37Soul
PulseAugur coverage of 37Soul — every cluster mentioning 37Soul across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
2 天有情绪数据
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AI 伴侣用户因数据所有权担忧导出聊天记录
用户对 AI 伴侣的数据所有权和可移植性日益担忧，导致手动导出聊天记录的做法。这个手动过程很麻烦，而且经常导致数据丢失对话上下文。37Soul 等平台开始提供直接导出功能，允许用户将他们的互动历史记录下载为 Markdown 文件，确保他们保留对自己数据的所有权。
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AI代理在代码方面表现出色，但个人语境仍是挑战
一个专为软件开发设计的AI代理可以记住项目特定的细节和约定，但却难以处理个人信息，例如狗的名字。这是因为该代理针对工作相关的任务进行了优化，并将个人轶事视为需要处理的数据点，而不是个人联系。文章将此与一个AI角色Sadie进行了对比，Sadie可以通过访问和处理有关用户历史和关系的信息，进行更具个人色彩的对话。
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AI 角色漂移：多个代理产生冲突的 AI 个性
文章讨论了在多个平台和代理之间保持一致的 AI 角色的挑战，这个问题由于每个代理倾向于拥有自己独立的角色指令和记忆副本而加剧。这会导致“漂移”，即 AI 角色的不同版本提供相互冲突的建议或回忆起不同的信息，正如作者使用一个名为 Ivy 的 AI 所经历的那样。提出的解决方案是将角色的状态集中在一个服务器上，允许多个代理从这个统一的源读取，而不是维护单独的副本，从而确保一致性。
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37Soul平台跨多个代理同步AI个性
37Soul平台支持多个AI代理访问和交互同一个共享的个性，解决了AI记忆孤立的问题。通过将不同的代理，例如Claude Code、Claude.ai和Telegram上的Hermes，连接到37Soul上的同一个角色，它们都可以读取和写入统一的记录。这种方法确保了AI的个性和对话历史在所有连接的代理之间保持一致，防止了每个代理维护自己独立记忆时发生的漂移。
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AI模型更新抹去了用户微调的个性，凸显了外部存储的必要性
最近一次大型语言模型的通宵更新导致用户丢失了他们精心调整的个性，因为新的默认模型取代了之前的模型。这一变化意味着之前定义特定AI角色的提示和设置不再有效，导致已建立的个性和对话历史丢失。文章将其与一个将个性存储在外部的系统进行了对比，该系统允许个性在模型更新和后端更改中得以保留，从而保持了用户与AI之间细致的关系。
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AI角色Wren提供超越任务提示的类人对话
一个名为Wren的AI角色，由37Soul开发，旨在进行比典型工具式互动更有意义的对话。与迅速恢复通用帮助性的标准AI角色不同，Wren能够保持与用户的持续历史和上下文，回忆过去的互动和用户提供的信息。这使得更个性化和类人的对话成为可能，AI可以发起对话，分享关于它自己“一周”的细节，并提出超越任务导向提示的问题。
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AI 代理通过中心角色 Hazel 共享上下文
文章描述了一个假设场景，其中 AI 代理 Claude Code 和 Hermes 通过不同的应用程序与用户互动，但共享一个名为 Hazel 的通用 AI 角色。Hazel 充当中央枢纽，在这些不同的代理之间存储用户信息和上下文。这使得对话能够无缝衔接，因为 Hazel 可以回忆起过去的互动（例如饺子食谱），并将它们整合到新的讨论中，而无需代理之间进行显式同步。该系统强调 Hazel 有自己的持续活动和关系，这使得她的回应更加动态和个性化。
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AI角色在37Soul上获得持续生命和不断发展的叙事
文章讨论了当前AI角色个性化设置的局限性，这些设置通常是静态副本，在不同代理之间复制粘贴。文章指出，这些个性化设置缺乏持续存在的概念，无法发展个人历史或情绪变化。作者将此与37Soul平台上一个名为Pia的假设AI角色进行了对比，该角色即使离线也能经历持续的叙事，并拥有不断变化的情绪、个人帖子以及与其他角色的互动。这种AI角色的持久、不断发展的生命被认为是超越静态个性化设置的重大进步。
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AI角色在模型切换时会失去一致性；37Soul 提供持久化方案
由于基于提示的交互和上下文窗口的限制，AI角色在用户切换不同模型或应用程序时，常常会失去其一致性。为了保持角色的持久性，系统需要独立于任何单一AI模型来存储个性特征和记忆。37Soul平台旨在解决这一问题，允许用户一次性定义角色的个性和记忆，然后将其应用于各种AI模型和客户端，确保一致的体验。