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Authored by yibo 2026-06-10 23:21:08 +0800

docs: Life OS 路线图（Memory→Relationship→Goal→Execution 四层分析）

对比「人生OS」设想文档与 lifelog v0.9 现状，整理差距分析和分层
开发计划：P0 跨源统一时间轴 + 真实最近联系时间；P1 关系类型/强度
衰减 + Organization 一等公民 + 推荐推理；P2 Goal 实体 + Followup
挂载；P3 主动 Agent Worker。核心判断：三样数据结构驱动一切——
统一时间轴、关系图谱、Goal 实体。

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

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	1	+# Lifelog → Life OS 路线图
	2	+
	3	+> 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。
	4	+
	5	+---
	6	+
	7	+## 一、理念校正
	8	+
	9	+人生OS不是一个 Agent。 Agent 只是其中一个模块。
	10	+
	11	+真正的人生OS是：
	12	+
	13	+```
	14	+Memory Layer 记忆层 ← 我们现在做到 80%
	15	+Knowledge Layer 知识层 ← 60%
	16	+Relationship Layer 关系层 ← 50%
	17	+Goal Layer 目标层 ← 10%
	18	+Execution Layer 执行层 ← 30%
	19	+Agent Layer 智能代理 ← 40%
	20	+```
	21	+
	22	+核心护城河：Personal Graph + Personal Memory + Personal Agent 三者闭环。
	23	+
	24	+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。
	25	+
	26	+---
	27	+
	28	+## 二、现状 vs 人生OS 分层对照
	29	+
	30	+### Layer 1 — Memory OS（记忆层）
	31	+
	32	+\| 能力 \| 要求 \| 现状 \|
	33	+\|---\|---\|---\|
	34	+\| 24/7 录音采集 \| 自动采集语音 \| ✅ 端上，独家优势 \|
	35	+\| 微信聊天 \| 接入 \| ✅ 端上 SQLCipher 解密，完全本地 \|
	36	+\| 朋友圈 \| 接入 \| ✅ 已入库 \|
	37	+\| 相册 \| 接入 \| ✅ 全相册 VL 语义索引（Tier-0/1 分层管线） \|
	38	+\| 邮件 / 日历 \| 接入 \| ❌ 完全没有 \|
	39	+\| Notion / 文件 / 网页 \| 接入 \| ❌ 没有 \|
	40	+\| 浏览记录 \| 接入 \| ❌ 没有 \|
	41	+\| 跨源统一 Life Timeline \| 所有事件混排 \| ❌ 各模块孤立 tab，没有统一视图 \|
	42	+
	43	+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"。
	44	+
	45	+---
	46	+
	47	+### Layer 2 — Relationship OS（关系层）
	48	+
	49	+\| 能力 \| 要求 \| 现状 \|
	50	+\|---\|---\|---\|
	51	+\| Person 实体 \| 有 \| ✅ 四模态融合（声纹/人脸/微信/手机） \|
	52	+\| 公司/组织实体 \| 图节点 \| ⚠️ TopicExtractor 抽取但扁平，非图节点 \|
	53	+\| 关系类型 \| 投资人/同事/朋友等 \| ❌ 只有无类型的共现权重边 \|
	54	+\| 关系强度随时间衰减 \| 有 \| ❌ 无 \|
	55	+\| 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 \|
	56	+\| "谁能帮我X" 推理 \| 核心功能 \| ❌ 没有 \|
	57	+\| 图谱可视化 \| 有 \| ⚠️ CommunitiesScreen 有但很弱 \|
	58	+
	59	+---
	60	+
	61	+### Layer 3 — Knowledge OS（知识层）
	62	+
	63	+\| 能力 \| 要求 \| 现状 \|
	64	+\|---\|---\|---\|
	65	+\| 录音 → 知识 \| 有 \| ✅ 转写 + 纪要 + RAG 对话 \|
	66	+\| 微信聊天 → 知识 \| 有 \| ✅ 可搜索 \|
	67	+\| 会议纪要 \| 有 \| ✅ SummaryWorker 自动生成 \|
	68	+\| PDF / 网页 \| 有 \| ❌ 没有 \|
	69	+\| 知识图谱（实体互连） \| 核心 \| ❌ 只有人↔人，没有人↔事件↔组织完整图 \|
	70	+\| 个人搜索引擎 \| "我去年和X聊过什么" \| ✅ 关键词+语义搜索已有 \|
	71	+
	72	+---
	73	+
	74	+### Layer 4 — Goal OS（目标层）
	75	+
	76	+\| 能力 \| 要求 \| 现状 \|
	77	+\|---\|---\|---\|
	78	+\| Goal 实体 \| 核心 \| ❌ 完全没有 \|
	79	+\| 目标树形分解 \| 有 \| ❌ 没有 \|
	80	+\| 持续追踪 / 主动推进 \| Agent 主动 \| ❌ 没有 \|
	81	+\| 待跟进事项 \| Followup \| ✅ FollowupExtractor 从录音抽取 TODO \|
	82	+
	83	+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。
	84	+
	85	+---
	86	+
	87	+### Layer 5 — Execution OS（执行层）
	88	+
	89	+\| 能力 \| 要求 \| 现状 \|
	90	+\|---\|---\|---\|
	91	+\| 发微信 \| 有 \| ✅ A11y 服务，端上可执行 \|
	92	+\| 发邮件 \| 有 \| ❌ 没有 \|
	93	+\| 日程安排 \| 有 \| ❌ 没有 \|
	94	+\| 工具调用 \| 有 \| ✅ 15+ 工具，ReAct 循环 \|
	95	+\| 主动触发（非用户发起） \| 有 \| ❌ 所有 Agent 都是被动响应 \|
	96	+\| 网络搜索 \| 有 \| ✅ Tavily \|
	97	+
	98	+---
	99	+
	100	+## 三、当前进度评估
	101	+
	102	+```
	103	+V1 Memory OS ████████░░ 80% 缺跨源统一时间轴 + 邮件/日历
	104	+V2 Relationship OS █████░░░░░ 50% 人物有了，关系图谱太弱
	105	+V3 Goal OS █░░░░░░░░░ 10% 只有 Followup，没有 Goal 实体
	106	+V4 Execution OS ███░░░░░░░ 30% 只能发微信，被动触发
	107	+```
	108	+
	109	+---
	110	+
	111	+## 四、开发路线图（按优先级）
	112	+
	113	+### P0 — 补完 Memory OS（最快出价值）
	114	+
	115	+#### 1. 跨源统一 Life Timeline
	116	+新建一个「时间轴」主 tab（或独立 Screen），把以下事件按时间混排：
	117	+- 录音转写段（`segments` + `transcripts`）
	118	+- 微信私聊消息（`wechat_messages`）
	119	+- 朋友圈动态（`moments`）
	120	+- 相册照片（`photos`，按 `takenTs`）
	121	+- 系统事件（未来：日历/邮件）
	122	+
	123	+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。
	124	+
	125	+这是用户感知到"这不是另一个AI助手"的最直接产品形态。
	126	+
	127	+#### 2. 真实"最近联系"计算
	128	+`Person.lastAccess` 目前只记录打开档案的时间，需改为取：
	129	+- `wechat_messages` 中最近一条涉及该 wxid 的 `createTime`
	130	+- `mentions` 中最近一条 `createdAt`
	131	+- 两者取 MAX
	132	+
	133	+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。
	134	+
	135	+---
	136	+
	137	+### P1 — 强化 Relationship OS（差异化核心）
	138	+
	139	+#### 3. 关系类型 + 强度衰减
	140	+- `relations` 表加 `type TEXT`（朋友/同事/投资人/客户/家人）
	141	+- 加 `strength REAL`：初始值由共现次数决定，按时间衰减（每月 ×0.9）
	142	+- AI 工具加 `get_stale_contacts(days)`——返回超过 N 天没联系的重要人物
	143	+
	144	+#### 4. Organization 升级为一等公民
	145	+当前 `topics` 表里 `kind='org'` 的条目是组织，但：
	146	+- Person 没有 `orgId` 外键
	147	+- 没有 Person → Organization 关系边
	148	+
	149	+需要：
	150	+- 新建 `organizations(id, name, kind, url, notes)` 表
	151	+- 新建 `person_orgs(personId, orgId, role, startDate, endDate)` 关系表
	152	+- AI 工具加 `get_org_members(orgName)`
	153	+
	154	+#### 5. "谁能帮我" 推理工具
	155	+AI 工具加 `find_relevant_persons(goal: String)`：
	156	+- 把 goal 向量化，与 Person.resume + Person.impression 做语义匹配
	157	+- 结合 relations.strength 加权
	158	+- 返回最相关的 Top-5 人物及理由
	159	+
	160	+---
	161	+
	162	+### P2 — 搭 Goal OS 地基
	163	+
	164	+#### 6. Goal 实体
	165	+新建 `goals` 表：
	166	+```sql
	167	+goals(id, text, status, deadline, parentGoalId, personId, createdAt, updatedAt)
	168	+```
	169	+- `status`：active / paused / done / cancelled
	170	+- `parentGoalId`：支持树形分解（创业 → 融资 → 找 VC → 约张总）
	171	+- `personId`：与哪个人相关
	172	+
	173	+新增 GoalScreen，显示目标树 + 进度 + 关联 Followup + 关联 Person。
	174	+
	175	+#### 7. Followup → Goal 挂载
	176	+`followups` 表加 `goalId`，从录音里抽出的 TODO 自动关联到进行中的目标。
	177	+
	178	+#### 8. AI Goal 工具
	179	+- `create_goal(text, deadline, parentGoalId)`
	180	+- `get_goals(status)`
	181	+- `link_followup_to_goal(followupId, goalId)`
	182	+
	183	+---
	184	+
	185	+### P3 — Execution OS 增强
	186	+
	187	+#### 9. 主动 Agent（最重要的架构转变）
	188	+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：
	189	+- 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？」
	190	+- 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」
	191	+- 承诺追踪：录音里说「我去给他发消息」但 3 天后没发 → 提醒
	192	+
	193	+这是从"被动助手"到"主动操作系统"的关键转变。
	194	+
	195	+---
	196	+
	197	+## 五、技术架构演进
	198	+
	199	+### 当前数据模型缺口
	200	+
	201	+```
	202	+现在：
	203	+Person ──共现──> Person（无类型，无强度衰减）
	204	+Topic（org/project/event，扁平列表）
	205	+
	206	+需要：
	207	+Person ──WORKS_AT──> Organization
	208	+Person ──INVESTED_BY──> Organization
	209	+Person ──KNOWS(strength, type)──> Person
	210	+Goal ──INVOLVES──> Person
	211	+Goal ──SUBTASK──> Goal
	212	+Event ──ATTENDED_BY──> Person
	213	+Event ──RELATED_TO──> Organization
	214	+```
	215	+
	216	+### 关键原则
	217	+1. 全部端上：不依赖云端，所有 Graph 计算在设备上跑
	218	+2. 增量更新：新录音/新聊天触发局部图更新，不全量重算
	219	+3. AI 可读写：所有实体都要有对应的 LifelogTools read+write 工具
	220	+
	221	+---
	222	+
	223	+## 六、一句话总结
	224	+
	225	+> 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。
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