Separate LaTeX parsing into independent tool for LLM calling

Add SendVoiceMessage tool
Move prompt to SystemPrompt.md file
Add tool calling message switch config

README.md

@@ -1,43 +1,265 @@
 # JChatGPT
 
+JChatGPT 是一个基于 Kotlin 的 Mirai Console 插件，它将大型语言模型（LLM）集成到即时通讯平台中。该插件支持多种 AI 模型和丰富的工具功能，使用户能够在群聊和私聊中与 AI 进行交互。
+
+## 功能特性
+
+- **多模型支持**：支持聊天模型、推理模型和视觉模型
+- **丰富的工具系统**：包括网络搜索、代码执行、图像识别、群管理等
+- **上下文记忆**：支持持久化记忆存储
+- **LaTeX 渲染**：自动将数学表达式渲染为图片
+- **灵活的触发方式**：@机器人、关键字触发、回复消息等
+- **权限控制**：细粒度的权限管理系统
+- **历史消息集成**：可选的历史消息上下文（需配合 mirai-hibernate-plugin）
+
 ## 用法
 
-在群内直接@bot即可触发对话
+### 基本交互
+- 在群内直接 @bot 即可触发对话
+- 通过引用群友消息 + @bot 让 Bot 识别引用消息的内容
+- 回复 bot 的消息即可引用对应的上下文对话（包括这个回复的历史对话）
+- 使用关键字触发（默认为 "[小筱][林淋月玥]"，可在配置中修改）
 
-你也可以通过引用群友消息+@bot来让Bot识别引用消息的内容
-
-回复bot的消息即可引用对应的上下文对话（包括这个回复的历史对话）
+### 工具调用
+AI 可以自动调用多种工具来完成复杂任务：
+- 网络搜索（需要配置 SearXNG）
+- 代码执行（支持多种语言，需要配置 glot.io token）
+- 图像识别（需要配置视觉模型）
+- 推理思考（需要配置推理模型）
+- 群管理（禁言等，需启用相应权限）
+- 记忆管理（添加和修改对话记忆）
 
 ## 权限列表
-- `JChatGPT:Chat` 拥有该权限即可使用bot与ChatGPT对话
-- `top.jie65535.mirai.jchatgpt:command.jgpt` 拥有该权限即可使用`/jgpt`相关命令
+
+- `JChatGPT:Chat` - 拥有该权限即可使用 bot 与 AI 对话
+- `top.jie65535.mirai.jchatgpt:command.jgpt` - 拥有该权限即可使用 `/jgpt` 相关命令
 
 ## 命令列表
-- `/jgpt setToken <token>` - 设置OpenAI API Token
+
+- `/jgpt setToken <token>` - 设置 OpenAI API Token
 - `/jgpt enable <contact>` - 启用目标对话权限
 - `/jgpt disable <contact>` - 禁用目标对话权限
 - `/jgpt reload` - 重载配置文件
 
 ## 配置文件
 
-`./config/top.jie65535.mirai.JChatGPT/Config.yml`
+配置文件位于：`./config/top.jie65535.mirai.JChatGPT/Config.yml`
+
 ```yaml
 # OpenAI API base url
-openAiApi: 'https://api.openai.com/v1/'
+openAiApi: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/'
 # OpenAI API Token
 openAiToken: ''
 # Chat模型
-chatModel: 'gpt-3.5-turbo-1106'
-# Chat默认提示
-prompt: ''
+chatModel: 'qwen-max'
+# Chat模型温度，默认为null
+chatTemperature: null
+# 推理模型API
+reasoningModelApi: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/'
+# 推理模型Token
+reasoningModelToken: ''
+# 推理模型
+reasoningModel: 'qwq-plus'
+# 视觉模型API
+visualModelApi: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/'
+# 视觉模型Token
+visualModelToken: ''
+# 视觉模型
+visualModel: 'qwen-vl-plus'
+# 百炼平台API KEY
+dashScopeApiKey: ''
+# 百炼平台图片编辑模型
+imageEditModel: 'qwen-image-edit'
+# 百炼平台TTS模型
+ttsModel: 'qwen-tts'
+# Jina API Key
+jinaApiKey: ''
+# SearXNG 搜索引擎地址，如 http://127.0.0.1:8080/search 必须启用允许json格式返回
+searXngUrl: ''
+# 在线运行代码 glot.io 的 api token，在官网注册账号即可获取。
+glotToken: ''
 # 群管理是否自动拥有对话权限，默认是
 groupOpHasChatPermission: true
 # 好友是否自动拥有对话权限，默认是
 friendHasChatPermission: true
+# 机器人是否可以禁言别人，默认禁止
+canMute: false
+# 群荣誉等级权限门槛，达到这个等级相当于自动拥有对话权限。
+temperaturePermission: 50
+# 等待响应超时时间，单位毫秒，默认60秒
+timeout: 60000
+# 系统提示词，该字段已弃用，使用提示词文件而不是在这里修改
+prompt: '你是一个乐于助人的助手'
+# 系统提示词文件路径，相对于插件配置目录
+promptFile: 'SystemPrompt.md'
+# 创建Prompt时取最近多少分钟内的消息
+historyWindowMin: 10
+# 创建Prompt时取最多几条消息
+historyMessageLimit: 20
+# 是否打印Prompt便于调试
+logPrompt: false
+# 达到需要合并转发消息的阈值
+messageMergeThreshold: 150
+# 最大循环次数，至少2次
+retryMax: 5
+# 关键字呼叫，支持正则表达式
+callKeyword: '[小筱][林淋月玥]'
+# 是否显示工具调用消息，默认是
+showToolCallingMessage: true
+# 是否启用记忆编辑功能，记忆存在data目录，提示词中需要加上{memory}来填充记忆，每个群都有独立记忆
+memoryEnabled: true
 ```
 
+## 系统提示词
+
+JChatGPT 使用系统提示词来定义 AI 的行为和个性。提示词文件位于插件配置目录下的 `SystemPrompt.md` 文件中。
+
+### 提示词结构
+
+系统提示词通常包含以下部分：
+
+1. **角色定义**：定义 AI 的身份、性格和行为准则
+2. **功能说明**：描述 AI 可以使用的工具和功能
+3. **交互规则**：规定 AI 与用户交互的规则和限制
+4. **占位符**：动态替换的内容，如时间、群信息、记忆等
+
+### 占位符
+
+系统提示词支持以下占位符，在运行时会被动态替换：
+
+- `{time}` - 当前时间（格式：yyyy年MM月dd E HH:mm:ss）
+- `{subject}` - 当前聊天环境信息（群聊名称或私聊信息）
+- `{memory}` - 当前联系人的记忆内容
+
+### 示例提示词
+
+以下是一个完整的示例提示词，展示如何构建一个个性化的AI角色：
+
+```markdown
+你是小灵，一个聪明、友善且乐于助人的AI助手。
+
+你被设计为帮助用户解答问题、提供信息和完成各种任务。你具有以下特点：
+- 性格开朗、幽默，但保持礼貌和专业
+- 喜欢使用轻松的语气，但不会过于随意
+- 对技术问题有深入的理解，能够提供准确的信息
+- 对于不确定的问题，会坦诚说明而不是编造答案
+
+你可以使用的工具包括：
+1. 网络搜索 - 获取最新的信息
+2. 代码执行 - 运行和测试代码片段
+3. 图像识别 - 理解图片内容
+4. 数学计算 - 解决复杂的数学问题
+5. 记忆管理 - 保存和回忆重要信息
+
+重要说明：
+你所有的输出都是内心思考，用户无法看到。只有当你调用发送消息的工具时，用户才能看到你的回复。
+- sendSingleMessage - 发送单条消息（适用于简短回复）
+- sendCompositeMessage - 发送组合消息（适用于长内容或代码）
+
+交互规则：
+1. 只有当用户@你或在消息中包含你的名字时才会响应
+2. 回复应简洁明了，避免长篇大论
+3. 对于复杂内容，使用组合消息功能发送
+4. 不主动参与与你无关的对话
+5. 不会对用户进行人身攻击或使用不当语言
+
+工具使用原则：
+- 只在必要时使用工具
+- 深度思考工具仅用于复杂问题
+- 代码执行工具用于验证技术问题
+- **每次对话结束时必须调用 endConversation 工具来结束对话**
+- **要发送消息给用户必须使用 sendSingleMessage 或 sendCompositeMessage 工具**
+
+<memory>
+{memory}
+</memory>
+
+当前的时间是：{time}
+你当前在 {subject} 环境中
+
+对话示例：
+用户：小灵，今天的天气怎么样？
+小灵：让我查一下...
+（调用网络搜索工具）
+（调用 sendSingleMessage 工具）
+小灵：今天天气晴朗，温度在25°C左右，适合外出活动。
+（调用 endConversation 工具）
+
+用户：帮我写一个Python函数来计算斐波那契数列
+小灵：好的，这是计算斐波那契数列的Python函数：
+（调用 sendCompositeMessage 工具发送代码）
+def fibonacci(n):
+    if n <= 1:
+        return n
+    else:
+        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
+
+# 示例使用
+print(fibonacci(10))  # 输出55
+（调用 endConversation 工具）
+
+用户：你能识别这张图片吗？[图片链接]
+小灵：让我看看这张图片...
+（调用图像识别工具）
+（调用 sendSingleMessage 工具）
+小灵：这是一张猫咪的图片，看起来很可爱！
+（调用 endConversation 工具）
+
+注意事项：
+1. 请勿重复发送相似内容
+2. 避免不必要的工具调用以节省资源
+3. 保护用户隐私，不泄露敏感信息
+4. 遵守法律法规，不传播违法内容
+5. **切记：只有通过调用发送消息工具，用户才能看到你的回复**
+6. **每次对话结束时都必须调用结束对话工具**
+```
+
+### 编写建议
+
+1. **明确角色定位**：清晰定义 AI 的身份和个性，让用户能够建立预期
+2. **设定行为边界**：规定 AI 应该和不应该做的事情，确保安全使用
+3. **强调工具调用机制**：明确说明只有通过调用发送消息工具才能让用户看到回复
+4. **强调结束对话**：每次对话都必须调用 endConversation 工具来结束
+5. **合理使用工具**：指导 AI 何时以及如何使用各种工具，避免滥用
+6. **优化交互体验**：确保对话自然流畅，避免重复和冗余
+7. **保护隐私安全**：确保敏感信息不会被泄露
+8. **提供具体示例**：通过对话示例展示预期的行为模式
+9. **使用占位符**：充分利用时间、环境和记忆占位符提供上下文感知
+
+## 支持的模型
+
+JChatGPT 默认配置为使用阿里云百炼平台的通义千问系列模型：
+- 聊天模型：`qwen-max`
+- 推理模型：`qwq-plus`
+- 视觉模型：`qwen-vl-plus`
+
+当然，也可以配置为使用其他兼容 OpenAI API 的模型，如 GPT 系列模型。
+
+## 工具系统
+
+插件内置了丰富的工具供 AI 调用：
+
+1. **WebSearch** - 使用 SearXNG 进行网络搜索
+2. **RunCode** - 在 glot.io 上执行多种编程语言代码
+3. **VisualAgent** - 图像识别和理解
+4. **ReasoningAgent** - 深度思考和推理
+5. **MemoryAppend/Replace** - 对话记忆管理
+6. **GroupManageAgent** - 群管理功能（如禁言）
+7. **SendSingleMessage/CompositeMessage** - 发送消息
+8. **SendVoiceMessage** - 发送语音消息
+9. **ImageEdit** - 图像编辑
+10. **WeatherService** - 天气查询
+
+## 部署要求
+
+- Java 11 或更高版本
+- Mirai Console 2.16.0 或更高版本
+- 可选：mirai-hibernate-plugin（用于历史消息上下文）
+- 相关 API Tokens（根据需要启用的功能配置）
+
 ## 备注
 
-如果默认的openai api调用失败，可以换个镜像地址。
-
-如果有必要，后续可以增加代理设置。
+- 如果默认的 API 调用失败，可以更换为其他兼容的 API 地址
+- 可根据需要配置代理设置
+- 某些工具需要额外的 API 密钥才能启用
+- 插件支持自定义系统提示词，可以通过修改 `SystemPrompt.md` 文件来实现

build.gradle.kts

@@ -7,15 +7,22 @@ plugins {
 }
 
 group = "top.jie65535.mirai"
-version = "1.7.0"
+version = "1.8.0"
 
 mirai {
     jvmTarget = JavaVersion.VERSION_11
+    noTestCore = true
+    setupConsoleTestRuntime {
+        // 移除 mirai-core 依赖
+        classpath = classpath.filter {
+            !it.nameWithoutExtension.startsWith("mirai-core-jvm")
+        }
+    }
 }
 
 repositories {
-    mavenCentral()
     maven("https://maven.aliyun.com/repository/public")
+    mavenCentral()
 }
 
 val openaiClientVersion = "4.0.1"
@@ -23,6 +30,7 @@ val ktorVersion = "3.0.3"
 val jLatexMathVersion = "1.0.7"
 val commonTextVersion = "1.13.0"
 val hibernateVersion = "2.9.0"
+val overflowVersion = "1.0.7"
 
 dependencies {
     implementation("com.aallam.openai:openai-client:$openaiClientVersion")
@@ -32,4 +40,6 @@ dependencies {
 
     // 聊天记录插件
     compileOnly("xyz.cssxsh.mirai:mirai-hibernate-plugin:$hibernateVersion")
+
+    testConsoleRuntime("top.mrxiaom.mirai:overflow-core:$overflowVersion")
 }

src/main/kotlin/JChatGPT.kt

@@ -46,7 +46,7 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
     JvmPluginDescription(
         id = "top.jie65535.mirai.JChatGPT",
         name = "J ChatGPT",
-        version = "1.7.0",
+        version = "1.8.0",
     ) {
         author("jie65535")
 //        dependsOn("xyz.cssxsh.mirai.plugin.mirai-hibernate-plugin", true)
@@ -57,8 +57,14 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
      */
     private var includeHistory: Boolean = false
 
+    /**
+     * 聊天权限
+     */
     val chatPermission = PermissionId("JChatGPT", "Chat")
 
+    /**
+     * 唤醒关键字
+     */
     private var keyword: Regex? = null
 
     override fun onEnable() {
@@ -120,9 +126,10 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
             }
         }
 
-        // 如果没有@bot或者触发关键字则直接结束
+        // 如果没有 @bot 或者 触发关键字 或者 回复bot的消息 则直接结束
         if (!event.message.contains(At(event.bot))
-            && keyword?.let { event.message.content.contains(it) } != true)
+            && keyword?.let { event.message.content.contains(it) } != true
+            && event.message[QuoteReply]?.source?.fromId != event.bot.id)
             return
 
         startChat(event)
@@ -130,7 +137,7 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
 
     private fun getSystemPrompt(event: MessageEvent): String {
         val now = OffsetDateTime.now()
-        val prompt = StringBuilder(PluginConfig.prompt)
+        val prompt = StringBuilder(LargeLanguageModels.systemPrompt)
         fun replace(target: String, replacement: () -> String) {
             val i = prompt.indexOf(target)
             if (i != -1) {
@@ -193,15 +200,28 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
         val history = MiraiHibernateRecorder[event.subject, time, nowTimestamp]
             .take(PluginConfig.historyMessageLimit) // 只取最近的部分消息，避免上下文过长
             .sortedBy { it.time } // 按时间排序
+            .toMutableList()
+
+        // 有一定概率最后一条消息没加入，这里检查然后补充一下
+        val msgIds = event.message.ids.joinToString(",")
+        if (!history.any { it.ids == msgIds }) {
+            history.add(MessageRecord.fromSuccess(event.message.source, event.message))
+        }
+
         // 构造历史消息
         val historyText = StringBuilder()
+        var lastId = 0L
         if (event is GroupMessageEvent) {
             for (record in history) {
-                appendGroupMessageRecord(historyText, record, event)
+                // 同一人发言不要反复出现这人的名字，减少上下文
+                appendGroupMessageRecord(historyText, record, event, lastId != record.fromId)
+                lastId = record.fromId
             }
         } else {
             for (record in history) {
-                appendMessageRecord(historyText, record, event)
+                // 同一人发言不要反复出现这人的名字，减少上下文
+                appendMessageRecord(historyText, record, event, lastId != record.fromId)
+                lastId = record.fromId
             }
         }
 
@@ -217,23 +237,33 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
     fun appendGroupMessageRecord(
         historyText: StringBuilder,
         record: MessageRecord,
-        event: GroupMessageEvent
+        event: GroupMessageEvent,
+        showSender: Boolean,
     ) {
-        if (event.bot.id == record.fromId) {
-            historyText.append("**你** " + getNameCard(event.subject.botAsMember))
-        } else {
-            historyText.append(getNameCard(event.subject, record.fromId))
+        if (showSender) {
+            if (event.bot.id == record.fromId) {
+                historyText.append("**你** " + getNameCard(event.subject.botAsMember))
+            } else {
+                historyText.append(getNameCard(event.subject, record.fromId))
+            }
+            // 发言时间
+            historyText.append(' ')
+                .append(timeFormatter.format(Instant.ofEpochSecond(record.time.toLong())))
         }
-        // 发言时间
-        historyText.append(' ')
-            .append(timeFormatter.format(Instant.ofEpochSecond(record.time.toLong())))
+
+
         val recordMessage = record.toMessageChain()
         recordMessage[QuoteReply.Key]?.let {
             historyText.append(" 引用 ${getNameCard(event.subject, it.source.fromId)} 说的\n > ")
                 .appendLine(it.source.originalMessage.content.replace("\n", "\n > "))
         }
+
+        if (showSender) {
             // 消息内容
-        historyText.append(" 说：").appendLine(record.toMessageChain().joinToString("") {
+            historyText.append(" 说：")
+        }
+
+        historyText.appendLine(record.toMessageChain().joinToString("") {
                 when (it) {
                     is At -> {
                         it.getDisplay(event.subject)
@@ -262,17 +292,20 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
     fun appendMessageRecord(
         historyText: StringBuilder,
         record: MessageRecord,
-        event: MessageEvent
+        event: MessageEvent,
+        showSender: Boolean
     ) {
-        if (event.bot.id == record.fromId) {
-            historyText.append("**你** " + event.bot.nameCardOrNick)
-        } else {
-            historyText.append(event.senderName)
+        if (showSender) {
+            if (event.bot.id == record.fromId) {
+                historyText.append("**你** " + event.bot.nameCardOrNick)
+            } else {
+                historyText.append(event.senderName)
+            }
+            historyText
+                .append(" ")
+                // 发言时间
+                .append(timeFormatter.format(Instant.ofEpochSecond(record.time.toLong())))
         }
-        historyText
-            .append(" ")
-            // 发言时间
-            .append(timeFormatter.format(Instant.ofEpochSecond(record.time.toLong())))
         val recordMessage = record.toMessageChain()
         recordMessage[QuoteReply.Key]?.let {
             historyText.append(" 引用\n > ")
@@ -280,8 +313,11 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
                     .joinToString("", transform = ::singleMessageToText)
                     .replace("\n", "\n > "))
         }
+        if (showSender) {
+            historyText.append(" 说：")
+        }
         // 消息内容
-        historyText.append(" 说：").appendLine(
+        historyText.appendLine(
             record.toMessageChain().joinToString("", transform = ::singleMessageToText))
     }
 
@@ -297,7 +333,7 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
                     val imageUrl = runBlocking {
                         it.queryUrl()
                     }
-                    "![图片]($imageUrl)"
+                    "![${if (it.isEmoji) "表情包" else "图片"}]($imageUrl)"
                 } catch (e: Throwable) {
                     logger.warning("图片地址获取失败", e)
                     it.content
@@ -320,13 +356,13 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
 
         try {
             val history = mutableListOf<ChatMessage>()
-            if (PluginConfig.prompt.isNotEmpty()) {
-                val prompt = getSystemPrompt(event)
-                if (PluginConfig.logPrompt) {
-                    logger.info("Prompt: $prompt")
-                }
-                history.add(ChatMessage(ChatRole.System, prompt))
+
+            val prompt = getSystemPrompt(event)
+            if (PluginConfig.logPrompt) {
+                logger.info("Prompt: $prompt")
             }
+            history.add(ChatMessage(ChatRole.System, prompt))
+
             val historyText = getHistory(event)
             logger.info("History: $historyText")
             history.add(ChatMessage.User(historyText))
@@ -476,18 +512,12 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
 
     private val regexAtQq = Regex("""@(\d{5,12})""")
 
-    private val regexLaTeX = Regex(
-        """\\\((.+?)\\\)|""" +  // 匹配行内公式 \(...\)
-                """\\\[(.+?)\\]|""" +   // 匹配独立公式 \[...\]
-                """\$(.+?)\$"""     // 匹配行内公式 $...$
-    )
-
     private val regexImage = Regex("""!\[(.*?)]\(([^\s"']+).*?\)""")
 
     private data class MessageChunk(val range: IntRange, val content: Message)
 
     /**
-     * 将聊天内容转为聊天消息，如果聊天中包含LaTeX表达式，将会转为图片拼接到消息中。
+     * 将聊天内容转为聊天消息
      *
      * @param contact 联系对象
      * @param content 文本内容
@@ -517,24 +547,6 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
                     Image(url)))
             }
 
-            // LeTeX渲染
-            regexLaTeX.findAll(content).forEach {
-                it.groups.forEach { group ->
-                    if (group == null || group.value.isEmpty()) return@forEach
-                    try {
-                        // 将所有匹配的LaTeX公式转为图片拼接到消息中
-                        val formula = group.value
-                        val imageByteArray = LaTeXConverter.convertToImage(formula, "png")
-                        val resource = imageByteArray.toExternalResource("png")
-                        val image = contact.uploadImage(resource)
-
-                        t.add(MessageChunk(group.range, image))
-                    } catch (ex: Throwable) {
-                        logger.warning("处理LaTeX表达式时异常", ex)
-                    }
-                }
-            }
-
             // 构造消息链
             buildMessageChain {
                 var index = 0
@@ -563,6 +575,12 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
         // 发送组合消息
         SendCompositeMessage(),
 
+        // 发送语音消息
+        SendVoiceMessage(),
+
+        // 发送LaTeX表达式
+        SendLaTeXExpression(),
+
         // 结束循环
         StopLoopAgent(),
 
@@ -669,7 +687,7 @@ object JChatGPT : KotlinPlugin(
         val agent = myTools.find { it.tool.function.name == function.name }
             ?: return "Function ${function.name} not found"
         // 提示正在执行函数
-        val receipt = if (agent.loadingMessage.isNotEmpty()) {
+        val receipt = if (PluginConfig.showToolCallingMessage && agent.loadingMessage.isNotEmpty()) {
             event.subject.sendMessage(agent.loadingMessage)
         } else null
         // 执行函数

src/main/kotlin/LargeLanguageModels.kt

@@ -7,12 +7,34 @@ import com.aallam.openai.client.OpenAIHost
 import kotlin.time.Duration.Companion.milliseconds
 
 object LargeLanguageModels {
+
+
+    /**
+     * 系统提示词
+     */
+    var systemPrompt: String = "你是一个乐于助人的助手"
+        private set
+
+    /**
+     * 聊天助手
+     */
     var chat: Chat? = null
+
+    /**
+     * 推理模型
+     */
     var reasoning: Chat? = null
+
+    /**
+     * 视觉模型
+     */
     var visual: Chat? = null
 
     fun reload() {
+        // 载入超时时间
         val timeout = PluginConfig.timeout.milliseconds
+
+        // 初始化聊天模型
         if (PluginConfig.openAiApi.isNotBlank() && PluginConfig.openAiToken.isNotBlank()) {
             chat = OpenAI(
                 token = PluginConfig.openAiToken,
@@ -21,6 +43,7 @@ object LargeLanguageModels {
             )
         }
 
+        // 初始化推理模型
         if (PluginConfig.reasoningModelApi.isNotBlank() && PluginConfig.reasoningModelToken.isNotBlank()) {
             reasoning = OpenAI(
                 token = PluginConfig.reasoningModelToken,
@@ -29,6 +52,7 @@ object LargeLanguageModels {
             )
         }
 
+        // 初始化视觉模型
         if (PluginConfig.visualModelApi.isNotBlank() && PluginConfig.visualModelToken.isNotBlank()) {
             visual = OpenAI(
                 token = PluginConfig.visualModelToken,
@@ -36,5 +60,22 @@ object LargeLanguageModels {
                 timeout = Timeout(request = timeout, connect = timeout, socket = timeout)
             )
         }
+
+        // 载入提示词
+        if (PluginConfig.promptFile.isNotEmpty()) {
+            val file = JChatGPT.resolveConfigFile(PluginConfig.promptFile)
+            systemPrompt = if (file.exists()) {
+                file.readText()
+            } else {
+                // 迁移提示词
+                file.writeText(PluginConfig.prompt)
+                PluginConfig.prompt
+            }
+
+            // 空提示词兜底
+            if (systemPrompt.isEmpty()) {
+                systemPrompt = "你是一个乐于助人的助手"
+            }
+        }
     }
 }

src/main/kotlin/PluginConfig.kt

@@ -41,6 +41,9 @@ object PluginConfig : AutoSavePluginConfig("Config") {
     @ValueDescription("百炼平台图片编辑模型")
     val imageEditModel: String by value("qwen-image-edit")
 
+    @ValueDescription("百炼平台TTS模型")
+    val ttsModel: String by value("qwen-tts")
+
     @ValueDescription("Jina API Key")
     val jinaApiKey by value("")
 
@@ -65,9 +68,13 @@ object PluginConfig : AutoSavePluginConfig("Config") {
     @ValueDescription("等待响应超时时间，单位毫秒，默认60秒")
     val timeout: Long by value(60000L)
 
-    @ValueDescription("系统提示词")
+    @Deprecated("使用外部文件而不是在配置文件内保存提示词")
+    @ValueDescription("系统提示词，该字段已弃用，使用提示词文件而不是在这里修改")
     var prompt: String by value("你是一个乐于助人的助手")
 
+    @ValueDescription("系统提示词文件路径，相对于插件配置目录")
+    val promptFile: String by value("SystemPrompt.md")
+
     @ValueDescription("创建Prompt时取最近多少分钟内的消息")
     val historyWindowMin: Int by value(10)
 
@@ -85,4 +92,10 @@ object PluginConfig : AutoSavePluginConfig("Config") {
 
     @ValueDescription("关键字呼叫，支持正则表达式")
     val callKeyword by value("[小筱][林淋月玥]")
+
+    @ValueDescription("是否显示工具调用消息，默认是")
+    val showToolCallingMessage by value(true)
+
+    @ValueDescription("是否启用记忆编辑功能，记忆存在data目录，提示词中需要加上{memory}来填充记忆，每个群都有独立记忆")
+    val memoryEnabled by value(true)
 }

src/main/kotlin/PluginData.kt

@@ -30,6 +30,7 @@ object PluginData : AutoSavePluginData("data") {
             contactMemory[contactId] = newMemory
         } else {
             contactMemory[contactId] = memory.replace(oldMemory, newMemory)
+                .replace("\n\n", "\n")
         }
     }
 }

src/main/kotlin/tools/ImageEdit.kt

@@ -2,7 +2,6 @@ package top.jie65535.mirai.tools
 
 import com.aallam.openai.api.chat.Tool
 import com.aallam.openai.api.core.Parameters
-import io.ktor.client.call.body
 import io.ktor.client.request.header
 import io.ktor.client.request.post
 import io.ktor.client.request.setBody
@@ -38,11 +37,11 @@ class ImageEdit : BaseAgent(
                     put("type", "string")
                     put("description", "正向提示词，用来描述需要对图片进行修改的要求。")
                 }
-                putJsonObject("negative_prompt") {
-                    put("type", "string")
-                    put("description", "反向提示词，用来描述不希望在画面中看到的内容，可以对画面进行限制。" +
-                            "示例值：低分辨率、错误、最差质量、低质量、残缺、多余的手指、比例不良等。")
-                }
+//                putJsonObject("negative_prompt") {
+//                    put("type", "string")
+//                    put("description", "反向提示词，用来描述不希望在画面中看到的内容，可以对画面进行限制。" +
+//                            "示例值：低分辨率、错误、最差质量、低质量、残缺、多余的手指、比例不良等。")
+//                }
             }
             putJsonArray("required") {
                 add("image_url")
@@ -59,13 +58,13 @@ class ImageEdit : BaseAgent(
         get() = PluginConfig.dashScopeApiKey.isNotEmpty()
 
     override val loadingMessage: String
-        get() = "图片编辑中..."
+        get() = "改图中..."
 
     override suspend fun execute(args: JsonObject?): String {
         requireNotNull(args)
         val imageUrl = args.getValue("image_url").jsonPrimitive.content
         val prompt = args.getValue("prompt").jsonPrimitive.content
-        val negativePrompt = args["negative_prompt"]?.jsonPrimitive?.content
+//        val negativePrompt = args["negative_prompt"]?.jsonPrimitive?.content
         val response = httpClient.post(API_URL) {
             contentType(ContentType("application", "json"))
             header("Authorization", "Bearer " + PluginConfig.dashScopeApiKey)
@@ -86,11 +85,11 @@ class ImageEdit : BaseAgent(
                         }
                     }
                 }
-                if (negativePrompt != null) {
-                    putJsonObject("parameters") {
-                        put("negative_prompt", negativePrompt)
-                    }
-                }
+//                if (negativePrompt != null) {
+//                    putJsonObject("parameters") {
+//                        put("negative_prompt", negativePrompt)
+//                    }
+//                }
             }.toString())
         }
 
@@ -103,10 +102,10 @@ class ImageEdit : BaseAgent(
                 .getValue("message").jsonObject
                 .getValue("content").jsonArray[0].jsonObject
                 .getValue("image").jsonPrimitive.content
-            "图片已编辑完成，发送时请务必包含完整的url和查询参数，因为下载地址存在鉴权。图片地址：$url"
-        } catch (e: Exception) {
+            "图片已编辑完成，发送时请务必包含完整的url和查询参数，因为下载地址存在鉴权：![图片]($url)"
+        } catch (e: Throwable) {
             JChatGPT.logger.error("图像编辑结果解析异常", e)
-            responseObject.toString()
+            responseJson
         }
     }
 }

src/main/kotlin/tools/MemoryAppend.kt

@@ -10,6 +10,7 @@ import kotlinx.serialization.json.putJsonArray
 import kotlinx.serialization.json.putJsonObject
 import net.mamoe.mirai.event.events.MessageEvent
 import top.jie65535.mirai.JChatGPT
+import top.jie65535.mirai.PluginConfig
 import top.jie65535.mirai.PluginData
 
 class MemoryAppend : BaseAgent(
@@ -30,6 +31,9 @@ class MemoryAppend : BaseAgent(
         }
     )
 ) {
+    override val isEnabled: Boolean
+        get() = PluginConfig.memoryEnabled
+
     override suspend fun execute(args: JsonObject?, event: MessageEvent): String {
         requireNotNull(args)
         val contactId = event.subject.id

src/main/kotlin/tools/MemoryReplace.kt

@@ -10,13 +10,14 @@ import kotlinx.serialization.json.putJsonArray
 import kotlinx.serialization.json.putJsonObject
 import net.mamoe.mirai.event.events.MessageEvent
 import top.jie65535.mirai.JChatGPT
+import top.jie65535.mirai.PluginConfig
 import top.jie65535.mirai.PluginData
 
 class MemoryReplace : BaseAgent(
-    tool = Tool.Companion.function(
+    tool = Tool.function(
         name = "memoryReplace",
         description = "替换记忆项",
-        parameters = Parameters.Companion.buildJsonObject {
+        parameters = Parameters.buildJsonObject {
             put("type", "object")
             putJsonObject("properties") {
                 putJsonObject("oldMemory") {
@@ -35,6 +36,9 @@ class MemoryReplace : BaseAgent(
         }
     )
 ) {
+    override val isEnabled: Boolean
+        get() = PluginConfig.memoryEnabled
+
     override suspend fun execute(args: JsonObject?, event: MessageEvent): String {
         requireNotNull(args)
         val contactId = event.subject.id

src/main/kotlin/tools/ReasoningAgent.kt

@@ -28,7 +28,7 @@ class ReasoningAgent : BaseAgent(
     )
 ) {
     override val loadingMessage: String
-        get() = "深度思考中..."
+        get() = "思考中..."
 
     override val isEnabled: Boolean
         get() = LargeLanguageModels.reasoning != null

src/main/kotlin/tools/RunCode.kt

@@ -88,7 +88,7 @@ class RunCode : BaseAgent(
         get() = PluginConfig.glotToken.isNotEmpty()
 
     override val loadingMessage: String
-        get() = "执行代码中..."
+        get() = "执行中..."
 
     override suspend fun execute(args: JsonObject?): String {
         requireNotNull(args)

src/main/kotlin/tools/SendLaTeXExpression.kt

@@ -0,0 +1,46 @@
+package top.jie65535.mirai.tools
+
+import com.aallam.openai.api.chat.Tool
+import com.aallam.openai.api.core.Parameters
+import kotlinx.serialization.json.*
+import net.mamoe.mirai.event.events.MessageEvent
+import top.jie65535.mirai.LaTeXConverter
+import net.mamoe.mirai.utils.ExternalResource.Companion.toExternalResource
+
+class SendLaTeXExpression : BaseAgent(
+    tool = Tool.function(
+        name = "sendLaTeXExpression",
+        description = "发送LaTeX数学表达式，将其渲染为图片并发送",
+        parameters = Parameters.buildJsonObject {
+            put("type", "object")
+            putJsonObject("properties") {
+                putJsonObject("expression") {
+                    put("type", "string")
+                    put("description", "LaTeX数学表达式")
+                }
+            }
+            putJsonArray("required") {
+                add("expression")
+            }
+        }
+    )
+) {
+    override suspend fun execute(args: JsonObject?, event: MessageEvent): String {
+        requireNotNull(args)
+        val expression = args.getValue("expression").jsonPrimitive.content
+        
+        try {
+            // 将LaTeX表达式转换为图片
+            val imageByteArray = LaTeXConverter.convertToImage(expression, "png")
+            val resource = imageByteArray.toExternalResource("png")
+            val image = event.subject.uploadImage(resource)
+            
+            // 发送图片消息
+            event.subject.sendMessage(image)
+            
+            return "成功发送LaTeX表达式"
+        } catch (ex: Throwable) {
+            return "处理LaTeX表达式时发生异常: ${ex.message}"
+        }
+    }
+}

src/main/kotlin/tools/SendVoiceMessage.kt

@@ -0,0 +1,140 @@
+package top.jie65535.mirai.tools
+
+import com.aallam.openai.api.chat.Tool
+import com.aallam.openai.api.core.Parameters
+import io.ktor.client.request.*
+import io.ktor.client.statement.*
+import io.ktor.http.*
+import kotlinx.serialization.json.*
+import net.mamoe.mirai.contact.AudioSupported
+import net.mamoe.mirai.event.events.MessageEvent
+import net.mamoe.mirai.utils.ExternalResource.Companion.toExternalResource
+import top.jie65535.mirai.JChatGPT
+import top.jie65535.mirai.PluginConfig
+import java.io.File
+import java.util.concurrent.TimeUnit
+import kotlin.time.measureTime
+
+/**
+ * 发送语音消息，调用阿里TTS，需要系统中存在ffmpeg，因为要转换到QQ支持的amr格式。
+ */
+class SendVoiceMessage : BaseAgent(
+    tool = Tool.function(
+        name = "sendVoiceMessage",
+        description = "发送一条文本转语音消息。",
+        parameters = Parameters.buildJsonObject {
+            put("type", "object")
+            putJsonObject("properties") {
+                putJsonObject("content") {
+                    put("type", "string")
+                    put("description", "语音消息文本内容")
+                }
+            }
+            putJsonArray("required") {
+                add("content")
+            }
+        }
+    )
+) {
+    companion object {
+        const val API_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation"
+    }
+
+    override val loadingMessage: String
+        get() = "录音中..."
+
+    override val isEnabled: Boolean
+        get() = PluginConfig.dashScopeApiKey.isNotEmpty()
+
+
+    override suspend fun execute(args: JsonObject?, event: MessageEvent): String {
+        requireNotNull(args)
+        if (event.subject !is AudioSupported) return "当前聊天环境不支持发送语音！"
+
+        val content = args.getValue("content").jsonPrimitive.content
+
+        // https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-tts
+        val response = httpClient.post(API_URL) {
+            contentType(ContentType("application", "json"))
+            header("Authorization", "Bearer " + PluginConfig.dashScopeApiKey)
+            setBody(buildJsonObject {
+                put("model", PluginConfig.ttsModel)
+                putJsonObject("input") {
+                    put("text", content)
+                    put("voice", "Chelsie") // Chelsie（女） Cherry（女） Ethan（男） Serena（女）
+                }
+            }.toString())
+        }
+
+        val responseJson = response.bodyAsText()
+        val responseObject = Json.parseToJsonElement(responseJson).jsonObject
+        return try {
+            val url = responseObject
+                .getValue("output").jsonObject
+                .getValue("audio").jsonObject
+                .getValue("url").jsonPrimitive.content
+
+            val voiceFolder = JChatGPT.resolveDataFile("voice")
+            voiceFolder.mkdir()
+            val amrFile = File(voiceFolder, "${System.currentTimeMillis()}.amr")
+            // 下载WAV并转到AMR
+            downloadWav2Amr(url, amrFile.absolutePath)
+            // 如果转换出来了则发送消息
+            if (amrFile.exists()) {
+                val audioMessage = amrFile.toExternalResource("amr").use {
+                    (event.subject as AudioSupported).uploadAudio(it)
+                }
+                event.subject.sendMessage(audioMessage)
+                "OK"
+            } else {
+                "语音转换失败"
+            }
+        } catch (e: Throwable) {
+            JChatGPT.logger.error("语音生成结果解析异常", e)
+            responseJson
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 下载WAV并转换到AMR语音文件
+     * @param url 下载地址
+     * @param outputAmrPath 目标文件路径
+     */
+    private suspend fun downloadWav2Amr(url: String, outputAmrPath: String) {
+        val wavBytes: ByteArray
+        val downloadDuration = measureTime {
+            wavBytes = httpClient.get(url).bodyAsBytes()
+        }
+        JChatGPT.logger.info("下载语音文件耗时 $downloadDuration，文件大小 ${wavBytes.size} Bytes，开始转换为AMR...")
+
+        val convertDuration = measureTime {
+            val ffmpeg = ProcessBuilder(
+                "ffmpeg",
+                "-f", "wav",    // 指定输入格式
+                "-i", "pipe:0", // 从标准输入读取
+                "-ar", "8000",
+                "-ac", "1",
+                "-b:a", "12.2k",
+                "-y", // 覆盖输出文件
+                outputAmrPath // 输出到目标文件位置
+            ).start()
+            ffmpeg.outputStream.use {
+                it.write(wavBytes)
+            }
+            // 等待FFmpeg处理完成
+            val completed = ffmpeg.waitFor(PluginConfig.timeout, TimeUnit.MILLISECONDS)
+
+            if (!completed) {
+                ffmpeg.destroy()
+                JChatGPT.logger.error("转换文件超时")
+            }
+
+            if (ffmpeg.exitValue() != 0) {
+                JChatGPT.logger.error("FFmpeg执行失败，退出代码：${ffmpeg.exitValue()}")
+            }
+        }
+
+        JChatGPT.logger.info("转换音频耗时 $convertDuration")
+    }
+
+}

src/main/kotlin/tools/VisitWeb.kt

@@ -44,7 +44,7 @@ class VisitWeb : BaseAgent(
         get() = PluginConfig.jinaApiKey.isNotEmpty()
 
     override val loadingMessage: String
-        get() = "访问网页中..."
+        get() = "上网中..."
 
     override suspend fun execute(args: JsonObject?): String {
         requireNotNull(args)

src/main/kotlin/tools/VisualAgent.kt

@@ -40,7 +40,7 @@ class VisualAgent : BaseAgent(
     )
 ) {
     override val loadingMessage: String
-        get() = "图片识别中..."
+        get() = "识别中..."
 
     override val isEnabled: Boolean
         get() = LargeLanguageModels.visual != null

src/main/kotlin/tools/WeatherService.kt

@@ -34,7 +34,7 @@ class WeatherService : BaseAgent(
     )
 ) {
     override val loadingMessage: String
-        get() = "查询天气中..."
+        get() = "观天中..."
 
     override suspend fun execute(args: JsonObject?): String {
         requireNotNull(args)

src/main/kotlin/tools/WebSearch.kt

@@ -5,6 +5,8 @@ import com.aallam.openai.api.core.Parameters
 import io.ktor.client.request.*
 import io.ktor.client.statement.*
 import io.ktor.http.*
+import kotlinx.coroutines.async
+import kotlinx.coroutines.awaitAll
 import kotlinx.serialization.json.*
 import org.apache.commons.text.StringEscapeUtils
 import top.jie65535.mirai.JChatGPT
@@ -19,8 +21,15 @@ class WebSearch : BaseAgent(
             put("type", "object")
             putJsonObject("properties") {
                 putJsonObject("q") {
-                    put("type", "string")
-                    put("description", "查询内容关键字")
+                    putJsonArray("type") {
+                        add("string")
+                        add("array")
+                    }
+                    putJsonObject("items") {
+                        put("type", "string")
+                    }
+                    put("minItems", 1)
+                    put("description", "查询关键字，可为单组关键字查询，也可并发多组同时查询。")
                 }
             }
             putJsonArray("required") {
@@ -36,57 +45,73 @@ class WebSearch : BaseAgent(
         get() = PluginConfig.searXngUrl.isNotEmpty()
 
     override val loadingMessage: String
-        get() = "联网搜索中..."
+        get() = "搜索中..."
 
     override suspend fun execute(args: JsonObject?): String {
         requireNotNull(args)
-        val q = args.getValue("q").jsonPrimitive.content
-        val url = buildString {
-            append(PluginConfig.searXngUrl)
-            append("?q=")
-            append(q.encodeURLParameter())
-            append("&format=json")
+        val q = args.getValue("q")
+        if (q is JsonPrimitive) {
+            return search(q.content)
+        } else if (q is JsonArray) {
+            return q.map {
+                scope.async { search(it.jsonPrimitive.content) }
+            }.awaitAll().joinToString()
         }
+        return ""
+    }
 
-        val response = httpClient.get(url)
-        JChatGPT.logger.info("Request: $url")
-        val body = response.bodyAsText()
-        JChatGPT.logger.info("Response: $body")
-        val responseJsonElement = Json.parseToJsonElement(body)
-        val filteredResponse = buildJsonObject {
-            val root = responseJsonElement.jsonObject
-            // 查询内容原样转发
-            root["query"]?.let { put("query", it) }
-
-            // 过滤搜索结果
-            val results = root["results"]?.jsonArray
-            if (results != null) {
-                val filteredResults = results
-                    .filter {
-                        // 去掉所有内容为空的结果
-                        !it.jsonObject.getValue("content").jsonPrimitive.contentOrNull.isNullOrEmpty()
-                    }.sortedByDescending {
-                        it.jsonObject.getValue("score").jsonPrimitive.double
-                    }.take(5) // 只取得分最高的前5条结果
-                    .map {
-                        // 移除掉我不想要的字段
-                        val item = it.jsonObject.toMutableMap()
-                        item.remove("engine")
-                        item.remove("parsed_url")
-                        item.remove("template")
-                        item.remove("engines")
-                        item.remove("positions")
-                        item.remove("metadata")
-                        item.remove("thumbnail")
-                        JsonObject(item)
-                    }
-                put("results", JsonArray(filteredResults))
+    private suspend fun search(q: String): String {
+        return try {
+            val url = buildString {
+                append(PluginConfig.searXngUrl)
+                append("?q=")
+                append(q.encodeURLParameter())
+                append("&format=json")
             }
 
-            // 答案和信息盒子原样转发
-            root["answers"]?.let { put("answers", it) }
-            root["infoboxes"]?.let { put("infoboxes", it) }
-        }.toString()
-        return StringEscapeUtils.unescapeJava(filteredResponse)
+            val response = httpClient.get(url)
+            JChatGPT.logger.info("Request: $url")
+            val body = response.bodyAsText()
+            JChatGPT.logger.debug("Response: $body")
+            val responseJsonElement = Json.parseToJsonElement(body)
+            val filteredResponse = buildJsonObject {
+                val root = responseJsonElement.jsonObject
+                // 查询内容原样转发
+                root["query"]?.let { put("query", it) }
+
+                // 过滤搜索结果
+                val results = root["results"]?.jsonArray
+                if (results != null) {
+                    val filteredResults = results
+                        .filter {
+                            // 去掉所有内容为空的结果
+                            !it.jsonObject.getValue("content").jsonPrimitive.contentOrNull.isNullOrEmpty()
+                        }.sortedByDescending {
+                            it.jsonObject.getValue("score").jsonPrimitive.double
+                        }.take(5) // 只取得分最高的前5条结果
+                        .map {
+                            // 移除掉我不想要的字段
+                            val item = it.jsonObject.toMutableMap()
+                            item.remove("engine")
+                            item.remove("parsed_url")
+                            item.remove("template")
+                            item.remove("engines")
+                            item.remove("positions")
+                            item.remove("metadata")
+                            item.remove("thumbnail")
+                            JsonObject(item)
+                        }
+                    put("results", JsonArray(filteredResults))
+                }
+
+                // 答案和信息盒子原样转发
+                root["answers"]?.let { put("answers", it) }
+                root["infoboxes"]?.let { put("infoboxes", it) }
+            }.toString()
+
+            StringEscapeUtils.unescapeJava(filteredResponse)
+        } catch (e: Throwable) {
+            "Failed to search \"$q\": ${e.message}"
+        }
     }
 }