折腾 astrbot

nanobot 我关心的 bug 死活不修，影响正常使用了，而且 token 耗的也快……我改成维护更久的 astrbot，这玩意儿 22 年就开始开发了，不过 LLM，主动推送等能力也是最近才开发的所以仍旧 buggy，但仍旧有如下的优点让我用它：

1. 有一个完善的前端页面可用，可以直接拿来看日志，十分舒适
2. Skill，MCP，定时任务等功能都有（定时任务比 nanobot 好用，但对 QQ 适配器需要做一些处理）
3. 支持插件系统来帮助我热修改它的代码或增加功能（这让我把它某种程度上可以 openclaw 化）
4. 对 QQ 适配器的支持好，支持流式输出，文件、图像的上传下载，主动推送（定时任务等）……
5. 得益于轻量的系统提示词，astrbot 对 Token 的用量似乎很少

我做了一些处理把 astrbot 去 openclaw 化，这里记一下。

我是用官方的 docker compose 部署的（以安全为考虑），本来是打算同时部署 shipyard，但发现目前的版本对沙箱的配置不太好，对临时文件如上传的图像的 mount 没有处理好。我决定就走 local 了，反正是在 docker 容器里，按天备份就行了，掀不起大风浪。

工作区

执行astrbot run时，默认是把数据存在当前目录的 data 目录下，并在当前目录存一个.astrbot空文件作为标识。在 Docker 容器中，容器在/Astrbot目录下执行，因此 Docker 容器下，astrbot 自己的数据目录存在/Astrbot/data。

但这个数据目录东西比较多，如果都让 AI 访问的话我觉得有些噪音了。我的选择是：

1. 创建一个 workspace 目录，在提示词中强调 AI 以/Astrbot/data/workspace作为工作目录。提示词见下。
2. （可选？我只是确保一致性，欣慰的是 astrbot 它能正确处理软链接）把/Astrbot/data/skills挪到工作区中，然后在/Astrbot/data中安排一个相对软链接供索引 ln -r -s workspace/skills skills

增加的人格系统提示词如下：

<工作区设定>
你的默认的工作区在 `/Astrbot/data/workspace`，如果你看到相对路径，以该绝对路径为基本路径。你尽量不要污染 workspace 以外的路径。
</工作区设定>

Git 备份工作区

为/Astrbot/data创建一个私有仓库，创建 deploy key，然后在 config 中增加这些配置，mount 到 docker 容器中：

Host github-astrbot-workspace
    HostName ssh.github.com
    User git
    IdentityFile ~/.ssh/astrbot-workspace
    IdentitiesOnly yes  # 只使用指定的密钥

然后远程仓库就设置成下面这样，就能直接对单独这个仓库用上这个密钥了：

git remote set-url origin github-astrbot-workspace:USERNAME/REPO.git

然后给 AI 一个定时任务，让她每天自己做备份，就这样。

可以配置.gitignore减少仓库大小：

.clawhub/

plugins/*
!plugins/astrbot_plugin_naer_*
plugins.json

dashboard.zip
dist/
site-packages/
temp/
.DS_Store

# SQLite temporary files
*.db-shm
*.db-wal
*.db-journal
__pycache__

迁移 openclaw 的记忆能力

我直接拷贝了 nanobot 的 memory 技能 到工作区中。

但这里有一个问题——Openclaw 中的长期记忆，它是直接将 MEMORY.md 的内容构造到 System Prompt 的，而 astrbot 并没有提供这样的能力，它只能自己读取 MEMORY skill 内容然后自己读 MEMORY.md。

但这并不保险，即使严肃提示，AI 还是会偷懒不读 MEMORY.md，所以能做到的话还是尽量希望能动态构造系统提示词。

然而，you guess what？通过插件可以做到，参考文档 接受消息事件时，在这时直接操作系统提示词即可，我选择使用内置的string.Template进行变量插值。

在/Astrbot目录下执行astrbot plug new去创建新插件，然后修改 main.py：

import os
from pathlib import Path
from astrbot.api.event import filter, AstrMessageEvent, MessageEventResult
from astrbot.api.star import Context, Star, register
from astrbot.api import logger
from astrbot.core.utils.astrbot_path import get_astrbot_data_path
from astrbot.api.provider import ProviderRequest
from string import Template

@register("helloworld", "YourName", "一个简单的 Hello World 插件", "1.0.0")
class MyPlugin(Star):
    def __init__(self, context: Context):
        super().__init__(context)

    async def initialize(self):
        """可选择实现异步的插件初始化方法，当实例化该插件类之后会自动调用该方法。"""

    async def terminate(self):
        """可选择实现异步的插件销毁方法，当插件被卸载/停用时会调用。"""

    @filter.on_llm_request(desc='读取 workspace/memory/MEMORY.md，作为 $MEMORY 或 ${MEMORY} 插值到系统提示词')
    async def my_custom_hook_1(self, event: AstrMessageEvent, req: ProviderRequest): # 请注意有三个参数
        template = Template(req.system_prompt)
        memory_file_path = Path(get_astrbot_data_path())/'workspace'/'memory'/'MEMORY.md'
        if not memory_file_path.exists():
            logger.info(f'文件 {memory_file_path} 不存在，未插值 $MEMORY')
            return
        result = template.safe_substitute(MEMORY=memory_file_path.read_text('utf-8'))
        req.system_prompt = result
        logger.debug(f'REPLACED SYSTEM_PROMPT: {req.system_prompt}')

然后，人格系统提示词中增加下面的内容：

<记忆设定>
积极地使用memory skill以记忆和回忆重要信息，保证跨会话上下文一致。但**你无需自己读取长期记忆（MEMORY.md）内容，下面的`<长期记忆>`会自动注入最新的MEMORY.md内容**。
<长期记忆>
${MEMORY}
</长期记忆>
</记忆设定>

一个 QQ 主动推送的 bug

参照我提的 issue 和 pr，因为这个改动可能会有未预期的影响，所以一时半会估计合并不进去，我自己做处理了。

这里最整蛊的地方是，QQ官方解除了主动推送的限制，但被动回复的时间限制还在，结果导致居然移除msg_id反而就能让代码通过了，搞笑啊这。

反正我就直接用插件打猴子补丁了，我自己先解决问题，官方想怎么干就怎么干吧。

在插件初始化时执行下面的函数即可。

def override_qqofficial_post_c2c_message():
    """重写一个方法，永远地移除掉msg_id参数"""
    from astrbot.core.platform.sources.qqofficial.qqofficial_message_event import QQOfficialMessageEvent
    old_method = QQOfficialMessageEvent.post_c2c_message
    async def new_method(self, *args, **kwargs):
        kwargs.pop('msg_id', None)
        return await old_method(self, *args, **kwargs)
    QQOfficialMessageEvent.post_c2c_message = new_method

SubAgent超时bug

SubAgent没有走平台中配置的工具调用超时，而是默认的60秒超时，这处理deep research就非常勉强。

关于DeepResearch，我发现还是专门整一个独立的MCP服务去处理好使，我用的是 https://github.com/u14app/deep-research。

这个还是打一个猴子补丁……我的issue在这里 https://github.com/AstrBotDevs/AstrBot/issues/6671。

def override_context_tool_loop_agent():
    old_tool_loop_agent = Context.tool_loop_agent
    async def new_tool_loop_agent(self: Context, *args, **kwargs):
        if 'tool_call_timeout' in kwargs:
            return await old_tool_loop_agent(self, *args, **kwargs)
        # 取默认配置（理论上应该获取当前会话对应的配置，但当前会话不好获取）
        prov_settings: dict = self.get_config().get("provider_settings", {})
        tool_call_timeout = int(prov_settings.get("tool_call_timeout", 60)) 
        kwargs['tool_call_timeout'] = tool_call_timeout
        return await old_tool_loop_agent(self, *args, **kwargs)
    Context.tool_loop_agent = new_tool_loop_agent