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2026-09-14 17:02:12 +08:00

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AI 桌面陪伴助手 · 方案

状态: 🧭 方案已定稿（2026-09-12），尚未动手实现一句话: N5095(16G) 当"AI 大脑"，ESP32 头部 MCU 接管"屏+电机"实时外设，走 UART 分层。

1. 最终形态

一个桌面设备，能：

听 — 实时语音输入（唤醒、STT、打断）
说 — 文转语音回复
看 — 摄像头视觉理解
记住 — 跨会话长期记忆
控 — 控制智能家居（米家）
动 — 小屏幕 + 电机云台，"转身面向使用者"

2. 核心架构分叉（已定）

决策点	结论	理由
模型运行	云端 API（Claude 系列）	前期倾向云端，能力强、上手快；本地无 GPU 需求
智能家居	倾向 Home Assistant + `Xiaomi Miot Auto`	统一接口控米家、可扩展；备选 `python-miio` 跑 demo
记忆	需自建向量库 + 长期摘要	pipecat 不内置记忆
屏幕连接	不用 HDMI，屏接 ESP32(SPI)	屏和电机同属"头部 MCU"，一体走 UART，线缆少、延迟低
摄像头	单目 USB 1080p，不需要双目	只要方向不要距离，双目深度能力用不上

3. 硬件分工

N5095 (16G)  "AI 大脑"
  pipecat + vision-agents
  听(DoA+STT) / 说(TTS) / 看(vision)
  朝向融合(人脸 + 声源DoA)
  ──► 云端 LLM (Claude)
        │ UART 串口
        ▼
ESP32       "头部 MCU"
  ├─ SPI → 圆屏 GC9A01（表情/内容）
  └─ PWM → 电机云台（PID 跟随）
  收指令, 本地渲染表情

硬件 BOM

模块	选型	接法	备注
算力	闲置 N5095 / 16G	—	云端 API，本地无 GPU 需求，15W 低功耗适合常开
麦克风	硬件 DoA 阵列（XMOS XVF3510/3610 类）	USB	输出"角度 + 干净波束音频"，对 CPU 负担小；比裸麦阵 + 软件算法省事
屏幕	SPI 圆屏 GC9A01（或方屏 ST7789）	接 ESP32	本地渲表情，不走 HDMI
电机云台	舵机 MG996R/DS3218 或步进(NEMA14+TMC2209)	接 ESP32	PID 跟随；避开南 SG90 小舵机（屏有重量会抖/发热）
头部 MCU	ESP32（板载 USB 转串口，如 DevKit）	—	屏 + 电机 + UART 收指令
摄像头	USB 1080p 单目（十余~数十元）	USB → N5095	AI 视觉主路，直连低延迟

4. N5095 ↔ ESP32 通信（选型）

介质: USB 转 TTL / ESP32 板载串口 → N5095 呈现为 /dev/ttyUSB0，波特率 115200
主通道: 串口 UART（低延迟、可靠、共地不出错）
数据方向:
- N5095 → ESP32: 表情 / 转向 / 文字 {"t":"face","face":"happy","dir":30,"text":"..."}
- ESP32 → N5095: 完成确认 / 告警 {"t":"ack","done":true}
帧协议: 帧式文本（[SOF][长度][JSON][校验][EOF]），处理粘包/断包
备选: WiFi/MQTT 做旁路（多设备调度时），HC-05 蓝牙做无线调试

关键原则: 串口是字节流不是消息流，两侧都要实现按帧切包。

5. 摄像头决策

主力: 单目 USB 1080p 直连 N5095，vision-agents 直接吞流
不要双目: 只需"人在画面哪个方向"（人脸框偏移换算角度），不需要深度/距离
何时才上双目/深度相机: 设备要自己移动避障、精确保持跟随距离、理解三维结构时才需要；桌面固定伴侣不做
ESP32-CAM（可选副路）: 能接但只当配角（如俯视监控/趣味镜）；主力视觉别用它——它走 WiFi 传 JPEG，多一跳压缩+WiFi，延迟和 CPU 开销都大，且会跟屏/电机抢 ESP32 资源

6. 朝向融合（核心算法，让它"追着你"）

两个信号源都可以给朝向：

信号源	何时为准
摄像头人脸检测（vision-agents）	看见人脸 → 以人脸为准
麦克风 DoA	看不见人脸但听到声音 → 以 DoA 为准

融合 + 卡尔曼/低通滤波平滑云台转向，避免抽搐
这就是 vision-agents 不只是"能看"的原因

7. 记忆方案（自建向量库，选型已定）

核心原理：向量库不是把记忆直接塞给 LLM，而是"检索最相关片段、只注入少量"：

对话时:
  当前输入 ──► 转向量 ──► 检索最相关 3~5 段 ──► 仅这几段(数百~2k token)拼进 prompt

做对就省 token（按需挑），不是把历史全塞进去。每次注入 500~2000 token 级别。

选型

层	方案	说明
记忆管理层	Mem0	专门做 AI 长期记忆的开源库，自带提取/检索/存储一条龙，推荐
向量存储	Chroma（嵌入式，零运维）	起步最省事；量大再上 Qdrant/Milvus
embedding	云端 embedding API	便宜；起步够用
兜底（更轻）	纯文本 MEMORY.md / SQLite	记忆量小时连向量库都不必上

推荐：Mem0（自带 Chroma 支持）+ 云端 embedding，pip 安装配 API key 即可跑。

token 消耗

✅ 只读相关片段 → 省，不会因记忆多而线性暴涨
❌ 把整个记忆库/全部历史塞进上下文 → 必炸，别这么用
检索端 embedding 模型很便宜

存储空间

向量式存储，个人千条级记忆：几十 MB，N5095 磁盘随意放，完全不用担心

8. 技术栈分工（pipecat 管什么）

pipecat: 听(STT) / 说(TTS) / 视觉输入 → 云端 LLM 的实时管线 + 打断处理
vision-agents: 视觉 agent 能力（人脸检测、看摄像头/屏幕）—— pipecat 团队出品，向下兼容
需自己在 pipecat 之外实现的模块:
1. 表情渲染 App（发指令给 ESP32，或 ESP32 端帮渲）
2. 云台控制 App（朝向融合 → 角度命令走 UART）
3. 记忆库（Mem0 + Chroma，见方案 7 节）
4. 米家控制（HA REST API 或 python-miio）

pipecat/vision-agents 不碰屏幕和电机，这两块是外部模块，通过 Pipecat 会话/回调接入。

9. 下一步（待推进）

先在 N5095 跑通 pipecat"听↔云↔说"闭环（普通麦克风，不接硬件）
调研并落地: pipecat / vision-agents 项目部署方式, Home Assistant + Xiaomi Miot Auto 接米家
再逐步接视觉 → 记忆 → 朝向 → 硬件

第 1~7 节为架构决策，第 8 节为推进顺序。硬件选型可在采购前复核。

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