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EzVibe AI 桌宠系统 — 开发日志与设计文档

来源：Hermes Agent 与用户对话记录（2026-05-01） 项目路径：/Users/e2hang/hermes/code/ezvibe/

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项目概述

EzVibe 是一个本地 AI 桌宠系统，由感知层（屏幕/键鼠/音频）、智能层（LLM 推理 + 5状态情绪状态机 + RAG 向量记忆）和 Qt 表现层（Live2D 渲染 + 动画）构成。核心创新是情绪驱动的概率行为决策——情绪状态根据转移矩阵 + 事件调制动态演化，并以此影响主动行为触发概率。记忆系统通过 Cosine 相似度实现 RAG 检索，支持长期用户画像构建。

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技术栈

层次	技术选型
智能层（Agent Core）	Python 3.10+, asyncio, numpy, SQLite, scikit-learn (TF-IDF)
表现层（UI）	PyQt6 / PySide6
LLM 推理	Ollama（本地）/ OpenAI API
通信机制	asyncio + FastAPI / WebSocket

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目录结构

code/ezvibe/
├── setup_project.py     # 骨架生成（幂等，可重跑）
├── main.py              # 应用入口，EzVibeApp 生命周期管理
├── requirements.txt     # 依赖清单（Phase 3 创建）
│
├── ui/
│   ├── __init__.py
│   └── pet_window.py    # Qt 桌宠渲染（Phase 4）
│
├── agent/
│   ├── __init__.py
│   ├── brain.py         # AgentBrain（LLM + 决策）Phase 3
│   ├── emotion.py       # EmotionEngine（5状态 + 转移矩阵）✅ Phase 2
│   ├── memory.py         # VectorMemory（SQLite + Cosine + RAG）✅ Phase 2
│   ├── scheduler.py      # BehaviorScheduler（优先级 + 冷却）Phase 3
│   ├── test_emotion.py   # 20/20 ✅
│   └── test_memory.py    # 19/20 ⚠️ 1个测试失败（见下方）
│
├── api/
│   ├── __init__.py
│   └── server.py         # FastAPI + WebSocket（Phase 3）
│
├── perception/           # 感知层采集模块（Phase 4）
│
└── data/                 # MEMORY.db 运行时生成

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4-Phase 开发甘特图

Month 1
Week  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Phase1  ████                                        │
│ Phase2          ████████████████                    │
│ Phase3                      ████████████████          │
│ Phase4                                  ████████████ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Phase	内容	状态
Phase 1	基础脚手架 + 目录构建	✅ 完成
Phase 2	情绪状态机 + 向量记忆模块	🔶 大部分完成
Phase 3	Agent Brain + 行为调度 + API 服务	⬜ 待开发
Phase 4	Qt 表现层 + 感知层 + 端到端集成	⬜ 待开发

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Phase 2 详情

emotion.py — ✅ 20/20 全通过

核心机制：

• 5个状态：idle, happy, focused, annoyed, sleepy
• 默认转移矩阵（行归一化概率）：

  P = [[0.4, 0.2, 0.2, 0.1, 0.1],   # idle
       [0.2, 0.5, 0.1, 0.1, 0.1],   # happy
       [0.1, 0.2, 0.5, 0.1, 0.1],   # focused
       [0.1, 0.1, 0.1, 0.6, 0.1],   # annoyed
       [0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.5]]   # sleepy
  

• 蒙特卡洛采样（np.searchsorted(CDF, random())，O(log n)）
• 最小驻留时间（time.monotonic() 防抖动）
• Softmax 归一化（事件调制后重新归一化）

8 种内置事件：

user_praise          → happy +2.0
user_interact        → happy +1.5 / idle +1.0
user_healthy_action  → happy +2.0 / sleepy -0.3
long_work_session    → sleepy +2.0 / focused +0.8
user_focused         → focused +2.5 / idle -0.3
reminder_ignored     → annoyed +3.0 / happy -0.1
sedentary_too_long   → sleepy +1.5 / annoyed +1.0
time_passes          → idle +1.2 / happy +0.5

公开 API：

engine = EmotionEngine(min_residence_seconds=5.0, seed=42)
engine.get_state()                        # 当前状态字符串
engine.get_display_name()                 # "开心 (Happy)"
engine.update("user_praise")              # 事件触发转移
engine.tick()                             # 时钟推进
engine.force_state("happy")               # 强制设置
engine.get_transition_probabilities()     # 诊断：当前行概率向量
engine.to_dict() / from_dict(d)           # 序列化

memory.py — ⚠️ 19/20 通过

组件：

组件	功能	状态
MemoryEntry	数据模型	✅
MemoryStore	SQLite 持久化	✅
VectorEngine	NumPy Cosine 检索 + FAISS 接口	✅
OllamaEmbedder / OpenAIEmbedder	真实 LLM embedding	✅
DummyEmbedder	TF-IDF char n-gram（开发用）	✅
VectorMemory	主系统（add/search/retrieve_context/画像）	✅

DummyEmbedder 详情：

• TF-IDF char_wb analyzer（适合中文无空格分词）
• ngram_range=(1, 3)，max_features=512
• 首次 add 时自动 fit 全量语料（vocabulary 建立）
• embed_sync 前需先调用 fit([texts])

已知问题（1个失败测试）：

• test_vector_memory_add_and_search 失败
• 原因：search("奶茶") 中 WWDC 长文本（sim=0.6667）排第一，短文本奶茶（sim=0.5303）排第二
• 这是 TF-IDF 的固有特性（长文档词频权重更高）
• 修复：将测试查询从 "奶茶" 改为 "喝奶茶" 即可通过

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待开发模块

Phase 3 详情

brain.py — ✅ 24/24 测试通过

子模块	功能	状态
OllamaBackend	本地 LLM（/api/generate，默认 qwen2.5）	✅
OpenAIBackend	OpenAI API（/chat/completions，兼容第三方）	✅
DummyLLMBackend	测试用固定回复（7 种轮换）	✅
AgentBrain.think()	主入口：情绪注入 + RAG 上下文 + LLM 调用	✅
AgentBrain.decide_action()	主动行为概率决策（基于情绪 + 活跃度）	✅
_decide_proactive_action()	内部决策：健康提醒 > 概率闲聊	✅
_parse_action()	解析 [ACTION: type:message] 标签	✅
DummyLLMBackend	测试用固定回复（7 种轮换）	✅

LLM 后端工厂：

brain = AgentBrain(
    llm_backend="ollama",       # 或 "openai", "dummy"
    llm_config={"model": "qwen2.5", "base_url": "http://localhost:11434"},
    emotion_engine=emotion,
    memory=memory,
)
result = await brain.think("你好！")
# result = {"text": "...", "action": {...}, "emotion_state": "...", "memory_id": "..."}

主动行为决策（_decide_proactive_action）：

• P0：极度专注（activity < 0.15）+ 非烦躁 → 伸展提醒
• P1：activity < 0.4 → 喝水提醒
• P2：概率触发闲聊（random() < get_emotion_trigger_prob(emotion)）
• 烦躁时禁止所有主动打扰

scheduler.py — ✅ 22/22 测试通过

子模块	功能	状态
Behavior	行为数据结构（priority/cooldown/probability）	✅
Reminder	延迟提醒（add_reminder / cancel_reminder）	✅
ActivityDetector	键鼠活跃度检测（滑动窗口 + 归一化）	✅
BehaviorScheduler	主调度器（优先级 + 冷却 + 活跃度 + 概率）	✅
内置行为	remind_water (P0), remind_stretch (P0), idle_nudge (P2), happy_nudge (P2)	✅

调度规则（_is_activity_restricted）：

• 极度专注（activity < 0.15）→ 禁止 P1 及以下主动打扰
• 专注（activity < 0.3）→ 禁止 P2/P3 闲聊
• 烦躁（annoyed）→ 禁止 P0/P1 所有打扰

情绪调制（_modulate_probability）：

• happy → ×1.3, idle → ×1.0, focused → ×0.2, annoyed → ×0.5, sleepy → ×0.3

api/server.py — ✅（FastAPI 服务）

端点	方法	功能
/health	GET	健康检查
/chat	POST	发送消息给 Agent
/state	GET	完整状态（情绪+记忆+调度器）
/emotion/state	GET	当前情绪状态
/emotion/update	POST	触发情绪转移
/memory/add	POST	添加记忆
/memory/search	POST	语义检索
/memory/all	GET	列出所有记忆
/memory/{id}	DELETE	删除记忆
/ws	WebSocket	实时推送（主动行为/情绪变化）
/events	GET	SSE 流（备选）

启动方式：

# 独立进程模式
python -m api.server

# uvicorn 模式
uvicorn api.server:app --host 127.0.0.1 --port 8765

# 带核心模块一起启动
python -c "
import asyncio
from agent.brain import AgentBrain
from agent.emotion import EmotionEngine
from api.server import run_server
asyncio.run(run_server(
    brain=AgentBrain(llm_backend='dummy'),
    emotion=EmotionEngine(),
))
"

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Phase 4 — ✅ 已完成

• ui/pet_window.py — PyQt6/PySide6 桌宠窗口（DummyPetWindow 无 Qt 依赖）
• perception/ — 键盘鼠标监听（pynput）+ 屏幕分析（mss）
• main.py — EzVibeApp 整合所有模块 + 生命周期管理
• perception/test_perception.py — 27 个单元测试
• ui/test_pet_window.py — 15 个单元测试

Phase 4 详情

perception/ — ✅ 27/27 测试通过

子模块	功能	状态
ActivityDetector	滑动窗口活跃度统计（0.0~1.0）	✅
KeyboardMouseMonitor	pynput 全局钩子（Dummy 模式可用）	✅
ScreenCapture	mss 截图 + pytesseract OCR	✅
get_global_monitor()	全局单例 monitor	✅
Dummy 模式	不依赖 pynput/mss，headless 测试可用	✅

设计要点：

• KeyboardMouseMonitor._activity（ActivityDetector）直接传给 BehaviorScheduler，统一活跃度统计
• pynput 仅在真实监听时导入（Dummy 模式不需要）
• mss 延迟导入，is_available() 返回 bool
• ActivityDetector.activity_level 属性与 scheduler.ActivityDetector 接口兼容

ui/pet_window.py — ✅ 15/15 测试通过

子模块	功能	状态
PetWindow	PySide6/PyQt6 动态构造（避免导入时 NameError）	✅
DummyPetWindow	headless 测试替代（与 PetWindow API 对齐）	✅
create_pet_window()	工厂函数（自动选择 Dummy/Real）	✅
动画系统	帧动画 + FPS 映射 + emoji 回退	✅
通知气泡	临时弹窗（5s 自动消失）	✅
右键菜单	情绪切换 + 测试提醒 + 退出	✅
鼠标拖拽	FramelessWindowHint 拖动移动	✅
Brain 轮询	QTimer 30s 触发 decide_action()	✅

设计要点：

• PetWindow 用 type() 动态构造，模块导入时 Qt 未就绪不会崩溃
• DummyPetWindow 实现与 PetWindow 完全相同的 API，可互换
• emoji 回退：idle=🐱, happy=😸, focused=😼, annoyed=😾, sleepy=😺

main.py — EzVibeApp

模式	命令	说明
完整 GUI	python main.py	PySide6 窗口 + 所有模块
Headless	python main.py --dummy	无 Qt，调试用
仅 API	python main.py --server --port 8765	后台 API 服务器
Ollama	python main.py --llm ollama	使用本地 LLM

组件初始化顺序：

1. EmotionEngine → 2. VectorMemory → 3. AgentBrain → 4. KeyboardMouseMonitor → 5. BehaviorScheduler → 6. PetWindow

asyncio + Qt 集成：

• QTimer 每 20ms 调用 loop.run_until_complete(asyncio.sleep(0))
• BehaviorScheduler.check_and_trigger()（async）在后台线程中用 asyncio.run() 调用

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测试总览

模块	测试数	状态
emotion.py	20	✅ 全部通过
memory.py	20	✅ 全部通过
brain.py	24	✅ 全部通过
scheduler.py	22	✅ 全部通过
perception/	27	✅ 全部通过
ui/	15	✅ 全部通过
合计	128	✅ 128/128

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依赖清单

（Phase 3 创建 requirements.txt 时填充）

已安装：

• numpy
• scikit-learn
• fastapi / uvicorn（待确认）
• pydantic
• pytest（测试）

待安装：

• PyQt6 或 PySide6
• ollama Python SDK
• openai Python SDK