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Renyus/astrbot_plugin_self_evolution

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自我进化

astrbot_plugin_self_evolution 是 AstrBot 的长期能力增强插件，适配群聊、私聊和 NapCat 消息结构。

目标是让 Bot 在无对话时也在"变化"——有情绪起伏、有社交需求、有待办挂念、有记忆延续，而不是每次对话都是一张白纸。

功能架构

Persona Sim 2.0 — 人格生活模拟（核心引擎）

内置人格状态引擎，追踪 能量、心情、社交需求、饱腹感，基于时间差推演状态变化，触发短期 Effect 和脑内待办。SAN 系统现已归口到 Persona Sim，不再独立维护能量值。

Prompt 注入

  • System Prompt：人格叙事片段（snapshot_to_prompt）+ 人格设定基底
    • 输出示例："刚主动说了话但被冷落，还有点堵着"
    • 不再注入"精力充沛"等状态基调，由 Persona Sim 统一提供
  • 注入位置：generation_context.py → _get_persona_prompt()

核心数据

状态 说明
energy 活力，0~100，影响回复意愿
mood 心情，0~100，影响语气
social_need 社交需求，0~100
satiety 饱腹感，0~100

Effect 系统

  • 来源语义：每个 Effect 携带 source_detail（触发来源描述）、decay_style（衰减风格）、recovery_style（恢复风格），持久化到 SQLite
  • wronged + active + miss → source_detail="主动搭话但被冷落，期望落空"
  • 互动维度：InteractionMode（active/passive）× InteractionOutcome（connected/missed）

待办生成（脑内关切）

  • need_todo（生理型）：饿、累、想安静
  • social_todo（关系型）：想把没说完的话接上、想继续聊、想躲热闹
  • wronged + active + missed → "想把当时没说完的话接上"

日结轨迹

分析日内 missed / connected / active 计数，输出情感 trajectory（向上/有落差/独处/平淡/平稳）

相关文件

  • engine/persona_sim_engine.py — 引擎核心
  • engine/persona_sim_rules.py — Effect 触发规则
  • engine/persona_sim_injection.py — Prompt 注入逻辑
  • engine/persona_sim_todo.py — 待办生成
  • engine/persona_sim_consolidation.py — 日结

SAN × Persona Sim 统一

LLM 群分析结果（activity / emotion / has_drama）映射为 interaction_quality，通过 persona_sim.tick(quality) 注入，不再独立改 SAN 值。

Quality 映射

分析结果 interaction_quality
drama=True bad
low + negative bad
low awkward
negative awkward
high + positive good
其他 normal

Prompt 注入

  • 当 Persona Sim 可用时：get_prompt_injection() 返回空串，不注入任何 SAN 描述
  • 当 Persona Sim 不可用时：降级为独立能量系统，注入 【当前状态】精力充沛/略有疲态/疲惫不堪

相关文件

  • cognition/san.py — 群消息 LLM 分析
  • scheduler/ — SANAnalyze 定时任务

主动社交参与（Active Engagement 4.0）

Bot 主动判断时机和内容，通过 Pending Opportunity 机制在满足条件时主动插话。

核心文件

  • engine/opportunity_cache.py — PendingOpportunity 缓存，支持 warm/peek/consume，OpportunityScore 计算，ActiveMotive 驱动
  • engine/interject_preferences.py — 用户主动互动偏好（initiative trend + outcome tracking）
  • engine/eavesdropping.py — 主动/被动社交入口，check_engagement 决策点
  • engine/engagement_planner.py — 场景分类、意图规划、评分、姿态计算
  • engine/reply_intent.py — ReplyIntent 构造
  • engine/reply_executor.py — 回复执行
  • engine/reply_policy.py — 统一仲裁
  • engine/reply_recorder.py — 回复结果记录（用于 initiative trend）

评分与分层

OpportunityScore.level_from_score() 使用固定阈值：

分数区间 层级
< 0.15 ignore
0.15–0.25 react
0.25–0.35 text_lite
≥ 0.35 full

sub_scene 影响评分权重（乘法因子），不影响层级阈值。

Motive 驱动锚点选择

_best_anchor_for_score 根据 ActiveMotive 优先级选择锚点：

Motive 锚点优先级
CONTINUE_THREAD 未完成 cue > thread > topic_hook
CURIOUS_PROBE question > topic_hook
SEEK_CONNECTION trigger_text > joke
SELF_PROTECTIVE natural_landing > topic_hook
LIGHT_RELIEF joke > trigger_text

UnfinishedCue 系统

ConversationMomentum.unfinished_cues 追踪未完成互动线索：

  • TTL：180 秒
  • 类型：unanswered_question / unfinished_joke / unfinished_topic
  • 触发：bot_spoke 清除 unanswered_question，reset_wave 清除 unfinished_joke
  • 持久化：通过 DAO 写入 engagement_state.unfinished_cues（JSON 数组）

TEXT_LITE 子变体

TextLiteVariant 枚举提供三种轻量回复变体：

变体 场景 max_chars
QUICK_TOUCH JOYFUL_BUSTLE / 轻松氛围 ~30
QUIET_FOLLOW AWKWARD_GAP / 收敛姿态 ~40
SMALL_PROBE TOPIC_FOCUS / 好奇探问 ~50

SpeechDecision.text_lite_variant 字段携带变体信息，生成提示词包含对应风格指导。

Relation 升级

_score_relation 综合两个信号：

  1. 静态好感度：trigger_user_affinity（来自 Affinity 系统）
  2. 近期互动余韵：recent_interaction_outcome（connected/missed/awkward/relief）

connected 情境下 boost，missed/awkward 情境下 penalize。

DAO Schema

engagement_state 表新增列：

last_unanswered_question TEXT
last_unfinished_joke TEXT
unfinished_cues TEXT DEFAULT '[]'

Phase 1 Bug Fixes（已修复）

  • consume 逻辑：consume_high_score 先 peek 确认高优质机会，再 remove_one 移除（避免 policy 阻塞的机会被误消费）
  • trigger user 信息：PendingOpportunity 新增 trigger_user_id / trigger_user_name，主动 intent 可获取真实触发者
  • remove_one：OpportunityCache 新增 remove_one(scope_id, opp)，只移除特定 opportunity，不清空整个 scope

社交参与 Prompt 注入

  • 主动模式：[主动发言模式] + "你是主动加入群聊讨论的…保持简短（50字以内）"
  • 注入位置：_build_behavior() → 当 decision.delivery_mode == "text" && text_mode == "interject"

参与层级

层级 行为
IGNORE 不回应
REACT 表情包 reaction
FULL LLM 文本回复

Planner 微调

  • wronged + 主动 → initiative ↓
  • social_todo 存在 → initiative ↑
  • curious + active → playfulness ↑

⚠️ Persona Arc 人格弧线（高级功能）

门槛说明：Persona Arc 是高级外挂功能，需要以下前置条件：

  • 理解 AstrBot 外挂插件机制（加载、配置、数据目录）
  • 理解人格阶段（Stage）的概念和阶段性表达约束
  • 能够编写 Stage Prompt（多则几十行，少则也有十几行）
  • 能够管理 SQLite 表结构（首次启用时自动创建）
  • 不适合不希望 Bot 有"成长感"、只想用开箱即用功能的用户

通过 Progress 积累驱动人格阶段递进，配合情感图鉴和离线反刍实现养成体验。默认自带 amphoreus_demurge 德谬歌弧线，也支持自定义弧线。该模块保持外挂边界：核心插件只识别 arc_id、stage、progress、情感图鉴和反刍记录，具体角色设定只写在 Profile 中。

核心机制

机制 说明
Progress 通过高质量故事消息、情感解锁、日结等途径积累
Stage Progress 达到阈值后自动升级阶段，不可手动指定
情感图鉴 记录用户在对话中明确表达的情绪体验
离线反刍 后台定时生成内在残响，作为 Prompt 背景注入，注入后标记为已注入

默认阶段阈值

amphoreus_demurge 默认提供三阶段：

Stage 阈值 说明
Stage 0 0 纯桃子
Stage 1 30 觉醒中期
Stage 2 100 成熟德谬歌 / 大昔涟

LLM 工具

  • record_arc_emotion(emotion_name, feeling_description)：当用户明确描述情绪体验时调用

命令

命令 权限 说明
/arc status [scope] 管理员 查看弧线状态和下一阶段剩余 Progress
/arc emotions [scope] 管理员 查看已解锁情感列表
/arc prompt [scope] 管理员 预览当前注入的 Prompt
/arc ruminations [scope] 管理员 查看离线反刍记录
/arc debug_pour <amount> [reason] 管理员 调试增加 Progress，amount 必须大于 0

Persona Arc 不提供 /arc set stage 这类手动切阶段命令。调试命令只允许增加 Progress，阶段仍由阈值自动计算。

相关文件

  • engine/persona_arc/manager.py — 弧线管理器
  • engine/persona_arc/emotions.py — 情感图鉴服务
  • engine/persona_arc/rumination.py — 离线反刍服务
  • engine/persona_arc/profiles/ — 弧线 Profile 定义
  • engine/persona_arc/profiles/template.py — 自定义弧线模板

自定义弧线（开发者参考）

  1. 复制 engine/persona_arc/profiles/template.py 为 your_arc_id.py
  2. 修改 arc_id、display_name、stages 配置
  3. 在 engine/persona_arc/profiles/__init__.py 末尾添加 from .your_arc_id import ARC
  4. 在 config.json 中设置 persona_arc.persona_arc_enabled=true 和 persona_arc.persona_arc_active_arc_id=your_arc_id

配置项

配置项 类型 默认值 说明
persona_arc.persona_arc_enabled bool false 是否启用 Persona Arc
persona_arc.persona_arc_active_arc_id str amphoreus_demurge 当前激活的弧线 ID

记忆与画像

维护用户画像（身份、偏好、特征、备注）和会话事件/每日总结，支持按群聊/私聊自动 scope 隔离。长期知识库可召回并注入 Prompt。

Prompt 注入

  • 【内部参考信息】：发送者ID、昵称、情感积分、群聊/私聊来源、引用/AT上下文
    • 注入位置：_build_identity()
  • 【群消息历史】：最近 N 条群消息（inject_group_history 控制）
    • 注入位置：_build_history()
  • 画像摘要：身份、偏好、特征、长期笔记（enable_profile_injection 控制，需 AT 或回复）
    • 注入位置：_build_profile()
  • 知识库召回：记忆段落召回（enable_kb_memory_recall 控制）
    • 注入位置：_build_memory()

相关文件

  • engine/profile.py — 画像增删改查
  • engine/memory_router.py / memory_query_service.py — 记忆查询与注入
  • engine/session_memory_store.py — 会话事件持久化
  • engine/session_memory_summarizer.py — 每日会话总结

审核与娱乐

Prompt 注入

  • 表情包学习提示：[表情包学习] + 触发关键词说明
    • 注入位置：_build_behavior() → 当 sticker_learning_enabled
  • 画像更新提示：[即时画像更新提示] + "请调用 upsert_cognitive_memory 工具"
    • 注入位置：_build_behavior() → 当 _should_inject_preference_hints()

相关文件

  • engine/entertainment.py — 表情包学习 + get_prompt_injection()
  • engine/caption_service.py / moderation_classifier.py — 图片 caption + NSFW/Promo 审核
  • engine/sticker_store.py — 表情包存储与发送
  • engine/meal_store.py — 群菜单

认知与情感

  • engine/affinity.py — 情感积分（直接回复/礼貌词/攻击词/回访加分），不注入 Prompt
  • scheduler/ — 每日反思批处理、好感度恢复等定时任务

Persona Sim 2.0

从"连续状态引擎"升级为"人格生活模拟系统"，新增 6 大能力：

A. Effect 来源语义

每个 Effect 携带来源描述（source_detail）、衰减风格（decay_style）和恢复风格（recovery_style），存储于 SQLite persona_effects 表，持久化不丢失。

示例：wronged + active + missed → source_detail="主动搭话但被冷落，期望落空"

B. 互动语义维度

引入 InteractionMode（active / passive）× InteractionOutcome（connected / missed）两个维度，替代原本单一 quality。互动事件携带完整 mode × outcome 记录，影响 Effect 触发和待办生成。

C. Todo 分类（need_todo / social_todo）

待办从单一列表升级为两种类型：

  • need_todo（TodoType.INTERNAL）：生理需求型——饿、累、想安静
  • social_todo（TodoType.SOCIAL）：关系型——想把没说完的话接上、想继续聊、想躲热闹

wronged + active + missed 生成 social_todo "想把当时没说完的话接上"；lonely + recent_connected 生成 "刚才那通还没聊够"。

D. Prompt 叙事风格

注入 Prompt 的不再是状态数字和状态基调，而是一段心理叙事——从近期事件中提取 interaction mode × outcome，生成短小、有情绪连贯性的描述，例如："刚主动说了话但被冷落，还有点堵着"。

不再说"精力充沛"或"有点提不起劲"这类和 SAN 系统冲突的基调。

E. 日结情感轨迹

日结从"互动 N 次"进化为情感轨迹固化：分析日内 missed / connected / active 计数，输出 trajectory（向上 / 有落差 / 独处 / 平淡 / 平稳），shift_hint 反映日内落差感。

F. Planner 微调

plan_engagement 读取近期 interaction_outcome / interaction_mode，动态调整 warmth / initiative / playfulness。wronged + 主动 感降低主动意愿；social_todo 存在时提高 initiative 偏向。

DAO Schema 升级

persona_effects 表新增 3 列：source_detail、decay_style、recovery_style，通过 ALTER TABLE 迁移（向后兼容）。

定时任务调度

任务错开执行，避免深夜~凌晨 LLM 调用集中：

时间 任务 说明
0 1 * * * PersonaThought 人格思维生成（每12小时）
0 4 * * * ProfileCleanup 清理过期用户画像
0 5 * * * PersonaConsolidation 人格日结
0 6 * * * MemorySummary 每日会话记忆总结
*/{interval} * * * Interject 主动插嘴检查
*/{interval} * * * SANAnalyze SAN 精力分析
{profile_schedule} ProfileBuild 批量构建用户画像
{reflection_schedule} DailyReflection 每日反思批处理
{github_check_schedule} GitHubCheck 检查 GitHub 仓库更新，有新 commit 时推送到指定群

GitHub 更新通知

插件可监控指定 GitHub 仓库指定分支，当检测到新 commit 时向目标群或用户发送通知。

配置项

  • update_notify_repo — 仓库路径，格式 owner/repo（默认 Renyus/astrbot_plugin_self_evolution）
  • update_notify_branch — 分支名（默认 master）
  • update_notify_group_id — 接收通知的群 ID 列表（群聊）
  • update_notify_user_ids — 接收通知的用户 ID 列表（私聊）
  • update_check_interval — 检查间隔（分钟，默认 30）

留空 update_notify_group_id 和 update_notify_user_ids 则不启用通知。

首次运行保护

首次检测到 commit 时不会发送通知（防止首次运行推送大量历史 commit），之后仅在新 commit 出现时通知。使用 /db github_reset 可重置缓存，强制重新检测。

戳一戳互动

当收到群友或私聊用户的戳一戳（poke）时，Bot 会根据配置的概率做出反应。

行为模式

  • 戳回去：以一定概率反戳对方
  • 发送吐槽：不戳回时随机发送一条吐槽文案

配置项

  • poke_reply_enabled — 是否启用戳回复（默认开启）
  • poke_poke_back_chance — 戳回去的概率 1~100（默认 50）
  • poke_complaint_texts — 吐槽文案列表（默认：干嘛呢~、有事说事！、别闹、正经点）

注意

由于 NapCat 发送的 poke 事件无法区分戳/抱/亲，吐槽文案使用中性措辞，不涉及具体动作。

命令参考

用户命令

命令 说明
/se help 查看指令帮助
/se version 查看插件版本
/reflect 触发反思
/af show 查看好感度
/san show 查看 SAN 状态
/profile view [用户] 查看画像（不传则看自己的）
/profile create [用户] 创建画像（仅管理员可指定他人）
/profile update [用户] 更新画像（仅管理员可指定他人）
/addmeal <菜名> 添加菜品到群菜单
/delmeal <菜名> 删除菜品
/今日老婆 随机抽取一名群友
/feed 喂食（发送图片后使用，识图判断食物并更新饱腹感/心情）
/shut [分钟] 让 AI 暂时闭嘴（管理员）

管理员命令

命令 说明
/af debug <用户> 好感度调试（@或ID）
/af set <用户> <分数> 设定好感度（@或ID）
/san set [值] 设定 SAN 值
/profile delete <用户> 删除画像（@或ID）
/profile stats 画像统计
/meal ban <用户> 禁止加菜（@或ID）
/meal unban <用户> 解除禁止（@或ID）
/ev review [页码] 审核流
/ev approve <ID> 批准
/ev reject <ID> 拒绝
/ev clear 清空
/ev stats [群ID] 进化统计
/ps state [群] 只读人格状态
/ps status [群] 触发 tick 后查看人格快照
/ps tick [quality] [群] 手动推进人格时间（none/negative/positive）
/ps todo [群] 查看脑内待办
/ps effects [群] 查看活跃效果
/ps apply [q] [群] 应用互动影响（q: bad/awkward/normal/good/relief/brief）
/ps today [群] 查看今日人格摘要
/ps consolidate [群] [日期] 执行人格日结（格式: YYYY-MM-DD）
/ps think [群] 手动触发 LLM 生成内心独白
/sticker list [页码] 表情包列表
/sticker preview <UUID> 预览
/sticker delete <UUID> 删除
/sticker disable <UUID> 禁用
/sticker enable <UUID> 启用
/sticker clear 清空
/sticker stats 统计
/sticker sync 同步
/sticker add 添加
/sticker migrate 迁移
/db show 查看数据库
/db reset 重置数据库
/db rebuild 重建数据库
/db confirm 确认操作
/db github_reset 重置 GitHub 更新缓存（强制重新检测）
/kb clear [scope/all] 清空知识库文档（仅管理员）

配置说明

基础开关

  • review_mode — 管理员审核模式
  • persona_name — 人格名称
  • admin_users — 管理员白名单
  • target_scopes — 目标群/私聊白名单

核心模块开关

  • memory_enabled — 记忆模块
  • reflection_enabled — 反思模块
  • interject_enabled — 主动插话
  • san_enabled — SAN 系统
  • entertainment_enabled — 娱乐模块
  • persona_arc_enabled — 人格弧线（高级功能，见上方说明）

记忆与画像

  • memory_kb_name — 知识库名称
  • memory_fetch_page_size — 召回分页大小
  • memory_summary_chunk_size — 总结 chunk 大小
  • memory_summary_schedule — 总结计划（默认 06:00）
  • enable_kb_memory_recall — 召回记忆
  • memory_query_fallback_enabled — KB 检索兜底
  • profile_msg_count — 画像消息阈值
  • profile_cooldown_minutes — 画像冷却（分钟）
  • enable_profile_injection — 注入画像摘要
  • enable_profile_fact_writeback — 写回新事实
  • auto_profile_enabled — 自动构建画像
  • auto_profile_schedule — 画像构建计划
  • auto_profile_batch_size — 每批处理群数
  • auto_profile_batch_interval — 批次间隔（分钟）

Prompt 注入

  • disable_framework_contexts — 禁用框架上下文
  • inject_group_history — 注入群聊历史
  • group_history_count — 历史注入条数
  • max_prompt_injection_length — 注入最大长度
  • surprise_enabled — 启用惊奇检测
  • surprise_boost_keywords — 惊奇关键词表
  • dropout_enabled — 启用随机留白
  • dropout_edge_rate — 随机留白概率

行为与互动

  • affinity_auto_enabled — 自动好感度更新
  • affinity_recovery_enabled — 好感度每日恢复
  • affinity_direct_engagement_delta — 主动互动加分值
  • affinity_friendly_language_delta — 礼貌语言加分值
  • affinity_hostile_language_delta — 攻击语言扣分值
  • affinity_returning_user_delta — 回访用户加分值
  • affinity_direct_engagement_cooldown_minutes — 互动冷却（分钟）
  • affinity_friendly_daily_limit — 礼貌词每日上限
  • affinity_hostile_cooldown_minutes — 攻击冷却（分钟）
  • affinity_returning_user_daily_limit — 回访每日上限
  • interject_enabled — 启用主动插嘴
  • interject_interval — 插嘴检查间隔（分钟）
  • interject_cooldown — 插嘴冷却（秒）
  • interject_trigger_probability — 插嘴触发概率
  • engagement_react_probability — emoji reaction 概率

SAN 精力系统

  • san_enabled — 启用 SAN 系统
  • san_max — SAN 最大值
  • san_cost_per_message — 每条消息耗 SAN
  • san_recovery_per_hour — 每小时恢复 SAN
  • san_low_threshold — 低 SAN 阈值
  • san_auto_analyze_enabled — 启用 SAN 分析
  • san_analyze_interval — SAN 分析间隔（秒）
  • san_msg_count_per_group — 每群分析条数

审核（moderation）

  • moderation.enabled — 启用审核
  • moderation.enforcement_enabled — 执行处罚
  • moderation.nsfw_keywords — NSFW 关键词
  • moderation.promo_keywords — 引流推广关键词
  • moderation.refusal_keywords — 模型拒绝描述关键词
  • moderation.nsfw_refusal_confidence — NSFW 拒绝描述置信度
  • moderation.promo_refusal_confidence — 引流拒绝描述置信度
  • moderation.weak_keyword_confidence — 关键词匹配置信度
  • moderation.confidence_threshold — 置信度门槛
  • moderation.escalation_threshold — 踢人阈值
  • moderation.ban_duration_minutes — 禁言时长（分钟）
  • moderation.nsfw_warning_message — NSFW 警告消息
  • moderation.nsfw_ban_reason_message — NSFW 处罚理由消息
  • moderation.promo_warning_message — 引流警告消息
  • moderation.promo_ban_reason_message — 引流处罚理由消息

表情包与娱乐

  • sticker_learning_enabled — 学习表情包
  • sticker_target_qq — 学习目标 QQ 列表
  • sticker_total_limit — 表情包总数上限
  • sticker_send_cooldown — 发送冷却（分钟）
  • sticker_freq_threshold — 学习频次阈值
  • sticker_reply_enabled — 回复附加表情包
  • sticker_reply_chance — 触发概率（1~100）
  • sticker_reply_max_per_hour — 每小时上限
  • sticker_reply_min_text_length — 最低文字长度
  • meal_max_items — 菜单最大条目
  • meal_eat_keywords — 吃饭关键词
  • meal_banquet_keywords — 设宴关键词
  • meal_banquet_count — 设宴触发次数上限
  • meal_banquet_cooldown_minutes — 设宴冷却（分钟）

戳一戳互动

  • poke_reply_enabled — 启用戳回复
  • poke_poke_back_chance — 戳回概率 1~100
  • poke_complaint_texts — 吐槽文案列表

Debug 调试

  • debug_log_enabled — 输出调试日志
  • memory_debug_enabled — 记忆模块调试日志
  • engagement_debug_enabled — 社交互动调试日志
  • affinity_debug_enabled — 情感积分调试日志

数据存储

数据 存储方式
用户画像 本地文件
会话总结 / 事件 AstrBot 知识库
图片 caption cache / 审核 evidence SQLite
反思 / SAN / 好感度 SQLite
Persona Sim SQLite（persona_state / persona_effects / persona_events / persona_todos / persona_episodes）
主动社交参与状态 SQLite（engagement_state 表，含 unfinished_cues）
表情包 本地目录

日志前缀

优先查看这些前缀：

  • [MemoryWrite] / [MemoryQuery] / [MemorySummary] / [MemoryStore] / [MemoryInject]
  • [PersonaSim] / [PersonaDAO] / [Consolidation]
  • [Engagement] / [OpportunityScore] / [ReplyIntent] / [ReplyExecutor]
  • [Affinity] / [SAN]
  • [Moderation] / [ModerationEnforcer]
  • [FeedHandler] / [CaptionService] / [Poke]

正常跳过通常只打 debug，不打 warning。

安装与迁移

  1. 在 AstrBot 后台安装 astrbot_plugin_self_evolution
  2. 创建基础知识库，把名称填入 memory_kb_name
  3. 确保 AstrBot 已配置可用模型
  4. 如启用图片审核，确认已配置图片理解 provider
  5. 使用 NapCat 作为消息协议后端
  6. 重载或重启 AstrBot

迁移注意事项：

  • 重装不自动清空 AstrBot 知识库
  • 重建数据库不删除画像文件和表情包目录
  • scope 知识库按群聊 / 私聊自动隔离

彻底清理需分别处理：

  • 数据库：/db reset 或 /db rebuild
  • 表情包：/sticker clear 或删除本地表情包目录
  • 画像：删除画像文件
  • 知识库：在 AstrBot 知识库侧清理

代码入口

按优先级从这些文件开始阅读：

  1. main.py — 插件主入口，命令注册，调度器初始化
  2. engine/eavesdropping.py — 主动 / 被动社交入口
  3. engine/engagement_planner.py — 场景分类与意图规划
  4. engine/opportunity_cache.py — PendingOpportunity 缓存与评分
  5. engine/interject_preferences.py — 用户主动互动偏好
  6. engine/reply_executor.py — 回复执行
  7. engine/persona_sim_engine.py — 人格状态引擎
  8. engine/persona_sim_rules.py — Effect 触发规则
  9. engine/persona_sim_injection.py — Prompt 注入逻辑
  10. engine/persona_sim_consolidation.py — 日结逻辑
  11. engine/persona_sim_todo.py — 脑内待办生成
  12. cognition/san.py — SAN 精力分析
  13. dao.py — SQLite 持久化
  14. scheduler/ — 定时任务编排

About

A self-evolution plugin for AstrBot that enables persona evolution, long-term memory, and meta-programming.

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