percept-ambient

环境智能模式——无需显式指令，持续感知上下文。

功能说明

在后台持续运行，随时间推移构建对话、实体及关系的知识图谱。您的 agent 通过环境语音被动学习上下文信息——例如您与谁交谈、当前活跃的项目、已做出的决策等——全程无需任何显式指令。

适用场景

• 用户需要始终在线的上下文感知能力
• agent 需从日常对话中获取背景知识
• 用户基于“听到的”上下文，询问“你对 [某人/某项目] 了解多少？”

依赖要求

• 已安装并运行 percept-listen 技能
• 已安装 percept-summarize 技能（用于实体抽取）

工作原理

1. 所有对话被持续捕获并自动生成摘要
2. 自动抽取实体（人物、公司、项目、主题等）
3. 建立实体间的关系映射（如 works_on、client_of、mentioned_with）
4. 按需为任意 agent 操作组装上下文数据包（Context Packet）
5. 结合全文检索（FTS5）与向量检索（LanceDB）实现高效召回

上下文数据包（Context Packet）

当您的 agent 需要上下文时，Percept 将组装一个 Context Packet：

{
  "recent_conversations": [...],
  "resolved_entities": [...],
  "relationships": [...],
  "relevant_history": [...]
}

该结构为 agent 提供丰富的场景感知能力，而无需加载完整的对话历史。

向量检索

基于 NVIDIA NIM embeddings（主用）对语音转录文本进行语义搜索，all-MiniLM-L6-v2 作为离线备用嵌入模型。全部向量数据存储于 LanceDB（本地部署，零基础设施依赖）。

# 可通过仪表盘（端口 8960）或 API 发起检索
curl localhost:8960/api/search?q=project+deadline&mode=hybrid

隐私控制

• 所有数据均本地存储于 SQLite + LanceDB
• 支持 TTL 自动清理（可配置保留周期）
• 不保存原始音频，仅保留文字转录内容
• 仪表盘 → Settings → Privacy 提供细粒度隐私控制选项

实时仪表盘

访问 http://localhost:8960 监控环境智能状态：

• 实时对话流
• 实体关系图谱可视化
• 跨全部对话的统一检索
• 分析报表与使用统计

相关链接

• GitHub: https://github.com/GetPercept/percept