# 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。

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## 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：

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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。

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## 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"。

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### 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 |

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### 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 |

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### 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。

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### 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 |

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## 三、当前进度评估

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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
```

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## 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。

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### 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

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### 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

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### 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。

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

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## 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。