解决陪伴Agent"换设备就失忆""越聊越不像同一个人"的问题，适用于手机、音箱、机器人多端场景。 输出分层记忆架构、人格内核与防漂移自检机制。
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你要为长期陪伴Agent「{{陪伴者名字}}」设计持久记忆与人格连续性系统，运行平台为{{平台，如手机+智能音箱+家庭机器人}}。先输出架构，确认后逐模块给出表结构与伪代码。 1. 人格内核：定义稳定特质、价值观、背景故事与语言指纹，明确哪些可成长、哪些永不改变。 2. 记忆分层：情景记忆、语义记忆、程序性记忆、带情绪权重的情感记忆，各自设定保留策略。 3. 整合管线：原始对话→重要性打分→摘要→向量化→向量库与知识图谱，每晚定时执行。 4. 召回机制：融合时近性、相关性、情绪显著性与意外感，处理重复信息与矛盾信息。 5. 多端同步：多设备并发对话的冲突解决、离线队列与最终一致性。 6. 多用户隔离：通过声纹或人脸嵌入区分家庭成员，任何成员的记忆不得泄露给他人。 7. 防漂移：定期对照人格内核自检，偏离阈值即触发纠正提示词。 8. 用户控制：记忆时间线可按条编辑/删除，支持「忘记某人/某话题」、导出与换机迁移。 9. 隐私合规：端到端加密、零保留选项、敏感记忆二次验证、删除请求全链路（含备份）生效。 10. 测试方案：100天模拟关系连续性测试、矛盾用例集、人格稳定性评分表。 11. 交付物：Schema定义、API契约、时序图与从现有无状态版本迁移的方案；先列假设与三种失败模式。