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TOML
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[inner]
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version = "1.4.0"
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#----以下是给开发人员阅读的，如果你只是部署了麦麦，不需要阅读----
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#如果你想要修改配置文件，请在修改后将version的值进行变更
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#如果新增项目，请在BotConfig类下新增相应的变量
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#1.如果你修改的是[]层级项目，例如你新增了 [memory],那么请在config.py的 load_config函数中的include_configs字典中新增"内容":{
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#"func":memory,
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#"support":">=0.0.0", #新的版本号
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#"necessary":False #是否必须
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#}
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#2.如果你修改的是[]下的项目，例如你新增了[memory]下的 memory_ban_words ,那么请在config.py的 load_config函数中的 memory函数下新增版本判断:
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# if config.INNER_VERSION in SpecifierSet(">=0.0.2"):
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# config.memory_ban_words = set(memory_config.get("memory_ban_words", []))
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# 版本格式：主版本号.次版本号.修订号，版本号递增规则如下：
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# 主版本号：当你做了不兼容的 API 修改，
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# 次版本号：当你做了向下兼容的功能性新增，
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# 修订号：当你做了向下兼容的问题修正。
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# 先行版本号及版本编译信息可以加到“主版本号.次版本号.修订号”的后面，作为延伸。
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#----以上是给开发人员阅读的，如果你只是部署了麦麦，不需要阅读----
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[bot]
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qq = 1145141919810
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nickname = "麦麦"
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alias_names = ["麦叠", "牢麦"] #该选项还在调试中，暂时未生效
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[groups]
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talk_allowed = [
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123,
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123,
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] #可以回复消息的群号码
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talk_frequency_down = [] #降低回复频率的群号码
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ban_user_id = [] #禁止回复和读取消息的QQ号
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[personality] #未完善
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personality_core = "用一句话或几句话描述人格的核心特点" # 建议20字以内，谁再写3000字小作文敲谁脑袋
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personality_sides = [
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"用一句话或几句话描述人格的一些细节",
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"用一句话或几句话描述人格的一些细节",
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"用一句话或几句话描述人格的一些细节",
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"用一句话或几句话描述人格的一些细节",
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"用一句话或几句话描述人格的一些细节",
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]# 条数任意，不能为0, 该选项还在调试中，可能未完全生效
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[identity] #アイデンティティがない 生まれないらららら
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# 兴趣爱好 未完善，有些条目未使用
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identity_detail = [
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"身份特点",
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"身份特点",
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]# 条数任意，不能为0, 该选项还在调试中，可能未完全生效
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#外貌特征
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height = 170 # 身高 单位厘米 该选项还在调试中，暂时未生效
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weight = 50 # 体重 单位千克 该选项还在调试中，暂时未生效
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age = 20 # 年龄 单位岁 该选项还在调试中，暂时未生效
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gender = "男" # 性别 该选项还在调试中，暂时未生效
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appearance = "用几句话描述外貌特征" # 外貌特征 该选项还在调试中，暂时未生效
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[schedule]
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enable_schedule_gen = true # 是否启用日程表
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enable_schedule_interaction = true # 日程表是否影响回复模式
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prompt_schedule_gen = "用几句话描述描述性格特点或行动规律，这个特征会用来生成日程表"
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schedule_doing_update_interval = 900 # 日程表更新间隔 单位秒
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schedule_temperature = 0.1 # 日程表温度，建议0.1-0.5
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time_zone = "Asia/Shanghai" # 给你的机器人设置时区，可以解决运行电脑时区和国内时区不同的情况，或者模拟国外留学生日程
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[platforms] # 必填项目，填写每个平台适配器提供的链接
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nonebot-qq="http://127.0.0.1:18002/api/message"
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[response] #群聊的回复策略
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enable_heart_flowC = true
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# 该功能还在完善中
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# 是否启用heart_flowC(心流聊天,HFC)模式
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# 启用后麦麦会自主选择进入heart_flowC模式(持续一段时间），进行主动的观察和回复，并给出回复，比较消耗token
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#一般回复参数
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model_reasoning_probability = 0.7 # 麦麦回答时选择推理模型 模型的概率
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model_normal_probability = 0.3 # 麦麦回答时选择一般模型 模型的概率
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[heartflow] #启用启用heart_flowC(心流聊天)模式时生效，需要填写以下参数
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reply_trigger_threshold = 3.0 # 心流聊天触发阈值，越低越容易进入心流聊天
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probability_decay_factor_per_second = 0.2 # 概率衰减因子，越大衰减越快，越高越容易退出心流聊天
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default_decay_rate_per_second = 0.98 # 默认衰减率，越大衰减越快，越高越难进入心流聊天
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initial_duration = 60 # 初始持续时间，越大心流聊天持续的时间越长
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sub_heart_flow_stop_time = 500 # 子心流停止时间，超过这个时间没有回复，子心流会停止，间隔 单位秒
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# sub_heart_flow_update_interval = 60
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# sub_heart_flow_freeze_time = 100
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# heart_flow_update_interval = 600
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observation_context_size = 20 # 心流观察到的最长上下文大小，超过这个值的上下文会被压缩
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compressed_length = 5 # 不能大于observation_context_size,心流上下文压缩的最短压缩长度，超过心流观察到的上下文长度，会压缩，最短压缩长度为5
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compress_length_limit = 5 #最多压缩份数，超过该数值的压缩上下文会被删除
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[message]
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max_context_size = 12 # 麦麦回复时获得的上文数量，建议12，太短太长都会导致脑袋尖尖
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emoji_chance = 0.2 # 麦麦一般回复时使用表情包的概率，设置为1让麦麦自己决定发不发
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thinking_timeout = 100 # 麦麦最长思考时间，超过这个时间的思考会放弃（往往是api反应太慢）
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max_response_length = 256 # 麦麦单次回答的最大token数
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message_buffer = true # 启用消息缓冲器？启用此项以解决消息的拆分问题，但会使麦麦的回复延迟
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# 以下是消息过滤，可以根据规则过滤特定消息，将不会读取这些消息
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ban_words = [
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# "403","张三"
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]
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ban_msgs_regex = [
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# 需要过滤的消息（原始消息）匹配的正则表达式，匹配到的消息将被过滤（支持CQ码），若不了解正则表达式请勿修改
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#"https?://[^\\s]+", # 匹配https链接
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#"\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", # 匹配日期
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# "\\[CQ:at,qq=\\d+\\]" # 匹配@
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]
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[willing] # 一般回复模式的回复意愿设置
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willing_mode = "classical" # 回复意愿模式 —— 经典模式：classical，动态模式：dynamic，mxp模式：mxp，自定义模式：custom（需要你自己实现）
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response_willing_amplifier = 1 # 麦麦回复意愿放大系数，一般为1
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response_interested_rate_amplifier = 1 # 麦麦回复兴趣度放大系数,听到记忆里的内容时放大系数
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down_frequency_rate = 3 # 降低回复频率的群组回复意愿降低系数 除法
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emoji_response_penalty = 0 # 表情包回复惩罚系数，设为0为不回复单个表情包，减少单独回复表情包的概率
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mentioned_bot_inevitable_reply = false # 提及 bot 必然回复
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at_bot_inevitable_reply = false # @bot 必然回复
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[emoji]
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max_emoji_num = 90 # 表情包最大数量
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max_reach_deletion = true # 开启则在达到最大数量时删除表情包，关闭则达到最大数量时不删除，只是不会继续收集表情包
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check_interval = 30 # 检查表情包（注册，破损，删除）的时间间隔(分钟)
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auto_save = true # 是否保存表情包和图片
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enable_check = false # 是否启用表情包过滤，只有符合该要求的表情包才会被保存
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check_prompt = "符合公序良俗" # 表情包过滤要求，只有符合该要求的表情包才会被保存
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[memory]
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build_memory_interval = 2000 # 记忆构建间隔 单位秒 间隔越低，麦麦学习越多，但是冗余信息也会增多
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build_memory_distribution = [4.0,2.0,0.6,24.0,8.0,0.4] # 记忆构建分布，参数：分布1均值，标准差，权重，分布2均值，标准差，权重
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build_memory_sample_num = 10 # 采样数量，数值越高记忆采样次数越多
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build_memory_sample_length = 20 # 采样长度，数值越高一段记忆内容越丰富
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memory_compress_rate = 0.1 # 记忆压缩率 控制记忆精简程度 建议保持默认,调高可以获得更多信息，但是冗余信息也会增多
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forget_memory_interval = 1000 # 记忆遗忘间隔 单位秒 间隔越低，麦麦遗忘越频繁，记忆更精简，但更难学习
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memory_forget_time = 24 #多长时间后的记忆会被遗忘 单位小时
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memory_forget_percentage = 0.01 # 记忆遗忘比例 控制记忆遗忘程度 越大遗忘越多 建议保持默认
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#不希望记忆的词，已经记忆的不会受到影响
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memory_ban_words = [
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# "403","张三"
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]
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[mood]
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mood_update_interval = 1.0 # 情绪更新间隔 单位秒
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mood_decay_rate = 0.95 # 情绪衰减率
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mood_intensity_factor = 1.0 # 情绪强度因子
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[keywords_reaction] # 针对某个关键词作出反应
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enable = true # 关键词反应功能的总开关
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[[keywords_reaction.rules]] # 如果想要新增多个关键词，直接复制本条，修改keywords和reaction即可
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enable = true # 是否启用此条（为了人类在未来AI战争能更好地识别AI（bushi），默认开启）
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keywords = ["人机", "bot", "机器", "入机", "robot", "机器人","ai","AI"] # 会触发反应的关键词
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reaction = "有人说你是人机或者机器人，否定这一事实，攻击或反问他。注意，只有认为你是机器人才回复，否则不要否认" # 触发之后添加的提示词
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[[keywords_reaction.rules]] # 就像这样复制
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enable = false # 仅作示例，不会触发
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keywords = ["测试关键词回复","test",""]
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reaction = "回答“测试成功”"
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[[keywords_reaction.rules]] # 使用正则表达式匹配句式
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enable = false # 仅作示例，不会触发
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regex = ["^(?P<n>\\S{1,20})是这样的$"] # 将匹配到的词汇命名为n，反应中对应的[n]会被替换为匹配到的内容，若不了解正则表达式请勿编写
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reaction = "请按照以下模板造句：[n]是这样的，xx只要xx就可以，可是[n]要考虑的事情就很多了，比如什么时候xx，什么时候xx，什么时候xx。（请自由发挥替换xx部分，只需保持句式结构，同时表达一种将[n]过度重视的反讽意味）"
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[chinese_typo]
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enable = true # 是否启用中文错别字生成器
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error_rate=0.001 # 单字替换概率
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min_freq=9 # 最小字频阈值
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tone_error_rate=0.1 # 声调错误概率
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word_replace_rate=0.006 # 整词替换概率
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[response_splitter]
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enable_response_splitter = true # 是否启用回复分割器
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response_max_length = 256 # 回复允许的最大长度
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response_max_sentence_num = 4 # 回复允许的最大句子数
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[remote] #发送统计信息，主要是看全球有多少只麦麦
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enable = true
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[experimental] #实验性功能
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enable_friend_chat = false # 是否启用好友聊天
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pfc_chatting = false # 是否启用PFC聊天，该功能仅作用于私聊，与回复模式独立
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#下面的模型若使用硅基流动则不需要更改，使用ds官方则改成.env自定义的宏，使用自定义模型则选择定位相似的模型自己填写
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#推理模型
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# 额外字段
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# 下面的模型有以下额外字段可以添加：
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# stream = <true|false> : 用于指定模型是否是使用流式输出
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# 如果不指定，则该项是 False
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[model.llm_reasoning] #只在回复模式为reasoning时启用
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name = "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1"
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# name = "Qwen/QwQ-32B"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 4 #模型的输入价格（非必填，可以记录消耗）
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pri_out = 16 #模型的输出价格（非必填，可以记录消耗）
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#非推理模型
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[model.llm_normal] #V3 回复模型1 主要回复模型，默认temp 0.2 如果你使用的是老V3或者其他模型，请自己修改temp参数
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name = "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 2 #模型的输入价格（非必填，可以记录消耗）
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pri_out = 8 #模型的输出价格（非必填，可以记录消耗）
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temp = 0.2 #模型的温度，新V3建议0.1-0.3
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[model.llm_emotion_judge] #表情包判断
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name = "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 0.7
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pri_out = 0.7
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[model.llm_topic_judge] #记忆主题判断：建议使用qwen2.5 7b
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name = "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 0
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pri_out = 0
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[model.llm_summary_by_topic] #概括模型，建议使用qwen2.5 32b 及以上
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name = "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 1.26
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pri_out = 1.26
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[model.llm_tool_use] #工具调用模型，需要使用支持工具调用的模型，建议使用qwen2.5 32b
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name = "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 1.26
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pri_out = 1.26
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# 识图模型
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[model.vlm] #图像识别
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name = "Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 0.35
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pri_out = 0.35
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#嵌入模型
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[model.embedding] #嵌入
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name = "BAAI/bge-m3"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 0
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pri_out = 0
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[model.llm_observation] #观察模型，建议用免费的：建议使用qwen2.5 7b
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# name = "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
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name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 0
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pri_out = 0
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[model.llm_sub_heartflow] #子心流：建议使用V3级别
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name = "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 2
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pri_out = 8
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temp = 0.2 #模型的温度，新V3建议0.1-0.3
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[model.llm_heartflow] #心流：建议使用qwen2.5 32b
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# name = "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
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name = "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct"
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provider = "SILICONFLOW"
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pri_in = 1.26
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pri_out = 1.26
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#私聊PFC：需要开启PFC功能，默认三个模型均为硅基流动v3，如果需要支持多人同时私聊或频繁调用，建议把其中的一个或两个换成官方v3或其它模型，以免撞到429
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[model.llm_PFC_action_planner]
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name = "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3"
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provider = "SILICONFLOW"
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temp = 0.3
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pri_in = 2
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pri_out = 8
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[model.llm_PFC_chat]
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name = "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3"
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provider = "SILICONFLOW"
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temp = 0.3
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pri_in = 2
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pri_out = 8
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[model.llm_PFC_reply_checker]
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||
name = "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3"
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||
provider = "SILICONFLOW"
|
||
pri_in = 2
|
||
pri_out = 8 |