beilusaiying/always-accompany

Companionship, chat, coding, and work share one memory and context framework — the kind of AI you see in science fiction: it keeps you company, and it gets things done with you.(这是一个基于上下文和注意力机制做的一个多元化的agent项目)

解决的问题

always-accompany 旨在解决长期 AI 交互中的「上下文崩溃」和记忆丢失问题。通过实现一个结构化的记忆系统，避免无关数据过度占用令牌窗口，同时确保最相关的信息被检索并注入到提示中，防止 AI 在大型项目或长时间对话中遗忘重要细节。

工作原理

该项目采用多层方法来管理上下文和注意力机制：

分层记忆： 将数据分为 hot（最近/活跃）、warm（阶段级）、cold（深层历史）三层，以及用于事实的结构化 Data 表。这些数据以纯 JSON 或 Markdown 文件形式存储，确保用户透明性。
P1 记忆召回： 一种前置检索机制（P1），在主 AI 生成响应前，分析用户输入，从长期记忆层中查找相关摘录。这作为模型外部的动态注意力机制运作。
上下文管理： 提供对上下文窗口的细粒度控制，支持文件级清理和分层压缩，以移除过时或冗余信息，同时保留永久记录。
插件式框架： 核心功能以插件形式提供，支持通过自定义 JS、Python 或独立程序扩展系统。
模式隔离： 不同模式（智能、聊天、代码、工作）维护各自的记忆表和检索路径，防止跨项目信息泄露。

适用人群

希望拥有高度可配置的 AI 搭档，用于角色扮演、编程和通用生产力的高级用户。
寻找可读取/修改本地文件并执行命令、具备细粒度权限控制的代理工作台的开发者。
偏好「白盒」透明性，能够精确查看 AI 记忆内容及为何召回特定信息的 AI 爱好者。

主要亮点

多用途模式： 专为聊天/角色扮演（兼容 SillyTavern）、IDE 级编程和工作生产力设计的独立环境。
代理能力： 集成工具链，支持 MCP、文件系统访问和命令执行。
桌面集成： 支持屏幕感知的 Live2D 搭档及主动评论功能。
广泛机器人支持： 内置九个不同平台（包括 Discord、Telegram 和 Slack）的 Shell。
透明记忆： 提供白盒诊断面板，可检查 P1 回忆链和记忆检索过程。