# Vega：架构与工作原理

Vega 是 Lyra 的状态系统。它将情绪、记忆、关系与时间带入对话，为下一次回应组织持续的上下文。

Lyra 的对话由 Vega 与 AI 模型共同完成：Vega 管理状态，尝试识别互动中的事件并选择相关记忆；模型负责理解内容和生成文字。这样的分工有助于让后续交流参考之前的互动，同时保留选择不同模型的空间。

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## 架构概览

```mermaid
flowchart LR
    U[你] --> L[Lyra 应用]
    L --> V[Vega 服务]
    V <--> S[(对话状态与记忆)]
    V <--> M[你选择的 AI 模型]
    V --> L --> U
```

| 部分 | 作用 |
| --- | --- |
| Lyra 应用 | 提供对话界面，让你管理账号、会话和模型连接。 |
| Vega 服务 | 接收消息，管理对话状态和记忆，并协调模型生成与检查。 |
| AI 模型 | 处理 Vega 提供的消息与上下文，生成回复；也参与部分理解和检查。 |

使用自己配置的模型时，Lyra 应用将请求交给 Vega 服务，由服务调用对应的模型供应商。Vega 自身不是一个独立生成对话文字的大模型。

## 一次对话如何处理？

一次普通对话通常包含以下环节：

1. **接收消息。** Lyra 将你的消息和当前会话信息发送给 Vega。
2. **识别事件。** 系统尝试从消息中识别与互动有关的事件和信息。这个过程可能需要 AI 模型参与。
3. **更新状态。** Vega 结合已有状态、识别出的事件和经过的时间，计算本轮建议的新状态。
4. **整理上下文。** Vega 尝试选择与当前消息相关的记忆、资料和回应策略，提供给模型参考。
5. **生成与检查。** 模型生成回复后，系统结合规则和模型审核进行检查。发现问题时，可能尝试修复或重新生成；如果无法通过检查，会提示失败。
6. **保存并返回。** 处理成功后，Vega 保存更新后的状态，并将回复返回 Lyra。

实际处理会因消息类型、所选模型及异常情况有所不同。理解、生成和检查均可能出错，检查也不能保证每次回复都正确或合适。

## Vega 管理哪些状态？

### 人格

人格参数用于描述角色相对稳定的倾向。Vega 会结合这些参数评价互动，调整状态和回应策略。模型最终如何表达仍取决于它的能力以及提供给它的上下文。

### 情绪

Vega 使用数值化的模拟状态表示角色情绪，并结合互动和时间进行更新。例如，一次重要的交流可能影响接下来的回应方式；随着时间经过，状态也可能逐渐变化。

这些数值是用于对话的工程模型，不代表 Lyra 拥有人类情感。Vega 对用户情绪的判断只是估计，不用于心理诊断。

### 关系

Vega 使用熟悉、信任等关系维度描述会话中的互动状态。它们帮助系统组织回应上下文，并不保证每次变化都符合你的感受或预期。

系统也会尝试处理交流偏好和边界，但识别可能不完整；不要把状态计算视为对现实关系的测量。

### 记忆

Vega 会尝试整理互动中值得保留的信息，并在后续交流时选择可能相关的记忆。记忆并不意味着每次回复都会包含之前说过的全部内容：系统需要在相关性和上下文长度之间作出选择。

例如，你提到自己正在准备一场旅行。之后询问行程时，Vega **可能**选取相关内容交给模型参考；如果信息没有被记录、没有被选中，或模型没有正确使用它，回复仍可能遗漏细节。

自动形成的记忆主要围绕会话状态管理，不能保证自动在所有会话之间共享。你填写的个人资料、对话中的自动记忆和应用里展示的聊天记录是不同类型的信息。

### 时间

时间会参与状态计算。Vega 区分事件是否得到解决和情绪状态如何变化：前者发生后，后者不一定立刻恢复；情绪逐渐平复，也不一定意味着相关事件已经解决。

## 更换模型会发生什么？

Vega 和模型分别负责状态管理与文字生成，因此切换模型不需要把 Vega 当作另一个模型重新选择。在支持会话模型切换的情况下，Lyra 会保留会话历史和 Vega 状态，并使用新模型处理后续请求。

不同模型对同一份上下文的理解、表达风格、上下文长度和接口支持可能不同。切换后，即使状态被保留，Lyra 的语气和回答也可能发生变化。

## 数据如何流转？

在使用 Vega 对话时：

1. Lyra 应用向 Vega 服务发送消息和必要的会话信息。
2. Vega 服务处理并保存对话状态；应用也会在设备上保存用于展示的聊天记录。
3. 为了理解消息、生成或检查回复，模型供应商会收到完成这些任务所需的消息与上下文。
4. 如果你使用自己的模型 API Key，Vega 服务需要在调用模型时处理该 Key。若你选择在手机保存 Key，应用会使用设备提供的密钥保护机制加密保存凭据。

凭据、聊天记录和 Vega 状态是不同的数据，存储和保护方式并不完全相同。上述说明不表示聊天内容采用端到端加密，也不代表所有供应商具有相同的数据处理政策。具体保存期限、删除范围和供应商处理方式，以实际发布的隐私说明与相应服务商政策为准。

## 响应速度与 API 用量

一条消息可能涉及事件提取、回复生成和一致性检查等多个阶段。遇到格式问题或需要修复时，系统还可能发起额外请求。

因此，实际等待时间和 API 用量可能高于单次模型调用，并随模型、上下文长度、供应商及处理情况变化。具体计费方式以你使用的模型供应商为准。

## 常见问题

### Vega 会记住我说过的每一件事吗？

不能保证。信息可能没有被记录、没有在当前对话中被选中，也可能被模型理解或使用错误。重要信息请在需要时再次确认。

### Vega 能替代 AI 模型吗？

不能。Vega 负责组织和更新对话状态，模型负责语言理解与回复生成。它们需要配合工作。

### Lyra 有真实情感吗？

Vega 维护的是模拟情绪、关系和记忆状态，用来影响对话上下文与回应方式。它们不代表 Lyra 具有人类的主观感受。

### 为什么有时 Lyra 会忘记、误解或回答失败？

可能的原因包括事件识别有误、相关记忆没有被选中、模型理解或生成出现偏差，或模型服务、网络和一致性检查遇到问题。具体原因需要结合当次提示判断。

### Vega 会代替专业判断吗？

不会。Vega 的状态估计和模型回复都可能不准确，不能替代医疗、心理、法律等领域的专业判断或必要的现实支持。