Merge branch 'G-Test' of https://github.com/smartmita/MaiBot into HFC-test

pull/937/head
Bakadax 2025-05-13 10:04:20 +08:00
commit 3d4830aeb0
15 changed files with 401 additions and 48 deletions

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@ -2,7 +2,7 @@
**版本V1.0**
**更新日期2025年5月9日**
**生效日期2025年3月18日**
**适用的MaiMBot版本号所有版本**
**适用的MaiBot版本号所有版本**
**2025© MaiBot项目团队**
@ -10,7 +10,7 @@
## 一、一般条款
**1.1** MaiMBot项目包括MaiMBot的源代码、可执行文件、文档以及其它在本协议中所列出的文件以下简称“本项目”是由开发者及贡献者以下简称“项目团队”共同维护为用户提供自动回复功能的机器人代码项目。以下最终用户许可协议EULA以下简称“本协议”是用户以下简称“您”与项目团队之间关于使用本项目所订立的合同条件。
**1.1** MaiBot项目包括MaiBot的源代码、可执行文件、文档以及其它在本协议中所列出的文件以下简称“本项目”是由开发者及贡献者以下简称“项目团队”共同维护为用户提供自动回复功能的机器人代码项目。以下最终用户许可协议EULA以下简称“本协议”是用户以下简称“您”与项目团队之间关于使用本项目所订立的合同条件。
**1.2** 在运行或使用本项目之前,您**必须阅读并同意本协议的所有条款**。未成年人或其它无/不完全民事行为能力责任人请**在监护人的陪同下**阅读并同意本协议。如果您不同意,则不得运行或使用本项目。在这种情况下,您应立即从您的设备上卸载或删除本项目及其所有副本。

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@ -6,7 +6,7 @@
**2025© MaiBot项目团队**
MaiMBot项目团队以下简称项目团队**尊重并保护**用户以下简称您的隐私。若您选择使用MaiMBot项目以下简称本项目则您需同意本项目按照以下隐私条款处理您的输入和输出内容
MaiBot项目团队以下简称项目团队**尊重并保护**用户以下简称您的隐私。若您选择使用MaiBot项目以下简称本项目则您需同意本项目按照以下隐私条款处理您的输入和输出内容
**1.1** 本项目**会**收集您的输入和输出内容并发送到第三方API用于生成新的输出内容。因此您的输入和输出内容**会**同时受到本项目和第三方API的隐私政策约束。

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@ -36,7 +36,7 @@
</p>
</p>
## 新版0.6.x部署前先阅读https://docs.mai-mai.org/manual/usage/mmc_q_a
## 新版0.6.x部署前先阅读https://docs.mai-mai.org/faq/maibot/backup_update.html
## 📝 项目简介
@ -85,7 +85,7 @@
### ⚠️ 重要提示
- 升级到v0.6.x版本前请务必阅读[升级指南](https://docs.mai-mai.org/manual/usage/mmc_q_a)
- 升级到v0.6.x版本前请务必阅读[升级指南](https://docs.mai-mai.org/faq/maibot/backup_update.html)
- 本版本基于MaiCore重构通过nonebot插件与QQ平台交互
- 项目处于活跃开发阶段功能和API可能随时调整
@ -94,7 +94,7 @@
- [二群](https://qm.qq.com/q/RzmCiRtHEW) 571780722
- [五群](https://qm.qq.com/q/JxvHZnxyec) 1022489779
- [三群](https://qm.qq.com/q/wlH5eT8OmQ) 1035228475【已满】
- [四群](https://qm.qq.com/q/wlH5eT8OmQ) 729957033【已满】
- [四群](https://qm.qq.com/q/wGePTl1UyY) 729957033【已满】

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@ -0,0 +1,169 @@
import platform
import psutil
import sys
import os
def get_system_info():
"""获取操作系统信息"""
return {
"system": platform.system(),
"release": platform.release(),
"version": platform.version(),
"machine": platform.machine(),
"processor": platform.processor(),
}
def get_python_version():
"""获取 Python 版本信息"""
return sys.version
def get_cpu_usage():
"""获取系统总CPU使用率"""
return psutil.cpu_percent(interval=1)
def get_process_cpu_usage():
"""获取当前进程CPU使用率"""
process = psutil.Process(os.getpid())
return process.cpu_percent(interval=1)
def get_memory_usage():
"""获取系统内存使用情况 (单位 MB)"""
mem = psutil.virtual_memory()
bytes_to_mb = lambda x: round(x / (1024 * 1024), 2) # noqa
return {
"total_mb": bytes_to_mb(mem.total),
"available_mb": bytes_to_mb(mem.available),
"percent": mem.percent,
"used_mb": bytes_to_mb(mem.used),
"free_mb": bytes_to_mb(mem.free),
}
def get_process_memory_usage():
"""获取当前进程内存使用情况 (单位 MB)"""
process = psutil.Process(os.getpid())
mem_info = process.memory_info()
bytes_to_mb = lambda x: round(x / (1024 * 1024), 2) # noqa
return {
"rss_mb": bytes_to_mb(mem_info.rss), # Resident Set Size: 实际使用物理内存
"vms_mb": bytes_to_mb(mem_info.vms), # Virtual Memory Size: 虚拟内存大小
"percent": process.memory_percent(), # 进程内存使用百分比
}
def get_disk_usage(path="/"):
"""获取指定路径磁盘使用情况 (单位 GB)"""
disk = psutil.disk_usage(path)
bytes_to_gb = lambda x: round(x / (1024 * 1024 * 1024), 2) # noqa
return {
"total_gb": bytes_to_gb(disk.total),
"used_gb": bytes_to_gb(disk.used),
"free_gb": bytes_to_gb(disk.free),
"percent": disk.percent,
}
def get_all_basic_info():
"""获取所有基本信息并封装返回"""
# 对于进程CPU使用率需要先初始化
process = psutil.Process(os.getpid())
process.cpu_percent(interval=None) # 初始化调用
process_cpu = process.cpu_percent(interval=0.1) # 短暂间隔获取
return {
"system_info": get_system_info(),
"python_version": get_python_version(),
"cpu_usage_percent": get_cpu_usage(),
"process_cpu_usage_percent": process_cpu,
"memory_usage": get_memory_usage(),
"process_memory_usage": get_process_memory_usage(),
"disk_usage_root": get_disk_usage("/"),
}
def get_all_basic_info_string() -> str:
"""获取所有基本信息并以带解释的字符串形式返回"""
info = get_all_basic_info()
sys_info = info["system_info"]
mem_usage = info["memory_usage"]
proc_mem_usage = info["process_memory_usage"]
disk_usage = info["disk_usage_root"]
# 对进程内存使用百分比进行格式化,保留两位小数
proc_mem_percent = round(proc_mem_usage["percent"], 2)
output_string = f"""[系统信息]
- 操作系统: {sys_info["system"]} (例如: Windows, Linux)
- 发行版本: {sys_info["release"]} (例如: 11, Ubuntu 20.04)
- 详细版本: {sys_info["version"]}
- 硬件架构: {sys_info["machine"]} (例如: AMD64)
- 处理器信息: {sys_info["processor"]}
[Python 环境]
- Python 版本: {info["python_version"]}
[CPU 状态]
- 系统总 CPU 使用率: {info["cpu_usage_percent"]}%
- 当前进程 CPU 使用率: {info["process_cpu_usage_percent"]}%
[系统内存使用情况]
- 总物理内存: {mem_usage["total_mb"]} MB
- 可用物理内存: {mem_usage["available_mb"]} MB
- 物理内存使用率: {mem_usage["percent"]}%
- 已用物理内存: {mem_usage["used_mb"]} MB
- 空闲物理内存: {mem_usage["free_mb"]} MB
[当前进程内存使用情况]
- 实际使用物理内存 (RSS): {proc_mem_usage["rss_mb"]} MB
- 占用虚拟内存 (VMS): {proc_mem_usage["vms_mb"]} MB
- 进程内存使用率: {proc_mem_percent}%
[磁盘使用情况 (根目录)]
- 总空间: {disk_usage["total_gb"]} GB
- 已用空间: {disk_usage["used_gb"]} GB
- 可用空间: {disk_usage["free_gb"]} GB
- 磁盘使用率: {disk_usage["percent"]}%
"""
return output_string
if __name__ == "__main__":
print(f"System Info: {get_system_info()}")
print(f"Python Version: {get_python_version()}")
print(f"CPU Usage: {get_cpu_usage()}%")
# 第一次调用 process.cpu_percent() 会返回0.0或一个无意义的值,需要间隔一段时间再调用
# 或者在初始化Process对象后先调用一次cpu_percent(interval=None)然后再调用cpu_percent(interval=1)
current_process = psutil.Process(os.getpid())
current_process.cpu_percent(interval=None) # 初始化
print(f"Process CPU Usage: {current_process.cpu_percent(interval=1)}%") # 实际获取
memory_usage_info = get_memory_usage()
print(
f"Memory Usage: Total={memory_usage_info['total_mb']}MB, Used={memory_usage_info['used_mb']}MB, Percent={memory_usage_info['percent']}%"
)
process_memory_info = get_process_memory_usage()
print(
f"Process Memory Usage: RSS={process_memory_info['rss_mb']}MB, VMS={process_memory_info['vms_mb']}MB, Percent={process_memory_info['percent']}%"
)
disk_usage_info = get_disk_usage("/")
print(
f"Disk Usage (Root): Total={disk_usage_info['total_gb']}GB, Used={disk_usage_info['used_gb']}GB, Percent={disk_usage_info['percent']}%"
)
print("\n--- All Basic Info (JSON) ---")
all_info = get_all_basic_info()
import json
print(json.dumps(all_info, indent=4, ensure_ascii=False))
print("\n--- All Basic Info (String with Explanations) ---")
info_string = get_all_basic_info_string()
print(info_string)

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@ -1,6 +1,7 @@
from typing import List, Optional, Dict, Any
import strawberry
from packaging.version import Version
# from packaging.version import Version
import os
ROOT_PATH = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", ".."))
@ -10,7 +11,7 @@ ROOT_PATH = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", ".."))
class APIBotConfig:
"""机器人配置类"""
INNER_VERSION: Version # 配置文件内部版本号
INNER_VERSION: str # 配置文件内部版本号toml为字符串
MAI_VERSION: str # 硬编码的版本信息
# bot
@ -34,28 +35,28 @@ class APIBotConfig:
appearance: str # 外貌特征描述
# schedule
ENABLE_SCHEDULE_GEN: bool # 是否启用日程生成
ENABLE_SCHEDULE_INTERACTION: bool # 是否启用日程交互
PROMPT_SCHEDULE_GEN: str # 日程生成提示词
SCHEDULE_DOING_UPDATE_INTERVAL: int # 日程进行中更新间隔
SCHEDULE_TEMPERATURE: float # 日程生成温度
TIME_ZONE: str # 时区
enable_schedule_gen: bool # 是否启用日程表
enable_schedule_interaction: bool # 日程表是否影响回复模式
prompt_schedule_gen: str # 日程生成提示词
schedule_doing_update_interval: int # 日程表更新间隔(秒)
schedule_temperature: float # 日程表温度
time_zone: str # 时区
# platforms
platforms: Dict[str, str] # 平台信息
# chat
allow_focus_mode: bool # 是否允许专注模式
base_normal_chat_num: int # 基础普通聊天次数
base_focused_chat_num: int # 基础专注聊天次数
observation_context_size: int # 观察上下文大小
allow_focus_mode: bool # 是否允许专注聊天状态
base_normal_chat_num: int # 最多允许多少个群进行普通聊天
base_focused_chat_num: int # 最多允许多少个群进行专注聊天
observation_context_size: int # 观察到的最长上下文大小
message_buffer: bool # 是否启用消息缓冲
ban_words: List[str] # 禁止词列表
ban_msgs_regex: List[str] # 禁止消息的正则表达式列表
# normal_chat
MODEL_R1_PROBABILITY: float # 模型推理概率
MODEL_V3_PROBABILITY: float # 模型普通概率
model_reasoning_probability: float # 推理模型概率
model_normal_probability: float # 普通模型概率
emoji_chance: float # 表情符号出现概率
thinking_timeout: int # 思考超时时间
willing_mode: str # 意愿模式
@ -63,8 +64,8 @@ class APIBotConfig:
response_interested_rate_amplifier: float # 回复兴趣率放大器
down_frequency_rate: float # 降低频率率
emoji_response_penalty: float # 表情回复惩罚
mentioned_bot_inevitable_reply: bool # 提到机器人时是否必定回复
at_bot_inevitable_reply: bool # @机器人时是否必定回复
mentioned_bot_inevitable_reply: bool # 提及 bot 必然回复
at_bot_inevitable_reply: bool # @bot 必然回复
# focus_chat
reply_trigger_threshold: float # 回复触发阈值
@ -78,24 +79,25 @@ class APIBotConfig:
# emoji
max_emoji_num: int # 最大表情符号数量
max_reach_deletion: bool # 达到最大数量时是否删除
EMOJI_CHECK_INTERVAL: int # 表情检查间隔
EMOJI_REGISTER_INTERVAL: Optional[int] # 表情注册间隔(兼容性保留)
EMOJI_SAVE: bool # 是否保存表情
EMOJI_CHECK: bool # 是否检查表情
EMOJI_CHECK_PROMPT: str # 表情检查提示词
check_interval: int # 检查表情包的时间间隔(分钟)
save_pic: bool # 是否保存图片
save_emoji: bool # 是否保存表情包
steal_emoji: bool # 是否偷取表情包
enable_check: bool # 是否启用表情包过滤
check_prompt: str # 表情包过滤要求
# memory
build_memory_interval: int # 构建记忆间隔
memory_build_distribution: List[float] # 记忆构建分布
build_memory_sample_num: int # 构建记忆样本数量
build_memory_sample_length: int # 构建记忆样本长度
build_memory_interval: int # 记忆构建间隔
build_memory_distribution: List[float] # 记忆构建分布
build_memory_sample_num: int # 采样数量
build_memory_sample_length: int # 采样长度
memory_compress_rate: float # 记忆压缩率
forget_memory_interval: int # 忘记记忆间隔
memory_forget_time: int # 记忆时间
memory_forget_percentage: float # 记忆记百分
consolidate_memory_interval: int # 巩固记忆间隔
consolidation_similarity_threshold: float # 巩固相似度阈值
consolidation_check_percentage: float # 巩固检查百分比
forget_memory_interval: int # 记忆遗忘间隔
memory_forget_time: int # 记忆忘时间(小时)
memory_forget_percentage: float # 记忆忘比
consolidate_memory_interval: int # 记忆整合间隔
consolidation_similarity_threshold: float # 相似度阈值
consolidation_check_percentage: float # 检查节点比例
memory_ban_words: List[str] # 记忆禁止词列表
# mood
@ -128,21 +130,19 @@ class APIBotConfig:
# experimental
enable_friend_chat: bool # 是否启用好友聊天
talk_allowed_private: List[int] # 允许私聊的QQ号列表
enable_pfc_chatting: bool # 是否启用PFC聊天
pfc_chatting: bool # 是否启用PFC聊天
# 模型配置
llm_reasoning: Dict[str, Any] # 推理模型配置
llm_normal: Dict[str, Any] # 普通模型配置
llm_topic_judge: Dict[str, Any] # 主题判断模型配置
llm_summary: Dict[str, Any] # 总结模型配置
llm_emotion_judge: Optional[Dict[str, Any]] # 情绪判断模型配置(兼容性保留)
embedding: Dict[str, Any] # 嵌入模型配置
vlm: Dict[str, Any] # VLM模型配置
moderation: Optional[Dict[str, Any]] # 审核模型配置(兼容性保留)
llm_heartflow: Dict[str, Any] # 心流模型配置
llm_observation: Dict[str, Any] # 观察模型配置
llm_sub_heartflow: Dict[str, Any] # 子心流模型配置
llm_heartflow: Dict[str, Any] # 心流模型配置
llm_plan: Optional[Dict[str, Any]] # 计划模型配置
embedding: Dict[str, Any] # 嵌入模型配置
llm_PFC_action_planner: Optional[Dict[str, Any]] # PFC行动计划模型配置
llm_PFC_chat: Optional[Dict[str, Any]] # PFC聊天模型配置
llm_PFC_reply_checker: Optional[Dict[str, Any]] # PFC回复检查模型配置
@ -150,6 +150,84 @@ class APIBotConfig:
api_urls: Optional[Dict[str, str]] # API地址配置
@staticmethod
def validate_config(config: dict):
"""
校验传入的 toml 配置字典是否合法
:param config: toml库load后的配置字典
:raises: ValueError, KeyError, TypeError
"""
# 检查主层级
required_sections = [
"inner",
"bot",
"groups",
"personality",
"identity",
"schedule",
"platforms",
"chat",
"normal_chat",
"focus_chat",
"emoji",
"memory",
"mood",
"keywords_reaction",
"chinese_typo",
"response_splitter",
"remote",
"experimental",
"model",
]
for section in required_sections:
if section not in config:
raise KeyError(f"缺少配置段: [{section}]")
# 检查部分关键字段
if "version" not in config["inner"]:
raise KeyError("缺少 inner.version 字段")
if not isinstance(config["inner"]["version"], str):
raise TypeError("inner.version 必须为字符串")
if "qq" not in config["bot"]:
raise KeyError("缺少 bot.qq 字段")
if not isinstance(config["bot"]["qq"], int):
raise TypeError("bot.qq 必须为整数")
if "personality_core" not in config["personality"]:
raise KeyError("缺少 personality.personality_core 字段")
if not isinstance(config["personality"]["personality_core"], str):
raise TypeError("personality.personality_core 必须为字符串")
if "identity_detail" not in config["identity"]:
raise KeyError("缺少 identity.identity_detail 字段")
if not isinstance(config["identity"]["identity_detail"], list):
raise TypeError("identity.identity_detail 必须为列表")
# 可继续添加更多字段的类型和值检查
# ...
# 检查模型配置
model_keys = [
"llm_reasoning",
"llm_normal",
"llm_topic_judge",
"llm_summary",
"vlm",
"llm_heartflow",
"llm_observation",
"llm_sub_heartflow",
"embedding",
]
if "model" not in config:
raise KeyError("缺少 [model] 配置段")
for key in model_keys:
if key not in config["model"]:
raise KeyError(f"缺少 model.{key} 配置")
# 检查通过
return True
@strawberry.type
class APIEnvConfig:
@ -182,6 +260,71 @@ class APIEnvConfig:
def get_env(self) -> str:
return "env"
@staticmethod
def validate_config(config: dict):
"""
校验环境变量配置字典是否合法
:param config: 环境变量配置字典
:raises: KeyError, TypeError
"""
required_fields = [
"HOST",
"PORT",
"PLUGINS",
"MONGODB_HOST",
"MONGODB_PORT",
"DATABASE_NAME",
"CHAT_ANY_WHERE_BASE_URL",
"SILICONFLOW_BASE_URL",
"DEEP_SEEK_BASE_URL",
]
for field in required_fields:
if field not in config:
raise KeyError(f"缺少环境变量配置字段: {field}")
if not isinstance(config["HOST"], str):
raise TypeError("HOST 必须为字符串")
if not isinstance(config["PORT"], int):
raise TypeError("PORT 必须为整数")
if not isinstance(config["PLUGINS"], list):
raise TypeError("PLUGINS 必须为列表")
if not isinstance(config["MONGODB_HOST"], str):
raise TypeError("MONGODB_HOST 必须为字符串")
if not isinstance(config["MONGODB_PORT"], int):
raise TypeError("MONGODB_PORT 必须为整数")
if not isinstance(config["DATABASE_NAME"], str):
raise TypeError("DATABASE_NAME 必须为字符串")
if not isinstance(config["CHAT_ANY_WHERE_BASE_URL"], str):
raise TypeError("CHAT_ANY_WHERE_BASE_URL 必须为字符串")
if not isinstance(config["SILICONFLOW_BASE_URL"], str):
raise TypeError("SILICONFLOW_BASE_URL 必须为字符串")
if not isinstance(config["DEEP_SEEK_BASE_URL"], str):
raise TypeError("DEEP_SEEK_BASE_URL 必须为字符串")
# 可选字段类型检查
optional_str_fields = [
"DEEP_SEEK_KEY",
"CHAT_ANY_WHERE_KEY",
"SILICONFLOW_KEY",
"CONSOLE_LOG_LEVEL",
"FILE_LOG_LEVEL",
"DEFAULT_CONSOLE_LOG_LEVEL",
"DEFAULT_FILE_LOG_LEVEL",
]
for field in optional_str_fields:
if field in config and config[field] is not None and not isinstance(config[field], str):
raise TypeError(f"{field} 必须为字符串或None")
if (
"SIMPLE_OUTPUT" in config
and config["SIMPLE_OUTPUT"] is not None
and not isinstance(config["SIMPLE_OUTPUT"], bool)
):
raise TypeError("SIMPLE_OUTPUT 必须为布尔值或None")
# 检查通过
return True
print("当前路径:")
print(ROOT_PATH)

View File

@ -16,6 +16,7 @@ from src.api.apiforgui import (
get_all_states,
)
from src.heart_flow.sub_heartflow import ChatState
from src.api.basic_info_api import get_all_basic_info # 新增导入
# import uvicorn
# import os
@ -97,6 +98,18 @@ async def get_all_states_api():
return {"status": "failed", "reason": "failed to get all states"}
@router.get("/info")
async def get_system_basic_info():
"""获取系统基本信息"""
logger.info("请求系统基本信息")
try:
info = get_all_basic_info()
return {"status": "success", "data": info}
except Exception as e:
logger.error(f"获取系统基本信息失败: {e}")
return {"status": "failed", "reason": str(e)}
def start_api_server():
"""启动API服务器"""
global_server.register_router(router, prefix="/api/v1")

View File

@ -1,4 +1,5 @@
from fastapi import FastAPI, APIRouter
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware # 新增导入
from typing import Optional
from uvicorn import Config, Server as UvicornServer
import os
@ -15,6 +16,21 @@ class Server:
self._server: Optional[UvicornServer] = None
self.set_address(host, port)
# 配置 CORS
origins = [
"http://localhost:3000", # 允许的前端源
"http://127.0.0.1:3000",
# 在生产环境中,您应该添加实际的前端域名
]
self.app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=origins,
allow_credentials=True, # 是否支持 cookie
allow_methods=["*"], # 允许所有 HTTP 方法
allow_headers=["*"], # 允许所有 HTTP 请求头
)
def register_router(self, router: APIRouter, prefix: str = ""):
"""注册路由

View File

@ -284,6 +284,9 @@ class BotConfig:
2 # PFC 聊天消息缓冲数量,有利于使聊天节奏更加紧凑流畅,请根据实际 LLM 响应速度进行调整默认2条
)
api_polling_max_retries: int = 3 # 神秘小功能
rename_person: bool = (
True # 是否启用改名工具,可以让麦麦对唯一名进行更改,可能可以更拟人地称呼他人,但是也可能导致记忆混淆的问题
)
# idle_chat
enable_idle_chat: bool = False # 是否启用 pfc 主动发言
@ -735,6 +738,8 @@ class BotConfig:
config.pfc_message_buffer_size = experimental_config.get(
"pfc_message_buffer_size", config.pfc_message_buffer_size
)
if config.INNER_VERSION in SpecifierSet(">=1.6.2.3"):
config.rename_person = experimental_config.get("rename_person", config.rename_person)
def idle_chat(parent: dict):
idle_chat_config = parent["idle_chat"]

View File

@ -5,6 +5,7 @@ import pkgutil
import os
from src.common.logger_manager import get_logger
from rich.traceback import install
from src.config.config import global_config
install(extra_lines=3)
@ -64,6 +65,10 @@ def register_tool(tool_class: Type[BaseTool]):
if not tool_name:
raise ValueError(f"工具类 {tool_class.__name__} 没有定义 name 属性")
if not global_config.rename_person and tool_name == "rename_person":
logger.info("改名功能已关闭,改名工具未注册")
return
TOOL_REGISTRY[tool_name] = tool_class
logger.info(f"已注册: {tool_name}")

View File

@ -1,4 +1,4 @@
from src.do_tool.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
from src.do_tool.tool_can_use.base_tool import BaseTool
from src.plugins.person_info.person_info import person_info_manager
from src.common.logger_manager import get_logger
import time
@ -104,4 +104,4 @@ class RenamePersonTool(BaseTool):
# 注册工具
register_tool(RenamePersonTool)
# register_tool(RenamePersonTool)

View File

@ -160,7 +160,7 @@ class IdleChat:
"""启动主动聊天检测"""
# 检查是否启用了主动聊天功能
if not global_config.enable_idle_chat:
logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]主动聊天功能已禁用(配置ENABLE_IDLE_CHAT=False")
logger.info(f"[私聊][{self.private_name}]主动聊天功能已禁用(配置enable_idle_chat=False")
return
if self._running:

View File

@ -284,7 +284,6 @@ async def retrieve_contextual_info(
retrieved_historical_chat_str = "无相关私聊历史回忆。"
# --- 1. 全局压缩记忆检索 (来自 HippocampusManager) ---
# (保持你原始 pfc_utils.py 中这部分的逻辑基本不变)
global_memory_log_msg = f"开始全局压缩记忆检索 (基于文本: '{text[:30]}...')"
if text and text.strip() and text != "还没有聊天记录。" and text != "[构建聊天记录出错]":
try:

View File

@ -202,7 +202,7 @@ class NormalChat:
break
# 获取待处理消息列表
items_to_process = list(self.interest_dict.items())
items_to_process = list(self.interest_dict.items()) if self.interest_dict else []
if not items_to_process:
continue
@ -354,6 +354,8 @@ class NormalChat:
# --- 新增:处理初始高兴趣消息的私有方法 ---
async def _process_initial_interest_messages(self):
"""处理启动时存在于 interest_dict 中的高兴趣消息。"""
if not self.interest_dict:
return # 当 self.interest_dict 的值为 None 时,直接返回,防止进入 Chat 状态错误
items_to_process = list(self.interest_dict.items())
if not items_to_process:
return # 没有初始消息,直接返回

View File

@ -1,5 +1,5 @@
[inner]
version = "1.6.2.2"
version = "1.6.2.3"
#----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----
#如果你想要修改配置文件请在修改后将version的值进行变更
@ -203,6 +203,7 @@ pfc_chatting = false # 是否启用PFC聊天该功能仅作用于私聊
api_polling_max_retries = 3
enable_pfc_reply_checker = true # 是否启用 PFC 的回复检查器
pfc_message_buffer_size = 2 # PFC 聊天消息缓冲数量,有利于使聊天节奏更加紧凑流畅,请根据实际 LLM 响应速度进行调整默认2条
rename_person = true # 是否启用改名工具,可以让麦麦对唯一名进行更改,可能可以更拟人地称呼他人,但是也可能导致记忆混淆的问题
[idle_chat]
enable_idle_chat = false # 是否启用 pfc 主动发言