nonebot-plugin-amrita

为 NoneBot2 提供 AmritaCore 集成支持。

从 AmritaBot 1.4.0 开始，本插件正式成为 AmritaBot 的底层支持库，承载其核心运行时的 NoneBot2 集成。

安装

nb plugin install nonebot_plugin_amrita

配置

AmritaCore 自身的行为配置（如 tool_call_limit、memory_token_limit、agent_mode 等）需要在构造 AmritaConfig 时传入，不作为本插件的环境变量暴露。

.env 示例

AMRITA_COOKIE_ENABLE=true
AMRITA_MCP_ENABLE=true
AMRITA_MCP_CLIENTS='["client1","client2"]'

模块

agent — Agent 会话

AgentSession 是 AmritaCore 运行时在 NoneBot2 中的封装。继承自 AgentRuntime，内置用量统计和会话安全机制。

AgentSession

from nonebot_plugin_amrita.agent import AgentSession

类方法 load_from

@classmethod
async def load_from(
    cls,
    id_or_event: Event | str,          # NoneBot 事件对象或自定义用户 ID 字符串
    train: Message[str] | dict[str, str],  # 系统提示词 / 对话模板
    config: AmritaConfig | None = None,    # AmritaCore 配置，None 则使用全局
    preset: ModelPreset | None = None,     # 模型预设，None 则使用默认
    strategy: type[AgentStrategy] = ReActAgentStrategy,  # Agent 策略
    template: Template | str = DEFAULT_TEMPLATE,         # Jinja2 模板
    backend: BackendSlots | None = None,                 # 记忆后端
) -> AgentSession:

实例方法

注意：ChatObject 需要通过 begin() 启动，然后使用 async with 或 await 等待执行完成，再通过 io_stream 或 full_response() 获取响应。

上下文管理器行为： __aexit__ 会遍历 session 期间所有 ChatObject，将 token 用量累加到当前日的 InsightsModel 和该用户的 UserMetadataSchema，然后写入数据库。整个过程受 lock_by_session(session_id) 保护。

使用示例（流式响应）：

from nonebot import on_command
from nonebot.adapters import Event
from nonebot_plugin_amrita.agent import AgentSession

matcher = on_command("chat")

@matcher.handle()
async def handle_chat(event: Event):
    async with await AgentSession.load_from(
        id_or_event=event,
        train={"role": "system", "content": "你是一个助手"},
    ) as agent:
        chat_obj = agent.get_chatobject("你好")
        chat_obj.begin()
        
        # 使用 async with 管理 ChatObject 生命周期
        async with chat_obj:
            async for chunk in chat_obj.io_stream.get_response_generator():
                content = chunk if isinstance(chunk, str) else chunk.get_content()
                await matcher.send(content)

使用示例（完整响应，非流式）：

async with await AgentSession.load_from(...) as agent:
    chat_obj = agent.get_chatobject("你好")
    chat_obj.begin()
    await chat_obj
    response = await chat_obj.full_response()
    await matcher.send(response)

SessionDepends

NoneBot2 依赖注入辅助，自动从事件中提取用户 ID 并构造 AgentSession。

from nonebot_plugin_amrita.agent import AgentSession, SessionDepends

@matcher.handle()
async def handle_chat(
    session: AgentSession = SessionDepends(
        train={"role": "system", "content": "你是一个助手"},
        config=None,   # 可选
        preset=None,   # 可选
    )
):
    async with session as agent:
        chat_obj = agent.get_chatobject("你好")
        chat_obj.begin()
        async with chat_obj:
            async for chunk in chat_obj.io_stream.get_response_generator():
                content = chunk if isinstance(chunk, str) else chunk.get_content()
                await matcher.send(content)

[!WARNING] AmritaCore 与 NoneBot2 的依赖注入系统互不兼容。 AmritaCore 的 DI 属于 Agent 运行时内核层，与 NoneBot2 的 Depends 机制完全独立，不能混用。

database — 数据持久化

基于 SQLAlchemy ORM（通过 nonebot-plugin-orm），管理四类数据：

make_id(obj)

将 NoneBot Event 或字符串标准化为统一用户 ID。 对 Event 调用 obj.get_event_name() + obj.get_session_id() 拼接， 直接传入字符串则原样返回。

from nonebot_plugin_amrita.database import make_id

user_id = make_id(event)        # "message_abc123" 等（取决于适配器）
user_id = make_id("custom_id")  # 直接传入字符串

[!WARNING] make_id 产出的 user_id（用户标识） 与 MemorySessions 表中的 session_id（归档 ID） 是两个概念， 不要混淆。user_id 用于区分不同用户/会话场景，session 归档 ID 是历史快照的主键。

推荐自定义 user_id 时使用 "AdapterType_ExtraType_UserPayload" 格式（如 "OneBotV11_Group_1114514"）， 避免直接用 event.get_session_id()（该值在部分适配器中不稳定）。

InsightsModel (Pydantic)

全局每日统计的 Pydantic 层，封装了 GlobalInsights ORM 模型的读写和过期清理。

类方法：

# 获取今日统计（不存在则自动创建）
insight = await InsightsModel.get(expire_days=7)
print(insight.token_input, insight.token_output, insight.usage_count)

# 获取所有日期的统计（自动清理 expire_days 之前的记录）
all_insights = await InsightsModel.get_all(expire_days=7)
for i in all_insights:
    print(i.date, i.usage_count)

实例方法：

insight = await InsightsModel.get()
insight.usage_count += 1
await insight.save(expire_days=7)

UserDataExecutor

per-user 数据操作的上下文管理器。进入时获取 database_lock(user_id) 并开启事务，退出时自动提交/回滚。

from nonebot_plugin_amrita.database import UserDataExecutor

async with UserDataExecutor(user_id) as exc:
    # 获取或创建用户元数据（自动在新的一天重置日计数）
    meta = await exc.get_or_create_metadata()
    meta.called_count += 1

    # 获取或创建用户记忆
    memory = await exc.get_or_create_memory()
    memory.memory_json = {...}

    # 读取会话归档（保留最近 20 条）
    sessions = await exc.get_or_load_sessions()

    # 添加 / 删除会话归档
    await exc.add_session(memory_model)
    await exc.remove_session(session_id_1, session_id_2)

参数：

静态方法：

# 获取今日使用量 Top N 用户
top_users = await UserDataExecutor.get_top_users(limit=10)
for u in top_users:
    print(u.user_id, u.called_count, u.total_input_token)

memory — 缓存与 Schema

CachedUserDataRepository（单例）

提供带 LRU 缓存的数据读取和脏标记追踪的增量写入。

from nonebot_plugin_amrita.memory import CachedUserDataRepository

repo = CachedUserDataRepository()  # 全局单例

# 读取（优先从 LRU 缓存命中）
memory = await repo.get_memory("user_id_or_event")
metadata = await repo.get_metadata("user_id_or_event")
sessions = await repo.get_sesssions("user_id_or_event")   # 无缓存

# 增量写入（仅写脏字段）
metadata.called_count += 1
metadata.tokens_input += 100
await repo.update_metadata(metadata)  # 只写 called_count 和 tokens_input

memory.memory_json = new_memory_model
await repo.update_memory_data(memory)  # 只写 memory_json 字段

Schema 类型

from nonebot_plugin_amrita.memory import UserMetadataSchema, MemorySchema, MemorySessionsSchema

# 从 ORM 模型构造
meta = UserMetadataSchema.model_validate(orm_user_metadata)

# 脏追踪
meta.called_count += 1
print(meta.get_dirty_vars())  # {"called_count"}

# 手动标记"干净"
meta.clean()

add_usage

将 UniResponseUsage 累加到统计模型中。

from nonebot_plugin_amrita.memory import add_usage

add_usage(insights_model, chat_object.response.usage)    # 全局统计
add_usage(metadata_schema, chat_object.response.usage)   # 用户统计

config — 插件配置

from nonebot_plugin_amrita.config import config, Config

cfg = config()
print(cfg.amrita_metadata_cache_size)

# 运行时替换配置
from nonebot_plugin_amrita import replace_config
replace_config(Config(amrita_mcp_enable=True))

lock — 锁原语（内部使用）

基于 aiologic.Lock + WeakValueLRUCache，提供死锁检测。

from nonebot_plugin_amrita.lock import database_lock, lock_by_session

async with database_lock(user_id) as lock:
    # 控制 per-user 数据并发

async with lock_by_session(session_id) as lock:
    # 控制 Agent session 串行化

aiologic.Lock 不可重入，同一协程重复 acquire 会抛出 RuntimeError。

架构

数据流

flowchart TD
    EVT["NoneBot Event"] --> MID["make_id(event)"]
    MID --> UID["user_id"]

    UID --> LOAD["AgentSession.load_from()"]
    LOAD --> BE["AmritaMemoryBackend.load_memory()"]
    BE --> CACHE["CachedUserDataRepository.get_memory()"]
    CACHE -->|LRU 命中| MEM["直接返回 MemorySchema"]
    CACHE -->|LRU 未命中| EXC["UserDataExecutor(user_id)"]
    EXC --> DB[("Database")]

    LOAD --> CHAT["agent.get_chatobject()"]
    CHAT --> CO["ChatObject (LLM 调用)"]
    CO -->|"×N"| COS["self.chat_objs"]

    LOAD --> EXIT["async with session: 退出时"]
    EXIT --> LOCK["lock_by_session(session_id)"]
    LOCK --> INS["InsightsModel.get()"]
    LOCK --> META["get_metadata(user_id)"]
    LOCK --> AU["add_usage() ×N"]
    LOCK --> SAVE["insight.save()"]
    SAVE --> DB

并发模型

sequenceDiagram
    participant R1 as request 1 (user A)
    participant LockA as database_lock(A)
    participant ExcA as UserDataExecutor(A)
    participant R2 as request 2 (user A)
    participant R3 as request 3 (user B)
    participant LockB as database_lock(B)
    participant ExcB as UserDataExecutor(B)
    participant DB as DB

    R1->>LockA: acquire ✓
    R2->>LockA: 等待...
    R3->>LockB: acquire ✓

    par 并发写入
        R1->>ExcA: 进入
        ExcA->>DB: 写入
        ExcA->>LockA: release
        R2->>LockA: acquire ✓
    and
        R3->>ExcB: 进入
        ExcB->>DB: 写入
        ExcB->>LockB: release
    end

    R2->>ExcA: 进入
    ExcA->>DB: 写入
    ExcA->>LockA: release

• Per-user 写互斥：同一用户的多个请求通过 database_lock(user_id) 串行化
• Session 串行化：同一 Agent session 的退出逻辑通过 lock_by_session(session_id) 保护
• 死锁防护：UserDataExecutor 已持 per-user 锁时，内部调用 MemorySessions.get(no_lock=True) 跳过重复加锁

ORM 模型关系

erDiagram
    UserMetadata ||--o| Memory : "user_id, CASCADE, UNIQUE"
    UserMetadata ||--o{ MemorySessions : "user_id, CASCADE"

    UserMetadata {
        int id PK
        string user_id UK
        datetime last_active
        int total_called_count
        int total_input_token
        int total_output_token
        int tokens_input "当日"
        int tokens_output "当日"
        int called_count "当日"
    }

    Memory {
        int id PK
        string user_id FK
        json memory_json
        string extra_prompt
    }

    MemorySessions {
        int id PK
        string user_id FK
        float created_at
        json data
    }

FAQ

Q: 如何自定义用户 ID？

A: 向 AgentSession.load_from(id_or_event=...) 传入自定义字符串。 推荐格式见上方 make_id 处的 WARNING 块。

Q: 如何清理用户数据？

from nonebot_plugin_orm import get_session
from nonebot_plugin_amrita.database import Memory, UserMetadata, MemorySessions
from sqlalchemy import delete

async with get_session() as session:
    async with session.begin():
        await session.execute(delete(Memory).where(Memory.user_id == "user_id"))
        await session.execute(delete(UserMetadata).where(UserMetadata.user_id == "user_id"))
        await session.execute(delete(MemorySessions).where(MemorySessions.user_id == "user_id"))

Q: 如何传入自定义 AmritaConfig / ModelPreset？

from amrita_core import AmritaConfig, ModelPreset

custom_config = AmritaConfig(...)
custom_preset = ModelPreset(name="custom", model_name="gpt-4", ...)

async with await AgentSession.load_from(
    event, train={...}, config=custom_config, preset=custom_preset
) as agent:
    ...

Q: plugin metadata 描述是什么？

本插件是 library 类型，不提供开箱即用的命令。你的插件需要自行导入 AgentSession 并在 matcher 中使用。