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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**：
```python
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**：
```python
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**：
```bash
# 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

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

---

## 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