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。
- 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
- 用户画像系统：好感度、印象、标签、Bot 自定义代号
- Token消耗统计：按天 × 用户 × 群聚合记录，支持多维度统计查询
- 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）
- 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）
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）
- 聊天历史搜索（按关键词、发送者、时间范围检索群聊消息，需启用历史消息上下文）
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
/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/jgpt clearMemory- 清空所有对话记忆/jgpt clearContextCache- 清空所有对话上下文缓存
/jgpt setFavor <user> <value>- 设置指定用户的好感度值（-100~100）/jgpt clearFavor- 重置所有用户的好感度
/jgpt tokens [days]- 查看Token使用简报（默认7天）/jgpt tokensDaily [days]- 查看指定天数的每日Token消耗统计（默认7天）/jgpt tokensUsers [limit]- 查看Token消耗最多的用户排名（默认Top 10）/jgpt tokensGroups [limit]- 查看Token消耗最多的群组排名（默认Top 10）/jgpt tokensQuery [userId] [days]- 查询日聚合记录（每行一天一人，可按用户和时间过滤）/jgpt tokensUserDaily <userId> [days]- 查询指定用户每天的消费统计（默认7天）
配置文件位于：./config/top.jie65535.mirai.JChatGPT/Config.yml
# OpenAI API base url
openAiApi: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/'
# OpenAI API Token
openAiToken: ''
# Chat模型
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'
# 聊天模型额外请求体JSON，会合并到请求体中。例如DeepSeek关闭思维: {"thinking": {"type": "disabled"}}
chatModelExtraBody: ''
# 推理模型额外请求体JSON，会合并到请求体中。例如DeepSeek启用思维: {"thinking": {"type": "enabled"}}
reasoningModelExtraBody: ''
# 视觉模型额外请求体JSON，会合并到请求体中。
visualModelExtraBody: ''
# 百炼平台API KEY
dashScopeApiKey: ''
# 百炼平台图像模型（文生图 + 图像编辑）
imageModel: 'qwen-image-2.0'
# 是否在生成图片右下角添加 Qwen-Image 水印
imageWatermark: false
# 百炼平台TTS模型，qwen3-tts-instruct-flash 支持 instructions 指令控制语气
ttsModel: 'qwen3-tts-instruct-flash'
# 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（整个请求的总超时与socket读超时），单位毫秒，默认60秒
timeout: 60000
# 首块响应超时时间，单位毫秒，默认10秒。若连接建立后在此时间内没收到首块data:则中断走重试
firstChunkTimeout: 10000
# 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
# 是否启用好感度系统
enableFavorabilitySystem: true
# 好感度每日基础偏移速度（点/天）
favorabilityBaseShiftSpeed: 2.0
# 聊天记录搜索最大天数
searchHistoryMaxDays: 30
# 聊天记录搜索最大查询条数，防止内存溢出
searchHistoryMaxRecords: 5000JChatGPT 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。
系统提示词通常包含以下部分：
- 角色定义：定义 AI 的身份、性格和行为准则
- 功能说明：描述 AI 可以使用的工具和功能
- 交互规则：规定 AI 与用户交互的规则和限制
- 占位符：动态替换的内容，如时间、群信息、记忆等
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
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：
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**- 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
- 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
- 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
- 强调结束对话：每次对话都必须调用 endConversation 工具来结束
- 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
- 优化交互体验：确保对话自然流畅，避免重复和冗余
- 保护隐私安全：确保敏感信息不会被泄露
- 提供具体示例：通过对话示例展示预期的行为模式
- 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
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。
插件内置了丰富的工具供 AI 调用：
- WebSearch - 使用 SearXNG 进行网络搜索
- RunCode - 在 glot.io 上执行多种编程语言代码
- VisualAgent - 图像识别和理解
- ReasoningAgent - 深度思考和推理
- MemoryAppend/Replace - 对话记忆管理
- GroupManageAgent - 群管理功能（如禁言）
- SendSingleMessage/CompositeMessage - 发送消息
- SendVoiceMessage - 发送语音消息
- ImageAgent - 图像生成与编辑（文生图、单图编辑、多图融合）
- WeatherService - 天气查询
- SearchChatHistory - 按关键词、发送者、时间范围搜索群聊消息历史（依赖 mirai-hibernate-plugin）
JChatGPT 维护对每位用户的画像，由好感度、Bot 自定义代号、最多 5 个标签和印象文本组成。模型可以通过 adjustUserFavorability 工具在交流后增量更新这些字段（同一次调用可以同时调好感度、加 tag、改印象，不必分开）。
- value（好感度）：范围 -100（完全不理会）到 100（非常好的朋友）
- name（代号）：Bot 给此人起的内部代号，区别于 QQ 昵称，长度 ≤20
- tags（标签）：最多 5 个简短标签，记录身份/职业/偏好/技术栈等
- impression（印象）：自由文本，长度 ≤200
- reasons（调整原因）：只有 change ≠ 0 的调整才会追加，保留最近 10 条
- 负好感度用户有一定概率不会收到回复，概率 = |好感度| / 100
- 好感度会随时间向 0 偏移：偏移量 = sign(好感度) × (1 - (|好感度| / 100)²) × 基础偏移速度
- 极端值变化缓慢，-100 需要好几天才能回升，100 也不会快速衰减
- 群聊：列出会话历史中"认识的群友"（name/tags/impression 任一非空）
- 私聊：仅当对方有 name/tags/impression 时注入对方画像
- 仅有好感度数值、其它字段全空的用户不会被列出，避免提示词噪声
/jgpt setFavor <user> <value>- 设置指定用户的好感度值（-100~100），不改其他字段/jgpt clearFavor- 清空所有用户画像
enableFavorabilitySystem- 是否启用画像系统（默认：true）favorabilityBaseShiftSpeed- 好感度每日基础偏移速度（点/天，默认：2.0）
JChatGPT 按 (日期, userId, groupId) 三元组聚合每次对话的 Token 消耗，提供多维度统计查询。
历史版本曾按每次请求逐条记录，但增长不受控（数千条后会触发 mamoe-yamlkt 的编/解码 bug 导致整个 data.yml 无法加载）。现已改为按天聚合并搬到独立的
token_usage.json，data.yml 只保留小规模的 memory / favorability 数据。
- 自动记录：每次对话累加到当日聚合行
- 聚合维度：日期 × 用户 × 群（同一人同一天在同一群只占一行）
- 多维统计：支持按日期、用户、群组进行统计
- 灵活查询：支持详细记录查询和过滤
每条聚合记录包含：
- 日期（yyyy-MM-dd，本地时区）
- 用户QQ号和最近一次记录到的昵称
- 群组ID（群聊）或null（私聊）
- 当日累计输入Token数（promptTokens）
- 当日累计输出Token数（completionTokens）
- 当日累计总Token数（totalTokens）
- 当日调用次数（callCount）
/jgpt tokens [days]
- 快速查看指定时间范围内的Token使用概况
- 默认显示最近7天
- 包含总计、今日、最活跃用户/群组
- 输出示例：
📊 Token 使用简报（最近 7 天） 总计: 1,452,279 tokens 今日: 215,432 tokens 活跃用户: 15 人 👤 最活跃用户: 张三 - 523,456 tokens 👥 最活跃群组: 987654321 - 876,543 tokens 📋 详细查询: /jgpt tokensDaily [days] - 每日统计 /jgpt tokensUsers [limit] - 用户排名 /jgpt tokensGroups [limit] - 群组排名 /jgpt tokensQuery [userId] [days] - 详细记录 /jgpt tokensUserDaily <userId> [days] - 用户日统计
/jgpt tokensDaily [days]
- 显示指定天数内的每日Token消耗统计
- 默认显示最近7天
- 输出示例：
最近 7 天 Token 使用统计： 2026-03-18: 15,342 tokens 2026-03-17: 12,890 tokens 2026-03-16: 9,567 tokens
/jgpt tokensUsers [limit]
- 显示Token消耗最多的用户排名
- 默认显示Top 10
- 输出示例：
Token 使用排名 Top 10： 张三(QQ:123456): 25,430 tokens 李四(QQ:234567): 18,920 tokens 王五(QQ:345678): 12,450 tokens
/jgpt tokensGroups [limit]
- 显示Token消耗最多的群组排名
- 默认显示Top 10
- 仅统计群聊对话，不包括私聊
- 输出示例：
群组 Token 使用排名 Top 10： 群 987654321: 45,670 tokens 群 876543210: 32,100 tokens 群 765432109: 28,930 tokens
/jgpt tokensQuery [userId] [days]
- 查询日聚合记录（每行 = 某天某人某群的当日合计）
- 可按用户ID过滤（可选）
- 可指定时间范围（默认7天）
- 最多显示20条记录，按日期倒序
- 输出示例：
最近 7 天使用记录（最多显示20条，按日聚合）： [2026-03-18] 群987654321 - 张三 调用 12 次, Tokens: 23,450 (输入: 12,340, 输出: 11,110) [2026-03-18] 私聊 - 李四 调用 5 次, Tokens: 8,760 (输入: 4,800, 输出: 3,960)
/jgpt tokensUserDaily <userId> [days]
- 查询指定用户每天的消费统计
- 按天汇总显示，不会刷屏
- 必须提供用户ID（QQ号）
- 可指定时间范围（默认7天）
- 输出示例：
用户 张三 最近 7 天 Token 使用统计： 2026-03-18: 12,450 tokens 2026-03-17: 8,320 tokens 2026-03-16: 15,670 tokens 总计: 36,440 tokens
- Token 聚合记录保存在插件数据目录的
token_usage.json文件中 - 由
TokenUsageStore直接管，绕开 mamoe 的 plugin data 系统（避免 yamlkt 在大数据量下的编/解码 bug） - 每次记录后写盘（先写
.tmp再覆盖，避免半文件） - 加载失败会自动备份原文件为
token_usage.json.broken-<timestamp>并从空开始 - 记录永久保存，不会自动删除
- 数据格式为JSON，可手动查看和备份
- 成本监控：了解API调用成本，控制预算
- 使用分析：分析哪些用户或群组使用最频繁
- 性能优化：识别高消耗对话，优化提示词
- 趋势分析：观察使用趋势，规划资源
- 仅统计聊天模型的Token消耗
- 推理模型和视觉模型的消耗不在统计范围内
- 同一用户同一天在同一群的多次调用合并为一行（callCount 自增）
- 统计数据基于实际API返回的Token数
- 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）
- 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