AI桌面陪伴助手：方案更新至 v2.4，代码剥离到独立仓库
代码剥离 - 助手本体、TTS 服务、P0 基准脚本、ESP32 固件移到 ~/workspace/ai-companion （独立 git 仓库），本目录只留方案、P0 报告与硬件记录 - 因此删除 esp32_smile_test.ino / esp32_touch_eyes.ino - 同时移除已失效的 .gitignore（原本只为挡住模型体积，代码已搬走） 方案 v2.4 重大变更：架构从"单机"改为"服务器即助手、本地为客户端" - 起因：实测 N5095 无 AVX2，跑不动可用的语音模型 - N5095 降为客户端/外设桥，只做 USB 接入、DoA、WebRTC 客户端 - 实施阶段表加进度列（P0/P1/P3/P4a 部分完成），新增三条验收要求 - 采购清单按实际到货更新，标出屏幕形态待确认（2.8寸 vs 原定1.28寸圆屏） 技术栈（实测更新） - LLM：DeepSeek deepseek-flash（云端，必须关思考）；本机 27B 已停用 - TTS：Qwen3-TTS 1.7B（服务器 3090）；vits-zh-ll 因音色不满意被替换 - STT：Zipformer int8 未变，中文识别率仍是未闭合项 新增两份 P0 报告 - P0-Qwen3TTS报告.md：TTS 换型过程与实测 - P0-DeepSeek验证报告.md：四条路径验证 两份旧报告加了状态说明（结论仍有效但选型已变）， 并修正了随代码移走而失效的引用与复现命令。
This commit is contained in:
ylhan
@@ -0,0 +1,169 @@
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# P0 验证报告 · 本地 Qwen3.8-27B
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> ⚠️ **状态：该服务已于 2026-09-15 停用。**
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> 原因：用户要求换更强的语音模型（vits-zh-ll 音色不满意），
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> 而 3090 只有 24GB——27B 的 vLLM 占 21.5GB，装不下 Qwen3-TTS。
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> 决定让 LLM 走云端 DeepSeek，GPU 让给语音。见 `P0-Qwen3TTS报告.md`。
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>
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> **本报告的结论仍然有效**（用于将来重启该服务，或评估其它本地 LLM）：
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> 关思考可让首 token 从 1390ms 降到 367ms；思考 token 会吃掉 max_tokens 预算；
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> 只接受一条 system 消息；思考字段名与 DeepSeek 不同。
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日期：2026-09-14。端点：`http://192.168.0.20:18020/v1`（vLLM，局域网 1.4ms）。
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脚本：`~/workspace/ai-companion/p0/verify_local_llm.py`。结果：**5/6 通过**（未通过项为视觉，见 §5）。
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复现：
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```bash
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set -a; . ~/.config/ai_assistant/env; set +a
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cd ~/workspace/ai-companion && python3 p0/verify_local_llm.py
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```
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## 一、服务实况
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方案文档假设 LLM 用 DeepSeek 云 API。实测发现局域网内已有可用服务：
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| 项 | 值 |
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|---|---|
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| 服务 | **vLLM**（不是 llama.cpp，服务器上两套都有） |
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| 模型 | `Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRound-fast`（4bit 权重，16bit 激活） |
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| `max_model_len` | 65536 |
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| 思考解析 | `--reasoning-parser qwen3` |
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| 到 N5095 延迟 | **1.4ms** |
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| 视觉 | **不支持**（见 §5） |
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## 二、思考模式：可关，且必须关
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关闭方式（**已实测有效**）：
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```json
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"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}
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```
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实测三种模式（同一个数学题，`max_tokens=512`）：
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| 模式 | 思考字数 | 完成 tokens | 首 token（回答） |
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|---|---|---|---|
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| 默认（不传） | 168 | 214 | 527ms |
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| **enable_thinking=false** | **0** | 512 | **81ms** |
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| enable_thinking=true | 289 | 239 | 620ms |
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**开思考的代价不只是慢**。看上面第二组数字：开思考时完成 tokens 只有 239，
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而关思考是 512——因为思考 token 占用 `max_tokens` 预算。
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在真实语音 prompt 上这个问题更严重（`max_tokens=200`）：
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| 模式 | 首 token（回答）P50 | 完成 tokens 中位 | 实际回答 |
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|---|---|---|---|
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| **关思考** | **367ms** | 10 | 「物流显示昨天已签收。」 |
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| 开思考 | **1390ms** | 187 | 「我不」 ← **被截断** |
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开思考时首 token 慢 3.8 倍，而且 200 的预算被思考吃光，回答只吐出两个字。
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## 三、对比 DeepSeek 云 API
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| 指标 | 本机 Qwen3.8-27B | DeepSeek `deepseek-flash` |
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|---|---|---|
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| 首 token（关思考） | **367ms** | 786ms |
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| 网络延迟 | 1.4ms | 含在 786ms 内 |
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| 思考模式 | 可关（`chat_template_kwargs`） | 可关（`thinking`），但字段名不同 |
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| 视觉 | ❌ 本实例不支持 | ✅ 可用 |
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| 费用 | 0（本地） | 按 token 计费 |
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| 数据 | 不出局域网 | 上传第三方 |
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**本机首 token 比云端快一倍多**，因为省掉了网络往返与排队。
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## 四、两个会改设计的集成约束
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### 1. 思考内容的字段名不一致
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| 后端 | 字段名 |
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|---|---|
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| 本机 vLLM | `reasoning` |
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| DeepSeek | `reasoning_content` |
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适配层**必须两个都认**。只按 DeepSeek 的字段名写，会静默丢弃思考内容——
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不报错，但"把思考念出来"或"思考占用显示"这类问题会莫名其妙出现。
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### 2. 只允许一条 system 消息
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发送两条 system 消息直接 400：
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```
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System message must be at the beginning.
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```
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**这推翻了原记忆设计**。原方案打算"检索到的记忆作为一条独立 system message 注入"，
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在本机 vLLM 上会直接失败。
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修正后的做法：**保持唯一一条 system 消息，每轮重建**：
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```
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system = 人设 + 规则 + 本轮检索到的记忆
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```
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这其实更干净，也和"注入的记忆每轮替换而非追加"的要求一致。
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## 五、未通过项：视觉
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本实例返回：
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```
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At most 0 image(s) may be provided in one prompt.
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模型目录 `Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRound-fast/` 只有 safetensors 与 config，
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**没有视觉塔**，是纯文本部署。
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服务器上另有视觉能力：`~/models/mmproj-F16.gguf`（928MB）配合
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llama.cpp 的 `128k_vision.sh`，以及 llama.cpp 的 `--mmproj` 参数。
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但那是另一套服务，需要单独起。
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**影响**：方案 §P5 的视觉问答在本端点不可用，需要么另起一个带 mmproj 的
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llama.cpp 实例，要么走 DeepSeek。留到 P5 再定。
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## 六、其余验证项
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| 项 | 结果 |
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| 工具调用（关思考） | ✅ `set_light({"room":"客厅","on":true})` |
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| 纯文本流式 | ✅ |
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| 端点与模型清单 | ✅ |
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**未测**：取消/超时、长上下文退化、多客户端并发。
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## 七、对 P1 延迟预算的影响
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更新后的预算（用本机 LLM）：
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| 环节 | 耗时 | 来源 |
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|---|---|---|
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| VAD 判定说完 | 200–500ms | 估算，待实测 |
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| STT 冲刷 | ≈0ms | 实测 |
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| **LLM 首 token** | **367ms** | 实测 |
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| TTS 首音（vits-zh-ll @服务器） | 57–152ms | 实测 |
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| 网络 | 1.4–2ms | 实测 |
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| **合计** | **约 0.6–1.0 秒** | |
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方案 P1 目标 P50≤2 秒。**余量超过一倍。**
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## 八、上下文建议
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实测语音 prompt 约 406 tokens（人设 + 记忆 + 3 轮对话）。
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建议按 4k tokens 设上限，超出时截断最旧的轮次：
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- system（人设 + 本轮记忆）：400–800 tokens
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- 最近对话轮次：500–1000 tokens
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- 当前输入：~50 tokens
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vLLM 服务端的 `max_model_len=65536` 是全局配置，**不需要为助手改动**
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（那是共享服务）——短上下文靠客户端控制实际 prompt 长度即可。
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短上下文不只省资源，还直接降低首 token 延迟，这对"回应及时"是关键。
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## 九、工程陷阱记录
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1. **本机 vLLM 思考字段名是 `reasoning`**，不是 `reasoning_content`（DeepSeek 的写法）。
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2. **只接受一条 system 消息**，多条直接 400。
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3. **开思考会吃掉 `max_tokens` 预算**，导致回答被截断。
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语音场景下 `max_tokens` 本来就要设小，这个问题会被放大。
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4. N5095 上系统 `python3` 无 PIL，测试脚本要用 venv 里的解释器。
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