AI Sphere Butler 打造全方位服务用户生活的 AI 全能管家——代号 “小粒” （管家名称可以随意自定义）。

项目名称：AI Sphere Butler（创意和设计全球首创）

终极愿景：我们的目标是创造一个全方位服务于用户生活的 AI 全能管家——“小粒”。除了不具备物理形态外，“小粒”将提供与视频通话中真人管家几乎无异的体验，具备思考、情感交流、视觉、听觉以及模拟触觉反馈等能力，并能够在任何家庭和移动车辆的显示设备上自由呈现。其功能覆盖智能家居控制、情感陪伴、学习交流、健康管理、安全防护、个人购物、外出导航及酒店预订等多个方面。

为了实现 "小粒" 的终极愿景，我们决定将这个项目以开源的方式向全球开发者、研究者和技术爱好者开放，共同打造一个高度智能、情感化和人性化的数字人管家。我们相信，通过全球技术社区的力量和智慧，"小粒" 将成为用户生活中不可或缺的伙伴，为每个人提供更加贴近人性的陪伴与服务。

简介视频：https://www.bilibili.com/video/BV17WNBezExr/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=886ba95d2a89cdc08080f76e5023b688

现在实现的功能都在metahuman-stream 分支上,主分支还没改造完成。

metahuman-stream是lipku 大佬开源的数字人框架，具体部署教程移步到这https://github.com/lipku/LiveTalking

慢慢推出使用教程：

AI数字人+HA开源项目AI Sphere Butler如何自定义训练全能管家形象 简约教程见：https://bbs.hassbian.com/thread-28622-1-1.html （讨论请联系我们vx） 效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1c9wQe1EoE/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=886ba95d2a89cdc08080f76e5023b688

要成功部署和运行目前的 AI Sphere Butler 项目需要了解多种技术

要成功部署和运行 AI Sphere Butler 项目，需要了解多种技术，涵盖前端、后端、机器学习、物联网等多个领域。以下是目前metahuman-stream分支部署和运行所需了解的知识：

• 编程语言：Python（后端）、JavaScript（前端）。

  • 后端： FastAPI（API接口制作和调用）、Nginx。
  • 数据库：SQLite、Redis。
  • 容器化：Docker 用于模块的部署和扩展。

分支目前采用模块化设计，每个模块独立开发并协同工作。以下是关键模块及其技术栈：

• 技术栈： wav2lip（形象制作）、LiveTalking 。

• 技术栈：OpenCV、OCR。

• 技术栈：FunASR、腾讯云ASR、火山 TTS、gpt-sovitsTTS（声音克隆)、cosyvoiceTTS、Hugging Face、 Transformers。

• 技术栈：Langchain框架、Ollama框架、大模型（多模态）LoRA微调训练、Embedding 模型、提示词工程。

• 技术栈：MQTT、Home Assistant。

• 技术栈：WebRTC。

• 容器化部署：使用 Docker 部署和扩展。
• 云服务支持：支持 AWS、Azure 或阿里云。
• 本地部署：需了解GPU服务器配置、本地环境Pytorch 、CUDA等安装、本地网络转发映射等。

• 隐私保护：确保用户数据在采集、处理和存储环节的安全性，符合隐私保护法规。

• 单元测试：对每个模块进行单元测试，确保代码按预期工作。
• 集成测试：测试不同模块之间的交互，模拟真实使用场景。

部署和运行 AI Sphere Butler 项目需要掌握多领域的技术，包括前端开发、后端服务、机器学习、物联网、容器化部署等。建议开发者根据项目模块化设计，逐步学习和实践相关技术，以确保项目的成功实施。

以下是关于开源计划的详细说明，以及为什么它值得您加入共建。

1. 集思广益，快速迭代：

   • 开源带来了社区协作的力量，全球开发者可以一起贡献代码、算法、设计和想法，推动项目以更快的速度迭代和发展。
   • 通过吸纳来自不同行业的经验和智慧，"小粒" 能够更好地适应复杂多样的用户需求和场景。

2. 透明与信任：

   • 开源让项目的开发过程完全透明，用户能够清晰了解 "小粒" 是如何构建和运行的。这种透明性不仅增强了用户的信任，还为项目的安全性和隐私保护提供了更高的保障。

3. 技术普惠：

   • 我们希望通过开源技术，降低准入门槛，让更多的人能够利用 "小粒" 的能力服务于更多场景，如教育、医疗、社会公益等。

4. 全球影响力：

   • 一项开源的项目，不仅仅是技术的合作，更是全球开发者共同追求创新目标的过程。共同打造 "小粒"，不仅是技术的突破，更是一种人类对智能化生活愿景的探索。

为了吸引更多的人参与，我们需要对项目架构进行清晰的描述，帮助开发者快速理解项目的核心模块，并找到适合他们贡献的切入点。

"小粒" 的功能丰富，因此我们将其分为几个核心模块，每个模块独立开发并可协同工作：

1. 视觉交互模块（视觉与表情）：

   • 任务：打造高度逼真的“虚拟形象”，实现面部表情动态、自然动作模拟及多设备适配。
   • 技术栈：Unity、Unreal Engine、三维建模（Blender）、OpenCV、MediaPipe。

2. 语音交互模块（听觉与语音合成）：

   • 任务：搭建高精度语音识别、自然语言理解（NLU）和人类语音合成（TTS）系统。
   • 技术栈：Whisper、Coqui TTS、Vosk、Hugging Face Transformers。

3. 情感计算与心理支持模块：

   • 任务：通过情感分析理解用户情绪，并提供适当的心理互动或安慰。
   • 技术栈：情感分析模型（BERT、RoBERTa）、对话情感识别框架（OpenAI GPT，Rasa）。

4. 智能家居与物联网模块：

   • 任务：支持主流的智能家居协议（如 Zigbee、Z-Wave、Matter）和设备对接，实时控制和建议。
   • 技术栈：MQTT、OpenHAB、Home Assistant。

5. 学习与知识模块：

   • 任务：提供知识共享和学习支持服务，包括个性化推荐、语言学习助手等。
   • 技术栈：推荐算法、NLP工具（spaCy、fastText）、多语言模型（Google Translate API、DeepL）。

6. 健康与安全模块：

   • 任务：结合健康监测设备，提供健康建议、紧急响应服务。
   • 技术栈：可穿戴设备API（Apple HealthKit、Fitbit）、边缘计算、时序数据分析（InfluxDB）。

7. 跨平台兼容性模块：

   • 任务：确保 "小粒" 可在电视、平板、手机、车载设备等多种终端上呈现。
   • 技术栈：React Native、Flutter、WebRTC。

一、虚拟管家模块

• 流式对话数字人（目前选用metahuman-stream）

  • 支持自然流畅的人机对话体验。
  • 提供虚拟形象和声音克隆功能，方言对话，使数字人更具个性化。

• 虚拟大脑LLM/MM-Model 或 Multimodal Model（目前选用微调Qwen2.5LLM）

  • 基于微调后的Qwen2.5大型语言模型，赋予数字人更深层次的理解和响应能力。
  • 支持自定义本地LLM以满足特定需求。

• 唤醒模式

  • 通过特定关键词或短语激活系统，实现便捷的启动方式。

• 身份识别（声纹识别、人脸识别）

  • 结合声纹识别与人脸识别技术确保用户的安全性和个性化服务。

• 支持打断/追问

  • 允许用户在对话中随时提问或打断，提升交互灵活性和自然度。

• 一键切换声音和形象

  • 提供简便的操作界面，让用户能够快速更换数字人管家的声音和外观。

• 一键自定义换装

• 提供简便的操作界面，让用户能够快速更换数字人管家的服装。

二、声纹识别模块

• 实现高效的身份验证机制，增强系统的安全性和用户体验。

三、人脸识别模块

• 提供额外的安全层，并支持个性化的用户服务。

四、物联网联动模块（选用Home Assistant）

• 使用Home Assistant平台管理并控制家中的所有智能设备，实现智能家居的无缝连接。

五、联网新闻播报模块

• 实时获取最新资讯，并以语音形式为用户播报重要新闻。

六、互动反馈模块

• 触觉反馈：模拟真实世界的触觉感受，提升用户交互的真实感。
• 嗅觉反馈：通过气味传感器模拟真实世界的闻气味，提升用户交互的真实感。
• 距离反馈：通过超声波传感器模拟真实世界的距离远近和室内位置距离，提升用户交互的真实感。

七、视觉模块（图像识别和OCR）

• 利用先进的图像处理技术进行物体识别和文字提取，支持多种应用场景。

八、实时时间模块

• 提供准确的时间显示，帮助用户掌握当前时刻。

九、实时日历模块

• 详细的日程安排，便于用户规划日常活动。

十、事件提醒模块

• 及时的事件提醒功能，确保用户不会错过任何重要事项。

十一、天气播报模块

• 根据地理位置提供详细的天气预报信息。

十二、定位导航模块

• 支持地图浏览、路径规划等功能，方便用户的出行安排。

十三、娱乐模块

• 整合音乐播放功能，让用户享受个性化的音乐体验。
• 可以让管家唱歌跳舞表演。
• 可以让管家陪你看电视电影互动
• 可以让管家一起玩游戏互动。

十四、网店购物模块

• 提供便捷的商品搜索、比价、下单等一站式购物服务。
• 提供点外卖等服务。

十五、健康监管模块

• 监测用户的健康数据，如心率、睡眠质量等，并给出相应的健康建议。

十六、安防模块

• 通过摄像头实时监控家庭安全状况，异常情况即时报警。

十七、管家记忆模块

• 能够记住用户的偏好、历史交互和情感状态，提供更加个性化和贴心的服务，如同与一位熟悉的老朋友互动般自然。

十八、视频通话模块

• 支持高清视频通话，保持与家人朋友的紧密联系。

十九、主人代理行为模块

• 可代表用户执行一些日常任务，如接听电话、社交互动等，极大提高生活效率。

二十、情感识别模块

• 声音语调分析

  • 语调变化检测：通过分析用户的语音输入中的音高、节奏、强度等特征来判断其情绪状态，如快乐、悲伤、愤怒或平静。
  • 语境推理：不仅仅依赖于单个词语或句子的意义，而是考虑整个对话上下文，以便更准确地捕捉用户的情感倾向。

• 脸部表情识别

  • 实时面部追踪：利用摄像头捕捉用户的脸部动作，并通过深度学习算法实时分析面部表情，包括微笑、皱眉、眼神移动等细节。
  • 情感分类：根据面部肌肉的变化模式，自动识别出诸如高兴、惊讶、困惑、生气等多种情感类别。

• 综合情感评估

  • 多模态融合：结合声音语调和脸部表情的数据进行综合分析，提供一个更为全面和准确的情感评估结果。
  • 个性化调整：随着时间的推移，“小粒”会逐渐学习并适应每个用户的独特表达方式，从而提高情感识别的准确性。

未来开发计划

实体机器人管控模块

目标：实现对实体机器人的远程控制与管理，使“小粒”不仅能作为虚拟助手存在，还能通过实体机器人执行物理世界中的任务。

• 远程操控功能 允许用户通过“小粒”直接控制实体机器人进行各种操作，如清洁、搬运物品等。

  状态监控与反馈 提供实时的状态更新和视频反馈，让用户可以随时了解机器人当前的工作状态和环境情况。

  自动化任务调度 根据用户的日常需求和偏好设置，自动安排实体机器人的工作日程，例如定时打扫房间或巡逻检查家庭安全状况。

  集成智能分析 利用内置传感器收集的数据，“小粒”能够分析并优化机器人的行为模式，提高效率和服务质量。

无线脑机交互模块

目标：探索和发展无线脑机接口(BCI)技术，旨在为用户提供一种全新的交互方式，突破传统输入方法的限制。

• 基本思想传输 开发基础级别的脑电信号识别技术，允许用户通过思考来发送简单的指令给“小粒”，比如打开灯、播放音乐等。

  情感识别与响应 进一步深化情感计算能力，不仅基于语音和面部表情，还能通过脑电波变化来感知用户的情绪，并作出相应的反应。

  增强用户体验 随着技术的进步，逐步增加复杂度更高的交互方式，如思维导航（通过想象目的地来指导导航系统）、意念书写等，极大地丰富用户的互动体验。

  隐私保护与伦理考量 在推进技术创新的同时，严格遵守数据隐私法规，确保所有收集到的信息得到妥善处理。同时，积极探讨并解决相关伦理问题，保证技术发展符合社会价值观。

📌 2023年10月 项目萌芽 "既然ChatGPT这么聪明，数字人也能动了，做个数字人虚拟管家应该可行！"

• 核心灵感：让AI管家像《钢铁侠》里的贾维斯

📌 2023年12月 画设计图

• 定下三件套：对话大脑(GPT) + 数字人身体 + 智能家居控制
• 技术路线：先做电脑版，再考虑手机APP

📌 2024年1月 正式开工

• 程序员老汪搞定第一个能聊天的管家原型
• 设计师小汪做出2D真人版虚拟数字人形象

📌 2024年7月 选数字人框架

• 测试3种方案后选中MetaHuman-Stream
• 训练管家模型（qwen2.5）

📌 2024年9月 连智能家居

• 接入HomeAssistant系统
• 教会管家开灯/调空调："小粒，我回家了！" → 自动开客厅灯
• 踩坑：不同品牌设备兼容问题折腾2周

📌 2024年12月 功能爆发月

• 12日 升级TTS语音合成：让管家能模仿台湾腔
• 19日 开发网页版：手机在外面也能远程唤醒管家
• 26日 添加天气预报："今天杭州降温，记得穿秋裤！"

📌 2025年1月 进阶功能

• 2日 语音播热搜：每天早8点自动念头条新闻
• 4日 触觉反馈：摸屏幕数字人管家身体会有反馈说话
• 7日 视觉识别：摄像头认出画面内容和文字
• 12日 备忘提醒：设置吃药提醒被老妈点赞
• 13日 门锁联动：开门时管家会有几十种不同不带重复的"欢迎回家"欢迎语
• 18日 记忆升级：记得主人前几天喝咖啡不加糖
• 24日 导航功能：说"导航到苏州"→路程播报和规划路程

更多功能还在进行中，等你们一起来创造。。。。。

2023.10 💡 → 2023.12 🎨 → 2024.01 👩💻
2024.07 🤖 → 2024.09 🏠 → 2024.12 🌧️
2025.01 🔔 → 2025.01 👀 → 2025.01 🧭

一、虚拟管家模块

• 流式对话数字人（目前选用metahuman-stream）
• 虚拟大脑LLM/MM-Model 或 Multimodal Model（目前选用微调Qwen2.5LLM）
• 方言对话（未开发）
• 唤醒模式 （未开发）
• 身份识别（声纹识别、人脸识别）（未开发）
• 支持打断/追问（未开发）
• 一键切换声音和形象（未开发）
• 一键自定义换装（未开发）

二、声纹识别模块

• （未开发）

三、人脸识别模块

• （未开发）

四、物联网联动模块（选用Home Assistant）

• 已开发实现基础功能 https://www.bilibili.com/video/BV1n9CpY7E1o/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

五、联网新闻播报模块

• 已开发实现基础功能 https://www.bilibili.com/video/BV1R26qYqEvo/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

六、互动反馈模块

• 触觉反馈，已开发实现基础功能 https://www.bilibili.com/video/BV1jNrpYPEvG/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click
• 嗅觉反馈：（未开发）
• 距离反馈：（未开发）

七、视觉模块（图像识别和OCR）

• 已开发实现基础功能 https://www.bilibili.com/video/BV1Rgc2e1EJu/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

八、实时时间模块

• 已开发实现基础功能 https://www.bilibili.com/video/BV1h4CrYUEsc/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

九、实时日历模块

• 已开发实现基础功能

十、事件提醒模块

• 已开发实现基础功能

十一、天气播报模块

• 已开发实现基础功能

十二、定位导航模块

• 已开发实现基础功能 https://www.bilibili.com/video/BV1TpfnYREwy/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click https://www.bilibili.com/video/BV1sVAteUEcM/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=886ba95d2a89cdc08080f76e5023b688

十三、娱乐模块

• （未开发）

十四、网店购物模块

• （未开发）

十五、健康监管模块

• （未开发）

十六、安防模块

• （未开发）

十七、管家记忆模块

• 已开发实现基础功能

十八、视频通话模块

• （未开发）

十九、主人代理行为模块

• （未开发）

二十、情感识别模块

• （未开发）

1. 模块化架构：每个功能模块独立开发，通过标准化接口与核心系统集成，支持后期扩展和维护。
2. 统一管理系统：提供一个集中式的界面，让用户可以直观地管理和操作所有功能模块。
3. 高扩展性与灵活性：支持未来功能扩展，如实体机器人管控模块和无线脑机交互模块。
4. 用户友好性：提供便捷的交互方式，简化复杂功能的使用。
5. 数据隐私与安全：确保用户数据在采集、处理和存储环节的安全性，符合隐私保护法规。

系统采用微服务架构，每个模块作为独立的服务运行，核心管理系统负责调度和管理：

• 框架：React.js 或 Vue.js
• UI组件库：Ant Design、Material UI
• 功能：
  • 仪表盘界面展示所有模块状态和入口。
  • 交互式模块管理页面，支持用户个性化设置。
  • 实时数据展示（如健康监测数据、情感分析结果）。

• 主框架：Python（Django 或 FastAPI） / Node.js
• 数据库：PostgreSQL（结构化数据） + MongoDB（非结构化数据）
• 消息队列：Kafka 或 RabbitMQ，用于模块间的异步通信。
• 接口协议：REST API 或 GraphQL，提供统一的模块接口。

• 消息传递：通过 MQTT 或 WebSocket 实现模块间的实时通信。
• 模块注册：每个模块启动时动态注册到核心系统，便于状态监控和调用。

• 容器化：通过 Docker 和 Kubernetes 管理模块的部署和扩展。
• 云服务：支持 AWS、Azure 或阿里云，也可以本地部署（尤其是涉及隐私的功能）。

• 主要功能：
  • 模块注册与状态管理：动态监测模块的运行状态（在线/离线、性能数据）。
  • 任务调度：根据用户请求调用相应模块（如语音指令触发智能家居控制）。
  • 用户管理：支持多用户身份识别和个性化偏好设置。
  • 日志与审计：记录模块运行日志和用户操作，方便排查问题。

• 请求与响应：
  • 用户交互通过核心管理系统发送请求。
  • 模块返回结果后，核心管理系统整合并展示给用户。
• 异步任务处理：
  • 复杂任务（如图像识别、情感分析）通过异步消息队列处理，避免阻塞用户操作。

以下是主要模块的设计和实现方案：

• 技术：
  • 对话：基于微调的 Qwen2.5 LLM 提供多轮对话能力。
  • 虚拟形象：使用 metahuman-stream 或 Unity3D 实现虚拟人物形象。
  • 声音克隆：整合 Coqui TTS 或类似技术实现个性化语音。
• 功能：
  • 流式对话：支持实时语音/文本交互。
  • 唤醒模式：通过关键词激活（如“你好，小粒”）。
  • 一键切换形象：提供自定义界面快速更换虚拟人物外观和声音。

• 技术：
  • 声纹识别：使用 Speaker Verification 模型（如 ResNet）。
  • 人脸识别：基于 Dlib 或 FaceNet 实现。
• 功能：
  • 身份验证：确保用户安全登录和个性化服务。
  • 多用户支持：不同用户登录后加载其专属设置。

• 技术：
  • 基于 Home Assistant，通过其 API 接入智能家居设备。
• 功能：
  • 设备管理：支持灯光、空调等设备的控制。
  • 自动化规则：用户可设置触发条件（如“晚上自动关灯”）。

• 技术：
  • 语音分析：基于 Transformer 模型（如 Wav2Vec）。
  • 表情识别：使用 OpenCV 或深度学习框架分析面部表情。
  • 多模态融合：通过 TensorFlow 或 PyTorch 整合语音和图像数据。
• 功能：
  • 实时情感监测：捕捉用户情绪变化并调整服务内容。
  • 用户学习：根据历史交互提升情感识别的准确性。

• 技术：
  • 数据采集：通过 wearable API（如 Fitbit、Apple HealthKit）。
  • 数据分析：时序数据存储与趋势分析（如 InfluxDB）。
• 功能：
  • 实时健康监测：提供心率、睡眠等数据。
  • 健康建议：基于监测数据生成个性化建议。

• 技术：
  • WebRTC 实现低延迟高清视频通话。
• 功能：
  • 支持多人通话和实时屏幕共享。

• 顶部导航栏：
  • 快捷入口：如语音输入、搜索框。
  • 系统状态：显示当前在线模块数、健康状态等。
• 左侧菜单栏：
  • 模块分类导航（如“虚拟管家”、“智能家居”、“健康监测”）。
• 主工作区：
  • 仪表盘风格，展示模块的实时状态和快捷操作按钮。
  • 点击模块卡片进入详细界面（如健康监测数据图表）。
• 底部状态栏：
  • 显示系统日志和实时消息通知。

• 模块控制：用户通过卡片式界面快速启用/停用模块。
• 实时反馈：模块状态（如在线/离线）和任务进度实时更新。

• 数据加密：用户数据在存储和传输过程中均加密（使用 AES 或 TLS）。
• 权限管理：基于用户角色控制模块访问权限。
• 隐私保护：支持数据匿名化和本地存储，确保隐私安全。

1. 实体机器人管控模块：
   • 远程操控：通过核心系统提供机器人控制界面。
   • 任务调度：支持按照日程自动完成任务（如清扫、巡逻）。
2. 无线脑机交互模块：
   • 脑电信号输入：开发 EEG 设备接口。
   • 高级交互：支持意念导航、简单指令（如开灯、播放音乐）。

• 开发核心管理系统，支持模块注册与调度。
• 实现虚拟管家模块和物联网联动模块的基本功能。

• 集成情感识别、健康监测等功能模块。
• 优化用户管理和权限控制。

• 添加未来功能（如实体机器人控制、无线脑机交互）。
• 迭代优化情感识别和 LLM 模型性能。

ai-sphere-butler/ # 项目根目录 ├── docs/ # 项目文档 │ ├── README.md # 项目介绍和快速入门指南 (Markdown格式) │ ├── architecture.md # 系统架构设计文档 (Markdown格式) │ ├── api.md # API 接口文档 (Markdown格式) │ ├── contributing.md # 贡献指南 (Markdown格式) │ ├── installation.md # 安装说明 (Markdown格式) │ ├── usage.md # 使用说明 (Markdown格式) │ ├── faq.md # 常见问题解答 (Markdown格式) │ ├── license.md # 开源许可证信息 (Markdown格式) │ └── code_of_conduct.md # 行为准则 (Markdown格式) ├── core/ # 核心管理系统 │ ├── server/ # 后端服务 │ │ ├── main.py # 主程序入口 (Python) │ │ ├── config/ │ │ │ ├── settings.py # 后端配置文件 (Python) │ │ │ ├── logging.conf # 日志配置文件 │ │ │ └── database.ini # 数据库连接信息 │ │ ├── modules/ # 各功能模块的实现 │ │ │ ├── user_manager/ │ │ │ │ ├── init.py # Python 包初始化文件 │ │ │ │ ├── models.py # 数据库模型 (Python) │ │ │ │ ├── routes.py # API路由 (Python) │ │ │ │ └── services.py # 业务逻辑 (Python) │ │ │ ├── dialog_manager/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── nlp.py # 自然语言处理 (Python) │ │ │ │ ├── context.py # 对话上下文管理 (Python) │ │ │ │ └── routes.py │ │ │ ├── emotion_engine/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── models.py │ │ │ │ └── analyzer.py # 情感分析 (Python) │ │ │ ├── skill_platform/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── registry.py # 技能注册 (Python) │ │ │ │ └── skills/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── smart_home.py # 智能家居技能 (Python) │ │ │ │ ├── weather.py # 天气技能 (Python) │ │ │ │ └── ... # 其他技能 │ │ │ ├── device_manager/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── controllers.py # 设备控制 (Python) │ │ │ │ └── discovery.py # 设备发现 (Python) │ │ │ ├── data_analysis/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── analytics.py # 数据分析 (Python) │ │ │ │ └── reporting.py # 数据报告生成 (Python) │ │ │ ├── security_manager/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── authentication.py # 身份验证 (Python) │ │ │ │ └── authorization.py # 权限管理 (Python) │ │ │ └── ... # 其他模块 │ │ ├── api/ # API 接口定义 │ │ │ ├── user.py # 用户API (Python) │ │ │ ├── device.py # 设备API (Python) │ │ │ ├── skill.py # 技能API (Python) │ │ │ └── ... │ │ ├── utils/ # 工具函数和辅助类 │ │ │ ├── init.py │ │ │ ├── logging.py # 日志工具类 (Python) │ │ │ ├── database.py # 数据库工具类 (Python) │ │ │ └── ... │ │ └── tests/ # 后端测试 │ │ ├── init.py │ │ ├── test_user_manager.py # 用户管理模块测试 (Python) │ │ └── ... │ ├── client/ # 前端客户端 │ │ ├── public/ # 静态资源 │ │ │ ├── index.html # 主HTML文件 │ │ │ └── ... │ │ ├── src/ # 源代码 │ │ │ ├── components/ # 组件 │ │ │ │ ├── Header.js # 顶部导航栏组件 (JavaScript/React) │ │ │ │ ├── Sidebar.js # 侧边栏组件 (JavaScript/React) │ │ │ │ ├── Dashboard.js # 仪表盘组件 (JavaScript/React) │ │ │ │ ├── SkillCard.js # 技能卡片组件 (JavaScript/React) │ │ │ │ └── ... │ │ │ ├── pages/ # 页面 │ │ │ │ ├── Home.js # 首页 (JavaScript/React) │ │ │ │ ├── Settings.js # 设置页面 (JavaScript/React) │ │ │ │ └── ... │ │ │ ├── services/ # 服务 │ │ │ │ ├── api.js # API调用服务 (JavaScript) │ │ │ │ ├── auth.js # 身份验证服务 (JavaScript) │ │ │ │ └── ... │ │ │ ├── App.js # 应用入口 (JavaScript/React) │ │ │ ├── index.js # 入口文件 (JavaScript/React) │ │ │ ├── styles.css # 样式表 (CSS) │ │ │ └── ... │ │ └── package.json # 前端依赖管理 │ └── ... ├── modules/ # 可选的独立模块 (可根据需要增减) │ ├── iot_control/ # 物联网控制模块 (示例) │ │ ├── init.py │ │ ├── config.yaml # 模块配置文件 (YAML) │ │ ├── handlers.py # 事件处理 (Python) │ │ └── ... │ └── ... # 其他模块 ├── models/ # AI模型数据 │ ├── qwen-2.5/ # 预训练语言模型 │ ├── emotion_recognition/ # 情感识别模型 │ └── ... ├── data/ # 数据存储 │ ├── user_data/ # 用户数据 │ ├── device_data/ # 设备数据 │ └── ... ├── scripts/ # 脚本工具 │ ├── setup.sh # 安装脚本 (Shell) │ ├── run.sh # 运行脚本 (Shell) │ └── ... ├── tests/ # 测试代码 │ ├── unit/ # 单元测试 │ ├── integration/ # 集成测试 │ └── ... ├── .gitignore # Git忽略文件列表 ├── LICENSE # 开源许可证文件 ├── requirements.txt # Python依赖包列表 └── setup.py # Python项目安装文件

1. 启动流程

   • 主程序入口 (core/server/main.py):
     • 加载配置文件 (core/server/config/settings.py)
     • 初始化日志记录 (core/server/config/logging.conf)
     • 连接数据库 (core/server/config/database.ini)
     • 启动 Flask 或 Django 等 Web 框架服务器
     • 加载所有必要的模块和服务（如用户管理、对话管理等）

2. 用户交互流程

   • 前端客户端 (core/client/src/)
     • 静态资源 (public/index.html):
       • 主 HTML 文件，加载 React 应用和其他静态资源
     • 源代码 (src/):
       • 组件 (components/)
       • 页面 (pages/)
       • 服务 (services/)
       • 入口文件 (App.js, index.js)
       • 样式表 (styles.css)
       • 前端依赖管理 (package.json)

3. 后端服务 (core/server/)

   • API 接口定义 (core/server/api/)
     • user.py: 用户相关的 API 接口
     • device.py: 设备相关的 API 接口
     • skill.py: 技能相关的 API 接口
   • 各功能模块 (core/server/modules/)
     • 用户管理 (user_manager/)
     • 对话管理 (dialog_manager/)
     • 情感分析 (emotion_engine/)
     • 技能平台 (skill_platform/)
     • 设备管理 (device_manager/)
     • 数据与安全 (security_manager/)

4. 数据流

   • 数据库 (core/server/config/database.ini)
     • 存储用户信息、设备状态、历史交互记录等
     • 使用 ORM 框架（如 SQLAlchemy）进行数据库操作 (core/server/utils/database.py)
   • AI 模型 (models/qwen-2.5/, emotion_recognition/)
     • 加载预训练的语言模型和情感识别模型
     • 在对话管理和情感分析中使用这些模型进行推理

5. 测试与维护

   • 单元测试 (core/server/tests/)
   • 集成测试 (tests/integration/)
   • 部署与运维 (scripts/setup.sh, run.sh)

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