面向个人用户的去中心化本地AI Agent系统,用户数据完全本地存储,不上传云端。核心功能包括:1)基于大语言模型的智能对话与任务规划引擎,支持多轮复杂任务拆解;2)模块化插件架构,可接入浏览器自动化、邮件、日历等外部服务;3)本地向量数据库实现长期记忆管理,Agent可持续学习用户偏好;4)P2P通信协议支持多设备协同。系统注重隐私保护与离线可用性。
项目整体采用Python微内核+插件化架构,核心分为认知引擎、记忆管理、任务调度、外部服务接入四大模块。认知引擎基于大语言模型构建,实现多轮对话理解、意图识别与复杂任务自动拆解,采用结构化Prompt工程对LLM推理过程进行引导优化,提升任务执行准确率;记忆管理模块使用本地向量数据库存储用户历史对话与偏好信息,支持语义检索,实现Agent的长期记忆与个性化适应能力;任务调度模块负责任务的分解、编排与执行监控,支持异步多任务并行处理;外部服务接入模块通过插件化接口对接浏览器自动化、邮件收发、日历管理等第三方服务。我负责全部核心模块的设计与开发。开发中遇到的主要难点:1)LLM输出不稳定导致任务执行链路断裂,通过思维链分解+Few-shot提示工程方案解决,任务完成率提升至90%以上;2)本地向量数据库检索速度慢,引入HNSW近似最近邻算法优化,检索延迟从200ms降至30ms以内;3)多插件并发调用时的状态同步问题,设计事件驱动的消息总线机制,保证插件间松耦合、高可用。系统支持Windows/Mac双平台,用户数据完全本地存储,无云端依赖。