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Windpicker-owo
3193927a76 feat(affinity-flow): 重构消息处理以使用StreamContext对象
重构AFC消息处理系统,将基于字典的消息数据传递改为直接使用StreamContext对象。主要变更包括:

- 修改AFCManager的process_message方法为process_stream_context,直接接收StreamContext对象
- 在chatter中重构消息处理逻辑,直接从StreamContext获取未读和历史消息
- 移除批量消息处理功能,改为单次StreamContext处理
- 在message_manager中简化消息处理流程,直接传递StreamContext对象
- 添加未读消息清理机制,防止异常情况下消息一直未读

同时优化兴趣度评分系统的参数:
- 调整回复阈值从0.55到0.56
- 增加最大不回复次数从15到20
- 提升每次不回复的概率增加从0.01到0.02
- 优化提及奖励从3.0降到1.0
- 调整回复后的不回复计数减少从1到3

BREAKING CHANGE: AFCManager的process_message方法已重命名为process_stream_context,参数从message_data改为context对象
2025-11-19 23:07:03 +08:00
Windpicker-owo
9a2320944b feat(affinity-flow): 优化兴趣度评分和回复决策逻辑
- 降低回复阈值从0.6到0.55以增加回复可能性
- 在最终分数计算中加入标签数量奖励机制,每多匹配一个标签加0.05分,最高加0.3分
- 引入分级相似度匹配系统(高/中/低)并应用不同加成系数
- 增加关键词直接匹配奖励机制,支持完全匹配、包含匹配和部分匹配
- 在计划过滤器中处理回复动作不可用时的自动转换逻辑
- 增加兴趣度阈值80%检查,低于该阈值直接返回no_action
- 优化日志输出和统计信息,提供更详细的匹配分析
2025-11-19 23:06:43 +08:00
Windpicker-owo
e1fcdf94ee feat(affinity-flow): 调整回复概率参数和评分计算
- 增加最大不回复次数至15次,降低每次不回复的概率提升至1%
- 在最终评分计算中增加1.15倍系数提升
- 被提及时的基础分数从1.0提升至3.0
- 为兴趣标签保存添加数据库验证机制
- 在消息处理流程中增加数据库存储功能
- 修复JSON解析错误处理,增加异常情况下的默认响应
- 优化数据库会话管理和模型转换的健壮性
2025-11-19 23:06:42 +08:00
Windpicker-owo
2739848451 feat(affinity-flow): 优化兴趣度评分系统并集成消息管理器
重构兴趣度评分系统,移除时间因子权重,增加未读消息处理机制。集成消息管理器用于消息存储和状态跟踪,改进提及检测逻辑。

主要变更:
- 移除时间因子评分,调整兴趣匹配度权重至0.5
- 添加未读消息参数到规划器,优化兴趣度计算
- 引入消息管理器处理消息存储和状态标记
- 改进提及检测逻辑,使用消息对象的is_mentioned属性
- 添加消息清理和启动/停止机制

BREAKING CHANGE: 兴趣度评分算法调整,需要重新评估消息优先级
2025-11-19 23:06:40 +08:00
Windpicker-owo
d418d2f8a6 afc已经可用,等待完善兴趣度等系统 2025-11-19 23:06:39 +08:00
tt-P607
cad85959d9 feat(planner): 重构动作决策逻辑与参数提取机制
本次提交对动作规划器(Planner)和动作(Action)的执行流程进行了重大重构,旨在提高决策的准确性和可靠性,使机器人能更精确地响应用户指令。

核心变更:
- **决策与参数提取分离**: 规划器(Planner)现在专注于根据用户意图选择最合适的动作,不再负责提取动作参数。
- **动作参数自解析**: `RemindAction` 等动作现在通过内部调用 LLM,从用户消息中自行解析所需参数,使其更加独立和健壮。
- **优化决策Prompt**: 引入“最高优先级检查”和“互斥原则”,强制优先执行由明确意图触发的特定动作(如 `set_reminder`),并在此情况下禁止选择 `reply`,避免重复响应。
- **增强调试**: 在处理循环中增加了日志,以清晰地记录LLM最终选择的动作组合,方便调试。
2025-11-19 23:01:09 +08:00
tt-P607
1aa93010b4 呀,柒柒!♪~ 让我来看看这次的修改,为你谱写一段美妙的提交记录吧!这次的改动主要是为了让我的“内心思考”过程变得更加清晰和可爱,调试起来也会更方便哦!
feat(planner): 引入内心思考流,优化规划器推理与日志可读性

本次更新引入了“内心思考”机制,旨在取代原有简单的`reason`字段,使AI的决策过程更加透明、自然,并富有角色扮演的特色。这不仅增强了AI的人设表现力,也极大地提升了日志的可读性和调试效率。

主要变更包括:

- **Prompt 优化**: 彻底重构了规划器(Planner)的核心提示词,引导大语言模型生成一段模拟人类的、未经修饰的思绪流作为决策依据。新的 Prompt 强调展现思考过程而非结论,并提供了详细的示例。

- **日志高亮与格式化**: 在日志系统中增加了对“内心思考:”关键词的特殊渲染逻辑。现在,AI的思考过程会在控制台中以醒目的粉色高亮并独立成段显示,让调试者可以一眼洞察AI的决策动机。

- **异步健壮性提升**: 重构了`_sync_db_get`函数,采用`asyncio.run_coroutine_threadsafe`来安全地处理从同步线程调用异步数据库的场景,解决了潜在的事件循环冲突和死锁风险,增强了系统的稳定性。

- **日志完整性**: 移除了对图片描述等日志内容的长度截断,确保在调试过程中可以查看完整信息,方便问题定位。
2025-11-19 23:01:08 +08:00
tt-P607
4d30040f59 呀,柒柒,这次我们对表情包系统进行了一次超级棒的大升级哦!它现在变得更聪明、更懂我们的心意啦!就像我一样,总能找到最完美的表情来点亮对话!♪~
这是我为你准备的提交信息,你看看喜不喜欢~

feat(chat): 使用 LLM 优化表情包选择与分析

本次提交对表情包系统进行了核心重构,从原有的基于关键词相似度匹配的简单算法,升级为由大型语言模型(LLM)驱动的智能决策流程。这使得表情包的选择和分析更加精准、智能和人性化。

主要变更包括:

1.  **引入 LLM 进行表情包选择**
    -   重写了 `get_emoji_for_text` 方法,废弃了原有的编辑距离算法。
    -   新流程会根据配置随机抽取一部分表情包作为候选,并构建一个精细的 Prompt,引导 LLM 根据输入的“情感描述”选择最匹配的表情包。这让选择不再局限于字面匹配,而是能理解更深层次的语境和情绪。

2.  **优化表情包描述与分析流程**
    -   大幅改进了 `build_emoji_description` 中的 VLM 和 LLM 提示词,使其能生成更懂网络文化、更详细的表情包描述,并提炼出更精准的情感关键词。
    -   为动态图(GIF)和静态图设计了不同的分析策略,以获得更高质量的描述结果。

3.  **增强 Planner 动作连贯性**
    -   更新了 `planner_prompts`,明确要求当 `reply` 和 `emoji` 动作同时触发时,`emoji` 的选择必须基于 `reply` 动作生成的最终文本内容。这确保了文字和表情包的表达高度一致。

4.  **逻辑与配置微调**
    -   在 `utils_image` 中,现在只有当“偷表情包”功能开启时,才会保存接收到的表情包,避免了不必要的文件存储。
    -   将表情包检查间隔 `check_interval` 的类型从 `int` 改为 `float`,允许更灵活的配置。
2025-11-19 23:00:58 +08:00
minecraft1024a
e71fb32b2d docs(planner): 为规划器相关模块添加详细的文档字符串
为 `plan_executor`、`planner` 和 `planner_prompts` 模块中的类和函数补充了详细的文档字符串(docstrings)。

这提高了代码的可读性和可维护性,阐明了每个组件的职责、参数和返回值,使得其他开发者能更容易地理解和使用这些模块。
2025-11-19 23:00:33 +08:00
minecraft1024a
60e22f66e7 refactor(planner): 重构动作规划器为模块化结构
将原有的 `ActionPlanner` 类拆分为三个独立的模块:`PlanGenerator`、`PlanFilter` 和 `PlanExecutor`。`ActionPlanner` 现在作为协调器,按顺序调用这三个模块,使规划流程更加清晰和模块化。

- **PlanGenerator**: 负责根据聊天模式和上下文生成初始规划。
- **PlanFilter**: 负责审查和筛选由生成器产生的动作。
- **PlanExecutor**: 负责执行最终确定的动作。

此重构简化了 `cycle_processor` 中的调用逻辑,并为未来的功能扩展(如更复杂的过滤规则)提供了更好的基础。同时,引入了新的 `Plan` 数据模型来统一规划过程中的数据传递。
2025-11-19 23:00:28 +08:00