+            if new_message_count > 0:
+                accumulated_interest = 0.0
+                for msg_dict in recent_messages_dict:
+                    text = msg_dict.get("processed_plain_text", "")
+                    interest_value = msg_dict.get("interest_value", 0.0)
+                    if text:
+                        accumulated_interest += interest_value * global_config.chat.willing_amplifier
+                
+                # 只在兴趣值变化时输出log
+                if not hasattr(self, "_last_accumulated_interest") or accumulated_interest != self._last_accumulated_interest:
+                    logger.info(f"{self.log_prefix} breaking形式当前累计兴趣值: {accumulated_interest:.2f}, 当前聊天频率: {talk_frequency:.2f}")
+                    self._last_accumulated_interest = accumulated_interest
+                
+                if accumulated_interest >= self._interest_exit_threshold / talk_frequency:
+                    # 记录兴趣度到列表
+                    NoReplyAction._recent_interest_records.append(accumulated_interest)
+                    
+                    logger.info(
+                        f"{self.log_prefix} breaking形式累计兴趣值达到{accumulated_interest:.2f}(>{self._interest_exit_threshold / talk_frequency})，结束等待"
+                    )
+                    exit_reason = f"{global_config.bot.nickname}（你）感觉到了大家浓厚的兴趣（兴趣值{accumulated_interest:.1f}），决定重新加入讨论"
+                    await self.store_action_info(
+                        action_build_into_prompt=False,
+                        action_prompt_display=exit_reason,
+                        action_done=True,
+                    )
+                    return (
+                        True,
+                        f"breaking形式累计兴趣值达到{accumulated_interest:.2f}，结束等待 (等待时间: {elapsed_time:.1f}秒)",
+                    )
+
+            # 每10秒输出一次等待状态
+            if int(elapsed_time) > 0 and int(elapsed_time) % 10 == 0:
+                logger.debug(
+                    f"{self.log_prefix} breaking形式已等待{elapsed_time:.0f}秒，累计{new_message_count}条消息，继续等待..."
+                )
+                await asyncio.sleep(1)
+
+            # 短暂等待后继续检查
+            await asyncio.sleep(check_interval)
+
     @classmethod
     def reset_consecutive_count(cls):
-        """重置连续计数器"""
+        """重置连续计数器和兴趣度记录"""
         cls._consecutive_count = 0
-        logger.debug("NoReplyAction连续计数器已重置")
+        cls._recent_interest_records.clear()
+        logger.debug("NoReplyAction连续计数器和兴趣度记录已重置")
+
+    @classmethod
+    def get_recent_interest_records(cls) -> List[float]:
+        """获取最近的兴趣度记录"""
+        return list(cls._recent_interest_records)
+
+    @classmethod
+    def get_consecutive_count(cls) -> int:
+        """获取连续计数"""
+        return cls._consecutive_count

src/plugins/built_in/core_actions/plugin.py

@@ -8,9 +8,8 @@
 from typing import List, Tuple, Type
 
 # 导入新插件系统
-from src.plugin_system import BasePlugin, register_plugin, ComponentInfo, ActionActivationType
+from src.plugin_system import BasePlugin, register_plugin, ComponentInfo
 from src.plugin_system.base.config_types import ConfigField
-from src.config.config import global_config
 
 # 导入依赖的系统组件
 from src.common.logger import get_logger
@@ -18,7 +17,6 @@ from src.common.logger import get_logger
 # 导入API模块 - 标准Python包方式
 from src.plugins.built_in.core_actions.no_reply import NoReplyAction
 from src.plugins.built_in.core_actions.emoji import EmojiAction
-from src.plugins.built_in.core_actions.reply import ReplyAction
 
 logger = get_logger("core_actions")
 
@@ -52,10 +50,9 @@ class CoreActionsPlugin(BasePlugin):
     config_schema: dict = {
         "plugin": {
             "enabled": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用插件"),
-            "config_version": ConfigField(type=str, default="0.4.0", description="配置文件版本"),
+            "config_version": ConfigField(type=str, default="0.5.0", description="配置文件版本"),
         },
         "components": {
-            "enable_reply": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用回复动作"),
             "enable_no_reply": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用不回复动作"),
             "enable_emoji": ConfigField(type=bool, default=True, description="是否启用发送表情/图片动作"),
         },
@@ -64,24 +61,12 @@ class CoreActionsPlugin(BasePlugin):
     def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[ComponentInfo, Type]]:
         """返回插件包含的组件列表"""
 
-        if global_config.emoji.emoji_activate_type == "llm":
-            EmojiAction.random_activation_probability = 0.0
-            EmojiAction.focus_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
-            EmojiAction.normal_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
-
-        elif global_config.emoji.emoji_activate_type == "random":
-            EmojiAction.random_activation_probability = global_config.emoji.emoji_chance
-            EmojiAction.focus_activation_type = ActionActivationType.RANDOM
-            EmojiAction.normal_activation_type = ActionActivationType.RANDOM
         # --- 根据配置注册组件 ---
         components = []
-        if self.get_config("components.enable_reply", True):
-            components.append((ReplyAction.get_action_info(), ReplyAction))
         if self.get_config("components.enable_no_reply", True):
             components.append((NoReplyAction.get_action_info(), NoReplyAction))
         if self.get_config("components.enable_emoji", True):
             components.append((EmojiAction.get_action_info(), EmojiAction))
 
-        # components.append((DeepReplyAction.get_action_info(), DeepReplyAction))
 
         return components

src/plugins/built_in/core_actions/reply.py

@@ -1,149 +0,0 @@
-# 导入新插件系统
-from src.plugin_system import BaseAction, ActionActivationType, ChatMode
-from src.config.config import global_config
-import random
-import time
-from typing import Tuple
-import asyncio
-import re
-import traceback
-
-# 导入依赖的系统组件
-from src.common.logger import get_logger
-
-# 导入API模块 - 标准Python包方式
-from src.plugin_system.apis import generator_api, message_api
-from src.plugins.built_in.core_actions.no_reply import NoReplyAction
-from src.person_info.person_info import get_person_info_manager
-from src.mais4u.mai_think import mai_thinking_manager
-from src.mais4u.constant_s4u import ENABLE_S4U
-
-logger = get_logger("reply_action")
-
-
-class ReplyAction(BaseAction):
-    """回复动作 - 参与聊天回复"""
-
-    # 激活设置
-    focus_activation_type = ActionActivationType.NEVER
-    normal_activation_type = ActionActivationType.NEVER
-    mode_enable = ChatMode.FOCUS
-    parallel_action = False
-
-    # 动作基本信息
-    action_name = "reply"
-    action_description = ""
-
-    # 动作参数定义
-    action_parameters = {}
-
-    # 动作使用场景
-    action_require = [""]
-
-    # 关联类型
-    associated_types = ["text"]
-
-    def _parse_reply_target(self, target_message: str) -> tuple:
-        sender = ""
-        target = ""
-        # 添加None检查，防止NoneType错误
-        if target_message is None:
-            return sender, target
-        if ":" in target_message or "：" in target_message:
-            # 使用正则表达式匹配中文或英文冒号
-            parts = re.split(pattern=r"[:：]", string=target_message, maxsplit=1)
-            if len(parts) == 2:
-                sender = parts[0].strip()
-                target = parts[1].strip()
-        return sender, target
-
-    async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
-        """执行回复动作"""
-        logger.debug(f"{self.log_prefix} 决定进行回复")
-        start_time = self.action_data.get("loop_start_time", time.time())
-
-        user_id = self.user_id
-        platform = self.platform
-        # logger.info(f"{self.log_prefix} 用户ID: {user_id}, 平台: {platform}")
-        person_id = get_person_info_manager().get_person_id(platform, user_id)  # type: ignore
-        # logger.info(f"{self.log_prefix} 人物ID: {person_id}")
-        person_name = get_person_info_manager().get_value_sync(person_id, "person_name")
-        reply_to = f"{person_name}:{self.action_message.get('processed_plain_text', '')}"  # type: ignore
-        logger.info(f"{self.log_prefix} 决定进行回复,目标: {reply_to}")
-
-        try:
-            if prepared_reply := self.action_data.get("prepared_reply", ""):
-                reply_text = prepared_reply
-            else:
-                try:
-                    success, reply_set, _ = await asyncio.wait_for(
-                        generator_api.generate_reply(
-                            extra_info="",
-                            reply_to=reply_to,
-                            chat_id=self.chat_id,
-                            request_type="chat.replyer.focus",
-                            enable_tool=global_config.tool.enable_in_focus_chat,
-                        ),
-                        timeout=global_config.chat.thinking_timeout,
-                    )
-                except asyncio.TimeoutError:
-                    logger.warning(f"{self.log_prefix} 回复生成超时 ({global_config.chat.thinking_timeout}s)")
-                    return False, "timeout"
-
-                # 检查从start_time以来的新消息数量
-                # 获取动作触发时间或使用默认值
-                current_time = time.time()
-                new_message_count = message_api.count_new_messages(
-                    chat_id=self.chat_id, start_time=start_time, end_time=current_time
-                )
-
-                # 根据新消息数量决定是否使用reply_to
-                need_reply = new_message_count >= random.randint(2, 4)
-                if need_reply:
-                    logger.info(
-                        f"{self.log_prefix} 从思考到回复，共有{new_message_count}条新消息，使用引用回复"
-                    )
-                else:
-                    logger.debug(
-                        f"{self.log_prefix} 从思考到回复，共有{new_message_count}条新消息，不使用引用回复"
-                    )
-
-            # 构建回复文本
-            reply_text = ""
-            first_replied = False
-            reply_to_platform_id = f"{platform}:{user_id}"
-            for reply_seg in reply_set:
-                data = reply_seg[1]
-                if not first_replied:
-                    if need_reply:
-                        await self.send_text(
-                            content=data, reply_to=reply_to, reply_to_platform_id=reply_to_platform_id, typing=False
-                        )
-                    else:
-                        await self.send_text(content=data, reply_to_platform_id=reply_to_platform_id, typing=False)
-                    first_replied = True
-                else:
-                    await self.send_text(content=data, reply_to_platform_id=reply_to_platform_id, typing=True)
-                reply_text += data
-
-            # 存储动作记录
-            reply_text = f"你对{person_name}进行了回复：{reply_text}"
-
-            if ENABLE_S4U:
-                await mai_thinking_manager.get_mai_think(self.chat_id).do_think_after_response(reply_text)
-
-            await self.store_action_info(
-                action_build_into_prompt=False,
-                action_prompt_display=reply_text,
-                action_done=True,
-            )
-
-            # 重置NoReplyAction的连续计数器
-            NoReplyAction.reset_consecutive_count()
-
-            return success, reply_text
-
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"{self.log_prefix} 回复动作执行失败: {e}")
-            traceback.print_exc()
-            return False, f"回复失败: {str(e)}"

src/plugins/built_in/knowledge/get_knowledge.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool
+from src.plugin_system.base.base_tool import BaseTool
 from src.chat.utils.utils import get_embedding
 from src.common.database.database_model import Knowledges  # Updated import
 from src.common.logger import get_logger
@@ -77,7 +77,7 @@ class SearchKnowledgeTool(BaseTool):
             Union[str, list]: 格式化的信息字符串或原始结果列表
         """
         if not query_embedding:
-            return "" if not return_raw else []
+            return [] if return_raw else ""
 
         similar_items = []
         try:
@@ -115,10 +115,10 @@ class SearchKnowledgeTool(BaseTool):
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"从 Peewee 数据库获取知识信息失败: {str(e)}")
-            return "" if not return_raw else []
+            return [] if return_raw else ""
 
         if not results:
-            return "" if not return_raw else []
+            return [] if return_raw else ""
 
         if return_raw:
             # Peewee 模型实例不能直接序列化为 JSON，如果需要原始模型，调用者需要处理

src/plugins/built_in/knowledge/lpmm_get_knowledge.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool
+from src.plugin_system.base.base_tool import BaseTool
 
 # from src.common.database import db
 from src.common.logger import get_logger

src/plugins/built_in/plugin_management/_manifest.json

@@ -9,7 +9,7 @@
   },
   "license": "GPL-v3.0-or-later",
   "host_application": {
-    "min_version": "0.9.0"
+    "min_version": "0.9.1"
   },
   "homepage_url": "https://github.com/MaiM-with-u/maibot",
   "repository_url": "https://github.com/MaiM-with-u/maibot",

src/plugins/built_in/plugin_management/plugin.py

@@ -11,6 +11,7 @@ from src.plugin_system import (
     component_manage_api,
     ComponentInfo,
     ComponentType,
+    send_api,
 )
 
 
@@ -27,8 +28,15 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
             or not self.message.message_info.user_info
             or str(self.message.message_info.user_info.user_id) not in self.get_config("plugin.permission", [])  # type: ignore
         ):
-            await self.send_text("你没有权限使用插件管理命令")
+            await self._send_message("你没有权限使用插件管理命令")
             return False, "没有权限", True
+        if not self.message.chat_stream:
+            await self._send_message("无法获取聊天流信息")
+            return False, "无法获取聊天流信息", True
+        self.stream_id = self.message.chat_stream.stream_id
+        if not self.stream_id:
+            await self._send_message("无法获取聊天流信息")
+            return False, "无法获取聊天流信息", True
         command_list = self.matched_groups["manage_command"].strip().split(" ")
         if len(command_list) == 1:
             await self.show_help("all")
@@ -42,7 +50,7 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                 case "help":
                     await self.show_help("all")
                 case _:
-                    await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                    await self._send_message("插件管理命令不合法")
                     return False, "命令不合法", True
         if len(command_list) == 3:
             if command_list[1] == "plugin":
@@ -56,7 +64,7 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                     case "rescan":
                         await self._rescan_plugin_dirs()
                     case _:
-                        await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                        await self._send_message("插件管理命令不合法")
                         return False, "命令不合法", True
             elif command_list[1] == "component":
                 if command_list[2] == "list":
@@ -64,10 +72,10 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                 elif command_list[2] == "help":
                     await self.show_help("component")
                 else:
-                    await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                    await self._send_message("插件管理命令不合法")
                     return False, "命令不合法", True
             else:
-                await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                await self._send_message("插件管理命令不合法")
                 return False, "命令不合法", True
         if len(command_list) == 4:
             if command_list[1] == "plugin":
@@ -81,28 +89,28 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                     case "add_dir":
                         await self._add_dir(command_list[3])
                     case _:
-                        await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                        await self._send_message("插件管理命令不合法")
                         return False, "命令不合法", True
             elif command_list[1] == "component":
                 if command_list[2] != "list":
-                    await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                    await self._send_message("插件管理命令不合法")
                     return False, "命令不合法", True
                 if command_list[3] == "enabled":
                     await self._list_enabled_components()
                 elif command_list[3] == "disabled":
                     await self._list_disabled_components()
                 else:
-                    await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                    await self._send_message("插件管理命令不合法")
                     return False, "命令不合法", True
             else:
-                await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                await self._send_message("插件管理命令不合法")
                 return False, "命令不合法", True
         if len(command_list) == 5:
             if command_list[1] != "component":
-                await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                await self._send_message("插件管理命令不合法")
                 return False, "命令不合法", True
             if command_list[2] != "list":
-                await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                await self._send_message("插件管理命令不合法")
                 return False, "命令不合法", True
             if command_list[3] == "enabled":
                 await self._list_enabled_components(target_type=command_list[4])
@@ -111,11 +119,11 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
             elif command_list[3] == "type":
                 await self._list_registered_components_by_type(command_list[4])
             else:
-                await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                await self._send_message("插件管理命令不合法")
                 return False, "命令不合法", True
         if len(command_list) == 6:
             if command_list[1] != "component":
-                await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                await self._send_message("插件管理命令不合法")
                 return False, "命令不合法", True
             if command_list[2] == "enable":
                 if command_list[3] == "global":
@@ -123,7 +131,7 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                 elif command_list[3] == "local":
                     await self._locally_enable_component(command_list[4], command_list[5])
                 else:
-                    await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                    await self._send_message("插件管理命令不合法")
                     return False, "命令不合法", True
             elif command_list[2] == "disable":
                 if command_list[3] == "global":
@@ -131,10 +139,10 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                 elif command_list[3] == "local":
                     await self._locally_disable_component(command_list[4], command_list[5])
                 else:
-                    await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                    await self._send_message("插件管理命令不合法")
                     return False, "命令不合法", True
             else:
-                await self.send_text("插件管理命令不合法")
+                await self._send_message("插件管理命令不合法")
                 return False, "命令不合法", True
 
         return True, "命令执行完成", True
@@ -180,51 +188,51 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                 )
             case _:
                 return
-        await self.send_text(help_msg)
+        await self._send_message(help_msg)
 
     async def _list_loaded_plugins(self):
         plugins = plugin_manage_api.list_loaded_plugins()
-        await self.send_text(f"已加载的插件: {', '.join(plugins)}")
+        await self._send_message(f"已加载的插件: {', '.join(plugins)}")
 
     async def _list_registered_plugins(self):
         plugins = plugin_manage_api.list_registered_plugins()
-        await self.send_text(f"已注册的插件: {', '.join(plugins)}")
+        await self._send_message(f"已注册的插件: {', '.join(plugins)}")
 
     async def _rescan_plugin_dirs(self):
         plugin_manage_api.rescan_plugin_directory()
-        await self.send_text("插件目录重新扫描执行中")
+        await self._send_message("插件目录重新扫描执行中")
 
     async def _load_plugin(self, plugin_name: str):
         success, count = plugin_manage_api.load_plugin(plugin_name)
         if success:
-            await self.send_text(f"插件加载成功: {plugin_name}")
+            await self._send_message(f"插件加载成功: {plugin_name}")
         else:
             if count == 0:
-                await self.send_text(f"插件{plugin_name}为禁用状态")
+                await self._send_message(f"插件{plugin_name}为禁用状态")
-            await self.send_text(f"插件加载失败: {plugin_name}")
+            await self._send_message(f"插件加载失败: {plugin_name}")
 
     async def _unload_plugin(self, plugin_name: str):
         success = await plugin_manage_api.remove_plugin(plugin_name)
         if success:
-            await self.send_text(f"插件卸载成功: {plugin_name}")
+            await self._send_message(f"插件卸载成功: {plugin_name}")
         else:
-            await self.send_text(f"插件卸载失败: {plugin_name}")
+            await self._send_message(f"插件卸载失败: {plugin_name}")
 
     async def _reload_plugin(self, plugin_name: str):
         success = await plugin_manage_api.reload_plugin(plugin_name)
         if success:
-            await self.send_text(f"插件重新加载成功: {plugin_name}")
+            await self._send_message(f"插件重新加载成功: {plugin_name}")
         else:
-            await self.send_text(f"插件重新加载失败: {plugin_name}")
+            await self._send_message(f"插件重新加载失败: {plugin_name}")
 
     async def _add_dir(self, dir_path: str):
-        await self.send_text(f"正在添加插件目录: {dir_path}")
+        await self._send_message(f"正在添加插件目录: {dir_path}")
         success = plugin_manage_api.add_plugin_directory(dir_path)
         await asyncio.sleep(0.5)  # 防止乱序发送
         if success:
-            await self.send_text(f"插件目录添加成功: {dir_path}")
+            await self._send_message(f"插件目录添加成功: {dir_path}")
         else:
-            await self.send_text(f"插件目录添加失败: {dir_path}")
+            await self._send_message(f"插件目录添加失败: {dir_path}")
 
     def _fetch_all_registered_components(self) -> List[ComponentInfo]:
         all_plugin_info = component_manage_api.get_all_plugin_info()
@@ -255,29 +263,29 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
     async def _list_all_registered_components(self):
         components_info = self._fetch_all_registered_components()
         if not components_info:
-            await self.send_text("没有注册的组件")
+            await self._send_message("没有注册的组件")
             return
 
         all_components_str = ", ".join(
             f"{component.name} ({component.component_type})" for component in components_info
         )
-        await self.send_text(f"已注册的组件: {all_components_str}")
+        await self._send_message(f"已注册的组件: {all_components_str}")
 
     async def _list_enabled_components(self, target_type: str = "global"):
         components_info = self._fetch_all_registered_components()
         if not components_info:
-            await self.send_text("没有注册的组件")
+            await self._send_message("没有注册的组件")
             return
 
         if target_type == "global":
             enabled_components = [component for component in components_info if component.enabled]
             if not enabled_components:
-                await self.send_text("没有满足条件的已启用全局组件")
+                await self._send_message("没有满足条件的已启用全局组件")
                 return
             enabled_components_str = ", ".join(
                 f"{component.name} ({component.component_type})" for component in enabled_components
             )
-            await self.send_text(f"满足条件的已启用全局组件: {enabled_components_str}")
+            await self._send_message(f"满足条件的已启用全局组件: {enabled_components_str}")
         elif target_type == "local":
             locally_disabled_components = self._fetch_locally_disabled_components()
             enabled_components = [
@@ -286,28 +294,28 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                 if (component.name not in locally_disabled_components and component.enabled)
             ]
             if not enabled_components:
-                await self.send_text("本聊天没有满足条件的已启用组件")
+                await self._send_message("本聊天没有满足条件的已启用组件")
                 return
             enabled_components_str = ", ".join(
                 f"{component.name} ({component.component_type})" for component in enabled_components
             )
-            await self.send_text(f"本聊天满足条件的已启用组件: {enabled_components_str}")
+            await self._send_message(f"本聊天满足条件的已启用组件: {enabled_components_str}")
 
     async def _list_disabled_components(self, target_type: str = "global"):
         components_info = self._fetch_all_registered_components()
         if not components_info:
-            await self.send_text("没有注册的组件")
+            await self._send_message("没有注册的组件")
             return
 
         if target_type == "global":
             disabled_components = [component for component in components_info if not component.enabled]
             if not disabled_components:
-                await self.send_text("没有满足条件的已禁用全局组件")
+                await self._send_message("没有满足条件的已禁用全局组件")
                 return
             disabled_components_str = ", ".join(
                 f"{component.name} ({component.component_type})" for component in disabled_components
             )
-            await self.send_text(f"满足条件的已禁用全局组件: {disabled_components_str}")
+            await self._send_message(f"满足条件的已禁用全局组件: {disabled_components_str}")
         elif target_type == "local":
             locally_disabled_components = self._fetch_locally_disabled_components()
             disabled_components = [
@@ -316,12 +324,12 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
                 if (component.name in locally_disabled_components or not component.enabled)
             ]
             if not disabled_components:
-                await self.send_text("本聊天没有满足条件的已禁用组件")
+                await self._send_message("本聊天没有满足条件的已禁用组件")
                 return
             disabled_components_str = ", ".join(
                 f"{component.name} ({component.component_type})" for component in disabled_components
             )
-            await self.send_text(f"本聊天满足条件的已禁用组件: {disabled_components_str}")
+            await self._send_message(f"本聊天满足条件的已禁用组件: {disabled_components_str}")
 
     async def _list_registered_components_by_type(self, target_type: str):
         match target_type:
@@ -332,18 +340,18 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
             case "event_handler":
                 component_type = ComponentType.EVENT_HANDLER
             case _:
-                await self.send_text(f"未知组件类型: {target_type}")
+                await self._send_message(f"未知组件类型: {target_type}")
                 return
 
         components_info = component_manage_api.get_components_info_by_type(component_type)
         if not components_info:
-            await self.send_text(f"没有注册的 {target_type} 组件")
+            await self._send_message(f"没有注册的 {target_type} 组件")
             return
 
         components_str = ", ".join(
             f"{name} ({component.component_type})" for name, component in components_info.items()
         )
-        await self.send_text(f"注册的 {target_type} 组件: {components_str}")
+        await self._send_message(f"注册的 {target_type} 组件: {components_str}")
 
     async def _globally_enable_component(self, component_name: str, component_type: str):
         match component_type:
@@ -354,12 +362,12 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
             case "event_handler":
                 target_component_type = ComponentType.EVENT_HANDLER
             case _:
-                await self.send_text(f"未知组件类型: {component_type}")
+                await self._send_message(f"未知组件类型: {component_type}")
                 return
         if component_manage_api.globally_enable_component(component_name, target_component_type):
-            await self.send_text(f"全局启用组件成功: {component_name}")
+            await self._send_message(f"全局启用组件成功: {component_name}")
         else:
-            await self.send_text(f"全局启用组件失败: {component_name}")
+            await self._send_message(f"全局启用组件失败: {component_name}")
 
     async def _globally_disable_component(self, component_name: str, component_type: str):
         match component_type:
@@ -370,13 +378,13 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
             case "event_handler":
                 target_component_type = ComponentType.EVENT_HANDLER
             case _:
-                await self.send_text(f"未知组件类型: {component_type}")
+                await self._send_message(f"未知组件类型: {component_type}")
                 return
         success = await component_manage_api.globally_disable_component(component_name, target_component_type)
         if success:
-            await self.send_text(f"全局禁用组件成功: {component_name}")
+            await self._send_message(f"全局禁用组件成功: {component_name}")
         else:
-            await self.send_text(f"全局禁用组件失败: {component_name}")
+            await self._send_message(f"全局禁用组件失败: {component_name}")
 
     async def _locally_enable_component(self, component_name: str, component_type: str):
         match component_type:
@@ -387,16 +395,16 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
             case "event_handler":
                 target_component_type = ComponentType.EVENT_HANDLER
             case _:
-                await self.send_text(f"未知组件类型: {component_type}")
+                await self._send_message(f"未知组件类型: {component_type}")
                 return
         if component_manage_api.locally_enable_component(
             component_name,
             target_component_type,
             self.message.chat_stream.stream_id,
         ):
-            await self.send_text(f"本地启用组件成功: {component_name}")
+            await self._send_message(f"本地启用组件成功: {component_name}")
         else:
-            await self.send_text(f"本地启用组件失败: {component_name}")
+            await self._send_message(f"本地启用组件失败: {component_name}")
 
     async def _locally_disable_component(self, component_name: str, component_type: str):
         match component_type:
@@ -407,34 +415,40 @@ class ManagementCommand(BaseCommand):
             case "event_handler":
                 target_component_type = ComponentType.EVENT_HANDLER
             case _:
-                await self.send_text(f"未知组件类型: {component_type}")
+                await self._send_message(f"未知组件类型: {component_type}")
                 return
         if component_manage_api.locally_disable_component(
             component_name,
             target_component_type,
             self.message.chat_stream.stream_id,
         ):
-            await self.send_text(f"本地禁用组件成功: {component_name}")
+            await self._send_message(f"本地禁用组件成功: {component_name}")
         else:
-            await self.send_text(f"本地禁用组件失败: {component_name}")
+            await self._send_message(f"本地禁用组件失败: {component_name}")
+    
+    async def _send_message(self, message: str):
+        await send_api.text_to_stream(message, self.stream_id, typing=False, storage_message=False)
 
 
 @register_plugin
 class PluginManagementPlugin(BasePlugin):
     plugin_name: str = "plugin_management_plugin"
-    enable_plugin: bool = True
+    enable_plugin: bool = False
     dependencies: list[str] = []
     python_dependencies: list[str] = []
     config_file_name: str = "config.toml"
     config_schema: dict = {
         "plugin": {
-            "enable": ConfigField(bool, default=True, description="是否启用插件"),
+            "enabled": ConfigField(bool, default=False, description="是否启用插件"),
-            "permission": ConfigField(list, default=[], description="有权限使用插件管理命令的用户列表"),
+            "config_version": ConfigField(type=str, default="1.1.0", description="配置文件版本"),
+            "permission": ConfigField(
+                list, default=[], description="有权限使用插件管理命令的用户列表，请填写字符串形式的用户ID"
+            ),
         },
     }
 
     def get_plugin_components(self) -> List[Tuple[CommandInfo, Type[BaseCommand]]]:
         components = []
-        if self.get_config("plugin.enable", True):
+        if self.get_config("plugin.enabled", True):
             components.append((ManagementCommand.get_command_info(), ManagementCommand))
         return components

src/tools/tool_can_use/__init__.py

@@ -1,20 +0,0 @@
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import (
-    BaseTool,
-    register_tool,
-    discover_tools,
-    get_all_tool_definitions,
-    get_tool_instance,
-    TOOL_REGISTRY,
-)
-
-__all__ = [
-    "BaseTool",
-    "register_tool",
-    "discover_tools",
-    "get_all_tool_definitions",
-    "get_tool_instance",
-    "TOOL_REGISTRY",
-]
-
-# 自动发现并注册工具
-discover_tools()

src/tools/tool_can_use/base_tool.py

@@ -1,115 +0,0 @@
-from typing import List, Any, Optional, Type
-import inspect
-import importlib
-import pkgutil
-import os
-from src.common.logger import get_logger
-from rich.traceback import install
-
-install(extra_lines=3)
-
-logger = get_logger("base_tool")
-
-# 工具注册表
-TOOL_REGISTRY = {}
-
-
-class BaseTool:
-    """所有工具的基类"""
-
-    # 工具名称，子类必须重写
-    name = None
-    # 工具描述，子类必须重写
-    description = None
-    # 工具参数定义，子类必须重写
-    parameters = None
-
-    @classmethod
-    def get_tool_definition(cls) -> dict[str, Any]:
-        """获取工具定义，用于LLM工具调用
-
-        Returns:
-            dict: 工具定义字典
-        """
-        if not cls.name or not cls.description or not cls.parameters:
-            raise NotImplementedError(f"工具类 {cls.__name__} 必须定义 name, description 和 parameters 属性")
-
-        return {
-            "type": "function",
-            "function": {"name": cls.name, "description": cls.description, "parameters": cls.parameters},
-        }
-
-    async def execute(self, function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
-        """执行工具函数
-
-        Args:
-            function_args: 工具调用参数
-
-        Returns:
-            dict: 工具执行结果
-        """
-        raise NotImplementedError("子类必须实现execute方法")
-
-
-def register_tool(tool_class: Type[BaseTool]):
-    """注册工具到全局注册表
-
-    Args:
-        tool_class: 工具类
-    """
-    if not issubclass(tool_class, BaseTool):
-        raise TypeError(f"{tool_class.__name__} 不是 BaseTool 的子类")
-
-    tool_name = tool_class.name
-    if not tool_name:
-        raise ValueError(f"工具类 {tool_class.__name__} 没有定义 name 属性")
-
-    TOOL_REGISTRY[tool_name] = tool_class
-    logger.info(f"已注册: {tool_name}")
-
-
-def discover_tools():
-    """自动发现并注册tool_can_use目录下的所有工具"""
-    # 获取当前目录路径
-    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
-    package_name = os.path.basename(current_dir)
-
-    # 遍历包中的所有模块
-    for _, module_name, _ in pkgutil.iter_modules([current_dir]):
-        # 跳过当前模块和__pycache__
-        if module_name == "base_tool" or module_name.startswith("__"):
-            continue
-
-        # 导入模块
-        module = importlib.import_module(f"src.tools.{package_name}.{module_name}")
-
-        # 查找模块中的工具类
-        for _, obj in inspect.getmembers(module):
-            if inspect.isclass(obj) and issubclass(obj, BaseTool) and obj != BaseTool:
-                register_tool(obj)
-
-    logger.info(f"工具发现完成，共注册 {len(TOOL_REGISTRY)} 个工具")
-
-
-def get_all_tool_definitions() -> List[dict[str, Any]]:
-    """获取所有已注册工具的定义
-
-    Returns:
-        List[dict]: 工具定义列表
-    """
-    return [tool_class().get_tool_definition() for tool_class in TOOL_REGISTRY.values()]
-
-
-def get_tool_instance(tool_name: str) -> Optional[BaseTool]:
-    """获取指定名称的工具实例
-
-    Args:
-        tool_name: 工具名称
-
-    Returns:
-        Optional[BaseTool]: 工具实例，如果找不到则返回None
-    """
-    tool_class = TOOL_REGISTRY.get(tool_name)
-    if not tool_class:
-        return None
-    return tool_class()

src/tools/tool_can_use/compare_numbers_tool.py

@@ -1,49 +0,0 @@
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool
-from src.common.logger import get_logger
-from typing import Any
-
-logger = get_logger("compare_numbers_tool")
-
-
-class CompareNumbersTool(BaseTool):
-    """比较两个数大小的工具"""
-
-    name = "compare_numbers"
-    description = "使用工具 比较两个数的大小，返回较大的数"
-    parameters = {
-        "type": "object",
-        "properties": {
-            "num1": {"type": "number", "description": "第一个数字"},
-            "num2": {"type": "number", "description": "第二个数字"},
-        },
-        "required": ["num1", "num2"],
-    }
-
-    async def execute(self, function_args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
-        """执行比较两个数的大小
-
-        Args:
-            function_args: 工具参数
-
-        Returns:
-            dict: 工具执行结果
-        """
-        num1: int | float = function_args.get("num1")  # type: ignore
-        num2: int | float = function_args.get("num2")  # type: ignore
-
-        try:
-            if num1 > num2:
-                result = f"{num1} 大于 {num2}"
-            elif num1 < num2:
-                result = f"{num1} 小于 {num2}"
-            else:
-                result = f"{num1} 等于 {num2}"
-
-            return {"type": "comparison_result", "id": f"{num1}_vs_{num2}", "content": result}
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"比较数字失败: {str(e)}")
-            return {"type": "info", "id": f"{num1}_vs_{num2}", "content": f"比较数字失败，炸了: {str(e)}"}
-
-
-# 注册工具
-# register_tool(CompareNumbersTool)

src/tools/tool_can_use/rename_person_tool.py

@@ -1,104 +0,0 @@
-from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool
-from src.person_info.person_info import get_person_info_manager
-from src.common.logger import get_logger
-import time
-
-
-logger = get_logger("rename_person_tool")
-
-
-class RenamePersonTool(BaseTool):
-    name = "rename_person"
-    description = (
-        "这个工具可以改变用户的昵称。你可以选择改变对他人的称呼。你想给人改名，叫别人别的称呼，需要调用这个工具。"
-    )
-    parameters = {
-        "type": "object",
-        "properties": {
-            "person_name": {"type": "string", "description": "需要重新取名的用户的当前昵称"},
-            "message_content": {
-                "type": "string",
-                "description": "当前的聊天内容或特定要求，用于提供取名建议的上下文，尽可能详细。",
-            },
-        },
-        "required": ["person_name"],
-    }
-
-    async def execute(self, function_args: dict, message_txt=""):
-        """
-        执行取名工具逻辑
-
-        Args:
-            function_args (dict): 包含 'person_name' 和可选 'message_content' 的字典
-            message_txt (str): 原始消息文本 (这里未使用，因为 message_content 更明确)
-
-        Returns:
-            dict: 包含执行结果的字典
-        """
-        person_name_to_find = function_args.get("person_name")
-        request_context = function_args.get("message_content", "")  # 如果没有提供，则为空字符串
-
-        if not person_name_to_find:
-            return {"name": self.name, "content": "错误：必须提供需要重命名的用户昵称 (person_name)。"}
-        person_info_manager = get_person_info_manager()
-        try:
-            # 1. 根据昵称查找用户信息
-            logger.debug(f"尝试根据昵称 '{person_name_to_find}' 查找用户...")
-            person_info = await person_info_manager.get_person_info_by_name(person_name_to_find)
-
-            if not person_info:
-                logger.info(f"未找到昵称为 '{person_name_to_find}' 的用户。")
-                return {
-                    "name": self.name,
-                    "content": f"找不到昵称为 '{person_name_to_find}' 的用户。请确保输入的是我之前为该用户取的昵称。",
-                }
-
-            person_id = person_info.get("person_id")
-            user_nickname = person_info.get("nickname")  # 这是用户原始昵称
-            user_cardname = person_info.get("user_cardname")
-            user_avatar = person_info.get("user_avatar")
-
-            if not person_id:
-                logger.error(f"找到了用户 '{person_name_to_find}' 但无法获取 person_id")
-                return {"name": self.name, "content": f"找到了用户 '{person_name_to_find}' 但获取内部ID时出错。"}
-
-            # 2. 调用 qv_person_name 进行取名
-            logger.debug(
-                f"为用户 {person_id} (原昵称: {person_name_to_find}) 调用 qv_person_name，请求上下文: '{request_context}'"
-            )
-            result = await person_info_manager.qv_person_name(
-                person_id=person_id,
-                user_nickname=user_nickname,  # type: ignore
-                user_cardname=user_cardname,  # type: ignore
-                user_avatar=user_avatar,  # type: ignore
-                request=request_context,
-            )
-
-            # 3. 处理结果
-            if result and result.get("nickname"):
-                new_name = result["nickname"]
-                # reason = result.get("reason", "未提供理由")
-                logger.info(f"成功为用户 {person_id} 取了新昵称: {new_name}")
-
-                content = f"已成功将用户 {person_name_to_find} 的备注名更新为 {new_name}"
-                logger.info(content)
-                return {"type": "info", "id": f"rename_success_{time.time()}", "content": content}
-            else:
-                logger.warning(f"为用户 {person_id} 调用 qv_person_name 后未能成功获取新昵称。")
-                # 尝试从内存中获取可能已经更新的名字
-                current_name = await person_info_manager.get_value(person_id, "person_name")
-                if current_name and current_name != person_name_to_find:
-                    return {
-                        "name": self.name,
-                        "content": f"尝试取新昵称时遇到一点小问题，但我已经将 '{person_name_to_find}' 的昵称更新为 '{current_name}' 了。",
-                    }
-                else:
-                    return {
-                        "name": self.name,
-                        "content": f"尝试为 '{person_name_to_find}' 取新昵称时遇到了问题，未能成功生成。可能需要稍后再试。",
-                    }
-
-        except Exception as e:
-            error_msg = f"重命名失败: {str(e)}"
-            logger.error(error_msg, exc_info=True)
-            return {"type": "info_error", "id": f"rename_error_{time.time()}", "content": error_msg}

src/tools/tool_use.py

@@ -1,55 +0,0 @@
-import json
-from src.common.logger import get_logger
-from src.tools.tool_can_use import get_all_tool_definitions, get_tool_instance
-
-logger = get_logger("tool_use")
-
-
-class ToolUser:
-    @staticmethod
-    def _define_tools():
-        """获取所有已注册工具的定义
-
-        Returns:
-            list: 工具定义列表
-        """
-        return get_all_tool_definitions()
-
-    @staticmethod
-    async def _execute_tool_call(tool_call):
-        """执行特定的工具调用
-
-        Args:
-            tool_call: 工具调用对象
-            message_txt: 原始消息文本
-
-        Returns:
-            dict: 工具调用结果
-        """
-        try:
-            function_name = tool_call["function"]["name"]
-            function_args = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])
-
-            # 获取对应工具实例
-            tool_instance = get_tool_instance(function_name)
-            if not tool_instance:
-                logger.warning(f"未知工具名称: {function_name}")
-                return None
-
-            # 执行工具
-            result = await tool_instance.execute(function_args)
-            if result:
-                # 直接使用 function_name 作为 tool_type
-                tool_type = function_name
-
-                return {
-                    "tool_call_id": tool_call["id"],
-                    "role": "tool",
-                    "name": function_name,
-                    "type": tool_type,
-                    "content": result["content"],
-                }
-            return None
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"执行工具调用时发生错误: {str(e)}")
-            return None

template/bot_config_template.toml

@@ -52,26 +52,26 @@ relation_frequency = 1 # 关系频率，麦麦构建关系的频率
 
 [chat] #麦麦的聊天通用设置
 focus_value = 1 
-# 麦麦的专注思考能力，越低越容易专注，消耗token也越多
+# 麦麦的专注思考能力，越高越容易专注，可能消耗更多token
 # 专注时能更好把握发言时机，能够进行持久的连续对话
 
+willing_amplifier = 1 # 麦麦回复意愿
+
 max_context_size = 25 # 上下文长度
-thinking_timeout = 20 # 麦麦一次回复最长思考规划时间，超过这个时间的思考会放弃（往往是api反应太慢）
+thinking_timeout = 40 # 麦麦一次回复最长思考规划时间，超过这个时间的思考会放弃（往往是api反应太慢）
 replyer_random_probability = 0.5 # 首要replyer模型被选择的概率
 
 mentioned_bot_inevitable_reply = true # 提及 bot 大概率回复
 at_bot_inevitable_reply = true # @bot 或 提及bot 大概率回复
 
-use_s4u_prompt_mode = true # 是否使用 s4u 对话构建模式，该模式会更好的把握当前对话对象的对话内容，但是对群聊整理理解能力较差（测试功能！！可能有未知问题！！)
-
 
 talk_frequency = 1 # 麦麦回复频率，越高，麦麦回复越频繁
 
-time_based_talk_frequency = ["8:00,1", "12:00,1.5", "18:00,2", "01:00,0.5"]
+time_based_talk_frequency = ["8:00,1", "12:00,1.2", "18:00,1.5", "01:00,0.6"]
 # 基于时段的回复频率配置（可选）
 # 格式：time_based_talk_frequency = ["HH:MM,frequency", ...]
 # 示例：
-# time_based_talk_frequency = ["8:00,1", "12:00,2", "18:00,1.5", "00:00,0.5"]
+# time_based_talk_frequency = ["8:00,1", "12:00,1.2", "18:00,1.5", "00:00,0.6"]
 # 说明：表示从该时间开始使用该频率，直到下一个时间点
 # 注意：如果没有配置，则使用上面的默认 talk_frequency 值
 
@@ -105,11 +105,9 @@ ban_msgs_regex = [
 
 [normal_chat] #普通聊天
 willing_mode = "classical" # 回复意愿模式 —— 经典模式：classical，mxp模式：mxp，自定义模式：custom（需要你自己实现）
-response_interested_rate_amplifier = 1 # 麦麦回复兴趣度放大系数
 
 [tool]
-enable_in_normal_chat = false # 是否在普通聊天中启用工具
+enable_tool = false # 是否在普通聊天中启用工具
-enable_in_focus_chat = true # 是否在专注聊天中启用工具
 
 [emoji]
 emoji_chance = 0.6 # 麦麦激活表情包动作的概率