通用 AI 对话插件
将插件添加到 fraq.yml 的 plugins 字段下：
plugins:
# 本插件依赖 fraqjs/ai 和 fraqjs/kysely 插件，因此需要一并安装
fraqjs/ai:
# 在这里传入 AiPlugin 的配置选项
fraqjs/kysely:
# 在这里传入 KyselyPlugin 的配置选项
# 推荐配合 fraqjs/message-store 插件使用，以便在数据库中持久化消息，减少远程拉取消息上下文的次数
fraqjs/message-store:
# 在这里传入 MessageStorePlugin 的配置选项
# 可选。安装后 chatsalt 会自动注册 WebUI；未安装时不影响对话功能
fraqjs/webui-gateway:
accessToken: ${{ env:FRAQ_WEBUI_TOKEN }}
chatsalt:
# 角色设定文本，推荐使用 Markdown 格式，并且保存在另一个文件中以保持配置文件可读性。
# 这里的配置表示从 persona.md 文件中读取角色设定文本
# 角色设定文本会在每次对话开始时被注入到上下文中。
persona: ${{ text:persona.md }}
# 用于对话的语言模型，可以指定在 fraqjs/ai 插件中配置的模型名称或别名
# 默认使用 ctx.ai.model() 获取的模型
# chatModel: google/gemini-3.5-flash
# 用于图像识别的语言模型，可以指定在 fraqjs/ai 插件中配置的模型名称或别名
# 默认使用 chatModel 中指定的模型，如果未指定，则使用 ctx.ai.model() 获取的模型
# visionModel: openai/gpt-5.6-luna
# 上下文窗口大小，即提供给大模型的消息总数，默认值为 20
contextWindow: 20
# 若上下文中包含合并转发消息，则最多展开的层数，默认值为 0，即不展开
maxForwardDepth: 0
# 用于对话的温度参数，默认值为 0.7
temperature: 0.7
# 在调用工具时，最多允许的步骤数，默认值为 10
maxToolSteps: 10
# 有关触发对话的配置项
trigger:
# 触发对话的关键词列表，若消息中包含这些关键词，则会触发对话
keywords:
# - salt
# - 机器人
# 有关记忆的配置项
memory:
# 是否启用记忆功能，默认值为 true
enabled: true
# 记忆窗口大小，即在对话中最多注入的记忆条数，默认值为 20
maxWindow: 20
# 对于每个对话场景，最多允许的记忆条数，默认值为 50
maxScopeCount: 50
# WebUI 的内存记录与查询上限
webui:
# 是否注册 WebUI，默认值为 true
enabled: true
# 内存中最多保留的对话记录数，默认值为 100
conversationLimit: 100
# 内存中最多保留的警告记录数，默认值为 100
warningLimit: 100
# WebUI 最多查询的记忆条数，默认值为 500
memoryLimit: 500安装并配置 fraqjs/webui-gateway 后，可通过 /webui/chatsalt/ 查看对话、警告和记忆记录。WebUI 由
Gateway 统一鉴权；如果未安装 Gateway，Chatsalt 不会注册任何 WebUI 路由。
角色设定文本是指为大模型提供的角色设定信息，通常包括但不限于以下内容：
- 身份：姓名、年龄、性别、职业等基本信息
- 性格：是否开朗/内向、是否善于表达、是否有幽默感等
- 语言风格：口头禅、口癖、常用词汇等，可以包含例句
- 背景故事：家庭、成长经历、教育背景、人际关系、兴趣爱好等
- 知识边界：对于什么样的话题应该回答/给出模糊回答/拒绝回答等
- 互动目标：在角色视角看来，用户的身份、场景、目的等
一个好的角色设定文本可以让大模型更好地生成更符合预期的回答。仓库中包含一个示例角色设定文本，可以作为参考。
通过在消息中 @ 机器人、回复机器人的消息或使用触发关键词来开始对话。机器人会根据角色设定文本和上下文信息生成回答。例如，对于上面的示例角色设定文本中的角色【纱露朵】，一个可能的对话是这样的：
用户: @纱露朵 你好呀~
纱露朵: 你好呀，我是纱露朵，请多关照的说喵~
chatsalt 可以提供一些除对话之外的功能，目前有如下用法：
chatsalt inspect：查看插件的版本、对话模型和视觉模型等信息。