Aira：个性化AI交互的智能中间层架构

Aira是位于用户与AI之间的智能中间层，旨在解决当前大语言模型交互中存在的上下文丢失、风格不一致、意图理解偏差等问题。通过构建持久的用户语义模型，实现意图识别、动态路由、个性化提示构建和响应校准，让AI交互更自然高效。其核心是让AI像熟悉的朋友一样理解用户的需求和偏好。

现有AI交互模式存在明显局限：

1. 重复背景说明：每次新对话需重新介绍背景、偏好和目标；
2. 风格不一致：不同会话间响应风格差异大，缺乏连续性；
3. 意图理解偏差：复杂或多步骤任务中易误解真实意图；
4. 上下文丢失：跨会话历史信息无法有效利用，建议缺乏针对性。 Aira的核心理念是构建"持久的你"的语义模型，解决这些痛点。

Aira采用模块化流水线架构，关键组件包括：

• 输入分析器：提取意图、语调、紧急度、主题，两阶段设计（规则引擎→TF-IDF+逻辑回归分类器）；
• 模型路由器：根据意图和复杂度选择后端（本地/Ollama、云端快速/Gemini Flash、云端专家/Claude Sonnet等）；
• 提示构建器：三层架构（核心规则+用户画像+动态上下文），平衡通用质量与个性化；
• 对齐引擎：评估响应相关性、风格一致性、满意度，触发重新生成或校准；
• 记忆管理器：三层记忆（会话RAM、事实SQLite FTS5、粘性MEMORY.md）；
• 目标引擎：关联对话与用户长期目标，提供针对性建议。

多后端支持：

后端	类型	启用方式
Gemini 2.0 Flash	云端-免费	设置GEMINI_API_KEY
Ollama	本地/离线	python main.py config set backend ollama
Claude Sonnet	云端	ANTHROPIC_API_KEY + pip install anthropic
GPT-4o-mini	云端	OPENAI_API_KEY + pip install openai
OpenRouter	云端多模型	OPENROUTER_API_KEY + pip install requests

使用方式：

• 命令行聊天：python main.py chat
• Web界面：python main.py ui（Gradio）
• 记忆查看：python main.py memory
• 画像查看：python main.py profile
• MCP服务器：python main.py mcp（IDE集成）
• 特殊命令：!intent <task>纠正意图，quit/exit/bye结束会话。

Aira将用户数据存储在本地~/.aria/目录，包括：

• profile.db（SQLite数据库，持久化状态）
• config.json（用户配置）
• intent_model.pkl（意图分类器）
• MEMORY.md（用户可编辑的粘性记忆）
• 对话日志等 用户对数据拥有完全控制权，可删除、导出或修改任何信息。

技术亮点：

• 自动训练的意图分类器（基于对话历史，无需人工标注）；
• 三层提示架构（平衡通用、个性化、动态上下文）；
• SQLite FTS5全文检索（高效语义记忆搜索）；
• 线程安全存储（RLock确保多线程一致性）；
• 33个单元测试（覆盖9个套件）。

版本演进：

• v0.1-v0.3：基础意图分析和记忆系统；
• v0.4-v0.6：对齐引擎、多后端路由、Web界面；
• v0.7-v0.9：MCP服务器、SQLite FTS5、目标引擎；
• v1.0：完整审计、集成测试、生产级配置。

未来计划：v1.1（Web搜索+代码执行）、v1.2（对话分支+撤销）、v2.0（多用户支持）。

Aira代表了AI交互个性化的新范式，通过智能中间层解决当前大语言模型的核心痛点。其模块化架构支持独立演进，三层记忆平衡性能与持久性，多后端提供灵活性，MCP集成打开工具整合可能性。对于频繁与AI协作的用户，Aira是值得尝试的个性化解决方案，未来有望推动更多创新的交互模式。