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# ⚡ Action组件详解
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## 📖 什么是Action
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Action是给麦麦在回复之外提供额外功能的智能组件，**由麦麦的决策系统自主选择是否使用**，具有随机性和拟人化的调用特点。Action不是直接响应用户命令，而是让麦麦根据聊天情境智能地选择合适的动作，使其行为更加自然和真实。
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### 🎯 Action的特点
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- 🧠 **智能激活**：麦麦根据多种条件智能判断是否使用
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- 🎲 **随机性**：增加行为的不可预测性，更接近真人交流
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- 🤖 **拟人化**：让麦麦的回应更自然、更有个性
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- 🔄 **情境感知**：基于聊天上下文做出合适的反应
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## 🎯 两层决策机制
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Action采用**两层决策机制**来优化性能和决策质量：
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### 第一层：激活控制（Activation Control）
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**激活决定麦麦是否"知道"这个Action的存在**，即这个Action是否进入决策候选池。**不被激活的Action麦麦永远不会选择**。
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> 🎯 **设计目的**：在加载许多插件的时候降低LLM决策压力，避免让麦麦在过多的选项中纠结。
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#### 激活类型说明
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| 激活类型 | 说明 | 使用场景 |
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| ------------- | ------------------------------------------- | ------------------------ |
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| `NEVER` | 从不激活，Action对麦麦不可见 | 临时禁用某个Action |
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| `ALWAYS` | 永远激活，Action总是在麦麦的候选池中 | 核心功能，如回复、不回复 |
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| `LLM_JUDGE` | 通过LLM智能判断当前情境是否需要激活此Action | 需要智能判断的复杂场景 |
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| `RANDOM` | 基于随机概率决定是否激活 | 增加行为随机性的功能 |
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| `KEYWORD` | 当检测到特定关键词时激活 | 明确触发条件的功能 |
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#### 聊天模式控制
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| 模式 | 说明 |
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| ------------------- | ------------------------ |
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| `ChatMode.FOCUS` | 仅在专注聊天模式下可激活 |
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| `ChatMode.NORMAL` | 仅在普通聊天模式下可激活 |
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| `ChatMode.ALL` | 所有模式下都可激活 |
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### 第二层：使用决策（Usage Decision）
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**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**。
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这一层由以下因素综合决定：
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- `action_require`：使用场景描述，帮助LLM判断何时选择
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- `action_parameters`：所需参数，影响Action的可执行性
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- 当前聊天上下文和麦麦的决策逻辑
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### 🎬 决策流程示例
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假设有一个"发送表情"Action：
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```python
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class EmojiAction(BaseAction):
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# 第一层：激活控制
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focus_activation_type = ActionActivationType.RANDOM # 专注模式下随机激活
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normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD # 普通模式下关键词激活
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activation_keywords = ["表情", "emoji", "😊"]
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# 第二层：使用决策
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action_require = [
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"表达情绪时可以选择使用",
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"增加聊天趣味性",
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"不要连续发送多个表情"
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]
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```
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**决策流程**：
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1. **第一层激活判断**：
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- 普通模式：只有当用户消息包含"表情"、"emoji"或"😊"时，麦麦才"知道"可以使用这个Action
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- 专注模式：随机激活，有概率让麦麦"看到"这个Action
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2. **第二层使用决策**：
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- 即使Action被激活，麦麦还会根据 `action_require`中的条件判断是否真正选择使用
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- 例如：如果刚刚已经发过表情，根据"不要连续发送多个表情"的要求，麦麦可能不会选择这个Action
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## 📋 Action必须项清单
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每个Action类都**必须**包含以下属性：
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### 1. 激活控制必须项
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```python
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# 专注模式下的激活类型
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focus_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
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# 普通模式下的激活类型
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normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
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# 启用的聊天模式
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mode_enable = ChatMode.ALL
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# 是否允许与其他Action并行执行
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parallel_action = False
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```
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### 2. 基本信息必须项
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```python
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# Action的唯一标识名称
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action_name = "my_action"
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# Action的功能描述
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action_description = "描述这个Action的具体功能和用途"
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```
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### 3. 功能定义必须项
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```python
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# Action参数定义 - 告诉LLM执行时需要什么参数
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action_parameters = {
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"param1": "参数1的说明",
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"param2": "参数2的说明"
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}
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# Action使用场景描述 - 帮助LLM判断何时"选择"使用
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action_require = [
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"使用场景描述1",
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"使用场景描述2"
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]
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# 关联的消息类型 - 说明Action能处理什么类型的内容
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associated_types = ["text", "emoji", "image"]
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```
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### 4. 新API导入必须项
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使用新插件系统时，必须导入所需的API模块：
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```python
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# 导入新API模块
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from src.plugin_system.apis import generator_api, send_api, emoji_api
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||
# 如果需要使用其他API
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from src.plugin_system.apis import llm_api, database_api, message_api
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```
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### 5. 动作记录必须项
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每个 Action 在执行完成后，**必须**使用 `store_action_info` 记录动作信息：
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```python
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async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
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||
# ... 执行动作的代码 ...
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if success:
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# 存储动作信息 - 使用新API格式
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await self.store_action_info(
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||
action_build_into_prompt=True, # 让麦麦知道这个动作
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||
action_prompt_display=f"执行了xxx动作，参数：{param}", # 动作描述
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||
action_done=True, # 动作是否完成
|
||
)
|
||
return True, "动作执行成功"
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```
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> ⚠️ **重要提示**：新API格式中不再需要手动传递 `thinking_id` 等参数，BaseAction会自动处理。
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## 🚀 新API使用指南
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### 📨 消息发送API
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新的消息发送API更加简洁，自动处理群聊/私聊逻辑：
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```python
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class MessageAction(BaseAction):
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async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
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# 发送文本消息 - 自动判断群聊/私聊
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await self.send_text("Hello World!")
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# 发送表情包
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emoji_base64 = await emoji_api.get_by_description("开心")
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if emoji_base64:
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await self.send_emoji(emoji_base64)
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||
# 发送图片
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await self.send_image(image_base64)
|
||
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# 发送自定义类型消息
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await self.send_custom("video", video_data, typing=True)
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||
return True, "消息发送完成"
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```
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### 🤖 智能生成API (replyer_1)
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使用replyer_1生成个性化内容：
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```python
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class SmartReplyAction(BaseAction):
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async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
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# 构建生成参数
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reply_data = {
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"text": "请生成一个友好的回复",
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"style": "casual",
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||
"topic": "日常聊天",
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||
"replyer_name": "replyer_1" # 指定使用replyer_1
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}
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# 使用generator_api生成回复
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success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
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chat_stream=self.chat_stream,
|
||
action_data=reply_data,
|
||
platform=self.platform,
|
||
chat_id=self.chat_id,
|
||
is_group=self.is_group
|
||
)
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if success and reply_set:
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||
# 提取并发送文本回复
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for reply_type, reply_content in reply_set:
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if reply_type == "text":
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await self.send_text(reply_content)
|
||
elif reply_type == "emoji":
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await self.send_emoji(reply_content)
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# 记录动作
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await self.store_action_info(
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||
action_build_into_prompt=True,
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||
action_prompt_display=f"使用replyer_1生成了智能回复",
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action_done=True
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)
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||
return True, "智能回复生成成功"
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else:
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return False, "回复生成失败"
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```
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### ⚙️ 配置访问API
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使用便捷的配置访问方法：
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```python
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class ConfigurableAction(BaseAction):
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async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
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||
# 获取插件配置 - 支持嵌套键访问
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enable_feature = self.get_config("features.enable_smart_mode", False)
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||
max_length = self.get_config("limits.max_text_length", 200)
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style = self.get_config("behavior.response_style", "friendly")
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||
if enable_feature:
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# 启用高级功能
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pass
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return True, "配置获取成功"
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```
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### 📊 数据库API
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使用新的数据库API存储和查询数据：
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```python
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class DataAction(BaseAction):
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||
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
|
||
# 使用database_api
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from src.plugin_system.apis import database_api
|
||
|
||
# 存储数据
|
||
await database_api.store_action_info(
|
||
chat_stream=self.chat_stream,
|
||
action_name=self.action_name,
|
||
action_data=self.action_data,
|
||
# ... 其他参数
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||
)
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||
|
||
return True, "数据存储完成"
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```
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## 🔧 激活类型详解
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### KEYWORD激活
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当检测到特定关键词时激活Action：
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```python
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class GreetingAction(BaseAction):
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focus_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
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normal_activation_type = ActionActivationType.KEYWORD
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# 关键词配置
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activation_keywords = ["你好", "hello", "hi", "嗨"]
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keyword_case_sensitive = False # 不区分大小写
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async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
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||
# 可选：使用replyer_1生成个性化问候
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if self.get_config("greeting.use_smart_reply", False):
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greeting_data = {
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||
"text": "生成一个友好的问候语",
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||
"replyer_name": "replyer_1"
|
||
}
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||
|
||
success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
|
||
chat_stream=self.chat_stream,
|
||
action_data=greeting_data
|
||
)
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||
|
||
if success:
|
||
for reply_type, content in reply_set:
|
||
if reply_type == "text":
|
||
await self.send_text(content)
|
||
break
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||
return True, "发送智能问候"
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||
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||
# 传统问候方式
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||
await self.send_text("你好！很高兴见到你！")
|
||
return True, "发送问候"
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```
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### LLM_JUDGE激活
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通过LLM智能判断是否激活：
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```python
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class HelpAction(BaseAction):
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focus_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
|
||
normal_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE
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||
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||
# LLM判断提示词
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llm_judge_prompt = """
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||
判定是否需要使用帮助动作的条件：
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||
1. 用户表达了困惑或需要帮助
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||
2. 用户提出了问题但没有得到满意答案
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||
3. 对话中出现了技术术语或复杂概念
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|
||
请回答"是"或"否"。
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||
"""
|
||
|
||
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
|
||
# 使用replyer_1生成帮助内容
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help_data = {
|
||
"text": "用户需要帮助，请提供适当的帮助信息",
|
||
"help_type": self.action_data.get("help_type", "general"),
|
||
"replyer_name": "replyer_1"
|
||
}
|
||
|
||
success, reply_set = await generator_api.generate_reply(
|
||
chat_stream=self.chat_stream,
|
||
action_data=help_data
|
||
)
|
||
|
||
if success:
|
||
for reply_type, content in reply_set:
|
||
if reply_type == "text":
|
||
await self.send_text(content)
|
||
return True, "提供了帮助"
|
||
else:
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||
await self.send_text("我来帮助你！有什么问题吗？")
|
||
return True, "提供了默认帮助"
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```
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||
### RANDOM激活
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||
基于随机概率激活：
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||
```python
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||
class SurpriseAction(BaseAction):
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||
focus_activation_type = ActionActivationType.RANDOM
|
||
normal_activation_type = ActionActivationType.RANDOM
|
||
|
||
# 随机激活概率
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||
random_activation_probability = 0.1 # 10%概率激活
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||
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
|
||
import random
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||
surprises = ["🎉", "✨", "🌟", "💝", "🎈"]
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||
selected = random.choice(surprises)
|
||
|
||
await self.send_emoji(selected)
|
||
return True, f"发送了惊喜表情: {selected}"
|
||
```
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