import time from typing import Optional, Dict, List from src.plugin_system.apis import message_api from src.chat.message_receive.chat_stream import ChatStream, get_chat_manager from src.common.logger import get_logger from src.config.config import global_config from src.chat.frequency_control.talk_frequency_control import get_config_base_talk_frequency from src.chat.frequency_control.focus_value_control import get_config_base_focus_value logger = get_logger("frequency_control") class FrequencyControl: """ 频率控制类，可以根据最近时间段的发言数量和发言人数动态调整频率 特点： - 发言频率调整：基于最近10分钟的数据，评估单位为"消息数/10分钟" - 专注度调整：基于最近10分钟的数据，评估单位为"消息数/10分钟" - 历史基准值：基于最近一周的数据，按小时统计，每小时都有独立的基准值（需要至少50条历史消息） - 统一标准：两个调整都使用10分钟窗口，确保逻辑一致性和响应速度 - 双向调整：根据活跃度高低，既能提高也能降低频率和专注度 - 数据充足性检查：当历史数据不足50条时，不更新基准值；当基准值为默认值时，不进行动态调整 - 基准值更新：直接使用新计算的周均值，无平滑更新 """ def __init__(self, chat_id: str): self.chat_id = chat_id self.chat_stream: ChatStream = get_chat_manager().get_stream(self.chat_id) # type: ignore if not self.chat_stream: raise ValueError(f"无法找到聊天流: {chat_id}") self.log_prefix = f"[{get_chat_manager().get_stream_name(self.chat_id) or self.chat_id}]" # 发言频率调整值 self.talk_frequency_adjust: float = 1.0 self.talk_frequency_external_adjust: float = 1.0 # 专注度调整值 self.focus_value_adjust: float = 1.0 self.focus_value_external_adjust: float = 1.0 # 动态调整相关参数 self.last_update_time = time.time() self.update_interval = 60 # 每60秒更新一次 # 历史数据缓存 self._message_count_cache = 0 self._user_count_cache = 0 self._last_cache_time = 0 self._cache_duration = 30 # 缓存30秒 # 调整参数 self.min_adjust = 0.3 # 最小调整值 self.max_adjust = 2.0 # 最大调整值 # 动态基准值（将根据历史数据计算） self.base_message_count = 5 # 默认基准消息数量，将被动态更新 self.base_user_count = 3 # 默认基准用户数量，将被动态更新 # 平滑因子 self.smoothing_factor = 0.3 # 历史数据相关参数 self._last_historical_update = 0 self._historical_update_interval = 600 # 每十分钟更新一次历史基准值 self._historical_days = 7 # 使用最近7天的数据计算基准值 # 按小时统计的历史基准值 self._hourly_baseline = { "messages": {}, # {0-23: 平均消息数} "users": {}, # {0-23: 平均用户数} } # 初始化24小时的默认基准值 for hour in range(24): self._hourly_baseline["messages"][hour] = 0.0 self._hourly_baseline["users"][hour] = 0.0 def _update_historical_baseline(self): """ 更新基于历史数据的基准值 使用最近一周的数据，按小时统计平均消息数量和用户数量 """ current_time = time.time() # 检查是否需要更新历史基准值 if current_time - self._last_historical_update < self._historical_update_interval: return try: # 计算一周前的时间戳 week_ago = current_time - (self._historical_days * 24 * 3600) # 获取最近一周的消息数据 historical_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat( chat_id=self.chat_stream.stream_id, start_time=week_ago, end_time=current_time, filter_mai=True, filter_command=True, ) if historical_messages and len(historical_messages) >= 50: # 按小时统计消息数和用户数 hourly_stats = {hour: {"messages": [], "users": set()} for hour in range(24)} for msg in historical_messages: # 获取消息的小时（UTC时间） msg_time = time.localtime(msg.time) msg_hour = msg_time.tm_hour # 统计消息数 hourly_stats[msg_hour]["messages"].append(msg) # 统计用户数 if msg.user_info and msg.user_info.user_id: hourly_stats[msg_hour]["users"].add(msg.user_info.user_id) # 计算每个小时的平均值（基于一周的数据） for hour in range(24): # 计算该小时的平均消息数（一周内该小时的总消息数 / 7天） total_messages = len(hourly_stats[hour]["messages"]) total_users = len(hourly_stats[hour]["users"]) # 只计算有消息的时段，没有消息的时段设为0 if total_messages > 0: avg_messages = total_messages / self._historical_days avg_users = total_users / self._historical_days self._hourly_baseline["messages"][hour] = avg_messages self._hourly_baseline["users"][hour] = avg_users else: # 没有消息的时段设为0，表示该时段不活跃 self._hourly_baseline["messages"][hour] = 0.0 self._hourly_baseline["users"][hour] = 0.0 # 更新整体基准值（用于兼容性）- 基于原始数据计算，不受max(1.0)限制影响 overall_avg_messages = sum(len(hourly_stats[hour]["messages"]) for hour in range(24)) / ( 24 * self._historical_days ) overall_avg_users = sum(len(hourly_stats[hour]["users"]) for hour in range(24)) / ( 24 * self._historical_days ) self.base_message_count = overall_avg_messages self.base_user_count = overall_avg_users logger.info( f"{self.log_prefix} 历史基准值更新完成: " f"整体平均消息数={overall_avg_messages:.2f}, 整体平均用户数={overall_avg_users:.2f}" ) # 记录几个关键时段的基准值 key_hours = [8, 12, 18, 22] # 早、中、晚、夜 for hour in key_hours: # 计算该小时平均每10分钟的消息数和用户数 hourly_10min_messages = self._hourly_baseline["messages"][hour] / 6 # 1小时 = 6个10分钟 hourly_10min_users = self._hourly_baseline["users"][hour] / 6 logger.info( f"{self.log_prefix} {hour}时基准值: " f"消息数={self._hourly_baseline['messages'][hour]:.2f}/小时 " f"({hourly_10min_messages:.2f}/10分钟), " f"用户数={self._hourly_baseline['users'][hour]:.2f}/小时 " f"({hourly_10min_users:.2f}/10分钟)" ) elif historical_messages and len(historical_messages) < 50: # 历史数据不足50条，不更新基准值 logger.info(f"{self.log_prefix} 历史数据不足50条({len(historical_messages)}条)，不更新基准值") else: # 如果没有历史数据，不更新基准值 logger.info(f"{self.log_prefix} 无历史数据，不更新基准值") except Exception as e: logger.error(f"{self.log_prefix} 更新历史基准值时出错: {e}") # 出错时保持原有基准值不变 self._last_historical_update = current_time def _get_current_hour_baseline(self) -> tuple[float, float]: """ 获取当前小时的基准值 Returns: tuple: (基准消息数, 基准用户数) """ current_hour = time.localtime().tm_hour return (self._hourly_baseline["messages"][current_hour], self._hourly_baseline["users"][current_hour]) def get_dynamic_talk_frequency_adjust(self) -> float: """ 获取纯动态调整值（不包含配置文件基础值） Returns: float: 动态调整值 """ self._update_talk_frequency_adjust() return self.talk_frequency_adjust def get_dynamic_focus_value_adjust(self) -> float: """ 获取纯动态调整值（不包含配置文件基础值） Returns: float: 动态调整值 """ self._update_focus_value_adjust() return self.focus_value_adjust def _update_talk_frequency_adjust(self): """ 更新发言频率调整值 适合人少话多的时候：人少但消息多，提高回复频率 """ current_time = time.time() # 检查是否需要更新 if current_time - self.last_update_time < self.update_interval: return # 先更新历史基准值 self._update_historical_baseline() try: # 获取最近10分钟的数据（发言频率更敏感） recent_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat( chat_id=self.chat_stream.stream_id, start_time=current_time - 600, # 10分钟前 end_time=current_time, filter_mai=True, filter_command=True, ) # 计算消息数量和用户数量 message_count = len(recent_messages) user_ids = set() for msg in recent_messages: if msg.user_info and msg.user_info.user_id: user_ids.add(msg.user_info.user_id) user_count = len(user_ids) # 获取当前小时的基准值 current_hour_base_messages, current_hour_base_users = self._get_current_hour_baseline() # 计算当前小时平均每10分钟的基准值 current_hour_10min_messages = current_hour_base_messages / 6 # 1小时 = 6个10分钟 current_hour_10min_users = current_hour_base_users / 6 # 发言频率调整逻辑：根据活跃度双向调整 # 检查是否有足够的数据进行分析 if user_count > 0 and message_count >= 2: # 至少需要2条消息才能进行有意义的分析 # 检查历史基准值是否有效（该时段有活跃度） if current_hour_base_messages > 0.0 and current_hour_base_users > 0.0: # 计算人均消息数（10分钟窗口） messages_per_user = message_count / user_count # 使用当前小时每10分钟的基准人均消息数 base_messages_per_user = ( current_hour_10min_messages / current_hour_10min_users if current_hour_10min_users > 0 else 1.0 ) # 双向调整逻辑 if messages_per_user > base_messages_per_user * 1.2: # 活跃度很高：提高回复频率 target_talk_adjust = min(self.max_adjust, messages_per_user / base_messages_per_user) elif messages_per_user < base_messages_per_user * 0.8: # 活跃度很低：降低回复频率 target_talk_adjust = max(self.min_adjust, messages_per_user / base_messages_per_user) else: # 活跃度正常：保持正常 target_talk_adjust = 1.0 else: # 历史基准值不足，不调整 target_talk_adjust = 1.0 else: # 数据不足：不调整 target_talk_adjust = 1.0 # 限制调整范围 target_talk_adjust = max(self.min_adjust, min(self.max_adjust, target_talk_adjust)) # 记录调整前的值 old_adjust = self.talk_frequency_adjust # 平滑调整 self.talk_frequency_adjust = ( self.talk_frequency_adjust * (1 - self.smoothing_factor) + target_talk_adjust * self.smoothing_factor ) # 判断调整方向 if target_talk_adjust > 1.0: adjust_direction = "提高" elif target_talk_adjust < 1.0: adjust_direction = "降低" else: if current_hour_base_messages <= 0.0 or current_hour_base_users <= 0.0: adjust_direction = "不调整(该时段无活跃度)" else: adjust_direction = "保持" # 计算实际变化方向 actual_change = "" if self.talk_frequency_adjust > old_adjust: actual_change = f"{old_adjust:.2f}x → {self.talk_frequency_adjust:.2f}x" elif self.talk_frequency_adjust < old_adjust: actual_change = f"{old_adjust:.2f}x → {self.talk_frequency_adjust:.2f}x" else: actual_change = f"无变化: {self.talk_frequency_adjust:.2f}x" logger.info( f"{self.log_prefix} 发言频率调整: " f"{user_count}名用户正在参与聊天，当前消息数: {message_count}|" f"群基准: {current_hour_10min_messages:.2f}消息/{current_hour_10min_users:.2f}用户|" f"[{adjust_direction}]{actual_change}" ) except Exception as e: logger.error(f"{self.log_prefix} 更新发言频率调整值时出错: {e}") def _update_focus_value_adjust(self): """ 更新专注度调整值 适合人多话多的时候：人多且消息多，提高专注度（LLM消耗更多，但回复更精准） """ current_time = time.time() # 检查是否需要更新 if current_time - self.last_update_time < self.update_interval: return try: # 获取最近10分钟的数据（与发言频率保持一致） recent_messages = message_api.get_messages_by_time_in_chat( chat_id=self.chat_stream.stream_id, start_time=current_time - 600, # 10分钟前 end_time=current_time, filter_mai=True, filter_command=True, ) # 计算消息数量和用户数量 message_count = len(recent_messages) user_ids = set() for msg in recent_messages: if msg.user_info and msg.user_info.user_id: user_ids.add(msg.user_info.user_id) user_count = len(user_ids) # 获取当前小时的基准值 current_hour_base_messages, current_hour_base_users = self._get_current_hour_baseline() # 计算当前小时平均每10分钟的基准值 current_hour_10min_messages = current_hour_base_messages / 6 # 1小时 = 6个10分钟 current_hour_10min_users = current_hour_base_users / 6 # 专注度调整逻辑：根据活跃度双向调整 # 检查是否有足够的数据进行分析 if user_count > 0 and current_hour_10min_users > 0 and message_count >= 2: # 检查历史基准值是否有效（该时段有活跃度） if current_hour_base_messages > 0.0 and current_hour_base_users > 0.0: # 计算用户活跃度比率（基于10分钟数据） user_ratio = user_count / current_hour_10min_users # 计算消息活跃度比率（基于10分钟数据） message_ratio = ( message_count / current_hour_10min_messages if current_hour_10min_messages > 0 else 1.0 ) # 双向调整逻辑 if user_ratio > 1.3 and message_ratio > 1.3: # 活跃度很高：提高专注度，消耗更多LLM资源但回复更精准 target_focus_adjust = min(self.max_adjust, (user_ratio + message_ratio) / 2) elif user_ratio > 1.1 and message_ratio > 1.1: # 活跃度较高：适度提高专注度 target_focus_adjust = min(self.max_adjust, 1.0 + (user_ratio + message_ratio - 2.0) * 0.2) elif user_ratio < 0.7 or message_ratio < 0.7: # 活跃度很低：降低专注度，节省LLM资源 target_focus_adjust = max(self.min_adjust, min(user_ratio, message_ratio)) else: # 正常情况：保持默认专注度 target_focus_adjust = 1.0 else: # 历史基准值不足，不调整 target_focus_adjust = 1.0 else: # 数据不足：不调整 target_focus_adjust = 1.0 # 限制调整范围 target_focus_adjust = max(self.min_adjust, min(self.max_adjust, target_focus_adjust)) # 记录调整前的值 old_focus_adjust = self.focus_value_adjust # 平滑调整 self.focus_value_adjust = ( self.focus_value_adjust * (1 - self.smoothing_factor) + target_focus_adjust * self.smoothing_factor ) # 计算当前小时平均每10分钟的基准值 current_hour_10min_messages = current_hour_base_messages / 6 # 1小时 = 6个10分钟 current_hour_10min_users = current_hour_base_users / 6 # 判断调整方向 if target_focus_adjust > 1.0: adjust_direction = "提高" elif target_focus_adjust < 1.0: adjust_direction = "降低" else: if current_hour_base_messages <= 0.0 or current_hour_base_users <= 0.0: adjust_direction = "不调整(该时段无活跃度)" else: adjust_direction = "保持" # 计算实际变化方向 actual_change = "" if self.focus_value_adjust > old_focus_adjust: actual_change = f"{old_focus_adjust:.2f}x → {self.focus_value_adjust:.2f}x" elif self.focus_value_adjust < old_focus_adjust: actual_change = f"{old_focus_adjust:.2f}x → {self.focus_value_adjust:.2f}x" else: actual_change = f"无变化: {self.focus_value_adjust:.2f}x" logger.info( f"{self.log_prefix} 专注度调整: " f"{user_count}名用户正在参与聊天，当前消息数: {message_count}|" f"群基准: {current_hour_10min_messages:.2f}消息/{current_hour_10min_users:.2f}用户|" f"[{adjust_direction}]{actual_change}" ) except Exception as e: logger.error(f"{self.log_prefix} 更新专注度调整值时出错: {e}") def get_final_talk_frequency(self) -> float: return ( get_config_base_talk_frequency(self.chat_stream.stream_id) * self.get_dynamic_talk_frequency_adjust() * self.talk_frequency_external_adjust ) def get_final_focus_value(self) -> float: return ( get_config_base_focus_value(self.chat_stream.stream_id) * self.get_dynamic_focus_value_adjust() * self.focus_value_external_adjust ) def set_adjustment_parameters( self, min_adjust: Optional[float] = None, max_adjust: Optional[float] = None, base_message_count: Optional[int] = None, base_user_count: Optional[int] = None, smoothing_factor: Optional[float] = None, update_interval: Optional[int] = None, historical_update_interval: Optional[int] = None, historical_days: Optional[int] = None, ): """ 设置调整参数 Args: min_adjust: 最小调整值 max_adjust: 最大调整值 base_message_count: 基准消息数量 base_user_count: 基准用户数量 smoothing_factor: 平滑因子 update_interval: 更新间隔（秒） """ if min_adjust is not None: self.min_adjust = max(0.1, min_adjust) if max_adjust is not None: self.max_adjust = max(1.0, max_adjust) if base_message_count is not None: self.base_message_count = max(1, base_message_count) if base_user_count is not None: self.base_user_count = max(1, base_user_count) if smoothing_factor is not None: self.smoothing_factor = max(0.0, min(1.0, smoothing_factor)) if update_interval is not None: self.update_interval = max(10, update_interval) if historical_update_interval is not None: self._historical_update_interval = max(300, historical_update_interval) # 最少5分钟 if historical_days is not None: self._historical_days = max(1, min(30, historical_days)) # 1-30天之间 class FrequencyControlManager: """ 频率控制管理器，管理多个聊天流的频率控制实例 """ def __init__(self): self.frequency_control_dict: Dict[str, FrequencyControl] = {} def get_or_create_frequency_control(self, chat_id: str) -> FrequencyControl: """ 获取或创建指定聊天流的频率控制实例 Args: chat_id: 聊天流ID Returns: FrequencyControl: 频率控制实例 """ if chat_id not in self.frequency_control_dict: self.frequency_control_dict[chat_id] = FrequencyControl(chat_id) return self.frequency_control_dict[chat_id] # 创建全局实例 frequency_control_manager = FrequencyControlManager()