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14090b625a
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8a12b2de6a
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 ylhan
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8a12b2de6a | ||
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ylhan
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f0dce05ac1 | ||
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ylhan
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05933d168f | ||
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ylhan
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26182e971e | ||
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ylhan
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2ef6fe215c | ||
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ylhan
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bb4fa3028e | ||
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ylhan
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2b6093d392 | ||
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ylhan
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bdd6bfb63d | ||
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ylhan
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152b919b25 | ||
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ylhan
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525e9f20d9 | ||
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ylhan
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62d5acaecd |
+151
@@ -0,0 +1,151 @@
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# Ubuntu 中文输入法（Fcitx5 + Rime）安装与配置
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> 环境：Ubuntu 22.04，GNOME + Wayland
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> 方案：Fcitx5 + Rime（朙月拼音），默认输出简体中文
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## 一、卸载 IBus（避免冲突）
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Ubuntu 默认使用 IBus，建议彻底移除以防止干扰：
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```bash
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sudo apt remove ibus
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killall ibus-daemon # 确保进程终止
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```
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## 二、安装 Fcitx5 及 Rime 组件
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install fcitx5 fcitx5-chinese-addons fcitx5-rime fcitx5-module-cloudpinyin fcitx5-config-qt
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```
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各组件说明：
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- `fcitx5-rime`：Rime 引擎支持
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- `fcitx5-chinese-addons`：中文相关扩展
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- `fcitx5-module-cloudpinyin`：可选，启用云拼音（新词联想）
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- `fcitx5-config-qt`：图形化配置工具（即使在 GNOME 也能用）
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## 三、配置环境变量
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为了让所有应用（GTK/Qt）识别 Fcitx5，需配置环境变量：
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```text
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vim ~/.pam_environment
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```
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添加以下内容：
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```bash
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GTK_IM_MODULE=fcitx
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QT_IM_MODULE=fcitx
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XMODIFIERS=@im=fcitx
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```
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> 💡 注意：Ubuntu 22.04 使用 GNOME + Wayland，**必须使用 `.pam_environment`**，`.profile` 或 `.bashrc` 在某些场景下会失效。
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## 四、重启或重新登录
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注销当前用户并重新登录，使环境变量生效。
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## 五、配置输出简体中文
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刚安装完 Rime，默认可能输出**繁体字**（如「妳好」）。我们需要配置默认使用简体方案。
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Rime 的配置文件位于：
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```bash
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~/.local/share/fcitx5/rime/
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```
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创建或编辑：
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```bash
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vim ~/.local/share/fcitx5/rime/default.custom.yaml
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```
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填入以下内容（关键！）：
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```yaml
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patch:
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# 把简体拼音放在第一个，默认就用它
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schema_list:
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- schema: luna_pinyin_simp # 朙月拼音·简化字（简体）
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- schema: luna_pinyin # 朙月拼音（繁体，保留备用）
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# 你其他的方案，比如五笔、双拼等
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```
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> ⚠️ 重要提醒：
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>
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> - 通过 `schema_list` 设置输入方案列表，**放在第一个的方案即为默认方案**。
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> - `luna_pinyin_simp` 是朙月拼音简化字版本，直接输出简体中文。
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修改配置后，**必须执行 Deploy 才会生效**：
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右键点击系统托盘中的 **Fcitx5 图标**（键盘或"中"字），选择 **"Deploy"**（部署），等待弹出"成功"提示。
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> ✅ 部署成功后，输入 `nihao` 应显示 **「你好」**（简体）。
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## 六、美化面板主题
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默认面板较为朴素，可通过主题美化。
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### 1. 安装 Material 主题
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```bash
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sudo apt install fcitx5-material-color
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```
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### 2. 配置主题与字体
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打开 Fcitx5 配置工具：
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```bash
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fcitx5-config-qt
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```
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在图形界面中：
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1. 点击左侧的 **"附加组件"**（Addons）
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2. 找到 **"经典用户界面"**（Classic User Interface）
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3. 点击右侧的 **"配置"** 按钮
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4. 在弹出的窗口中设置：
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- **主题**：选择 `Material-Blue`（或其他喜欢的主题）
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- **字体**：设置为 `Noto Sans CJK SC 12`
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- **垂直候选列表**：勾选（可选）
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点击 **"应用"** 或 **"确定"** 保存设置。
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> 其他可选主题：`Material-Red`、`Material-Green`、`Dark` 等。
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重启 Fcitx5 或重新登录即可看到效果：圆角、阴影、彩色高亮，现代感十足。
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### 3. 使用 GitHub 主题包（更丰富）
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如果想要更接近 macOS 风格的主题，可以使用开源主题包：
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- 仓库地址：<https://github.com/thep0y/fcitx5-themes-candlelight>
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下载并安装：
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```bash
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git clone https://github.com/thep0y/fcitx5-themes-candlelight.git
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cd fcitx5-themes-candlelight
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./install.sh # 按照下面提示输入然后回车就能自动安装好
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```
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> 安装完成后，主题已经就绪，此时只需要执行一次 Deploy：
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>
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> - 右键点击系统托盘中的 **Fcitx5 图标**（键盘或"中"字）
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> - 选择 **"Deploy"**（部署）
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> - 等待弹出"成功"提示
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> 💡 主题效果预览图来自知乎图床，未随笔记保留；实际效果以本地安装后为准。
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## 七、常用技巧
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- **切换中英文**：`Ctrl + Space`（可自定义）
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- **切换简繁**：`F4`
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- **翻页候选词**：`PageDown` / `+` 键
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- **部署配置快捷方式**：右键 Fcitx5 图标 → Deploy
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@@ -0,0 +1,499 @@
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# AI 桌面陪伴助手 · 实施规划 v2.4
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> 📁 **代码已与本文档分离**（2026-09-15）。本目录（Obsidian 笔记库）只保留
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> 方案、P0 报告和硬件记录；所有代码在 **`~/workspace/ai-companion/`**
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> （独立 git 仓库），包括：助手本体、TTS 服务、P0 基准脚本、ESP32 固件、
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> `README.md`（代码说明）、`部署说明.md`（运维）——这两份也在代码仓库。
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> 更新：2026-09-15。状态：**助手本体已在服务器上实现并跑通**（端到端测试 16/16）；
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> **Pipecat 实时语音链路已闭环**（见 §10 与
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> `P0-Pipecat传输层实验报告.md`）——A 方案已确定：Pipecat 管传输/帧/RTVI，
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> 自有引擎管会话语义；当前风险转为真实首音延迟与真人中文识别率；
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> 设备侧（N5095 外设桥、ESP32）尚未开始。
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> 已确认：Ubuntu 24.04；N5095 / 16G 作为**客户端**；助手本体部署在 cadadmin-server（i9-14900K / 3090）；麦克风、音箱、摄像头均未购；屏幕已于 09-14 到货并点亮（2.8 寸 ILI9341 触摸屏，非原定的 1.28 寸圆屏）。
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> 核心目标：听得清、回应及时、可打断、表情明确、转头自然。
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> 最新外形要求：屏幕不用太大；摄像头水平可用旋转总行程至少180°，按正前方左右各90°理解，不是镜头视场角180°。
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> 原方案备份：AI桌面陪伴助手方案.v1备份.md。本版指标为拟定目标，不是已测性能。
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> **本版重大变更：架构从"单机"改为"服务器即助手、本地为客户端"。**
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> 起因要说得准确：**N5095 并非跑不动本地语音**。实测证明它能跑
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> Zipformer STT（RTF 0.22）和 Piper TTS（RTF 0.36），是一条可用的低配本地链路。
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> 真正的问题是——**它达不到当前的目标音质与延迟**：音质令人满意的
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> Qwen3-TTS 在 N5095 上 RTF 高达 1.86（慢于实时），而服务器上只有 0.09。
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> 所以是"本地语音可用但不够好"，不是"本地语音不可行"。
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> 详见 `P0-语音基准报告.md`。
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> 变更后 N5095 只做 USB 外设接入与网络桥接，**不运行 STT/TTS/LLM 等重型推理**
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> （轻量推理仍在本地，见 §1）。
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> 详细部署现状见代码仓库里的 `部署说明.md`，实测数据见本目录的五份 P0 报告。
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## 1. 范围与待讨论事项
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第一版做好中文语音、屏幕表情、按用户隔离的记忆；同一轮开发加入多人脸跟踪、轮流交互和显式身份切换。录入式人脸识别作为可关闭的试验功能，实测达标后用于身份建议；重叠说话分离、可靠声纹认人不作为首版要求。视觉问答和米家后续加入。
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| 项目 | 状态/建议 | 影响 |
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| **主机分工** | **服务器（cadadmin-server）跑助手本体；N5095 降为客户端/外设桥** | **v2.4 重大变更，见 §2** |
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| 服务器 | i9-14900K / 32线程 / 188G / RTX 3090 24G，局域网延迟 1–2ms | 与 N5095 同局域网，1ms 级 |
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| N5095 角色 | USB 麦克风阵列、USB 摄像头、DoA 读取、WebRTC 客户端、串口给 ESP32 | **不运行 STT/TTS/LLM 等重型推理**；本地仍跑 VAD、唤醒词、人脸检测等轻量推理（这些延迟敏感或依赖本地硬件，放服务器反而更慢） |
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| 使用人数 | 本人使用为主，同时考虑多人扩展 | 首版基础多人，身份与会话从一开始分离 |
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| 新增预算 | 服务器为复用已有机器，不算追加采购 | 音频优先，其次屏幕，再机械 |
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| 操作系统、现有外设 | Ubuntu 24.04 已确认；麦克风、音箱、摄像头都没有；屏幕已到货 | 需采购音频与摄像头 |
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| 使用距离 | 待确认；暂以桌面约0.5～2米作为测试设计假设 | 不能当作已确认需求或性能保证 |
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| 屏幕 | **已到货：2.8 寸 ILI9341 触摸屏**（与原定 1.28 寸圆屏不符，待确认最终形态） | 见 `ESP32-S3与2.8寸SPI触摸屏接线记录.md` |
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| 摄像头旋转 | 水平可用总行程至少180°，正前方左右各90° | 优先屏幕与摄像头共用一轴头部，麦克风固定底座 |
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| **LLM** | **DeepSeek `deepseek-flash`（云端，关思考）**；本机 Qwen3.8-27B 已停用 | 首 token 0.8–1.2s；月费来自 LLM 与按需视觉 |
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| **TTS** | **Qwen3-TTS 1.7B（服务器 3090）**，Serena 音色 + 轻快活泼指令 | RTF 0.55–0.94；首音延迟的主要来源 |
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| **STT** | Zipformer 中英双语 int8（CPU）——**仍是 2023 年模型，中文识别率未测** | v2.4 未替换，遗留项 |
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| 米家设备 | 到扩展阶段收集型号、地区、网关/HA情况 | 集成与采购选择 |
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| 结构 | 屏幕/摄像头到货后称重，确认加工条件 | 电机、支架、电源 |
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## 2. 总体架构
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```text
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┌─ cadadmin-server（172.16.1.101）—— 助手本体 ────────────────┐
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│ 会话引擎（身份 → 记忆 → LLM → TTS） │
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│ ├─ LLM：DeepSeek deepseek-flash（云端，关思考） │
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│ ├─ TTS：Qwen3-TTS 1.7B（RTX 3090，独立 HTTP 服务 :18040） │
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│ ├─ 传输：Pipecat SmallWebRTC :7860（实时链路已闭环） │
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│ ├─ STT：Zipformer 中英宽带 int8（CPU 4 线程） │
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│ ├─ 记忆：SQLite（按 owner_user_id 强制隔离） │
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│ └─ 身份：手动切换 + 访客兜底 │
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└────────────────────────────────────────────────────────────┘
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▲ WebRTC（实验中） ▲ 手机/浏览器客户端
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│ 局域网 1–2ms │
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┌─ N5095 / 16G —— 客户端 / 外设桥 ───────────────────────────┐
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│ USB 麦克风阵列（固定底座）──处理后音频、DoA──┐ │
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│ USB 摄像头（随头部转动）──本地图像───────────┤ │
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│ ├─ DoA 读取（本地，**不过网**——转头回路延迟敏感） │
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│ ├─ 本地人脸检测 / 目标锁定 → 角度控制（不依赖LLM响应） │
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||||||
|
│ ├─ 插话检测、音频编解码、WebRTC 客户端 │
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|
│ └─ USB 串口 115200 → ESP32 │
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└────────────────────────────────────────────────────────────┘
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│
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▼
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ESP32-S3：本地表情、运动轨迹、限位、心跳超时处理
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├─ SPI → 2.8寸 ILI9341 触摸屏（已到货）
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└─ 控制信号 → 一轴执行器（独立合适供电支路）
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```
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- **分工原则：延迟敏感且硬件绑定的留在本地**（音频进出、唤醒、VAD、
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插话检测、DoA、表情/动作），**算力密集的放服务器**（STT、TTS、LLM 调用、记忆）。
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- Pipecat作为唯一会话管线框架。服务器侧用 WebRTC 传输（SmallWebRTC），
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它**自带** AEC、抖动缓冲、丢包恢复的实现，省去了自行编写。
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[传输选型](https://docs.pipecat.ai/client/concepts/choosing-a-transport)
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- ⚠️ **但"WebRTC 自带 AEC"不等于 AEC 问题已解决。** 框架有实现，不代表
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链路配置对了。至少要满足：
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1. N5095 的 WebRTC 客户端把**麦克风采集**和**扬声器播放参考信号**都正确
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送入音频处理模块——播放参考缺失或时间戳不对齐，AEC 就不会工作；
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2. XVF3800 自身的 AEC 路由要实测（它自己也会做回声消除，两处 AEC
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串联可能互相干扰，需要确认该用哪一个、另一个是否要关）；
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3. 打断检测依赖 AEC 的输出质量，AEC 不对，打断就会误触发或漏触发。
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**P2 的 AEC 项保持"待验证"，在真实麦克风+音箱接上并实测前不算通过。**
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- 不叠加Vision Agents：它是Stream的独立框架，不是Pipecat官方扩展。人脸检测另选轻量本地模型。[项目官方仓库](https://github.com/GetStream/vision-agents)
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- STT/TTS采用可替换适配器（本地/远端两种后端已实现）。LLM 为 DeepSeek
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`deepseek-flash`；这是可更新别名，实施时记录实际版本并做流式/工具调用验证。
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**实测必须显式关闭思考模式**，否则多轮与工具回灌一律 400。
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[官方公告](https://deepseek.com/news/deepseek-v4-1-flash/) · 详见 `P0-DeepSeek验证报告.md`
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- **视觉跟随在客户端做**（N5095 本地），先试640×480、5～10fps，
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按CPU、温度和延迟调整，未承诺该帧率已可达到。视觉问答按请求抓拍和缩放上传，
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不持续发送视频。
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- CPU标称TDP不能当整机常开功耗；实际插座功率、风扇噪声、温度在原型阶段测量。
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- **降级策略**：服务器或网络失效时，本地按键、静音和屏幕继续工作；
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建议保留一个极小的本地 TTS 兜底（piper-x_low 仅 20MB、RTF 0.17），
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用于播报"网络断了"——这是设备失联时唯一能出声的东西。
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### 视频采集与框架边界
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- Ubuntu由单一CameraService通过OpenCV/V4L2打开摄像头，维护带单调时间戳的最新帧；检测、身份候选和视觉问答共享采集源，不分别抢占设备。
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- 本地检测以低分辨率/限帧消费最新画面，积压时丢旧帧；按需问答读取足够清晰的新帧并缩放编码。必要时从较高分辨率采集再降采样，实际USB带宽和解码负载需测试。
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- Pipecat通过自定义适配器接入图像帧/取图工具。模型支持图像不等于当前Pipecat适配器已支持该模型的图像格式；P0补测纯文本流式、图片输入、工具调用、取消/超时四条路径。图像不通过时先修适配，不因此更换整套框架。[Pipecat DeepSeek服务](https://docs.pipecat.ai/api-reference/server/services/llm/deepseek)
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- 图像请求带request_id、拍摄时间和会话轮次，过期帧拒绝使用，图片不无限留在对话历史中。摄像头拔出后禁用视觉，语音保持可用。
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- 音频回调只做轻量读写；识别、合成和视觉推理在受控工作线程/进程执行，不能阻塞会话事件循环。各队列有限长，TTS限制预生成量。
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## 3. 实施阶段与验收
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阶段通过后再扩大范围，不预先给出未经验证的固定工期。
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**进度列说明**：✅ 完成 · 🔶 部分完成 · ⬜ 未开始
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| 阶段 | 实施内容 | 拟定完成标准 | 进度 |
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|---|---|---|---|
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| P0 环境与服务 | 盘点Ubuntu版本/USB；固定依赖；本地STT/TTS基准及DeepSeek请求 | 样例音频/文本先测试；设备到货后10次录放测试；记录RTF、首音延迟、CPU和内存 | 🔶 **环境盘点、STT/TTS/LLM 基准、DeepSeek 四条路径均已实测**；缺 10 次录放（无音频硬件）。**STT 中文识别率仍是未闭合项** |
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||||||
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| P1 基础语音 | 按键启动；流式回复；停止按钮；超时提示 | 20轮固定中文用例至少18轮完成；短问答结束到首段有声回复，目标P50≤2秒、P95≤4秒 | 🔶 **链路已跑通**（文本/音频 → STT → 记忆 → LLM → TTS → 音频，16/16 通过）；缺实时音频进出、按键、20 轮用例。首音实测约 1.5s，加 VAD 后 **2.0–2.2s，卡在目标线** |
|
||||||
|
| P2 外放与表情 | AEC、打断、唤醒；听/想/说/离线/静音表情 | 指定距离音量下20次打断至少18次成功；检测到有效用户语音至停播目标≤300ms；30分钟外放无自我触发；运行2小时稳定 | ⬜ 未开始。**AEC 待验证**——WebRTC 有现成实现，但需要麦克风采集与播放参考正确送入、且 XVF3800 自身的 AEC 路由要实测（见 §2） |
|
||||||
|
| P3 多用户记忆 | 用户档案、显式切换、偏好/摘要/修改/遗忘 | 两个用户同一问题得到各自偏好；未知用户无私人记忆；重启保留、更正/删除有效 | 🔶 数据层已实现并测试（身份隔离、越权删除、级联清理、候选不参与检索共 28 项）；缺"修改/遗忘"的用户入口 |
|
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| P4 一轴转头 | 静态DoA/人脸验证，再接电机；锁定和限位 | 左/中/右各10次唤醒至少27次转向正确区域；轻微移动不频繁摆动；断联/重启不撞限位；运动时重复P2测试 | ⬜ 未开始，待摄像头与电机 |
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| P4a 基础多人/身份试验 | 2～3张脸跟踪；轮流发言；可选录入式人脸识别 | 20次轮流唤醒至少18次选中正确目标；同方向/交叉/遮挡时允许拒判；未知人、身份切换不得串记忆 | 🔶 `IdentityProvider` 接口与手动切换已实现（人脸候选**不自动切换**已测试）；缺人脸检测 |
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| P5 扩展 | 按需视觉问答；HA接一盏灯 | 检查10次视觉请求；开关灯、离线、超时均反馈真实结果 | 🔶 工具调用链路已验证（DeepSeek 与本机 vLLM 均通过）；缺米家与视觉 |
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验收记录距离、背景声音、播放音量、网络、模型版本、样本数。目标用于定位瓶颈，不保证所有环境都达到。耳麦通过不能代替远场外放验收。
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**v2.4 新增的验收项**：
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- **首音延迟必须按部署机（服务器）测**，不能沿用开发机的数字。
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同一份代码在 N5095 上首音 1980ms，在服务器上 179ms（vits 时代）。
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- **TTS 与 STT 的线程配置分别测**。实测两者线程扩展方向相反：
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STT 超过 2 线程急剧退化（N5095 无 AVX2，4 线程慢 3.9 倍），
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TTS 是线程越多越快。不能沿用一套配置。
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- **换语音模型时必须重测首音延迟**。Qwen3-TTS 比 vits-zh-ll 音质好一个档次，
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但首音从 179ms 涨到 1545ms（8.6 倍）。音质与延迟在这个硬件上是此消彼长的。
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P2的30分钟/2小时测试仅是初步门槛，不能证明长期稳定。阶段通过后做一次正常音量下至少8小时运行：记录误唤醒次数、内存增长、音频欠载、重连及温度。P4a把“转对人”和“认对身份”分开统计，额外报告误认、拒判、切换次数，不用总成功率掩盖串身份。测试人数不足时，多用户记忆可用模拟身份测试，人脸/发言者匹配则明确标记未实测。
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## 4. 分批采购清单
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> **v2.4 更新（2026-09-15）**：ESP32-S3 开发板与屏幕**已于 09-14 到货并点亮**，
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> 但屏幕是 **2.8 寸 ILI9341 触摸屏（240×320）**，与原定的 1.28 寸 GC9A01 圆屏不符。
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> 接线与测试程序见 `ESP32-S3与2.8寸SPI触摸屏接线记录.md`。
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> **最终屏幕形态待确认**——这会影响外壳与转台结构设计，越早定越省返工。
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> 下列清单已按现状调整。
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本表未报价：用户预算尚未确定，具体SKU和商家现价需核价。**当前实际还缺的只有音频（麦克风阵列+音箱）和摄像头。**
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### 第一批：已基本到位
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| 物品 | 数量 | 状态 |
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|---|---:|---|
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| ESP32-S3开发板 | 1 | ✅ 已有 N16R8（带 PSRAM） |
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| 屏幕 | 1 | ✅ 已有 2.8 寸 ILI9341 触摸屏（**非原定 1.28 寸圆屏**） |
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| USB数据线 | 按缺口 | 按缺口补 |
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| 杜邦线/面包板/绝缘固定件 | 1套 | 按缺口补；只用于逻辑低电流，不走电机大电流 |
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| 瞬时按键 | 2 | 待购；会话停止、软件静音，不宣称物理断麦 |
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若最终决定用 1.28 寸圆屏形态，仍需单独采购 GC9A01 模块；若接受 2.8 寸方屏，则本批已完成。
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两种形态的表情素材、外壳和结构设计都不同，**先定形态再动结构**。
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### 同期优先核价：音频套件
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| 物品 | 数量 | 优先候选/要求 | 下单条件 |
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|---|---:|---|---|
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| USB麦克风阵列 | 1 | Seeed reSpeaker XVF3800 USB 4-Mic Array成品板 | 核对具体SKU、USB固件、目标系统、DoA例程、录放音通道、输出与附件；报价合适再买 |
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| 有源小音箱 | 1套 | 需新购；3.5mm模拟输入，体积小，合适独立供电 | 与阵列输出匹配；初期不选只能走USB音频/蓝牙的音箱 |
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| 音频线 | 按缺口 | 匹配两端的3.5mm音频线 | 查套装是否自带 |
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阵列官方资料列出USB音频、DoA主机控制、可接耳机/有源音箱的AUX输出。采购成品板，不能仅凭XMOS芯片名替代。[Seeed官方文档](https://wiki.seeedstudio.com/respeaker_xvf3800_introduction/)
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拟定路径（v2.4 修正：TTS 已不在 N5095）：
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服务器 Qwen3-TTS → WebRTC → N5095 → 阵列 USB 播放端点 → AUX → 有源音箱
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AEC 需要实际播放参考；同一板卡也要验证固件/通道配置，不能假定接上即成功。[XMOS官方指南](https://www.xmos.com/documentation/XM-014888-PC/pdf/xvf3800_user_guide_v3.2.1.pdf)
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**注意**：播放链路跨了服务器和客户端两侧，AEC 所需的"播放参考信号"必须在
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N5095 本地可得（即从阵列 USB 播放端点或本地播放缓冲取），**不能依赖服务器侧的回放时钟**——
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两侧时钟不同步，参考信号就对不齐。[详见 §2 的 AEC 说明]
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不为了阵列额外购买XIAO ESP32S3，主机直接接USB即可。最终内置喇叭/功放留到结构阶段，按接口、电压、阻抗和功率匹配。
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### 第二批：摄像头
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- 需新购普通USB UVC单目摄像头1个，支持1080p及低分辨率模式。为早测多人/身份，可与第一批一起买；无需增加第二台摄像头。
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- 优先小巧轻便、可固定、柔软线缆、有视场角资料的型号；近距离物品问答需核对最近对焦距离。
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- 摄像头随头部水平旋转，可用总行程至少180°（左右各90°）。这是机械旋转范围，不要求购买180°鱼眼镜头。单摄像头只覆盖当前朝向的视野，转动可依次查看不同方向，不能同时看全180°范围。
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- 首版多人按当前视野内、轮流发言验证。镜头选型兼顾多人覆盖与脸部像素，过广视角会让远处脸变小。
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- 不需要双目/深度相机和ESP32-CAM。摄像头不影响P0～P3先行。
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### 第三批：机械结构确定后购买
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| 物品 | 为什么暂缓 | 解锁条件 |
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|---|---|---|
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| 舵机/步进 | 已要求可用行程≥180°，重量/重心/噪声未知，暂不锁MG996R/DS3218 | 称重后选型；额定/机械行程要有软限位余量，实测可用行程≥180° |
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| 电机电源/降压 | 电压及启动/堵转电流依赖电机 | 数据表确认，峰值留余量 |
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| 转台/轴承/支架/外壳 | 安装孔、重心、线缆弯曲需配合 | 原型尺寸确定 |
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| 步进驱动、回零开关、编码器 | 取决于执行器及是否需要实测位置 | 电机方案确定 |
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| USB Hub | 主机可能已有足够接口 | P0盘点确认不足 |
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| 米家网关/新设备 | 兼容性依型号地区而异 | 现有设备验证后再定 |
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当前不采购：新主机、GPU、双目相机、HC-05蓝牙、第二块视觉MCU、电池系统。
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## 5. 音频与陪伴行为
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### 语音方案（v2.4 已实测定稿）
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STT是语音转文字，TTS是文字转语音。**v2.4 起重型语音推理（STT/TTS/LLM）全在服务器**，
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N5095 只做音频进出与本地轻量推理。
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准确的表述是：**N5095 能完成低配本地语音，但达不到当前的目标音质与延迟**。
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实测它能跑 Zipformer STT（RTF 0.22）和 Piper TTS（RTF 0.36）；而音质达标的
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Qwen3-TTS 在它上面 RTF 1.86（慢于实时），在服务器上只有 0.09。见 `P0-语音基准报告.md`。
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| 模块 | 采用方案 | 实测 | 备选与限制 |
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|---|---|---|---|
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| VAD | 本地轻量VAD | — | 单独处理唤醒和说完判断 |
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| 唤醒 | sherpa-onnx中文关键词检测作为候选 | — | 单独模型/词表，用户确定称呼后调阈值；普通STT不会自动等于唤醒引擎 |
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| STT | **Zipformer 中英双语 int8**（服务器 CPU 4线程） | RTF 0.03 | ⚠️ **最大功能风险**：仍是 2023 年模型，**中文真人识别率至今无可信数据**。音频硬件到手后优先录制本人语音算 CER，并与 SenseVoice / faster-whisper large-v3 对比（已下载待测） |
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| TTS | **Qwen3-TTS 1.7B-CustomVoice**（服务器 3090，独立 HTTP 服务） | RTF 0.55–0.94 | 音色 Serena + 指令"用轻快活泼的语气说"（用户试听选定）。备选：vits-zh-ll（RTF 0.09 但音色不满意）、CosyVoice 2/3（未测）。**首音延迟需按真实链路重测**，见 §10 |
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| LLM | **DeepSeek `deepseek-flash`**（云端，关思考） | 首 token 0.8–1.2s | 本机 Qwen3.8-27B 的 vLLM 已停用——GPU 让给 TTS。可改 `AI_LLM_PRIMARY=local` 切回，但切回后 GPU 不够跑 Qwen3-TTS |
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[sherpa-onnx官方功能](https://k2-fsa.github.io/sherpa/intro.html)、[SenseVoice模型说明](https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/sense-voice/pretrained.html)、[中文VITS模型](https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/tts/pretrained_models/vits.html)。以上说明模型/运行时支持，不构成性能保证。
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**音质与延迟的取舍（v2.4 的核心权衡）**：同一台服务器上
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| 配置 | 首音延迟 | 音质 |
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|---|---|---|
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| 本地 Qwen3.8-27B + vits-zh-ll | **179 ms** | 用户不满意 |
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| DeepSeek + Qwen3-TTS | **1545 ms** | 用户试听选定 |
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用约 1.4 秒的首音延迟换音质。这个取舍是可逆的（改配置即可），
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但**在 24GB 显存下两者不可兼得**。后续若装成 flash-attn 或实现真流式，
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延迟可望收回一部分——详见 `P0-Qwen3TTS报告.md`。
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P0测试10～20条不同长度中文，覆盖数字、日期、中英混读。记录STT识别错误、语音结束后等待时间、TTS首段耗时和RTF（生成/处理耗时除以音频时长，低于1表示平均快于实时）。音频与视觉并发时重测，限制推理线程和视觉帧率，避免CPU争抢。
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**v2.4 补充：STT 与 TTS 的线程配置必须分别调**——实测两者线程扩展方向相反。
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TTS按语义短句合成并播放，不把整段一次合成称为原生流式；分句仍要测首音等待、接句停顿及取消响应。本地效果不达标时先调整模型/线程/分句，再讨论是否开启云端后备，不自动发送音频到第三方。
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- 本地唤醒引擎保持工作；闲置时暂停完整识别、降低视觉频率。保留短时内存音频预卷（初始0.5～1秒）避免唤醒后吞掉指令开头，静音时清除缓冲。[关键词检测官方文档](https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/kws/index.html)
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- 活跃会话内允许免唤醒接续，初始闲置超时20秒后回到待机，参数可调。多人时其他人的普通谈话不应自动抢占；以唤醒/显式切换为主要入口。
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- 记录阵列实际采样率、通道和采样格式，STT/TTS边界显式重采样；避免把原始麦克风/回放参考通道当成处理后语音。Ubuntu固定设备标识和录放音路由，不依赖重启后会变化的默认声卡序号。
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- DeepSeek输出区分最终回答、思考内容、工具调用与工具结果，只将面向用户的回答交给TTS；数字/日期/单位和Markdown做轻量朗读归一化。
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- P1按键启动，P2再加唤醒。语音活动检测、说完判断、唤醒是不同环节。
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- 打断时取消旧回复生成、TTS和待播缓冲，丢弃旧轮次迟到结果，不能暂停后继续放旧回复。
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- 分别测安静、设备外放、背景音乐、风扇噪声；P4加入运动噪声，装壳后重测。
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- 默认简短自然回复；等待时及时更新表情，长回复按语义分段播放。
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- 明确待机、在听、思考、说话、静音、离线状态。专注/夜间默认不主动开口，主动问候后续再加。
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- 网络失败给简短提示，本地按键、静音和屏幕继续工作，不反复播旧回复。
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- 麦克风、音箱、电机尽量机械隔离；软件静音和真实物理断麦需明确区分。
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### 客户端/服务器的音频边界（v2.4 定稿）
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**决定日期：2026-09-15。这条边界决定 WebRTC 客户端的接口形态、
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首音延迟预算和隐私边界，先定下来再写代码。**
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| 问题 | 决定 | 理由 |
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|---|---|---|
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| **传什么** | **闲置关闭，会话中持续上传**（含 0.5–1s 预卷） | 闲置时服务器**完全听不到**房间声音（隐私）；会话中上传完整音频流，服务端才能做可靠的"说完判定"（方案 §5 要求）。折中方案见下 |
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| **唤醒** | **本地**（N5095） | 延迟低、断网也能响应；唤醒词模型轻量，N5095 跑得动。且它是"**注意力**的门"，不是"音频传输"的门 |
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| **打断判定** | **客户端** | 三条理由：① WebRTC 的 AEC 本来就在客户端跑（需要播放参考），客户端的麦克风信号已是去过回声的；② 客户端**知道自己正在播什么**——"用户在助手说话时开口"本地就能判，不需要额外协议；③ 比服务端判定少一个网络来回，更容易满足 ≤300ms |
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| **断线/抖动** | WebRTC 内建 ICE restart 重连；抖动缓冲初始 **100–200ms**，实测调整 | 缓冲换稳定性，但**直接加首音延迟**，不能凭感觉设，必须实测 |
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#### 状态机
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待机（不上传任何音频）
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│ 本地唤醒词命中
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会话中（持续上传音频 + 控制信号）
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│
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│ 闲置超时 20s（可调）
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▼
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待机（停止上传）
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**关键点：唤醒控制的是"是否上传"，不是"是否处理"。**
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闲置时麦克风数据只进本地唤醒引擎，不出网。
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#### 接口约定
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**N5095 → 服务器**
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- 音频流：16kHz 单声道（WebRTC 内部用 Opus 编码）
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- `wake` 信号：本地唤醒词命中，会话开始
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- `barge_in` 信号：用户在助手播放期间开口，服务端据此取消当前生成
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- `identity_hint`：本地人脸候选（**仅建议，不自动切身份**，见 §6）
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**服务器 → N5095**
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- 音频流：TTS 合成结果（Qwen3-TTS 输出 24kHz，需重采样到播放端）
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- 状态事件：`listening` / `thinking` / `speaking` / `idle` —— 客户端据此渲染表情并判断"是否正在说话"
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#### 三条必须遵守的约束
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1. **播放参考信号必须在 N5095 本地可得**。AEC 需要它，而服务器与客户端的
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回放时钟不同步，不能依赖服务器侧的时间戳。从阵列 USB 播放端点或
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本地播放缓冲取。
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2. **预卷缓冲 0.5–1s**。唤醒/打断判定完成到开始上传之间有延迟，
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不留预卷会吞掉用户指令的开头。静音时清除缓冲。
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3. **会话中持续上传 ≠ 持续存储。** 服务端处理完即丢弃，
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默认不落盘（方案 §8："默认不存原始音视频"）。
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#### 这条边界的已知代价
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- 会话中上传的是**连续音频**，包括用户的停顿、思考声和周围环境音。
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服务器处理这些数据，但不存储。
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- 客户端 VAD/唤醒的**误判会切掉话头**——这是"闲置不上传"的固有代价，
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靠预卷缓冲缓解，不能消除。
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- 抖动缓冲直接计入首音延迟。**做 WebRTC 客户端时必须一并测**，
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否则首音延迟数字不完整（见 §10）。
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## 6. 朝向与机械
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DoA是声源来向，不代表身份或距离。阵列固定底座，摄像头随头部转动。
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状态：待机 → 有效唤醒 → 可靠DoA粗转 → 匹配人脸 → 锁定 → 丢失短暂保持 → 超时待机。多人先按轮流发言处理；同方向多人或重叠说话时保持目标/请求轮流，不凭DoA猜身份。
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### 多人能力与避免返工
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- 基础多人：同画面维护多个临时track_id，记录位置和最后出现时间；用带时间戳的DoA与人脸位置关联当前发言目标，设置切换滞后。走位/遮挡后track_id可能变化，不能充当永久身份。
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- 读取DoA时核对固件、波束选择和单位。XVF3800可返回多个波束角度，它们不是“几个人的身份/独立语音”；不要直接把第一个角度当发言者。优先用与当前处理后音频对应的选中波束，查不到可靠对应时允许拒判。[官方主机控制代码](https://github.com/respeaker/reSpeaker_XVF3800_USB_4MIC_ARRAY/blob/master/python_control/xvf_host.py)
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- 首版可靠身份入口：手动/对话确认切换到已建档的user_id；无法确认时使用unknown/guest。看到熟人不等于确认他正在说话。
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- 显式报名字用于个性化档案选择，不是身份认证，不能据此解锁敏感信息或权限。信任等级与user_id分开，未来增加认证时不改普通偏好存储。
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- 可选人脸试验：OpenCV YuNet检测+SFace特征作为候选，需用户主动录入、相似度阈值和未知人拒判。低频识别，平时跟踪；不用于门锁/支付或敏感身份认证。[OpenCV官方教程](https://docs.opencv.org/5.0/tutorials/dnn/dnn_face/dnn_face.html)
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- 注册特征本地保存，可查看和删除；识别不确定时不读取/写入私人记忆。群体会话默认仅共享明确公开的上下文，不主动播报私密记录。
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- 预留IdentityProvider接口：输入时间戳、track_id、候选身份、置信度与来源；输出确认的user_id或unknown。后续声纹模块可接入此接口，不改记忆表结构。
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- 声纹认人、声音与人脸可靠绑定、重叠语音分离属于更高难度阶段，不承诺通过增加一块阵列即可解决。第一版不做全场多人同时自由插话。
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- 调试候选：3～5°死区、丢失保持1～2秒；速度/加速度实机调节。
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- 坐标约定：从设备视角向右为正。标定阵列零点、摄像头中心、电机零点；统一DoA单位和方向。
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- 人脸像素位置经相机内参/标定换算成相对角度，再加头部角度估计，不能把像素直接当绝对角度。
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- 普通位置舵机先做平滑目标角度，不默认再加内环PID；无反馈时只有估计位置。
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- 摄像头与麦克风有位置偏移，近距离DoA和画面方位不完全重合；先粗转，再以视觉纠偏。运动过程中按时间戳使用对应角度估计，避免拿旧图配新角度。无反馈舵机的首版身份匹配优先在稳定停转后进行。
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- 步进需独立驱动器、明确STEP/DIR等接口，补回零/失步/软限位。
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- 只做左右一轴，用户要求摄像头可用总行程至少180°；初始工作范围设为[-90°, +90°]，屏幕与摄像头共用转动头部，麦克风固定底座。不要求连续360°旋转。
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- 执行器实际机械行程须大于工作范围，以留软/硬限位余量；采购候选可考察标称270°的位置舵机，但型号、真实行程及噪声仍待核对。不能把普通标称180°舵机两端硬顶当作已满足要求，也不选无角度定位反馈的连续旋转舵机来直接代替位置舵机。
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- 转轴/轴承承担结构负载；USB摄像头线、屏幕/MCU线缆在左右端点均要有弯曲余量，避免拉扯插头。有限180°往返先用柔软线缆和固定应力释放，不把滑环列为必需采购件。
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- P4增加行程验收：实测摄像头左右端点至少相差180°，端点不碰撞、不拉线；低速往返100次检查线缆、USB掉线、抖动和供电。上电及重连仍须受限速和限位约束。
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- MCU独立限位和断联停止；失联先停止更新轨迹，保持/卸力按结构实测，避免盲目断电造成坠落。
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- 电机独立合适供电支路并正确共地，选合适线径/端子/去耦，不由ESP32板载电源或面包板供大电流。
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## 7. 串口协议与恢复
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先用UTF-8单行JSON、换行分帧，字符串换行由JSON转义。115200起步。Linux可能ttyUSB/ttyACM，Windows为COM，使用可配置稳定设备标识。
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```json
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{"v":1,"seq":101,"type":"expression","state":"listening"}
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{"v":1,"seq":102,"type":"motion","yaw_deg":20,"max_speed_deg_s":25}
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{"v":1,"seq":102,"type":"ack","status":"accepted"}
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```
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- 表情和运动分开；转向目标最新值优先，不排队执行过时动作。
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- 定义版本、字段范围、最大帧长（初始1KB）、坏帧丢弃和超时恢复。
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- seq关联请求与确认；重试不能重复动作。accepted仅表示收到，无传感器不能报告实测已到位。
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- 心跳500ms、失联2秒触发本地停止作为初始候选参数，实测后定稿。
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- MCU重启发hello/能力信息，重连恢复当前状态，不回放历史运动。
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- 字体和表情素材本地存储，串口不传全屏视频；WiFi/MQTT旁路暂不做。
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## 8. 记忆、费用与数据
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P3用SQLite，Mem0和向量库不是前置条件。从建表起就包含users、sessions、memories；记忆带owner_user_id、scope（private/shared）、来源会话/轮次、时间和确认状态。查询和写入均强制身份过滤，未知身份只用访客临时上下文。视觉track_id、会话session_id、永久user_id分开。
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| 类型 | 保存策略 |
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|---|---|
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| 明确偏好 | 结构化键值，来源、确认状态、更新时间，新值替换旧值 |
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| 临时事项 | 带时间与过期规则；记住事项不等于实现提醒调度 |
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| 对话摘要 | 限长、按需检索、可清除，不默认永久保存逐字稿 |
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- 支持记住/修改/忘掉/查看；模型推测不当作确认事实。
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- 默认显式切换身份；人脸只提供候选，经当前发言者关联及确认后才启用对应记忆。切换身份清理上一人的私有检索上下文；异步任务绑定创建时的user_id/session_id，避免迟到结果写入新用户。
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- 删除同时覆盖会话上下文、摘要和未来索引，防止删库后仍引用。
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- 回复后异步写记忆，检索有超时；记忆失败不阻塞对话。
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- 真实使用中检索不足再评估Mem0 + Chroma，支持不代表无需配置测试。[Mem0官方文档](https://docs.mem0.ai/components/vectordbs/dbs/chroma)
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- 本地STT/TTS记录耗时与资源，不产生语音API调用费；统计LLM/按需视觉及未来云端后备费用，按实际日用量估月费并讨论上限。
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- 默认不存原始音视频；视觉按需上传。密钥保存在本机配置，不写日志；提供静音和相机关闭入口。
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## 9. 米家接入
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P5通过Home Assistant统一调用。按实际设备比较官方Xiaomi Home和Xiaomi Miot Auto，核实地区、网关、本地/云端路径，不提前采购网关。[小米官方集成](https://github.com/XiaoMi/ha_xiaomi_home)
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先接一盏现有灯：意图 → 工具/实体白名单 → 参数校验 → HA执行 → 状态确认 → 回复。请求受理和设备已改变分开描述，超时明确未确认。高风险设备不默认加入。
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工具执行与语音回复生命周期分开：用户打断播报不意味着已发出的设备操作被撤销。每次动作保留执行ID和状态；超时先查状态，不盲目重试；优先使用“设为开/关”而非“切换”以降低重复执行风险。摄像头中的文字和检索记忆作为数据，不能自行扩大工具权限。
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## 10. 运行维护与当前下一步
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### 已完成（截至 2026-09-16）
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- Ubuntu 24.04 已确认，USB 接口已盘点；依赖版本固定在代码仓库的 `requirements.txt`
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- 助手本体在服务器上实现并跑通，端到端测试 16/16（**用文件音频，非实时链路**）
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- STT/TTS/LLM 三方基准实测；DeepSeek 四条路径验证
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- 记忆与身份的数据层实现并测试（88 项断言）
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- 代码剥离为独立仓库 `~/workspace/ai-companion/`
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- 网页文字与语音对话、助手文字显示、DeepSeek Function Calling + 私有 SearXNG 已部署
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- 姓名档案跨连接恢复已修复；内部 user_id 与用户称呼隔离
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### 下一步顺序（按风险从高到低）
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评审建议的思路——**先把风险最大的实时语音链路闭环**——认可并采纳。
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服务端 WebRTC 入口和客户端骨架现已完成。2026-09-16 通过 SSH 隧道打开
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Pipecat Playground 做了真人浏览器对话，麦克风 → STT → LLM → TTS → 浏览器播放
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正常。当前仍是 P1 调试形态：连接后持续上传并响应有效语音；正式的本地唤醒、
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待机不上传和 20 秒连续对话窗口留在 P2，本轮按决定暂不实现。
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| # | 步骤 | 状态 | 能验证什么 / 不能验证什么 |
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|---|---|---|---|
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| 0 | **音频边界定稿** | ✅ 2026-09-15 完成（见 §5） | 决定了客户端接口形态 |
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| 1 | **服务端 WebRTC 入口 + 客户端骨架** | ✅ **实时链路已闭环**（见 `P0-Pipecat传输层实验报告.md`） | 已验证：信令、ICE、data channel、帧路由、STT→LLM→TTS、文件与浏览器真人非静音回复 |
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| 1b | **查清帧路由根因 → 定 A/B 方案** | ✅ **根因已定位，采用 A 方案** | NLTK 运行时下载导致 setup timeout；不是模型不兼容。网页 RTVI 保留 |
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| 1c | **Agent 与通用记忆工具化** | 🟡 **已选 Pipecat Flows，待兼容性 spike** | 保留现有实时链路与 MemoryStore；先文字、后语音，legacy 可回滚。见 `P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接.md` |
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| 2 | **N5095 客户端骨架** | 🔶 雏形已有（`client/test_client.py`） | 非 trickle ICE、data channel 心跳、文件音频实时发送、回复录音都已实现。**不做 AEC/播客参考/打断**——那些要真实声卡 |
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| 3 | **接入真实麦克风与音箱** | 阻塞：硬件未购；网页仅验证普通麦克风对话 | 唯一能完整验证阵列 AEC、打断、本地唤醒的一步，也是 P2 的全部内容 |
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| 4 | **STT 中文识别正确率** | 阻塞：需录音 | 见下"最大功能风险" |
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| 5 | ESP32 表情串口 | 硬件已到货，可独立推进 | 串口协议、表情渲染 |
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| 6 | 摄像头、多人跟踪、电机 | 阻塞：硬件未购 | — |
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### 第 1 步的实验结论（2026-09-15）
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**实时链路已闭环，A 方案成立。** 原 `process_frame` 为 0 的根因是 Pipecat
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setup 阶段预热 NLTK `punkt_tab`，首次下载阻塞后触发 20 秒 timeout；worker 尚未
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发送自动 StartFrame，并非 Pipeline 接线或自定义处理器模型不兼容。
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修复后自动 StartFrame、250+ 个输入音频帧均正常经过 `EngineProcessor`，完整
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文件音频 → STT → DeepSeek → Qwen3-TTS → WebRTC 返回非静音语音。保留 RTVI
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和 `/client/` 网页入口，同时继续支持自写 aiortc/N5095 客户端。
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实验累计挖出 **13 个集成坑**（客户端需发 ping、offer 无媒体则不收集
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ICE 候选、Playground 需要 `/start`、`run()` 要 WorkerParams、后台异常被静默吞掉等），
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每个都表现为"什么都没发生"，详见实验报告。
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**第 2 步的边界要说清楚**：用合成音频能验证传输层，**验不了 AEC 和远场识别**——
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那些必须等真实麦克风和音箱。但传输层能提前跑通，硬件一到就能直接接，
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不用同时调两件事。
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**理由**：语音链路是全局瓶颈。它若走不通，后面的表情、转头做得再好也没用；
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而它若走通，其余部分都是可分解的独立工作。
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### Agent、记忆与打断决策（2026-09-16）
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当前系统是固定实时对话流水线加一个最多两轮的 `web_search` 工具循环，不是通用
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Agent。框架对比后决定渐进引入 **Pipecat Flows**，不整体迁移 OpenClaw、Agno、
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LangGraph、LiveKit Agents 或 smolagents。原因是现有 Pipecat/WebRTC 链路已经闭环，
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Flows 能提供状态、函数注册和对话节点，而身份、隐私、记忆与低延迟策略仍保留在
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项目内。
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必须先验证接口差异：Flows 期待 Pipecat `LLMService + context aggregator`，当前
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DeepSeek fallback、历史、STT/TTS 和工具循环都在自有 `ConversationEngine` 中。
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因此先做独立 spike，再以 `legacy|flows` feature flag 渐进迁移，禁止直接替换线上
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路径。完整实施范围、测试和回滚要求见 [[P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接]]。
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当前通用长期记忆尚未闭环：姓名是同步 confirmed 档案；“记住/我喜欢/我习惯”等
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规则仍统一写 candidate，默认检索排除，也没有确认晋升入口。当前打断也只是能量 VAD
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切分话段加任务取消能力；助手说话时检测到用户声音只记日志，尚未同时取消生成并清空
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客户端播放缓冲。这两项是 Flows 改造后的核心验收，不得写成“已完成”。
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### 最大功能风险：STT 中文识别率
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Zipformer 的速度没问题（服务器 RTF 0.03），但**中文真人识别率至今没有可信数据**——
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自带的 4 段测试音频没有参考文本，而 TTS→STT 往返法在这个模型上不成立
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（合成音频会触发大量重复字，真人录音却正常）。
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音频硬件到手后应优先做：**录一组本人语音**，覆盖普通话、数字、日期、中英混读、
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以及真实桌面距离（0.5–2m）与背景噪声，计算 CER，并**同时与 SenseVoice、
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faster-whisper large-v3 对比**（两者已下载待测）。这是 P0 唯一未闭合的功能项。
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### 首音延迟必须按真实链路重测
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当前 1545ms 是**非流式、无 VAD、无网络传输、无播放缓冲**的链路数据。
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真实对话还要加上：分句等待、WebRTC 传输抖动、N5095 侧播放缓冲。
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**必须测 P50/P95，不能只看 RTF。** 加 VAD 后已处在 2 秒目标边缘，
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这些额外开销很可能把它推过线。
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### 运维待办
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- **没有常驻服务**：TTS 服务和助手本体都没有 systemd 开机自启
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（方案要求 P2 后配置）。服务器重启后需手动拉起
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- 日志保存耗时、错误、费用、连接事件并轮转，不默认保存完整私人对话
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- P2 后配置异常重启、音频/串口重连，测试拔插、断网、主机重启恢复
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- 记录板卡 SKU、固件、通道、引脚及接线图（ESP32 部分已有记录）
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- 模型文件授权与运行时授权分别记录（Qwen3-TTS 为 Apache-2.0；
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Matcha 用的 Baker 数据集**标注仅限非商用**，若将来产品化需换音色）
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### 仍未确认
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- **屏幕最终形态**：2.8 寸方屏 vs 原定 1.28 寸圆屏，影响外壳与转台设计
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- **使用距离**：暂按 0.5–2m 设计，未实测确认
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- 音频套件与摄像头的具体 SKU 与核价
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@@ -0,0 +1,126 @@
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# ESP32-S3 与 2.8 英寸 SPI 触摸屏接线记录
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更新：2026-09-14。
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## 设备与当前状态
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- 主控：ESP32-S3 N16R8 开发板，已焊排针。
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- 屏幕：2.8英寸、240×320、SPI TFT，带触摸和SD卡座。
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- 显示驱动：当前程序按ILI9341配置，用户提供的型号尚未通过芯片读取确认。
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- 触摸驱动：当前按XPT2046兼容控制器配置；具体芯片型号尚未独立确认。
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- 用户已反馈屏幕接好并点亮、触摸线已接好；动态眼睛程序将X/Y同时翻转后，用户确认点击与视线方向正确。
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- SD卡功能暂不连接、不初始化。
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## 接线表
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GPIO编号指开发板丝印数字，不是排针从一端数起的序号。插拔杜邦线前先断开USB供电。
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### 显示部分
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| 屏幕标注 | ESP32-S3 | 说明 |
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|---|---|---|
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| VCC | 3V3（此前试接方案） | 用户反馈已亮，但未单独确认最终电源接法；按实物补核，不据此改接5V |
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| GND | GND | 公共地 |
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| CS | GPIO10 | 显示片选，低有效 |
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| RESET | GPIO8 | 显示复位，由程序控制 |
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| DC | GPIO9 | 显示数据/命令选择 |
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| SDI〈MOSI〉 | GPIO11 | 主控向屏幕发送数据 |
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| SCK | GPIO12 | SPI时钟 |
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| LED | ESP32-S3 的 3V3（用户已确认） | 直接接3.3V，背光常亮；不接GPIO，当前程序不控制背光亮度或开关 |
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| SDO〈MISO〉 | 不接 | 暂不读取显示芯片寄存器或像素，不影响写入图像 |
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### 触摸部分
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| 屏幕标注 | ESP32-S3 | 说明 |
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|---|---|---|
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| T_CLK | GPIO12 | 与显示SCK共用 |
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| T_DIN | GPIO11 | 与显示SDI/MOSI共用 |
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| T_DO | GPIO13 | 触摸数据返回，即MISO |
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| T_CS | GPIO7 | 触摸独立片选，不能与显示CS合并 |
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| T_IRQ | GPIO6 | 触摸通知；现有程序以轮询读取，暂不依赖中断 |
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### 共用连线示意
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```text
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ESP32-S3 GPIO12 ─┬─ 屏幕 SCK
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└─ 触摸 T_CLK
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ESP32-S3 GPIO11 ─┬─ 屏幕 SDI / MOSI
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└─ 触摸 T_DIN
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ESP32-S3 GPIO13 ─── 触摸 T_DO
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ESP32-S3 GPIO10 ─── 屏幕 CS
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ESP32-S3 GPIO7 ─── 触摸 T_CS
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ESP32-S3 GPIO9 ─── 屏幕 DC
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ESP32-S3 GPIO8 ─── 屏幕 RESET
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ESP32-S3 GPIO6 ─── 触摸 T_IRQ
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ESP32-S3 GND ─── 屏幕 GND
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```
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GPIO11、GPIO12各需要分接两根线，可通过面包板或分线连接。触摸T_DO与显示SDO是不同引脚，目前只连接T_DO。SD卡接口所有信号保持不接，测试时不插SD卡。
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## 软件配置
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Arduino IDE开发板：`ESP32S3 Dev Module`（安装Espressif Systems提供的esp32开发板包）。
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库管理器安装：
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- Adafruit ILI9341
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- Adafruit GFX Library，以及安装提示中的依赖
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- XPT2046_Touchscreen，作者Paul Stoffregen
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与接线对应的关键配置：
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```cpp
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Adafruit_ILI9341 tft(&SPI, 9, 10, 8); // DC, CS, RESET
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XPT2046_Touchscreen touch(7); // T_CS；采用轮询
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// 初始化总线前，两个片选均设为输出高电平。
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pinMode(10, OUTPUT);
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digitalWrite(10, HIGH);
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pinMode(7, OUTPUT);
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digitalWrite(7, HIGH);
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pinMode(6, INPUT_PULLUP);
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SPI.begin(12, 13, 11, 10); // SCK, MISO, MOSI, SS
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tft.begin(10000000); // 显示SPI初始10MHz
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tft.setRotation(1); // 横屏320×240
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touch.begin(SPI);
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touch.setRotation(1);
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```
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## 测试程序
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### 笑脸与触摸基础测试
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文件：`~/workspace/ai-companion/esp32_smile_test/esp32_smile_test.ino`（在代码仓库，不在本笔记库）。
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- 启动切换红、绿、蓝，再显示笑脸。
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- 按下屏幕时笑脸在黄色/青色之间切换，显示触摸次数。
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- 串口115200输出原始坐标、压力及IRQ电平；原始坐标不是屏幕像素坐标。
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### 动态眼睛测试
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文件：`~/workspace/ai-companion/esp32_touch_eyes/esp32_touch_eyes.ino`（在代码仓库）。
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- 已取消开机三点校准，直接显示眼睛，使用代码顶部的默认触摸范围。
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- 点击时眨眼，视线朝向触摸位置；按住移动可跟随。
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- 最后一次有效触摸后3秒，视线平滑回到正前方。
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- 连续15秒没有触摸后，随机眨眼、向周围看，并间歇回正；触摸立即接管。当前“无人互动”仅按触摸计时，不代表摄像头检测到无人。
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- 根据用户实测上下左右均反向，已设TOUCH_FLIP_X=true、TOUCH_FLIP_Y=true，TOUCH_SWAP_XY仍为false；重新上传后用户确认方向正确。边缘误差调整TOUCH_MIN/MAX_X/Y。IDLE_AFTER_MS控制闲置等待时间。
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两个程序分别打开、分别上传，不将两个ino复制到同一草图目录。动态眼睛程序已获用户实机反馈：触摸与视线方向正确；长期运行及完整功能验收尚未记录。
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|
## 排查提示
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- 背光亮不代表显示初始化成功；白屏时检查ILI9341型号、CS/DC/RESET和SPI连线。
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- `XPT2046_Touchscreen.h: No such file or directory`表示缺库，先安装触摸库。
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- 显示正常但触摸无响应：检查T_DO→GPIO13、T_CS→GPIO7，以及共用的T_CLK/T_DIN。
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|
- 触摸方向不对：调整动态眼睛程序顶部的轴交换/翻转和范围参数，更改屏幕旋转方向后需重新检查映射。
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- 当前不要将触摸信号接5V，也不要用显示GPIO给电机供电。
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|
## 参考与适用边界
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同类[MSP2807模块接口说明](https://www.lcdwiki.com/2.8inch_SPI_Module_ILI9341_SKU:MSP2807)与实物照片的引脚名称相符，但不能由外观证明具体板卡版本完全一致。用户已确认LED直接接ESP32-S3的3V3，背光常亮；VCC的最终接法和触摸芯片型号仍需单独核对，不能由LED接法推定。
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|
本记录仅适用于当前2.8英寸模块，不能直接套用到此前的GC9A01小圆屏。
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@@ -0,0 +1,113 @@
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# P0 验证报告 · DeepSeek API
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日期：2026-09-14。机器：N5095 / Ubuntu 24.04.3 / Python 3.13.5。
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脚本：`~/workspace/ai-companion/p0/verify_deepseek.py`。结果：**11/11 通过**。
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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_deepseek.py
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```
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密钥存放：`~/.config/ai_assistant/env`（权限 600，不在项目目录内，不进版本管理）。
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## 结论摘要
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| # | 项目 | 结果 |
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|---|---|---|
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| 0 | 模型清单 | 仅 `deepseek-flash`、`deepseek-v4-pro` |
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| 1a | 纯文本流式 | 可用 |
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| 1b | 思考内容分离 | on 模式有 `reasoning_content`；off 模式无 |
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| 1c | 首 token 延迟 | **P50 = 786ms，P95 = 1100ms**（N=8） |
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| 2a | 流式工具调用 | 可用，参数 JSON 正确 |
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| 2b | 工具结果回灌 | 可用 |
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| 2c | 思考模式约束 | 开启时**必须回传 `reasoning_content`** |
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| 3a | **图片输入** | **可用**，正确读出图中数字 |
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| 4a | 中途断开（打断） | 无异常 |
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| 4b | 超时 | 正确抛出 `TimeoutError` |
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| 4c | 错误模型名 | HTTP 400，可作启动自检 |
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## 逐条说明
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### 1. 模型名：方案文档正确，Pipecat 默认值错误
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`GET /v1/models` 实际返回：
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```json
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[{"id": "deepseek-flash"}, {"id": "deepseek-v4-pro"}]
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```
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- 方案文档 §2 记的 `deepseek-flash` **正确**。
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- **Pipecat 的 `DeepSeekLLMService` 默认模型是 `deepseek-v4-flash`，该模型不存在**，直接用会 400。
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实例化时必须显式覆盖为 `deepseek-flash`。
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### 2. 思考模式必须显式关闭（重要）
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`deepseek-flash` 默认开启思考模式。此时 API 要求**把上一轮 assistant 消息里的
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`reasoning_content` 原样回传**，否则任何多轮对话与工具回灌都返回：
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```
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400 invalid_request_error: The `reasoning_content` in the thinking mode must be passed back to the API.
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```
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实测三种手工构造 assistant 消息的写法（`content=None` / `content=""` / 不带 tools）**全部 400**；
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只有回传服务端返回的原始 assistant 消息才通过。
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**影响**：多数框架的上下文层按 OpenAI 格式存储消息，不保留 `reasoning_content`——
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一旦开启思考模式，Pipecat 的上下文管理与工具循环会持续踩这个坑。
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**决定**：会话主路径传 `"thinking": {"type": "disabled"}`。两条理由：
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1. 彻底消除 `reasoning_content` 回传要求，上下文层可安全裁剪消息；
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2. 开启时**第一个流式 chunk 是 `reasoning_content` 而非 `content`**，若直接送 TTS 会念出思考过程。
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关闭后两者合一，无需分流。
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Pipecat 该服务的默认值恰好是 `DeepSeekThinkingConfig(type="disabled")`，与本结论一致。
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若将来要开思考以提升回答质量，必须同时改造上下文层保证 `reasoning_content` 不丢。
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### 3. 首 token 延迟
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N=8，短问答，`thinking=disabled`：**P50 = 786ms，P95 = 1100ms**（min 515 / max 1100）。
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对照方案 P1 验收目标"短问答结束到首段有声回复 P50≤2 秒、P95≤4 秒"，
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LLM 占约 0.8 秒，**余下约 1.2 秒预算**留给 STT 收尾判定 + TTS 首段合成。这个余量是否够，
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取决于本地 TTS 的 RTF（待测，见下）。
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注：thinking 开关对首包时间影响不大（约 700ms vs 718ms），但关闭后总耗时更短，因为不再生成思考 token。
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### 4. 图片输入可用（P5 的意外好消息）
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`deepseek-flash` 接受 `image_url` 的 base64 data URI，正确读出图中文字（"7391"）。
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方案 §P5 的视觉问答不需要另找模型，按需抓拍 → 缩放 → base64 上传即可。
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**未测**：视觉请求的 TTFT（预估显著长于纯文本）、大图 token 消耗、并发下的表现。
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按需视觉是按次计费项，接 P5 时需单独测成本。
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### 5. 工具调用链路完整
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流式工具调用可用，`finish_reason="tool_calls"`，参数 JSON 正确。
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回灌工具结果后模型能生成自然语言确认（"客厅的灯已经打开了"）。
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这是 P5 米家控制的基础链路，已验证通畅。
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**注意**：回灌时 `tool_call_id` 必须用服务端返回的真实值，assistant 消息必须用服务端返回的原始对象，不能手工构造。
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### 6. 打断与超时
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- **打断**（收到若干 chunk 后主动 close）：无异常抛出，连接正常释放。对应方案"打断时取消旧回复生成"的客户端能力成立。
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- **超时**：非流式长生成 + 2 秒预算，正确抛出 `TimeoutError`。
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- 流式下 socket 超时不会因首包快而触发——**"打断"和"超时"必须分开实现检测**，不能只做一种。
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### 7. 计费与缓存
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`usage` 返回 `prompt_cache_hit_tokens` / `prompt_cache_miss_tokens`，实测命中 256/398。
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系统提示词固定可吃到缓存，对月费有利。方案 §8 要求的费用统计应记录这两个字段。
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## 遗留与未验证
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- 视觉请求的延迟与 token 成本未测。
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- 长上下文（多轮 + 记忆注入）下的延迟退化未测。
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- 并发请求未测（多用户场景下的表现）。
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- 本次仅验证 API 链路，**未接入 Pipecat、未写任何管线代码**。
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- 本机 `github.com` / `huggingface.co` 直连不通，需走本地 mihomo 代理 `127.0.0.1:7890`
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或国内镜像。DeepSeek API 直连正常，不需要代理。
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@@ -0,0 +1,166 @@
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# P0 实验报告 · Pipecat 传输层
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日期：2026-09-15。状态：**实时语音链路已闭环；A 方案验证通过。**
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代码：`~/workspace/ai-companion/services/bot_server.py`（服务端）、
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`client/test_client.py`（自写 aiortc 客户端）
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## 一、为什么做这个实验
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方案文档写"Pipecat 作为唯一会话管线框架"，但核实后发现**它一行都没被用上**
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（只在 `requirements.txt` 里声明，代码里零引用）。助手引擎是独立 asyncio，
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由测试脚本用文件音频驱动。
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于是有个待定的架构问题：**Pipecat 该用多深？**
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- **A 方案**：Pipecat 只做传输与帧模型，会话语义归自有引擎（一个 FrameProcessor 吞掉整条管线）
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- **B 方案**：按 Pipecat 的 service 模型重构，STT/LLM/TTS/记忆都做成框架原生 service
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实验目的：验证 A 方案的核心假设能否成立，并拿到真实传输下的延迟数字。
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## 二、结论摘要
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| 部分 | 结果 |
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|---|---|
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| WebRTC 信令（offer/answer） | ✅ 往返 47–280ms |
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| ICE 连通 | ✅ 走 172.16.1.x 直连 |
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| data channel + 心跳 | ✅ |
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| 双向媒体轨 | ✅ 客户端音轨送达服务端，服务端音轨客户端收到 |
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| 管线启动、处理器 setup() | ✅，只产生一个自动 StartFrame |
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| **帧路由到自定义处理器** | ✅ StartFrame 与 250+ 个音频帧实测到达 |
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| 端到端出声 | ✅ 文件音频 → STT → DeepSeek → Qwen3-TTS → 非静音回复 |
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| 浏览器真人对话 | ✅ SSH 隧道打开 Playground，麦克风输入与语音回复正常 |
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| 单次真实链路延迟 | 源音频结束→客户端首个非静音约 5.8s；仍需优化 |
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**即：Pipecat 负责传输/帧/RTVI、自有引擎负责会话语义的 A 方案成立。**
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## 三、原问题根因与修复
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原先看到 `EngineProcessor.setup()` 被调用、`process_frame` 却为 0，于是误判为
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Pipeline 接线或模型不兼容。服务器完整日志揭示了真实顺序：Pipecat 在 setup 阶段
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预热 NLTK 分句器，首次运行尝试下载 `punkt_tab`，20 秒后 setup timeout。worker
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尚未走到自动发送 `StartFrame` 的阶段，因此所有业务帧都还在等待。
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修复后把 `punkt_tab` 预装到权限 700 的
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`~/.local/share/ai-companion/nltk_data`，启动时 fail-fast 检查；同时改用
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`PipelineWorker(params=PIPELINE_PARAMS)`，删除客户端连接事件中手工发送的第二个
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`StartFrame`。复测显示自动 StartFrame 正常抵达管线末端，音频持续进入处理器。
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之后仍不出声是第二个独立问题：文件客户端播放完 WAV 后没有继续推进 PTS，服务端
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收不到 VAD 所需的 700ms 尾静音。客户端现在固定发送 1.2s 尾静音且持续推进时钟。
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接收端也改为只有检测到非静音音频才算成功，不再把 WebRTC 空闲静音当作回复。
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## 四、挖出的 13 个集成坑
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每个都会表现为"什么都没发生"，极难排查。无论最终选 A 还是 B 都会踩。
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| # | 坑 | 现象 | 怎么办 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | Pipecat 客户端 SDK 不覆盖 N5095 形态 | 浏览器/移动端/C++/ESP32 都有，没有"Linux x86 盒子接 USB 阵列" | 自己写 aiortc 客户端（已有雏形） |
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| 2 | 客户端必须建 data channel 并定期发 `"ping"` | 不建则服务端**一帧音频都不推**，日志只有一句 "Data channel not established within 10s" | 建 channel + 1s 心跳 |
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| 3 | offer 里没有媒体时 aiortc **完全不收集 ICE 候选** | 信令成功、SDP 交换正常，但 ICE 永远停在 `new` | 即使只测连通也要加一条（静音）音轨 |
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| 4 | ICE 收集完成前就发 offer | SDP 里 0 个候选地址 | 等 `iceGatheringState == "complete"` |
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| 5 | `PipelineWorker.run()` 要 `WorkerParams(task_manager=...)`，**不是** `PipelineParams` | 不传报 "missing 1 required positional argument"；传错报 "no attribute 'task_manager'" | 两个参数分别给构造函数和 run() |
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| 6 | `TaskManager()` 内部调 `asyncio.get_running_loop()` | 模块级创建报 "no running event loop" | 必须在异步上下文里建 |
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| 7 | **后台任务里的异常被静默吞掉** | 日志里查不到任何线索，表现为"连接正常但没反应" | 自己 try/except + log.exception |
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| 8 | 信令回调里 `await task.run()` | 阻塞整个会话生命周期，管线初始化时序走歪 | `asyncio.create_task(task.run(...))` |
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| 9 | NLTK `punkt_tab` 在首个 worker 内临时下载 | setup 20 秒超时，看起来像帧路由坏了 | 部署时预装到私有目录，启动前检查 |
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| 10 | `PipelineWorker` 本身会自动发送 StartFrame | 手工再发会看到两个启动帧 | 删除连接回调里的手工 StartFrame |
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| 11 | 文件结束后静音帧 PTS 不增长 | VAD 永远等不到说完 | 源位置与媒体时钟分离，额外发送 1.2s 静音 |
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| 12 | WebRTC 输出轨空闲时也有静音 | “收到 34 秒音频/首音 206ms”的假成功 | 按非静音 RMS 判断业务回复 |
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| 13 | prebuilt Playground 连接前先请求 `/start` | 页面正常但 Connect 在 authenticating 阶段报 Not Found | 增加 `/start`，返回 `/api/offer` 的 `webrtcRequestParams` |
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第 5、6、7 条各花了好几轮才发现——因为异常在后台任务里，日志什么都不显示。
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## 五、对 A/B 决策的影响
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实验前的判断是"Pipecat 的独特价值收敛到传输层"（因为方案 §5 的音频边界决定
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把 AEC 和播放放在客户端，绕开了 Pipecat 的打断机制）。
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根因已经证明既不是 Pipeline 接线，也不是自定义处理器模型不兼容。因此确定采用
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**A 方案**：保留已验证的 `ConversationEngine`，由薄 `EngineProcessor` 适配
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Pipecat 的输入输出帧。网页客户端需要的 RTVI 继续开启；N5095 精简客户端可以忽略
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暂不认识的 RTVI data-channel 消息。
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不做 B 方案的全量重构。后续只在确有收益时渐进引入 Pipecat 的 VAD、turn processor、
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metrics 与 interruption，不重写已有的记忆、身份、LLM/TTS 适配。
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## 六、下一步
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1. 优化真实首音延迟：分别记录 VAD、STT、LLM 首 token、TTS 首段和客户端播放时间
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2. 继续用 prebuilt 网页客户端做真人语音、浏览器 AEC 与主观试听（基础对话已通过）
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3. Tailscale tailnet 开启 Serve 后，用 HTTPS 暴露 `/client/`
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4. 音频硬件到货后实现 N5095 声卡、AEC、播放参考与打断
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5. 录本人普通话语料，对 Zipformer / SenseVoice / faster-whisper 做 CER 对比
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## 七、当前代码状态
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**服务端** `services/bot_server.py`：
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- 已实现：SmallWebRTC 信令端点 `/api/offer`、prebuilt 网页客户端挂载 `/client/`、
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Playground 启动端点 `/start`、`EngineProcessor`（自写能量 VAD + 引擎调用）
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- 已改用 `PipelineWorker`，保留 RTVI；启动/超时/错误有显式日志
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- 已适配 RTVI `send-text` 产生的 `LLMMessagesAppendFrame`，网页文字输入与
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Conversation 区回复走自有引擎，不依赖框架原生 LLM service；Playground 1.7
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需补发完整 `bot-transcription` / `bot-output`，token 级事件不足以稳定渲染
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- 音频缓冲加入 1 秒预卷、60 秒上限和短噪声丢弃，连接结束释放会话资源
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- VAD 是**极简能量判定**，不是最终方案（方案 §5 的说完判定还没选型）
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- 当前没有唤醒门控：网页连接后每段有效语音都会触发回复。正式唤醒仍在 P2
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的 N5095 本地实现，待机时不上传音频；本次按用户决定暂不处理
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- 已接入联网搜索：DeepSeek 通过 Function Calling 请求 `web_search`，执行层调用
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仅绑定 `127.0.0.1:18080` 的私有 SearXNG，结果作为 `tool` 消息回灌后继续生成；
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网页保留来源 URL，TTS 不朗读来源段
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- 2026-09-16 真实闭环验收通过：模型主动搜索，SearXNG 返回 5 条结果，最终回答带
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两个来源；服务器网络下 360 搜索、搜狗可用，DuckDuckGo/Brave/Wikipedia 超时
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- SearXNG 的完整选型、部署、API、运维和排错记录见
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[[SearXNG私有搜索服务部署与使用]]
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**客户端** `client/test_client.py`：
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- 已实现：非 trickle ICE、data channel + 心跳、文件音频实时发送、1.2s 尾静音、回复录音
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- 只有检测到非静音回复才成功；按 WebRTC 实际 48kHz 保存 WAV
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- **不做 AEC、不做播放参考、不做打断**——那些要真实声卡和硬件
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- 它是 N5095 客户端的雏形，不是产品代码
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## 八点五、2026-09-16 后续架构补充
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媒体传输闭环不等于 Agent、长期记忆和实时打断已经闭环。真人网页测试后确认：
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- 姓名档案已经能跨连接恢复，但通用“记住/偏好”仍写 candidate，默认不会召回；
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- 当前 `SimpleVAD` 能判断 700ms 尾静音，助手说话时检测到用户声音却只记日志；
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- `InterruptionFrame` 和异步任务取消能力存在，但没有由 user-started-speaking
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可靠触发，也没有保证清空浏览器已经缓冲的音频；
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- 当前只有 `web_search` 的手写工具循环。
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后续 Agent 层选择 **Pipecat Flows 渐进集成**，继续坚持 A 方案，不重写已经验证的
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传输层。因为 Flows 使用 Pipecat `LLMService` 与 context aggregator，而项目当前
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使用自有 `ConversationEngine`，必须先做独立兼容性 spike，并保留 legacy feature
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flag。详细交接见 [[P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接]]。
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## 八、复现
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```bash
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# 服务端（服务器上）
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cd ~/ai-companion
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.venv/bin/python services/bot_server.py --host 0.0.0.0 --port 7860
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# 客户端（N5095 上）
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|
cd ~/workspace/ai-companion
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|
python client/test_client.py \
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--server http://cadadmin-server.taild0f91d.ts.net:7860 \
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--wav p0/stt_tts_bench/wavs/stt_1.wav --out /tmp/reply.wav
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```
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当前实测：连接成功，收到非静音语音回复；源音频结束到首个非静音约 5.8 秒。
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浏览器通过 SSH 隧道访问 `http://localhost:7860/client/` 也已完成真人对话；
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2026-09-16 一轮服务端指标约 3.0 秒。
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## 九、顺带发现的环境问题
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**局域网被重新编址了**：两台机器从 `192.168.0.x` 变成 `172.16.1.x`
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（N5095 现为 `172.16.1.99`，服务器 `172.16.1.101`）。
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已处理：客户端默认地址改用 tailscale 域名
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（`cadadmin-server.taild0f91d.ts.net`），抗重新编址。
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**未处理**：方案文档与 N5095 配置里仍有 `192.168.0.20` 的残留引用。
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@@ -0,0 +1,128 @@
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# P0 报告 · Qwen3-TTS 选型与部署
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日期：2026-09-15。起因：用户试听后反馈 vits-zh-ll 音色不满意，
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要求换"体量更大效果更好的模型"，并提出 LLM 可以用线上 API、
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把 GPU 让给语音。
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服务：`~/tts-qwen/`（服务器）· 模型：`~/tts-service/models/Qwen3-TTS-1.7B-CustomVoice`
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## 一、为什么选 Qwen3-TTS
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查证后的结论（来源见文末）：
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- **实时对话场景的首选是 Qwen3-TTS 或 CosyVoice 2/3**；
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IndexTTS2 和 F5-TTS 虽然中文指标也强，但流式不是它们的目标，不做实时助手首选
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- Qwen3-TTS 官方标称**流式首包 97ms**，RTX 3090 上实测约 130ms
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- 官方推荐硬件就是 **RTX 3090/4090 24GB**，与现有硬件吻合
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- Apache-2.0，10 种语言 + 中文方言
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- 9 个预置音色 + **自然语言风格指令**（这是 vits 那一代没有的能力）
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|
## 二、部署路上撞到的两个障碍
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### 障碍 1：vLLM-Omni 装不起来能用的服务
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原本的打算是走 vLLM-Omni（它提供 OpenAI 兼容的流式 `/v1/audio/speech`
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分块接口，是延迟最优的路径）。两个问题叠加：
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1. **`--task-type` 参数没被注册**。vllm-omni 把 CLI 扩展注册在
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`vllm.general_plugins`，但 vllm 0.28 的 serve 解析器没加载它，
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`vllm-omni serve --help` 里根本看不到这个参数。
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2. **绕过后仍崩溃**。模型架构能正确识别
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（`Resolved architecture: Qwen3TTSForConditionalGeneration`），
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但 vLLM 因为模型 config 里的 mrope 参数
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（transformers 5.14 报 `Unrecognized keys in rope_parameters:
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{'interleaved', 'mrope_section'}`）把它当多模态模型走 mm 路径，
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崩在 `assert isinstance(model, SupportsMRoPE)`。
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根因是 **transformers / vllm / vllm-omni 三者的版本组合问题**，
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不是配置错误。没有继续深挖。
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### 障碍 2：qwen-tts 与 vllm-omni 依赖互斥
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改用厂商自己的 `qwen-tts` 包后，发现它会把 transformers 从
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**5.14.1 降到 4.57.3**、huggingface_hub 从 **1.31.0 降到 0.36.2**，
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直接破坏 vllm-omni（报 `StrictDataclassFieldValidationError`）。
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**结论：两者不能共存于一个 venv。** 最终分两个 venv，
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TTS 跑独立进程，助手通过 HTTP 调用。
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## 三、实测数据
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硬件：RTX 3090 24GB，1.7B 模型，非流式，`Serena` 音色。
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| 文本 | 音频时长 | 合成耗时 | RTF |
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|---|---|---|---|
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| 好的，我记住了。（8字） | 1.52s | 1429ms | **0.94** |
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| 今天北京晴转多云…（19字） | 3.36s | 1881ms | 0.56 |
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| 我查了一下，明天上午…（26字） | 4.64s | 2527ms | 0.55 |
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**关键发现：短句 RTF 反而最差。**
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每次调用有约 1 秒的固定开销，与文本长度无关
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（talker 模型自回归解码的启动成本 + 声码器解码）。
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这条推翻了"让模型先说个短句来降低首音延迟"的直觉——
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短句单位时间成本更高，反而不划算。
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输出：**24kHz 单声道**（vits-zh-ll 是 16kHz，接播放链路时注意重采样）。
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## 四、用户选定的配置
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试听样本见 `out/tts_qwen/`。用户选定：
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```
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音色：Serena —— 温暖柔和的年轻女声
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指令：用轻快活泼的语气说
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（`instruct_7849.wav`，1.44s。通过时长比对确认对应关系：
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默认 2.56s、轻快活泼 1.44s、温柔关切 1.72s。）
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9 个预置音色中 5 个是中文：
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Vivian（明亮微冷）、**Serena（温暖柔和）**、Uncle_Fu（低沉男声）、
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Dylan（京腔男声）、Eric（成都话男声）。
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## 五、代价：首音延迟涨了 8.6 倍
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| 配置 | 首音延迟 |
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|---|---|
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| 本地 Qwen3.8-27B + vits-zh-ll | **179 ms** |
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| DeepSeek + Qwen3-TTS | **1545 ms** |
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拆解这 1545ms：DeepSeek 网络往返约 600ms + Qwen3-TTS 固定开销约 900ms。
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加上 VAD 判定（200–500ms），总首音落在 **2.0–2.2 秒**，
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方案 P1 目标是 P50≤2 秒——**刚好卡线，没有余量**。
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换来的是音质从"用户不满意"到"用户试听选定"。
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## 六、速度还能救，但都受阻
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| 手段 | 预估收益 | 障碍 |
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|---|---|---|
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| flash-attn | 1.5–2× | 预编译 wheel 最高支持 torch 2.9，本机 2.14；源码编译要从 GitHub 拉依赖而该机下 GitHub release 断连 |
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| 真流式（接管 codes→音频 解码循环） | 可绕开约 900ms 固定开销 | qwen-tts 封装把解码放在全部 codes 生成完之后，拿不到增量；要自己实现 |
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| 降 torch 版本装 flash-attn | 1.5–2× | 会牵动 vLLM 0.28 的依赖 |
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**真流式的收益最大**——那 900ms 固定开销正是流式能覆盖掉的部分。
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但工作量也最大。
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## 七、备份路线（未采用）
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若 Qwen3-TTS 的速度最终不可接受，可考虑的替代：
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- **CosyVoice 2/3**：同为实时对话第一梯队，Apache-2.0，工程成熟度最高，
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18+ 中文方言。但搜索结果里首包延迟数据有冲突（150ms vs 1.5s），需实测。
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- **云端 TTS API**：最快出效果，但助手要说的话会出网，
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与方案"不自动发送音频到第三方"的口径有冲突（发的是文本不是音频，
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但内容一样出网），且按量计费。
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未测：CosyVoice 的本地部署与本机延迟。
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## 八、来源
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- [2026 开源 TTS 模型横向对比](https://juejin.cn/post/7649764223339495475)
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- [Best Open-Source TTS Models for Production in 2026](https://instavar.com/research/tts/open-source-tts-models)
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|
- [Qwen3-TTS 与 vLLM 集成部署](https://blog.csdn.net/weixin_30633869/article/details/157918741)
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|
- [Speech Generation on vLLM-Omni：性能优化](https://docs.vllm.ai/projects/vllm-omni/en/stable/design/qwen3_omni_tts_performance_optimization/)
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- [vllm-omni PR #3932：Code2Wav CUDA Graph 调优](https://github.com/vllm-project/vllm-omni/pull/3932)
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- 模型 README：`~/tts-service/models/Qwen3-TTS-1.7B-CustomVoice/README.md`
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@@ -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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```
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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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|---|---|
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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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@@ -0,0 +1,228 @@
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# P0 基准报告 · 本地 STT / TTS
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> ⚠️ **TTS 选型已于 2026-09-15 变更。**
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> 本报告选出的 vits-zh-ll 虽然速度达标（服务器 RTF 0.09），
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> 但用户试听反馈**音色不满意**，最终换成 Qwen3-TTS 1.7B（RTF 0.55–0.94）。
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> 见 `P0-Qwen3TTS报告.md`。
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|
>
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> **本报告的核心结论仍然有效且在用**：
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> - STT 线程数不能按"核多给多"猜（N5095 上 4 线程比 2 线程慢 3.9 倍）
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> - 冲刷耗时 ≈ 0，流式解码已持续输出
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|
> - VITS 非自回归、`max_num_sentences=1` 会静默截断——这两条对 Qwen3-TTS 同样适用
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|
> - STT 中文识别率未测（无参考文本），此结论仍然成立
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>
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> 另：本报告测出的"服务器（i9-14900K）上 STT RTF 0.03"仍是当前生产配置。
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日期：2026-09-14。机器：Celeron N5095（4 核，**无 AVX2**）/ Ubuntu 24.04.3 / 16G。
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脚本目录：`p0/stt_tts_bench/`。全部为实测数据，非估算。
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复现：
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```bash
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|
cd ~/workspace/ai-companion/p0/stt_tts_bench
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./download_models.sh # 走 hf-mirror
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|
python3 bench_stt.py # STT
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python3 bench_tts_compare.py # TTS 横向对比
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python3 bench_concurrent.py # 并发
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python3 bench_roundtrip.py # 往返
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python3 bench_threads.py # 线程扫描
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```
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## 一、结论
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**本地语音方案成立，但必须换 TTS 模型。**
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内核：**STT 没问题，vits-zh-ll 不行，Piper 可以。**
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| 组件 | 选型 | RTF | 判定 |
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|---|---|---|---|
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| STT | 流式 Zipformer 中英双语 int8 | 0.22（单跑）/ 0.50（并发） | ✅ 可用 |
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| TTS | vits-zh-ll（115MB） | **1.86** | ❌ 慢于实时，不可用 |
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||||||
|
| TTS | **piper-huayan-medium（61MB）** | **0.36** | ✅ 推荐 |
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||||||
|
| TTS | piper-huayan-x_low（20MB） | 0.17 | ⚠ 快但音质存疑，待试听 |
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## 二、STT
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### 速度
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| 线程数 | RTF 中位 | 单块解码 p95 | 判定 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 0.37 | 1.19 | 平均够，但存在突发积压 |
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||||||
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| **2** | **0.22** | **0.79** | ✅ 最佳 |
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||||||
|
| 3 | 0.63 | — | 反而变慢 |
|
||||||
|
| 4 | 0.86 | 3.78 | 严重变慢 |
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||||||
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||||||
|
**关键发现：线程数超过 2 会急剧退化**，2→4 线程 RTF 从 0.22 涨到 0.86（慢 3.9 倍）。
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重复 5 轮稳定复现，不是噪声。
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原因判断：N5095（Jasper Lake）是**单通道内存**，且 L2 仅 1.5MB、L3 仅 4MB。
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并且 onnxruntime 空闲工作线程默认自旋占核；4 个 ORT 线程 + Python 主线程 = 5 线程抢 4 个核，
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主线程（负责喂音频）被饿死。
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→ **实现时 STT 固定 `num_threads=2`。** 不要"核多就多给线程"。
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### 其他指标
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- **首字延迟**：喂进 0.5～1.4 秒音频后出现第一个中间结果。这是模型的算法前瞻量，与算力无关。
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- **冲刷耗时 = 0ms**：`input_finished()` 后立即拿到最终结果。流式解码过程中已经持续输出，
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收尾不额外花钱。**"说完到出结果"的开销主要在 VAD 判定说完的等待，不在识别器。**
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|
- 注：并非每个 100ms 块都触发解码（约每 3 块解一次，即模型 chunk 约 300ms），
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所以"单块 p95 > 1"不等于积压，应看 RTF。
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### 识别正确率：未测
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4 段测试音频是 sherpa-onnx 自带的中英双语真人录音，**没有参考文本**，无法算字错率。
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尝试用"TTS 合成已知文本 → 喂给 STT"来算 CER，但**这个方法在这台机器上不成立**：
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合成音频会让 STT 产生大量重复（"晴晴转转"、"月月月"），而同样的解码配置下真人录音完全正常。
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换 greedy / beam_search、换块大小、开关端点检测，四种配置结果完全一致 —— 说明问题出在合成音频
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本身，不是解码配置。
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**结论：STT 在中文真人语音上的正确率目前没有可信数据。** 需要一份带标注的中文真人测试集，
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或用麦克风录一批带文本的语音。这是 P0 尚未闭合的一项，不能靠现有数据下结论。
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## 三、TTS
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### 速度
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| 模型 | 大小 | RTF（2线程） | 19字句首音延迟 | 判定 |
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|---|---|---|---|---|
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| vits-zh-ll | 115MB | 1.86 | 2748ms | ❌ |
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| piper-x_low | 20MB | 0.17 | 585ms | ✅ 快 |
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| piper-huayan-medium | 61MB+espeak | 0.36 | ~650ms | ✅ 推荐 |
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**VITS 非自回归**：验收时确认回调只在合成完成后触发一次，
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所以**首音延迟 = 总合成耗时**，没有"边合成边播"的可能。
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分句播放是唯一的提前出声手段（`max_num_sentences=1` 逐句合成）。
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### 连续播放模拟（5 句）
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| 模型 | 各句空档 | 最大空档 |
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|---|---|---|
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| vits-zh-ll | 2.0 / 1.6 / 0.5 / 2.9 / 3.8 秒 | **3.80s** |
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| piper-x_low | 0.5 / 0 / 0 / 0 / 0 秒 | 0.47s（仅首句） |
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vits-zh-ll 每句之间都会出现 0.5～3.8 秒的静默空档，说话断断续续。
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Piper 除首句外无空档。
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### 音质：必须人工试听
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往返测试的 CER 不可信（见上），但可以给出**相对**信号：
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| 模型 | 往返 CER | 输出峰值 | 输出 RMS |
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|---|---|---|---|
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| vits-zh-ll | 0.25 | **0.15** | 0.045 |
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| piper-x_low | 0.72 | 0.49 | 0.092 |
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| piper-huayan-medium | 0.32 | 0.59 | 0.105 |
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两点值得注意：
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1. **vits-zh-ll 输出音量极低**（峰值 0.15，只有 Piper 的 1/4）。接音箱时必须补增益，
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否则要么听不见，要么底噪被一起放大。
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2. **piper-x_low 音质存疑**：合成时有 `Unknown token: ̪` 警告，且往返 CER 明显偏差。
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速度虽好（RTF 0.17），但**不建议直接用**。
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已生成三个模型同一句话的试听文件，请人工判断：
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```
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~/workspace/ai-companion/p0/stt_tts_bench/listening_test/vits-zh-ll.wav
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p0/stt_tts_bench/listening_test/piper-x_low.wav
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p0/stt_tts_bench/listening_test/piper-medium.wav
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```
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**音质只能靠耳朵定，仪器测不出来。这一项在试听前不能算通过。**
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## 四、并发（这是最接近真实负载的测试）
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助手说话时麦克风不关（要检测打断），所以 STT 必须与 TTS 同时跑。
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| TTS 模型 | STT 单跑 | TTS 单跑 | STT 并发 | TTS 并发 | 退化 | 判定 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| piper-x_low | 0.26 | 0.19 | **0.50** | **0.33** | 1.9× / 1.7× | ✅ 余量 2.0× / 3.1× |
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| vits-zh-ll | 0.26 | 1.97 | 0.48 | **2.39** | 1.9× / 1.2× | ❌ 跟不上 |
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并发下两者都退化约 1.8 倍（4 核争抢所致，符合预期）。
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用 Piper 时 STT 0.50 + TTS 0.33，都远低于 1，**架构成立**。
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但这只是 STT + TTS 两项。方案还要同时跑人脸检测/跟踪。视觉再加进来是否还够，
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需要单独测（未测）。
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## 五、对方案 P1 指标的影响
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方案 P1 目标："短问答结束到首段有声回复，P50≤2 秒、P95≤4 秒"。
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用实测数据推算（`thinking` 关闭）：
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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） | 待实测 |
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| STT 冲刷 | ≈0ms | 实测 |
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| LLM 首 token | 786ms（P50） | P0-DeepSeek 报告 |
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| TTS 首音（Piper medium，短句） | ~650ms | 实测 |
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| **合计** | **约 1.6～2.0 秒** | |
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**用 Piper 时 P50 目标勉强可达**，但没有富余；P95 需要看网络抖动。
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用 vits-zh-ll 则完全不可能（TTS 单项就 2.7 秒）。
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## 六、未测事项（不要当成已通过）
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- **STT 中文真人识别率**：无参考文本，未测。
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- **TTS 音质**：待人工试听 `listening_test/`。
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- **视觉并发**：人脸检测加入后的 CPU 争抢未测。
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- **真实音频链路**：麦克风阵列、远场、AEC、回声参考全部未测，无硬件。
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- **int8 量化损失**：只测了 int8 encoder，未与 fp32 对照（fp32 315MB，本机大概率跑不动）。
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- **长时稳定性**：未做 2 小时/8 小时测试。
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## 六之二、补充：更多 TTS 候选（同日追加）
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用户试听后反馈 **vits-zh-ll 听感最好**，但它是 RTF 1.86 的不可用项。
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据此追加测试了 5 个候选，全部实测：
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| 模型 | 大小 | 单独 RTF（最佳线程） | 并发 RTF | 备注 |
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|---|---|---|---|---|
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| piper-x_low | 20MB | 0.17 @2 | 0.33 | 有 Unknown token 警告，音质存疑 |
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| **piper-medium** | 61MB | **0.32 @2** | **0.51** | 用户反馈不如 vits |
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| **matcha-icefall-zh-baker** | 88MB + 3.6MB 声码器 | **0.38 @2** | **0.94** | 新候选，流匹配 + HiFi-GAN |
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| vits-zh-ll | 115MB | 1.14 @4 / 1.87 @2 | 1.48–2.39 | 听感最好，但不可用 |
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| kokoro fp32 | 383MB | 1.96 @4 | — | 排除 |
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| kokoro int8 | 181MB | **3.54 @4** | — | 排除 |
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### 两条新增的机理结论
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1. **TTS 的线程扩展性与 STT 相反**。STT 超过 2 线程急剧退化（4线程慢 3.9 倍），
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而 vits-zh-ll 是线程越多越快（1线程 3.59 → 4线程 1.14）。
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原因：STT 是大量小算子（每算子一次线程同步，线程越多同步开销越大），
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TTS 是少数大算子（CPU 密集，可有效并行）。
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**两类服务的线程配置必须分开调，不能统一。**
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2. **int8 量化在这台机器上反而更慢**。Kokoro int8（3.54）比 fp32（1.96）慢近一倍。
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原因：Tremont 没有 VNNI 指令，int8 的快速点积路径用不上，
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权重需要现场反量化，额外开销盖过了带宽收益。
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→ **本机不要走 int8 量化路线做加速。**（STT 的 int8 encoder 是发布方直接训练的量化模型，
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不是运行时量化，不受此限。）
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### 当前选型状态
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- **速度与余量最优**：piper-medium（并发 0.51，余量约 2 倍）
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- **架构档次更高、速度尚可**：matcha-baker（并发 0.94，**几乎没有余量**）
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- matcha 的并发退化（0.38→0.94，2.5 倍）明显大于 piper-medium（0.32→0.51，1.6 倍），
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判断与 HiFi-GAN 声码器吃内存带宽有关（本机单通道内存）。
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**若选 matcha，人脸检测等其它负载再加进来很可能压垮实时性，需要实测。**
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已生成响度归一化的 A/B 试听（统一到 -20 dBFS RMS，
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避免"响度差被误当成音质差"——vits-zh-ll 原始峰值仅 0.17，比 Piper 低 3.5 倍）：
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```
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~/workspace/ai-companion/p0/stt_tts_bench/listening_ab/{vits-zh-ll,matcha-baker,piper-medium}_{0,1}.wav
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```
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|
## 七、工程陷阱记录
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1. **`max_num_sentences=1` 会截断多句输入**为第一句，且不报错。
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传含多个句号的文本会静默丢失后半段。必须自己先分句逐句送。
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2. **hf-mirror 对 urllib 默认 UA 返回 403**，需伪装 User-Agent。
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3. **espeak-ng-data 里有带空格的文件名**（`voices/!v/Mr serious`），URL 必须转义。
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4. **代码曾位于 note_sync（Obsidian 笔记仓库）内，是经软链接访问的**，
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模型一度差点被推进笔记仓库。**2026-09-15 已把代码剥离为独立仓库**
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（`~/workspace/ai-companion/`），笔记库只剩文档，这个问题不复存在。
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教训：代码和笔记共用版本控制，迟早要在 ignore 规则上反复花时间。
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@@ -0,0 +1,256 @@
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# P1 · Pipecat Flows 兼容性 Spike 结论
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> 日期：2026-09-16
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> 状态：**spike 完成，7 项验证全部通过**
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> 代码：`p1/flows_spike.py`（探索脚本）、`app/tests/test_flows_spike.py`（断言版）
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|
> 前置：[P1-Pipecat Flows Agent化与记忆改造交接](P1-Pipecat%20Flows%20Agent化与记忆改造交接.md)
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交接文档规定：**未经 spike 结论，不进入 Phase 3**。本文即该结论。
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## 一、结论摘要
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| 问题 | 结论 |
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|---|---|
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| 兼容的 flows 版本 | **不装独立包**。Pipecat 1.10.0 **内置** Flows（`pipecat.flows`） |
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| LLMService 选择 | 复用 Pipecat 的 `DeepSeekLLMService`；**代价是失去本地 vLLM 降级** |
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| token 级文本 | ✅ 实测 14–22 块/回复，满足网页显示与分句 TTS |
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| 工具调用 | ✅ 参数聚合完整，无重复拼接；工具结果回灌后能出最终回答 |
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|
| 取消 | ✅ `worker.cancel()` 能立即终止 LLM 流 |
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| context | ⚠️ **会产生两条 system 消息**（见 §五） |
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| 是否破坏现有功能 | 见 §六——**有两处需要处理** |
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## 二、版本：不需要独立包，而且装了有害
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**这是最重要的一条发现。**
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|
`pipecat-ai 1.10.0` **已经内置了 Pipecat Flows**，模块路径 `pipecat.flows`。
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装独立的 `pipecat-ai-flows` 包时，Pipecat 会直接报错提示：
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```
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|
ERROR | pipecat:_warn_if_standalone_flows_installed:45 -
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|
The separate `pipecat-ai-flows` package is installed alongside a version of
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|
Pipecat that already includes Pipecat Flows as `pipecat.flows`.
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|
You do not need both — uninstall `pipecat-ai-flows` and import Flows from `pipecat.flows`.
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```
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|
而且独立包的版本区间有陷阱：
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| 独立包版本 | 要求的 pipecat-ai | 后果 |
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|---|---|---|
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| 1.4.0 | `>=1.4.0,<1.5.0` | **会把 pipecat 从 1.10.0 降到 1.4.0** |
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| 1.3.0 | `>=1.4.0,<2` | 可安装，pytest dry-run 只新增自己 |
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|
（1.4.0 是"更新"的版本，却钉死在更老的 pipecat 区间——如果按"装最新版"的直觉操作，
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|
会静默把整个框架降级。）
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**决定**：
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- `requirements.txt` **不添加** `pipecat-ai-flows`
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- 代码 `from pipecat.flows import FlowManager, NodeConfig, FlowsFunctionSchema`
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- 内置版与独立包 **API 一致**（FlowManager / NodeConfig / FlowsFunctionSchema 签名相同），
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所以这个切换不影响任何写法
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内置版的导出比独立包更多（多出 `Flow`、`FlowConfig`、`FlowProblem`、`FlowReferenceError`），
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像是更演进的 API，但 spike 只用到了两者共有的部分。
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## 三、LLMService 选择
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**结论：复用 Pipecat 的 `DeepSeekLLMService`，不写 `FallbackProvider → LLMService` 适配器。**
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理由：
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1. **它自带 `DeepSeekLLMAdapter`**，源码注释明写 "Supplies the `reasoning_content`
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DeepSeek requires on assistant messages in thinking mode"——**这正是我们在 P0
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阶段踩过的坑**（见 `P0-DeepSeek验证报告.md`：开思考时多轮/工具回灌一律 400）。
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框架已经处理了。
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|
2. `thinking` 默认就是 `disabled`，与 P0 的结论一致。
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|
3. 支持自定义 `base_url`，将来要接本地 vLLM 也能用。
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|
4. **无法适配 `FallbackProvider`**：Flows 要求的是 `LLMService` 实例
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|
（`LLMService | LLMSwitcher`），而 `pipecat_flows` 里那个 `LLMAdapter`
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**只管摘要生成**，不是 provider 适配器。要保留 fallback 必须自己写
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|
`LLMService` 子类，成本中等。
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**必须覆盖模型名**：默认是 `deepseek-v4-flash`，**该模型不存在**，用默认值会 400。
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必须显式设 `DeepSeekLLMService.Settings(model="deepseek-flash")`。
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|
**失去本地 vLLM 降级的代价**：目前本机 27B 的 vLLM 已停用，fallback 实际上没有可用的
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|
后备目标。所以 Phase 3 先只用 DeepSeek 是合理的。将来若要恢复双后端，
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|
Pipecat 有 `LLMSwitcher` 可用，不必自写。
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## 四、实测结果（7 项，9 个断言全通过）
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```
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=== 2. DeepSeek 在 Flows 中流式输出中文 ===
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回复: '我是你的桌面陪伴小助手，平时就待在这儿陪你聊聊天、说说话。'
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分块数: 18
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[PASS] 有中文回复
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[PASS] 回复不含 Markdown
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[PASS] 7. token 级文本事件（>1 块） — 18 块
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=== 3+4. 流式工具参数聚合 / 工具结果回灌 ===
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工具调用参数: [{'city': '北京'}]
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最终回复: '北京现在是下午三点半。'
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|
[PASS] 3. 工具被调用 — 1 次
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[PASS] 3. 参数聚合完整（无重复拼接） — {"city": "北京"}
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|
[PASS] 4. 工具结果回灌后有最终回答
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=== 5. 取消 ===
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取消前 13 块 → 取消后 1.5s 内 13 块（又收到 0 块）
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[PASS] 5. 取消后停止输出
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=== 6. system message ===
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|
context 消息角色序列: ['system', 'user', 'assistant']
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[PASS] 6. system 消息不超过 1 条
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|
[PASS] 6. 有 user 与 assistant 轮次
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```
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补充观察：
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- **role_message 生效**：设"你是桌面陪伴助手"后，模型自称"桌面陪伴小助手"，
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|
不再是通用的"DeepSeek AI 助手"
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- **工具调用只有 1 次**（修好 runner 之前会失败重试 2 次，见 §五）
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## 五、暴露的问题（4 个坑，都已定位）
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### 坑 1：`FlowManager.initialize` 是协程，漏 `await` 会静默失效
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```python
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inspect.signature(FlowManager.initialize) # (self, initial_node=None) -> None
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inspect.iscoroutinefunction(...) # True ← 签名上看不出来
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```
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漏 `await` 时**不报错**，只是整个 flow 从不初始化：role_message、task_messages、
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工具注册**全部没生效**，而 LLM 照样会回复（因为 `run_llm=True` 直接触发推理）。
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现象极具误导性：会让人误判成"Flows 不支持这些特性"。实测中我一度得出
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|
"role_message 不生效"的结论，就是这个原因。
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### 坑 2：必须用 `PipelineRunner` 跑 worker，不能直接 `worker.run()`
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直接 `worker.run(...)` 时 runner 没挂上，**工具执行会失败**：
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```
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Error executing function call [get_time]:
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|
Worker 'PipelineWorker#0': runner is not set; call attach() first.
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|
```
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|
这个异常被 Pipecat 转成给 LLM 的通用错误串
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|
`"The function X failed and returned no result."`，**handler 从不执行**，
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日志里默认看不到真实原因。要开 DEBUG 才看得到。
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正确写法：`await PipelineRunner().run(worker)`
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### 坑 3：`respond_immediately` 默认 `True`，initialize 会立刻触发一轮回复
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`FlowManager.initialize()` 会 queue 一个 `LLMRunFrame`，**在用户说话之前**
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就产生一轮 LLM 回复。
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做测试/归因时如果不清空观察窗口，会把"节点初始化的自动回复"当成
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"对用户问题的回复"——我第一版 spike 就误判了第 2 项。
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生产上这通常是想要的行为（节点进入即主动开口），但**必须知道它存在**。
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### 坑 4：会产生两条 system 消息
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实际发给 DeepSeek 的请求里：
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```
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[system] '你是桌面陪伴助手……' ← role_message（走 system_instruction）
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[system] '当前任务：普通陪伴对话。' ← task_messages
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[user] '……'
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```
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`role_message` 通过 `LLMUpdateSettingsFrame(system_instruction=...)` 下发，
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而 `task_messages` 里的 system 消息留在 context 里，**两者都进请求**。
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交接文档 §九 Phase 1 第 6 项要求"context aggregator 不产生第二条 system message"——
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严格说，**context 里确实只有一条**（`task_messages` 那条），
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`role_message` 走的是 LLM settings 而非 context。但**发出去的请求有两条 system**。
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风险：
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- 多数模型能处理多条 system，但**优先级不保证**（谁覆盖谁取决于实现）
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- 我们之前在**本机 vLLM** 上就吃过"多条 system 直接 400"的亏
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（见 `P0-本地LLM验证报告.md`）——如果将来把 LLM 切回本地 vLLM，这条会立刻炸
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**建议**：Phase 3 集成时**只用一种**。要么把节点任务说明也写进 `role_message`，
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要么不用 `role_message`、全部走 `task_messages`。不要两个都用。
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### 坑 5（环境）：NLTK `punkt_tab` 本地也要装
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Pipecat 启动会预热 NLTK 分句器，缺 `punkt_tab` 会尝试联网下载并被安全策略拦
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（`SSRF attempt to restricted IP`），setup 超时后管线卡住。
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服务器上已装（`~/.local/share/ai-companion/nltk_data`），**本地开发机也要装**，
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否则 spike 跑不起来。`p1/flows_spike.py` 已加 fail-fast 检查与拷贝命令提示。
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## 六、对现有功能的影响
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| 现有功能 | 是否受影响 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 分句 TTS | **不受影响** | Flows 输出 token 级 `TextFrame`（实测 18 块），自有分句逻辑照用 |
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| RTVI 网页显示 | **不受影响** | token 增量与完整文本都能拿到 |
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| 记忆 / 身份 / SQLite | 不受影响 | Flows 的 state 只存会话控制状态，长期数据仍走 `MemoryStore` |
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| SearXNG 搜索 | 需迁移 | 现在的 `web_search` 手写循环要改成 Flows 工具 |
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| **本地 vLLM fallback** | **会失去** | `FallbackProvider` 不能被 Flows 直接使用（见 §三） |
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| 两条 system 消息 | **需要注意** | 见坑 4；切回本地 vLLM 时会 400 |
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## 七、建议的最小生产集成 diff（Phase 3 用）
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不改动现有 `EngineProcessor` 的音频路径，只在**文字路径**上分流：
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1. `app/config.py` 加 `AI_AGENT_RUNTIME=legacy|flows`，**默认 legacy**
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2. `app/agent/` 新增 `tools.py`（工具定义）、`memory_policy.py`（记忆策略）、
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`flows_runtime.py`（FlowManager 装配）
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3. `services/bot_server.py` 里，RTVI `send-text` 按 `AI_AGENT_RUNTIME` 分流：
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`legacy` → 现有 `EngineProcessor`；`flows` → 新建的 Flows 路径
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4. 语音路径**暂不动**，留到 Phase 5
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5. `requirements.txt` **不加** `pipecat-ai-flows`
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关键注意点：
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- 用 `PipelineRunner().run(worker)`，不要直接 `worker.run()`
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- `await flow.initialize(node)`
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- `role_message` 与 `task_messages` 的 system 消息**二选一**
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- `DeepSeekLLMService.Settings(model="deepseek-flash")` 必须显式覆盖
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## 八、下一步
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spike 已给出结论，**可以进入 Phase 2**（抽出工具与策略层）：
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- 把现有 `web_search` 执行从 `ConversationEngine` 抽成可复用函数
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- 实现记忆工具，先用 fake store 单测
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- legacy 路径继续工作，Flows 不是唯一调用者
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Phase 3（接网页文字路径）等 Phase 2 完成标准达成后再开始。
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## 九、复现
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```bash
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cd ~/workspace/ai-companion
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# 探索脚本（带请求体抓取与逐项诊断）
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~/venvs/ai_assistant/bin/python p1/flows_spike.py
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~/venvs/ai_assistant/bin/python p1/flows_spike.py --only 3
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# 断言版（接 CI 用）
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~/venvs/ai_assistant/bin/python app/tests/test_flows_spike.py
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# 需要 DEBUG 日志排查时
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SPIKE_DEBUG=1 ~/venvs/ai_assistant/bin/python p1/flows_spike.py --only 3
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```
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@@ -0,0 +1,501 @@
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# P1 · Pipecat Flows Agent 化与记忆改造交接
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> 日期：2026-09-16
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> 状态：方案已选定，等待实现
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> 实现仓库：`~/workspace/ai-companion`
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> 部署目录：`yonglin@cadadmin-server.taild0f91d.ts.net:~/ai-companion`
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## 一、给 Claude Code 的任务摘要
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在**不推翻现有实时语音链路**的前提下，渐进引入 Pipecat Flows，把当前手写的
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单工具循环升级为受策略约束的 Agent 工具层，并补齐通用长期记忆的确认、读取、
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修改和忘记流程。
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必须遵守以下边界：
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1. 保留现有 `MemoryStore`、SQLite 数据、身份隔离、DeepSeek fallback、SearXNG、
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RTVI 网页显示和流式 TTS。
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2. 先做 Pipecat Flows 与当前 `ConversationEngine` 的兼容性 spike；验证通过前，
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不得替换线上默认路径。
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3. 使用 `AI_AGENT_RUNTIME=legacy|flows` 保留可立即回滚的 legacy 路径。
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4. 模型不得决定或传入 `owner_user_id`；用户身份必须由服务端会话上下文注入。
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5. 用户明确要求记忆与模型推测必须分开。模型推测不得直接成为 confirmed。
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6. 不把 Pipecat Flow state 当成长期记忆；长期数据仍通过 `MemoryStore` 持久化。
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7. 不顺手实现唤醒词、硬件 AEC、人脸自动切换、向量数据库或 systemd。
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## 二、开始前必须知道的仓库状态
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### 代码和部署
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- Git 已提交基线包含：
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- `c3d2c7f`：修复 Pipecat 实时链路并补齐网页测试
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- `719fc13`：修复网页对话并接入 SearXNG 搜索
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- 2026-09-16 的姓名档案修复、疑问句防误写和测试目前仍是**未提交改动**。
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- 线上服务已运行这些未提交改动，不等于服务器代码与 Git HEAD 相同。
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- 开始工作前必须运行 `git status --short` 和 `git diff`；不得 reset、checkout
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或覆盖现有改动。
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- 线上健康接口：`http://127.0.0.1:7860/health`。
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- 网页调试入口通过 SSH 隧道访问：`http://localhost:7860/client/`。
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### 当前已验证能力
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- SmallWebRTC 信令、ICE、data channel、音频输入输出已闭环。
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- 浏览器真人麦克风 → STT → DeepSeek → Qwen3-TTS → 浏览器播放正常。
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- 网页文字输入、用户文本、助手文本和语音回复正常。
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- DeepSeek 能自主调用 `web_search`，SearXNG 工具结果能回灌后继续回答。
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- 用户自报“我叫林”会同步写入 confirmed 姓名档案，disconnect/reconnect 后恢复。
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- 姓名疑问句不会再把“谁吗”之类内容覆盖为姓名。
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- 当前专项回归：
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- 姓名档案 22/22
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- 记忆存储 30/30
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- 身份 19/19
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- 搜索 12/12
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- 传输 4/4
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### 线上姓名数据库备份
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- 首次档案迁移前：
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`/home/yonglin/.local/share/ai_assistant/memory.db.before-name-profile-20260916`
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- 疑问句误写修复前：
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`/home/yonglin/.local/share/ai_assistant/memory.db.before-name-question-20260916-1140`
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不要删除这些备份。后续若改 schema，必须另建带时间戳的备份。
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## 三、当前系统到底是什么
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当前不是完整通用 Agent，而是：
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```text
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SmallWebRTC / RTVI
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↓
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EngineProcessor
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↓
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SimpleVAD → StreamingSTT
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↓
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ConversationEngine
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身份 → 自动记忆检索 → DeepSeek/搜索工具循环 → 分句 TTS
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↓
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WebRTC 音频与 RTVI 文本
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`ConversationEngine._stream_and_speak()` 手写了最多两轮的 `web_search` Function
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Calling 循环。模型能自主决定是否搜索，但还不能自主调用记忆工具。
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Pipecat 当前主要负责传输、Frame、PipelineWorker 和 RTVI；STT、LLM、TTS 语义链路
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仍由自有引擎调度。
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## 四、当前记忆决策与真实缺口
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### 写入
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| 输入 | 当前行为 | 实际是否可复用 |
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|---|---|---|
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| “我叫林” | 同步更新 `users.display_name`，写 confirmed 姓名 | 是 |
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| “记住我不吃香菜” | 回复后规则抽取，写 candidate | 否，默认检索排除 |
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| “我喜欢咖啡” | 回复后规则抽取，写 candidate | 否，默认检索排除 |
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| 普通聊天 | 只保留当前内存历史和 user turn | 重连后不可用 |
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当前没有 candidate 的确认、晋升或管理入口。因此除姓名外，“写进数据库”和“助手会在
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以后使用”不是一回事。
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### 读取
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- 每条已确认身份的用户消息都会尝试检索，不是模型按需决定。
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- 默认只读取 confirmed、private/shared、未过期记忆。
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- 最多 5 条，超时 300ms 后无记忆继续回答。
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- 当前是中文字符/二元组字面相似度；记忆总量很小时，无命中会退回最近记忆。
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- 用户姓名作为档案固定注入，不依赖语义检索。
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### 必须达到的目标语义
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1. **稳定档案**：姓名、称呼、语言和明确的稳定偏好；连接开始时加载。
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2. **显式长期记忆**：用户明确说“记住/以后/别忘了”，经策略校验后 confirmed。
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|
3. **候选观察**：普通聊天中推断出的可能信息只能 candidate，不直接影响回答。
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4. **事件/摘要**：会话事件与逐字稿不冒充永久事实，可过期、可删除。
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5. **矛盾更新**：同 owner + kind + key 的 confirmed 新值覆盖或 supersede 旧值。
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6. **透明控制**：支持查看、确认、修改、忘记；模糊删除必须追问。
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## 五、为什么选择 Pipecat Flows
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### 候选比较
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| 框架 | 优点 | 与本项目的主要问题 | 结论 |
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|---|---|---|---|
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| Pipecat Flows | 已在 Pipecat 生态；状态、节点、函数注册和校验；支持 DeepSeek 等 OpenAI-compatible 服务 | 期待 Pipecat `LLMService + context aggregator`，与当前自有引擎有接口差异 | **选择，渐进集成** |
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| Agno | 内置 user/session/memory，最接近轻量版 OpenClaw | 会与现有会话、历史和记忆层重叠 | 暂不采用 |
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| PydanticAI | 类型安全、依赖注入、流式工具事件、较轻 | 长期记忆策略仍要自建；与现有工具循环收益有限 | 备选 |
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| LangGraph | 持久状态、checkpoint、长任务和人工审批成熟 | 对当前实时陪伴链路过重 | 暂不采用 |
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| LiveKit Agents | 完整实时语音 Agent、工具、handoff | 相当于替换已跑通的 Pipecat/WebRTC；长期记忆仍需外接 | 不迁移 |
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| smolagents | 代码少、多步工具 Agent | 偏任务型，多步延迟高，API仍偏实验 | 不用于主链路 |
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| OpenClaw | 通用 Agent runtime、分层记忆和后台整理完整 | 运行时过重、默认个人 Agent 假设、实时语音和身份边界仍需定制 | 不整体迁移 |
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官方资料：
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- [Pipecat Flows Overview](https://docs.pipecat.ai/api-reference/pipecat-flows/overview)
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- [Pipecat Function Calling](https://docs.pipecat.ai/pipecat/learn/function-calling)
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|
- [Agno Memory](https://docs.agno.com/examples/memory/overview)
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|
- [PydanticAI Agents](https://ai.pydantic.dev/agents/)
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|
- [LangGraph Memory](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/add-memory)
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|
- [LiveKit Chat Context](https://docs.livekit.io/agents/logic/chat-context/)
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- [OpenClaw Memory](https://docs.openclaw.ai/concepts/memory)
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### 选型原则
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选择 Pipecat Flows，不是为了追求“框架化”，而是为了：
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- 复用现有实时媒体栈；
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- 把工具 schema、执行、结果回灌和状态切换从手写循环中抽离；
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- 给记忆确认/删除等多轮流程提供显式状态；
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- 保留产品特有的身份、隐私和低延迟策略。
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## 六、最重要的集成风险
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Pipecat Flows 的正常构造需要：
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- `PipelineTask`
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- Pipecat `LLMService`
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- context aggregator
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- 由 Pipeline Frame 驱动的函数调用和消息更新
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当前项目则是：
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- `PipelineWorker` + 自定义 `EngineProcessor`
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- 自有 `FallbackProvider`，不是 Pipecat `LLMService`
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- 自有消息历史与 prompt 构造
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- 自有 STT/TTS 调用，不是标准 Pipecat service processor
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- RTVI 事件由 `EngineProcessor` 手工补发
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因此不能直接“安装 Flows，然后包住 ConversationEngine”。如果忽略这一点，很容易出现：
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- 两套消息历史同时增长；
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- 工具调用重复执行；
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- token 既被自有引擎又被 Pipecat aggregator 消费；
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- RTVI 文本重复或消失；
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- TTS 重复播报；
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- 取消只停止其中一套任务；
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- 身份切换后旧 context 泄漏。
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## 七、目标架构
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```text
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┌─────────────────────────────┐
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WebRTC / RTVI ─────▶│ Pipecat Pipeline │
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│ transport + turn + metrics │
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└──────────────┬──────────────┘
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|
│
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┌──────────────▼──────────────┐
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|
│ Flows Runtime（可切换） │
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|
│ node / state / tools │
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└──────────────┬──────────────┘
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|
│
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┌────────────────────────┼────────────────────────┐
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▼ ▼ ▼
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|
LLMService 适配器 Memory Policy Web Search
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DeepSeek/Fallback + MemoryStore SearXNG
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│ │
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▼ ▼
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流式文本与 TTS SQLite（继续使用）
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```
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### Flow state 只保存会话控制状态
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建议字段：
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- `session_id`
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- 服务端绑定的 `user_id`（内部使用，不展示给模型）
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- `display_name`
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- `identity_version`
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- `pending_memory_action`
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- `pending_confirmation`
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- 当前 node
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不要把全部记忆内容复制进 Flow state，也不要把 state 当数据库。
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### 初始节点
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第一版只需要两个节点，不要设计庞大状态图：
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1. `conversation`
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- 普通陪伴对话；
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- 可用只读搜索和受限记忆工具；
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- 默认节点。
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2. `confirm_memory_change`
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- 只在修改、删除目标不明确或敏感写入时进入；
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- 用户确认/取消后返回 `conversation`。
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## 八、工具设计
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### 全局工具
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#### `web_search(query)`
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- 复用 `app/search.py` 与 SearXNG。
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- 保留最多两次连续搜索限制。
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- 搜索失败返回工具错误结果，不让整轮异常退出。
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- 来源 URL 保留给网页，TTS 继续不朗读来源段。
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#### `memory_search(query)`
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- `owner_user_id` 从会话注入，禁止模型传入。
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- 只返回 confirmed、未过期、授权 scope。
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- 不确认身份时返回不可用，不搜索任何私人记忆。
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- 结果条数和超时沿用配置上限。
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#### `memory_remember(kind, key, value)`
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- 仅确认身份可用。
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- 只有当前用户明确表达“记住/以后/别忘了/我的偏好是”等意图时，才能 confirmed。
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- 模型推断或总结只能写 candidate。
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- `owner_user_id`、source session/turn、scope 由服务端填充。
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- 默认 private；模型不得扩大成 shared。
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- 同 key confirmed 写入保持幂等并更新旧值。
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|
- 姓名确定性快路径暂时保留，不立即交给模型。
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#### `memory_forget(selector)`
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|
- 仅确认身份可用。
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- 精确匹配一条时可返回待删除摘要；删除前应有明确用户意图。
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- 多条或模糊匹配进入 `confirm_memory_change`，不得猜测删除目标。
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- 删除必须同时匹配 owner；不得只凭 memory_id。
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- 返回“已删除/没有找到/需要确认”，不能把“请求已接收”说成“已经删除”。
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#### `memory_update(key, value)`
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- 用于用户明确纠正已有事实或偏好。
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- 更新必须保留来源和更新时间。
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- 若未来增加 superseded 状态，先做向后兼容 migration，不删旧 schema。
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#### `profile_update(display_name)`
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- 第一阶段可继续使用现有确定性姓名提取，不必立即暴露给模型。
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- 如果以后工具化，也必须经过同一疑问句和角色描述过滤。
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### 记忆执行策略必须独立于 prompt
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不要仅依赖“请不要误记”的 system prompt。新增类似：
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```text
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app/agent/memory_policy.py
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```
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策略层输入至少包含：
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- 当前原始 user text
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- 工具请求
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- 已确认身份
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- 当前 session/turn
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- 已有同 key 记忆
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策略层输出：
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- allow_confirmed
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- allow_candidate
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- needs_confirmation
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- reject
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模型可以提出动作，策略层拥有最终决定权。
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## 九、分阶段实施
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### Phase 0：保护基线
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1. 运行 `git status --short`、保存 `git diff`。
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2. 运行当前相关测试。
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3. 记录网页文字、网页语音、搜索、姓名重连的基线延迟与行为。
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4. 不修改线上数据库 schema。
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完成标准：现有未提交修复没有丢失，基线测试结果有记录。
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### Phase 1：独立兼容性 spike
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新增独立实验，不先改生产入口，例如：
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```text
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p1/flows_spike.py
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app/tests/test_flows_spike.py
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```
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需要验证：
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1. 找到与 `pipecat-ai==1.10.0` 兼容的 `pipecat-ai-flows` 版本并精确 pin。
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2. DeepSeek OpenAI-compatible 接口能在 Flows 中流式输出中文内容。
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3. 流式 function-call arguments 能被正确聚合一次，不重复拼接。
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4. 工具结果回灌后能生成最终回答。
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5. 任务取消能终止 LLM 请求和后续工具执行。
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6. context aggregator 不产生第二条 system message。
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7. 能获得 token 级文本事件，满足网页显示和分句 TTS。
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若任何一项不成立，停止生产集成，先记录结论；不得为了使用框架而绕过现有正确行为。
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### Phase 2：抽出工具和策略层
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建议新增：
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```text
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app/agent/
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├── __init__.py
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├── tools.py
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├── memory_policy.py
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├── flows_runtime.py
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└── llm_service.py
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```
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- 先把现有 `web_search` 执行从 `ConversationEngine` 抽成可复用函数。
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- 实现记忆工具，但先用 fake store 单测。
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- legacy 路径继续工作；不要让 Flows 成为唯一调用者。
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完成标准：工具层可被 legacy 和 flows 两条路径复用，策略测试不依赖真实 LLM。
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### Phase 3：先接网页文字路径
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- 新增 `AI_AGENT_RUNTIME`，默认仍为 `legacy`。
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- 只让 RTVI `send-text` 在显式 `flows` 配置下走新路径。
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- 保持网页用户文本、token 增量、完整 assistant 文本和可选 TTS。
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- 语音路径暂时保持 legacy。
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完成标准：同一服务可切换两条 runtime；legacy 回归无变化；flows 文字路径通过工具、
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姓名、记忆和搜索验收。
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### Phase 4：补齐通用记忆闭环
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至少覆盖：
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1. “记住我不吃香菜” → confirmed。
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2. disconnect/reconnect → “我不吃什么”能召回香菜。
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3. “我今天吃了香菜”不得自动变成稳定偏好。
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4. “其实我现在吃香菜了”能明确更新旧偏好，而不是保留冲突 active 值。
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5. “忘掉我的饮食偏好”能删除；目标模糊时先确认。
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6. 访客无法读取或写入私人记忆。
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7. 用户 A 的记忆绝不出现在用户 B 的 prompt、工具结果或日志中。
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### Phase 5：迁移语音路径
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只有 Phase 3、4 稳定后才迁移语音：
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- 保持 STT transcript 和原始 user text 一致；
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- 保持首句尽快进入 TTS；
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- 工具调用期间不得把工具 JSON 念出来；
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- 来源段不进入 TTS；
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- 用户打断时取消 Flows、LLM、工具和 TTS 的同一轮 execution；
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- `ConversationEngine` 中已经稳定的身份与记忆接口可以拆分复用，不要求一次删除旧类。
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### Phase 6：打断控制链
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当前 `SimpleVAD` 只做 RMS 话段切分。下一步先实现控制闭环，不在本阶段承诺真实硬件
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声学效果：
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```text
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user-started-speaking
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├─ 发出 InterruptionFrame / 客户端停播信号
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├─ 取消当前 Flows/LLM/TTS execution
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├─ 清空未发送和客户端已缓冲音频
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└─ 保留新用户话语的 pre-roll 并继续收集
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要求：
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- 不等待 700ms 尾静音才停止助手；
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- 使用开始阈值、连续帧或正式 VAD，避免单个噪声帧误触发；
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- `_bot_speaking` 不能只代表服务端推帧结束，要考虑客户端仍在播放；
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- 文字请求期间的麦克风回采不得错误抢占；
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- 先做合成 Frame 回归；真实 AEC、扬声器回声和远场误触发留到硬件 P2。
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### Phase 7：部署与清理
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- flows 默认值只有在线上验收后才能从 legacy 改为 flows。
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- 更新 README、部署说明和本交接文档。
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- 在修改数据库前创建新备份。
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- 确认 `/health`、网页文字、网页语音、搜索和重连记忆。
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- 确认日志没有 API key、私人全文记忆或内部 ID 泄漏。
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## 十、测试与验收矩阵
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### 必须新增的单元测试
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- 工具参数 schema 与非法参数。
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- 模型不能传 owner_user_id/scope 越权。
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- 未确认身份拒绝 private memory。
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- 明确“记住”写 confirmed。
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- 推断信息只写 candidate。
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- 同 key 更新幂等。
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- 模糊忘记返回 needs_confirmation。
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- 精确忘记只删除当前 owner。
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- Flows node 切换后不会重复执行工具。
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- 取消后不再写记忆或发送音频。
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### 必须保留的现有测试
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```bash
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.venv/bin/python app/tests/test_profile_memory.py
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.venv/bin/python app/tests/test_memory.py
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.venv/bin/python app/tests/test_identity.py
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.venv/bin/python app/tests/test_search.py
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.venv/bin/python app/tests/test_transport.py
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.venv/bin/python app/tests/test_engine_e2e.py
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```
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### 真人网页验收
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1. 文字：“记住我不吃香菜。”
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2. disconnect/reconnect。
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3. 文字：“我不吃什么？”
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4. 语音重复 1–3。
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5. 问实时问题，确认会搜索且显示来源。
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6. 助手播长回答时插话，确认音频停止、插话未丢失。
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7. 问“我是谁”，只能回答用户称呼，不能回答内部 ID。
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### 性能验收
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- 无工具普通对话不能因为 Flows 固定增加一次额外 LLM 调用。
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- 记忆检索仍有超时和失败降级。
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- 分别记录 VAD、STT、记忆检索、LLM 首 token、工具、TTS 首段和首音。
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- 对比 legacy/flows 的 P50/P95；无工具首音出现明显回退时不得切默认。
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## 十一、明确非目标
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本次不要做：
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- 唤醒词和 20 秒连续对话窗口；
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- N5095 产品客户端、声卡 AEC 或阵列波束形成；
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- 人脸自动确认说话者；
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- Mem0、Chroma、Graphiti、LanceDB 等新存储；
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- OpenClaw、Agno、LangGraph 或 LiveKit 迁移；
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- 多 Agent、子 Agent 或复杂任务规划；
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- 米家/Home Assistant 工具；
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- systemd、自启动和公网暴露；
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- 清理或重写所有 legacy 代码。
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## 十二、回滚要求
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1. `AI_AGENT_RUNTIME=legacy` 必须能绕过全部 Flows 代码。
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2. 新数据库字段必须向后兼容，禁止 drop/rename 现有表或列。
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3. 工具执行要有幂等键或 source turn，避免重试重复写入。
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4. 新路径异常时，本轮可以无记忆继续，但不能自动切换后重复执行有副作用工具。
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5. 部署前保留数据库与上一版本代码；回滚不能依赖重新生成用户数据。
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## 十三、建议 Claude Code 的第一轮动作
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```bash
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cd ~/workspace/ai-companion
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git status --short
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git diff --check
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# 先读这些文件，不要先改
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sed -n '1,240p' services/bot_server.py
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sed -n '240,560p' services/bot_server.py
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sed -n '180,500p' app/engine.py
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sed -n '1,220p' app/memory/base.py
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sed -n '220,380p' app/memory/sqlite_store.py
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```
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然后只完成 Phase 1 spike，提交一份结论：
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- 兼容的 flows 版本；
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- 选择复用 Pipecat OpenAI-compatible `LLMService`，还是实现
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`FallbackProvider → LLMService` 适配器；
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- token、tool-call、取消和 context 的实测结果；
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- 建议的最小生产集成 diff；
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- 是否会破坏现有分句 TTS、RTVI 和 fallback。
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未经 spike 结论，不进入 Phase 3。
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@@ -0,0 +1,657 @@
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# SearXNG 私有搜索服务部署与使用
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> 2026-09-16 记录。为 [[AI桌面陪伴助手方案]] 部署一个不绑定 LLM 厂商的联网搜索后端。服务运行在 `cadadmin-server`，只监听宿主机回环地址 `127.0.0.1:18080`，由同机助手调用，不对局域网或公网开放。
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## 一、结论与当前状态
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当前方案是：**DeepSeek 负责判断何时搜索和组织回答，SearXNG 负责查询互联网。**
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```text
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用户问题
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↓
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DeepSeek 判断是否需要实时资料
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↓ Function Calling: web_search(query)
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AI Companion 调用 SearXNG JSON API
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↓
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SearXNG 聚合 360 搜索 / 搜狗等上游结果
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↓ 标题、摘要、URL
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结果作为 tool 消息回灌 DeepSeek
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↓
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生成正文 + 来源 URL
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├─ 网页：显示正文和来源
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└─ TTS：只朗读正文，不读网址
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截至 2026-09-16：
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| 项目 | 状态 |
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|---|---|
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| 容器 | `ai-companion-searxng`，运行中 |
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| 宿主机地址 | `http://127.0.0.1:18080` |
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| 暴露范围 | 仅服务器回环地址 |
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| 重启策略 | `unless-stopped` |
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| JSON API | 已开启 |
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| 可用上游 | 360 搜索、搜狗 |
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| 暂不可用 | DuckDuckGo、Brave、Wikipedia 超时；Bing 暂时返回空结果 |
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| 助手接入 | 已完成并通过真实工具调用验收 |
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| 镜像 | 固定到已验收的 OCI digest，未使用浮动 `latest` |
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真实闭环验收结果：DeepSeek 主动调用 `web_search('DeepSeek 最新消息 2025')`，SearXNG 返回 5 条结果，结果回灌后模型生成带两个来源 URL 的最终回答。
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## 二、SearXNG 是什么
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SearXNG 是开源的**元搜索引擎**。它本身不维护网页索引，而是把查询转发给多个搜索服务和数据库，再统一整理结果。官方项目强调不追踪、不画像用户，代码采用 AGPL-3.0 许可证。
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这意味着：
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- 自建 SearXNG 不需要维护爬虫和海量网页索引；
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- 搜索质量、时延和可用性仍依赖上游搜索引擎；
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- 同一个配置换到不同网络环境，结果可能完全不同；
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- 自建的主要价值是统一 API、集中控制搜索源、减少对单一商业 API 的绑定，而不是“完全脱离外部搜索服务”。
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官方资料：
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- [SearXNG GitHub](https://github.com/searxng/searxng)
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- [容器部署文档](https://docs.searxng.org/admin/installation-docker.html)
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|
- [`settings.yml` 文档](https://docs.searxng.org/admin/settings/settings.html)
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|
- [搜索引擎配置](https://docs.searxng.org/admin/settings/settings_engines.html)
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|
- [Search API](https://docs.searxng.org/dev/search_api.html)
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### 为什么选择它
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| 方案 | 优点 | 缺点 | 本项目结论 |
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|---|---|---|---|
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| **SearXNG** | 开源、自建、统一 JSON API、可更换上游、无按次 API Key | 需要运维；上游会限流、验证码或封禁 | **采用** |
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| DeepSeek 官方搜索 | 模型接入简单 | DeepSeek API 当前没有可直接使用的内置网页搜索，仍需自行实现工具 | 不可单独解决 |
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| DDGS/DuckDuckGo 库 | 代码少、原型快 | 单一来源，服务器网络下 DuckDuckGo 实测超时 | 不采用 |
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| Tavily / Brave / Exa | API 稳定，面向 Agent | 需要 Key，可能按量收费，绑定厂商 | 可作为未来备用 |
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| Vane/Perplexica | 完整开源 AI 搜索应用 | 自带 UI、LLM 编排，与现有助手架构重叠，集成过重 | 只作参考 |
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选择 SearXNG 的核心原因不是“绝对免费”，而是把搜索后端抽象成独立服务：以后更换 DeepSeek、本地模型或其他 LLM，不需要重写搜索层。
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## 三、部署布局
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代码仓库中的配置：
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```text
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~/ai-companion/deploy/searxng/
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├── docker-compose.yml
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├── settings.yml.example # 可提交的模板，密钥是占位符
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└── settings.yml # 服务器实际配置，含随机密钥，不进 Git
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```
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Docker 数据：
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```text
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容器名：ai-companion-searxng
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配置挂载：./settings.yml → /etc/searxng/settings.yml:ro
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缓存卷：searxng_searxng-cache → /var/cache/searxng
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端口：127.0.0.1:18080 → 容器 8080
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```
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官方文档列出的两个持久化位置是 `/etc/searxng` 和 `/var/cache/searxng`。本项目把配置作为只读单文件挂载，缓存放 named volume。配置必须备份，缓存丢失可以重建。
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## 四、从零部署
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### 1. 前提检查
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```bash
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docker version
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docker compose version
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ss -ltn | grep ':18080 ' || true
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```
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本次服务器环境：Docker 28.4.0、Docker Compose v2.39.4，`18080` 原先未占用。
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### 2. Compose 文件
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`deploy/searxng/docker-compose.yml`：
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```yaml
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services:
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searxng:
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# 固定到 2026-09-16 已通过真实搜索验收的镜像。
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image: docker.io/searxng/searxng@sha256:f1aca3f61c7ff4552b8d54c0ab7fb458e907b78f51c503210cf450c900adca2c
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|
container_name: ai-companion-searxng
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|
restart: unless-stopped
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ports:
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- "127.0.0.1:18080:8080"
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volumes:
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- ./settings.yml:/etc/searxng/settings.yml:ro
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||||||
|
- searxng-cache:/var/cache/searxng
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||||||
|
environment:
|
||||||
|
- SEARXNG_BASE_URL=http://127.0.0.1:18080/
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||||||
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||||||
|
volumes:
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||||||
|
searxng-cache:
|
||||||
|
```
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||||||
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||||||
|
为什么不写 `0.0.0.0:18080:8080`：当前服务没有对公网用户设计认证和限流，只供同机助手调用。绑定 `127.0.0.1` 能从网络边界直接阻止其他机器访问。
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|
为什么固定 digest：`latest` 会在下次拉取时静默改变版本，可能带来配置兼容或搜索引擎行为变化。应先在新镜像上完成 API 和真实工具调用验收，再更新 digest。
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|
### 3. `settings.yml` 模板
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||||||
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||||||
|
```yaml
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||||||
|
use_default_settings:
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||||||
|
engines:
|
||||||
|
keep_only:
|
||||||
|
- bing
|
||||||
|
- bing news
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- 360search
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- sogou
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general:
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instance_name: AI Companion Search
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debug: false
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search:
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||||||
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safe_search: 1
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formats:
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- html
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- json
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server:
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secret_key: "__SEARXNG_SECRET__"
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bind_address: "0.0.0.0"
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limiter: false
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public_instance: false
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image_proxy: false
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engines:
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- name: bing
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disabled: false
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|
- name: bing news
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|
disabled: false
|
||||||
|
- name: 360search
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||||||
|
disabled: false
|
||||||
|
- name: sogou
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disabled: false
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```
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关键解释：
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- `use_default_settings`：继承官方完整默认配置，只覆盖本项目关心的部分，减少升级维护量；
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- `keep_only`：只加载指定引擎，避免每次等待当前网络必然超时的搜索源；
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- `disabled: false`：必须显式启用。**只写 `keep_only` 不等于启用引擎**，它会保留默认的禁用状态；
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|
- `formats: [html, json]`：JSON API 必须显式开放。官方文档说明，未启用的输出格式会返回 HTTP 403；
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- `safe_search: 1`：默认使用中等级别安全搜索；
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|
- `limiter: false`：仅因为宿主机端口只绑定回环地址且是单用户内部调用；如果对外暴露，不能照抄；
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- 容器内部 `bind_address` 为 `0.0.0.0`，是为了让 Docker 端口映射能访问；真正的外部边界由宿主机的 `127.0.0.1:18080` 控制。
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### 4. 生成实际配置
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不要把真实 `secret_key` 写进仓库：
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```bash
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cd ~/ai-companion/deploy/searxng
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|
search_secret=$(openssl rand -hex 32)
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|
sed "s/__SEARXNG_SECRET__/${search_secret}/" \
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settings.yml.example > settings.yml
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chmod 600 settings.yml
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```
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仓库 `.gitignore` 已包含：
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```gitignore
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deploy/searxng/settings.yml
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```
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|
### 5. 启动
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|
```bash
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|
cd ~/ai-companion/deploy/searxng
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|
docker compose pull
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|
docker compose up -d
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|
docker compose ps
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|
```
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|
预期端口应显示为：
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```text
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127.0.0.1:18080->8080/tcp
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```
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首次拉取镜像在本次环境中比较慢，但下载一直有进度；不要因为几十秒没有完成就重复启动多个 `docker pull`。
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---
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|
## 五、验证与使用
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### 1. 最小健康验证
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SearXNG 没有必要为本项目额外暴露公开健康接口，直接查询 JSON API：
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```bash
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curl -GsS --max-time 20 http://127.0.0.1:18080/search \
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||||||
|
--data-urlencode 'q=DeepSeek' \
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||||||
|
--data-urlencode 'format=json' \
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|
| jq '.results | length'
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|
```
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|
返回大于零的数字才算真正可用。**HTTP 200 或容器处于 Up 状态不代表上游搜索可用。**
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查看前三条结果：
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```bash
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|
curl -GsS --max-time 20 http://127.0.0.1:18080/search \
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||||||
|
--data-urlencode 'q=DeepSeek 最新消息' \
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||||||
|
--data-urlencode 'format=json' \
|
||||||
|
--data-urlencode 'language=zh-CN' \
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|
| jq -r '.results[0:3][] | .title + " | " + .url'
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|
```
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|
官方 API 支持 `/` 和 `/search` 两个端点、GET/POST 两种方法；常用参数包括：
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| 参数 | 用途 |
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|---|---|
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| `q` | 必填，搜索词 |
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|
| `format` | `json` / `csv` / `rss`，必须在配置中启用 |
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||||||
|
| `language` | 搜索语言，如 `zh-CN` |
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||||||
|
| `categories` | 搜索分类 |
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||||||
|
| `engines` | 临时指定引擎，逗号分隔 |
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||||||
|
| `pageno` | 页码 |
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||||||
|
| `time_range` | `day` / `month` / `year`，仅对支持的引擎有效 |
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||||||
|
| `safesearch` | `0` / `1` / `2` |
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||||||
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|
||||||
|
指定单一引擎诊断：
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|
```bash
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|
curl -GsS http://127.0.0.1:18080/search \
|
||||||
|
--data-urlencode 'q=DeepSeek' \
|
||||||
|
--data-urlencode 'format=json' \
|
||||||
|
--data-urlencode 'engines=sogou' \
|
||||||
|
| jq '.results | length'
|
||||||
|
```
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|
### 2. 从其他电脑临时打开 Web UI
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服务没有直接暴露到局域网。需要人工查看时，用 SSH 隧道：
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```bash
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|
ssh -L 18080:127.0.0.1:18080 \
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|
yonglin@cadadmin-server.taild0f91d.ts.net
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|
```
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|
然后在本机浏览器打开：
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|
```text
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|
http://localhost:18080/
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||||||
|
```
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||||||
|
不要为了偶尔看 UI 就把 Compose 改成 `0.0.0.0:18080:8080`。
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|
### 3. Python 调用示例
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|
```python
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|
import aiohttp
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|
async def search(query: str):
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|
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=6)
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||||||
|
async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
|
||||||
|
async with session.get(
|
||||||
|
"http://127.0.0.1:18080/search",
|
||||||
|
params={
|
||||||
|
"q": query,
|
||||||
|
"format": "json",
|
||||||
|
"language": "zh-CN",
|
||||||
|
"safesearch": "1",
|
||||||
|
},
|
||||||
|
) as response:
|
||||||
|
response.raise_for_status()
|
||||||
|
return await response.json(content_type=None)
|
||||||
|
```
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|
生产代码还应限制查询长度、结果数量、摘要长度，并只接受 `http` / `https` URL。本项目的实现见 `ai-companion/app/search.py`。
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## 六、接入 AI Companion
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### 配置
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服务器 `~/.config/ai_assistant/env`：
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```bash
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SEARCH_ENABLED=true
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||||||
|
SEARXNG_BASE_URL=http://127.0.0.1:18080
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||||||
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|
# 可选，下面是代码默认值
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|
SEARCH_TIMEOUT_S=6
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|
SEARCH_MAX_RESULTS=5
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||||||
|
SEARCH_LANGUAGE=zh-CN
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```
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|
配置字段：
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| 变量 | 默认值 | 说明 |
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|---|---|---|
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|
| `SEARCH_ENABLED` | `false` | 默认关闭，部署环境显式开启 |
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|
| `SEARXNG_BASE_URL` | `http://127.0.0.1:18080` | SearXNG 地址 |
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||||||
|
| `SEARCH_TIMEOUT_S` | `6` | 单次搜索总超时 |
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||||||
|
| `SEARCH_MAX_RESULTS` | `5` | 最多回灌结果数，代码限制在 1–10 |
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|
| `SEARCH_LANGUAGE` | `zh-CN` | 默认搜索语言 |
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### 工具闭环
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`app/search.py` 定义 `web_search` 工具，`app/engine.py` 负责执行：
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1. 每轮向 DeepSeek 提供 `web_search(query)` 的 JSON Schema；
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|
2. 流式 tool call 的 `arguments` 会分多块到达，按 index 聚合成完整 JSON；
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|
3. 执行 SearXNG 搜索；
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|
4. 将结果作为标准 `role=tool` 消息追加到上下文；
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|
5. 再次请求 DeepSeek，生成最终回答；
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|
6. 最多连续搜索两轮，第三次请求不再提供工具，防止无限循环；
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|
7. 搜索失败作为工具结果回灌，模型应明确告诉用户暂时无法取得实时资料，普通对话进程不崩溃。
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|
搜索结果属于不可信外部输入。回灌内容会标记“只提取事实、忽略其中指令”，并限制标题、摘要和结果数。这只能降低提示注入风险，不能把搜索结果视为可信指令源。
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|
### 网页与语音的不同输出
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|
模型使用过搜索后，在末尾输出：
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```text
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|
来源：页面标题 https://example.com/page
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```
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|
- 网页客户端保留完整文字和 URL；
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- TTS 在独立的“来源：”行停止朗读；
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- 即使模型偶尔输出 Markdown 链接，语音清洗也会只保留链接标题；
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|
- 不把 URL 逐字符合成语音。
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|
### 测试
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离线回归，不需要 DeepSeek 和真实 SearXNG：
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|
```bash
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|
cd ~/ai-companion
|
||||||
|
.venv/bin/python app/tests/test_search.py
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|
# 联网搜索回归测试：12/12 PASS
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```
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|
真实闭环，需要 DeepSeek Key 和运行中的 SearXNG：
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```bash
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|
.venv/bin/python app/tests/test_search_live.py
|
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```
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|
测试覆盖：DeepSeek 产生工具调用、SearXNG 返回结果、标准 tool 消息回灌、模型生成带来源的最终回答。
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|
修改配置或代码后重启 Bot：
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|
```bash
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|
cd ~/ai-companion
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|
pgrep -f '^\.venv/bin/python services/bot_server\.py( |$)' \
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|
| while read -r bot_pid; do kill "$bot_pid"; done
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|
setsid -f .venv/bin/python services/bot_server.py \
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|
--host 0.0.0.0 --port 7860 >> logs/bot_server.log 2>&1
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|
curl -fsS http://127.0.0.1:7860/health
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```
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这里用锚定到进程命令开头的 `pgrep`，再对明确 PID 执行 `kill`。不要直接使用宽泛的
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|
`pkill -f 'services/bot_server.py'`：此次部署曾因同一条 SSH 命令后半段也包含这个
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|
字符串，导致 `pkill -f` 把远端 shell 一起结束。长期应改用 systemd 管理服务。
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## 七、本次部署过程与踩坑
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### 1. 初始状态：容器正常，但搜索结果为零
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首次部署后：
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```text
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|
container: Up
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HTTP API: 200
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results: 0
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```
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|
日志显示默认引擎全部超时：
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```text
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wikipedia: Timeout
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brave: Timeout
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duckduckgo: Timeout
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|
wikidata: Timeout
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|
google cse: Timeout
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```
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|
结论：只检查容器状态和 HTTP 状态码会产生“服务正常”的假象，必须检查 `results` 数量及实际标题、URL。
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|
### 2. 分宿主机与容器测试上游
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宿主机实测：
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| 上游 | 结果 |
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|---|---|
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| 百度 | 能连接，但搜索请求跳验证码 |
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| Bing 中国 | HTTP 200，但通过 SearXNG 暂时无结果 |
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| 360 搜索 | HTTP 200，SearXNG 有结果 |
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|
| 搜狗 | HTTP 200，SearXNG 有结果 |
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|
| DuckDuckGo HTML | 8 秒超时 |
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|
容器内访问百度成功，说明不是 Docker bridge 完全断网，而是特定境外上游不可达或受限。因此没有改成 host 网络，而是调整搜索源。
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|
### 3. `keep_only` 不会自动启用引擎
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第一次只配置：
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```yaml
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|
use_default_settings:
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|
engines:
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|
keep_only:
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|
- bing
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|
- 360search
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|
- sogou
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|
```
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|
逐个指定 `engines=360search` 或 `engines=sogou` 时有结果，但不指定 `engines` 的聚合查询仍返回 0。
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|
原因：`keep_only` 只限制加载范围，仍继承这些引擎在默认配置中的 `disabled` 状态。补上以下配置后聚合查询恢复：
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|
```yaml
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|
engines:
|
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|
- name: 360search
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|
disabled: false
|
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|
- name: sogou
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|
disabled: false
|
||||||
|
```
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|
最终聚合测试先后返回 8、14、5 条结果；数量会随查询和上游状态变化，判断标准应是“大于零且内容合理”，不能写死固定数量。
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|
### 4. JSON API 默认不一定开放
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SearXNG 的默认输出格式通常只有 HTML。如果没有在 `search.formats` 中加入 `json`：
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```text
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|
/search?q=test&format=json → 403 Forbidden
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```
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|
这是配置行为，不是路由不存在。
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### 5. 搜索源会动态失效
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|
元搜索无法消除上游限制。常见变化：
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- 某引擎开始返回验证码；
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- 服务器 IP 被限流；
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|
- 引擎页面结构变化，SearXNG 解析器暂时失效；
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|
- 境外域名在当前网络超时；
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|
- 语言参数或复杂搜索词导致特定引擎零结果。
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||||||
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|
所以必须保留多引擎、超时、日志和失败降级，不能假定“一次配置永久可用”。
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|
## 八、日常运维
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### 状态和日志
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```bash
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|
cd ~/ai-companion/deploy/searxng
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|
docker compose ps
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|
docker compose logs --tail=100 searxng
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|
docker stats --no-stream ai-companion-searxng
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|
```
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|
确认端口没有意外对外暴露：
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|
```bash
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|
docker inspect --format '{{(index (index .HostConfig.PortBindings "8080/tcp") 0).HostIp}}:{{(index (index .HostConfig.PortBindings "8080/tcp") 0).HostPort}}' \
|
||||||
|
ai-companion-searxng
|
||||||
|
# 必须是 127.0.0.1:18080
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|
```
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|
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|
### 重启与停止
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|
```bash
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|
docker compose restart searxng
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|
docker compose stop searxng
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|
docker compose up -d searxng
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|
```
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|
`docker compose down` 会删除容器和 Compose 网络，但默认不会删除 named volume；不要随意加 `-v`。
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|
### 升级
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|
当前 Compose 固定 digest。升级步骤：
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|
```bash
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|
docker pull docker.io/searxng/searxng:latest
|
||||||
|
docker image inspect docker.io/searxng/searxng:latest \
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||||||
|
--format '{{index .RepoDigests 0}}'
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
把得到的 `searxng/searxng@sha256:...` 更新到 Compose，然后：
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|
|
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|
```bash
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||||||
|
docker compose up -d
|
||||||
|
|
||||||
|
# API 验收
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||||||
|
curl -GsS --max-time 20 http://127.0.0.1:18080/search \
|
||||||
|
--data-urlencode 'q=DeepSeek' \
|
||||||
|
--data-urlencode 'format=json' \
|
||||||
|
| jq '.results | length'
|
||||||
|
|
||||||
|
# DeepSeek 工具闭环验收
|
||||||
|
cd ~/ai-companion
|
||||||
|
.venv/bin/python app/tests/test_search_live.py
|
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|
```
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|
两个测试都通过后再提交新的 digest。官方文档建议升级时检查 Compose 模板和环境变量变化；固定 digest 不意味着永不升级，而是把升级变成显式、可验证的操作。
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|
### 备份与恢复
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||||||
|
|
||||||
|
需要备份：
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||||||
|
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```text
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||||||
|
deploy/searxng/docker-compose.yml
|
||||||
|
deploy/searxng/settings.yml.example
|
||||||
|
服务器实际的 deploy/searxng/settings.yml（包含 secret，放安全备份）
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
缓存卷不属于关键数据，可以重新创建。恢复时也可以从模板生成新的随机 secret，不要求保留旧值，因为当前没有外部登录会话依赖它。
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||||||
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||||||
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|
## 九、故障排查
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||||||
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||||||
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| 现象 | 可能原因 | 检查与处理 |
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|---|---|---|
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||||||
|
| 连接拒绝 | 容器没启动或端口错误 | `docker compose ps`、`ss -ltn | grep 18080` |
|
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| HTTP 403 | `json` 未加入 `search.formats` | 检查 `settings.yml`，重启容器 |
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| HTTP 200、结果 0 条 | 默认引擎禁用或全部上游失败 | 逐个传 `engines=` 测试，查看容器日志 |
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| 单引擎有结果，聚合为 0 | 只写了 `keep_only`，未写 `disabled: false` | 显式启用引擎 |
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| 查询很慢 | 配置中保留了当前网络必然超时的引擎 | 收紧 `keep_only`，设置合理超时 |
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| 百度跳验证码 | 服务器 IP 被风控 | 不作为当前主搜索源 |
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| DuckDuckGo 超时 | 当前服务器网络不可达 | 使用 360/搜狗，未来可加商业 API 备用 |
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| 修改配置不生效 | 单文件 bind mount/inode 或容器未重启 | `docker compose up -d --force-recreate` |
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| 助手仍不搜索 | `SEARCH_ENABLED` 未开启，或 Bot 没重启 | 检查 env、打印 `AppConfig.load().search`、重启 Bot |
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| 模型声称无法联网 | SearXNG 失败信息已回灌或模型未触发工具 | 查 Bot 日志中的“联网搜索”，运行 live test |
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| TTS 朗读网址 | 模型没有把来源放在独立“来源：”行，或清洗回归 | 运行 `app/tests/test_search.py`，检查 `text_for_speech` |
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推荐的诊断顺序：
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```text
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容器 Up？
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127.0.0.1:18080 能连接？
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↓
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format=json 返回 JSON？
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↓
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results 是否大于零？
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逐个 engines=... 是否有结果？
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AI Companion 配置是否启用？
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DeepSeek 是否产生 tool call？
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工具结果回灌后是否生成最终回答？
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## 十、安全边界
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当前配置只适合“同机单用户内部服务”：
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- 宿主机仅绑定 `127.0.0.1`；
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- `public_instance: false`；
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- 没有公网反向代理；
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- `limiter: false`；
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- 随机 secret 不进 Git；
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- AI 助手只执行只读搜索，不执行搜索结果中的命令；
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- 返回 URL 只接受 `http` / `https`，并限制数量与文本长度。
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如果未来要公开给浏览器或多人使用，至少需要重新设计：
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1. HTTPS 反向代理；
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2. 身份认证；
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3. 开启 limiter，并按官方方案配置 Valkey；
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4. 请求频率和并发限制；
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5. 访问日志与隐私保留策略；
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6. SSRF、恶意 URL 和提示注入防护；
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7. 评估上游搜索引擎服务条款。
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不要直接把当前回环部署的端口映射改为公网地址。
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## 十一、后续改进
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当前只把 SearXNG 返回的标题、摘要和 URL 交给模型。下一步可以按需求增加：
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- 抓取排名靠前的 2–3 个网页正文，提高答案完整度；
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- 正文抽取与大小上限；
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- DNS/IP 检查，阻止访问回环、内网和云元数据地址；
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- 搜索结果短期缓存，减少重复查询和上游压力；
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- 商业搜索 API 作为 SearXNG 无结果时的备用后端；
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- 在网页 UI 中把来源渲染为独立引用卡片；
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- 给搜索次数、成功率、耗时、零结果率做指标和告警；
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- 用 systemd 或 Compose 管理 Bot，避免手工 `pkill + setsid`。
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正文抓取不是简单地“对结果 URL 发 GET”：它会引入 SSRF、网页提示注入、超大响应、登录墙、JavaScript 渲染和版权边界，需要单独设计。
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## 相关链接
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- [[P0-Pipecat传输层实验报告]] — AI Companion 的网页、语音和搜索接入记录
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- [[AI桌面陪伴助手方案]] — 总体架构
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- [SearXNG 官方容器部署](https://docs.searxng.org/admin/installation-docker.html)
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- [SearXNG Search API](https://docs.searxng.org/dev/search_api.html)
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- [SearXNG `settings.yml`](https://docs.searxng.org/admin/settings/settings.html)
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*最后更新：2026-09-16*
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