⚡ Action组件详解
📖 什么是Action
Action是给麦麦在回复之外提供额外功能的智能组件,由麦麦的决策系统自主选择是否使用,具有随机性和拟人化的调用特点。Action不是直接响应用户命令,而是让麦麦根据聊天情境智能地选择合适的动作,使其行为更加自然和真实。
Action的特点
- 🧠 智能激活:麦麦根据多种条件智能判断是否使用
- 🎲 可随机性:可以使用随机数激活,增加行为的不可预测性,更接近真人交流
- 🤖 拟人化:让麦麦的回应更自然、更有个性
- 🔄 情境感知:基于聊天上下文做出合适的反应
🎯 Action组件的基本结构
首先,所有的Action都应该继承BaseAction
类。
其次,每个Action组件都应该实现以下基本信息:
class ExampleAction(BaseAction):
action_name = "example_action" # 动作的唯一标识符
action_description = "这是一个示例动作" # 动作描述
activation_type = ActionActivationType.ALWAYS # 这里以 ALWAYS 为例
mode_enable = ChatMode.ALL # 一般取ALL,表示在所有聊天模式下都可用
associated_types = ["text", "emoji", ...] # 关联类型
parallel_action = False # 是否允许与其他Action并行执行
action_parameters = {"param1": "参数1的说明", "param2": "参数2的说明", ...}
# Action使用场景描述 - 帮助LLM判断何时"选择"使用
action_require = ["使用场景描述1", "使用场景描述2", ...]
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
"""
执行Action的主要逻辑
Returns:
Tuple[bool, str]: (是否成功, 执行结果描述)
"""
# ---- 执行动作的逻辑 ----
return True, "执行成功"
associated_types: 该Action会发送的消息类型,例如文本、表情等。
这部分由Adapter传递给处理器。
以 MaiBot-Napcat-Adapter 为例,可选项目如下:
类型 | 说明 | 格式 |
---|---|---|
text | 文本消息 | str |
emoji | 表情消息 | str: 表情包的无头base64 |
image | 图片消息 | str: 图片的无头base64 |
reply | 回复消息 | str: 回复的消息ID |
voice | 语音消息 | str: wav格式语音的无头base64 |
command | 命令消息 | 参见Adapter文档 |
voiceurl | 语音URL消息 | str: wav格式语音的URL |
music | 音乐消息 | str: 这首歌在网易云音乐的音乐id |
videourl | 视频URL消息 | str: 视频的URL |
file | 文件消息 | str: 文件的路径 |
请知悉,对于不同的处理器,其支持的消息类型可能会有所不同。在开发时请注意。
action_parameters: 该Action的参数说明。
这是一个字典,键为参数名,值为参数说明。这个字段可以帮助LLM理解如何使用这个Action,并由LLM返回对应的参数,最后传递到 Action 的 action_data
属性中。其格式与你定义的格式完全相同 (除非LLM哈气了,返回了错误的内容)。
🎯 Action 调用的决策机制
Action采用两层决策机制来优化性能和决策质量:
设计目的:在加载许多插件的时候降低LLM决策压力,避免让麦麦在过多的选项中纠结。
第一层:激活控制(Activation Control)
激活决定麦麦是否 “知道” 这个Action的存在,即这个Action是否进入决策候选池。不被激活的Action麦麦永远不会选择。
第二层:使用决策(Usage Decision)
在Action被激活后,使用条件决定麦麦什么时候会 “选择” 使用这个Action。
决策参数详解 🔧
第一层:ActivationType 激活类型说明
激活类型 | 说明 | 使用场景 |
---|---|---|
NEVER | 从不激活,Action对麦麦不可见 | 临时禁用某个Action |
ALWAYS | 永远激活,Action总是在麦麦的候选池中 | 核心功能,如回复、不回复 |
LLM_JUDGE | 通过LLM智能判断当前情境是否需要激活此Action | 需要智能判断的复杂场景 |
RANDOM | 基于随机概率决定是否激活 | 增加行为随机性的功能 |
KEYWORD | 当检测到特定关键词时激活 | 明确触发条件的功能 |
NEVER
激活
ActionActivationType.NEVER
会使得 Action 永远不会被激活
class DisabledAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.NEVER # 永远不激活
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 这个Action永远不会被执行
return False, "这个Action被禁用"
ALWAYS
激活
ActionActivationType.ALWAYS
会使得 Action 永远会被激活,即一直在 Action 候选池中
这种激活方式常用于核心功能,如回复或不回复。
class AlwaysActivatedAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.ALWAYS # 永远激活
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行核心功能
return True, "执行了核心功能"
LLM_JUDGE
激活
ActionActivationType.LLM_JUDGE
会使得这个 Action 根据 LLM 的判断来决定是否加入候选池。
而 LLM 的判断是基于代码中预设的llm_judge_prompt
和自动提供的聊天上下文进行的。
因此使用此种方法需要实现llm_judge_prompt
属性。
class LLMJudgedAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE # 通过LLM判断激活
# LLM判断提示词
llm_judge_prompt = (
"判定是否需要使用这个动作的条件:\n"
"1. 用户希望调用XXX这个动作\n"
"...\n"
"请回答\"是\"或\"否\"。\n"
)
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 根据LLM判断是否执行
return True, "执行了LLM判断功能"
RANDOM
激活
ActionActivationType.RANDOM
会使得这个 Action 根据随机概率决定是否加入候选池。
概率则由代码中的random_activation_probability
控制。在内部实现中我们使用了random.random()
来生成一个0到1之间的随机数,并与这个概率进行比较。
因此使用这个方法需要实现random_activation_probability
属性。
class SurpriseAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.RANDOM # 基于随机概率激活
# 随机激活概率
random_activation_probability = 0.1 # 10%概率激活
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行惊喜动作
return True, "发送了惊喜内容"
KEYWORD
激活
ActionActivationType.KEYWORD
会使得这个 Action 在检测到特定关键词时激活。
关键词由代码中的activation_keywords
定义,而keyword_case_sensitive
则控制关键词匹配时是否区分大小写。在内部实现中,我们使用了in
操作符来检查消息内容是否包含这些关键词。
因此,使用此种方法需要实现activation_keywords
和keyword_case_sensitive
属性。
class GreetingAction(BaseAction):
activation_type = ActionActivationType.KEYWORD # 关键词激活
activation_keywords = ["你好", "hello", "hi", "嗨"] # 关键词配置
keyword_case_sensitive = False # 不区分大小写
async def execute(self) -> Tuple[bool, str]:
# 执行问候逻辑
return True, "发送了问候"
一个完整的使用ActionActivationType.KEYWORD
的例子请参考plugins/hello_world_plugin
中的ByeAction
。
第二层:使用决策
在Action被激活后,使用条件决定麦麦什么时候会"选择"使用这个Action。
这一层由以下因素综合决定:
action_require
:使用场景描述,帮助LLM判断何时选择action_parameters
:所需参数,影响Action的可执行性- 当前聊天上下文和麦麦的决策逻辑
决策流程示例
class EmojiAction(BaseAction):
# 第一层:激活控制
activation_type = ActionActivationType.RANDOM # 随机激活
random_activation_probability = 0.1 # 10%概率激活
# 第二层:使用决策
action_require = [
"表达情绪时可以选择使用",
"增加聊天趣味性",
"不要连续发送多个表情"
]
决策流程:
第一层激活判断:
- 使用随机数进行决策,当
random.random() < self.random_activation_probability
时,麦麦才"知道"可以使用这个Action
- 使用随机数进行决策,当
第二层使用决策:
- 即使Action被激活,麦麦还会根据
action_require
中的条件判断是否真正选择使用 - 例如:如果刚刚已经发过表情,根据"不要连续发送多个表情"的要求,麦麦可能不会选择这个Action
- 即使Action被激活,麦麦还会根据
Action 内置属性说明
class BaseAction:
def __init__(self):
# 消息相关属性
self.log_prefix: str # 日志前缀
self.group_id: str # 群组ID
self.group_name: str # 群组名称
self.user_id: str # 用户ID
self.user_nickname: str # 用户昵称
self.platform: str # 平台类型 (qq, telegram等)
self.chat_id: str # 聊天ID
self.chat_stream: ChatStream # 聊天流对象
self.is_group: bool # 是否群聊
# 消息体
self.action_message: dict # 消息数据
# Action相关属性
self.action_data: dict # Action执行时的数据
self.thinking_id: str # 思考ID
action_message为一个字典,包含的键值对如下(省略了不必要的键值对)
{
"message_id": "1234567890", # 消息id,str
"time": 1627545600.0, # 时间戳,float
"chat_id": "abcdef123456", # 聊天ID,str
"reply_to": None, # 回复消息id,str或None
"interest_value": 0.85, # 兴趣值,float
"is_mentioned": True, # 是否被提及,bool
"chat_info_last_active_time": 1627548600.0, # 最后活跃时间,float
"processed_plain_text": None, # 处理后的文本,str或None
"additional_config": None, # Adapter传来的additional_config,dict或None
"is_emoji": False, # 是否为表情,bool
"is_picid": False, # 是否为图片ID,bool
"is_command": False # 是否为命令,bool
}
部分值的格式请自行查询数据库。
Action 内置方法说明
class BaseAction:
def get_config(self, key: str, default=None):
"""获取插件配置值,使用嵌套键访问"""
async def wait_for_new_message(self, timeout: int = 1200) -> Tuple[bool, str]:
"""等待新消息或超时"""
async def send_text(self, content: str, reply_to: str = "", reply_to_platform_id: str = "", typing: bool = False) -> bool:
"""发送文本消息"""
async def send_emoji(self, emoji_base64: str) -> bool:
"""发送表情包"""
async def send_image(self, image_base64: str) -> bool:
"""发送图片"""
async def send_custom(self, message_type: str, content: str, typing: bool = False, reply_to: str = "") -> bool:
"""发送自定义类型消息"""
async def store_action_info(self, action_build_into_prompt: bool = False, action_prompt_display: str = "", action_done: bool = True) -> None:
"""存储动作信息到数据库"""
async def send_command(self, command_name: str, args: Optional[dict] = None, display_message: str = "", storage_message: bool = True) -> bool:
"""发送命令消息"""
具体参数与用法参见BaseAction
基类的定义。