聚焦插话

聚焦插话（Focus）是 Openmim 最核心的设计之一，它决定了机器人何时主动参与群聊。相比随机概率触发，聚焦系统使用 LLM 实时评估每条消息，做出更智能的参与决策。

工作原理

双阶段决策

消息进入聊天处理器后，经过两个阶段才决定是否回复：

新消息到达
    │
    ▼
【阶段 1：规则触发判断（TriggerService）】
    │
    ├─ @ 机器人 / 回复机器人消息 / 昵称被叫到
    │       → trigger_type = "reply" / "mention" / "called"
    │       → ✅ 直接进入完整回复，跳过 LLM 评分
    │
    ├─ 白名单群组的普通消息 + 聚焦模式激活中
    │       → trigger_type = "focus_light_hint"
    │       → 进入阶段 2 ↓
    │
    └─ 其他（非白名单 / 回复偏好为"提到优先"等）
            → ❌ 不触发，进入被动消息处理

    ▼（仅 focus_light_hint 消息到达此处）
【阶段 2：LLM 评分（FocusService）】
    │
    ├─ 稍作等待（约 2 秒，等待消息流稳定）
    │
    ├─ 调用轻量 LLM Prompt，对当前消息打 0-10 分
    │   考虑维度：
    │   · 话题是否与机器人兴趣/人设相关？
    │   · 是否是问题或需要回应的陈述？
    │   · 群内当前氛围是否适合插话？
    │   · 群组自定义评分标准（/gadmin 中配置）
    │
    ├─ 评分 < FOCUS_STAGE1_THRESHOLD（默认 4 分）
    │       → ❌ 不参与
    │
    └─ 评分 ≥ 4 分
            → ✅ 进入完整聊天流程（LLM 生成回复）

阶段 1 是纯规则判断，无 LLM 调用，几乎零延迟。

阶段 2 仅对"普通群消息"触发，是一次轻量 LLM 调用（独立的短 prompt，不携带完整上下文），用于过滤不相关消息，避免机器人对每条消息都生成完整回复。

明确触发（阶段 1 直通）

@机器人、回复机器人的消息、消息中出现昵称别名（默认：猫猫、小猫、咪姆、咪姆酱）这三类触发会在阶段 1 直接通过，完全跳过阶段 2 的 LLM 评分，保证响应零延迟。

管理员命令（/ 开头）由独立 handler 处理，不经过聚焦流程。

focus_light_hint 与轻提示

focus_light_hint 是阶段 1 产生的触发类型，代表"聚焦模式激活、普通群消息有资格参与"。它会继续走阶段 2 的 LLM 评分，评分通过才生成完整回复。

评分不通过时，若满足以下条件，仍可触发轻提示——一句简短跟聊（非完整 LLM 回复），保持存在感：

配置项	默认值	说明
`FOCUS_LIGHT_HINT_ENABLED`	`true`	是否启用轻提示
`FOCUS_LIGHT_HINT_PROBABILITY`	`0.25`	轻提示触发概率
`FOCUS_LIGHT_HINT_COOLDOWN_SECONDS`	`60`	同群轻提示最小间隔（秒）
`FOCUS_LIGHT_HINT_MIN_CHARS`	`8`	触发轻提示的消息最短字符数

注意力模式

通过群组设置可以配置机器人的注意力范围：

模式	说明
`single_message`（默认）	每次只分析触发消息本身
`all_message`	分析窗口内所有新消息，汇总判断
`mixed`	综合模式（部分场景用全消息分析）

聚焦开关

`/quiet` 和 `/unquiet`

用户可以使用这两个命令临时控制机器人在群里的主动性：

/quiet — 让机器人进入安静模式，不再主动聚焦插话（仍响应 @ 和昵称）
/unquiet — 恢复主动聚焦插话

话题追踪模式

/topic — 进入话题追踪模式，机器人会更积极地跟进当前话题
/notopic — 退出话题追踪模式

回复偏好

通过群组设置 reply_preference 控制插话逻辑倾向：

值	说明
`llm_first`（默认）	优先遵循 LLM 的综合判断
`explicit_first`	优先响应明确提到机器人/需要机器人回答的消息

消息丢弃概率

通过 message_drop_probability 可以让机器人随机跳过部分消息的处理，降低回复频率：

0（默认）：不丢弃任何消息
0.2：约 20% 的普通消息被跳过
1：跳过所有普通消息（等同于完全安静）

注意

明确 @/回复/叫到机器人，以及管理员命令，不受此概率影响。

冷群话题激活

当一个群组连续 IDLE_TOPIC_IDLE_HOURS（默认 6 小时）没有消息时，机器人会主动发送一条话题引导消息，根据群组的历史偏好（技术、生活、游戏等）选择合适的话题方向。

配置项	默认值	说明
`IDLE_TOPIC_IDLE_HOURS`	`6`	冷场多少小时后触发
`IDLE_TOPIC_SCAN_INTERVAL_SECONDS`	`3600`	扫描周期（秒）
`IDLE_TOPIC_MAX_PER_RUN`	`3`	每轮最多主动发几个群

可在群设置中通过 idle_topic_enabled 开关单独控制每个群。

评分参数调优

如果机器人插话频率太高或太低，可以调整：

json

{
  "FOCUS_STAGE1_THRESHOLD": 4,
  "FOCUS_JOIN_SCORE_THRESHOLD": 6,
  "FOCUS_JOIN_MAX_PER_SESSION": 5
}

配置项	默认值	说明
`FOCUS_STAGE1_THRESHOLD`	`4`	进入回复流程的最低评分（0-10）
`FOCUS_JOIN_SCORE_THRESHOLD`	`6`	聚焦模式下主动插话的最低评分
`FOCUS_JOIN_MAX_PER_SESSION`	`5`	单次激活最多插话次数

数值越高，机器人越谨慎、插话越少；数值越低，机器人越活跃。

群组自定义评分标准

在群管理面板（/gadmin）中，群管理员可以设置评分标准，用自然语言描述这个群希望机器人关注的话题方向，影响 LLM 的评分行为。

例如：

"这是一个 Python 技术群，重点关注编程相关的讨论，游戏和美食话题评分降低。"

聚焦插话 ​

工作原理 ​

双阶段决策 ​

明确触发（阶段 1 直通） ​

focus_light_hint 与轻提示 ​

注意力模式 ​

聚焦开关 ​

/quiet 和 /unquiet ​

话题追踪模式 ​

回复偏好 ​

消息丢弃概率 ​

冷群话题激活 ​

评分参数调优 ​

群组自定义评分标准 ​