我觉的你可以禁用剪切板再提交一次

# ONE - AI永久记忆系统 这是一个基于大语言模型的AI助手系统，具有记忆管理、对话能力和API调用功能。 ## 主要特性 - 智能对话：基于大语言模型的自然对话能力 - 记忆系统：分层的记忆管理，包括基础记忆、记忆快照和元快照 - 动态分类：自动对记忆进行分类和管理 - 上下文感知：根据对话上下文检索相关记忆 - API调用：支持通过对话调用外部API，实现更强大的功能扩展 ## 系统架构 系统主要包含以下模块： - `core/`: 核心功能模块 - `memory/`: 记忆系统实现 - `processor/`: 记忆处理器 - `retrieval/`: 记忆检索 - `chat/`: 对话管理 - `api/`: API接口 - `services/`: 外部服务集成 - `utils/`: 工具函数 - `config/`: 配置文件 - `frontend/`: 前端界面实现 ### 记忆系统 记忆系统采用三层架构： 1. 基础记忆（BaseMemory） - 存储完整的对话内容和上下文 - 包含时间戳、重要性等元数据 - 记录API调用相关信息 2. 记忆快照（MemorySnapshot） - 提取记忆的关键信息 - 包含对原始记忆的引用 - 按类别组织 - 保存API调用结果和分析 3. 元快照（MetaSnapshot） - 对相似快照进行分类和总结 - 提供更高层次的记忆组织 - 总结API使用模式和效果 ## 配置说明 系统配置位于`config/`目录： - `default_memory_config.json`: 记忆系统配置 - `storage`: 存储相关配置 - `snapshot`: 快照处理配置 - `chat`: 对话相关配置 - `api`: API调用相关配置 ## API接口 ### 对话接口 ```http POST /chat Content-Type: application/json { "query": "用户输入", "context": { "enable_api_call": true, // 是否启用API调用 "api_docs": "API文档内容" // API接口文档 } } ``` ### 记忆管理 ```http POST /clear_history # 清空对话历史 POST /cleanup_memories # 清理旧记忆 GET /memory_stats # 获取记忆统计 ``` ## 开发指南 1. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt 修改.env.example文件为.env文件 ``` 2. 运行 ```bash python run.py cd .\frontend\ npm install npm run dev ``` ## API调用功能 系统支持通过对话方式调用外部API，主要特点： 1. 动态API调用 - 支持在对话中启用/禁用API调用 - 可以动态提供API文档 - 自动分析API调用需求 2. 智能分析 - 自动分析用户需求 - 匹配合适的API - 生成调用计划 3. 安全控制 - API调用开关 - 文档验证 - 调用限制 4. 结果处理 - 自动处理API响应 - 整合到对话流程 - 记录调用历史 5. 使用方法 - 在对话界面启用API调用开关 - 提供API文档（支持OpenAPI/Swagger格式） - 正常进行对话，系统会自动判断是否需要调用API ## 注意事项 - 定期清理旧记忆以优化存储空间 - 合理配置记忆重要性阈值 - 监控记忆统计信息 - API调用相关： - 确保API文档格式正确 - 注意API调用频率限制 - 定期检查API可用性 ## UI参考  ## 界面使用说明 ### PC 端操作 1. **基本对话** - 在输入框中输入消息 - 按 Enter 发送消息 - 按 Shift + Enter 换行 - 点击"清空对话"重置对话 2. **API 设置** - 点击右上角"API 设置"按钮 - 开启/关闭 API 调用功能 - 输入 API 文档内容 - 点击关闭按钮保存设置 3. **思考过程** - 右侧面板实时显示 AI 思考步骤 - 自动滚动显示最新步骤 - 清晰的步骤分类和图标 ### 移动端操作 1. **基本对话** - 在底部输入框输入消息 - 点击发送按钮(📤)发送消息 - 点击清空按钮(🗑️)重置对话 2. **API 设置** - 点击右上角设置图标(⚙️) - 在弹出面板中配置 API 设置 - 点击关闭按钮保存并返回 3. **思考过程** - 点击右下角思考按钮(🧠)查看思考过程 - 向上滑动查看历史步骤 - 点击顶部关闭按钮返回对话 ### 界面元素说明 1. **消息显示** - 用户消息：右侧蓝色气泡 - 系统回复：左侧深色气泡 - 时间戳：消息底部显示 2. **思考过程** - 步骤编号：顺序显示 - 类型图标：直观区分步骤类型 - 详细描述：展示具体思考内容 - 执行结果：显示操作结果 3. **API 设置面板** - 开关控制：一键开启/关闭 - 文档输入：支持多行文本 - 状态提示：显示警告和提示信息 ### 移动端使用建议 1. **操作建议** - 使用现代移动浏览器访问 - 保持良好的网络连接 - 注意设备电量消耗 2. **性能优化** - 长时间对话建议定期清空 - 避免输入过长的消息 - 合理使用 API 调用功能

 飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个自主研发、功能齐全、开源开放的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前，飞桨累计开发者1070万，服务企业23.5万家，基于飞桨开源深度学习平台产生了86万个模型。飞桨助力开发者快速实现人工智能想法，快速上线人工智能业务。帮助越来越多的行业完成人工智能赋能，实现产业智能化升级。 #### 四大领先技术 ###### 开发便捷的产业级深度学习框架 飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网模式，对普通开发者来说更容易上手，符合他们的开发习惯。同时支持声明式和命令式编程，兼具开发的灵活性和高性能。网络结构自动设计，模型效果超越人类专家。 ###### 支持超大规模深度学习模型的训练 飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术，实现了支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台，攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题，实现了万亿规模参数模型的实时更新。查看详情 ###### 支持多端多平台的高性能推理部署工具 飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署，还为不同场景的生产环境提供了完整的推理引擎，包括适用于高性能服务器和云端推理的原生推理库Paddle Inference，全场景，易用灵活，极致高效的AI推理部署工具，支持云端部署工具快速部署，针对移动端、物联网场景的量化轻推理引擎Paddle Lite，浏览器、小程序等环境下使用的前端推理引擎Paddle.js。同时，通过与不同场景下的主流硬件高度适配优化和异构计算的支持，飞桨的推理性能也领先于大部分的主流实现。 ###### 面向产业应用，开源开放覆盖多领域的工业级模型库 飞桨官方支持100多个经过产业实践长期打磨的主流模型，其中包括在国际竞赛中夺得冠军的模型；同时开源开放200多个预训练模型，助力快速的产业应用。查看详情

 ### 介绍 VisualDL是飞桨可视化分析工具，以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、高维数据分布等。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构，进而实现高效的模型优化。 VisualDL提供丰富的可视化功能，支持标量、图结构、数据样本（图像、语音、文本）、超参数可视化、直方图、PR曲线、ROC曲线及高维数据降维呈现等诸多功能，同时VisualDL提供可视化结果保存服务，通过VDL.service生成链接，保存并分享可视化结果。具体功能使用方式，请参见 VisualDL使用指南。如欲体验最新特性，欢迎试用我们的在线演示系统。项目正处于高速迭代中，敬请期待新组件的加入。 VisualDL支持浏览器： Google Chrome ≥ 79 Firefox ≥ 67 Microsoft Edge ≥ 79 Safari ≥ 11.1 VisualDL原生支持Python的使用， 通过在模型的Python配置中添加几行代码，便可为训练过程提供丰富的可视化支持。 ### 核心亮点 ##### 简单易用 API设计简洁易懂，使用简单。模型结构一键实现可视化。 ##### 功能丰富 功能覆盖标量、数据样本、图结构、直方图、PR曲线及数据降维可视化。 ##### 高兼容性 全面支持Paddle、ONNX、Caffe等市面主流模型结构可视化，广泛支持各类用户进行可视化分析。 ##### 全面支持 与飞桨服务平台及工具组件全面打通，为您在飞桨生态系统中提供最佳使用体验。 ##### 安装方式 使用pip安装 python -m pip install visualdl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 使用代码安装 git clone https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL.git cd VisualDL python setup.py bdist_wheel pip install --upgrade dist/visualdl-*.whl 需要注意，官方自2020年1月1日起不再维护Python2，为了保障代码可用性，VisualDL现仅支持Python3

 ### 一、鸿蒙系统简介 鸿蒙系统（HarmonyOS），是第一款基于微内核的全场景分布式OS，是华为自主研发的操作系统。2019年8月9日，鸿蒙系统在华为开发者大会上正式发布，华为会率先部署在智慧屏、车载终端、穿戴等智能终端上，未来会有越来越多的智能设备使用开源的鸿蒙OS。 鸿蒙OS实现模块化耦合，对应不同设备可弹性部署，鸿蒙OS有三层架构，第一层是内核，第二层是基础服务，第三层是程序框架 。可用于大屏、PC、汽车等各种不同的设备上。还可以随时用在手机上，但暂时华为手机端依然优先使用安卓。 鸿蒙 OS 底层由鸿蒙微内核、Linux 内核、Lite OS 组成，未来将发展为完全的鸿蒙微内核架构。 ### 二、鸿蒙系统发展进程 - [2012] 2012年华为开始在上海交通大学规划“鸿蒙”操作系统。 - [2019] 华为已经对100万部搭载有自研“鸿蒙”操作系统的手机进行了测试。 - [2019.5.17] 华为操作系统团队开发了其自主产权的“鸿蒙操作系统”。 - [2019.5.24] 注册公告日期是2019年5月14日，专用权限期是从2019年5月14日到2029年5月13日。 - [2019.8.9] 华为官方发布“鸿蒙操作系统”，并且宣布“鸿蒙操作系统”将开源。 ### 三、鸿蒙系统特点  鸿蒙OS的设计初衷是为满足全场景智慧体验的高标准的连接要求，为此华为提出了4大特性的系统解决方案。 1. 分布式架构首次用于终端OS，实现跨终端无缝协同体验 鸿蒙OS的“分布式OS架构”和“分布式软总线技术”通过公共通信平台，分布式数据管理，分布式能力调度和虚拟外设四大能力，将相应分布式应用的底层技术实现难度对应用开发者屏蔽，使开发者能够聚焦自身业务逻辑，像开发同一终端一样开发跨终端分布式应用，也使最终消费者享受到强大的跨终端业务协同能力为各使用场景带来的无缝体验。  2. 确定时延引擎和高性能IPC技术实现系统天生流畅 鸿蒙 OS通过使用确定时延引擎和高性能IPC两大技术解决现有系统性能不足的问题。确定时延引擎可在任务执行前分配系统中任务执行优先级及时限进行调度处理，优先级高的任务资源将优先保障调度，应用响应时延降低25.7%。鸿蒙微内核结构小巧的特性使IPC（进程间通信）性能大大提高，进程通信效率较现有系统提升5倍。  3. 基于微内核架构重塑终端设备可信安全 鸿蒙OS采用全新的微内核设计，拥有更强的安全特性和低时延等特点。微内核设计的基本思想是简化内核功能，在内核之外的用户态尽可能多地实现系统服务，同时加入相互之间的安全保护。微内核只提供最基础的服务，比如多进程调度和多进程通信等。  鸿蒙OS将微内核技术应用于可信执行环境（TEE），通过形式化方法，重塑可信安全。形式化方法是利用数学方法，从源头验证系统正确，无漏洞的有效手段。传统验证方法如功能验证，模拟攻击等只能在选择的有限场景进行验证，而形式化方法可通过数据模型验证所有软件运行路径。 鸿蒙OS首次将形式化方法用于终端TEE，显著提升安全等级。同时由于鸿蒙OS微内核的代码量只有Linux宏内核的千分之一，其受攻击几率也大幅降低。 4. 通过统一IDE支撑一次开发，多端部署，实现跨终端生态共享 鸿蒙OS凭借多终端开发IDE，多语言统一编译，分布式架构Kit提供屏幕布局控件以及交互的自动适配，支持控件拖拽，面向预览的可视化编程，从而使开发者可以基于同一工程高效构建多端自动运行App，实现真正的一次开发，多端部署，在跨设备之间实现共享生态。华为方舟编译器是首个取代Android虚拟机模式的静态编译器，可供开发者在开发环境中一次性将高级语言编译为机器码。此外，方舟编译器未来将支持多语言统一编译，可大幅提高开发效率。 

#### Flutter 美颜相机 ##### 当前功能： - 开关美容 - 拍照 - 制作视频 - 切换镜头 - 设置保存路径 - 添加筛选器 ##### 用法 - 需要提前申请并开通相机和存储所需的权限。 - 允许用户自定义过滤器（非程序员也可以自定义过滤器，并且过滤器可以在线更新） 过滤器编辑可以在文档“过滤器编辑规则”中找到 ##### 本项目基于开源 Git Hub 项目 - android-gpuimage-plus - ios-gpuimage-plus ##### 已编辑好滤镜 滤镜 ##### 准备下一个版本要实现的功能 - 保存滤镜图片纹理到本地 - 实现动态滤镜 - 人脸识别 - 增加人脸识别贴纸 ``` 开启美颜： cameraFlutterPluginDemo?.enableBeauty(true); 设置美颜等级（0～1）： cameraFlutterPluginDemo?.setBeautyLevel(1); 拍摄照片： cameraFlutterPluginDemo?.takePicture(); 开始拍视频： cameraFlutterPluginDemo?.takeVideo(); 结束拍视频： cameraFlutterPluginDemo?.stopVideo(); 切换镜头： cameraFlutterPluginDemo?.switchCamera(); 设置图片纹理加载路径（默认存放在Caches目录）: cameraFlutterPluginDemo?.setLoadImageResource(); 设置文件保存路径: cameraFlutterPluginDemo?.setOuPutFilePath(); 添加滤镜： cameraFlutterPluginDemo?. addFilter("@adjust saturation 0 @adjust level 0 0.83921 0.8772"); ```   如果您觉得对您有用的话请给个star或者打赏一下，您的激励会使我更加有动力！！！