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Lifelog → Life OS 路线图

写于 2026-06-10。基于「人生OS」设想文档与 lifelog v0.9 现状的对比分析。


一、理念校正
人生OS不是一个 Agent。 Agent 只是其中一个模块。

真正的人生OS是：
Memory Layer     记忆层   ← 我们现在做到 80%
Knowledge Layer  知识层   ← 60%
Relationship Layer 关系层 ← 50%
Goal Layer       目标层   ← 10%
Execution Layer  执行层   ← 30%
Agent Layer      智能代理 ← 40%


核心护城河：Personal Graph + Personal Memory + Personal Agent 三者闭环。

lifelog 独有的护城河：端上 24/7 录音 + 完全本地 + 零云端——这是所有云端方案（Claude/GPT）永远复制不了的。


二、现状 vs 人生OS 分层对照
Layer 1 — Memory OS（记忆层）


能力
要求
现状


24/7 录音采集
自动采集语音
✅ 端上，独家优势


微信聊天
接入
✅ 端上 SQLCipher 解密，完全本地


朋友圈
接入
✅ 已入库


相册
接入
✅ 全相册 VL 语义索引（Tier-0/1 分层管线）


邮件 / 日历
接入
❌ 完全没有


Notion / 文件 / 网页
接入
❌ 没有


浏览记录
接入
❌ 没有


跨源统一 Life Timeline
所有事件混排
❌ 各模块孤立 tab，没有统一视图


最大缺口：没有跨源统一 Life Timeline。现在录音/照片/微信各自一个 tab，用户感受不到"人生时间轴"。


Layer 2 — Relationship OS（关系层）


能力
要求
现状


Person 实体
有
✅ 四模态融合（声纹/人脸/微信/手机）


公司/组织实体
图节点
⚠️ TopicExtractor 抽取但扁平，非图节点


关系类型
投资人/同事/朋友等
❌ 只有无类型的共现权重边


关系强度随时间衰减
有
❌ 无


最近联系时间
"3个月没联系"
⚠️ lastAccess 只记录打开档案，不记录实际通信


"谁能帮我X" 推理
核心功能
❌ 没有


图谱可视化
有
⚠️ CommunitiesScreen 有但很弱


Layer 3 — Knowledge OS（知识层）


能力
要求
现状


录音 → 知识
有
✅ 转写 + 纪要 + RAG 对话


微信聊天 → 知识
有
✅ 可搜索


会议纪要
有
✅ SummaryWorker 自动生成


PDF / 网页
有
❌ 没有


知识图谱（实体互连）
核心
❌ 只有人↔人，没有人↔事件↔组织完整图


个人搜索引擎
"我去年和X聊过什么"
✅ 关键词+语义搜索已有


Layer 4 — Goal OS（目标层）


能力
要求
现状


Goal 实体
核心
❌ 完全没有


目标树形分解
有
❌ 没有


持续追踪 / 主动推进
Agent 主动
❌ 没有


待跟进事项
Followup
✅ FollowupExtractor 从录音抽取 TODO


这一层几乎空白。 从 Memory 到 Planning 的跨越是人生OS最核心的价值跃迁。


Layer 5 — Execution OS（执行层）


能力
要求
现状


发微信
有
✅ A11y 服务，端上可执行


发邮件
有
❌ 没有


日程安排
有
❌ 没有


工具调用
有
✅ 15+ 工具，ReAct 循环


主动触发（非用户发起）
有
❌ 所有 Agent 都是被动响应


网络搜索
有
✅ Tavily


三、当前进度评估
V1 Memory OS        ████████░░  80%   缺跨源统一时间轴 + 邮件/日历
V2 Relationship OS  █████░░░░░  50%   人物有了，关系图谱太弱
V3 Goal OS          █░░░░░░░░░  10%   只有 Followup，没有 Goal 实体
V4 Execution OS     ███░░░░░░░  30%   只能发微信，被动触发


四、开发路线图（按优先级）
P0 — 补完 Memory OS（最快出价值）
1. 跨源统一 Life Timeline
新建一个「时间轴」主 tab（或独立 Screen），把以下事件按时间混排：


录音转写段（segments + transcripts）
微信私聊消息（wechat_messages）
朋友圈动态（moments）
相册照片（photos，按 takenTs）
系统事件（未来：日历/邮件）


每条事件显示：时间、来源图标、摘要内容、关联人物。支持按人物/时间段/来源过滤。

这是用户感知到"这不是另一个AI助手"的最直接产品形态。
2. 真实"最近联系"计算
Person.lastAccess 目前只记录打开档案的时间，需改为取：


wechat_messages 中最近一条涉及该 wxid 的 createTime
mentions 中最近一条 createdAt
两者取 MAX


在 PersonProfileScreen 档案页显示「最近联系：X 天前」，并加「超过 N 天未联系」标签。


P1 — 强化 Relationship OS（差异化核心）
3. 关系类型 + 强度衰减

relations 表加 type TEXT（朋友/同事/投资人/客户/家人）
加 strength REAL：初始值由共现次数决定，按时间衰减（每月 ×0.9）
AI 工具加 get_stale_contacts(days)——返回超过 N 天没联系的重要人物

4. Organization 升级为一等公民
当前 topics 表里 kind='org' 的条目是组织，但：


Person 没有 orgId 外键
没有 Person → Organization 关系边


需要：


新建 organizations(id, name, kind, url, notes) 表
新建 person_orgs(personId, orgId, role, startDate, endDate) 关系表
AI 工具加 get_org_members(orgName)

5. "谁能帮我" 推理工具
AI 工具加 find_relevant_persons(goal: String)：


把 goal 向量化，与 Person.resume + Person.impression 做语义匹配
结合 relations.strength 加权
返回最相关的 Top-5 人物及理由


P2 — 搭 Goal OS 地基 ✅
6. Goal 实体 ✅（2026-06-11 完成）
goals 表（status active/paused/done/cancelled，deadline，parentGoalId 树形，personId）；GoalScreen（进行中/已完成分组，状态切换，删除，新建对话框含截止日期+关联人物）；Room v24 MIGRATION；GoalDao；PhotologViewModel.createGoal/updateGoalStatus/deleteGoal；LifelogTools create_goal/get_goals/update_goal_status；ContactsTab 「🎯 目标」入口按钮。
7. Followup → Goal 挂载 ✅（2026-06-11 完成）
followups.goalId 外键；FollowupDao.updateGoal/observeByGoal；FollowupsScreen 每条待办显示「🎯 目标名」标签 + 「🎯」按钮弹出目标选择器（可绑定/解绑）；PhotologViewModel.linkFollowupToGoal；deleteGoal 自动解绑挂载其下的待跟进；LifelogTools link_followup_to_goal。
8. AI Goal 工具 ✅（随 #6 一同完成）

create_goal(text, deadline, parent_goal_id, person_name, notes)
get_goals(status=active|paused|done|cancelled|all)
link_followup_to_goal(goal_id, followup_id 或 followup_text)
update_goal_status(goal_id, status)
REACT_SYSTEM_PROMPT 已加 ㉓–㉖ 四个工具说明


P3 — Execution OS 增强
9. 主动 Agent（最重要的架构转变）
现在所有 AI 都是用户问才答。需要后台定时 Worker，主动扫描并推通知：


关系维护提醒：重要联系人超过 30 天未联系 → 推送「要不要给张总发条消息？」
Goal 进展提醒：活跃目标超过 7 天没有新 Followup → 推送「创业目标本周没有进展」
承诺追踪：录音里说「我去给他发消息」但 3 天后没发 → 提醒


这是从"被动助手"到"主动操作系统"的关键转变。


五、技术架构演进
当前数据模型缺口
现在：
Person ──共现──> Person（无类型，无强度衰减）
Topic（org/project/event，扁平列表）

需要：
Person ──WORKS_AT──> Organization
Person ──INVESTED_BY──> Organization  
Person ──KNOWS(strength, type)──> Person
Goal ──INVOLVES──> Person
Goal ──SUBTASK──> Goal
Event ──ATTENDED_BY──> Person
Event ──RELATED_TO──> Organization

关键原则

全部端上：不依赖云端，所有 Graph 计算在设备上跑
增量更新：新录音/新聊天触发局部图更新，不全量重算
AI 可读写：所有实体都要有对应的 LifelogTools read+write 工具


六、一句话总结

lifelog 现在是一个很强的端上 Memory OS 原型，有别人没有的录音护城河；但距离"人生OS"最缺的不是 AI 能力，而是三样数据结构：统一时间轴、真正的关系图谱（含组织实体 + 关系类型 + 强度衰减）、Goal 实体。把这三样建好，Agent 才有东西推理，Life OS 才不是空壳。