Merge branch 'dev' of https://github.com/A-Dawn/MaiBot into dev
This commit is contained in:
陈曦
@@ -1,9 +1,9 @@
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[inner]
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version = "6.23.5"
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version = "7.1.6"
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#----以下是给开发人员阅读的，如果你只是部署了麦麦，不需要阅读----
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#如果你想要修改配置文件，请递增version的值
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#如果新增项目，请阅读src/config/official_configs.py中的说明
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# 如果你想要修改配置文件，请递增version的值
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||||
# 如果新增项目，请阅读src/config/official_configs.py中的说明
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#
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# 版本格式：主版本号.次版本号.修订号，版本号递增规则如下：
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# 主版本号：MMC版本更新
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@@ -22,21 +22,19 @@ alias_names = ["麦叠", "牢麦"] # 麦麦的别名
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[personality]
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# 建议120字以内，描述人格特质 和 身份特征
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personality = "是一个女大学生，现在在读大二，会刷贴吧。"
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#アイデンティティがない 生まれないらららら
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# 描述麦麦说话的表达风格，表达习惯，如要修改，可以酌情新增内容
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reply_style = "请回复的平淡一些，简短一些，说中文，不要刻意突出自身学科背景。可以参考贴吧，知乎和微博的回复风格。"
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# 麦麦的兴趣，会影响麦麦对什么话题进行回复
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interest = "对技术相关话题，游戏和动漫相关话题感兴趣，也对日常话题感兴趣，不喜欢太过沉重严肃的话题"
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personality = "是一个大二在读女大学生，现在正在上网和群友聊天，有时有点攻击性，有时比较温柔"
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# アイデンティティがない 生まれないらららら
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# 描述麦麦说话的表达风格，表达习惯，如要修改，可以酌情新增内容，建议1-2行
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reply_style = "请不要刻意突出自身学科背景。可以参考贴吧，知乎和微博的回复风格。"
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# 麦麦的说话规则，行为风格:
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plan_style = """
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1.思考**所有**的可用的action中的**每个动作**是否符合当下条件，如果动作使用条件符合聊天内容就使用
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2.如果相同的内容已经被执行，请不要重复执行
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3.请控制你的发言频率，不要太过频繁的发言
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4.如果有人对你感到厌烦，请减少回复
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5.如果有人对你进行攻击，或者情绪激动，请你以合适的方法应对"""
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3.你对技术相关话题，游戏和动漫相关话题感兴趣，也对日常话题感兴趣，不喜欢太过沉重严肃的话题
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||||
4.请控制你的发言频率，不要太过频繁的发言
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5.如果有人对你感到厌烦，请减少回复
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6.如果有人在追问你，或者话题没有说完，请你继续回复"""
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# 麦麦识图规则，不建议修改
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visual_style = "请用中文描述这张图片的内容。如果有文字，请把文字描述概括出来，请留意其主题，直观感受，输出为一段平文本，最多30字，请注意不要分点，就输出一段文本"
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@@ -57,18 +55,19 @@ states = [
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# 替换概率，每次构建人格时替换personality的概率（0.0-1.0）
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state_probability = 0.3
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[expression]
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# 表达学习配置
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learning_list = [ # 表达学习配置列表，支持按聊天流配置
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["", "enable", "enable", "1.0"], # 全局配置：使用表达，启用学习，学习强度1.0
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["qq:1919810:group", "enable", "enable", "1.5"], # 特定群聊配置：使用表达，启用学习，学习强度1.5
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["qq:114514:private", "enable", "disable", "0.5"], # 特定私聊配置：使用表达，禁用学习，学习强度0.5
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["", "enable", "enable", "enable"], # 全局配置：使用表达，启用学习，启用jargon学习
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||||
["qq:1919810:group", "enable", "enable", "enable"], # 特定群聊配置：使用表达，启用学习，启用jargon学习
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["qq:114514:private", "enable", "disable", "disable"], # 特定私聊配置：使用表达，禁用学习，禁用jargon学习
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# 格式说明：
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# 第一位: chat_stream_id，空字符串表示全局配置
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# 第二位: 是否使用学到的表达 ("enable"/"disable")
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# 第三位: 是否学习表达 ("enable"/"disable")
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# 第四位: 学习强度（浮点数），影响学习频率，最短学习时间间隔 = 300/学习强度（秒）
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# 学习强度越高，学习越频繁；学习强度越低，学习越少
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# 第四位: 是否启用jargon学习 ("enable"/"disable")
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]
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expression_groups = [
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@@ -84,12 +83,15 @@ reflect = false # 是否启用表达反思（Bot主动向管理员询问表达
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reflect_operator_id = "" # 表达反思操作员ID，格式：platform:id:type (例如 "qq:123456:private" 或 "qq:654321:group")
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allow_reflect = [] # 允许进行表达反思的聊天流ID列表，格式：["qq:123456:private", "qq:654321:group", ...]，只有在此列表中的聊天流才会提出问题并跟踪。如果列表为空，则所有聊天流都可以进行表达反思（前提是 reflect = true）
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all_global_jargon = true # 是否开启全局黑话模式，注意，此功能关闭后，已经记录的全局黑话不会改变，需要手动删除
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[chat] #麦麦的聊天设置
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||||
talk_value = 1 #聊天频率，越小越沉默，范围0-1
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||||
[chat] # 麦麦的聊天设置
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||||
talk_value = 1 # 聊天频率，越小越沉默，范围0-1
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||||
mentioned_bot_reply = true # 是否启用提及必回复
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max_context_size = 30 # 上下文长度
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||||
planner_smooth = 2 #规划器平滑，增大数值会减小planner负荷，略微降低反应速度，推荐1-5，0为关闭，必须大于等于0
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||||
planner_smooth = 3 # 规划器平滑，增大数值会减小planner负荷，略微降低反应速度，推荐1-5，0为关闭，必须大于等于0
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||||
think_mode = "dynamic" # 思考模式，可选：classic（默认浅度思考和回复）、deep（会进行比较长的，深度回复）、dynamic（动态选择两种模式）
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enable_talk_value_rules = true # 是否启用动态发言频率规则
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@@ -97,7 +99,7 @@ enable_talk_value_rules = true # 是否启用动态发言频率规则
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# 推荐格式（对象数组）：{ target="platform:id:type" 或 "", time="HH:MM-HH:MM", value=0.5 }
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# 说明:
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# - target 为空字符串表示全局；type 为 group/private，例如："qq:1919810:group" 或 "qq:114514:private"；
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# - 支持跨夜区间，例如 "23:00-02:00"；数值范围建议 0-1。
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# - 支持跨夜区间，例如 "23:00-02:00"；数值范围建议 0-1，如果 value 设置为0会自动转换为0.0001以避免除以零错误。
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talk_value_rules = [
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||||
{ target = "", time = "00:00-08:59", value = 0.8 },
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||||
{ target = "", time = "09:00-22:59", value = 1.0 },
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||||
@@ -105,23 +107,32 @@ talk_value_rules = [
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||||
{ target = "qq:114514:private", time = "00:00-23:59", value = 0.3 },
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]
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include_planner_reasoning = false # 是否将planner推理加入replyer，默认关闭（不加入）
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[memory]
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max_agent_iterations = 3 # 记忆思考深度（最低为1（不深入思考））
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max_agent_iterations = 3 # 记忆思考深度（最低为1）
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agent_timeout_seconds = 45.0 # 最长回忆时间（秒）
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enable_jargon_detection = true # 记忆检索过程中是否启用黑话识别
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global_memory = false # 是否允许记忆检索进行全局查询
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[jargon]
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all_global = true # 是否开启全局黑话模式，注意，此功能关闭后，已经记录的全局黑话不会改变，需要手动删除
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[dream]
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interval_minutes = 60 # 做梦时间间隔（分钟），默认30分钟
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max_iterations = 20 # 做梦最大轮次，默认20轮
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first_delay_seconds = 1800 # 程序启动后首次做梦前的延迟时间（秒），默认60秒
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# 做梦时间段配置，格式：["HH:MM-HH:MM", ...]
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# 如果列表为空，则表示全天允许做梦。
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# 如果配置了时间段，则只有在这些时间段内才会实际执行做梦流程。
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# 时间段外，调度器仍会按间隔检查，但不会进入做梦流程。
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# 支持跨夜区间，例如 "23:00-02:00" 表示从23:00到次日02:00。
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# 示例：
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dream_time_ranges = [
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# "09:00-22:00", # 白天允许做梦
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"23:00-10:00", # 跨夜时间段（23:00到次日10:00）
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]
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# dream_time_ranges = []
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[tool]
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enable_tool = true # 是否启用工具
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[mood]
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enable_mood = false # 是否启用情绪系统
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mood_update_threshold = 1 # 情绪更新阈值,越高，更新越慢
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# 情感特征，影响情绪的变化情况
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emotion_style = "情绪较为稳定，但遭遇特定事件的时候起伏较大"
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[emoji]
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emoji_chance = 0.4 # 麦麦激活表情包动作的概率
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@@ -143,8 +154,8 @@ ban_words = [
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ban_msgs_regex = [
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# 需要过滤的消息（原始消息）匹配的正则表达式，匹配到的消息将被过滤，若不了解正则表达式请勿修改
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#"https?://[^\\s]+", # 匹配https链接
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||||
#"\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", # 匹配日期
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||||
# "https?://[^\\s]+", # 匹配https链接
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||||
# "\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", # 匹配日期
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]
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@@ -173,7 +184,7 @@ embedding_dimension = 1024 # 嵌入向量维度,应该与模型的输出维度
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keyword_rules = [
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{ keywords = ["人机", "bot", "机器", "入机", "robot", "机器人", "ai", "AI"], reaction = "有人说你是人机或者机器人，否定这一事实，攻击或反问他。注意，只有认为你是机器人才回复，否则不要否认" },
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||||
{ keywords = ["测试关键词回复", "test"], reaction = "回答测试成功" },
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||||
#{ keywords = ["你好", "hello"], reaction = "你好，有什么可以帮你？" }
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||||
# { keywords = ["你好", "hello"], reaction = "你好，有什么可以帮你？" }
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||||
# 在此处添加更多规则，格式同上
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]
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@@ -246,7 +257,7 @@ enable = true
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chat_prompts = []
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||||
#此系统暂时移除，无效配置
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||||
# 此系统暂时移除，无效配置
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[relationship]
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enable_relationship = true # 是否启用关系系统
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@@ -1,5 +1,5 @@
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[inner]
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version = "1.8.1"
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version = "1.9.0"
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# 配置文件版本号迭代规则同bot_config.toml
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@@ -46,7 +46,7 @@ name = "deepseek-v3" # 模型名称（可随意命名，在后面
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api_provider = "DeepSeek" # API服务商名称（对应在api_providers中配置的服务商名称）
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price_in = 2.0 # 输入价格（用于API调用统计，单位：元/ M token）（可选，若无该字段，默认值为0）
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||||
price_out = 8.0 # 输出价格（用于API调用统计，单位：元/ M token）（可选，若无该字段，默认值为0）
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||||
#force_stream_mode = true # 强制流式输出模式（若模型不支持非流式输出，请取消该注释，启用强制流式输出，若无该字段，默认值为false）
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||||
# force_stream_mode = true # 强制流式输出模式（若模型不支持非流式输出，请取消该注释，启用强制流式输出，若无该字段，默认值为false）
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||||
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||||
[[models]]
|
||||
model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp"
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||||
@@ -54,17 +54,23 @@ name = "siliconflow-deepseek-v3.2"
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||||
api_provider = "SiliconFlow"
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||||
price_in = 2.0
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||||
price_out = 3.0
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||||
# temperature = 0.5 # 可选：为该模型单独指定温度，会覆盖任务配置中的温度
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||||
# max_tokens = 4096 # 可选：为该模型单独指定最大token数，会覆盖任务配置中的max_tokens
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||||
[models.extra_params] # 可选的额外参数配置
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||||
enable_thinking = false # 不启用思考
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||||
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||||
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||||
[[models]]
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||||
model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp"
|
||||
name = "siliconflow-deepseek-v3.2-think"
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||||
api_provider = "SiliconFlow"
|
||||
price_in = 2.0
|
||||
price_out = 3.0
|
||||
# temperature = 0.7 # 可选：为该模型单独指定温度，会覆盖任务配置中的温度
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||||
# max_tokens = 4096 # 可选：为该模型单独指定最大token数，会覆盖任务配置中的max_tokens
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||||
[models.extra_params] # 可选的额外参数配置
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||||
enable_thinking = true # 不启用思考
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||||
enable_thinking = true # 启用思考
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||||
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||||
[[models]]
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||||
model_identifier = "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct"
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@@ -89,8 +95,7 @@ api_provider = "SiliconFlow"
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||||
price_in = 3.5
|
||||
price_out = 14.0
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||||
[models.extra_params] # 可选的额外参数配置
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||||
enable_thinking = true # 不启用思考
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||||
|
||||
enable_thinking = true # 启用思考
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||||
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||||
[[models]]
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model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"
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@@ -134,51 +139,62 @@ price_out = 0
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model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"] # 使用的模型列表，每个子项对应上面的模型名称(name)
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||||
temperature = 0.2 # 模型温度，新V3建议0.1-0.3
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max_tokens = 2048 # 最大输出token数
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slow_threshold = 15.0 # 慢请求阈值（秒），模型等待回复时间超过此值会输出警告日志
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||||
[model_task_config.utils_small] # 在麦麦的一些组件中使用的小模型，消耗量较大，建议使用速度较快的小模型
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||||
model_list = ["qwen3-30b","qwen3-next-80b"]
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||||
temperature = 0.7
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||||
max_tokens = 2048
|
||||
slow_threshold = 10.0
|
||||
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||||
[model_task_config.tool_use] #工具调用模型，需要使用支持工具调用的模型
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||||
model_list = ["qwen3-30b","qwen3-next-80b"]
|
||||
temperature = 0.7
|
||||
max_tokens = 800
|
||||
slow_threshold = 10.0
|
||||
|
||||
[model_task_config.replyer] # 首要回复模型，还用于表达器和表达方式学习
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||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2","siliconflow-deepseek-v3.2-think","siliconflow-glm-4.6","siliconflow-glm-4.6-think"]
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||||
temperature = 0.3 # 模型温度，新V3建议0.1-0.3
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||||
max_tokens = 2048
|
||||
slow_threshold = 25.0
|
||||
|
||||
[model_task_config.planner] #决策：负责决定麦麦该什么时候回复的模型
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||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"]
|
||||
temperature = 0.3
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||||
max_tokens = 800
|
||||
slow_threshold = 12.0
|
||||
|
||||
[model_task_config.vlm] # 图像识别模型
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||||
model_list = ["qwen3-vl-30"]
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||||
max_tokens = 256
|
||||
slow_threshold = 15.0
|
||||
|
||||
[model_task_config.voice] # 语音识别模型
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||||
model_list = ["sensevoice-small"]
|
||||
slow_threshold = 12.0
|
||||
|
||||
#嵌入模型
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||||
# 嵌入模型
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||||
[model_task_config.embedding]
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||||
model_list = ["bge-m3"]
|
||||
slow_threshold = 5.0
|
||||
|
||||
#------------LPMM知识库模型------------
|
||||
# ------------LPMM知识库模型------------
|
||||
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||||
[model_task_config.lpmm_entity_extract] # 实体提取模型
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||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"]
|
||||
temperature = 0.2
|
||||
max_tokens = 800
|
||||
slow_threshold = 20.0
|
||||
|
||||
[model_task_config.lpmm_rdf_build] # RDF构建模型
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||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"]
|
||||
temperature = 0.2
|
||||
max_tokens = 800
|
||||
slow_threshold = 20.0
|
||||
|
||||
[model_task_config.lpmm_qa] # 问答模型
|
||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-v3.2"]
|
||||
temperature = 0.7
|
||||
max_tokens = 800
|
||||
slow_threshold = 20.0
|
||||
|
||||
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