QvQChat

让 AI 像真人一样参与群聊。

基于 ErisPulse 的智能对话模块。多模型池 + 行为绑定 + 多智能体人格 + 长期记忆 + 知识库 + MCP 工具，配合全功能 Dashboard 管理面板——适配器、模型、行为配置全部可视化完成。

核心特性

👀 会窥屏

群聊中默默观察，只在被 @、有人叫名字或话题相关时才开口。预测模式（低 token）批量判断是否参与，不抢话、不刷屏

🕐 有生活感

打字延迟随回复长短变化、清晨迷糊深夜放得开、错字后自己纠正、偶尔半句发出——像真人一样不完美

💬 主动搭话

冲动值驱动：聊天越热闹越想开口；睡觉时段不打扰、没人理就冷却；没有真正想说的就保持沉默

🧠 模型池 + 行为绑定

任意 OpenAI 兼容 API 汇入模型池，按能力标记（chat/vision/tools），多模型冗余故障自动切换，行为级独立分配

📝 会记忆

回复后自动提取长期记忆，群聊支持混合/仅发送者两种模式，下次聊天自然提起

🖥️ 全功能 Dashboard

21 个 API 的 Web 管理面板：模型、行为、智能体、知识库、表情包、配置即时生效，无需手动编辑文件

工作原理

一条消息从进入到回复的完整处理链：

graph LR
    subgraph Platforms[平台]
        P["QQ / 云湖 / OneBot / ..."]
    end

    Adapter["ErisPulse 适配器层<br/>OB12 标准事件"]

    subgraph QvQChat
        Gate["回复判定<br/>@感知 → 活跃模式 → 预测/窥屏策略"]
        Pipeline["提示词注入管线<br/>身份 → 规则 → 场景 → 知识库 → 时间 → 情绪"]
        Dialogue["对话行为<br/>模型池故障转移 + MCP 工具循环"]
        Humanize["拟人化后处理<br/>错字纠正 / 半句发出 / 打字延迟"]
        Send["消息发送<br/>表情包标签 / 多条分段 / 语音"]
    end

    Memory["记忆子系统<br/>短期历史 + 长期提取"]
    Session["会话管理<br/>冲动值 + 速率限制"]
    Proactive["主动发起<br/>冲动值门槛检查"]

    P -->|"OB12 事件"| Adapter
    Adapter --> Gate
    Gate -->|"回复"| Pipeline
    Pipeline --> Dialogue
    Dialogue --> Humanize
    Humanize --> Send
    Send -.->|"回复"| P
    Adapter -.->|"累积"| Memory
    Adapter -.->|"冲动值 +"| Session
    Session -.->|"门槛满足"| Proactive
    Proactive -.->|"主动开口"| Dialogue

Dashboard

所有配置一站式完成，修改即时生效。

Dashboard 概览

行为管理 — 自由定制 AI 人格

内置 7 种行为 + 自定义行为，独立配置提示词、模型、温度。

行为管理

基础设置 + 表情包

窥屏/速率/拟人化参数一目了然；自定义表情包由 AI 按场景自主发送。

基础设置

表情包

功能一览

模块	说明
🧠 模型池	多模型管理，能力标记（对话/视觉/工具调用），故障自动切换
🎭 行为系统	自定义行为、独立提示词、模型分配、触发模式（始终/预测）
👥 多智能体	猫娘/傲娇/温柔大姐姐等人格模板，按群/用户绑定
👀 窥屏模式	群聊默认观察，被 @ / 叫名字 / 活跃模式时才回复
🔮 预测模式	低 token：累积 N 条消息批量判断，命中触发词才进入对话
🕐 拟人化	打字延迟、时间感知、情绪感知、错字纠正、半句发出、多条消息
💬 主动搭话	冲动值驱动，睡眠不打扰、没人理就冷却、宁可沉默不尬聊
📝 记忆系统	自动提取长期记忆，群聊支持混合/仅发送者两种模式
📚 知识库	文档注入对话上下文，支持分类、标签、自动搜索
🔧 MCP 工具	函数调用，让 AI 调用外部 API
🎙️ 语音合成	`<\|voice style="语气"\|>` 语音标签，CosyVoice2 合成
🖥️ Dashboard	全功能 Web 面板，所有配置即时生效

快速开始

Docker（推荐）

docker run -d --name qvqchat -p 8000:8000 --restart unless-stopped ghcr.io/wsu2059q/erispulse-qvqchat:latest

启动后打开 http://localhost:8000/Dashboard，适配器、AI 模型、行为配置全部在面板中完成。

使用 pip 安装

pip install ErisPulse
pip install ErisPulse-QvQChat
ep run

初始配置

Dashboard 中添加适配器（如 YunhuAdapter、OneBot11Adapter）
添加 AI 模型（OpenAI / DeepSeek / SiliconFlow 等任意兼容 API），标记能力
在行为管理中为各行为分配模型——完成，开始聊天

文档

许可证

本项目基于 MIT License 开源。

驱动于 ErisPulse —— 一次编写，部署到多个聊天平台。

Metadata

Release files for ErisPulse-QvQChat 3.2.1

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for ErisPulse-QvQChat 3.2.1
File	Size	Uploaded
erispulse_qvqchat-3.2.1.tar.gz	152.7 kB	Sep 10, 2026	Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for ErisPulse-QvQChat 3.2.1
File	Interpreter	ABI	Platform	Reset
erispulse_qvqchat-3.2.1-py3-none-any.whl 168.7 kB Sep 10, 2026	Python 3	none	any	Details

Total release size: 321.4 kB

Release files / erispulse_qvqchat-3.2.1.tar.gz

Download URL	erispulse_qvqchat-3.2.1.tar.gz
Size	152.7 kB
Tags	Source
SHA-256 checksum How to use checksums	`3a8054bd4874cc05e9d3e835fc87093b0dc476fa58184c53a50e08a0ae5d0dbf`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`6ea9bb0399706c885e8538b0d3d797187520a0e773e2bda0a709fd0d56cbad66`
Upload date	Sep 10, 2026
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	Yes
Uploaded via	`twine/7.0.0 CPython/3.13.14`

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

Identity

Publishing platform: GitHub Actions
Publishing repository: github.com/wsu2059q/ErisPulse-QvQChat
Publishing commit: github.com/wsu2059q/ErisPulse-QvQChat/tree/5cf673acc52f551289edac52bdfb5a3571db1161

Workflow

Publishing configuration: github.com/wsu2059q/ErisPulse-QvQChat/blob/5cf673acc52f551289edac52bdfb5a3571db1161/.github/workflows/python-publish.yml
Publishing logs: github.com/wsu2059q/ErisPulse-QvQChat/actions/runs/34435276084/attempts/1

Artifact

Subject: erispulse_qvqchat-3.2.1.tar.gz
SHA-256 checksum: 3a8054bd4874cc05e9d3e835fc87093b0dc476fa58184c53a50e08a0ae5d0dbf Verifying attestations

Release files / erispulse_qvqchat-3.2.1-py3-none-any.whl

Download URL	erispulse_qvqchat-3.2.1-py3-none-any.whl
Size	168.7 kB
Tags	Python 3
SHA-256 checksum How to use checksums	`e5ead3ce83e091bd4fd9bd6bd46c6c402d5ed675f10a87610a7f518973445621`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`86c7f907e434c0e83461ea0b6b9fe2f8439c1eab9a74572f4c5f6d992bd931f3`
Upload date	Sep 10, 2026
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	Yes
Uploaded via	`twine/7.0.0 CPython/3.13.14`

Provenance

Identity

Publishing platform: GitHub Actions
Publishing repository: github.com/wsu2059q/ErisPulse-QvQChat
Publishing commit: github.com/wsu2059q/ErisPulse-QvQChat/tree/5cf673acc52f551289edac52bdfb5a3571db1161

Workflow

Publishing configuration: github.com/wsu2059q/ErisPulse-QvQChat/blob/5cf673acc52f551289edac52bdfb5a3571db1161/.github/workflows/python-publish.yml
Publishing logs: github.com/wsu2059q/ErisPulse-QvQChat/actions/runs/34435276084/attempts/1

Artifact

Subject: erispulse_qvqchat-3.2.1-py3-none-any.whl
SHA-256 checksum: e5ead3ce83e091bd4fd9bd6bd46c6c402d5ed675f10a87610a7f518973445621 Verifying attestations