助手本体：会话引擎、LLM 路由、记忆、身份、语音适配
从 Obsidian 笔记库剥离为独立仓库。规划文档与 P0 报告留在笔记库， 代码（助手本体、TTS 服务、P0 基准脚本、ESP32 固件）在此。 架构：服务器是助手，本地是客户端 - 助手本体跑在 cadadmin-server，N5095 只做 USB 外设桥与网络桥接 - 起因：实测 N5095 无 AVX2，跑不动可用的语音模型 当前技术栈 - LLM：DeepSeek deepseek-flash（云端，必须关思考） - TTS：Qwen3-TTS 1.7B（服务器 3090，独立 HTTP 服务） - STT：Zipformer 中英双语 int8（CPU，中文识别率未测） 实测：端到端 16/16 通过，首音延迟 1545ms （对比：本地 LLM + vits-zh-ll 是 179ms，但音色不满意——音质与延迟 在此硬件上此消彼长） 设计要点 - MemoryStore 接口按"可能远程"设计（全 async、可超时、可失败） - user_id / session_id / track_id 三者分开，人脸只作候选不自动切身份 - 记忆查询强制带 owner_user_id，无按 id 单独取的口子 - 自动抽取的记忆是"候选"，默认不参与检索 - 异步写记忆绑定创建时的身份，不读"当前用户" - 引擎与传输解耦，只用文件音频即可端到端测试 模型与音频产物不进版本管理（1.1GB），由 download_models.sh 恢复
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ylhan
@@ -0,0 +1,173 @@
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# 部署说明 · 服务器侧助手
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更新：2026-09-15。状态：**已部署并跑通**，端到端测试 16/16 通过。
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## 架构定位
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cadadmin-server（192.168.0.20） N5095 ESP32-S3
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助手本体 外设桥 表情/动作
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├─ 会话引擎 ├─ USB 麦克风阵列 ├─ 屏幕
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├─ LLM：DeepSeek 云 API ├─ USB 摄像头 ├─ 电机
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├─ 记忆 SQLite ├─ DoA 读取（不过网） └─ 按键
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├─ 身份裁决 ├─ 人脸检测
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├─ STT：Zipformer（CPU） ├─ WebRTC 客户端
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└─ TTS：Qwen3-TTS（3090） └─ 串口 → ESP32
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手机 / 浏览器：额外客户端
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```
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**"服务器是助手，本地是客户端"**（2026-09-14 确定）。
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助手本体、记忆库、语音模型全部在服务器；N5095 只做 USB 外设接入、
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DoA 读取和网络桥接，不跑任何推理。
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## 当前技术栈
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| 环节 | 方案 | 位置 | 实测 |
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|---|---|---|---|
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| LLM | DeepSeek `deepseek-flash`（关思考） | 云 API | 首 token 0.8–1.2s |
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| TTS | Qwen3-TTS 1.7B-CustomVoice | 3090 | RTF 0.55–0.94 |
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| STT | Zipformer 中英双语 int8 | CPU 4 线程 | RTF 0.03 |
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| 记忆 | SQLite | 服务器本地 | — |
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| 身份 | 手动切换 + 访客兜底 | 服务器 | — |
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**首音延迟约 1.5 秒**（文本输入）。方案 P1 目标是 P50≤2 秒，
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加上 VAD 判定后处在 2.0–2.2 秒，**刚好卡线，没有余量**。
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### 为什么 LLM 走云端而 TTS 在本地
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两者都需要算力，但 3090 只有 24GB：
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| 方案 | 显存 | 首音延迟 |
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|---|---|---|
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| 本地 Qwen3.8-27B + 本地 vits-zh-ll | 27B 占 21.5GB | **179ms**（音色不满意） |
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| **DeepSeek + 本地 Qwen3-TTS** | TTS 占 8.9GB | **1545ms** |
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2026-09-15 选了后者：**用约 600ms 的网络往返 + 约 900ms 的 TTS 固定开销，
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换音质从"用户不满意"到"用户试听选定"**。27B 的 vLLM 已停。
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这是可逆的（改 `AI_LLM_PRIMARY` 即可切回），但切回去 GPU 就不够跑 Qwen3-TTS。
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## 服务器上的布局
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~/ai-companion/ 助手主体
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├── app/ 24 个 py 文件
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│ ├── config.py 配置，支持环境变量覆盖
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│ ├── prompts.py 单条 system 每轮重建
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│ ├── engine.py 会话引擎（身份→记忆→LLM→TTS）
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│ ├── llm/ 后端抽象 + vLLM + DeepSeek + 降级路由
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│ ├── memory/ 接口 + SQLite 实现
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│ ├── identity/ 接口 + 手动切换实现
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│ ├── voice/ STT / TTS（本地 + 远端两种后端）
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│ └── tests/ 4 个测试，共 88 项断言
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├── models -> ~/ai_companion_bench/models 软链，未重复占用
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└── .venv/ 608MB（Python 3.12）
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~/tts-service/ Qwen3-TTS 模型（4.3GB）
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~/tts-qwen/ Qwen3-TTS 服务
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├── tts_server.py FastAPI 服务，OpenAI 兼容 /v1/audio/speech
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├── samples/ 音色试听样本
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└── .venv/ 独立 venv（与 vllm-omni 依赖互斥，必须分开）
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~/ai_companion_bench/ P0 基准脚本与模型（STT/TTS/vits）
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~/ai/qwen-serving/ 原来的 27B vLLM（已停，保留可随时启回）
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```
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## 配置
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`~/.config/ai_assistant/env`（权限 600，含密钥）
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| 变量 | 服务器值 | 说明 |
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|---|---|---|
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| `AI_LLM_PRIMARY` | `deepseek` | 主 LLM；改 `local` 可切回本机 vLLM |
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| `AI_TTS_BACKEND` | `remote` | `remote`=Qwen3-TTS 服务；`local`=vits-zh-ll |
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| `TTS_SERVICE_URL` | `http://127.0.0.1:18040` | TTS 服务地址 |
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| `AI_TTS_SPEAKER` | `Serena` | 用户试听选定 |
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| `AI_TTS_INSTRUCTIONS` | `用轻快活泼的语气说` | 风格指令 |
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| `AI_STT_THREADS` | `4` | **N5095 上必须改成 2**（见下） |
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| `AI_MODEL_DIR` | `/home/yonglin/ai-companion/models` | 两边模型位置不同 |
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**两台机器的线程配置不能照抄**：N5095（4核无AVX2）STT 超过 2 线程急剧退化
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（4 线程慢 3.9 倍）；服务器（i9-14900K 有AVX2）给 4 线程没问题。
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TTS 的线程扩展方向又和 STT 相反（越多越快）。
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## 启动
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```bash
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# 1. TTS 服务（模型常驻显存，约 4 秒加载完）
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cd ~/tts-qwen && setsid nohup .venv/bin/python tts_server.py --port 18040 \
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> logs/tts_service.log 2>&1 < /dev/null &
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# 2. 确认就绪
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curl -s http://127.0.0.1:18040/health
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# 3. 跑测试
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cd ~/ai-companion && .venv/bin/python app/tests/test_engine_e2e.py
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```
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助手本体还没有常驻服务（没有 systemd），目前靠直接跑脚本。
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## 部署代码
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```bash
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cd ~/workspace/ai-companion
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rsync -az --delete --exclude '__pycache__' --exclude '*.pyc' \
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app/ yonglin@cadadmin-server:~/ai-companion/app/
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```
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## 已知的坑
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**都已写进代码注释，这里只列索引。**
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### 接口层
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1. **本机 vLLM 只接受一条 system 消息**，多条 400。记忆不能作为第二条
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system 注入，必须并进同一条每轮重建。
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2. **思考字段名各实现不同**：vLLM 用 `reasoning`，DeepSeek 用 `reasoning_content`。
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适配层两个都认，少认一个会静默丢弃思考内容。
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3. **DeepSeek 默认开思考**，此时要求把上一轮的 `reasoning_content` 原样回传，
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否则多轮/工具回灌一律 400。主路径必须显式关闭。
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4. **开思考会吃掉 `max_tokens` 预算**，实测 200 预算下回答只吐出两个字。
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### 语音层
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5. **`max_num_sentences=1` 会静默截断多句输入**（sherpa-onnx VITS），
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必须自己先分句。
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6. **VITS 是非自回归的**，没有"边合成边播"，首音 = 整句合成耗时。
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提前出声的唯一手段是按语义短句拆分。
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7. **Qwen3-TTS 短句 RTF 反而最差**（0.94 vs 长句 0.55）：每次调用有约 1 秒
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固定开销，与文本长度无关。所以"让模型先说个短句"并不划算。
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### 记忆层
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8. **检索兜底要限量**：关键词全不命中时退回最近记忆，但只在记忆总数 ≤10 时
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生效。不加限制就变成"每轮全量注入"，不再是按需检索。
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9. **"被引用的 user 必须存在"由存储层自己保证**（`_ensure_user_row`），
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不能让每个调用点各自记得——漏一处就报 `FOREIGN KEY constraint failed`。
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### 依赖层
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10. **qwen-tts 与 vllm-omni 依赖互斥**（transformers 4.57 vs 5.14、
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hf_hub 0.36 vs 1.31）。装同一个 venv 会互相破坏，实测把 vllm-omni 搞崩过。
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所以 TTS 跑独立进程 + HTTP。
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11. **flash-attn 装不上**：预编译 wheel 最高只支持 torch 2.9，本机是 2.14
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（vLLM 0.28 拉上来的）；源码编译要从 GitHub 拉依赖，而这台机器下
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GitHub release 会断连。
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## 未做的事
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- **没有常驻服务**：TTS 服务和助手都没有 systemd 开机自启（方案 §10 要求 P2 后做）
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- **没接 Pipecat 管线**：引擎与传输解耦，接 WebRTC 时写薄适配层即可
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- **设备侧代码不存在**：N5095 的外设桥（USB、WebRTC 客户端、串口）尚未开始
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- **STT 没换**：仍是 2023 年的 Zipformer int8，中文识别率从未测过
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- **记忆库在服务器上**，而人脸特征按方案必须留在设备端——将来做
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"删除我的数据"要跨两台机器协调，这个数据边界问题需要单独想
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- **代码仍在 note_sync 笔记仓库里**，未拆成独立仓库
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