Dify智能体自我进化式 AI 健康管家

🧠 自我进化式 AI 健康管家（长短期记忆版）

该工作流模拟了一个拥有高级记忆和决策能力的 AI 健康管家。它的核心设计分为两大模式：对话模式和主动触达模式。在对话中，它不仅能响应用户，还有一个“自我质检”机制来优化回复质量，并能滚动更新短期记忆。在用户长时间无互动时，它能被“唤醒”并主动发起多种策略的关怀。整个系统通过一次性的初始化，将用户的个人档案加载为“长期记忆”。

1. 一次性初始化（长期记忆加载）
   • 在对话开始的第一轮，工作流会运行一次初始化程序。
   • 它会通过一个代码节点模拟从数据库中获取指定用户的个人档案（p_info，包含疾病史、用药信息等）、本周任务（task，如何时提醒用药）和可用话题（topic）。
   • 这些信息会被分别存入对话变量中，作为贯穿整个对话过程的长期记忆。同时，它会清空短期记忆（mem）变量，确保从一个干净的状态开始。
2. 被动响应与自我修正（对话模式）
   • 当用户发送消息时，工作流会进入常规的响应模式。它能处理文本和图片信息，并由一个扮演“健康管家”的 AI 生成初步回复。
   • 核心机制：在回复发送前，一个扮演“质检员”的 AI 会先对这条初步回复进行评估，判断其是否“合理”。
   • 如果合理，则直接发送给用户。
   • 如果不合理，则会触发一个**“反思链”（CoT）机制：三个并行的 AI 会从时间、内容、上下文等不同角度分析问题所在，最后由一个综合 AI 根据这些分析，生成一条全新的、更优质的回复**发送给用户。
3. 短期记忆滚动更新
   • 在对话过程中，工作流会监测对话轮数。大约每 3 轮对话，就会触发一次短期记忆的更新。
   • 一个专门的 AI 会对最近的几轮对话进行总结，提炼出关键信息。这个总结会连同当前的时间戳，被追加到“短期记忆”（mem）变量中，从而让 AI 能够“记住”最近聊了什么。
4. 主动多策略触达（主动模式）
   • 当系统被一个特殊的“主动触达”指令触发时（模拟用户长时间未回复），工作流会进入主动关怀模式。
   • 它会并行地生成多种不同策略的关怀消息，例如：
     • 根据短期记忆进行追问。
     • 根据长期记忆中的热点话题开启新对话。
     • 根据长期记忆中的任务提醒用户吃药。
     • 进行通用的健康关怀。
   • 最后，一个“综合评价”AI 会从所有这些备选消息中，挑选出最合适的一条，发送给用户，以重新激活对话。

主要特点

• 长短期记忆系统：通过对话变量实现了可持久化的“长期记忆”（用户档案）和可滚动更新的“短期记忆”（近期对话总结），使对话极具连续性。
• 双模式操作：兼具被动响应和主动触达两种能力，使其不仅仅是一个问答机器人，更像一个真正关心用户的私人管家。
• CoT 自我修正回路：内置了一套先进的回复质量监控和优化流程，AI 能够在发现自己的回复可能不佳时，进行“反思”和“重写”，极大地提升了交互质量。
• 多策略生成与评估：在需要主动与用户互动时，它不是盲目地发消息，而是会生成一个策略组合，并从中择优，决策过程非常智能化。
• 高度模块化与可扩展性：整个工作流由多个功能明确的模块组成，逻辑复杂但结构清晰，展示了构建高级智能体的设计思路。

这是为构建需要长期交互、具备高度情景感知和主动服务能力的复杂 AI 应用（如私人健康助理、学习伴侣、VIP 客户经理等）提供的一个极佳的实现范本。