基于 Flutter 的情绪感知 AI 养成陪伴 APP（大模型对话 + 本地离线兜底）
2026-08-15 23:11:49
行业：社交、人工智能
载体：安卓APP
技术：Dart、Flutter、SQLite
业务和功能介绍
立项背景与目标： 为纪念一段珍贵的友谊，立项打造一款"有温度"的情绪陪伴类移动应用。针对传统日记工具缺乏情感反馈、情绪变化难以被看见的痛点，让用户拥有一棵能感知情绪、陪伴成长的专属小树，实现"倾诉有回应、情绪被记录"的目标。 核心功能模块：
1. 情绪感知小树：基于中文关键词与情绪词典的本地情绪分析，识别开心、难过、焦虑、愤怒、疲惫、兴奋、爱意 7类情绪，实时驱动小树形态与天气特效变化（开心→阳光、难过→下雨、焦虑→大风）。
2. AI 智能对话：接入豆包（火山方舟）大模型 API，定制"小树人格"系统提示词，按用户情绪用不同语气回应；未配置或请求失败时自动降级到本地模板引擎，保证离线可用。
3. 养成系统：小橘芽→青叶苗→友谊枝→大橘树四阶段成长，由绑定天数与倾诉次数共同驱动升级。
4. 情绪时间轴与记忆果实：图表可视化每日"情绪花园"；情绪波动较大时自动结出记忆果实，封存当天心情与对话。
5. 树洞模式、时光胶囊、每周周报、双树联结：AES 加密倾诉树洞、设定解锁日期的写给未来的信、每周心情总结、好友双树互联。
业务流程： 首次启动进入故事引导页 → 绑定专属小树（命名与昵称）→ 主界面与小树对话 → 系统本地分析情绪、更新小树状态、生成回应并持久化记录 →通过情绪时间轴、记忆果实、周报随时回顾心情变化。
1. 情绪感知小树：基于中文关键词与情绪词典的本地情绪分析，识别开心、难过、焦虑、愤怒、疲惫、兴奋、爱意 7类情绪，实时驱动小树形态与天气特效变化（开心→阳光、难过→下雨、焦虑→大风）。
2. AI 智能对话：接入豆包（火山方舟）大模型 API，定制"小树人格"系统提示词，按用户情绪用不同语气回应；未配置或请求失败时自动降级到本地模板引擎，保证离线可用。
3. 养成系统：小橘芽→青叶苗→友谊枝→大橘树四阶段成长，由绑定天数与倾诉次数共同驱动升级。
4. 情绪时间轴与记忆果实：图表可视化每日"情绪花园"；情绪波动较大时自动结出记忆果实，封存当天心情与对话。
5. 树洞模式、时光胶囊、每周周报、双树联结：AES 加密倾诉树洞、设定解锁日期的写给未来的信、每周心情总结、好友双树互联。
业务流程： 首次启动进入故事引导页 → 绑定专属小树（命名与昵称）→ 主界面与小树对话 → 系统本地分析情绪、更新小树状态、生成回应并持久化记录 →通过情绪时间轴、记忆果实、周报随时回顾心情变化。
项目实现
整体架构与设计思路： 采用 Flutter + Provider 状态管理，代码按模型层、服务层、界面层、工具层分层组织。main.dart 通过 MultiProvider 统一注入 5 个核心服务，界面层以 Consumer
订阅状态驱动 UI，全组件化开发。数据层基于 sqflite 本地 SQLite 数据库，存储对话、情绪记录、记忆果实、时光胶囊等数据，树洞内容 AES 对称加密落库，全程离线可用、隐私优先。AI
层封装独立的 DoubaoService 调用火山方舟 Chat Completions 接口，设置 20 秒超时与异常捕获，失败静默降级本地模板引擎，实现"大模型优先、本地兜底"双通道策略。动画层使用
CustomPainter 自绘小树，配合 AnimationController 实现生长阶段形态变化与天气粒子特效（雨/雪/风/闪电）。
个人负责模块与结果： 独立完成需求分析、UI 设计、架构搭建与全部功能开发，共交付 11 个页面、5 个核心服务模块、7 类情绪识别、4 个成长阶段、37+ 条情绪化回复模板。对话模块在未配置API Key 或网络异常时用户无感知降级，核心体验零依赖。
难点与解决方案：
1. 大模型响应延迟影响对话体验——增加"小树正在聆听"气泡与树身动画反馈，20 秒超时熔断后静默降级本地模板，保证任何网络条件下都有即时回应。
2. 情绪状态多模块同步——将情绪分析结果收敛到 TreeService 单一状态源，通过 ChangeNotifier 驱动小树形态、天气特效、回应语气同步联动。
3. 隐私安全——树洞内容 AES 加密落库，密钥仅存本地，全部数据不上传服务器。
订阅状态驱动 UI，全组件化开发。数据层基于 sqflite 本地 SQLite 数据库，存储对话、情绪记录、记忆果实、时光胶囊等数据，树洞内容 AES 对称加密落库，全程离线可用、隐私优先。AI
层封装独立的 DoubaoService 调用火山方舟 Chat Completions 接口，设置 20 秒超时与异常捕获，失败静默降级本地模板引擎，实现"大模型优先、本地兜底"双通道策略。动画层使用
CustomPainter 自绘小树，配合 AnimationController 实现生长阶段形态变化与天气粒子特效（雨/雪/风/闪电）。
个人负责模块与结果： 独立完成需求分析、UI 设计、架构搭建与全部功能开发，共交付 11 个页面、5 个核心服务模块、7 类情绪识别、4 个成长阶段、37+ 条情绪化回复模板。对话模块在未配置API Key 或网络异常时用户无感知降级，核心体验零依赖。
难点与解决方案：
1. 大模型响应延迟影响对话体验——增加"小树正在聆听"气泡与树身动画反馈，20 秒超时熔断后静默降级本地模板，保证任何网络条件下都有即时回应。
2. 情绪状态多模块同步——将情绪分析结果收敛到 TreeService 单一状态源，通过 ChangeNotifier 驱动小树形态、天气特效、回应语气同步联动。
3. 隐私安全——树洞内容 AES 加密落库，密钥仅存本地，全部数据不上传服务器。
示例图片视频
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基于 Flutter 的情绪感知 AI 养成陪伴 APP（大模型对话 + 本地离线兜底）
立项背景与目标： 为纪念一段珍贵的友谊，立项打造一款"有温度"的情绪陪伴类移动应用。针对传统日记工具缺乏情感反馈、情绪变化难以被看见的痛点，让用户拥有一棵能感知情绪、陪伴成长的专属小树，实现"倾诉有回应、情绪被记录"的目标。 核心功能模块：
1. 情绪感知小树：基于中文关键词与情绪词典的本地情绪分析，识别开心、难过、焦虑、愤怒、疲惫、兴奋、爱意 7类情绪，实时驱动小树形态与天气特效变化（开心→阳光、难过→下雨、焦虑→大风）。
2. AI 智能对话：接入豆包（火山方舟）大模型 API，定制"小树人格"系统提示词，按用户情绪用不同语气回应；未配置或请求失败时自动降级到本地模板引擎，保证离线可用。
3. 养成系统：小橘芽→青叶苗→友谊枝→大橘树四阶段成长，由绑定天数与倾诉次数共同驱动升级。
4. 情绪时间轴与记忆果实：图表可视化每日"情绪花园"；情绪波动较大时自动结出记忆果实，封存当天心情与对话。
5. 树洞模式、时光胶囊、每周周报、双树联结：AES 加密倾诉树洞、设定解锁日期的写给未来的信、每周心情总结、好友双树互联。
业务流程： 首次启动进入故事引导页 → 绑定专属小树（命名与昵称）→ 主界面与小树对话 → 系统本地分析情绪、更新小树状态、生成回应并持久化记录 →通过情绪时间轴、记忆果实、周报随时回顾心情变化。
多域智能体客服管理系统
1、立项背景和目标
体育赛事注册、政务服务登记等专业领域的客服场景长期存在人工成本高、响应不及时、知识难以沉淀、数据分散查询低效等痛点，且
每个新业务域都需重新开发一套客服系统，无法复用。本项目旨在构建一套可复用、可扩展的多域智能客服 Agent
管理软件，基于大语言模型提供 FAQ 问答、注册操作引导、驳回处理引导、状态查询、数据查询五大核心能力，实现 7×24
小时自动响应；同时采用"一套平台底座 + 多业务域配置包"的架构，业务逻辑全部外置为 YAML
配置，新增业务域无需改代码，每个内置业务域即可作为垂直行业模板快速交付新项目；配套完整的 Vue3 管理台，支持对话调试、会
话追踪、知识库管理、意图路由监控等功能，并以自纠错、多模型故障切换、可插拔限流、安全加固保障生产高可用。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
系统由后端智能体（Spring
Boot）与前端管理台（Vue3）两部分组成。后端面向业务用户，核心模块包括：①意图路由模块，通过多模型按优先级识别用户意图（F
AQ/注册引导/驳回处理/状态查询/问候）并分发到对应工作流，主模型不可用时自动切换备用；②工作流引擎模块，以 DAG 方式编排
start→agent→tool→condition→end 节点，支持显式分步规划；③RAG 知识库模块，Markdown 源文件分块后向量化存入
PGVector，支持语义检索；④自纠错模块，工具失败最多 3 次重试、LLM
故障切换供应商、查询无数据给出替代建议；⑤多通道模块，适配微信、企微、短信、网页等入口；⑥人工转接模块，复杂问题升级人工
，支持暂停/接管/恢复。前端管理台核心模块包括：仪表盘（全局概览统计）、AI 对话调试台（同步/流式调试含 SSE
阶段可视化）、会话记录（列表筛选分页+详情）、用户反馈（按会话/评分查询）、知识库管理（分块检索/热刷新免重启）、意图识
别（路由日志/分布统计/热配置）、敏感词管理、用户管理、业务域配置概览、大模型管理（供应商增删改/健康检测/熔断重置），其
中敏感词、用户、业务域、大模型模块仅 super 角色可见。安全方面覆盖 BCrypt 加密存储、RBAC 角色授权、Bean Validation
参数校验、输入过滤（SQL 注入/XSS/敏感词）、输出 PII 脱敏、Prompt 注入防护、限流防刷。
3、业务流程、功能路径描述
用户端核心路径为"对话主流程"：用户发起对话后，系统依次经过安全校验（输入校验+权限校验，只能查本单位数据）→意图识别（多
模型按优先级分类用户意图）→工作流编排（按意图路由到对应 DAG 工作流）→Agent 执行（LLM 推理+工具调用，调用 ragSearch
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