amicura定义边界与评测基线
产品与技术共同收敛首期场景：每日状态记录、健康趋势回顾、情绪陪伴。
- 健康数据字典、用户授权与删除流程
- Persona 分层规则与数据来源登记
- 50 个固定评测场景及评分规范
FROM VISION TO EXECUTION / 规划建议 V1.0
让陪伴，从愿景
走进每一天✳
Amicura 落地执行方案
以健康管理为起点，连接记忆、情感与自主决策。
用五个可验证的阶段，建立持续理解用户的个人 Agent。
05阶段递进以验收结果决定升级
90天首期建议周期聚焦基础闭环与技术验证
06核心能力模块健康 · 预测 · 导演 · 情感 · 记忆 · 决策
01持续演进的个人 Agent从可用到可信，再到规模化
01 / DEVELOPMENT ROADMAP
每一步，都有明确的落点。
以下为建议排期与验收目标，非已实现进度。
以立项日为 M0；实际周期在技术验证后校准。
02 / THE FIRST 90 DAYS
先完成一个真实的闭环。
用户授权 → 健康画像 → 状态判断 → 情感表达 → 记忆更新
打通数据与记忆
以文本交互连接画像、动态记录、检索与基础趋势模型，完成第一条可回放链路。
- 画像 API、事件流、记忆存取接口
- 规则基线与分层虚拟样本验证
- 来源、时间戳与用户纠错入口
接入情感与声音
导演系统输出统一表演指令，驱动语音；同步开展短视频协同验证。
- 情绪、语速、停顿与表达强度控制
- 3 类情绪 × 3 类语境的语音样例
- 表情、动作、口型的最小联动
集成评测与阶段决策
在获得授权的封闭测试中回放完整流程，记录延迟、失败原因与单次成本。
- 固定场景回归与用户体验访谈
- 数据删除、权限与异常恢复演练
- 演示包、问题清单与第二阶段预算
SCALE WITH EVIDENCE
83 亿 Persona Agent
一个长期规模愿景，一条分级验证路径。
将 83 亿定义为虚拟人群的目标覆盖规模。首期先验证人群分层、动态状态与计算成本，再决定扩展方式；不将虚拟样本数量等同于真实健康预测能力。
分层样本验证建议 1 万级→分批压力测试建议百万级→按需生成与调度评估 83 亿级覆盖
扩容前必须具备：代表性评估、授权真实数据的独立验证、成本测算与误差分析。健康输出定位为状态与趋势参考，诊断性用途需另行验证。
03 / OPERATING MODEL
能力相连，责任清晰。
先定接口与责任人，再扩展模型与表现形式。
用户与动态健康数据→画像 + 长期记忆→健康预测 + 事件决策→导演 + 情感演绎→语音 / 视频交互
↳ 用户反馈与行为回流 → 校验后更新记忆、偏好与策略
01 核心团队配置
建议首期 6–8 人，按能力覆盖配置；角色可兼任，负责人必须唯一。
- 产品 / 项目负责人
- 范围、优先级、排期与阶段验收
- 健康领域顾问 + 数据负责人
- 指标定义、数据质量与预测评估
- Agent / 算法工程师
- 预测、记忆、导演与决策策略
- 全栈 / 多媒体工程师
- 数据管线、语音视频与交互集成
- 测试 / 平台支持
- 场景回归、权限、成本与可观测性
02 验收与预算机制
每个阶段结束后做一次 Go / Hold 决策；未达标的核心能力先补齐，再进入下一阶段。
- 每周 / 交付回顾
- 演示可运行结果，跟踪阻塞与下一步
- 双周 / 评测回归
- 同一场景集比较质量、延迟、成本
- 阶段 / 预算释放
- 按交付结果批准下一期资源
- 成本 / 按真实调用计量
- 人力 + 数据 + 推理 + 音视频 + 运维
- 预算基线 / W02 确认
- 明确调用量与单价后形成低、中、高三档
03 关键依赖与应对
把不确定性放进验证计划，并为关键链路保留可工作的替代方案。
- 健康数据不足
- 先做记录与趋势；预测能力等待独立验证
- 视频质量或延迟不达标
- 保持语音闭环，视频采用异步短片验证
- 记忆冲突或误召回
- 保留来源与版本，用户可纠正和删除
- 合作伙伴接入延期
- 用测试目录验证接口，不推送未核实产品
- 自主策略发生偏移
- 动作分级授权、审计、回滚与人工接管
THE NEXT STEP
从第一段对话，开始理解。
立项后优先确认：首期场景、数据来源、责任人、评测集与预算上限。
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