Merge branch 'dev'

Author: SengokuCola

.gitignore

@@ -35,9 +35,6 @@ message_queue_content.bat
 message_queue_window.bat
 message_queue_window.txt
 queue_update.txt
-memory_graph.gml
-/src/tools/tool_can_use/auto_create_tool.py
-/src/tools/tool_can_use/execute_python_code_tool.py
 .env
 .env.*
 .cursor
@@ -48,9 +45,6 @@ config/lpmm_config.toml
 config/lpmm_config.toml.bak
 template/compare/bot_config_template.toml
 template/compare/model_config_template.toml
-（测试版）麦麦生成人格.bat
-（临时版）麦麦开始学习.bat
-src/plugins/utils/statistic.py
 CLAUDE.md
 MaiBot-Dashboard/
 cloudflare-workers/
@@ -327,6 +321,7 @@ run_pet.bat
 !/plugins/emoji_manage_plugin
 !/plugins/take_picture_plugin
 !/plugins/deep_think
+!/plugins/MaiBot_MCPBridgePlugin
 !/plugins/ChatFrequency/
 !/plugins/__init__.py
 

CODE_OF_CONDUCT.md

@@ -71,7 +71,6 @@
 
 1. **GitHub Issues**: 对于公开的违规行为，可以在相关issue中直接指出
 2. **私下联系**: 可以通过GitHub私信联系项目维护者
-3. **邮件联系**: [如果有项目邮箱地址，请在此提供]
 
 所有报告都将得到及时和公正的处理。我们承诺保护报告者的隐私和安全。
 

bot.py

@@ -34,13 +34,17 @@
         print(f"自动创建 .env 失败: {e}")
         raise
 
-initialize_logging()
+# 检查是否是 Worker 进程，只在 Worker 进程中输出详细的初始化信息
+# Runner 进程只需要基本的日志功能，不需要详细的初始化日志
+is_worker = os.environ.get("MAIBOT_WORKER_PROCESS") == "1"
+initialize_logging(verbose=is_worker)
 install(extra_lines=3)
 logger = get_logger("main")
 
 # 定义重启退出码
 RESTART_EXIT_CODE = 42
 
+
 def run_runner_process():
     """
     Runner 进程逻辑：作为守护进程运行，负责启动和监控 Worker 进程。
@@ -55,25 +59,25 @@ def run_runner_process():
 
     while True:
         logger.info(f"正在启动 {script_file}...")
-        
+
         # 启动子进程 (Worker)
         # 使用 sys.executable 确保使用相同的 Python 解释器
         cmd = [python_executable, script_file] + sys.argv[1:]
-        
+
         process = subprocess.Popen(cmd, env=env)
-        
+
         try:
             # 等待子进程结束
             return_code = process.wait()
-            
+
             if return_code == RESTART_EXIT_CODE:
                 logger.info("检测到重启请求 (退出码 42)，正在重启...")
-                time.sleep(1) # 稍作等待
+                time.sleep(1)  # 稍作等待
                 continue
             else:
                 logger.info(f"程序已退出 (退出码 {return_code})")
                 sys.exit(return_code)
-                
+
         except KeyboardInterrupt:
             # 向子进程发送终止信号
             if process.poll() is None:
@@ -87,6 +91,7 @@ def run_runner_process():
                     process.kill()
             sys.exit(0)
 
+
 # 检查是否是 Worker 进程
 # 如果没有设置 MAIBOT_WORKER_PROCESS 环境变量，说明是直接运行的脚本，
 # 此时应该作为 Runner 运行。
@@ -99,8 +104,10 @@ def run_runner_process():
 # 以下是 Worker 进程的逻辑
 
 # 最早期初始化日志系统，确保所有后续模块都使用正确的日志格式
-# from src.common.logger import initialize_logging, get_logger, shutdown_logging  # noqa
-# initialize_logging()
+# 注意：Runner 进程已经在第 37 行初始化了日志系统，但 Worker 进程是独立进程，需要重新初始化
+# 由于 Runner 和 Worker 是不同进程，它们有独立的内存空间，所以都会初始化一次
+# 这是正常的，但为了避免重复的初始化日志，我们在 initialize_logging() 中添加了防重复机制
+# 不过由于是不同进程，每个进程仍会初始化一次，这是预期的行为
 
 from src.main import MainSystem  # noqa
 from src.manager.async_task_manager import async_task_manager  # noqa
@@ -143,7 +150,7 @@ def print_opensource_notice():
         "",
         f"{Fore.WHITE}  官方仓库: {Fore.BLUE}https://github.com/MaiM-with-u/MaiBot {Style.RESET_ALL}",
         f"{Fore.WHITE}  官方文档: {Fore.BLUE}https://docs.mai-mai.org {Style.RESET_ALL}",
-        f"{Fore.WHITE}  官方群聊: {Fore.BLUE}766798517{Style.RESET_ALL}",
+        f"{Fore.WHITE}  官方群聊: {Fore.BLUE}1006149251{Style.RESET_ALL}",
         f"{Fore.CYAN}{'─' * 70}{Style.RESET_ALL}",
         f"{Fore.RED}  ⚠ 将本软件作为「商品」倒卖、隐瞒开源性质均违反协议！{Style.RESET_ALL}",
         f"{Fore.CYAN}{'═' * 70}{Style.RESET_ALL}",

changelogs/changelog.md

@@ -1,5 +1,21 @@
 # Changelog
 
+## [0.12.0] - 2025-12-16
+### 🌟 重大更新
+- 添加思考力度机制，动态控制回复时间和长度
+- planner和replyer现在开启联动，更好的回复逻辑
+- 新的私聊系统，吸收了pfc的优秀机制
+- 增加麦麦做梦功能
+- mcp插件作为内置插件加入，默认不启用
+- 添加全局记忆配置项，现在可以选择让记忆为全局的
+
+### 细节功能更改
+- 移除频率自动调整
+- 移除情绪功能
+- 优化记忆差许多呢超时设置
+- 部分配置为0的bug
+- 黑话和表达不再提取包含名称的内容
+
 ## [0.11.6] - 2025-12-2
 ### 🌟 重大更新
 - 大幅提高记忆检索能力，略微提高token消耗

docs-src/lpmm_parameters_guide.md

@@ -0,0 +1,156 @@
+# LPMM 关键参数调节指南（进阶版）
+
+> 本文是对 `config/bot_config.toml` 中 `[lpmm_knowledge]` 段的补充说明。  
+> 如果你只想使用默认配置，可以不改这些参数，脚本仍然可以正常工作。
+>
+> 重要提醒：无论是修改 `[lpmm_knowledge]` 段的参数，还是通过脚本导入 / 删除 LPMM 知识库数据，主程序都需要重启（或在内部调用一次 `lpmm_start_up()`）后，新的参数和知识才会真正生效到聊天侧。
+
+所有与 LPMM 相关的参数，都集中在：
+
+```toml
+[lpmm_knowledge] # lpmm知识库配置
+enable = true
+lpmm_mode = "agent"
+...
+```
+
+下面按功能将常用参数分为三组介绍。
+
+---
+
+## 一、检索相关参数（影响答案质量与风格）
+
+```toml
+qa_relation_search_top_k = 10      # 关系检索TopK
+qa_relation_threshold    = 0.5     # 关系阈值，相似度高于该值才认为“命中关系”
+qa_paragraph_search_top_k = 1000   # 段落检索TopK，越小可能影响召回
+qa_paragraph_node_weight = 0.05    # 段落节点权重，在图检索&PPR中的权重
+qa_ent_filter_top_k      = 10      # 实体过滤TopK
+qa_ppr_damping           = 0.8     # PPR阻尼系数
+qa_res_top_k             = 3       # 最终提供给问答模型的段落数
+```
+
+- `qa_relation_search_top_k`  
+  控制“最多考虑多少条关系向量候选”。  
+  - 数值大：召回更全面，但略慢；  
+  - 数值小：更快，可能遗漏部分隐含关系。
+
+- `qa_relation_threshold`  
+  关系相似度的阈值：  
+  - 数值高：只信任非常相关的关系，系统更可能退化为纯段落向量检索；  
+  - 数值低：图结构影响更大，适合实体关系较丰富的场景。
+
+- `qa_paragraph_search_top_k`  
+  控制“最多考虑多少段落候选”。  
+  - 太小：可能召回不全，导致答案缺失；  
+  - 太大：略微增加计算量，一般 1000 为安全默认。
+
+- `qa_paragraph_node_weight`  
+  文段节点在图检索中的权重：  
+  - 数值大：更依赖段落向量相似度（传统向量检索）；  
+  - 数值小：更依赖图结构和实体网络。
+
+- `qa_ppr_damping`  
+  Personalized PageRank 的阻尼系数：  
+  - 通常保持在 0.8 左右即可；  
+  - 越接近 1：偏向长路径探索，结果更发散；  
+  - 略低：更集中在与问题直接相关的节点附近。
+
+- `qa_res_top_k`  
+  LPMM 最终会把相关度最高的前 `qa_res_top_k` 条段落组合成“知识上下文”给问答模型。  
+  - 太多：增加模型负担、阅读更多文字；  
+  - 太少：信息不够充分，一般 3–5 比较平衡。
+
+> 调参建议：  
+> - 优先在 `qa_relation_threshold`、`qa_paragraph_node_weight` 上做小幅调整；  
+> - 每次调整后，用 `scripts/test_lpmm_retrieval.py` 跑一遍固定问题，感受回答变化。
+
+---
+
+## 二、性能与硬件相关参数
+
+```toml
+embedding_dimension   = 1024  # 嵌入向量维度,应与模型输出维度一致
+max_embedding_workers = 12    # 嵌入/抽取并发线程数
+embedding_chunk_size  = 16    # 每批嵌入的条数
+info_extraction_workers = 3   # 实体抽取同时执行线程数
+enable_ppr            = true  # 是否启用PPR，低配机器可关闭
+```
+
+- `embedding_dimension`  
+  必须与所选嵌入模型的输出维度一致（比如 768、1024 等）。**不要随意修改，除非你知道你在做什么！！！**
+
+- `max_embedding_workers`  
+  决定导入/抽取阶段的并行线程数：  
+  - 机器配置好：可以适当调大，加快导入速度；  
+  - 机器配置弱：建议调低（如 2 或 4），避免 CPU 长时间 100%。
+
+- `embedding_chunk_size`  
+  每批发送给嵌入 API 的段落数量：  
+  - 数值大：请求次数少，但单次请求更“重”；  
+  - 数值小：请求次数多，但对网络和 API 的单次压力小。
+
+- `info_extraction_workers`  
+  `scripts/info_extraction.py` 中实体抽取的并行线程数：  
+  - 使用 Pro/贵价模型时建议不要太大，避免并行费用过高；
+  - 一般 2–4 就能取得较好平衡。
+
+- `enable_ppr`
+  是否启用个性化 PageRank（PPR）图检索：  
+  - `true`：检索会结合向量+知识图，效果更好，但略慢；  
+  - `false`：只用向量检索，牺牲一定效果，性能更稳定。
+
+
+> 调参建议：  
+> - 若导入/检索阶段机器明显“顶不住”（>=1MB的大文本，且分配配置<4C），优先调低：  
+>   - `max_embedding_workers`  
+>   - `embedding_chunk_size`  
+>   - `info_extraction_workers`  
+>   - 或暂时将 `enable_ppr = false`  （除非真的出现问题，否则不建议禁用此项，大幅影响检索效果）
+> - 调整后重新执行导入或检索，观察日志与系统资源占用。
+
+> 小提示：每次大改参数或批量删除知识后，建议用  
+> - `scripts/test_lpmm_retrieval.py` 看回答风格是否如预期；  
+> - 如需确认当前磁盘数据能否正常初始化，可执行 `scripts/refresh_lpmm_knowledge.py` 做一次快速自检。
+
+---
+
+## 三、开启/关闭 LPMM 与模式说明
+
+```toml
+enable    = true       # 是否开启lpmm知识库
+lpmm_mode = "agent"    # 可选 classic / agent
+```
+
+- `enable`  
+  - `true`：LPMM 知识库启用，检索和问答会使用知识库；  
+  - `false`：LPMM 完全关闭，脚本仍可导入/删除数据，但对聊天问答不生效。
+
+- `lpmm_mode`  
+  - `classic`：传统模式，仅使用 LPMM 知识库本身；  
+  - `agent`：与新的记忆系统联动，用于更复杂的记忆+知识混合场景。
+
+> 修改 `enable` 或 `lpmm_mode` 后，需要重启主程序，让配置生效。
+
+---
+
+## 四、推荐的调参流程
+
+1. **保持默认配置，先跑一轮完整流程**
+   - 导入 → `inspect_lpmm_global.py` → `test_lpmm_retrieval.py`；
+   - 记录当前“答案风格”和“响应速度”。
+
+2. **每次只调整一到两个参数**
+   - 例如先调 `qa_relation_threshold`、`qa_paragraph_node_weight`；  
+   - 或在性能不佳时调整 `max_embedding_workers`、`enable_ppr`。
+
+3. **调整后重复同一组测试问题**
+   - 使用 `scripts/test_lpmm_retrieval.py`；  
+   - 对比不同配置下的答案，选择更符合需求的组合。
+
+4. **出现“怎么调都不对”时**
+   - 将 `[lpmm_knowledge]` 段恢复为仓库中的默认配置；  
+   - 重启主程序，即可回到“出厂设置”。
+
+通过本指南中的参数调节，你可以在“检索质量”“响应速度”“系统资源占用”之间找到适合自己麦麦和机器的平衡点！
+