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AI COMPANIONAI COMPANION

李花花· VC-AI-PETLIHUAHUALIHUAHUA李花花 · VC-AI-PET

不是聊天套壳,是一个会记得你的长期陪伴型 AI。A long-term local AI companion — not a chat wrapper.A long-term local AI companion — not a chat wrapper.不是聊天套壳,是一个会记得你的长期陪伴型 AI。

WORKING PROTOTYPE

李花花手机界面:一只像素风格的伯恩山犬,显示当前状态与情绪数值

From tool → assistant → companion. The product question is continuity, not conversation.From tool → assistant → companion. The product question is continuity, not conversation.

大部分「AI 宠物」只是把聊天框换了一张皮:关掉页面,它就不记得你。李花花要解决的是另一个问题 —— 一个 AI 能不能拥有连续的身份、自己的情绪状态和跨越数月的记忆,从而和你形成真正的共同经历。它有自己的小世界、会做梦、会在你不在的时候继续生活,并且整套推理跑在本地。From tool → assistant → companion. The product question is continuity, not conversation.From tool → assistant → companion. The product question is continuity, not conversation.大部分「AI 宠物」只是把聊天框换了一张皮:关掉页面,它就不记得你。李花花要解决的是另一个问题 —— 一个 AI 能不能拥有连续的身份、自己的情绪状态和跨越数月的记忆,从而和你形成真正的共同经历。它有自己的小世界、会做梦、会在你不在的时候继续生活,并且整套推理跑在本地。
TYPE
长期陪伴型 AI 产品
CODENAME
VC-AI-PET
SCOPE
产品定义 / 状态系统 / 记忆架构 / 界面与实现
STATUS
Working prototype(真实可运行)
  • AI COMPANION
  • MEMORY
  • VISION
  • EMOTION
  • LOCAL AI
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PRODUCT THESISPRODUCT THESIS

从工具,到助手,到陪伴者。From tool to assistant to companion.From tool to assistant to companion.从工具,到助手,到陪伴者。

工具被使用完就被放下;助手被需要时被唤醒;陪伴者在你不在的时候依然存在。这三者的差别不在界面,而在于系统是否拥有「连续的自己」。

因此这个产品的第一性问题不是「怎么让对话更自然」,而是「怎么让它昨天是它,今天还是它」。

  1. 01

    TOOL —— 每次交互互相独立,状态不保留

  2. 02

    ASSISTANT —— 保留上下文,但身份随会话重置

  3. 03

    COMPANION —— 身份、情绪与记忆连续,关系随时间积累

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IDENTITY / PERSONALITYIDENTITY / PERSONALITY

先有「是谁」,才有「说了什么」。It has to be someone, not something.It has to be someone, not something.先有「是谁」,才有「说了什么」。

李花花有固定的性格设定、说话方式和偏好。人格不是提示词里的一段描述,而是参与每一次输出组织的约束条件 —— 同一件事,它会用自己的方式反应,而不是给出通用答案。

人格层与场景层分离:无论是聊天、玩耍还是它的梦境,输出的都是同一个角色。

  1. 01固定人格设定与语言风格
  2. 02偏好、习惯与关系状态随相处时间变化
  3. 03人格层统一约束对话、行为与梦境内容
李花花界面:放松状态下的像素犬形象与状态数值

Working prototype:真实运行界面(放松状态)

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STATE / EMOTIONSTATE / EMOTION

情绪不是贴图,是一套会变化的状态。A state machine that feels like a mood.A state machine that feels like a mood.情绪不是贴图,是一套会变化的状态。

开心与精力是两个持续衰减与恢复的数值,行为、表情、动画与对话语气都由当前状态决定。它会累、会困、会因为你长时间不来而变得低落。

状态是驱动整套表现系统的单一来源:界面展示什么、它说什么、能做什么,全部读取同一份状态。

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MEMORYMEMORY

记忆要能撑过几个月,而不是一个会话。Memory that survives months, not messages.Memory that survives months, not messages.记忆要能撑过几个月,而不是一个会话。

记忆不是把聊天记录存下来。原始对话既冗余又矛盾,直接塞回上下文只会让它越来越混乱。

系统把经历整理成可检索的结构化记忆:什么值得记、什么时候该想起来、哪些已经过时,都由记忆层判断。这样它在几个月后仍然认识你,而不是记得一堆零散的句子。

  1. 01经历被提炼为结构化记忆条目,而不是原文堆积
  2. 02按相关度与时间共同检索,旧记忆会随时间衰减
  3. 03记忆与状态联动:想起来的内容会影响当下的情绪
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DREAM / REFLECTIONDREAM / REFLECTION

你不在的时候,它也在过自己的生活。It keeps living when you are not looking.It keeps living when you are not looking.你不在的时候,它也在过自己的生活。

李花花有自己的小世界和玩具,也会做梦。Dream 与 Reflection 是离线发生的整理过程:把这段时间的经历重新组织、遗忘掉不重要的部分、形成新的自我描述。

这是「陪伴者」和「助手」最关键的分界线 —— 关系需要一段你不在场的时间来生长。

  1. 01离线周期性地回顾近期经历
  2. 02整理记忆、形成新的自我描述
  3. 03梦境内容会反向影响之后的状态与话题
李花花界面:寻找/回家过程中的加载画面

Working prototype:独立的加载与状态过渡画面

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VISION / INPUTVISION / INPUT

它看得见,不只是读得到。It can see, not just read.It can see, not just read.它看得见,不只是读得到。

视觉输入让它可以对现实中的画面做出反应,而不是只处理文字。图像、语音与文本进入同一套上下文,形成对当下情境的统一理解。

这也是多模态在这里的真正意义:不是并列三种功能,而是让它们共同构成「此刻发生了什么」。

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LOCAL RUNTIMELOCAL RUNTIME

产品层与运行时层,刻意解耦。Two layers, deliberately decoupled.Two layers, deliberately decoupled.产品层与运行时层,刻意解耦。

产品层负责身份、情绪、记忆、对话与业务逻辑;底层运行时负责模型加载、推理调度与资源管理。两层之间只有清晰的边界,各自独立演进。

推理跑在本地,数据不出设备。这既是隐私选择,也是产品选择:长期陪伴意味着长期数据,而长期数据不该被放在别人的服务器上。

  1. 01产品层:人格 / 情绪 / 记忆 / 对话 / 业务逻辑
  2. 02运行时层:模型加载 / 推理调度 / 资源占用
  3. 03本地优先:数据保留在用户设备上

底层能力详见 VC LAB。出于安全考虑,本页不公开内部实现、运行环境与配置细节。

相关实验 / VC LABRELATED / VC LAB

底层推理由 VC LAB 的 Local Brain 提供。李花花负责产品层,Local Brain 负责运行时 —— 两层解耦。

打开 VC LAB →OPEN VC LAB →

制作信息CREDITS

本页展示的手机界面为产品原型(MVP)阶段的真实运行画面,视觉精修仍在推进中。

系统架构图依据真实实现整理,已隐去内部接口与环境细节。