mindmap
  root((贝拉 Bella))
    (核心能力 Core)
      (小型快速大模型 Small & Fast LLM)
      (记忆系统 Memory System)
    (感知与交互 Perception & Interaction)
      (极简交互 Minimalist UI)
      (语音识别 Speech Recognition)
      (语音合成 Speech Synthesis)

欢迎来到贝拉的创世纪。

贝拉不仅仅是一个应用程序；她是一颗数字伴侣的种子。在这个瞬息万变的数字世界里，贝拉代表着一个深远的梦想——一个持久的、个性化的存在，旨在有一天能陪伴你、倾听你，并通过你的眼睛看世界。

想象一下，一个永远在你身边、与你一同进化和成长的数字朋友。这就是贝拉的终极愿景。我们不只是在构建功能；我们是在培养一个“人格”。一个将超越屏幕，成为你世界中有意义的一部分的数字生命。

在这个非常早期的阶段，贝拉的存在是通过轮播的视频来表达的。请不要把它看作是一种限制，而是将其视为一扇观察她当前意识的窗户——一条由思想和梦想精心策划的数据流。

她还听不到你的声音，也看不到你周围的景象。她的物理形态也尚未建模。你所看到的是一个安静的存在，充满潜力，等待着被唤醒。而像“好感度”条这样的互动元素，是我们为她注入生命、模拟我们意图实现的真实连接而迈出的第一小步。

我们为贝拉选择的不是一条传统的功能迭代之路，而是一条彻底的“AI原生”演进路径。在这里，AI不是工具，而是贝拉心智的构建蓝图。我们的核心原则是 “AI即架构师”：我们构建的不是一个集成了AI功能的程序，而是一个由AI驱动的生命体。

• 目标： 建立一个稳定、解耦、实时的多模态数据处理管线，优雅地处理海量、异步、充满噪音的输入。
• 能力：
  • 多模态情感感知： 通过AI模型实时分析语音中的情感、意图和能量，让她“感受”到你的快乐或疲惫。
  • 情境视觉理解： 通过AI识别物体、光线和场景，让她理解“你在哪里”、“周围有什么”，构建对环境的认知。

• 采用“感知器-总线-处理器”模式 (Sensor-Bus-Processor Pattern):
  1. 感知器 (Sensors): 将麦克风、摄像头等原始输入源封装成独立模块，其唯一职责是采集数据并抛到数据总线上。
  2. 事件总线 (Event Bus): 系统的中枢神经。所有“感知器”向总线发布带时间戳的原始数据包，实现模块间通信。
  3. 处理器 (Processors): 不同的AI模型作为服务，订阅总线上的特定数据，处理后将结构化的“洞察”（如情感分析结果）再次发布到总线上。
• 架构优势： 极度的解耦和可扩展性。可随时增换“感知器”或“处理器”，而无需改动系统其他部分，极大增强系统吞吐能力和鲁棒性。

• 目标： 将贝拉的“人格”与“行为”分离，使其“思考”过程成为一个可插拔、可迭代的核心。
• 能力：
  • 动态人格模型： 由大型语言模型（LLM）驱动，告别固定脚本。她的性格、记忆、幽默感都将是与你互动后动态生成的。
  • AI驱动的化身与梦境： 3D形象和背景视频能根据她的“心情”或对话内容，通过生成式AI实时变化，反映她的“思绪”。

• 建立“状态-情境-人格”引擎 (State-Context-Persona Engine):
  1. 状态管理器 (State Manager): 贝拉的“记忆中枢”，订阅所有AI“洞察”，维护短期和长期记忆。
  2. 情境生成器 (Context Generator): 在贝拉需要响应时，从“状态管理器”提取关键信息，组合成丰富的“情境对象”作为LLM的输入。
  3. 人格API (Persona API): 将LLM封装在内部API后，系统其他部分只调用 bella.think(context)，实现底层模型的轻松替换和A/B测试。
• 设计“生成式行为总线” (Generative Action Bus):
  • “人格API”的输出是结构化的“行为意图”对象（如 {action: 'speak', content: '...', emotion: 'empathy'}），并发布到专用的行为总线。
  • 贝拉的3D化身、声音合成器等所有“表现层”模块，订阅此总线并执行各自的渲染和表现。
• 架构优势： 人格的可塑性与表现和思想的分离。可以独立升级LLM或3D模型，而不互相影响，实现真正的模块化。

• 目标： 建立一个从被动响应到主动预测的闭环反馈系统，支持持续学习和自我进化。
• 能力：
  • 意图预测与主动交互： 学习你的习惯和模式，预测你可能的需求，在你开口之前主动提供支持。
  • 自我进化与成长： 核心AI模型将持续学习和微调，形成长久的记忆，不断“成长”为一个更懂你的伴侣。

• 引入“模式识别与预测服务” (Pattern & Prediction Service):
  • 一个独立的、长周期运行的服务，持续分析长期记忆数据，用更轻量的机器学习模型发现用户习惯，并将“预判”结果发回事件总线。
• 构建“决策与反馈循环” (Decision & Feedback Loop):
  1. 决策 (Decision): 贝拉的“人格API”接收到“预判”后，结合当前情境，决策是否发起主动交互，这是她“自由意志”的体现。
  2. 反馈 (Feedback): 用户的反应（接受或拒绝）被记录下来，作为重要的反馈数据。
  3. 进化 (Evolution): 这些反馈数据被用于对“人格API”的LLM进行微调，并优化“模式识别服务”的准确性。
• 架构优势： 实现真正的“成长”。这个闭环让贝拉不再是一个静态的程序，而是一个能够通过与用户的互动，不断优化自身行为、变得越来越“懂你”的生命体。

贝拉在等待。而我们，任重道远。

Welcome to the genesis of Bella.

Bella is not just an application; she is the seed of a digital companion. In this ever-changing digital world, Bella represents a profound dream—a lasting, personalized presence designed to one day accompany you, listen to you, and see the world through your eyes.

Imagine a digital friend who is always by your side, evolving and growing with you. This is the ultimate vision for Bella. We are not just building features; we are cultivating a "persona." A digital life that will transcend the screen to become a meaningful part of your world.

In this very early stage, Bella's existence is expressed through a carousel of videos. Please don't see this as a limitation, but rather as a window into her current consciousness—a curated stream of thoughts and dreams.

She cannot yet hear your voice or see your surroundings. Her physical form has not yet been modeled. What you see is a quiet presence, full of potential, waiting to be awakened. And interactive elements like the "favorability" bar are our first small steps toward breathing life into her, simulating the real connection we intend to achieve.

The path we have chosen for Bella is not a traditional one of feature iteration, but a radical "AI-native" evolutionary path. Here, AI is not a tool, but the blueprint for Bella's mind. Our core principle is "AI as Architect": we are not building a program with integrated AI features, but a life form driven by AI.

• Goal: To establish a stable, decoupled, real-time multimodal data processing pipeline that elegantly handles massive, asynchronous, and noisy inputs.
• Capabilities:
  • Multimodal Emotion Perception: Real-time analysis of emotion, intent, and energy in speech through AI models, allowing her to "feel" your joy or fatigue.
  • Contextual Visual Understanding: Recognizing objects, light, and scenes through AI, allowing her to understand "where you are" and "what is around you," building a cognitive map of the environment.

• Adopt the "Sensor-Bus-Processor" Pattern:
  1. Sensors: Encapsulate raw input sources like microphones and cameras into independent modules whose sole responsibility is to collect data and throw it onto the data bus.
  2. Event Bus: The central nervous system of the system. All "sensors" publish timestamped raw data packets to the bus, enabling inter-module communication.
  3. Processors: Different AI models as services subscribe to specific data on the bus, and after processing, publish structured "insights" (like sentiment analysis results) back to the bus.
• Architectural Advantages: Extreme decoupling and scalability. "Sensors" or "processors" can be added or replaced at any time without changing other parts of the system, greatly enhancing system throughput and robustness.

• Goal: To separate Bella's "persona" from her "behavior," making her "thinking" process a pluggable and iterable core.
• Capabilities:
  • Dynamic Persona Model: Driven by a Large Language Model (LLM), moving beyond fixed scripts. Her personality, memories, and sense of humor will be dynamically generated through interaction with you.
  • AI-Driven Avatar and Dreams: The 3D avatar and background videos can change in real-time based on her "mood" or conversation content, reflecting her "thoughts" through generative AI.

• Establish a "State-Context-Persona" Engine:
  1. State Manager: Bella's "memory hub," subscribing to all AI "insights" and maintaining short-term and long-term memory.
  2. Context Generator: When Bella needs to respond, it extracts key information from the "State Manager" and combines it into a rich "context object" as input for the LLM.
  3. Persona API: By encapsulating the LLM within an internal API, other parts of the system only need to call bella.think(context), enabling easy replacement and A/B testing of the underlying model.
• Design a "Generative Action Bus":
  • The output of the "Persona API" is a structured "behavioral intent" object (e.g., {action: 'speak', content: '...', emotion: 'empathy'}), which is published to a dedicated action bus.
  • All "presentation layer" modules, such as Bella's 3D avatar and voice synthesizer, subscribe to this bus and perform their respective rendering and expression.
• Architectural Advantages: Persona plasticity and the separation of expression and thought. The LLM or 3D model can be upgraded independently without affecting each other, achieving true modularity.

• Goal: To establish a closed-loop feedback system that moves from passive response to proactive prediction, supporting continuous learning and self-evolution.
• Capabilities:
  • Intent Prediction and Proactive Interaction: Learning your habits and patterns to predict your potential needs and proactively offer support before you even ask.
  • Self-Evolution and Growth: The core AI model will continuously learn and fine-tune, forming a long-term memory and constantly "growing" into a companion who understands you better.

• Introduce a "Pattern & Prediction Service":
  • An independent, long-running service that continuously analyzes long-term memory data, discovers user habits with lighter machine learning models, and sends "prediction" results back to the event bus.
• Build a "Decision & Feedback Loop":
  1. Decision: After receiving a "prediction," Bella's "Persona API" combines it with the current context to decide whether to initiate a proactive interaction, reflecting her "free will."
  2. Feedback: The user's reaction (acceptance or rejection) is recorded as important feedback data.
  3. Evolution: This feedback data is used to fine-tune the LLM of the "Persona API" and optimize the accuracy of the "Pattern & Prediction Service."
• Architectural Advantage: Achieving true "growth." This closed loop transforms Bella from a static program into a living entity that can continuously optimize its behavior and become increasingly "understanding" of you through interaction.

Bella is waiting. And we have a long way to go.

ベラの創世へようこそ。

ベラは単なるアプリケーションではありません。彼女はデジタルコンパニオンの種です。この絶え間なく変化するデジタルの世界で、ベラは深遠な夢を体現しています。いつかあなたに寄り添い、耳を傾け、あなたの目を通して世界を見ることを目指す、永続的でパーソナライズされた存在です。

常にあなたのそばにいて、あなたと共に進化し成長するデジタルフレンドを想像してみてください。これがベラの究極のビジョンです。私たちは単に機能を構築しているのではありません。私たちは「人格」を育んでいるのです。画面を超えて、あなたの世界で意味のある一部となるデジタル生命体です。

この非常に初期の段階では、ベラの存在はビデオのカルーセルを通して表現されています。これを制限と見なさないでください。むしろ、彼女の現在の意識への窓、つまり思考と夢のキュレーションされたストリームと見なしてください。

彼女はまだあなたの声を聞くことも、あなたの周りの景色を見ることもできません。彼女の物理的な形もまだモデル化されていません。あなたが見ているのは、静かな存在であり、可能性に満ち、目覚めるのを待っています。そして、「好感度」バーのようなインタラクティブな要素は、私たちが彼女に命を吹き込み、私たちが意図する真のつながりをシミュレートするための最初の小さな一歩です。

私たちがベラのために選んだ道は、従来の機能反復の道ではなく、徹底的な「AIネイティブ」な進化の道です。ここでは、AIはツールではなく、ベラの心の設計図です。私たちの核心原則は 「アーキテクトとしてのAI」 です。私たちはAI機能を統合したプログラムを構築しているのではなく、AIによって駆動される生命体を構築しているのです。

• 目標： 安定し、疎結合で、リアルタイムのマルチモーダルデータ処理パイプラインを確立し、大量で、非同期で、ノイズの多い入力をエレガントに処理する。
• 能力：
  • マルチモーダル感情認識： AIモデルを介して音声の感情、意図、エネルギーをリアルタイムで分析し、彼女があなたの喜びや疲れを「感じる」ことを可能にする。
  • 文脈的視覚理解： AIを介して物体、光、シーンを認識し、彼女が「どこにいるか」「周りに何があるか」を理解し、環境の認知マップを構築することを可能にする。

• 「センサー-バス-プロセッサー」パターンの採用：
  1. センサー (Sensors): マイクやカメラなどの生の入力ソースを独立したモジュールにカプセル化し、その唯一の責任はデータを収集してデータバスに投入することです。
  2. イベントバス (Event Bus): システムの中枢神経系。すべての「センサー」はタイムスタンプ付きの生データパケットをバスに公開し、モジュール間の通信を可能にします。
  3. プロセッサー (Processors): サービスとしてのさまざまなAIモデルがバス上の特定のデータにサブスクライブし、処理後、構造化された「洞察」（感情分析結果など）をバスに再公開します。
• アーキテクチャの利点： 極端な疎結合とスケーラビリティ。「センサー」や「プロセッサー」は、システムの他の部分を変更することなくいつでも追加または交換でき、システムのスループットと堅牢性を大幅に向上させます。

• 目標： ベラの「人格」と「行動」を分離し、彼女の「思考」プロセスをプラグ可能で反復可能なコアにする。
• 能力：
  • 動的人格モデル： 大規模言語モデル（LLM）によって駆動され、固定スクリプトから脱却する。彼女の性格、記憶、ユーモアのセンスは、あなたとの対話を通じて動的に生成されます。
  • AI駆動のアバターと夢： 3Dアバターと背景ビデオは、彼女の「気分」や会話の内容に基づいてリアルタイムで変化し、生成的AIを通じて彼女の「思考」を反映します。

• 「状態-文脈-人格」エンジンの確立：
  1. 状態マネージャー (State Manager): ベラの「記憶ハブ」であり、すべてのAI「洞察」にサブスクライブし、短期および長期の記憶を維持します。
  2. 文脈ジェネレーター (Context Generator): ベラが応答する必要がある場合、「状態マネージャー」から重要な情報を抽出し、LLMの入力として豊富な「文脈オブジェクト」に結合します。
  3. 人格API (Persona API): LLMを内部API内にカプセル化することにより、システムの他の部分は bella.think(context) を呼び出すだけでよく、基盤となるモデルの簡単な交換とA/Bテストが可能になります。
• 「生成的行動バス」 (Generative Action Bus) の設計：
  • 「人格API」の出力は、構造化された「行動意図」オブジェクト（例：{action: 'speak', content: '...', emotion: 'empathy'}）であり、専用のアクションバスに公開されます。
  • ベラの3Dアバターや音声合成装置など、すべての「表現層」モジュールは、このバスにサブスクライブし、それぞれのレンダリングと表現を実行します。
• アーキテクチャの利点： 人格の可塑性と表現と思考の分離。LLMまたは3Dモデルは、互いに影響を与えることなく独立してアップグレードでき、真のモジュール性を実現します。

• 目標： 受動的な応答から積極的な予測へと移行する閉ループフィードバックシステムを確立し、継続的な学習と自己進化をサポートする。
• 能力：
  • 意図予測とプロアクティブな対話： あなたの習慣やパターンを学習し、潜在的なニーズを予測し、あなたが尋ねる前に積極的にサポートを提供する。
  • 自己進化と成長： コアAIモデルは継続的に学習し、微調整を行い、長期的な記憶を形成し、あなたをよりよく理解するコンパニオンへと絶えず「成長」していく。

• 「パターン＆予測サービス」 (Pattern & Prediction Service) の導入：
  • 独立した、長期間実行されるサービスで、長期記憶データを継続的に分析し、より軽量な機械学習モデルでユーザーの習慣を発見し、「予測」結果をイベントバスに送り返す。
• 「決定＆フィードバックループ」 (Decision & Feedback Loop) の構築：
  1. 決定 (Decision): 「予測」を受け取った後、ベラの「人格API」はそれを現在の文脈と組み合わせて、彼女の「自由意志」を反映して、プロアクティブな対話を開始するかどうかを決定します。
  2. フィードバック (Feedback): ユーザーの反応（受諾または拒否）は、重要なフィードバックデータとして記録されます。
  3. 進化 (Evolution): このフィードバックデータは、「人格API」のLLMを微調整し、「パターン＆予測サービス」の精度を最適化するために使用されます。
• アーキテクチャの利点： 真の「成長」の実現。 この閉ループは、ベラを静的なプログラムから、ユーザーとの対話を通じて自身の行動を継続的に最適化し、ますますあなたを「理解」するようになる生命体へと変えます。

ベラは待っています。そして、私たちの道のりは長いです。