Undefined-bot 2.6.0

A high-performance, highly scalable QQ group and private chat robot based on a self-developed architecture.

Undefined A high-performance, highly scalable QQ group and private chat robot based on a self-developed architecture. 大鹏一日同风起，扶摇直上九万里。 项目简介 Undefined 是一个功能强大的 QQ 机器人平台，采用全新的 自研 Skills 架构。基于现代 Python 异步技术栈构建，它不仅提供基础的对话能力，更通过内置的多个智能 Agent 实现代码分析、网络搜索、娱乐互动等多模态能力。

与 NagaAgent 进行联动！

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目录

• 立即体验
• 核心特性
• 安装与部署
  • 源码部署（开发/使用）
  • 配置说明
  • MCP 配置
• 技术架构
  • Skills 插件系统
  • "车站-列车" 队列模型
• 使用说明
  • 开始使用
  • Agent 能力展示
  • 管理员命令
• 扩展与开发
• 致谢与友链
• 开源协议

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立即体验

点击添加官方实例QQ

核心特性

• Skills 架构：全新设计的技能系统，将基础工具（Tools）与智能代理（Agents）分层管理，支持自动发现与注册。
• 并行工具执行：无论是主 AI 还是子 Agent，均支持 asyncio 并发工具调用，大幅提升多任务处理速度（如同时读取多个文件或搜索多个关键词）。
• 智能 Agent 矩阵：内置多个专业 Agent，分工协作处理复杂任务。
• 定时任务系统：支持 Crontab 语法的强大定时任务系统，可自动执行各种操作（如定时提醒、定时搜索）。
• MCP 协议支持：支持通过 MCP (Model Context Protocol) 连接外部工具和数据源，扩展 AI 能力。
• 思维链支持：支持开启思维链，提升复杂逻辑推理能力。
• 高并发架构：基于 asyncio 全异步设计，支持多队列消息处理与工具并发执行，轻松应对高并发场景。
• 安全防护：内置独立的安全模型，实时检测注入攻击与恶意内容。
• OneBot 协议：完美兼容 OneBot V11 协议，支持多种前端实现（如 NapCat）。

安装与部署

我们将持续优化安装体验。目前推荐使用源码部署，方便进行个性化配置和二次开发。

源码部署（开发/使用）

1. 克隆项目

由于项目中使用了 NagaAgent 作为子模块，请使用以下命令克隆项目：

git clone --recursive https://github.com/69gg/Undefined.git
cd Undefined

如果已经克隆了项目但没有初始化子模块：

git submodule update --init --recursive

2. 安装依赖

推荐使用 uv 进行现代化的 Python 依赖管理（速度极快）：

# 安装 uv (如果尚未安装)
pip install uv

# 同步依赖
uv sync

同时需要安装 Playwright 浏览器内核（用于网页浏览功能）：

uv run playwright install

3. 配置环境

复制示例配置文件 .env.example 为 .env 并填写你的配置信息。

cp .env.example .env

4. 启动运行

uv run -m Undefined

配置说明

在 .env 文件中配置以下核心参数：

• 基础配置：BOT_QQ (机器人QQ), SUPERADMIN_QQ (超级管理员QQ), ONEBOT_WS_URL (OneBot连接地址)
• 模型配置：支持配置不同的模型服务商。
  • CHAT_MODEL_*：主对话模型（负责回复消息）
  • VISION_MODEL_*：视觉识别模型（负责识图）
  • AGENT_MODEL_*：Agent 专用模型（建议使用推理能力更强的模型）
  • SECURITY_MODEL_*：安全审核模型（负责防注入检测）
• 功能配置：LOG_LEVEL, PROXY 等

启动项目需要 OneBot 协议端，推荐使用 NapCat 或 Lagrange.Core。

MCP 配置

Undefined 支持 MCP (Model Context Protocol) 协议，可以连接外部 MCP 服务器来无限扩展 AI 的能力（如访问文件系统、数据库、Git 等）。

1. 复制配置示例：cp config/mcp.json.example config/mcp.json
2. 编辑 config/mcp.json，添加你需要的 MCP 服务器。
3. 确保 .env 中指定了路径：MCP_CONFIG_PATH=config/mcp.json

示例：文件系统访问

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/files"]
    }
  }
}

更多资源请访问 MCP 官方文档 或 mcp.so 发现更多服务器。

技术架构

以下是 Undefined 的系统架构全景图：

graph TB
    %% 外部实体
    User([用户 User])
    Admin([管理员 Admin])
    OneBotPlatform["OneBot 协议端\n(NapCat / Lagrange)"]
    LLM_API["大模型 API\n(OpenAI / Claude / DeepSeek)"]

    %% 核心入口
    subgraph Core [核心接入层]
        Main[main.py 启动入口]
        Config[Config 配置管理]
        OneBotClient["OneBot Client\n(WebSocket 通信)"]
    end

    %% 消息处理流
    subgraph Processing [消息处理流]
        MessageHandler[MessageHandler 消息分发]
        
        subgraph Security [安全防线]
            SecurityService[SecurityService 注入检测]
            SecurityModel[安全模型]
        end
        
        CommandDispatcher[CommandDispatcher 指令分发]
        
        subgraph AI_Coordination [AI 协调与调度]
            AICoordinator[AICoordinator 协调器]
            
            subgraph QueueSystem ["车站-列车" 队列系统]
                QueueManager[QueueManager]
                
                subgraph ModelQueues ["ModelQueue (按模型隔离)"]
                    Q_Admin[超级管理员队列]
                    Q_Private[私聊队列]
                    Q_Mention["群聊@队列"]
                    Q_Normal[群聊普通队列]
                end
                
                DispatcherLoop(("1Hz 非阻塞发车循环"))
            end
        end
    end

    %% AI 核心与大脑
    subgraph Brain [AI 核心能力层]
        AIClient[AIClient 统一接口]
        
        subgraph Context [上下文管理]
            HistoryManager[MessageHistoryManager]
            MemoryStorage[Memory 长期记忆]
        end
        
        subgraph SkillsSystem [Skills 技能系统]
            ToolRegistry[ToolRegistry 工具注册]
            AgentRegistry[AgentRegistry 代理注册]
            
            subgraph AtomicTools [基础工具 Tools]
                T_End[end 结束对话]
                T_Python[python_interpreter]
                T_Time[get_current_time]
            end
            
            subgraph IntelligentAgents [智能体 Agents]
                A_Web[WebAgent 网络搜索]
                A_Code[CodeAnalysisAgent 代码分析]
                A_Info[InfoAgent 信息查询]
                A_Social[SocialAgent 社交互动]
            end
            
            subgraph Extensions [扩展]
                MCP_Client[MCP Client]
                Ext_MCP[外部 MCP Server]
            end
        end
    end

    %% 连线关系
    User -->|发送消息| OneBotPlatform
    Admin -->|管理指令| OneBotPlatform
    OneBotPlatform <-->|WS Event/API| OneBotClient
    
    Main --> OneBotClient
    Main --> Config
    
    OneBotClient -->|Event| MessageHandler
    
    MessageHandler -->|1.检测| SecurityService
    SecurityService -.->|API Call| SecurityModel
    
    MessageHandler -->|2.指令?| CommandDispatcher
    CommandDispatcher -->|Execute| OneBotClient
    
    MessageHandler -->|3.自动回复| AICoordinator
    AICoordinator -->|构建 Context| HistoryManager
    AICoordinator -->|入队请求| QueueManager
    
    QueueManager -->|分发| ModelQueues
    ModelQueues -->|轮询取值| DispatcherLoop
    
    DispatcherLoop -->|异步执行| AIClient
    
    AIClient <-->|API Request| LLM_API
    AIClient <-->|调用| ToolRegistry
    ToolRegistry --> SkillsSystem
    MCP_Client <-->|Protocol| Ext_MCP
    
    AtomicTools -->|Action| OneBotClient
    IntelligentAgents -->|Recursive Call| AIClient
    
    AIClient -->|Reply Text| OneBotClient
    
    %% 样式
    style QueueSystem fill:#e1f5fe,stroke:#01579b
    style ModelQueues fill:#b3e5fc,stroke:#0277bd
    style DispatcherLoop fill:#ffe0b2,stroke:#ff6f00,stroke-width:2px
    style AIClient fill:#d1c4e9,stroke:#512da8,stroke-width:2px
    style SkillsSystem fill:#f0f4c3,stroke:#827717

Skills 插件系统

Undefined 的核心能力源自其强大的插件系统，位于 src/Undefined/skills：

• Tools (基础工具)：原子化的功能单元，如 send_message, get_history。
• Agents (智能体)：具有特定人设和任务的 AI 实体，如 search_agent (搜索), code_agent (代码)。
• Toolsets (复合工具集)：一组相关功能的集合，支持动态加载。

"车站-列车" 队列模型

针对高并发消息处理，Undefined 实现了全新的 ModelQueue 调度机制：

• 多模型隔离：每个 AI 模型拥有独立的请求队列组（"站台"），互不干扰。
• 非阻塞发车：实现了 1Hz 的非阻塞调度循环（"列车"）。每秒钟列车都会准时出发，带走一个请求到后台异步处理。
• 高可用性：即使前一个请求仍在处理（如耗时的网络搜索），新的请求也会按时被分发，不会造成队列堵塞。
• 优先级管理：支持四级优先级，确保管理员指令和私聊消息优先响应。

使用说明

开始使用

1. 启动 OneBot 协议端（如 NapCat）并登录 QQ。
2. 配置好 .env 并启动 Undefined。
3. 连接成功后，机器人即可在群聊或私聊中响应。

Agent 能力展示

机器人通过自然语言理解用户意图，自动调度相应的 Agent：

• 网络搜索："搜索一下 DeepSeek 的最新动态"
• 代码分析："分析 src/main.py 的代码逻辑"
• 娱乐互动："画一张赛博朋克风格的猫"
• 定时任务："每天早上 8 点提醒我看新闻"

管理员命令

在群聊或私聊中使用以下指令（需要管理员权限）：

/help               # 查看帮助菜单
/lsadmin            # 查看管理员列表
/addadmin <QQ>      # 添加管理员（仅超级管理员）
/rmadmin <QQ>       # 移除管理员
/bugfix <QQ>        # 生成指定用户的 Bug 修复报告

扩展与开发

Undefined 欢迎开发者参与共建！

• 目录结构:

  src/Undefined/
  ├── skills/        # 技能插件核心目录
  ├── services/      # 核心服务 (Queue, Command, Security)
  ├── utils/         # 通用工具
  ├── ai.py          # AI 交互层
  └── handlers.py    # 消息处理层
  

• 开发指南: 请参考 src/Undefined/skills/README.md 了解如何编写新的工具和 Agent。

致谢与友链

NagaAgent

本项目集成 NagaAgent 子模块。Undefined 诞生于 NagaAgent 社区，感谢作者及社区的支持。

NagaAgent - A simple yet powerful agent framework.

开源协议

本项目遵循 MIT License 开源协议。

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