深入使用了几天astrbot，现在来讲一下我的心得 怎么让ai变得更生动 ？ 在观看本教程之前，你需要准备 ： 已安装并配置好astrbot并配置完成消息渠道 一颗聪明的脑子 用于独立解决问题 我们的目标是让ai变得更像人，第一步是提示词，一个固定且良好优化的提示词是ai扮演像人的关键，让我为你讲述如何写好一个提示词（个人经验，可能有勘误） **ai的回复太长了，没有沉浸感，一下子输出一大堆文字直接就破功了 ai没有自己的生活 ，她只会在你和她对话时活着。 你会发现她说的所有事都是你说过的，不像是一个真实的人。 如果你在人格提示词中写了一个示例事件，你会发现她只会说那几件事情，不会自己想。 如果你想要分享视频给她，她看不了。 我试过加插件，但是我发现，这样也不行，因为插件的逻辑这样的： 你→工具，工具返回视频分析的结果，可是，我感觉我在跟一个解析工具说话我想要的是 扮演的人对这个视频的反应。和我，和这个视频的共鸣。不是那个冰冷的视频分析结果 其他类似的插件也是一样，是我<->工具，而不是我<->她 首先，官方的模型它不是光用来当电子女友的，所以如果有人类的数据（聊天记录），会更容易，写出更好的提示词 同时也会极大的缓解”没话说，回复太长的问题“ 因为当你把上下文注入的时候，ai会模仿人类的说话方式，自然回复就短了，就更像人了 这里推荐一个工具{ hicccc77/WeFlow: WeFlow - 一个本地的微信聊天记录导出和年度报告应用 } weflow 可以导出微信聊天记录 如果可以给这个项目点个star吧 仓库被TX DMCA了 现在仓库还在应该是旧版本代码 程序可以拉起来 但是得让agent改一下才能用 仓库里面有改法 改代码的部分让agent来即可 改完后编译 然后就可以根据UI提取聊天记录了 #agent可以用deepseekharness，claudecode，opencode之类的 其次，可以将精简之后的聊天记录导入到记录系统 ，可以优化ai的回复长度和更好的模仿人类情感 ，可以让ai自己精简聊天记录和导入到记忆插件里面 最后，在提示词方面要求“自然”和回复简短。 把导出的聊天记录放在ai可以操作的目录下。 让ai自己进行总结和写人格提示词 （因为如果用ai的网页版，上下文长度不够，对话有长度限制，但是astrbot里可以一段一段读）

网上也有很多教程分享怎么写出一个好的提示词的 也可以让AI借鉴一下 还有一点，改善一部分内容性插件的机制 # 让插件的逻辑从 我 -> 工具 -> 我 变成 我 -> 工具 -> ai -> 我 其实很简单，让ai自己写个skill，截获工具的回复，发给ai，然后ai再回复 或者也可以让AI改造插件 加一个中间流程 插件是丰富astrbot功能的重要组成部分，以下是我正在使用的几款插件 记忆插件是很重要的，ai在聊天的过程中通过记忆可以更了解你的习惯，以及她自己的背景信息。会使回复更有感情。同时可以记住你 有很多的记忆插件，它们的原理都是类似的，像是我使用的是天使之魂 GitHub-天使之魂 接下来是有关记忆插件的我个人配置建议 # 向量嵌入和重排序模型的选择，会一定程度上影响记忆的质量。 最好打开 使用远程向量服务 ，然后填一个其他的向量模型，这里我用的是硅基流动的千问embedding模型，向量模型调用量不大 你也可以选择白嫖cloudfare workers ai 白嫖couldflare的embedding模型 - 晓黎の小破站 我们可以用插件创造虚拟的时间表和事件表 至少有东西扯了是吧 防抖动是为了优化使用体验，避免你想发多条消息却发现ai已经回复的情况（最常见于同时发图片和文字的时候） 这个插件也有很多人做，按自己喜欢用就行，主要是优化ai的回复。 减少一回一大段的情况，更加自然 插件各有优劣 有两种选择 用标点符号检测和正则匹配这种插件 优点 是延迟很低 缺点 是当模型不输出标点/漏输出标点却换行了时 就会特别奇怪 用LLM智能分段 优点 是质量相对可控 更稳定 缺点 是会增加对话的延迟 用哪种就见仁见智了 我用的是关掉思考的小模型 兼顾速度和稳定性 你正在从 blog.xieea.top 跳到一个外部网站。外部站点的内容不由本站控制，请自行判断是否可信。