AstrBot 智能自学习插件 🧠✨

(使用前一定要先手动备份人格到本地 以防出现BUG导致人格混乱)

🚀 项目概述

AstrBot 智能自学习插件是一个为 AstrBot 框架设计的全功能 AI 自主学习解决方案。以用户设置的学习对象的聊天消息为样本，让bot不断学习，实现更自然，更真实的消息对话。

目前插件正在测试阶段 有许多Bug还没有修好

ChatPlus插件用户 和本插件用户 欢迎加入QQ群聊 1021544792 反馈你所遇到的Bug

🤝 推荐搭配：群聊增强插件 (Group Chat Plus)

项目地址: 群聊增强插件 (Group Chat Plus)

为什么推荐同时使用？

本项目专注于AI学习与人格优化，而群聊增强插件专注于智能回复与群聊互动。两者完美互补：

1. AI读空气能力 - 聊增强插件让Bot像真人一样"读懂气氛"，避免过度活跃或完全沉默
2. 动态回复概率 - 智能调节回复频率，营造自然的群聊互动节奏
3. 注意力机制 - 像真人一样专注对话，避免频繁切换话题
4. 真实性增强 - 打字错误生成、情绪系统、延迟模拟等功能让回复更像真人
5. 社交节奏增强 - 主动聊天、时段概率调整，让Bot保持存在感而不刷屏

本插件负责学习与优化人格，聊增强插件负责智能决策何时回复，两者配合使用可以让您的Bot既有学习能力，又有"读空气"的社交智能！

🤖 MaiBot功能参考：本版本参考了 Mai-with-u/MaiBot: 麦麦bot，一款专注于 群组聊天 的赛博网友（比较专注）多平台智能体的学习算法和功能模块，参考MaiBot的表达模式学习、记忆图系统、知识图谱管理等先进技术，实现更加智能和自然的对话学习能力。

该插件通过机器学习、多维度数据分析、情感智能系统和动态人格优化，为聊天Bot提供了完整的自主学习生态系统。

• 新增：集成MaiBot核心功能，实现智能表达模式学习
• 新增：群聊社交关系分析模块，可视化用户互动关系
• 新增：WebUI管理界面，提供完整的数据可视化和管理功能

🤖 参考MaiBot的功能集成说明

本版本参考了 MaiBot 的先进实现，主要包含以下核心功能：

🎯 参考MaiBot的核心功能模块

🗣️ 表达模式学习器 (ExpressionPatternLearner)

• 功能来源: 参考 MaiBot 的表达模式学习机制

🧠 记忆图系统 (MemoryGraphManager)

• 功能来源: 基于 MaiBot 的记忆管理架构
• 核心特性:

🔗 知识图谱管理 (KnowledgeGraphManager)

• 功能来源: 参考 MaiBot 的知识抽取方法

⏰ 时间衰减机制 (TimeDecayManager)

• 功能来源: 采用 MaiBot 的15天衰减算法

🎨 增强型Prompt工程

• 功能来源: 采用 MaiBot 的场景-表达模式

本项目的 MaiBot 功能集成参考了 MaiBot 项目 的以下核心设计思路和实现方法：

• 表达模式学习的场景-表达映射机制
• 15天时间衰减的质量管理算法
• 基于NetworkX的记忆图构建方法
• 知识图谱的实体-关系提取策略
• 25条消息触发和300秒间隔的学习节奏控制

感谢 MaiBot 项目提供的优秀开源实现，为bot智能对话学习领域做出的贡献！

🌟 核心特性

• 🔄 全自动学习循环: 实时消息捕获、智能筛选、风格分析、人格优化
• 🧠 情感智能系统: 好感度管理、情绪状态、动态响应机制
• 📊 数据可视化分析: 学习轨迹图表、用户行为分析、社交关系可视化
• 🤖 高级学习机制: 人格切换、上下文感知学习、增量学习、对抗学习
• 💬 增强交互能力: 多轮对话管理、跨群记忆、主动话题引导
• 🎯 智能化提升: 知识图谱、个性化推荐、自适应学习率调整
• 🌐 Web 管理界面: 完整的可视化管理控制台

后台管理使用教程

重要安全提醒

插件启动后请立即访问后台管理页面并修改默认密码！

🌐 访问后台管理

1. 启动插件后，Web管理界面将在以下地址启动：

   http://localhost:7833 或 http://你的服务器IP:7833
   

2. 首次登录：

   • 默认密码：self_learning_pwd
   • ⚠️ 强烈建议：首次登录后立即修改密码！

🛡️ 安全说明

• 请务必在生产环境中修改默认密码！

📊 WebUI 管理界面功能说明

插件提供了完整的Web可视化管理界面，包含以下功能模块：

1. 📈 数据统计页面

功能概述: 展示插件运行的核心数据指标和统计信息

主要内容:

• 消息收集统计：原始消息数、已筛选消息数、学习会话数
• 学习进度跟踪：学习次数、最后学习时间、平均学习质量
• 系统运行状态：学习器状态、调度器状态、Web服务状态
• 数据库统计：数据库大小、各表记录数、存储使用情况

使用场景: 快速了解插件整体运行状态，监控学习效果

2. 🎭 人格管理页面

功能概述: 管理Bot的所有人格，支持切换、编辑、备份和恢复

主要功能:

• 人格列表: 显示所有可用人格，包括默认人格、学习人格、备份人格
• 人格切换: 一键切换Bot使用的当前人格
• 人格编辑: 修改人格的系统提示词、对话示例等内容
• 人格备份: 手动创建人格备份，防止数据丢失
• 人格恢复: 从备份文件中恢复历史人格版本
• 人格删除: 删除不需要的人格（自动保护当前使用的人格）

使用场景: 日常人格维护、测试不同人格效果、回滚人格变更

3. 🔍 人格审查页面

功能概述: 审查并批准/拒绝AI自动生成的人格更新建议

主要内容:

• 待审查列表: 显示所有待审查的人格更新记录
• 更新详情: 展示更新类型、更新原因、建议修改内容
• 对比显示: 并排对比原始内容和建议更新内容，修改部分红色高亮显示
• 审查操作: 批准或拒绝更新，可添加审查备注
• 学习来源: 显示触发此次更新的学习类型（表达学习/关系学习等）

使用场景: 人工把关AI学习成果，确保人格更新质量

4. 💬 风格学习页面

功能概述: 管理对话风格学习数据，查看学习进度和成果

主要功能:

• 学习进度图表: 可视化展示学习进度趋势
• 风格模式列表: 查看已学习的表达风格模式
• 场景-表达映射: 展示当...时，使用...的场景表达关系
• 质量评分: 显示每条学习数据的质量分数和时间衰减
• 数据管理: 删除低质量学习数据，优化学习效果

使用场景: 监控风格学习效果，管理学习数据质量

5. 🌐 社交关系分析页面

功能概述: 可视化分析群聊成员之间的社交关系网络

主要功能:

• 群组选择: 选择要分析的群组
• 关系网络图: 使用力导向图展示成员互动关系
  • 节点：群成员（大小表示活跃度）
  • 连线：互动关系（粗细表示互动频率）
  • 颜色：好感度等级（绿色=高好感，红色=低好感）
• 成员详情: 点击节点查看成员详细信息
  • 发言次数、好感度、昵称列表
  • 最常互动的成员
  • 主要话题偏好
• 互动统计: 展示群内互动模式和关系强度

使用场景: 了解群聊社交网络，分析用户互动模式

7. ⚙️ 系统设置页面

功能概述: 配置插件各项参数和功能开关

主要设置项:

• 学习参数: 学习间隔、消息阈值、批处理大小
• 模型配置: 筛选模型、提炼模型、API配置
• 好感度系统: 启用/禁用、上限设置、衰减率
• 情绪系统: 每日情绪变化、情绪持续时间
• 数据管理: 自动备份间隔、数据保留期限
• 调试模式: 启用详细日志、测试模式

使用场景: 自定义插件行为，优化性能和效果

🎯 核心服务层 (services/)

📊 数据分析与可视化服务

• data_analytics.py: 学习过程可视化、用户行为分析、社交网络图谱生成
• 功能: 生成学习轨迹图表、用户活跃度热力图、话题趋势分析、社交关系可视化

🧠 高级学习机制服务

• advanced_learning.py: 人格切换、上下文感知学习、增量学习、对抗学习
• 功能: 多场景人格自动切换、情境感知学习、知识增量更新、学习效果强化

💬 增强交互服务

• enhanced_interaction.py: 多轮对话管理、跨群记忆、主动话题引导
• 功能: 对话上下文跟踪、历史记忆管理、智能话题推荐、互动模式分析

🎯 智能化提升服务

• intelligence_enhancement.py: 情感智能、知识图谱、个性化推荐、自适应学习
• 功能: 情感状态识别、知识实体管理、智能推荐算法、学习率动态调整

❤️ 好感度管理服务

• affection_manager.py: 用户好感度系统、bot情绪管理、动态情感响应
• 功能:
  • 用户好感度跟踪（单用户最大100分，总分250分上限）
  • 每日随机情绪系统（10种情绪类型）
  • 智能交互分析（称赞、鼓励、侮辱、骚扰等识别）
  • 动态情绪响应（根据用户行为自动调节bot情绪）
  • 好感度影响系统提示词（情绪状态融入AI回复）

🔧 基础核心服务

• message_collector.py: 智能消息收集与预处理
• database_manager.py: 统一数据管理（全局+分群数据库架构）
• multidimensional_analyzer.py: 多维度消息分析与用户画像构建
• style_analyzer.py: 深度对话风格分析与量化
• learning_quality_monitor.py: 学习质量实时监控与评估
• progressive_learning.py: 渐进式学习流程协调
• ml_analyzer.py: 机器学习增强分析
• persona_manager.py: 动态人格管理
• persona_updater.py: 智能人格更新
• persona_backup_manager.py: 人格数据备份与恢复

📋 插件命令详细教程

本插件提供了丰富的命令接口，支持完整的学习管理、好感度系统、临时人格管理等功能。以下是所有可用命令的详细说明：

🎮 基础学习管理命令

/learning_status - 查看学习状态

权限要求: 管理员
功能说明: 查看当前群组/用户的详细学习状态和统计信息

显示内容:

• 基础配置状态（消息抓取、自动学习、实时学习、Web界面）
• 抓取设置（目标QQ号、当前人格）
• 模型配置（筛选模型、提炼模型）
• 学习统计（总消息数、已筛选消息、风格更新次数、最后学习时间）
• 存储统计（原始消息、未处理消息、已筛选消息）
• 调度状态（学习器运行状态）

使用示例:

/learning_status

/start_learning - 启动学习

权限要求: 管理员
功能说明: 手动启动当前群组的自动学习循环

使用场景:

• 插件刚启动时手动激活学习
• 学习被停止后重新启动
• 强制重启学习流程

使用示例:

/start_learning

返回信息:

• 成功: "群组 [群组ID] 的学习已启动"
• 已运行: "群组 [群组ID] 的学习已在运行中"

/stop_learning - 停止学习

权限要求: 管理员
功能说明: 停止当前群组的自动学习循环

使用场景:

• 暂时禁用自动学习
• 维护或调试时停止学习
• 避免过度学习

使用示例:

/stop_learning

/force_learning - 强制学习

权限要求: 管理员
功能说明: 立即执行一次完整的学习周期，忽略时间间隔限制

使用场景:

• 测试学习效果
• 有大量新消息需要立即学习
• 调试学习流程

使用示例:

/force_learning

执行流程:

1. 筛选未处理的消息
2. 多维度分析消息质量
3. 提取对话风格特征
4. 更新人格设置
5. 质量评估和效果验证

📊 数据管理命令

/clear_data - 清空学习数据

权限要求: 管理员
功能说明: 清空所有学习数据，包括原始消息、筛选消息、学习统计等

⚠️ 重要警告: 此操作不可逆，请谨慎使用！

使用示例:

/clear_data

清空内容:

• 所有收集的原始消息
• 已筛选的高质量消息
• 学习统计数据
• 缓存的分析结果

/export_data - 导出学习数据

权限要求: 管理员
功能说明: 将学习数据导出为JSON格式文件，用于备份或分析

使用示例:

/export_data

导出内容:

• 原始消息数据
• 筛选结果
• 风格分析结果
• 学习统计信息
• 用户行为数据

文件位置: 插件数据目录下，文件名格式：learning_data_export_YYYYMMDD_HHMMSS.json

❤️ 好感度系统命令

/affection_status - 查看好感度状态

权限要求: 管理员
功能说明: 查看当前群组的好感度系统详细状态

显示内容:

• 当前用户好感度等级（满分100）
• 群组总好感度状态（满分250）
• 群组用户数量统计
• Bot当前情绪状态（情绪类型、强度、描述）
• 好感度排行榜（前3名用户）

使用示例:

/affection_status

情绪类型说明:

• happy: 心情很好，说话活泼开朗
• sad: 心情低落，说话温和需要安慰
• excited: 很兴奋，说话有活力
• calm: 心情平静，说话稳重
• angry: 心情不好，说话直接没耐心
• anxious: 紧张不安，说话谨慎
• playful: 调皮，喜欢开玩笑
• serious: 严肃认真，说话简洁直接
• nostalgic: 怀旧情绪，说话带回忆色彩
• curious: 好奇心强，喜欢提问探索

/set_mood <情绪类型> - 设置Bot情绪

权限要求: 管理员
功能说明: 手动设置Bot的情绪状态，影响对话风格和回复语调

使用示例:

/set_mood happy
/set_mood sad  
/set_mood excited
/set_mood calm
/set_mood angry
/set_mood anxious
/set_mood playful
/set_mood serious
/set_mood nostalgic
/set_mood curious

功能说明:

• 设置后Bot的回复将体现相应情绪特征
• 情绪状态会持续24小时（可配置）
• 同时更新好感度系统和人格提示词
• 支持的情绪类型见上方情绪类型说明

📈 数据分析命令

/analytics_report - 生成数据分析报告

权限要求: 管理员
功能说明: 生成当前群组的详细数据分析报告

报告内容:

• 学习统计: 总消息数、学习会话数、平均质量分数
• 用户行为分析: 活跃用户数、主要话题、情感倾向
• 优化建议: 基于数据分析的学习模式建议

使用示例:

/analytics_report

分析维度:

• 消息质量趋势
• 用户参与度分析
• 话题分布统计
• 情感状态变化
• 学习效果评估

🎭 人格管理命令

/persona_switch <人格名称> - 切换人格模式

权限要求: 普通用户
功能说明: 切换到指定的人格模式

使用示例:

/persona_switch default
/persona_switch assistant
/persona_switch friend

注意事项:

• 人格名称需要在系统中已存在
• 切换后Bot的对话风格会发生变化
• 切换是永久性的，直到下次手动切换

🔧 临时人格管理命令

/temp_persona - 临时人格管理

权限要求: 管理员
功能说明: 管理临时人格更新，支持多种操作

支持的操作:

1. 应用临时人格

/temp_persona apply "特征1,特征2,特征3" "对话示例1|对话示例2|对话示例3" [持续时间分钟]

参数说明:

• 特征1,特征2: 用逗号分隔的人格特征列表
• 对话示例1|对话示例2: 用竖线分隔的对话示例
• 持续时间分钟: 可选，默认60分钟

使用示例:

/temp_persona apply "幽默风趣,喜欢开玩笑,活泼开朗" "哈哈，你这个想法很有趣呢！|开什么玩笑，你太逗了哈哈" 120

2. 查看临时人格状态

/temp_persona status

显示信息:

• 当前临时人格名称
• 剩余持续时间
• 特征数量和对话数量
• 备份文件信息

3. 移除临时人格

/temp_persona remove

立即移除当前临时人格，恢复到原始状态。

4. 延长临时人格时间

/temp_persona extend [分钟数]

延长当前临时人格的持续时间，默认延长30分钟。

使用示例:

/temp_persona extend 60

5. 查看备份文件列表

/temp_persona backup_list

显示所有可用的人格备份文件（前10个）。

6. 从备份恢复人格

/temp_persona restore <备份文件名>

使用示例:

/temp_persona restore persona_backup_20240101_120000.json

🛠️ 高级管理命令

/apply_persona_updates - 应用人格更新文件

权限要求: 管理员
功能说明: 读取并应用persona_updates.txt文件中的增量人格更新

使用场景:

• 批量应用预设的人格更新
• 从外部文件导入人格调整
• 自动化人格优化流程

使用示例:

/apply_persona_updates

文件格式: persona_updates.txt中应包含要添加的人格特征和对话示例

/clean_duplicate_content - 清理重复内容

权限要求: 管理员
功能说明: 清理历史重复的情绪状态和增量更新内容，优化人格提示词

使用场景:

• 人格提示词过长时进行优化
• 清理重复的情绪描述
• 保持提示词整洁高效

使用示例:

/clean_duplicate_content  

清理效果:

• 移除重复的情绪描述
• 清理冗余的人格特征
• 优化提示词结构
• 同时清空persona_updates.txt文件

💡 命令使用技巧

🎯 学习管理最佳实践

1. 定期检查状态:

   /learning_status  # 每天检查一次学习状态
   

2. 数据备份:

   /export_data     # 每周导出一次数据进行备份
   

3. 强制学习时机:

   • 群聊活跃度突然增加时
   • 添加新的目标用户后
   • 修改学习配置后

   /force_learning
   

❤️ 好感度系统管理

1. 情绪设置策略:

   # 早晨设置积极情绪
   /set_mood happy
   
   # 晚上设置平静情绪  
   /set_mood calm
   
   # 特殊活动时设置兴奋情绪
   /set_mood excited
   

2. 定期查看好感度:

   /affection_status  # 了解用户互动情况
   

🎭 临时人格应用场景

1. 活动期间临时调整:

   # 聚会时设置活泼人格
   /temp_persona apply "活泼开朗,善于活跃气氛" "大家一起玩游戏吧！|这个活动超级有趣的！" 180
   

2. 学习期间设置严肃人格:

   # 学习讨论时
   /temp_persona apply "认真严谨,专业知识丰富" "让我们专心讨论这个问题|这个知识点很重要" 120
   

3. 临时人格管理:

   # 检查当前状态
   /temp_persona status
   
   # 需要时延长时间
   /temp_persona extend 60
   
   # 活动结束后移除
   /temp_persona remove
   

🔍 故障排除

1. 学习不工作:

   /learning_status    # 检查配置状态
   /start_learning     # 尝试手动启动
   /force_learning     # 强制执行一次学习
   

2. 数据异常:

   /analytics_report   # 查看数据分析
   /export_data       # 备份当前数据
   /clean_duplicate_content  # 清理冗余内容
   

3. 人格问题:

   /temp_persona backup_list  # 查看可用备份
   /temp_persona restore <文件名>  # 恢复到之前状态
   

⚠️ 注意事项

1. 权限说明: 带有管理员权限要求的命令只能由Bot管理员使用
2. 数据安全: /clear_data命令会永久删除数据，使用前请确保已备份
3. 资源消耗: /force_learning和/analytics_report命令可能消耗较多计算资源
4. 临时人格: 临时人格会在指定时间后自动过期，也可手动移除
5. 好感度系统: 情绪设置会影响用户体验，建议根据群聊氛围合理设置

🔄 智能运行逻辑

1. 消息处理流程

用户消息 → QQ过滤 → 消息收集 → 好感度处理 → 增强交互更新 → 实时学习处理

2. 好感度系统流程

消息分析 → 交互类型识别 → 好感度计算 → 情绪状态更新 → 系统提示词调整

3. 学习循环流程

消息筛选 → 多维度分析 → 风格提取 → 质量评估 → 人格更新 → 效果验证

4. 情感智能流程

情感识别 → 知识图谱更新 → 个性化推荐 → 自适应调整 → 响应生成

🛠️ 技术栈升级

🔥 AI/ML 技术栈

• 大型语言模型: OpenAI GPT系列、自定义API支持
• 机器学习: scikit-learn、numpy、pandas
• 情感计算: 情绪识别、情感状态建模
• 知识图谱: networkx、关系网络分析
• 自然语言处理: jieba、nltk、spacy

📊 数据可视化

• 图表生成: plotly、matplotlib、seaborn
• 网络可视化: bokeh
• 数据分析: 多维度统计分析

🏗️ 系统架构

• 异步框架: asyncio、aiohttp、aiofiles
• 数据库: aiosqlite、分布式数据存储
• Web框架: quart、quart-cors
• 缓存系统: cachetools、redis

📋 详细配置参数解析

本插件提供了丰富的配置选项，支持高度自定义的学习和交互行为。

🔧 基础学习设置 (Self_Learning_Basic)

🎯 目标设置 (Target_Settings)

🤖 模型配置 (Model_Configuration)

⏰ 学习参数 (Learning_Parameters)

🔍 筛选参数 (Filter_Parameters)

🎨 风格分析 (Style_Analysis)

🔬 机器学习设置 (Machine_Learning_Settings)

💾 人格备份设置 (Persona_Backup_Settings)

❤️ 好感度系统设置 (Affection_System_Settings)

🎭 情绪系统设置 (Mood_System_Settings)

⚙️ 高级设置 (Advanced_Settings)

💡 配置建议

1. 生产环境建议:

   • 关闭 debug_mode 以提高性能
   • 适当调整 learning_interval_hours 避免过于频繁的学习
   • 根据服务器性能调整 max_messages_per_batch

2. 开发测试建议:

   • 启用 debug_mode 便于调试
   • 降低 min_messages_for_learning 快速测试学习功能
   • 启用 enable_realtime_learning 实时查看效果

3. 资源优化建议:

   • 合理设置 max_ml_sample_size 控制内存使用
   • 调整 ml_cache_timeout_hours 平衡性能与实时性
   • 定期清理过期备份，控制存储空间

新增配置项

好感度系统配置

enable_affection_system: bool = True      # 启用好感度系统
max_total_affection: int = 250           # bot总好感度上限
max_user_affection: int = 100            # 单用户好感度上限  
affection_decay_rate: float = 0.95       # 好感度衰减比例
daily_mood_change: bool = True           # 启用每日情绪变化
mood_affect_affection: bool = True       # 情绪影响好感度变化

情绪系统配置

enable_daily_mood: bool = True           # 启用每日情绪
mood_change_hour: int = 6                # 情绪更新时间（24小时制）  
mood_persistence_hours: int = 24         # 情绪持续时间

Web界面配置

enable_web_interface: bool = True        # 启用Web管理界面
web_interface_port: int = 7833          # Web界面端口

💾 数据管理架构升级

🗄️ 数据库设计

新增数据表

• user_affection: 用户好感度记录
• bot_mood: bot情绪状态历史
• affection_history: 好感度变化记录
• emotion_profiles: 用户情感档案
• knowledge_entities: 知识实体库
• user_preferences: 用户偏好设置
• conversation_contexts: 对话上下文管理

🔐 数据隐私与安全

• 本地存储: 所有数据本地化，确保隐私安全
• 数据加密: 敏感信息加密存储
• 访问控制: Web界面密码保护
• 数据备份: 自动备份与恢复机制

🚀 部署与使用

环境准备

1. 确保已安装 Python 3.8+
2. 安装项目依赖：

   pip install -r astrabot_plugin_self_learning/requirements.txt
   

快速开始

1. 将插件添加到AstrBot插件目录
2. 启动AstrBot，插件将自动加载
3. 访问Web管理界面：http://localhost:7833
4. 使用默认密码登录并立即修改密码
5. 在Astrbot后台插件管理中设置插件配置项

🎯 智能特性展示

❤️ 情感智能系统

• 动态好感度: 根据用户互动自动调节好感度
• 情绪识别: 智能识别夸赞、鼓励、侮辱、骚扰等交互类型
• 情绪响应: bot情绪会根据用户行为动态变化
• 情感融入: 当前情绪状态影响AI回复的语调和内容

📊 数据可视化分析

• 学习轨迹图: 可视化学习进度和质量变化
• 用户行为热力图: 分析用户活跃模式
• 社交网络图: 展示群内用户关系网络
• 情感趋势分析: 跟踪群聊情感氛围变化

🧠 智能学习机制

• 场景感知: 根据不同场景自动切换最适合的人格
• 增量学习: 持续学习新知识，不遗忘历史经验
• 质量监控: 实时评估学习效果，自动调优
• 个性化推荐: 基于用户偏好推荐话题和回复策略

🤝 贡献指南

欢迎开发者参与项目建设！

• Bug反馈: 使用GitHub Issues报告问题
• 功能建议: 提交Feature Request
• 代码贡献: Fork项目并提交Pull Request
• 文档改进: 帮助完善文档和教程