AstrBot 群聊主动回复插件插件

一个先进群聊交互插件，基于心流理论实现自适应对话节奏，融合AI算法与自主学习策略，能感知群聊氛围并自主学习最优策略，能像真人一样自然参与对话，带来沉浸式的拟人交互体验。

核心特性

四态心流状态机

观察态 ──活跃度↑──→ 沉浸态 ──相关性↑──→ 活跃态
    ↑                  │                  │
    │                  │                  ↓
    └──────────────────┴──────────────── 疲劳态

三路学习机制

1. 策略检索：从历史成功对话中检索相似场景的最优策略
2. 离线蒸馏：LLM自玩模拟生成策略规则（每日执行）
3. 在线学习：基于用户反馈的Q-learning实时优化

能量系统

• 回复消耗能量（基础 + 长度惩罚 + 连续惩罚）
• 活跃时缓慢恢复
• 被@时快速恢复 (+0.3)
• 正面反馈恢复 (+0.1)

命令

查询状态

/心流状态

显示当前群的心流状态面板：

📊 心流状态面板
━━━━━━━━━━━━━━━
💠 心流状态: flow
⚡ 能量值: 0.72
🔄 连续回复: 2
━━━━━━━━━━━━━━━
📈 群活跃度: 0.65
💬 每分钟消息: 3.2
👥 活跃用户: 5
━━━━━━━━━━━━━━━
⏱️ 冷却剩余: 0.0s
📚 策略命中率: 45.2%
🎯 决策统计: 128
📨 反馈收集: 89

调试命令（管理员）

/心流调试 <action> [value]

Action	说明	示例
state	设置状态	/心流调试 state active
energy	设置能量	/心流调试 energy 0.8
cooldown	重置冷却	/心流调试 cooldown
reset	完全重置	/心流调试 reset

数据流

消息到达 → 权限检查 → 上下文分析 → 状态机处理 → 决策引擎
                                              ↓
                                         时机控制
                                              ↓
                                    ┌─────────┴─────────┐
                                    ↓                   ↓
                                 生成回复              跳过
                                    ↓
                                 发送消息
                                    ↓
                              等待反馈 → 更新学习模型

数据存储

数据存储在 data/plugins/astrbot_plugin_group_chat/ 目录下：

文件	内容
group_states.json	群组状态
strategies.json	策略记忆库
learning_data.json	Q表和学习数据
group_umo.json	群组UMO映射
conversation_history.json	对话历史

常见问题

Q: 机器人回复太频繁？

调低以下参数：

• energy_recovery_rate：降低能量恢复速度
• base_cooldown_seconds：增加冷却时间
• max_reply_streak：降低连续回复上限

Q: 机器人不主动说话？

检查以下配置：

• heartbeat_interval_seconds：确保心跳间隔合理
• observer_to_flow_threshold：降低进入沉浸态的阈值
• 确保群组在白名单中（如果使用白名单模式）

Q: 如何让机器人更聪明？

1. 开启在线学习和离线蒸馏
2. 增加策略库容量
3. 调整奖励函数参数

版本历史

v2.0.0 (当前版本)

• 完全重构架构
• 实现四态心流状态机
• 三路学习机制
• 能量系统
• 读空气功能

贡献

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