引言:为什么要重新造轮子? 核心痛点:为什么现在的机器人像个“复读机”? 最近我想搭建一个QQ机器人来活跃个人群的气氛。试过许多市面上开源的框架,效果大多差强人意。它们普遍存在以下问题: 说话不自然:机械感重,缺乏“人味儿”。 句式匮乏:回复总是采用相似的模版。 过度拟合:过分依赖聊天记录中已有的表达,容易被群友带偏,变成无意义的“捧哏”。 缺乏上下文:无法理解话题的来龙去脉,只能对最新的一句话做反应。 我认为,产生这种状况的根本原因在于缺乏多轮对话的引导机制。 大模型接收的文本往往局限于截取的一小段聊天记录,而真实群聊中,一个话题的跨度可能远超截取范围。AI 既不知道话题从何而起,也容易受到冗长、没头没尾且充满噪声的聊天记录影响。在这种环境下,AI 很容易“学坏”,模仿群友的破碎语言。即使你写了 Prompt 要求“不要复制已有的发言”,在庞大的上下文噪声面前,这条规则也很容易失效。 架构思路:怎么做? 为了解决上述问题,我设想了一个分层架构,将机器人的思维过程解耦。机器人的大脑被分为三层:上下文处理层、兴趣度分析层、回答层。 注:本文仅讨论机器人程序的内部逻辑架构,不涉及协议端(如
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🔄 最后更新: 2026-01-09 15:55:07