ylhan
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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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# AI 桌面陪伴助手 · 代码说明
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**架构一句话**：服务器是助手，本地是客户端。
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助手本体（会话引擎、记忆、身份、STT/TTS 调度）跑在 cadadmin-server；
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N5095 只做 USB 外设接入和网络桥接。理由与实测见 `P0-语音基准报告.md`。
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运行方式与配置见 `部署说明.md`；总体方案见 `AI桌面陪伴助手方案.md`。
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## 目录结构
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app/ 助手本体（部署到服务器）
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├── config.py 配置。全部可用环境变量覆盖——部署时不改代码
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├── prompts.py 提示词构造。单条 system 每轮重建
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├── engine.py 会话引擎：身份 → 记忆 → LLM → TTS 的核心回路
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├── llm/ LLM 抽象与后端
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│ ├── base.py 接口 + SSE 解析 + 消息归一化
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│ ├── local_vllm.py 本机 vLLM（Qwen3.8-27B，已停用）
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│ ├── deepseek.py DeepSeek 云 API（当前主用）
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│ └── __init__.py 工厂 + 降级路由
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├── memory/ 记忆
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│ ├── base.py 接口。**按"可能远程"设计**——全 async、可超时、可失败
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│ └── sqlite_store.py SQLite 实现
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├── identity/ 身份
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│ ├── base.py 接口。人脸只提供候选，**不自动切身份**
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│ └── manual.py 首版实现：显式切换 + 访客兜底
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├── voice/ 语音
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│ ├── stt.py sherpa-onnx 流式 Zipformer（CPU）
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│ ├── tts.py 本地 vits-zh-ll（sherpa-onnx）
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│ └── remote_tts.py Qwen3-TTS 远端服务适配（当前主用）
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└── tests/ 4 个测试，共 88 项断言，全部无需硬件
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services/
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└── tts_server.py Qwen3-TTS 服务（跑在 ~/tts-qwen，独立 venv）
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p0/ P0 阶段的验证与基准脚本（保留用于复现）
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├── verify_deepseek.py DeepSeek 四条路径
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├── verify_local_llm.py 本机 Qwen3.8-27B
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└── stt_tts_bench/ STT/TTS 基准、模型下载脚本、线程扫描
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## 测试
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```bash
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# 服务器上（完整）
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cd ~/ai-companion
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.venv/bin/python app/tests/test_llm.py # 27 项
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.venv/bin/python app/tests/test_memory.py # 28 项
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.venv/bin/python app/tests/test_identity.py # 17 项
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.venv/bin/python app/tests/test_engine_e2e.py # 16 项，端到端
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端到端测试**不需要麦克风、音箱、摄像头、ESP32**——
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这是"服务器即助手"架构的直接好处：链路可以在任何有 CPU 的地方验证，
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硬件到货后再接最后一段。跑完会把合成音频写到 `out/`，可以人工试听。
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## 设计上几个刻意的选择
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**接口按最坏情况设计。** `MemoryStore` 全是 async、可超时、可失败，
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虽然现在背后是本地 SQLite（微秒级）。因为将来多设备共享记忆时要搬到服务器，
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如果现在写成同步直连本地文件，那时要重写所有调用方。
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**身份、会话、视觉追踪三者分开。** `user_id`（永久身份）、`session_id`（一次会话）、
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`track_id`（画面里的一个目标）互不冒充。人脸认出来**不等于**确认对方在说话——
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所以人脸只产生"建议"，不自动切换身份。做错的后果是路人经过就把你的私人记忆念出来。
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**记忆查询强制带 `owner_user_id`。** 没有"按 memory_id 单独取"的口子：
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猜到 id 就能读别人的记忆，是这类系统最容易犯的错。删除同理，必须同时匹配 owner。
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**自动抽取的记忆是"候选"，默认不参与检索。** 只有用户显式"记住"或工具调用
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写入的才是"已确认"。对应方案 §8 的"模型推测不当作确认事实"。
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**异步任务绑定创建时的身份。** 回复后写记忆的任务在创建时捕获 `user_id`，
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不读"当前用户"——否则用户在这几百毫秒内切了身份，这条记忆会写到别人名下。
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**引擎与传输解耦。** 不依赖 Pipecat、不依赖任何传输方式，只依赖四个接口。
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好处：可以用文件音频端到端测试；接 WebRTC 时只需写薄适配层。
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## 踩过的坑
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全部写在对应文件的注释里，这里只列索引，详见 `部署说明.md` §已知的坑：
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- 本机 vLLM 只接受一条 system 消息（多条 400）
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- 思考字段名 vLLM 用 `reasoning`、DeepSeek 用 `reasoning_content`
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- DeepSeek 默认开思考，多轮/工具回灌会 400；且思考会吃掉 `max_tokens`
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- `max_num_sentences=1` 静默截断多句输入
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- VITS 非自回归，首音 = 整句合成耗时
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- Qwen3-TTS 短句 RTF 反而最差（固定开销约 1 秒）
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- qwen-tts 与 vllm-omni 依赖互斥，必须分 venv
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- STT 与 TTS 的线程扩展方向相反
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