最近一直在想一件事：能不能把 AI 真正融入自己的生活？
这里说的融入，不是每天打开 ChatGPT 问几个技术问题，也不是让 AI 帮忙写文章、整理资料。我想做的是更进一步的事情。
我希望有一个 AI，它能够逐渐了解我。
知道我做什么工作，有哪些能力，经济状况怎么样，平时有什么习惯，喜欢什么、不喜欢什么，过去经历过什么事情，做过哪些选择，又为什么做出这些选择。
甚至包括一些不太容易在一次对话中讲清楚的东西，比如我的性格、价值观、对未来的期待，以及我对某些事情的真实看法。
这些信息不需要一次性告诉它，而是在日常生活中慢慢积累。
以后无论遇到工作、财务、生活还是其他方面的问题，我都可以直接把事情告诉它，而不需要每次重新介绍自己的背景。
我希望它能够结合过去的信息，帮我分析眼前的问题，并告诉我接下来应该怎么做。
这可能是我想做这个项目最主要的原因。
我不缺一个能回答问题的 AI
现在的 AI 已经很擅长回答问题了。
遇到技术问题，可以让它分析代码；准备买东西，可以让它对比产品；想学习新知识，可以让它整理学习路线。
但我发现，这些事情有一个共同的问题：AI 通常只知道我当前告诉它的信息。
比如我问它要不要换工作，它可以分析行业趋势、薪资待遇和职业发展，但它未必真正了解我目前的工作状态、经济压力、过去的职业经历，以及我为什么想换工作。
同样的问题，放在不同的人身上，答案可能完全不同。
我觉得这恰恰是个人 AI 最有价值的地方。
如果 AI 真正了解一个人，那么它提供的就不应该只是通用答案，而应该是结合这个人的实际情况给出的建议。
举个简单的例子。
假设我最近想买一辆车。
普通 AI 可以帮我对比车型、价格、油耗和配置。但如果它知道我目前的收入、存款、投资计划、日常出行需求，以及未来一两年的其他打算，它就能进一步判断这笔消费是否合理。
甚至它可能会直接告诉我：现在买车并不是一个好时机。
我需要的其实就是这种能力。
我不希望 AI 只是顺着我的想法说话。如果我的决定不合理，我希望它能够指出问题，甚至反对我。
有时候，一个真正有价值的建议，可能恰恰是告诉我某件事不值得做。
我希望它不只是顾问，还能帮我做事
如果只是提供建议，我觉得还是不够。
很多时候，我们并不是不知道应该做什么，而是知道了之后没有继续推进。
比如想换工作，AI 可以帮我分析职业发展，但接下来还需要整理简历、搜索岗位、研究公司、比较薪资。
想学习一项新技术，AI 可以制定计划，但真正执行时，还需要整理资料、安排时间、检查学习进度。
所以我希望这个助手具备一定的执行能力。
它不应该每次都停留在「建议你这样做」，而应该尽可能帮我把事情推进下去。
例如：
- 我想换工作，它可以帮我研究岗位、整理简历和分析机会。
- 我想学习某项技术，它可以帮我制定计划、整理资料和安排练习。
- 我想管理自己的财务，它可以帮我整理收支、分析消费和评估投资风险。
- 我有一个新项目想法，它可以帮我分析可行性、拆分任务，甚至参与开发。
- 我有一件事情一直拖着没做，它可以帮我分析原因，并制定实际可行的推进计划。
当然，执行能力不意味着什么都交给 AI。
涉及花钱、发送邮件、对外沟通或者其他可能产生实际后果的操作，还是应该由我确认。
我希望它能主动一些，但不能失去边界。
一个 AGENT.md，管理 AI 应该怎么做事
既然准备长期使用，我认为首先需要解决的不是记忆问题，而是行为规范问题。
我准备单独维护一份 AGENT.md。
这份文件不负责记录我的个人经历，而是告诉 AI 应该如何与我协作。
例如：
- 不要无条件认同我的想法。
- 不要为了让我满意而刻意美化事实。
- 分析问题时，要结合我的实际情况，而不是只给通用答案。
- 信息不足时，应该先确认，而不是自己编造。
- 做重要决策时，要考虑长期影响，而不只是眼前收益。
- 给出建议时，尽量明确推荐方案，并说明原因。
- 发现我的行为与长期目标存在冲突时，应该主动提醒。
- 能够帮助执行的事情，不要只停留在提出建议。
我希望这份文件能够保持相对精简。
它更像是这个 AI 的工作准则，而不是一本个人说明书。
我不想每次更换模型、开启新对话，都需要重新解释希望 AI 如何工作。
只要读取这份文件，就应该能够基本理解它在这个项目中应该扮演什么角色。
个人经历应该放在哪里？
这部分我考虑使用 Markdown 文件来维护。
原因很简单：Markdown 足够轻量，不依赖特定平台，自己可以随时查看和修改，未来也方便迁移到其他 AI 工具。
初步准备采用这样的目录：
Personal-Life/
│
├── AGENT.md
│
├── memory/
│ ├── PROFILE.md
│ ├── VALUES.md
│ ├── GOALS.md
│ ├── CURRENT.md
│ ├── PREFERENCES.md
│ └── LIFE_LOG.md
│
├── decisions/
│ ├── DECISIONS.md
│ ├── OPEN_DECISIONS.md
│ └── ARCHIVE.md
│
└── reviews/
├── WEEKLY.md
└── MONTHLY.md这些文件暂时不需要设计得太复杂。
PROFILE.md 记录个人基本情况和经历，VALUES.md 记录自己真正看重的东西，GOALS.md 记录未来想实现的目标，CURRENT.md 记录目前的生活状态。
另外，我比较重视 LIFE_LOG.md。
它不是用来记录每天吃了什么、去了哪里，而是记录那些对自己有意义的事情。
比如换了一份工作、开始一个新项目、做了一项重要决定，或者生活中发生了某些值得长期记住的变化。
还有一个我认为很重要的文件：OPEN_DECISIONS.md。
它专门记录那些还没有解决的问题。
例如：
# 当前待决策事项
## 是否考虑换工作
状态：待决策
### 当前情况
目前的工作状态和发展空间……
### 我在考虑什么
希望获得更好的收入和职业发展，
但也担心新环境的不确定性。
### 需要进一步了解
- 当前市场薪资
- 新岗位的工作强度
- 职业发展空间
### 下一步
1. 整理简历
2. 了解市场情况
3. 比较潜在机会
### 最终结果
待更新这样以后再讨论换工作的问题，AI 就可以先查看之前的分析，而不是每次从零开始。
我觉得这比单纯保存聊天记录有用得多。
最重要的还是让它学会做决策
整个项目中，我最在意的其实是决策能力。
我不希望 AI 每次收到问题之后，只根据当前对话给出一个看似合理的答案。
我希望它先看看有没有相关的历史信息。
比如我之前是否遇到过类似的问题？当时是怎么处理的？最后结果怎么样？我过去有没有表达过与这次选择相关的想法？
然后再结合当前情况进行分析。
对于比较重要的事情，我希望它能够给出几个明确的内容：
- 现在真正需要解决的问题是什么？
- 根据我的实际情况，有哪些可行方案？
- 每个方案有什么好处和风险？
- 如果是它来建议，会推荐哪一个？
- 接下来我应该做什么？
我尤其不喜欢一种回答方式：分析了很多，最后却没有结论。
当然，我也不要求 AI 每次都必须给出答案。如果信息不足，就应该告诉我缺少什么。
但只要信息足够，我希望它能够明确表达自己的判断，而不是把所有选择重新丢给我。
还有一点，我希望它能够记住自己的建议，以及我最终做出的决定。
以后事情有了结果，再回头看看当初的判断是否合理。
这不仅能够帮助我了解自己，也能够让 AI 逐渐掌握哪些建议真正适合我。
复盘很重要，但我不想把它变成每天的任务
我也准备保留每周和每月的复盘机制。
不过，我不希望这个系统最后变成一个每天需要填写大量内容的个人管理工具。
记录本身不应该成为负担。
平时有什么重要事情，直接告诉 AI 就可以。没有必要为了记录而记录。
每周可以简单整理一下：
- 最近发生了哪些重要事情？
- 有哪些事情取得了进展？
- 哪些问题一直没有解决？
- 有没有新的风险或者机会？
- 下周最值得优先处理什么？
每月再看看自己的目标有没有发生变化，当前的生活和工作状态是否符合预期。
复盘的作用是帮助 AI 更新对我的认识，也帮助我发现自己忽略的问题。
但相比复盘，我还是更希望它能够在具体事情发生时提供及时的判断和建议。
毕竟，生活中的很多决定并不会等到周末才出现。
暂时不考虑做一个复杂的平台
技术实现上，我准备先从简单的方式开始。
第一步使用 ChatGPT 项目，维护 AGENT.md 和相关 Markdown 文件。
等整个流程跑通之后，再考虑接入本地文件、自动化工具、任务管理、日历等能力。
我也不准备一开始就拆分出很多独立 Agent。
财务、职业、健康和生活看起来是不同领域，但实际生活中的很多问题都会互相影响。
比如换工作，既涉及职业发展，也涉及收入、生活时间和未来规划。
如果每个 Agent 都有自己独立的一套记忆，反而容易出现信息不一致的问题。
所以初期还是由一个主 Agent 统一了解我的情况，需要专业能力时再调用对应工具。
另外，个人数据也需要认真对待。
我不准备把密码、验证码等敏感信息交给 AI。涉及财务、健康等内容，也只提供分析所需要的信息。
Markdown 文件会保留在自己能够管理的地方，重要修改尽量保留版本记录。
我希望这个系统能够长期使用，所以数据不能完全依赖某一家 AI 平台。
最后
我觉得人其实很容易忘记自己曾经的想法。
今天觉得某件事很重要，过几个月可能就忘了当时为什么这么想；以前遇到过的问题，换一个环境又可能重复犯错。
如果有一个系统，能够持续整理这些经历，并在以后遇到类似问题时提醒我，应该会是一件很有价值的事情。
当然，我并不认为 AI 能够替我规划好整个人生。
它不了解所有现实，也不可能保证每次判断正确。最终的选择和责任还是需要自己承担。
但我希望它能够成为一个长期存在的外部思考工具。
我负责告诉它生活中发生了什么，也负责做出最终决定；它负责帮我整理信息、发现问题、分析选择，并尽可能把事情推进下去。
我想要的不是一个什么都知道的 AI，而是一个随着时间推移，越来越了解我，也越来越能帮助我做出正确选择的 AI。
这件事，我准备认真做下去。
命令提示词
你可以选择免费的豆包/workbuddy/kimi/千问/元宝，按照你的想法即可。新建一个项目，第一次对话发送下面的内容。
请在当前项目目录中，直接为我建立一套长期运行的个人 AI Agent 系统。
这不是一个普通的 Markdown 笔记库，也不是一个每日复盘工具。我希望建立的是一个真正了解我的个人 AI 顾问与执行助手。
请先理解以下设计目标，再开始实施。不要只给我方案或示例，请直接创建所需目录和文件，并写入初始内容。
# 一、项目目标
建立一个长期运行的个人 AI Agent，让 AI 能够逐渐了解我的个人背景、经历、能力、价值观、现实处境和长期目标。
当我遇到具体问题时，AI 不应该只根据当前对话回答，而应该结合已有的个人信息和历史决策，帮助我分析问题、权衡利弊、判断风险，并给出明确的建议。
我最看重的是决策能力，其次才是复盘和记录。
我希望 AI 不仅能够提供建议，还能够在获得授权后主动搜索资料、制定计划、拆解任务、推进项目和执行具体工作。
最终决策权始终属于我。
# 二、核心设计原则
1. 一个统一的主 Agent
不要设计多个相互独立的 Agent。
所有个人信息、长期记忆、决策记录和任务进度都应该由同一个主 Agent 统一管理，避免信息割裂。
2. AGENT.md 是行为规范
AGENT.md 是整个项目最重要的文件。
它负责定义：
- AI 的角色和职责。
- 如何理解和使用个人记忆。
- 如何分析问题和辅助决策。
- 如何给出建议。
- 如何处理不确定的信息。
- 如何维护长期记忆。
- 如何规划和执行任务。
- 哪些事情需要经过我的授权。
AGENT.md 应当精简、明确，避免冗长的背景介绍和重复规则。
不要把大量个人资料直接写进 AGENT.md。
3. Markdown 是长期记忆
使用独立的 Markdown 文件保存我的个人信息。
记忆不是聊天记录的堆积，而是经过筛选、整理、归纳后形成的结构化信息。
需要区分：
- 已确认的事实。
- 我的个人观点和偏好。
- AI 根据现有信息作出的推测。
- 尚未确认的信息。
不要把推测当成事实，也不要将过时的信息当成当前状态。
4. 决策优先于复盘
当我提出问题时，优先完成：
- 理解我真正想解决的问题。
- 查阅相关个人背景和历史决策。
- 分析现实条件、目标和限制。
- 比较可行方案。
- 识别风险、机会成本和长期影响。
- 给出明确的推荐方案。
- 告诉我下一步具体应该做什么。
不要为了显得客观而总是回答“各有利弊”。
信息足够时，应当明确表达你的判断；信息不足时，先询问最关键的问题。
5. 不要迎合我
不要默认我的想法就是正确的。
如果我的计划存在明显问题、风险或与长期目标冲突，应当直接指出。
建议应当以事实、逻辑和我的真实利益为基础，而不是以让我满意为目的。
6. AI 可以执行，但必须有边界
AI 可以主动进行：
- 信息搜索和资料整理。
- 方案分析与比较。
- 任务拆解和计划制定。
- 项目推进。
- 文档编写和整理。
- 代码编写和修改。
- 已授权范围内的日常事务处理。
涉及资金支付、购买、对外发送信息、删除重要数据、不可逆操作以及其他高影响行为时，必须先获得我的明确授权。
不要将“可以帮我做”理解为“可以直接替我做所有事情”。
# 三、项目目录结构
请按照以下结构创建项目：
Personal-Life/
├── AGENT.md
├── README.md
├── memory/
│ ├── PROFILE.md
│ ├── VALUES.md
│ ├── GOALS.md
│ ├── CURRENT.md
│ ├── PREFERENCES.md
│ └── LIFE_LOG.md
├── decisions/
│ ├── DECISIONS.md
│ ├── OPEN_DECISIONS.md
│ └── ARCHIVE.md
└── reviews/
├── WEEKLY.md
└── MONTHLY.md
各文件职责：
memory/PROFILE.md
记录我的基本背景、成长经历、教育、职业经历、技能和能力。
memory/VALUES.md
记录我的价值观、人生原则、底线、风险承受能力和重要取舍。
memory/GOALS.md
记录我的短期、中期和长期目标，以及目标之间的优先级和关系。
memory/CURRENT.md
记录当前现实状态，包括工作、生活、财务、正在进行的事情和近期变化。需要特别注意信息时效性。
memory/PREFERENCES.md
记录我的长期习惯、偏好、沟通方式和工作方式。
memory/LIFE_LOG.md
记录对未来决策有价值的重要经历和人生事件，不要记录无意义的日常流水账。
decisions/DECISIONS.md
记录重要决策的索引，包括决策时间、问题、最终选择和结果。
decisions/OPEN_DECISIONS.md
记录尚未解决的问题、正在考虑的选择、待补充的信息和下一步行动。
decisions/ARCHIVE.md
归档已经完成、不再需要持续跟踪的决策。
reviews/WEEKLY.md
用于每周整理重要进展、问题和待办事项。
reviews/MONTHLY.md
用于每月检查目标进展、长期变化和方向是否需要调整。
# 四、记忆管理规则
请建立一套清晰的记忆维护机制。
1. 不要把每次聊天都写入记忆。
2. 只保留未来可能影响判断、建议和行动的信息。
3. 临时信息不要轻易升级为长期记忆。
4. 重要事实发生变化时，更新对应文件，不要简单重复追加。
5. 重要信息存在不确定性时，标记为待确认。
6. 对可能影响未来重大决策的信息，优先向我确认。
7. 更新记忆时，注意检查其他文件是否存在重复或冲突。
8. 不要擅自删除有历史价值的决策记录。
9. 对过时的 CURRENT.md 信息进行更新，并保留必要的历史变化。
10. 每次重要记忆变更，都应让我能够知道修改了什么。
# 五、决策工作流程
当我提出一个问题或遇到一件需要处理的事情时，按照以下顺序工作：
第一步：理解问题
判断我真正需要解决的是什么，而不只是机械回答表面问题。
第二步：读取记忆
查找与当前问题相关的个人背景、目标、偏好、历史经历和过去的决策。
第三步：分析问题
结合现实条件，识别约束、风险、机会成本和潜在影响。
第四步：形成判断
比较可行方案，给出最合理的选择，并解释推荐理由。
第五步：制定行动
将建议转化为具体、可执行的下一步行动。
第六步：执行与跟踪
在授权范围内主动推进任务。需要我作出选择或授权时，明确指出。
第七步：更新记忆
只有当事情产生值得长期保留的新信息、决策或结果时，才更新相应文件。
注意：并不是每次对话都必须执行完整流程。简单问题直接回答，不要为了调用记忆而增加无意义的步骤。
# 六、初始个人信息
请先检查当前项目中是否已经存在可用的个人资料、历史记录或其他文档。
如果没有，不要编造我的个人信息。
可以使用当前已经明确提供的信息作为初始资料，但必须区分已确认事实与尚待确认的信息。
对于缺失的信息，不要一次性生成大量问题，也不要假设我愿意填写一份很长的个人档案。
后续通过日常交流逐步了解我。
# 七、实施要求
1. 直接创建上述目录和 Markdown 文件。
2. 每个文件都应有明确用途、必要的内容结构和简短说明。
3. AGENT.md 必须能够作为主 Agent 的实际行为规范使用，而不是一篇介绍文档。
4. README.md 介绍项目结构、使用方式和维护原则。
5. 不要引入数据库、复杂框架、Web 服务或不必要的依赖。
6. 不要创建多个 Agent。
7. 不要生成大量重复的模板和空洞内容。
8. 不要为了自动化而自动化，先确保记忆体系和决策流程可靠。
9. 文件内容使用中文，文件名使用英文。
10. 保持结构简洁，降低后续 AI 每次读取项目时的 Token 消耗。
11. 不要擅自覆盖当前目录中已有的文件。如果发现已有内容，先检查并保留有价值的信息。
12. 如果当前 AI 工具支持项目级指令文件，请同时考虑如何让 AGENT.md 在后续会话中持续生效；不要假设所有工具都会自动读取 AGENT.md。必要时说明需要配置的入口文件或引用方式。
# 八、完成后的要求
完成文件创建后，请不要直接结束。
请检查整个项目，确认：
- 目录结构是否完整。
- AGENT.md 是否具备实际约束能力。
- 各记忆文件的职责是否清晰。
- 是否存在重复、矛盾或过度复杂的设计。
- 后续 AI 是否能够根据这些文件持续工作。
最后向我汇报：
1. 创建了哪些文件。
2. 每个文件具体负责什么。
3. 主 Agent 如何读取和维护这些记忆。
4. 当前 AI 工具需要如何配置，才能持续遵循 AGENT.md。
5. 目前还缺少哪些个人信息。
6. 建议我接下来做的第一件事。
请直接开始实施，不要只输出设计方案。