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e6d5c405bac301ecd9f51e8be1da88539b79a7d2
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tt-P607
e6d5c405ba feat(knowledge): 优化知识库返回结构和集成流程 
- 重构QAManager.get_knowledge()返回结构化字典包含知识项和摘要
- 在bot.py中添加initialize_lpmm_knowledge()初始化调用
- 更新Prompt类知识库集成逻辑，改进错误处理
- 优化lpmm知识工具显示格式，增强用户体验
- 调整异步任务基础超时时间从10秒增至20秒
 2025-11-19 23:01:07 +08:00
tt-P607
e31af08dfa feat(proactive): 优化主动思考逻辑，改进搜索决策与信息融合 
升级了搜索决策模型，使其能更准确地区分依赖“外部信息”的话题和依赖“内部信息”的社交话题，从而减少不必要的网络搜索。

- **精确决策**: 新的判断原则引导模型更深入地分析话题本质，避免为个人感受或日常闲聊等话题启动搜索。
- **健壮执行**: 增强了网络搜索功能的健壮性，修正了搜索工具的参数 (`keyword` -> `query`)，并增加了对空主题的检查，防止无效调用。
- **自然融合**: 优化了最终回复的生成提示，引导模型将获取到的网络信息更自然地融入对话，作为话题的补充或引子，而不是生硬地复述。
 2025-11-19 23:01:06 +08:00
tt-P607
5f946956a8 feat(proactive): 优化主动聊天逻辑，增加搜索前判断与回复前检查 
为了提升主动聊天的智能化和自然度，本次更新引入了两个核心优化：

1.  **搜索前决策**: 在为主动话题进行网络搜索前，新增一个LLM决策步骤，判断该话题是否有搜索的必要性。这避免了对日常寒暄或无需外部信息的话题进行不必要的搜索，提高了效率。

2.  **回复前检查强化**: 严格化了主动回复的触发条件。现在，系统会检查自己的上一条消息是否得到回应，如果无人回应则倾向于保持沉默，以避免连续发言造成打扰。同时，所有判断标准需全部满足才能触发回复，使行为更符合社交直觉。
 2025-11-19 23:01:04 +08:00
tt-P607
2f90f69135 feat(emoji): 避免发送近期使用过的表情包以减少重复 
为了提升表情包发送的自然度和多样性，引入了表情包历史记录机制。

该功能通过以下方式工作：
- 在选择表情包之前，系统会获取当前会话最近发送过的表情包记录。
- 从候选表情包池中过滤掉这些近期已使用过的表情，从而鼓励使用更多不同的表情。
- 当一个表情包成功发送后，其描述会被添加到历史记录中，用于未来的筛选。
 2025-11-19 23:01:03 +08:00
Furina-1013-create
37ef10f499 修复reply动作缺少action_message的重大问题 2025-11-19 23:00:59 +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
tt-P607
00c00f1068 refactor(chat): 优化 LLM 消息分段提示词 
旧版的消息分段提示词（“消息分段艺术”）过于抽象，可能导致模型的分段行为不够自然或不符合预期。

本次更新将提示词重构为更具体、更具指导性的“消息分段指导”，旨在引导模型生成更贴近真人聊天习惯的、富有节奏感的回复。新的指导方针明确了分段的几个核心场景，如逻辑断点、情绪转折和信息强调，并引入了对分段长度的软性建议，以提升整体对话体验。
 2025-11-19 23:00:57 +08:00
minecraft1024a
297cd85b09 refactor(data_model): 解除 plan_filter 对 DatabaseMessages 的直接依赖 
将 `target_message_obj` 的类型从 `DatabaseMessages` 实例改为字典，从而消除了 `plan_filter` 模块对 `database_data_model` 的循环导入风险。同时更新了 `ActionPlannerInfo` 中 `action_message` 的类型注解以保持一致性。
 2025-11-19 23:00:57 +08:00
minecraft1024a
cbbb5746ce chore(log): 移除调试日志并将部分日志级别降为debug 
将规划器和过滤器中的临时调试日志移除，并将部分用于追踪流程的info级别日志调整为debug级别，以减少在生产环境中的日志噪音。

同时，在`cycle_processor.py`中增加了对事件处理结果的空值检查，以增强代码的健壮性。（也许是bug真的能修好了——）
 2025-11-19 23:00:56 +08:00
minecraft1024a
107a04c4d5 chore(log): 增加 plan_filter 调试日志输出 
在 plan_filter 的关键位置增加了详细的日志输出，以便于调试和追踪 plan 的处理流程。

- 在 filter 方法的入口和出口记录 plan 状态。
- 记录构建后的 LLM prompt。
- 将 LLM 原始返回的日志级别调整为 warning，使其更显眼。
- 记录修复和解析后的 JSON 对象。
 2025-11-19 23:00:55 +08:00
minecraft1024a
b65b00be53 chore(dev): 临时增加调试日志输出 2025-11-19 23:00:55 +08:00
minecraft1024a
beec0a7f13 feat(dev): 增加规划器动作日志输出 
在动作规划器完成规划后，增加一条日志记录，用于输出规划器生成的具体动作。这有助于在开发和调试过程中，更直观地追踪和理解系统的决策流程。
 2025-11-19 23:00:54 +08:00
tt-P607
513a5c17a2 refactor(chat): 简化记忆激活方法的参数 
更新 `activate_memory_with_chat_history` 的调用方式，使用 `target_message` 对象来替代独立的 `target_user` 和 `chat_id` 参数。

此举将相关上下文封装到单个对象中，使得接口更加清晰，提高了代码的可维护性。
 2025-11-19 23:00:46 +08:00
minecraft1024a
3ad36912e3 feat(chat): 增加调试日志输出 
为了方便调试，在执行文本回复动作时，增加了一条详细的调试日志。这条日志会输出完整的 `action_message` 内容，并带有一个特殊的提示，方便在出现问题时快速定位和反馈。
 2025-11-19 23:00:45 +08:00
minecraft1024a
cc7920c002 feat(chat): 增加回复动作的消息日志输出 
在执行回复动作前，增加对 `action_message` 的日志输出，方便调试和追踪回复流程中的具体消息内容。
 2025-11-19 23:00:45 +08:00
minecraft1024a
fd8bbd33cb fix(chat): 修复获取用户ID时使用了错误的键名 
将 `action_message.get("user_id", "")` 修改为 `action_message.get("chat_info_user_id", "")`，以确保从 `action_message` 字典中正确获取用户ID。

chore: 更新 .gitignore 文件

添加 `src/chat/planner_actions/新建 文本文档.txt` 到忽略列表，以避免将临时文件提交到版本库。
 2025-11-19 23:00:45 +08:00
Windpicker-owo
e2cd82e009 注释 2025-11-19 23:00:44 +08:00
minecraft1024a
9b7c5be780 refactor(chat): 优化plan_filter中的回复动作处理逻辑 
- 引入 `reply_action_added` 标志位，确保在一次处理中只添加一个回复类型的动作（如 `reply` 或 `proactive_reply`）。
- 优化了循环和条件判断逻辑，使代码更清晰、更健壮，防止因LLM返回多个回复动作而导致的意外行为。
 2025-11-19 23:00:43 +08:00
minecraft1024a
8d8cae8c10 fix(chat): 修复计划过滤器和消息构建器中的潜在空指针问题 
- 在 `plan_filter.py` 中，当LLM未指定 `target_message_id` 时，明确将目标消息设置为最新的消息，避免后续操作因 `target_message_dict` 未定义而出错。
- 在 `chat_message_builder.py` 中，为 `replace_user_references_sync` 函数增加了对 `content` 为空的检查，防止后续处理引发异常。
- 将数据库查询从 `.scalar()` 改为 `.scalar_one_or_none()`，以更清晰地处理未找到结果的情况。
 2025-11-19 23:00:43 +08:00
minecraft1024a
31bdaa3747 refactor(at_user): 优化艾特用户插件逻辑并移除模糊匹配 
重构了艾特用户插件，主要改动如下：
- 移除 `fuzzywuzzy` 依赖和相关的模糊匹配逻辑，改为直接通过 `person_info_manager` 精确查找用户。
- 优化了 `AtAction` 的执行流程，现在通过调用 `DefaultReplyer` 生成更智能、更符合上下文的回复内容，而不是发送固定文本。
- 新增了 `/at` 命令，允许用户通过指令直接艾特指定用户并发送消息。
- 删除了 `proactive_thinker.py` 中不再使用的 `_get_reminder_context` 方法，以清理与旧提醒功能相关的代码。
 2025-11-19 23:00:42 +08:00
minecraft1024a
5eaa5f74e8 Revert "feat(reminder): 增强定时提醒系统，实现智能用户识别与上下文感知回复" 
This reverts commit e1ebf41f8d.
 2025-11-19 23:00:41 +08:00
minecraft1024a
38c94ecb73 refactor(heart_flow): 移除智能提醒分析逻辑 
从消息处理流程中移除旧的智能提醒分析模块。

该功能已被一个新的、更可靠的提醒系统取代，因此旧的实现被移除以简化代码库并消除冗余。
 2025-11-19 23:00:40 +08:00
minecraft1024a
7d06dd1bce 试图引爆定时提醒,我有一个更好的东西 2025-11-19 23:00:37 +08:00
minecraft1024a
d1100913fa chore(planner): 临时禁用执行器调用 
为了调试规划器流程的其他部分，暂时注释掉了对 `self.executor.execute(filtered_plan)` 的调用。
 2025-11-19 23:00:35 +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
ed8e4cab83 修复了**AI写出来的虫子 2025-11-19 23:00:31 +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
tt-P607
ca2941f5f7 根据提供的 git diff 分析，这是一个重构变更，主要是修改了异步内存包装器的导入和使用方式。以下是生成的常规提交消息： 
refactor(prompt): 重构异步即时内存包装器的导入和使用方式

- 将 async_memory 导入更改为 get_async_instant_memory 函数
- 简化内存获取逻辑，通过工厂函数创建包装器实例
- 更新参数传递方式，使用 target 替代 sender 参数
- 减少代码行数，提高可读性
 2025-11-19 23:00:27 +08:00
BuildTools
ca82c1c2f2 优化s4u提示词 2025-11-19 23:00:25 +08:00
tt-P607
25aa75a6db feat(prompt): 添加安全准则参数并更新工具执行器 
- 在PromptParameters类中添加safety_guidelines_block参数
- 更新ToolExecutor初始化，传入chat_id参数用于上下文追踪
- 在所有参数准备方法中集成安全准则配置
- 增强prompt系统的安全性和可追溯性
 2025-11-19 23:00:18 +08:00
minecraft1024a
e607dcb36b refactor(core): 延迟初始化知识库并优化导入结构 
将LPMM知识库的初始化逻辑封装到`initialize_lpmm_knowledge`函数中，并将其调用移至`main.py`，以实现延迟加载并改善启动流程。

为了解决循环导入问题，将`component_registry`的导入移至`BaseAction.call`方法内部。
 2025-11-19 23:00:18 +08:00
minecraft1024a
a935a775da rrrrrrrrrrrrruuuuuuuuuuuuuuuffffffffffffffffffffffffffff x3 2025-11-19 23:00:16 +08:00
BuildTools
14a70496f7 feat(chat): 增强prompt构建功能并优化回复逻辑 
- 为HfcContext和ChatStream添加focus_energy配置支持
- 修复默认回复生成器中识别自身消息的逻辑
- 完整实现prompt构建中的表达习惯、记忆、工具信息和知识模块
- 优化错误处理，使用原生异常链式传递
- 确保数据库操作中focus_energy字段的持久化

这些改进提升了聊天系统的上下文感知能力和回复质量，同时增强了模块的健壮性和可维护性。
 2025-11-19 23:00:13 +08:00
tt-P607
bd8b6232ca feat(prompt): 添加背景故事与安全准则 
本次提交在人设配置中引入了“背景故事”和“安全准则”两个新字段，旨在增强 Bot 的角色深度和互动安全性。

- **背景故事 (`background_story`)**: 允许用户定义详细的世界观或角色背景。这部分内容将作为背景知识注入 Prompt，指导模型在不直接复述的情况下理解和运用，从而塑造更丰富的角色。

- **安全准则 (`safety_guidelines`)**: 用户可以明确定义 Bot 必须遵守的行为红线。这些准则会被整合进系统指令，为模型处理不当或敏感请求提供清晰的、可配置的指导方针，提升了交互的安全性。
 2025-11-19 23:00:12 +08:00
minecraft1024a
fac83665da feat(plugin): 允许在Action内部调用其他Action 
在`BaseAction`中新增`call_action`方法，使得一个Action可以方便地调用并执行另一个已注册的Action。

该方法会：
- 从组件注册中心查找并获取目标Action类。
- 复用当前Action的上下文信息（如`chat_stream`, `cycle_timers`等）来实例化目标Action。
- 执行目标Action并返回其执行结果。

这为创建更复杂、可组合的插件逻辑提供了基础，提高了代码的复用性和模块化程度。
 2025-11-19 23:00:10 +08:00
minecraft1024a
bb1c126bb2 refactor(chat): 调整分段指令在提示词中的位置 
将回复分割指令从注入到 "现在，你说：" 之前，改为直接添加到整个提示词的顶部。

这种调整简化了提示词的构建逻辑，并确保分割指令作为最高优先级的上下文被模型处理，从而提高其遵循指令的稳定性。
 2025-11-19 23:00:09 +08:00
tt-P607
08dc99ae51 feat(chat): 为回复分割器添加 llm 与 punctuation 模式 
本次更新重构了回复分割功能，引入了 `split_mode` 配置项，允许用户在两种分割模式之间进行选择，提供了更大的灵活性。

- **`llm` 模式**: 延续了由大语言模型通过 `[SPLIT]` 标记决定断句的功能。此模式下的提示词（Prompt）已进一步优化，以引导模型做出更自然的分割。
- **`punctuation` 模式**: 恢复了传统的基于标点符号的分割逻辑。这已设为新的默认模式，确保用户更新后行为与旧版本保持一致。

此外，`at_user` 插件也进行了适配，以正确处理由 `llm` 模式可能产生的多段消息。
 2025-11-19 22:59:56 +08:00
tt-P607
97e566b893 feat(chat): 实现由 LLM 控制的自然回复分割 
之前基于标点符号的自动分割逻辑较为僵硬，有时会破坏回复的连贯性，导致对话体验不佳。

本次更新引入了一种由 LLM 主导的回复分割机制：
1.  在 Prompt 中增加了明确的分割指令，引导 LLM 在需要模拟人类对话停顿或转折时，使用 `[SPLIT]` 标记。
2.  后端回复处理逻辑相应更新，优先根据 `[SPLIT]` 标记分割消息。
3.  若 LLM 未提供 `[SPLIT]` 标记，则将整段回复作为单条消息发送，避免了不必要的拆分。

此项改动旨在让消息的发送节奏更贴近真实人类的聊天习惯，从而提升交互的自然感和流畅度。
 2025-11-19 22:59:48 +08:00
BuildTools
308c036d2c fix(chat): 防止机器人回复自身消息 
添加配置选项 `allow_reply_self` 控制是否允许机器人回复自己发送的消息
当此选项为 false 时，在回复动作执行前检查目标用户 ID，如果是机器人自身则跳过回复

同时删除无用的测试文件 `test_planner_personality.py
 2025-11-19 22:59:47 +08:00
tt-P607
0b84b98462 feat(chat): 引入专注模式安静群组功能 
新增 `focus_mode_quiet_groups` 配置项，允许用户指定在专注模式下需要保持安静的群组列表。

在此列表中的群组，机器人只有在被明确提及（艾特）时才会做出回应。这有助于在某些活跃度高但不需要机器人持续参与的群组中减少打扰。

该功能兼容了不同QQ适配器（如 `qq` 和 `napcat`）的平台名称。
 2025-11-19 22:59:47 +08:00
tt-P607
63b42d2814 fix(chat): 避免在message_data为空时产生`AttributeError 2025-11-19 22:59:45 +08:00
tt-P607
ff35586f84 feat(reminder): 增强提醒功能，可将“我”识别为目标用户 
通过向LLM提示词中传递消息发送者昵称，系统现在能够正确解析包含第一人称代词（如“我”）的提醒任务。这解决了之前无法为用户设置“提醒我”这类个人提醒的问题，使其交互更加自然。

此外，还优化了`@user`插件中生成提醒内容的提示词，明确指示LLM不要在回复中包含`@`或用户名，以避免系统自动@后出现重复的用户名，提升了提醒消息的质量。
 2025-11-19 22:59:43 +08:00
tt-P607
96455526b4 fix(chat): 将 proactive_reply 动作添加到豁免列表 
主动回复（proactive_reply）动作不针对特定消息，也不属于需要验证的可用工具。

此更改将其添加到 planner 的逻辑检查豁免中，以防止因缺少 `target_message_id` 或不在可用动作列表中而被错误地判定为无效。
 2025-11-19 22:59:41 +08:00
tt-P607
e568a7e439 fix(chat): 修复空消息引用并调整动作处理逻辑 
- 在 `DefaultReplyer` 中增加了对 `reply_message` 的空值检查，以避免在无回复上下文时引发错误。
- 在 `ActionPlanner` 中将 'do_nothing' 添加到非目标动作列表中，以正确处理此新增的无操作指令。
- 将 `EmojiAction` 使用的 LLM 模型从 'utils_small' 更新为 'planner'，以适应模型配置的变更。
 2025-11-19 22:59:39 +08:00
tt-P607
eb80bd91a1 feat(reminder): 增强定时提醒系统，实现智能用户识别与上下文感知回复 
对定时提醒功能进行了重大重构和增强，使其更加智能和人性化。

主要更新包括：
- **智能用户识别**: 引入LLM从提醒内容中提取需要@的目标用户，取代了原有的简单正则表达式匹配，能够更准确地理解自然语言指令，如“提醒阿范喝水”。
- **专用提醒回复**: 当提醒任务不包含特定目标用户时（如“提醒我喝水”），系统不再简单回退，而是会调用一个专用的LLM流程，生成一条符合Bot性格的、温暖贴心的提醒消息。
- **上下文传递**: 创建提醒时会保存完整的原始消息，并在触发提醒时将其传递给处理流程。这使得LLM在执行@操作或生成回复时能拥有完整上下文，避免了记忆割裂感。
- **@用户匹配优化**: 增强了`at_user`动作的底层用户匹配逻辑，采用“精确匹配 -> 包含匹配 -> 模糊匹配”的多层策略，显著提高了在群聊中查找目标用户的准确率和鲁棒性。
- **提示词优化**: 全面优化了提醒流程中涉及的LLM提示词，无论是用户提取还是最终的@消息生成，都更具情景感，使Bot的回复更加自然流畅。
 2025-11-19 22:59:38 +08:00
tt-P607
47ee2ba693 feat(planner): 重构动作规划器以支持组合动作和概率性表情 
重写了 Planner 的主 Prompt，引导 LLM 将回复(reply)视为主动作，将表情(emoji)等视为辅助动作，从而更好地生成组合动作，使响应更生动。

- 移除了旧的“100%概率动作强制添加”逻辑，并替换为新的“概率性表情”机制。现在，当生成回复时，会根据配置的概率（emoji_chance）自动附加一个 emoji 动作。
- 改进了 emoji 动作的情感匹配逻辑，从精确匹配改为模糊匹配，提高了根据 LLM 输出找到合适表情的成功率。
- 修复了随机类型动作在激活概率计算时的一个边界条件问题。
 2025-11-19 22:59:38 +08:00
tt-P607
227ef1af52 feat(actions): 支持同时进行回复与其他动作 
重构了动作执行流程，以支持更丰富的多动作组合，例如在发送文本回复的同时发送一个表情。

主要变更：
- **执行流程**: 在 `CycleProcessor` 中，将动作分为“回复”和“其他”两类。系统会先串行执行回复动作，再并行执行所有其他动作，确保了核心回复的优先性。
- **规划逻辑**: 在 `Planner` 中优化了提示词，并增加后处理步骤，以鼓励并确保在回复时触发补充性动作（如100%概率的emoji）。
- **emoji动作**: 重构了表情选择逻辑，现在会评估所有可用的表情，而不仅仅是随机抽样，提高了选择的准确性。
- **修复**: 修复了 `ActionModifier` 中随机激活概率为100%的动作可能不触发的bug。
 2025-11-19 22:59:33 +08:00
tt-P607
85bfbeb57b 总之就是成了！😋😋😋主动思考终于成了 2025-11-19 22:59:32 +08:00
tt-P607
dcc67bc9e1 refactor(planner): 采用统一的多动作决策模型取代大脑/小脑架构 
本次更新彻底重构了动作规划器（Planner）的核心架构，废弃了原有的“大脑/小脑”并行决策模型，转而采用一个更简洁、高效的统一决策模型。

主要变更：
- **统一决策**: 单个LLM调用现在可以一次性决策出所有需要执行的动作，并以JSON列表的形式返回。
- **架构简化**: 完全移除了 `sub_plan`（小脑）逻辑、`planner_small` 模型以及相关的并行处理和结果合并代码，大幅降低了复杂性。
- **配置精简**: 从配置文件中删除了与小脑相关的 `planner_size` 和 `include_personality` 选项，简化了用户配置。
- **提示词更新**: 更新了规划器的Prompt，明确指示LLM返回一个动作列表，即使只有一个动作或没有动作。

带来的好处：
- **性能提升**: 减少了LLM API的调用次数，显著降低了单次规划的延迟和成本。
- **可维护性**: 代码逻辑更清晰、线性，易于理解和后续维护。
- **稳定性**: 减少了多路并发带来的不确定性和潜在的竞态问题。

BREAKING CHANGE: 移除了大脑/小脑规划器架构。
用户需要从 `model_config.toml` 中移除 `[model_task_config.planner_small]` 配置节，并从 `bot_config.toml` 中移除 `planner_size` 和 `include_personality` 配置项。
 2025-11-19 22:59:28 +08:00
tt-P607
dd06bba94a 主动思考定时任务优化，目前有个问题at动作会认为当建环境环是群聊，我多次尝试解决不了……唉 2025-11-19 22:59:24 +08:00