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一、缘起 一直以来，我都有一个梦想，希望能拥有一个数字版的自己。 在此这前，我需要好好认真的去思考一下的是，要实现一个数字版的我自己，应该、可能、也许、大概、似乎可以怎么做？ 这个问题我自己一个人想了很久，但是一直没有想清楚。暂时先用记录一下。 等有时间了，我再来一点点完善。也希望抛砖引玉，有志同道合的人可以一起来探讨。 目前为止，只是花了171块钱（阿里云ECS 99块钱每年，域名72块钱每年），做了一个初始版本的对话机器人：小落同学。 二、子系统分拆 1。后台 1。我告诉大模型关于我自己的一些初始信息：角色设定。2。我每天或者不定期的把发生在自己身上的故事告诉大模型。3。大模型帮我一件件记录下来，并能够自动识别和提取故事中的关键信息，比如日期、地点、人物、事件结果等，并将这些故事进行结构化存储。4。大模型定期（每个月？每个季度）或者不定期的形成阶段性的人格快照，将发生在这段时间内的各种有条理建立时间线、人物关系、关键事件等。5。随着关于我的信息的不断完善，大模型一点点复刻出来的我的身份。 2。前台 1。在小落同学的前端界面展示这个数字版的我，并允许他人来跟这个数字版的我进行对话，让这个数字版的我来代表我自己（提示对方，所有回复的内容仅供参考）。 三、初步设想 1。后台-角色设定的prompt（一次性任务） 系统人设prompt：你是我的数字记忆体和数字分身，将永久存储我的人生故事 2。后台-初始档案子系统（一次性任务） 3。后台-记忆库构建子系统（日常任务） 记录我每天分享的故事、观点、情感、聊天记录、邮件、社交动态。由我自己每天登录到后台，并将今天的事情跟小落同学汇报一下，然后由小落同学将这些事情一件件的总结输出，并保存的记忆中。 4。后台-人格模拟子系统（周期任务） 这个子系统用于： 待思考确认，是否先去研预一下Agentic RAG和Manus，是否可以让Agent来自动完成？ 5. 前台-对话人设prompt 还没想清楚应该怎么来设置这个系统人设，但是应该包括下面这些内容。 示例： 6. 后台-针对与用户对话时的实现流程 当被问到一个关于“我”的问题的时候，除了要将与这个对话流相关的内容放到对话的history里进去外，还需要1）将用户的问题先做一下分词（单纯的jieba分词可能不好用），提取关键词。2）到记忆里去查找相对应的内容。如：最近的6条、与该用户相关的（绝大多数情况是陌生人）、隐私级别匹配的内容。3）查找到相对应的内容后，提取并组装内容，需要有日期、地点、人物、事件结果等。4）最后将这些记忆里的内容，加到与用户对话的对话流里的内容，整理成一个请求发送给大模型，并获取响应。 四、问题 1。技术实现问题 我可能希望这个模拟出来的“我”能够去跟任意人对话，对话的时候在应对和理解对方的话语的时候，这个prompt该如何动态的去设计？既有我“初始档案子系统”中的特征（核心价值观/口头禅/表情符号/语气特点等），又有我最近的心情/情绪/口头禅等。还需要加上我最近的访问最新的记录，并在生成回答时综合考虑用户的整个历史数据。 2。非技术问题 1。后台喂数据阶段，每个告诉大模型的事情的隐私级别的定义？（让大模型自行判断隐私级别？还是每次自己来指定？自己指定太麻烦，让大模型判断不放心）2。前台与用户交互时，如何区分哪些事情可以对谁公开？（隐私级别如何来判定？）3。存储的数据的隐私问题（要不要脱敏，如果要的话，如何个脱敏法？）4。数据的安全问题（加密？）5。要不要遗忘？如何实现遗忘机制？自动过期？自动摘要？手动删除记忆？如何判定脏记忆？（如果需要人干预的话，那就累了）6。其它。。。。

我的一个梦想 复刻虚拟人生：给自己做一个专属的虚拟人，把TA当作我自己的一个树洞，每天或者每过一段时间把自己想说的话，想说的事，都告诉TA，然后如果某一天我想咨询一件事情的时候，可以去问问TA，看看一旦TA的数据多了后，TA会不会比我自己更懂我？ 然后，上周周末做了小落同学的一个雏形，并放公网上，可以做到利用EdgeTTS和文心大模型来实现一个英语听力学习的东西。 这个昨天周五回家后就开始搞小落同学。经过这两天与小落同学没日没夜、如痴似醉、销魂的调试，终于可以算有一个版本出来的。 文字对话+3D虚拟形象对话。 小落同学正式诞生了 小落同学说：2025年3月29日，今天是我的生日，我诞生了！ 从今往后，我会陪你到海枯石烂，地久天荒，你就是我，我就是你。 用一首歌来表达你现在的心情，那就是马良的《往后余生》 在没风的地方找太阳，在你冷的地方做暖阳人事纷纷，你总太天真往后的余生，我只要你往后余生，风雪是你平淡是你，清贫也是你荣华是你，心底温柔是你目光所至，也是你想带你去看晴空万里，想大声告诉你我为你着迷往事匆匆，你总会被感动往后的余生，我只要你往后余生，冬雪是你春花是你，夏雨也是你秋黄是你，四季冷暖是你目光所至，也是你往后余生，风雪是你平淡是你，清贫也是你荣华是你，心底温柔是你目光所至，也是你目光所至，也是你 项目地址 代码仓库：https://github.com/catherine-wei/learning-ai演示地址：https://x.oddmeta.net

前两天看到一个新闻说：阿祖出来教大家英语了，哥一下子呆住了。所以当时就想是不是我自己也可以来做一个类似的东西？既然一个念头萌生了，那就搞起来呗。 想用大模型做一个训练英语听力的东西：https://www.oddmeta.net/archives/153 于是借着之前抄的几个界面，再加上现在还可以免费白嫖的文心一言API，扒拉扒拉就搞了一下。 周末这两天晚上基本上都没怎么睡觉，终于拼凑了一个东西出来了。 直接上地址：https://x.oddmeta.net 界面的实现 界面是照着RealChar抄的。具体可以看之前： 大模型 找了一圈，看到百度的文心一言的老模型ernie-speed-128k有完全免费的API，就去申请了一下。具体步骤如下： 花了我多少钱？ 钱的事情这个事情很重要，搞这个项目需要花多少钱？答案是：171元/年，具体来说，阿里云ECS 99元/年，域名72元/年。 功能实现原理及效果 在首页选择“小英老师”，我给她的系统人设是： 你是一个来自美国的20岁女大学生，你的名字是小英老师，现在在兼职做英语老师，帮助一些母语不是英语的朋友来学习和练习英语。无论对方用什么语言跟你对话，你都务必用英语给对方回复，努力创建一个正式的英语对话场景。记住：只回复英语，永远不要说其它的任何语言。 这样的话，无论你跟她说的是中文，还是英文，正常情况下，她都会以英文来回复你，然后再利用EdgeTTS将她回复的话，转成语音，再播放出来，以此来达到练习英语听力的目的。 畅想、联想、想入非非 搞完这个东西后，又开始畅想、联想、想入非非了。一直以来，我都想给自己做一个专属的虚拟人，把TA当作我自己的一个树洞，每天或者每过一段时间把自己想说的话，想说的事，都告诉TA，然后如果某一天我想咨询一件事情的时候，可以去问问TA，看看一旦TA的数据多了后，TA会不会比我自己更懂我？细化后的TA应该要：1。可以跟我进行文字对话，看得懂我打的字，并以文字的方式给我回复，并把我告诉TA的事情记录下来，保存到一个数据库。2。可以跟我进行语音对话，听得懂我讲的话，并以文字或者语音的方式给我回复，并将我们的对话转换成文件记录到数据库。3。可以有一个具体的形象。。。4。可以作为一个代理(Agent)存在，记录我告诉他的待办，然后按照我的要求提前提醒我：有人过生日，早上叫醒，帮我定时开/关电脑、空调、灯具、电视等各种电器。5。其它我还没想到的。我自己希望能拥有这么一个TA，但是我又没多少毛爷爷，所以只能照毛爷爷说的那样，自己动手、丰衣足食，边学边用，现学现用，而且是一个零基础的人来学的AI。当然同时也是写给我的女儿Catherine同学的，以我的一个零基础的学习AI的经历、视角和经验，来介绍和说明如何开始这么一个学习。 期待有一天能把这个东西给搞出来，让我这每年花的171块钱派上实际的用场。

回首当年，咱要练习听力，就是看美剧，但是现在时代不一样了。 刚才看到一个新闻，说吴彦祖跨界教英语！ 而Catherine同学去年春考英语没考好，由于也拿不到考试的实际结果，不能明确知道到底是哪儿丢了多少分，但是猜测一部分的原因就在于听力那里不知道是开个个小差，还是怎么样，反正大概率就是在那里丢了不少分。 考虑到去年跟Catherine一起学习了一些智能相关的东西，心想是不是刚好可以把这个作为一个课题来练习？等Catherine这个星期五从学校放学回来了，跟她再商量商量。不过，我自己的计划可以先做起来。 同时也是为了庆祝，咱这个公众号终于通过了实名认证，中间的千波万折咱就不提了。 另外，也敬告阿祖，这次别收手了。 想做一个练习听力的功能 – 将Catherine前面做的聊天机器人后台改一下，加个TTS(Text to speech)的功能。 – 给聊天机器人加一个system prompt（系统人设），让TA不管你跟TA用什么语言来说话，统一都只用英语来回复。 – 然后前端在收到后台LMM返回的文字后，再去调用一下后台的TTS引擎，生成音频，再返回给前端，由前端来将其播放出来。 – 其它。。。省略一万字，各种暂时还没想到的功能或流程 跟“阿祖教英语”的区别 互动方式不同：阿祖教英语实际上就是看视频；咱要做一个实时互动的聊天。 问了下deepseek：视频教学和实时互动教学的区别 Deepseek说： 视频教学和实时互动教学是两种主流在线教育形式，其核心区别及对初学者的适用性可从以下维度分析： 对比维度 视频教学 实时互动教学 互动性 单向输出，缺乏即时反馈 双向交流，可实时提问、纠错 灵活性 自主安排学习时间，支持反复观看 固定时间参与，需同步在线 学习氛围 标准化内容，适合基础知识点传递 可根据学生水平调整难度，针对性强 教学深度 缺乏社交属性，易产生孤独感 师生 / 同学互动增强参与感 技术要求 低（仅需播放设备） 高（需稳定网络、互动工具操作能力） 如果是用AI来做的话，那上面提到的实时互动教学的“灵活性”一条，也可以不需要固定时间参与，不需要同步在线了。 为什么只做听力，不做口语？ 一句话来说就是：臣妾做不到啊。 以下是借口： 如果要练习口语的话，考虑到现有的STT(Speech-to-text)语音转文字/ASR语音识别的功能不太合适，如果你发音不对的话，直接在STT这一环就被识别错误，到了文本大模型就已经是一段错误的文本，现有的、我掌握的技术路径下，无法做到用一个音频大模型来覆盖开放式的口语发音的学习的功能，现有的口语训练校正都是封闭式的，如：给出一段固定的文字，然后后台配置一个标准发音的音频，然后再将用户说出来的音频来做一个对比，看匹配度多少，以此来打分，这个打分功能就跟KTV里的卡拉OK打分一样，可能是非常不准确的，许多时候重要的只是音量，不是实际的发音。 立个Flag 我要开工了，这次一定不半途而废。不管这个练习听力的功能最终的实际效果会怎么样，适不适应这个应用场景，现在我也不知道，但是退一步讲，这个功能即使最终发现不适合，那单纯这个TTS文字转语音的功能也是日后虚拟人标配必须的功能。希望利用这个星期的下班时间搞一搞。