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放宽自动回复长度为自然浮动并统一30字上限

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liuwei
2026-04-24 15:24:48 +08:00
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commit ee1532b2f5
4 changed files with 40 additions and 24 deletions
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20
plugins/ai_auto_response/config.toml
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@@ -56,16 +56,20 @@ memory_lookback_days = 180
active_context_hours = 8
[reply]
social_short_char_limit = 12
social_short_total_limit = 12
qa_fast_char_limit = 18
qa_fast_total_limit = 18
# 回复长度改成“下限放开、上限约束”的思路：
# 1. 允许模型只回几个字，避免每句都被逼着凑满；
# 2. 统一把本地最终兜底上限放到 30 字，给一句完整观点留空间；
# 3. qa_with_context 仍保留 2 句能力，但总字数同样压住，不让它长成说明文。
social_short_char_limit = 30
social_short_total_limit = 30
qa_fast_char_limit = 30
qa_fast_total_limit = 30
qa_with_context_sentence_limit = 2
qa_with_context_chunk_limit = 2
qa_with_context_char_limit = 16
qa_with_context_total_limit = 28
default_char_limit = 12
default_total_limit = 12
qa_with_context_char_limit = 18
qa_with_context_total_limit = 30
default_char_limit = 30
default_total_limit = 30
[prompt_compact]
group_profile_max_chars = 220

29
plugins/ai_auto_response/core/reply_formatter.py
View File

@@ -52,11 +52,14 @@ def preview_text(text: str, limit: int = 80) -> str:
def build_length_rule(reply_mode: str) -> str:
if reply_mode == "social_short":
return "默认只回半句到1句，目标10字左右，非必要别超过12字。"
# 长度规则改成“可短可长，但别超过 30 字”：
# 1. 很短的口语接话依然允许，避免模型被目标字数绑住；
# 2. 但仍限制只回 1 句，防止回复重新膨胀成说明文。
return "默认只回1句，可短到几个字；有必要再说完整一句，但非必要别超过30字。"
if reply_mode == "qa_fast":
return "优先1句口语化结论，目标16字内；先给结论，不要展开。"
return "优先1句口语化结论，可短可长；先给结论，不要展开成长说明，非必要别超过30字。"
if reply_mode == "qa_with_context":
return "优先1句；必要时最多2句，每句尽量控制在16字内，总体不超过28字。"
return "优先1句；必要时最多2句，但总体仍尽量压在30字内，说完关键判断就收。"
return "尽量短，像群友临时接一句，不要长篇大论。"
@@ -128,18 +131,22 @@ def _find_split_at(window: str, punctuation: str, lookback: int = 10) -> int:
def _resolve_limits(reply_mode: str, limits: Dict) -> Dict[str, int]:
mode_defaults = {
"social_short": {"sentence_limit": 1, "char_limit": 12, "chunk_limit": 1, "total_limit": 12},
"qa_fast": {"sentence_limit": 1, "char_limit": 18, "chunk_limit": 1, "total_limit": 18},
"qa_with_context": {"sentence_limit": 2, "char_limit": 16, "chunk_limit": 2, "total_limit": 28},
# 这里的默认值是“本地最终裁剪”的最后一道保险：
# 1. 下限不做要求，模型可以回很短；
# 2. 这里只管兜底上限，避免偶发输出过长；
# 3. 所有模式统一往 30 字附近收，保持群聊接话感。
"social_short": {"sentence_limit": 1, "char_limit": 30, "chunk_limit": 1, "total_limit": 30},
"qa_fast": {"sentence_limit": 1, "char_limit": 30, "chunk_limit": 1, "total_limit": 30},
"qa_with_context": {"sentence_limit": 2, "char_limit": 18, "chunk_limit": 2, "total_limit": 30},
}
defaults = mode_defaults.get(reply_mode, {"sentence_limit": 1, "char_limit": 12, "chunk_limit": 1, "total_limit": 12})
defaults = mode_defaults.get(reply_mode, {"sentence_limit": 1, "char_limit": 30, "chunk_limit": 1, "total_limit": 30})
if reply_mode == "social_short":
return {
"sentence_limit": 1,
"chunk_limit": 1,
"char_limit": max(int(limits.get("social_short_char_limit", defaults["char_limit"]) or defaults["char_limit"]), 8),
"total_limit": max(int(limits.get("social_short_total_limit", defaults["total_limit"]) or defaults["total_limit"]), 8),
"default_char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", 12) or 12), 8),
"default_char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", 30) or 30), 8),
}
if reply_mode == "qa_fast":
return {
@@ -147,7 +154,7 @@ def _resolve_limits(reply_mode: str, limits: Dict) -> Dict[str, int]:
"chunk_limit": 1,
"char_limit": max(int(limits.get("qa_fast_char_limit", defaults["char_limit"]) or defaults["char_limit"]), 8),
"total_limit": max(int(limits.get("qa_fast_total_limit", defaults["total_limit"]) or defaults["total_limit"]), 8),
"default_char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", 12) or 12), 8),
"default_char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", 30) or 30), 8),
}
if reply_mode == "qa_with_context":
return {
@@ -155,14 +162,14 @@ def _resolve_limits(reply_mode: str, limits: Dict) -> Dict[str, int]:
"chunk_limit": max(int(limits.get("qa_with_context_chunk_limit", defaults["chunk_limit"]) or defaults["chunk_limit"]), 1),
"char_limit": max(int(limits.get("qa_with_context_char_limit", defaults["char_limit"]) or defaults["char_limit"]), 8),
"total_limit": max(int(limits.get("qa_with_context_total_limit", defaults["total_limit"]) or defaults["total_limit"]), 8),
"default_char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", 12) or 12), 8),
"default_char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", 30) or 30), 8),
}
return {
"sentence_limit": 1,
"chunk_limit": 1,
"char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", defaults["char_limit"]) or defaults["char_limit"]), 8),
"total_limit": max(int(limits.get("default_total_limit", defaults["total_limit"]) or defaults["total_limit"]), 8),
"default_char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", 12) or 12), 8),
"default_char_limit": max(int(limits.get("default_char_limit", 30) or 30), 8),
}

9
plugins/ai_auto_response/main.py
View File

@@ -1102,8 +1102,13 @@ class AIAutoResponsePlugin(MessagePluginInterface):
# 1. 普通 social_short 基本不喂长期记忆，只保留最小现场感；
# 2. 明确点名、追问、回归成员时，才适度打开成员记忆；
# 3. 群事实和向量记忆只在问答场景打开，避免模型把记忆写进每句闲聊。
target_reply_chars_map = {"social_short": 10, "qa_fast": 16, "qa_with_context": 24}
hard_reply_cap_map = {"social_short": 12, "qa_fast": 18, "qa_with_context": 28}
#
# 这里把长度策略改成“下限放开、上限约束”：
# 1. 不再要求模型默认说到 20~30 字，避免每句都像刻意凑长度；
# 2. target_reply_chars 只保留一个偏短的参考值，方便模型自然收放；
# 3. hard_reply_cap 才是关键兜底，统一限制别超过 30 字，保持群聊轻量感。
target_reply_chars_map = {"social_short": 12, "qa_fast": 16, "qa_with_context": 20}
hard_reply_cap_map = {"social_short": 30, "qa_fast": 30, "qa_with_context": 30}
# 最近消息条数不再按模式缩到 4~6 条，而是统一交给模型看完整窗口：
# 1. 回复仍然走短句限制，避免“上下文多了，回复也跟着变长”；
# 2. 但模型理解当前讨论时，需要看到完整现场，尤其是多人连续接话场景；

6
plugins/ai_auto_response/profile/persona_engine.py
View File

@@ -49,11 +49,11 @@ class PersonaEngine:
# 这里把“短”从模糊描述改成明确字数目标，避免模型虽然知道要短，
# 但仍然习惯性输出完整说明句，导致真人感被拉低。
if reply_mode == "social_short":
return "默认只回半句到一句，目标 4 到 10 个字，非必要别超过 16 个字。"
return "默认只回一句，可短到几个字；有必要再说完整一句，但非必要别超过 30 个字。"
if reply_mode == "qa_fast":
return "优先一句口语化结论，目标 8 到 16 个字，非必要别超过 22 个字。"
return "优先一句口语化结论，可短可长，但非必要别超过 30 个字。"
if reply_mode == "qa_with_context":
return "先给结论，再补一个关键点；最多 2 句，总体尽量压在 28 个字内。"
return "先给结论，再补一个关键点；最多 2 句，但总体尽量压在 30 个字内。"
return "默认按群友顺手接话来回，宁可短一点，也别写完整说明文。"
def _build_presets(self) -> Dict[str, Dict]: