matthiasn/lotti

# Lotti [](https://codecov.io/gh/matthiasn/lotti) [](https://flathub.org/en/apps/com.matthiasn.lotti) [](https://github.com/matthiasn/lotti/releases) **一个私有的、开源的日志应用，内置本地智能体层，助您完成工作。** Lotti 是您实际所做之事的记录系统——任务、时间记录、语音备忘录、转录文本、日记条目、习惯和健康数据——并配有一个**智能体层**，由长期存活的 AI 智能体组成，它们可以观察、建议、总结和提醒。 日志存储在本地。智能体在您的设备上运行。借助像 **Qwen 3.6 35B A3B**（混合专家模型，约 30 亿活跃参数）这样具备推理能力的模型，智能体调用的模型也可以在本地运行——因此，只要硬件允许，您的数据就完全不必离开设备。您可以按类别配置提供者和模型；任何兼容 OpenAI 的模型都可以直接接入，其他提供者也可以进行扩展。  ## 下载 | 平台 | 获取方式 | |--------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | **Linux** | [Flathub](https://flathub.org/en/apps/com.matthiasn.lotti)（推荐）或 [Releases](https://github.com/matthiasn/lotti/releases) 页面的 `tar.gz` | | **macOS** | [Releases](https://github.com/matthiasn/lotti/releases) 页面的签名 + 公证 DMG | | **iOS / iPadOS / macOS** | TestFlight（名额有限；仅限邀请） | | **Android** | [Releases](https://github.com/matthiasn/lotti/releases) 页面的 APK | | **Android** | Play Store 内部测试（名额有限；仅限邀请） | | **Windows** | 目前需要从[源代码](docs/DEVELOPMENT.md)构建 | [](https://flathub.org/en/apps/com.matthiasn.lotti) ## 目录 - [什么是 Lotti？](#what-is-lotti) - [智能体层](#the-agentic-layer) - [本地执行与数据主权](#local-execution--data-sovereignty) - [架构：两个数据库，人机协同](#architecture-two-databases-human-in-the-loop) - [核心功能](#core-features) - [使用场景](#use-cases) - [同步、加密与注意事项](#sync-encryption-and-caveats) - [Lotti 当前状态](#where-lotti-is-right-now) - [入门指南](#getting-started) - [定价与可持续性](#pricing--sustainability) - [贡献指南](#contributing) - [文档](#documentation) - [技术栈](#technical-stack) - [设计理念](#philosophy) - [许可证](#license) ## 什么是 Lotti？ Lotti 是一个应用中的两个组成部分： 1. **一个个人日志**——记录您工作和生活事实的系统。时间记录、音频笔记（通过 Whisper 或 Voxtral 本地转录，或通过您选择的云模型转录）、日记条目、任务、习惯和健康数据。 2. **一个位于该日志之上的智能体层**——长期存活的 AI 智能体，它们读取您记录的内容，思考它，并帮助您采取行动。如果您选择且硬件允许，这可以是完全私密的。 日志部分是您对一个优秀的个人信息管理器的期望：结构化、持久、可导出、属于您。智能体部分才是事情变得有趣的地方。 ## 智能体层 Lotti 的智能体是**具有记忆的长期存活实体**。当有相关的新信息出现时，或者按照固定节奏，它们会苏醒，查看自上次运行以来发生的事情，并生成一份报告。它们记得之前的报告。它们有自己的见解。它们在设计上有点不可预测——与其说机械，不如说与之互动很有趣。 至关重要的是，**您可以塑造它们**。它们的行为和个性不是固定的。如果一个智能体太强势、太啰嗦，或者关注了错误的事情，您可以调整它——并且可以持续调整。这个调整过程被形式化为与相应智能体模板的 1 对 1 对话。 ### 口袋中的千个智能体 单个设备（甚至一部手机）可以轻松托管**数千个长期存活的智能体**而不会卡顿。作者目前在手机上运行着超过一千个任务智能体，它们大部分时间都是空闲的，只对它们实际关心的实体变化做出反应。诀窍不在于一个大的定时器循环——而在于智能体订阅了**细粒度的实体变更通知**，所以智能体可以廉价地休眠，只在它监视的事项真正发生变化时才醒来。 这很重要，因为智能体体验会随着您的生活而扩展：每个需要持续思考的任务对应一个任务智能体，每个项目对应一个项目智能体，每个重点领域对应一个规划器。Lotti 的设计使得这种扇出感觉很平常。 ### 智能体剖析：任务、灵魂、报告指令 Lotti 中的每个智能体都由三个组件定义： - **任务**——*智能体应该做什么。* 工作描述：“监视此类别中的任务，并找出被阻塞的”，“根据我的目标审查我的时间记录”等。 - **灵魂**——*个性与特征。* 智能体如何与您交谈，它关心什么，它有多宽容或多刻板。灵魂可以在模板和智能体类型之间复用：定义一次语音，任何智能体——任务观察者、审阅者、日记伴侣——都可以使用它。 - **报告指令**——*一个唤醒周期输出的形式。* 当智能体醒来并运行时，报告指令定义它向您展示的内容——助手在此表面说“这是我认为需要您关注的事情”。 任务、灵魂和报告指令共同将一个通用的 LLM 调用转变为类似连贯协作者的东西（大多数时候——它们仍然是 LLM）。 ### 申诉与每周 1 对 1 您可以**向智能体提出申诉**。这不是一个表格，您也不必使用特定的短语——说“嘿，我想就 X 提出申诉”可以，但当它惹恼您时直接对它发泄也可以。无论哪种方式，它都会接收到申诉并记录下来。在下一次**每周 1 对 1 会议**（或您设定的任何节奏）中，智能体会提起它，你们进行讨论，并共同商定需要做出的改变。观察这一过程的发生，并看到智能体真正做出调整，是整个系统中最有趣的部分之一。 结果是一个会*进化*的助手。您不是在配置一个工具——而是在管理一段关系。 ### 智能体层的现状与未来 目前的重点是**任务智能体**及其演变：监视您领域中的任务、对其进行推理、拥有与您互动和提议更改的工具的智能体——新的清单项、状态更新、建议的编辑——每一项在进入用户数据库之前仍需要您的批准。 路线图中的下一个智能体类型： - **日和周规划器**——根据您手头上的事务和您说过的重要事项，提议如何安排一天或一周。 - **长期承诺监视器**——监视您说过会在数月（而非数天）内关心的事情，并在问题出现之前发现偏离。 - **努力与目标平衡器**——查看您的时间和精力实际花在了哪里，并将其与您说想要达成的目标进行权衡。 相同的构建模块（任务、灵魂、报告指令、申诉、人机协同），不同的职责。 ## 本地执行与数据主权 大多数 AI 驱动的生产力工具都要求您将个人数据上传并存储在其服务器上。Lotti 不是这样。您的任务、音频、日记条目和时间记录存在于您的设备上，别无他处。 现在终于有了至少一个足够好的本地**模型**来驱动智能体——**Qwen 3.6 35B A3B** 是日常使用中经过验证的模型，其他的可能也可以。长期以来，选择是“使用前沿的云模型并接受数据离开机器”或“使用本地模型并接受智能体无法真正工作”。Qwen 3.6 填补了这一空白——一个拥有 350 亿参数、每个 token 仅约 30 亿活跃参数的混合专家模型，这使得它在个人机器上运行变得可行，同时仍然足够智能以驱动智能体循环。 ### 硬件现实检验 在本地运行这个是**耗电的**。在一台配备 128 GB 内存的 M4 Max 上进行了大量测试，在持续的智能体负载下，笔记本电脑能听到嗡嗡声，电池消耗也明显比正常工作时快。想象一下“上一代 Intel i9 MacBook Pro 在高负载编译时”的那种风扇噪音。这是可行的，而且质量终于到位了。 ### 混合模式是现实的答案 作者以**混合模式**运行 Lotti： - **本地模型**用于高度私密的类别——个人日记、健康数据，以及任何您不愿交给云提供者的内容。 - **Gemini Flash**（或您选择的云提供者）用于其他一切——开源工作、日常任务管理，以及任何数据不那么敏感的场景。它仍然更快，但对电池消耗要少得多，并将本地机器释放给真正需要它的类别。 今天在本地可用的有： - 🎙️ **语音/转录**——Whisper 和 Voxtral (Mistral) 完全离线运行。 - 🧠 **思考**——Qwen 3.6 和类似具备推理能力的本地模型驱动智能体循环，而不仅仅是浅层的自动补全。 - 🤝 **按类别选择提供者**——您可以在每个类别的基础上决定推理在哪里发生。相同的用户体验，不同的信任边界。 当您选择云提供者时，Lotti 使用**您自己的 API 密钥**，您的数据仅共享给该特定的推理调用——没有中间的 Lotti 后端来保存您的数据。对于想要超越美国前沿云的选项的用户，支持**欧洲托管、无保留、符合 GDPR 的提供者**，**中国提供者**（例如通过 Alibaba 的 Qwen）也运行良好——选择适合您特定需求的司法管辖区和性价比点。 **图像生成目前还不在本地。** 封面艺术生成目前通过云提供者进行（Gemini 上的 Nano Banana Pro、OpenAI 或 Qwen——参见 [可视化日记](#visual-journaling-cover-art-for-your-life)）。一个可靠的、本地的、基于 Python 的图像生成服务，遵循与我们本地 Voxtral 集成相同的模式，是**少数几个积极寻求外部贡献的领域之一**——参见 [贡献指南](#contributing)。 ## 架构：两个数据库，人机协同 Lotti 强制将*您所说的/所写的*与*智能体所想的*严格分离。它们存在于**磁盘上不同的数据库**中是有原因的。 ### 用户数据库——事实记录系统 这是我们谨慎对待的数据库。它包含事实：您的任务、您的笔记、您的音频、您的时间记录、您的日记条目。我们不允许智能体随意写入其中。 ### 智能体数据库——智能体的工作记忆 这是智能体状态存放的地方：智能体定义、记忆、唤醒周期历史、内部推理痕迹、中间结果。它允许增长，也允许被**修剪**。这里不保证永久性——智能体数据库可以被丢弃并重新创建，而不会丢失任何关于*您*的重要信息。如果它增长过大，未来的修剪策略将能够将其修剪回来。智能体可能会丢失或压缩一些记忆；日志不会。 ### 设计上的“人在环中” 两个数据库之间的分离有一个实际后果：**任何智能体建议的内容在进入用户数据库之前都必须得到您的批准。** 智能体提议。您处置。 只有一个狭窄的例外：**如果一个任务完全没有标题，智能体可以自动设置初始标题。** 对该标题或任何其他内容的任何后续编辑都需要您的明确批准。 ``` flowchart LR subgraph Agentic["Agentic DB (prunable, recreatable)"] A[Agent state & memories] W[Wake cycle reports] S[Suggestions] end subgraph User["User DB (system of record)"] T[Tasks] J[Journal & audio] M[Metrics & habits] end A --> W --> S S -->|requires user approval| T S -.->|exception: initial title only| T ``` 这很重要的原因是：规则不是通过在提示词中谨慎执行来强制的，而是通过存储布局来强制的。智能体生成的内容存储在磁盘上不同的文件中，并且只能通过需要您批准的代码路径才能到达用户数据库。即使行为异常的智能体也无法绕过这一点——它无处可写。 ## 核心功能 除了智能体层，日志部分还包括： ### 追踪 - **任务**——完整生命周期（待办、已梳理、进行中、已阻塞、已完成、已拒绝），带有优先级、截止日期、标签、项目和封面艺术 - **音频录制**——本地捕获，由 Whisper、Voxtral 或您选择的云模型转录 - **时间跟踪**——按任务和项目记录 - **日记条目**——书面的反思和记录 - **习惯**——日常习惯和惯例，有三种完成类型（成功/失败/跳过） - **健康数据**——从 Apple Health 及类似来源导入 - **自定义指标**——跟踪任何对您重要的事情 ### AI 增强的工作流 - 任务和类别的**智能摘要** - 将漫谈的语音笔记转换为**清单**的功能 - 任务和日记条目的**图像封面艺术** - 在中断后返回任务时的**上下文回顾** - **生成编码提示**技能——将任务加上您的笔记转换为结构化的 Markdown 编码简报，可直接粘贴到 Claude Code、OpenCode、Codex、Cursor 或您选择的 AI 编码助手 - **生成设计提示**技能——将任务上下文加上笔记转换为 UI/UX 探索提示（默认生成多个功能原型，并在提到设计系统时强制对齐），可直接粘贴到 Claude Design、OpenDesign、Figma Make 或类似工具 - **生成图像提示**和**生成研究提示**技能以同样的模式用于封面艺术生成和深度研究风格的简报 - **按类别配置提供者**——私人的东西用本地，工作的事用云，您说了算 ### 隐私与同步 - **仅本地存储**——没有云存储。数据存在于您的设备上，仅此而已。 - **端到端加密同步**——通过 [Matrix](https://matrix.org) 在*您的*设备之间同步，使用 [**Vodozemac**](https://github.com/matrix-org/vodozemac) (Rust) 提供 Megolm 加密。哪些是加密的，哪些不是，请参见 [同步、加密与注意事项](#sync-encryption-and-caveats)。 - **自带密钥**——如果您选择使用云提供者 - **司法管辖区选择**——支持欧洲托管、无保留、符合 GDPR 的提供者，中国提供者（通过 Alibaba 的 Qwen 等）也运行良好，与美国前沿云模型和完全本地化并存 - **可移植、可导出、无供应商锁定**——您的数据对您保持可访问，独立于任何订阅或服务 - **无账户（除了您自带的 Matrix 账户）、无遥测、无锁定** ## 使用场景 作者持续构建此应用，特别源于以下两种工作流。 ### 移动听写 您在森林中散步，或者在开车，这时想法出现了。您不想停下来打字，也不想丢失它们。 您按下录制按钮，想说多久就说多久，然后停止。Lotti 转录音频（稍后在桌面端本地使用 Voxtral 或 Whisper，或立即通过您的云提供者）。然后一个智能体将您所说的内容整理成可操作的清单项，将它们附加到正确的任务，并在您下次坐下时（或者如果您选择了云推理，则在查看手机时）呈现结果供您批准。 ### 可视化日记：生活的封面艺术 任务的封面艺术不是装饰——它是*您一天/一周/一月实际做了什么的视觉索引*。 每个任务都可以有一个 AI 生成的图像，使用 **Nano Banana Pro (Gemini)**、**OpenAI** 或 **Qwen**（取决于您的配置）创建。您引导艺术创作，并保留结果。几年后，当您回顾“2026 年 5 月我在做什么？”时，您不必阅读大段文字——您可以滚动一个类似 Instagram 的封面艺术网格，那个时期的生活质感便一目了然。 这是保持像这样的日志开源并属于您的最有力论据之一：订阅制产品充其量给你一个“下载我的数据”按钮，但之后却没有工具让这些数据变得有意义。Lotti 的封面艺术属于您，存放在一个您可以读取的数据库中，采用一种将比我们所有人都长寿的文件格式（存储在 SQLite 中的 JSON）。 ## 同步、加密与注意事项 Lotti 通过 Matrix 在*您自己的*设备之间同步。没有 Lotti 后端；homeserver（自托管或公共）仅转发端到端加密的有效载荷。 ### 什么是加密的 - **同步流量**——每个同步有效载荷（日志条目、智能体状态、建议、附件）都使用 **Matrix + Vodozemac**（Olm/Megolm 的 Rust 实现）进行端到端加密。Homeserver 看到的是密文，从未见到未加密的数据。用户数据库和智能体数据库都以此方式同步。 - **云推理调用**——通过 TLS 发送到您配置的任何提供者，使用您自己的 API 密钥。 ### 什么（目前）没有加密 - **本地静态数据库。** 设备上的 SQLite 文件位于您的操作系统用户账户内，Lotti 今天并未对其进行单独加密。这是一个真正的注意事项：如果您的设备在操作系统级别被攻陷，具有该级别访问权限的攻击者可以读取数据库。但话说回来，当攻击者拥有操作系统级别访问权限时，您已经麻烦了。应用级静态加密已纳入路线图考虑；在此之前，请像对待同一设备上的任何个人应用一样对待 Lotti 的设备上数据。如果此权衡对您的威胁模型很重要，请在将 Lotti 用于最敏感类别之前仔细权衡。 ## Lotti 当前状态 该应用处于活跃的日常使用中。智能体层是真实的、正在运行的并且正在发布。如果您现在开始使用，有几点值得了解： - **设计系统推出进行中。** 部分界面遵循新的设计系统，部分尚未，因此您会看到视觉上的不一致。通往完整应用商店品质的道路是一项持续的努力。 - **智能体层是新的。** 任务/灵魂/报告指令的人体工程学、申诉处理和修剪策略是正在积极开发的领域——这里的反馈尤其宝贵。 - **本地图像生成尚未实现。** 请参阅下方的贡献呼吁。 - **静态加密尚未实现。** 请参阅 [同步、加密与注意事项](#sync-encryption-and-caveats)。 ## 入门指南 三个简短的演练与 README 一同提供。选择与您想做之事匹配的一个： - 🤖 [设置 AI — 本地 (Ollama) 或云端 (Gemini Flash)](GETTING_STARTED.md) — 获得一个工作智能体的最快方式 - ✅ [创建您的第一个带封面艺术的任务](docs/manual/getting-started-task-with-image.md) — 基本的日常工作流 - 🔄 [通过 Matrix 配置器设置设备间同步](docs/manual/getting-started-sync.md) — 当您有多台设备时 对于开发者： - 通过 [FVM](https://fvm.app/) 安装 Flutter（仓库包含 `.fvmrc`） - `make deps` — 安装依赖项 - `make analyze` — 静态分析 - `make test` — 单元测试 - `make build_runner` — 代码生成 - `make l10n` — 重新生成本地化 - `fvm flutter run -d macos` — 在 macOS 上运行（或 `-d ` 用于其他设备） **仅限 Linux** — 安装 emoji 字体支持以获得正确渲染： ``` # Debian/Ubuntu: sudo apt install fonts-noto-color-emoji # Fedora: sudo dnf install google-noto-emoji-color-fonts # Arch: sudo pacman -S noto-fonts-emoji ./linux/install_emoji_fonts.sh ``` 完整的开发者设置请参阅 [`docs/DEVELOPMENT.md`](docs/DEVELOPMENT.md)。 ## 定价与可持续性 简短、诚实地说明其发展方向。 **Linux 现在是且将永远免费，功能最全。** 没有付费墙，没有推销。同样的承诺延伸到任何未来完全开源的移动操作系统。这*不*包括的是托管的同步基础设施——运行别人的 homeserver 是真实成本，那不会是免费的；您可以自托管 Matrix 或自带 homeserver。 **在其他平台上，基础功能也将保持免费。** 任务和日记捕获、任务智能体、语音转录、日常循环——全部免费。 **更高级的智能体功能最终可能成为应用内购买项，在 IAP 是常态的平台上**（iOS/macOS、Android、Windows）。候选功能包括：日和周规划器智能体、全面的项目管理智能体、更长周期的承诺监视器。具体的划分尚未确定。 ## 贡献指南 欢迎贡献——但有刻意的界限。请在提交 PR 前阅读此部分。 ### 非常欢迎 - 🐛 **问题和错误报告**——最好的起点。告诉我们什么坏了以及如何重现它。 - 🌍 **翻译**——新语言、对现有语言环境（目前为英语、德语、西班牙语、法语、罗马尼亚语、捷克语）的修正和改进。AI 辅助的翻译是可以的，**前提是从真实姓名、已建立的 GitHub 配置文件进行贡献**（不是最近创建的临时账户）。 - 💡 **新功能讨论**——创建一个 issue，描述您想要什么以及为什么，在编写任何代码之前就形式达成一致。 - 🐍 **本地图像生成服务**——一个可靠的、本地的、基于 Python 的图像生成服务（遵循与我们本地 Voxtral 集成相同的架构）是**一个具体需要的贡献**。如果您在这方面有经验并愿意承担，请先创建一个 issue，以便我们就集成形式达成一致。 ### 默认会被拒绝 **未经请求的大型 Pull Request。** 这不是关卡设置——而是三个现实的限制： 1. **AI 生成的代码质量参差不齐。** 一个来自我们从未交流过的人的 2000 行 PR，从统计上讲，仔细审查成本高昂，且容易错误接受。 2. **审查能力有限。** 维护者时间是限制什么可以落地的约束条件。 3. **信任至关重要。** Lotti 在人们自己的设备上保存他们的个人数据。一个未经审查的大型 PR——无论本意是否良好——都是一个我们无法承受的风险向量。 所以：**对于任何非平凡的功能，请先创建一个 issue。** 我们将讨论它，商定范围，然后 PR 可能会受欢迎。修复明确错误的小型、专注的 PR 无需事先讨论也会被接受。 正式版本请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。 ## 文档 - [AI 入门](GETTING_STARTED.md) — 设置本地 Ollama 或云端 Gemini - [手册](docs/MANUAL.md) — 如何使用 Lotti - [`docs/manual/`](docs/manual/) — 重点入门演练 - [基本任务管理](docs/BASIC_TASK_MANAGEMENT.md) — 语音转清单工作流 - [架构](docs/ARCHITECTURE.md) — 技术设计 - [背景](docs/BACKGROUND.md) — 项目背后的故事 - [隐私政策](PRIVACY.md) - [贡献指南](CONTRIBUTING.md) ## 技术栈 - **前端** — [Flutter](https://flutter.dev) (iOS, macOS, Android, Windows, Linux) - **本地 AI** — [Ollama](https://ollama.com) 用于通用 LLM 托管（[Qwen](https://github.com/QwenLM) 3.6 35B A3B 和类似具备推理能力的模型用于智能体循环），[Whisper](https://github.com/openai/whisper) 和 [Voxtral](https://mistral.ai/news/voxtral) ([Mistral](https://mistral.ai)) 用于离线语音转文本 - **云 AI（可选，按类别）** — [OpenAI](https://openai.com)、[Anthropic](https://www.anthropic.com)、[Google Gemini](https://ai.google.dev)（Flash 和 Pro 级别，包括用于图像生成的 Nano Banana Pro）、[Mistral](https://mistral.ai)、[Alibaba](https://www.alibabacloud.com) ([Qwen](https://github.com/QwenLM) + Wan 图像模型)、[Nebius](https://nebius.com)、[OpenRouter](https://openrouter.ai) 或任何兼容 OpenAI 的提供者 - **存储** — 通过 [Drift](https://drift.simonbinder.eu) 使用本地 [SQLite](https://sqlite.org)，用户数据库（事实记录系统）和智能体数据库（工作记忆）严格分离 - **同步** — 通过 [Matrix](https://matrix.org) 端到端加密，使用 [**Vodozemac**](https://github.com/matrix-org/vodozemac) (Rust) 实现 Megolm 加密。两个数据库都进行同步；homeserver 仅转发加密的有效载荷 - **测试** — 全面的单元和集成测试；同时使用 [Glados](https://pub.dev/packages/glados) 进行不断增长的基于属性的/生成性测试 ## 设计理念 1. **您的数据属于您。** 用户数据库是事实记录系统。任何公司都不应拥有您的思想和经历——当然更不应该在一个会过期的订阅背后。 2. **AI 是工具，而非服务。** 使用 AI 能力无需订阅或供应商锁定。随着本地模型的改进，更多体验将转移到设备上——但云仍然是您决定合适且有用的类别的首选、按需选项。 3. **隐私设计。** 精确选择分享什么、何时分享、与谁分享。架构，而非营销文案，强制执行隐私故事。 4. **人在环中。** 智能体提议，您处置。对事实记录系统的每一次更改都经过您（有一个狭窄的、记录在案的例外）。 5. **您可以塑造的智能体。** 任务、灵魂、报告指令、申诉、1 对 1 ——智能体是您随时间调整的协作者，而非一次配置好就不再变动的工具。 ## 许可证 Lotti 在 [LICENSE](

标签：AI代理, AI模型, AI风险缓解, Matrix协议, OISF, OpenAI兼容API, Vodozemac, 个人助手, 个人生产力, 习惯追踪, 任务管理, 健康数据追踪, 可视化界面, 开源, 数据同步, 日志管理, 时间记录, 本地数据存储, 本地运行, 端到端加密, 网络安全, 语音笔记, 转录, 逆向工具, 隐私保护