# AutoReply 插件

基于双LLM架构的智能自动回复插件，让机器人能够智能判断并主动参与群聊。

## 功能特色

- **双LLM架构**：小模型快速判断 + 大模型生成高质量回复
- **多维度评估**：从5个维度智能评估是否需要回复
- **精力系统**：自动控制回复频率，避免过度活跃
- **群聊隔离**：每个群聊独立状态管理
- **白名单支持**：可限制插件作用范围

## 工作原理

```
群聊消息 → 小模型判断(5维度评分) → 超过阈值 → 触发AIChat生成回复
```

### 判断维度

1. **内容相关度** (0-10分)：消息是否有趣、有价值、适合回复
2. **回复意愿** (0-10分)：基于当前精力状态的回复意愿
3. **社交适宜性** (0-10分)：回复是否符合群聊氛围
4. **时机恰当性** (0-10分)：考虑频率控制和时间间隔
5. **对话连贯性** (0-10分)：与上次回复的关联程度

## 配置说明

### 必要配置

1. **启用插件**：`enabled = true`
2. **配置判断模型API**：
   ```toml
   [basic]
   judge_api_url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
   judge_api_key = "your-api-key-here"
   judge_model = "gpt-4o-mini"  # 建议使用小模型
   ```

### 推荐模型

- **OpenAI**: gpt-4o-mini, gpt-3.5-turbo
- **其他兼容API**: 任何支持OpenAI格式的小参数模型

### 可选配置

```toml
[basic]
reply_threshold = 0.6  # 回复阈值，越高越严格

[energy]
decay_rate = 0.1       # 精力衰减速度
recovery_rate = 0.02   # 精力恢复速度

[context]
messages_count = 5     # 判断时考虑的历史消息数量

[rate_limit]
min_interval = 10      # 最小判断间隔（秒），避免高频判断
skip_if_judging = true # 如果正在判断中，跳过新消息

[whitelist]
enabled = false        # 是否启用白名单
chat_list = []         # 白名单群聊ID列表

[weights]
# 判断权重（总和必须为1.0）
relevance = 0.25
willingness = 0.20
social = 0.20
timing = 0.15
continuity = 0.20
```

## 使用指南

### 1. 安装配置

1. 确保已安装AIChat插件
2. 配置`config.toml`中的判断模型API
3. 设置`enabled = true`启用插件
4. 可选：配置白名单限制作用范围

### 2. 工作流程

1. AutoReply插件（priority=90）先拦截群聊消息
2. 使用小模型进行5维度评估
3. 如果综合评分超过阈值，标记消息为`_auto_reply_triggered`
4. AIChat插件识别标记，生成并发送回复
5. 更新精力系统和回复统计

### 3. 与AIChat的配合

- AutoReply只负责**判断**是否需要回复
- AIChat负责**生成**实际回复内容
- 两者通过`_auto_reply_triggered`标记通信

## 精力系统

- **精力范围**：0.1 - 1.0
- **消耗机制**：每次主动回复后精力下降
- **恢复机制**：不回复时精力缓慢恢复
- **每日重置**：每天额外恢复0.2精力

精力值影响"回复意愿"维度的评分，从而自然控制回复频率。

## 性能优化

### History监听模式（推荐）

插件采用**智能监听模式**，不是监听每条消息，而是监听history文件的变化：

1. **定时检查** (`check_interval`):
   - 默认每5秒检查一次history文件
   - 检测到有新的用户消息时，标记为"待判断"

2. **批量处理**:
   - 多条消息一起判断，而不是每条都判断
   - 只在有实际对话时才触发判断
   - 基于完整的对话上下文进行判断

3. **工作流程**:
   ```
   用户发消息 → AIChat写入history → 定时任务检测到变化 →
   标记"待判断" → 下一条消息触发判断 → 调用小模型
   ```

### 频率限制机制

为了避免高频消息导致API调用堆积，插件内置了多重保护：

1. **最小判断间隔** (`min_interval`):
   - 默认10秒，同一个群在10秒内只判断一次
   - 高频消息会被自动跳过，避免API堆积

2. **防抖机制** (`skip_if_judging`):
   - 如果正在判断中，跳过新消息
   - 避免并发调用小模型API

3. **监听模式** (`monitor_mode`):
   - 默认启用，只在检测到history变化时才判断
   - 避免每条消息都触发判断

### 调优建议

**如果用户高频发消息导致处理不过来**：
- 保持 `monitor_mode = true`（默认）
- 增加 `min_interval` 到 15-30秒
- 增加 `check_interval` 到 10秒
- 确保 `skip_if_judging = true`

**如果想更快响应**：
- 减少 `check_interval` 到 3秒
- 减少 `min_interval` 到 5秒
- 但要注意API成本和性能

**如果想禁用监听模式（不推荐）**：
- 设置 `monitor_mode = false`
- 每条消息都会尝试判断（可能导致API堆积）

## 调试建议

1. **不回复任何消息**
   - 检查`enabled = true`
   - 确认判断模型API配置正确
   - 查看日志中的评分信息
   - 尝试降低`reply_threshold`

2. **回复过于频繁**
   - 提高`reply_threshold`
   - 增加`decay_rate`（精力消耗更快）
   - 减少`recovery_rate`（精力恢复更慢）
   - 增加`min_interval`（判断间隔更长）

3. **判断不准确**
   - 调整权重配置
   - 增加`messages_count`获取更多上下文
   - 检查判断模型是否合适

4. **高频消息处理不过来**
   - 增加`min_interval`到15-30秒
   - 确保`skip_if_judging = true`
   - 查看日志中的"跳过消息"信息

## 日志说明

- `🔥 AutoReply触发`：判断通过，触发回复
- `AutoReply不触发`：判断未通过，不回复
- 日志中包含评分和理由，便于调试

## 注意事项

1. **优先级设置**：AutoReply的priority(90)必须高于AIChat(50)
2. **API成本**：每条消息都会调用判断模型API，注意成本控制
3. **白名单模式**：建议先在测试群启用，稳定后再扩展
4. **与@消息的关系**：被@的消息会跳过AutoReply，直接由AIChat处理

## 许可证

本插件遵循项目主许可证。