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
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