以人为主体
ALA 只提供记忆整理、情境推演和决策辅助，不替代用户本人做最终决定。
ALA ARCHITECTURE
人工生命智能体架构终身成长的数字生命系统
ALA（Artificial Life Agent）是一套面向个人长期陪伴、记忆沉淀、人格建模、未来模拟与数据主权治理的数字生命架构。它不是单次对话工具，也不是简单的数字分身，而是在用户授权边界内持续学习、可解释演化、可迁移管理的个人智能体系统。
数据即主权
记忆、声音、影像、关系与授权记录默认归属于用户，支持查看、修正、删除、导出和继承管理。
长期主义
系统按照人生阶段持续沉淀可追溯记忆、可解释人格画像和版本化自我，而不是追求一次性问答效果。
七层技术架构
L1-L71
L1 基础设施层
GPU/边缘算力、向量库、图库、对象存储与本地节点，为长期记忆和低时延交互提供底座。
2
L2 基座层
开放权重大模型、嵌入模型、推理服务与多模型路由，支撑文本、语音、影像和多模态理解。
3
L3 记忆层
向量语义记忆、时序知识图谱和人生叙事层共同构成可检索、可追溯、可编辑的长期记忆。
4
L4 人格层
从价值观、偏好、表达方式和行为习惯中形成可解释人格画像，并支持用户校正与版本管理。
5
L5 认知编排层
通过智能体循环、检索增强、规划和工具调用，将记忆、人格和任务目标装配成可执行工作流。
6
L6 能力层
面向协同、未来模拟、决策辅助和数字传承形成稳定能力，不把能力停留在概念展示。
7
L7 应用接口层
覆盖家庭终端、小程序、移动端、开放 API 与 Webhook，支持多端一致访问和授权集成。
五个核心系统
终身记忆系统
把经历、知识、关系、选择与重要时刻结构化为时间线、知识图谱和语义索引，保留来源、时间与上下文。
人格建模系统
持续学习用户价值观、偏好、语气和思考方式，形成可解释、可修正、可版本化的人格画像。
未来模拟引擎
基于用户目标、约束条件和人格画像进行多路径场景推演，明确不确定性，不输出确定性预言。
持续演化机制
随着人生阶段、家庭关系和任务环境变化，动态更新记忆、能力和自我版本，避免人格漂移失控。
数据主权层
提供端到端加密、授权同意、删除导出、继承规则和审计留痕，贯穿所有技术层。
ENGINEERING BOUNDARY
开放基座与自研骨架
开放基座：优先采用开放权重大模型、向量数据库、图数据库、推理框架和智能体编排框架，降低技术锁定。
自研骨架：人生叙事层、人格建模、上下文装配策略、未来模拟引擎和数据主权层作为长期核心能力沉淀。
工程原则：先保证可解释、可控制、可迁移，再追求更强推理效果，确保系统能够长期运营。
分阶段建设路径
01
第一阶段：记忆与协同
建立终身记忆、日常协同、基础人格建模和数据主权信任。
02
第二阶段：人格与进化
形成可编辑人格画像、风格适配、版本化自我和一致性评估。
03
第三阶段：模拟与决策
围绕人生规划、家庭安排和重要选择提供多路径推演与决策辅助。
04
第四阶段：传承与生态
在明确授权和合规边界下，支持数字身份传承与开放能力生态。
安全治理与伦理边界
所有深度合成、数字分身和拟人化交互必须有清晰标识，避免误导用户。
系统不得通过情感操纵影响用户重大决策，关键建议需要展示依据、风险和替代方案。
家庭成员、儿童和长辈数据需要独立授权边界，支持最小化采集和分级权限管理。
数字传承必须建立在生前授权、继承规则和可撤销机制基础上，不以“复活”作为产品表达。