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Python
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from src.common.logger_manager import get_logger
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from src.chat.actions.plugin_action import PluginAction, register_action, ActionActivationType
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from typing import Tuple
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logger = get_logger("vtb_action")
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@register_action
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class VTBAction(PluginAction):
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"""VTB虚拟主播动作处理类"""
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action_name = "vtb_action"
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action_description = "使用虚拟主播预设动作表达心情或感觉，适用于需要生动表达情感的场景"
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action_parameters = {
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"text": "描述想要表达的心情或感觉的文本内容，必填，应当是对情感状态的自然描述",
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}
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action_require = [
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"当需要表达特定情感或心情时使用",
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"当用户明确要求使用虚拟主播动作时使用",
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"当回应内容需要更生动的情感表达时使用",
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"当想要通过预设动作增强互动体验时使用",
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]
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enable_plugin = True # 启用插件
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associated_types = ["vtb_text"]
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# 激活类型设置
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focus_activation_type = ActionActivationType.LLM_JUDGE # Focus模式使用LLM判定，精确识别情感表达需求
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normal_activation_type = ActionActivationType.RANDOM # Normal模式使用随机激活，增加趣味性
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# LLM判定提示词（用于Focus模式）
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llm_judge_prompt = """
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判定是否需要使用VTB虚拟主播动作的条件：
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1. 当前聊天内容涉及明显的情感表达需求
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2. 用户询问或讨论情感相关话题
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3. 场景需要生动的情感回应
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4. 当前回复内容可以通过VTB动作增强表达效果
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不需要使用的情况：
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1. 纯粹的信息查询
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2. 技术性问题讨论
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3. 不涉及情感的日常对话
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4. 已经有足够的情感表达
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"""
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# Random激活概率（用于Normal模式）
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random_activation_probability = 0.08 # 较低概率，避免过度使用
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async def process(self) -> Tuple[bool, str]:
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"""处理VTB虚拟主播动作"""
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logger.info(f"{self.log_prefix} 执行VTB动作: {self.reasoning}")
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# 获取要表达的心情或感觉文本
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text = self.action_data.get("text")
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if not text:
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logger.error(f"{self.log_prefix} 执行VTB动作时未提供文本内容")
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return False, "执行VTB动作失败：未提供文本内容"
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# 处理文本使其更适合VTB动作表达
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processed_text = self._process_text_for_vtb(text)
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try:
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# 发送VTB动作消息
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await self.send_message(type="vtb_text", data=processed_text)
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logger.info(f"{self.log_prefix} VTB动作执行成功，文本内容: {processed_text}")
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return True, "VTB动作执行成功"
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except Exception as e:
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logger.error(f"{self.log_prefix} 执行VTB动作时出错: {e}")
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return False, f"执行VTB动作时出错: {e}"
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def _process_text_for_vtb(self, text: str) -> str:
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"""
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处理文本使其更适合VTB动作表达
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- 优化情感表达的准确性
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- 规范化心情描述格式
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- 确保文本适合虚拟主播动作系统理解
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"""
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# 简单示例实现
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processed_text = text.strip()
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# 移除多余的空格和换行
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import re
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processed_text = re.sub(r"\s+", " ", processed_text)
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# 确保文本长度适中，避免过长的描述
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if len(processed_text) > 100:
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processed_text = processed_text[:100] + "..."
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# 如果文本为空，提供默认的情感描述
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if not processed_text:
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processed_text = "平静"
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return processed_text
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