from asyncio import Queue from typing import List, Union from astrbot.core import sp from astrbot.core.provider.provider import Provider, TTSProvider, STTProvider from astrbot.core.db import BaseDatabase from astrbot.core.config.astrbot_config import AstrBotConfig from astrbot.core.provider.func_tool_manager import FuncCall from astrbot.core.platform.astr_message_event import MessageSesion from astrbot.core.message.message_event_result import MessageChain from astrbot.core.provider.manager import ProviderManager from astrbot.core.platform import Platform from astrbot.core.platform.manager import PlatformManager from .star import star_registry, StarMetadata, star_map from .star_handler import star_handlers_registry, StarHandlerMetadata, EventType from .filter.command import CommandFilter from .filter.regex import RegexFilter from typing import Awaitable from astrbot.core.rag.knowledge_db_mgr import KnowledgeDBManager from astrbot.core.conversation_mgr import ConversationManager from astrbot.core.star.filter.platform_adapter_type import ( PlatformAdapterType, ADAPTER_NAME_2_TYPE, ) class Context: """ 暴露给插件的接口上下文。 """ _event_queue: Queue = None """事件队列。消息平台通过事件队列传递消息事件。""" _config: AstrBotConfig = None """AstrBot 配置信息""" _db: BaseDatabase = None """AstrBot 数据库""" provider_manager: ProviderManager = None platform_manager: PlatformManager = None # back compatibility _register_tasks: List[Awaitable] = [] _star_manager = None def __init__( self, event_queue: Queue, config: AstrBotConfig, db: BaseDatabase, provider_manager: ProviderManager = None, platform_manager: PlatformManager = None, conversation_manager: ConversationManager = None, knowledge_db_manager: KnowledgeDBManager = None, ): self._event_queue = event_queue self._config = config self._db = db self.provider_manager = provider_manager self.platform_manager = platform_manager self.knowledge_db_manager = knowledge_db_manager self.conversation_manager = conversation_manager def get_registered_star(self, star_name: str) -> StarMetadata: """根据插件名获取插件的 Metadata""" for star in star_registry: if star.name == star_name: return star def get_all_stars(self) -> List[StarMetadata]: """获取当前载入的所有插件 Metadata 的列表""" return star_registry def get_llm_tool_manager(self) -> FuncCall: """获取 LLM Tool Manager，其用于管理注册的所有的 Function-calling tools""" return self.provider_manager.llm_tools def activate_llm_tool(self, name: str) -> bool: """激活一个已经注册的函数调用工具。注册的工具默认是激活状态。 Returns: 如果没找到，会返回 False """ func_tool = self.provider_manager.llm_tools.get_func(name) if func_tool is not None: if func_tool.handler_module_path in star_map: if not star_map[func_tool.handler_module_path].activated: raise ValueError( f"此函数调用工具所属的插件 {star_map[func_tool.handler_module_path].name} 已被禁用，请先在管理面板启用再激活此工具。" ) func_tool.active = True inactivated_llm_tools: list = sp.get("inactivated_llm_tools", []) if name in inactivated_llm_tools: inactivated_llm_tools.remove(name) sp.put("inactivated_llm_tools", inactivated_llm_tools) return True return False def deactivate_llm_tool(self, name: str) -> bool: """停用一个已经注册的函数调用工具。 Returns: 如果没找到，会返回 False""" func_tool = self.provider_manager.llm_tools.get_func(name) if func_tool is not None: func_tool.active = False inactivated_llm_tools: list = sp.get("inactivated_llm_tools", []) if name not in inactivated_llm_tools: inactivated_llm_tools.append(name) sp.put("inactivated_llm_tools", inactivated_llm_tools) return True return False def register_provider(self, provider: Provider): """ 注册一个 LLM Provider(Chat_Completion 类型)。 """ self.provider_manager.provider_insts.append(provider) def get_provider_by_id(self, provider_id: str) -> Provider: """通过 ID 获取用于文本生成任务的 LLM Provider(Chat_Completion 类型)。""" for provider in self.provider_manager.provider_insts: if provider.meta().id == provider_id: return provider return None def get_all_providers(self) -> List[Provider]: """获取所有用于文本生成任务的 LLM Provider(Chat_Completion 类型)。""" return self.provider_manager.provider_insts def get_all_tts_providers(self) -> List[TTSProvider]: """获取所有用于 TTS 任务的 Provider。""" return self.provider_manager.tts_provider_insts def get_all_stt_providers(self) -> List[STTProvider]: """获取所有用于 STT 任务的 Provider。""" return self.provider_manager.stt_provider_insts def get_using_provider(self) -> Provider: """ 获取当前使用的用于文本生成任务的 LLM Provider(Chat_Completion 类型)。 通过 /provider 指令切换。 """ return self.provider_manager.curr_provider_inst def get_using_tts_provider(self) -> TTSProvider: """ 获取当前使用的用于 TTS 任务的 Provider。 """ return self.provider_manager.curr_tts_provider_inst def get_using_stt_provider(self) -> STTProvider: """ 获取当前使用的用于 STT 任务的 Provider。 """ return self.provider_manager.curr_stt_provider_inst def get_config(self) -> AstrBotConfig: """获取 AstrBot 的配置。""" return self._config def get_db(self) -> BaseDatabase: """获取 AstrBot 数据库。""" return self._db def get_event_queue(self) -> Queue: """ 获取事件队列。 """ return self._event_queue def get_platform(self, platform_type: Union[PlatformAdapterType, str]) -> Platform: """ 获取指定类型的平台适配器。 """ for platform in self.platform_manager.platform_insts: name = platform.meta().name if isinstance(platform_type, str): if name == platform_type: return platform else: if ( name in ADAPTER_NAME_2_TYPE and ADAPTER_NAME_2_TYPE[name] & platform_type ): return platform async def send_message( self, session: Union[str, MessageSesion], message_chain: MessageChain ) -> bool: """ 根据 session(unified_msg_origin) 主动发送消息。 @param session: 消息会话。通过 event.session 或者 event.unified_msg_origin 获取。 @param message_chain: 消息链。 @return: 是否找到匹配的平台。 当 session 为字符串时，会尝试解析为 MessageSesion 对象，如果解析失败，会抛出 ValueError 异常。 NOTE: qq_official(QQ 官方 API 平台) 不支持此方法 """ if isinstance(session, str): try: session = MessageSesion.from_str(session) except BaseException as e: raise ValueError("不合法的 session 字符串: " + str(e)) for platform in self.platform_manager.platform_insts: if platform.meta().name == session.platform_name: await platform.send_by_session(session, message_chain) return True return False """ 以下的方法已经不推荐使用。请从 AstrBot 文档查看更好的注册方式。 """ def register_llm_tool( self, name: str, func_args: list, desc: str, func_obj: Awaitable ) -> None: """ 为函数调用（function-calling / tools-use）添加工具。 @param name: 函数名 @param func_args: 函数参数列表，格式为 [{"type": "string", "name": "arg_name", "description": "arg_description"}, ...] @param desc: 函数描述 @param func_obj: 异步处理函数。 异步处理函数会接收到额外的的关键词参数：event: AstrMessageEvent, context: Context。 """ md = StarHandlerMetadata( event_type=EventType.OnLLMRequestEvent, handler_full_name=func_obj.__module__ + "_" + func_obj.__name__, handler_name=func_obj.__name__, handler_module_path=func_obj.__module__, handler=func_obj, event_filters=[], desc=desc, ) star_handlers_registry.append(md) self.provider_manager.llm_tools.add_func( name, func_args, desc, func_obj, func_obj ) def unregister_llm_tool(self, name: str) -> None: """删除一个函数调用工具。如果再要启用，需要重新注册。""" self.provider_manager.llm_tools.remove_func(name) def register_commands( self, star_name: str, command_name: str, desc: str, priority: int, awaitable: Awaitable, use_regex=False, ignore_prefix=False, ): """ 注册一个命令。 [Deprecated] 推荐使用装饰器注册指令。该方法将在未来的版本中被移除。 @param star_name: 插件（Star）名称。 @param command_name: 命令名称。 @param desc: 命令描述。 @param priority: 优先级。1-10。 @param awaitable: 异步处理函数。 """ md = StarHandlerMetadata( event_type=EventType.AdapterMessageEvent, handler_full_name=awaitable.__module__ + "_" + awaitable.__name__, handler_name=awaitable.__name__, handler_module_path=awaitable.__module__, handler=awaitable, event_filters=[], desc=desc, ) if use_regex: md.event_filters.append(RegexFilter(regex=command_name)) else: md.event_filters.append( CommandFilter(command_name=command_name, handler_md=md) ) star_handlers_registry.append(md) def register_task(self, task: Awaitable, desc: str): """ 注册一个异步任务。 """ self._register_tasks.append(task)