NickCharlie/astrbot_plugin_self_learning

解决的问题

该插件使 AstrBot 实例能够自主地从群组聊天互动中学习。它解决了静态机器人个性的问题，使机器人能够进化其表达风格，理解群组特有的俚语（行话），追踪社交关系，并基于实时对话建立长期记忆。

工作原理

该插件在三个关键阶段拦截消息：消息接收时、机器人发送回复后、以及下一次 LLM 请求前。它使用一个流水线来捕获原始消息，提取表达模式和行话，并分析社交动态。这些学习到的元素被存储在数据库（PostgreSQL、MySQL 或 SQLite）中，并进入一个审核队列，由管理员批准或拒绝学习到的特质。一旦获得批准，该插件会将这些风格、俚语定义和社会背景作为临时上下文部分注入 LLM 请求中，以塑造机器人的回复。

适用人群

希望其 AI 代理在特定社交圈中更自然融入、采用聊天群组的本地口语，并保持持久且不断进化的个性的 AstrBot 框架用户。

主要亮点

• 风格与行话学习：提取表达模式和高频群组俚语，为 LLM 提供定义，确保本地术语的准确使用。
• 个性进化审核：采用人机协同系统，学习到的个性特征和风格必须经过审核和批准后才能应用。
• 社交图谱化：追踪群组内的互动关系、情感亲密度和心理状态。
• 知识与记忆图谱：构建并可视化记忆与知识图谱，用于结构化信息检索。
• 全面的仪表板：提供 WebUI 用于管理设置、审核学习结果、监控模型调用并可视化图谱。
• 多数据库支持：支持 PostgreSQL（默认）、MySQL 和 SQLite，具备自动建表和轻量级迁移功能。