介紹

說實話，30 天不長不短，要從入門到入土...啊不是，是深入 LLM 與 Agent 的底層技術是不太可能的。所以我的目標很明確：透過這 30 篇文章，記錄我自己從零開始，邊學邊做，打造在乎語境、有情緒起伏與長期記憶的陪伴型 AI Agent！

這系列文章我會著重在兩個主軸的實驗：Agent 架構設計 與 角色互動語境實作。
主要會嘗試以下內容：

• 基礎工具摸索： Gemini API 呼叫、Streamlit 前端介面搭建、Firebase 長期記憶資料庫連線。
• Agent 核心機制實作： Orchestrator（意圖與情緒路由）、Emotion FSM（情緒與好感度狀態機）、Worldview RAG（世界觀設定檢索）。
• 未來延伸方向：Gemini 視覺理解、動態表情包觸發與 TTS 語音整合。

我為什麼想做「角色互動與語境」？

平時我用一般的 AI 聊天機器人：它就是問什麼答什麼、回話像客服一樣，但換個視窗就忘光剛才聊過什麼，甚至講沒兩句角色設定就崩掉，根本是 OOC（Out of Character） 專業戶！

在 2025 年 LLM 還是個依賴「預測」的時代，它本質上就是個「機率預測器」。如果你只是給它一段 Prompt，就像是把一個完全沒有相關經驗的新人硬推上台扮演愛因斯坦，稍微遇到不一樣的語境就會露餡，然後變成底下這樣。

動漫名：《為美好的世界獻上祝福！》

【聲明】
本專案選擇的角色作為的範例，純粹是因為個人對 ACG 文化的熱愛，並作為對話 Agent 人設（Persona）與 Prompt 工程的技術測試模板。
本專案為非商業、無營利、無任何販賣意圖與商業行為的個人技術研究，旨在探索 LLM 在多角色切換、好感度狀態機（FSM）、RAG 記憶治理與系統韌性上的工程實踐。

主題

我想試著自己動手：到底能不能透過 多 Agent 分工（Orchestrator）、狀態機（FSM）控制情緒轉移，以及 長期記憶存取，讓 AI 的互動不再只是冷冰冰的問答，而是能夠產生「陪伴感」與「角色靈魂」。我要把 AI 從 NPC 變成真正的角色！

30 天的開發流程大概分成四個階段（如果沒意外的話）XD

(話說這年頭還有人用 XD 嗎？)：

1. 收集道具與初始設定
2. 心之模組：心情與記憶
3. 靈魂轉移：人設與看圖吐槽
4. 最終決戰!