import asyncio import time import traceback from typing import Optional from src.common.logger import get_logger from src.config.config import global_config from src.person_info.relationship_builder_manager import relationship_builder_manager from src.chat.express.expression_learner import expression_learner_manager from src.plugin_system.base.component_types import ChatMode from src.manager.schedule_manager import schedule_manager from src.plugin_system.apis import message_api from .hfc_context import HfcContext from .energy_manager import EnergyManager from .proactive_thinker import ProactiveThinker from .cycle_processor import CycleProcessor from .response_handler import ResponseHandler from .normal_mode_handler import NormalModeHandler from .cycle_tracker import CycleTracker from .wakeup_manager import WakeUpManager logger = get_logger("hfc") class HeartFChatting: def __init__(self, chat_id: str): """ 初始化心跳聊天管理器 Args: chat_id: 聊天ID标识符 功能说明: - 创建聊天上下文和所有子管理器 - 初始化循环跟踪器、响应处理器、循环处理器等核心组件 - 设置能量管理器、主动思考器和普通模式处理器 - 初始化聊天模式并记录初始化完成日志 """ self.context = HfcContext(chat_id) self.cycle_tracker = CycleTracker(self.context) self.response_handler = ResponseHandler(self.context) self.cycle_processor = CycleProcessor(self.context, self.response_handler, self.cycle_tracker) self.energy_manager = EnergyManager(self.context) self.proactive_thinker = ProactiveThinker(self.context, self.cycle_processor) self.normal_mode_handler = NormalModeHandler(self.context, self.cycle_processor) self.wakeup_manager = WakeUpManager(self.context) # 将唤醒度管理器设置到上下文中 self.context.wakeup_manager = self.wakeup_manager self._loop_task: Optional[asyncio.Task] = None self._initialize_chat_mode() logger.info(f"{self.context.log_prefix} HeartFChatting 初始化完成") def _initialize_chat_mode(self): """ 初始化聊天模式 功能说明: - 检测是否为群聊环境 - 根据全局配置设置强制聊天模式 - 在focus模式下设置能量值为35 - 在normal模式下设置能量值为15 - 如果是auto模式则保持默认设置 """ is_group_chat = self.context.chat_stream.group_info is not None if self.context.chat_stream else False if is_group_chat and global_config.chat.group_chat_mode != "auto": if global_config.chat.group_chat_mode == "focus": self.context.loop_mode = ChatMode.FOCUS self.context.energy_value = 35 elif global_config.chat.group_chat_mode == "normal": self.context.loop_mode = ChatMode.NORMAL self.context.energy_value = 15 async def start(self): """ 启动心跳聊天系统 功能说明: - 检查是否已经在运行，避免重复启动 - 初始化关系构建器和表达学习器 - 启动能量管理器和主动思考器 - 创建主聊天循环任务并设置完成回调 - 记录启动完成日志 """ if self.context.running: return self.context.running = True self.context.relationship_builder = relationship_builder_manager.get_or_create_builder(self.context.stream_id) self.context.expression_learner = expression_learner_manager.get_expression_learner(self.context.stream_id) await self.energy_manager.start() await self.proactive_thinker.start() await self.wakeup_manager.start() self._loop_task = asyncio.create_task(self._main_chat_loop()) self._loop_task.add_done_callback(self._handle_loop_completion) logger.info(f"{self.context.log_prefix} HeartFChatting 启动完成") async def stop(self): """ 停止心跳聊天系统 功能说明: - 检查是否正在运行，避免重复停止 - 设置运行状态为False - 停止能量管理器和主动思考器 - 取消主聊天循环任务 - 记录停止完成日志 """ if not self.context.running: return self.context.running = False await self.energy_manager.stop() await self.proactive_thinker.stop() await self.wakeup_manager.stop() if self._loop_task and not self._loop_task.done(): self._loop_task.cancel() await asyncio.sleep(0) logger.info(f"{self.context.log_prefix} HeartFChatting 已停止") def _handle_loop_completion(self, task: asyncio.Task): """ 处理主循环任务完成 Args: task: 完成的异步任务对象 功能说明: - 处理任务异常完成的情况 - 区分正常停止和异常终止 - 记录相应的日志信息 - 处理取消任务的情况 """ try: if exception := task.exception(): logger.error(f"{self.context.log_prefix} HeartFChatting: 脱离了聊天(异常): {exception}") logger.error(traceback.format_exc()) else: logger.info(f"{self.context.log_prefix} HeartFChatting: 脱离了聊天 (外部停止)") except asyncio.CancelledError: logger.info(f"{self.context.log_prefix} HeartFChatting: 结束了聊天") async def _main_chat_loop(self): """ 主聊天循环 功能说明: - 持续运行聊天处理循环 - 只有在有新消息时才进行思考循环 - 无新消息时等待新消息到达（由主动思考系统单独处理主动发言） - 处理取消和异常情况 - 在异常时尝试重新启动循环 """ try: while self.context.running: has_new_messages = await self._loop_body() if has_new_messages: # 有新消息时，继续快速检查是否还有更多消息 await asyncio.sleep(1) else: # 无新消息时，等待较长时间再检查 # 这里只是为了定期检查系统状态，不进行思考循环 # 真正的新消息响应依赖于消息到达时的通知 await asyncio.sleep(1.0) except asyncio.CancelledError: logger.info(f"{self.context.log_prefix} 麦麦已关闭聊天") except Exception: logger.error(f"{self.context.log_prefix} 麦麦聊天意外错误，将于3s后尝试重新启动") print(traceback.format_exc()) await asyncio.sleep(3) self._loop_task = asyncio.create_task(self._main_chat_loop()) logger.error(f"{self.context.log_prefix} 结束了当前聊天循环") async def _loop_body(self) -> bool: """ 单次循环体处理 Returns: bool: 是否处理了新消息 功能说明: - 检查是否处于睡眠模式，如果是则处理唤醒度逻辑 - 获取最近的新消息（过滤机器人自己的消息和命令） - 只有在有新消息时才进行思考循环处理 - 更新最后消息时间和读取时间 - 根据当前聊天模式执行不同的处理逻辑 - FOCUS模式：直接处理所有消息并检查退出条件 - NORMAL模式：检查进入FOCUS模式的条件，并通过normal_mode_handler处理消息 """ is_sleeping = schedule_manager.is_sleeping(self.wakeup_manager) # 核心修复：在睡眠模式下获取消息时，不过滤命令消息，以确保@消息能被接收 filter_command_flag = not is_sleeping recent_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat( chat_id=self.context.stream_id, start_time=self.context.last_read_time, end_time=time.time(), limit=10, limit_mode="latest", filter_mai=True, filter_command=filter_command_flag, ) has_new_messages = bool(recent_messages) # 只有在有新消息时才进行思考循环处理 if has_new_messages: self.context.last_message_time = time.time() self.context.last_read_time = time.time() # 处理唤醒度逻辑 if is_sleeping: self._handle_wakeup_messages(recent_messages) # 如果仍在睡眠状态，跳过正常处理但仍返回有新消息 if schedule_manager.is_sleeping(self.wakeup_manager): return has_new_messages # 根据聊天模式处理新消息 if self.context.loop_mode == ChatMode.FOCUS: for message in recent_messages: await self.cycle_processor.observe(message) self._check_focus_exit() elif self.context.loop_mode == ChatMode.NORMAL: self._check_focus_entry(len(recent_messages)) for message in recent_messages: await self.normal_mode_handler.handle_message(message) else: # 无新消息时，只进行模式检查，不进行思考循环 if self.context.loop_mode == ChatMode.FOCUS: self._check_focus_exit() elif self.context.loop_mode == ChatMode.NORMAL: self._check_focus_entry(0) # 传入0表示无新消息 return has_new_messages def _check_focus_exit(self): """ 检查是否应该退出FOCUS模式 功能说明: - 区分私聊和群聊环境 - 在强制私聊focus模式下，能量值低于1时重置为5但不退出 - 在群聊focus模式下，如果配置为focus则不退出 - 其他情况下，能量值低于1时退出到NORMAL模式 """ is_private_chat = self.context.chat_stream.group_info is None if self.context.chat_stream else False is_group_chat = not is_private_chat if global_config.chat.force_focus_private and is_private_chat: if self.context.energy_value <= 1: self.context.energy_value = 5 return if is_group_chat and global_config.chat.group_chat_mode == "focus": return if self.context.energy_value <= 1: # 如果能量值小于等于1（非强制情况） self.context.energy_value = 1 # 将能量值设置为1 self.context.loop_mode = ChatMode.NORMAL # 切换到普通模式 def _check_focus_entry(self, new_message_count: int): """ 检查是否应该进入FOCUS模式 Args: new_message_count: 新消息数量 功能说明: - 区分私聊和群聊环境 - 强制私聊focus模式：直接进入FOCUS模式并设置能量值为10 - 群聊normal模式：不进入FOCUS模式 - 根据focus_value配置和消息数量决定是否进入FOCUS模式 - 当消息数量超过阈值或能量值达到30时进入FOCUS模式 """ is_private_chat = self.context.chat_stream.group_info is None if self.context.chat_stream else False is_group_chat = not is_private_chat if global_config.chat.force_focus_private and is_private_chat: self.context.loop_mode = ChatMode.FOCUS self.context.energy_value = 10 return if is_group_chat and global_config.chat.group_chat_mode == "normal": return if global_config.chat.focus_value != 0: # 如果专注值配置不为0（启用自动专注） if new_message_count > 3 / pow(global_config.chat.focus_value, 0.5): # 如果新消息数超过阈值（基于专注值计算） self.context.loop_mode = ChatMode.FOCUS # 进入专注模式 self.context.energy_value = 10 + (new_message_count / (3 / pow(global_config.chat.focus_value, 0.5))) * 10 # 根据消息数量计算能量值 return # 返回，不再检查其他条件 if self.context.energy_value >= 30: # 如果能量值达到或超过30 self.context.loop_mode = ChatMode.FOCUS # 进入专注模式 def _handle_wakeup_messages(self, messages): """ 处理休眠状态下的消息，累积唤醒度 Args: messages: 消息列表 功能说明: - 区分私聊和群聊消息 - 检查群聊消息是否艾特了机器人 - 调用唤醒度管理器累积唤醒度 - 如果达到阈值则唤醒并进入愤怒状态 """ if not self.wakeup_manager: return is_private_chat = self.context.chat_stream.group_info is None if self.context.chat_stream else False for message in messages: is_mentioned = False # 检查群聊消息是否艾特了机器人 if not is_private_chat: # 最终修复：直接使用消息对象中由上游处理好的 is_mention 字段。 # 该字段在 message.py 的 MessageRecv._process_single_segment 中被设置。 if message.get("is_mentioned"): is_mentioned = True # 累积唤醒度 woke_up = self.wakeup_manager.add_wakeup_value(is_private_chat, is_mentioned) if woke_up: logger.info(f"{self.context.log_prefix} 被消息吵醒，进入愤怒状态！") break