WechatHookBot/plugins/AutoReply

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：

   [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

[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。