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- update_inner_state: LLM can update its own persistent inner state - inner_state injected into chat loop system prompt (read-only) - Life Loop now uses run_openai_with_tools (full tool access) - Life Loop LLM calls wrapped in 120s tokio::time::timeout - All reqwest clients: 120s timeout (whisper: 60s) - doc/life.md: life loop architecture design doc - todo.md: removed completed items
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# noc todo
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### 主动行为
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- [ ] 预设 cron：晨间待办汇总、晚间日记、定期记忆整理
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- [ ] 事件驱动：监控文件变化、git push、CI 状态等，主动通知
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- [ ] 情境感知：根据时间、地点、日历自动调整行为
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### 记忆与成长
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- [ ] AutoMem：后台定时自动分析对话，LLM 决定 SKIP/UPDATE/INSERT 记忆
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- [ ] 分层记忆：核心记忆（始终注入）+ 长期记忆（RAG 检索）+ scratch（当前任务）
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- [ ] 语义搜索：基于 embedding 的记忆检索
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- [ ] 记忆合并：相似记忆 cosine >= 0.7 时 LLM 合并
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- [ ] 时间衰减：记忆按时间指数衰减加权
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- [ ] 自我反思：定期回顾对话质量，优化行为
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### 工具系统
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- [ ] run_code：安全沙箱执行 Python/Shell
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- [ ] gen_image：图像生成
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- [ ] web_search：网页搜索 + 摘要（简单场景不必 spawn agent）
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### 感知能力
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- [ ] 链接预览/摘要
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### 交互体验
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- [ ] Typing indicator
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- [ ] 语音回复（TTS → Telegram voice message）
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- [ ] Inline keyboard 交互
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### 上下文管理
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- [ ] 智能上下文分配：token 预算制替代硬上限
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- [ ] Context pruning：只裁工具输出，保留对话文本
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### 可靠性
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- [ ] API 重试策略（指数退避）
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- [ ] 用量追踪
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- [ ] Model failover
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- [ ] Life Loop / API 调用超时保护
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