🤖 智能体行为树项目：AI助手互动系统 🌟

欢迎来到智能体行为树项目！这是一个结合了行为树（Behavior Tree）和自然语言处理（NLP）的AI助手互动系统。通过这个项目，你可以体验到一个智能体如何根据接收到的消息进行观察、计划和执行，最终生成合适的回复。

🚀 项目概述

本项目的主要目标是创建一个智能体，该智能体能够根据用户输入的消息进行处理，并通过行为树来决定如何生成合适的回复。项目中使用了以下技术：

行为树（Behavior Tree）：用于定义智能体的行为逻辑，包括观察、计划和执行阶段。
自然语言处理（NLP）：通过调用OpenAI的API，智能体能够生成自然语言回复。
Colorama：用于在终端中输出彩色文本，增强用户体验。

📦 项目结构

.
├── behavior_tree.xml       # 行为树的XML定义文件
├── main.py                 # 主程序入口
├── README.md               # 项目说明文档
└── requirements.txt        # 项目依赖

🛠️ 功能模块

1. 观察阶段

智能体首先接收用户输入的消息，并将其存储在黑板（Blackboard）中。观察阶段的主要任务是收集信息。

def observe(self):
    print(Fore.CYAN + Style.BRIGHT + "=== 观察阶段 ===" + Style.RESET_ALL)
    self.received_message = input(Fore.YELLOW + "请输入收到的消息：" + Style.RESET_ALL)
    print(Fore.GREEN + f"收到消息：{self.received_message}" + Style.RESET_ALL)
    self.blackboard["received_message"] = self.received_message
    self.blackboard["observation"] = f"接收到的消息：{self.received_message}"

2. 计划阶段

在计划阶段，智能体处理接收到的消息，并加载行为树。行为树的结构定义在behavior_tree.xml文件中。

def plan(self):
    print(Fore.CYAN + Style.BRIGHT + "\n=== 计划阶段 ===" + Style.RESET_ALL)
    print(Fore.GREEN + "处理接收到的消息" + Style.RESET_ALL)
    processed_message = self._process_message(self.received_message)
    self.blackboard["processed_message"] = processed_message
    
    tree_xml = ET.parse('behavior_tree.xml')
    root = tree_xml.getroot()
    
    self.behavior_tree = self._xml_to_tree(root)
    
    xml_str = ET.tostring(root, encoding="unicode")
    self.blackboard["behavior_tree_xml"] = xml_str
    print(Fore.MAGENTA + "行为树已加载" + Style.RESET_ALL)

3. 执行阶段

在执行阶段，智能体根据行为树的逻辑执行相应的动作，最终生成回复并输出。

def execute(self):
    print(Fore.CYAN + Style.BRIGHT + "\n=== 执行阶段 ===" + Style.RESET_ALL)
    print(Fore.GREEN + "执行行为树" + Style.RESET_ALL)
    result = self.behavior_tree.execute(self.blackboard)
    print(Fore.MAGENTA + f"行为树执行结果: {result}" + Style.RESET_ALL)
    if "generated_reply" in self.blackboard:
        print(Fore.YELLOW + f"发送回复: {self.blackboard['generated_reply']}" + Style.RESET_ALL)
        self.blackboard["execution_result"] = "回复消息已发送"
    else:
        print(Fore.RED + "未生成回复" + Style.RESET_ALL)
        self.blackboard["execution_result"] = "未生成回复"

🌳 行为树结构

行为树的结构定义在behavior_tree.xml文件中。以下是一个简单的示例：

<Sequence instance_name="根节点">
    <Condition instance_name="检查消息条件"/>
    <Action instance_name="处理一般消息"/>
    <Action instance_name="生成回复"/>
    <Action instance_name="输出回复"/>
</Sequence>

在这个示例中，智能体首先检查消息条件，如果条件满足，则处理一般消息，生成回复，并最终输出回复。

🎮 如何运行

安装依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
运行主程序：
```
python main.py
```
与智能体互动：

在终端中输入消息，智能体将根据行为树的逻辑生成回复。

🎉 项目亮点

行为树驱动：通过行为树定义智能体的行为逻辑，使得系统更加灵活和可扩展。
自然语言处理：结合OpenAI的API，智能体能够生成自然且有趣的回复。
彩色输出：使用Colorama库，终端输出更加生动有趣。

📝 未来展望

扩展行为树：增加更多节点类型和逻辑，使智能体能够处理更复杂的任务。
优化NLP模型：尝试不同的NLP模型，提升回复的准确性和趣味性。
图形化界面：开发图形化界面，使智能体的交互更加直观。

📜 许可证

本项目采用Apache 2.0许可证。更多信息请参阅LICENSE文件。

🌟 感谢你使用智能体行为树项目！如果你有任何问题或建议，欢迎在GitHub上提交Issue或Pull Request。让我们一起打造一个更加智能和有趣的AI助手！ 🚀