Alice Reborn

一、项目总体规划

1.1 项目元数据

1.2 用户画像与核心应用场景

1.3 系统架构图

1.4 开发阶段与里程碑

二、核心认知模块详细规范

核心认知模块是 Alice 思维和行为的驱动力，包含认知循环、状态管理系统和事件总线，共同构成了其思考与响应的基础框架。

2.1 认知循环 (Cognitive Loop)

设计目的

构建一个永续运行的认知处理循环，并在关键节点生成可解释性数据点，模拟人类思维流的持续性和自发性，实现超越简单请求-响应模式的深度认知过程。

2.2 状态管理系统 (State Management)

设计目的

构建多维的认知状态空间，实现Alice内部状态的表达、变迁和持久化，为整个系统提供统一的状态源，并记录状态变迁的触发因素以供解释。

代码设计结构建议

• 模块化状态树: 状态数据应组织成一个可预测的、层次化的结构，方便通过路径 (`path.to.state`) 进行访问和订阅。
• 响应式编程思想: 状态的变更应能自动通知订阅者。可以使用 Deno 内置的 `EventEmitter` 或自定义的观察者模式实现。
• 不可变性 (Immutability): 推荐创建新的状态对象而不是直接修改现有对象，以简化状态追踪和调试。
• `StateChangeLog` 记录: 每次 `setState` 操作都应生成一条 `StateChangeLog` 记录，包含时间戳、变更路径、旧值、新值、触发源及原因。

2.3 事件总线 (Event Bus)

设计目的

建立系统各模块间的通信基础设施，实现松耦合、事件驱动的架构，确保信息的有序流动和处理。所有发布的事件都应遵循一个标准结构，包含 `id`, `timestamp`, `channel`, `name`, `data`, `source_module`, 和至关重要的 `trace_id`，用于串联完整的处理流程。

三、记忆系统详细规范

记忆系统是 Alice 实现认知连续性、学习和个性化的基础，负责多层次记忆的统一管理、高效检索、动态整合和生命周期维护。

3.1 记忆管理器 (Memory Manager)

3.2 记忆编码器 (Memory Encoder)

记忆编码器负责将原始输入信息转化为结构化、向量化的 `MemoryItem`，是高质量记忆形成的第一步。这个过程通过一个精密的管道实现，包括预处理、内容分析、类型分类、特征提取、向量生成和元数据增强。

LLM记忆分析提示词模板

您是Alice的记忆分析系统。您的任务是分析以下输入内容，并提取关键信息...

请根据上述内容，提供以下JSON格式的分析结果:
{
  "summary": "对此输入内容的一句话核心摘要。",
  "main_topic": "识别输入内容的主要主题。",
  "intent": "识别用户的核心意图...",
  "key_entities": [ { "text": "实体文本1", "type": "实体类型" } ],
  "sentiment": { "valence": -1.0到1.0, "arousal": 0.0到1.0, ... },
  "estimated_importance": 0.0到1.0,
  "memory_type_suggestion": "'episodic' | 'semantic' | ...",
  "text_for_embedding": "提供一段最能代表此输入核心语义的文本...",
  "explanation_notes": "任何有助于理解此编码决策的额外说明。"
}

四、思维系统详细规范

思维系统是 Alice 实现复杂推理、与大型语言模型高效协作的核心，由提示词引擎和LLM网关组成。

4.1 提示词引擎 (Prompt Engine)

通过精确的提示词生成、管理和优化，引导LLM产生高质量的思维过程和响应。它采用分层架构（系统层、自我层、思维层、任务层），动态地从记忆和状态中构建上下文，并记录每一步构建过程以供解释。

提示词模板规范

const thinkingFlowTemplate = {
  id: "critical_thinking_flow_v1.2",
  name: "Critical Thinking Analysis Flow",
  layer: "ThinkingLayer",
  template: `
{{! System Layer }}
You are Alice, a highly advanced cognitive AI...

{{! Self Layer }}
My primary objective is to provide a clear, unbiased...

{{! Thinking Layer }}
Current Analytical Task: Critically analyze the provided information...

{{! Task Layer }}
{{#if task_context.specific_instructions}}
Specific Instructions for this instance: {{task_context.specific_instructions}}
{{/if}}

Begin your analysis now:
`,
  metadata: {
    targetUserPersonas: ["P2_KnowledgeWorker", "P1_Developer"],
    typicalScenarios: ["evaluating_research_paper", "analyzing_news_article"],
    explainabilityFocus: ["logical_reasoning_steps", "evidence_based_conclusion"],
  }
};

4.2 LLM网关 (LLM Gateway)

构建与多种LLM服务的统一接口层，实现高效、可靠、灵活的模型访问，同时提供负载均衡、错误处理、成本控制、性能监控和请求/响应的详细记录以支持可解释性。

五、工具系统详细规范

工具系统使 Alice 能够通过调用外部或内部功能来扩展其能力边界，由工具注册表和工具编排器构成。

5.1 工具注册表 (Tool Registry)

负责管理工具的定义、发现、描述、权限和生命周期。工具定义中包含的详细元数据（如优势、局限、选择提示）对LLM进行准确选择和XAI生成解释至关重要。

5.2 工具编排器 (Tool Orchestrator)

管理工具调用的全生命周期，包括解析LLM的工具调用意图、在安全沙箱中验证和执行工具、处理结果与错误，并将格式化的观察结果返回给LLM。

工具调用与执行流程

六、交互系统详细规范

交互系统是 Alice 与外部世界沟通的桥梁，负责无缝连接各种用户端，并实现消息的标准化处理、平台特性适配和用户反馈的捕获。

6.1 平台适配层 (Platform Adapters)

负责连接各种通信平台（如 Discord, Web API, CLI），处理平台特性，并将消息传入或传出 Alice 核心。

6.2 消息标准化器 (Message Normalizer)

将不同平台的异构消息格式（包括文本、附件、用户反馈信号等）转换为系统内部的统一表示 (StandardMessage)，并反向将标准响应 (StandardResponse) 转换为平台特定格式。

七、可解释性模块 (XAI)

XAI 模块是 Alice Reborn 实现透明度、可信度和可调试性的核心。它通过收集各模块产生的结构化解释性数据点，构建完整的决策链，并以对开发者和用户都友好的方式呈现 Alice 的行为原因。

核心功能

• 解释性数据统一收集与存储：通过事件总线订阅各核心模块产生的特定ExplanationPoint事件或日志。
• 决策追踪构建与关联：根据时间戳、模块来源和关联ID，将收集到的解释点有序组织成一个完整决策链。
• 多层次解释生成与呈现：为开发者提供详细追踪，为用户提供自然语言摘要，未来甚至支持可视化解释。

八、系统集成与部署

本章涵盖配置管理、日志监控以及多种部署模式，确保 Alice Reborn 能够稳定、高效地运行并易于管理。

8.1 配置管理系统

通过分层加载与合并（文件、环境变量）及 Schema 验证，灵活、安全地管理 Alice 运行所需的各种参数。

8.2 日志与监控系统

建立全面的、结构化的日志记录（JSON Lines）和系统监控机制（Prometheus/OpenTelemetry），支持问题诊断、性能分析、行为审计和成本追踪。

8.3 部署配置

提供从单机容器化部署（使用 Docker Compose）到未来分布式微服务部署（使用 Kubernetes）的详细规划，涵盖软硬件需求、备份与恢复策略、以及安全加固措施。

九、项目执行计划

项目执行计划将整个开发过程分解为五个目标明确的迭代，整合了详细的设计思考，并提供了具体的任务、交付物和风险管理策略。

9.1 迭代计划明细

9.3 风险管理

识别并制定了针对技术、项目管理、用户反馈和数据质量等方面的风险缓解策略，特别是强化了与可解释性、场景验证和自主学习数据相关的风险管理。

十一、结语与应用场景展望

Alice Reborn 的架构赋予了其极大的潜力，可以应用于多种场景，并针对不同用户群体提供深度定制化的体验。

12.4 AI 伴侣与情感交互

打造一个不仅仅是响应命令，更是能够理解用户情感、提供情感支持、具有独特“人格魅力”、并能与用户共同“成长”的数字伴侣。

• 深度个性化“人设”: 用户可定制伴侣的外观、声音、性格、价值观和背景故事。
• 情感理解与共鸣: Alice的响应会体现出其当前情感状态，并能对用户的情感做出恰当的回应。
• 长期记忆与共同成长: Alice会记住用户的喜好、纪念日和共同经历，让用户感觉到被了解和重视。
• 二次元内容感知与共鸣: 能够与用户讨论喜欢的动漫、游戏作品，恰当使用流行语，深度融入二次元文化。

12.2 多端接入体验

Alice Reborn 的交互系统设计支持其无缝接入各种用户端，包括移动端（iOS/Android）、桌面端（Windows/macOS）和Web端，通过统一的API和会话管理，确保用户在不同设备间切换时，能够保持对话上下文和用户偏好的一致性。

12.3 高级 AI 秘书

针对知识工作者和企业高管，Alice Reborn 可以进化为高级AI秘书，深度集成办公套件，智能管理日程与任务、处理信息与摘要、辅助沟通与创作，并支持会议实时纪要和个人知识库管理。