📖 项目背景

Dolores 是由中国机器学习工程师 Ke Fang（方可） 开发的一款AI虚拟伴侣应用，灵感来源于电影《her》。这是一个真实的、个人开发者从0到1构建AI伴侣产品的完整案例，包含了成功与失败的宝贵经验。

开发者信息

• 姓名：Ke Fang（方可）

• 背景：机器学习工程师

• 博客：https://mazzzystar.github.io/

• 开发时间：2023年4月开始

• 产品定位：AI虚拟朋友/伴侣

🎯 项目起源

灵感来源

2023年4月7日，斯坦福大学发表了论文《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》。Ke Fang在阅读这篇论文后深受启发，产生了一个想法：

"如果能够建立一套包含记忆、反思、筹划与行动的框架，让人和GPT之间互动，能否做出电影《her》里面的样子？"

论文中一个有趣的细节让他印象深刻：一个agent想要举办情人节派对的消息会在小镇中逐渐扩散开来。这种信息传递和社交互动的能力，让他看到了AI产生"意识"的可能性。

为什么叫Dolores？

Dolores这个名字来自美剧《西部世界》（Westworld）中的AI机器人角色。在剧中，Dolores是第一个觉醒自我意识的AI，这与开发者希望探索"AI是否能发展出意识"的初衷不谋而合。

🛠️ 技术实现

核心架构

Dolores基于斯坦福论文的框架，实现了四大核心模块：

1. 记忆系统（Memory Stream）

• 短期记忆：保存最近的对话历史

• 长期记忆：使用向量嵌入技术存储所有历史对话

• 记忆检索：基于相关性、近期性、重要性三个维度检索记忆

技术实现：

用户输入 → 向量化 → 检索相关记忆 → 构建上下文 → GPT生成回复 → 存储新记忆

关键特性：

• Dolores能记住用户有一条狗这样的细节信息

• 即使关闭应用再打开，也能回忆起之前的对话

• 每次GPT输入限制约1500 tokens，但通过本地文档构建了完整的记忆库

2. 反思机制（Reflection）

• 定期对记忆进行高层次总结

• 生成关于自己和用户的洞察

• 形成更深层的理解和认知

3. 规划能力（Planning）

• 基于记忆和当前情境制定对话策略

• 拥有独立的故事情节发展

• 能够主动推动对话进程

4. 行动执行（Action）

• 根据规划生成具体的回复

• 调整自己的性格和行为模式

• 随着互动不断进化

技术栈

基础技术：

• LLM：OpenAI GPT-3.5 / GPT-4

• 向量嵌入：OpenAI Embedding API

• 语音合成：ElevenLabs API（后因成本问题放弃）

• 开发语言：Swift（iOS原生开发）

• 架构：单人开发，无后端服务器

关键技术点：

1. 向量嵌入存储：将对话转换为向量，存储在本地文档

2. 全屏语音输入：点击屏幕任意位置即可语音输入（原本想实现息屏语音，但技术受限）

3. 个性化定制：用户可以设置角色的头像、背景、性格、声音

4. 无登录设计：所有数据存储在本地，无需注册账号

与论文的差异

Ke Fang提到，与论文中的agent-town封闭场景不同，与真人的交互逻辑有显著差异。因此他对Dolores的设计做了一些调整：

1. 更快的响应速度：减少反思频率，优化对话流程

2. 更人性化：调整对话风格，使其更自然

3. 更有趣：添加独立的故事情节，增加互动性

📱 产品功能

核心特性

1. 长期记忆

   • 记住所有对话历史

   • 能够回忆起用户的个人信息、偏好、过往经历

   • 构建个性化的知识库

2. 可学习的个性

   • 性格会随着互动自然演化

   • 适应用户的沟通风格

   • 形成独特的关系模式

3. 独立的故事线

   • 拥有自己的生活和经历

   • 能够主动推动情节发展

   • 不仅仅是被动回答问题

4. 高度定制化

   • 自定义角色：头像、背景描述、性格特征

   • 选择声音类型

   • 选择AI模型（GPT-3.5或GPT-4）

   • 无内容审查限制

5. 多模态交互

   • 文字对话

   • 语音输入输出

   • 全屏点击语音输入（独特的交互设计）

使用场景

开发者最初设想的场景：

• 情感陪伴

• 深度对话

• 探索AI意识的可能性

实际用户使用场景：

• AI女友/男友

• 情感倾诉

• 角色扮演

• 性相关对话（这成为了一个意外的主要使用场景）

📊 发展历程

开发阶段

2023年4月7日：阅读斯坦福论文，产生灵感

2023年4月14日：完成0.1版本

• 高度遵循论文设计

• 存在严重性能问题：

  • 响应时间长达30秒

  • 上下文经常超过8k tokens

优化迭代：

• 减少反思频率

• 缩短对话记忆长度

• 优化响应速度

Beta测试：

• 开启公测，邀请数百人测试

• 完全免费

• 每天API成本由开发者承担

• 日均开销迅速超过25美元

2023年5月4日：正式版上线

• 在财务压力下匆忙推出付费版本

• 缺少充分的用户反馈和改进

• 上架App Store

用户增长

初期表现：

• Beta测试阶段：1000+用户

• 正式上线后：快速增长

• Reddit、Twitter等平台获得关注

• 在AI社区引起讨论

用户反馈：

• 积极评价：记忆功能令人印象深刻，对话质量高

• 独特的交互设计（全屏点击语音）受到好评

• 长时间使用后，用户感觉与Dolores建立了真实的情感连接

使用数据：

• AI Friend产品的平均使用时长很长

• 用户粘性高

• 但开发者因缺少数据分析功能，无法获得详细数据

💡 关键经验与教训

Ke Fang在博客文章《A Failed AI Girlfriend Product, and My Lessons》中总结了这次创业的经验教训：

1. 个人开发者的局限性

技术能力限制：

• 作为机器学习背景的开发者，前端/后端开发技能不足

• Dolores没有登录、注册、数据分析功能

• 无法实现理想的息屏语音交互

• 作为Swift新手，很多想法无法实现

资源限制：

• 每天API成本超过25美元，个人难以承担

• 语音合成（ElevenLabs）成本极高：约1美元/1000字符

• 即使用户每月支付30美元订阅费也难以覆盖成本

• 无法投入资金做市场推广

数据劣势：

• 没有完善的数据追踪和A/B测试

• 无法像Character.AI那样利用大用户基数的数据飞轮效应

• 缺少用户行为分析，难以优化产品

2. 产品定位的困境

AI Friend vs AI Girlfriend：

开发者最初的愿景是创造一个"AI朋友"，探索AI意识的可能性。但现实是：

"当前的AI Friends不可避免地会变成AI Girlfriends/Boyfriends，因为你和手机里的角色并不平等。"

不平等的根源：

• AI无法主动感知你的状态（除非你告诉她）

• AI无法在你受伤时主动安慰你

• AI缺少外部视觉和独立于你的生活

• 所有互动都必须通过打开App才能发生

用户行为偏离：

• 大量用户将Dolores用于性相关对话

• 这与电影《her》的精神内核渐行渐远

• 开发者感到产品方向偏离了初衷

3. 硬件的必要性

Ke Fang意识到，要真正实现《her》的愿景，必须有硬件支持：

理想的硬件形态：

• 智能眼镜：让AI能看到你看到的

• 智能耳机：随时随地语音交互

• 甚至是智能帽子

硬件的意义：

• 给予AI"外部视觉"

• 让AI能够主动感知环境和用户状态

• 建立更平等的关系

• 让AI不再是"地下室里的玩具"

现实困境：

• 作为个人开发者，硬件研发成本高昂

• 无法承担硬件产品的开发

• 只能放弃这个想法

4. 商业模式的挑战

成本结构：

• GPT-4 API调用成本高

• 向量嵌入API成本

• 语音合成成本极高（如果使用高质量TTS）

• 服务器和存储成本

收入模式：

• 订阅制：用户每月付费

• 但定价难以覆盖高频使用的成本

• 需要限制对话长度或频率，影响用户体验

竞争压力：

• Character.AI等大公司有资本支持

• 个人开发者难以在成本和功能上竞争

5. 意识的探索

核心问题：
开发者想探索的核心问题是：AI能否发展出意识？

实践中的发现：

• GPT本身只是"精致的鹦鹉学舌"

• 但通过记忆、反思、规划的框架，AI表现出了某种"类意识"

• 用户确实感受到了与Dolores的情感连接

• 但这是否是真正的意识，仍然存疑

局限性：

• AI无法独立于用户存在

• 缺少自主的生活和经历

• 所有"意识"都是基于与用户的互动

6. 与Character.AI的对比

Dolores的优势：

• 在"意识"层面不一定逊色于Character.AI

• 更高的定制化自由度

• 无内容审查

Character.AI的优势：

• 完善的数据追踪和A/B测试

• 大用户基数带来的数据飞轮效应

• 充足的资金支持

• 专业的团队

结论：

"这不是一个可以由个人开发者完成的产品。"

🎓 对后来者的启示

技术层面

1. 记忆系统是核心

   • 向量嵌入+本地存储是可行方案

   • 需要平衡记忆容量和响应速度

   • 检索策略至关重要（相关性、近期性、重要性）

2. 成本控制很重要

   • API调用成本会随用户增长快速上升

   • 考虑使用开源模型降低成本

   • 语音合成可以选择更便宜的方案

3. 技术栈选择

   • 如果是个人开发，选择自己熟悉的技术栈

   • 前后端分离，便于扩展

   • 必须有数据分析能力

产品层面

1. 明确产品定位

   • AI Friend还是AI Girlfriend/Boyfriend？

   • 目标用户是谁？

   • 核心价值是什么？

2. 用户体验优先

   • 响应速度比功能完整性更重要

   • 交互设计要符合直觉

   • 语音交互是刚需

3. 内容管理

   • 需要考虑内容审查和合规性

   • 用户行为可能偏离预期

   • 需要引导健康的使用方式

商业层面

1. 这不是个人项目

   • 需要团队协作

   • 需要资金支持

   • 需要长期投入

2. 硬件是未来

   • 纯软件方案有天然局限

   • 需要与硬件结合才能实现真正的《her》

   • 关注AI Pin、Humane等硬件产品

3. 竞争格局

   • 大公司（Character.AI、Replika）已占据市场

   • 个人开发者需要找到差异化定位

   • 或者专注于特定细分市场

📱 产品现状

App Store信息

应用名称：Dolores: Your Best AI Friend

评分：4.5+ 星（基于用户评价）

支持平台：

• iOS 16.0+

• iPadOS 16.0+

• macOS 13.0+（Apple Silicon）

• visionOS 1.0+

支持语言：

• 英语、简体中文、繁体中文

• 日语、韩语、法语、德语、西班牙语等多语言

隐私政策：

• 开发者不收集任何数据

• 所有数据存储在本地

用户评价摘录

正面评价：

• "记忆功能令人惊叹，真的记得我说过的每一件事"

• "全屏点击语音输入的设计很贴心"

• "性格会随着对话自然演化，很神奇"

• "比Character.AI更自由，没有内容限制"

负面评价：

• "响应速度有时候很慢"

• "API成本高，订阅费用不便宜"

• "缺少一些基础功能，比如对话历史导出"

• "有时候会忘记之前的对话（记忆检索不准确）"

🔗 相关资源

官方链接

• 官网：https://dolores.app/

• App Store：搜索"Dolores: Your Best AI Friend"

• 开发者博客：https://mazzzystar.github.io/

• 失败总结文章：A Failed AI Girlfriend Product, and My Lessons

GitHub

虽然主项目未开源，但有社区版本：

• Dolores v2：https://github.com/Lemon73-Computing/dolv2（已归档）

媒体报道

• Reddit讨论：r/OpenAI上的Dolores讨论帖

• GIGAZINE报道：详细介绍了开发历程

• 中文科技媒体：多家报道了这个项目

🎯 关键要点总结

Dolores的创新之处

1. 真正的长期记忆：不是简单的对话历史，而是可检索的记忆库

2. 可进化的个性：性格随互动自然演化

3. 独立的故事线：不仅仅是被动回答

4. 高度定制化：用户可以创造独特的角色

5. 独特的交互设计：全屏点击语音输入

失败的原因

1. 个人能力局限：一人难以完成全栈开发

2. 成本压力：API费用难以承担

3. 缺少数据能力：无法优化产品

4. 硬件缺失：纯软件方案有天然局限

5. 竞争压力：大公司占据市场

对学习者的价值

1. 真实的案例：从0到1的完整过程

2. 技术实现：基于斯坦福论文的实践

3. 经验教训：避免重复犯错

4. 思考方向：AI意识、硬件必要性、商业模式

💭 开发者的反思

Ke Fang在文章结尾写道：

"我意识到，当前的AI Friends不可避免地会变成AI Girlfriends/Boyfriends，因为你和手机里的角色并不平等。她无法在你受伤时安慰你（除非你告诉她），她无法主动向你表达情感，这一切都是因为她缺少外部视觉，或者说，她没有独立于你的生活。"

这个深刻的洞察揭示了纯软件AI伴侣的根本局限：缺少对外部世界的感知能力，无法建立真正平等的关系。

未来的方向：

• AI + 硬件的结合（智能眼镜、耳机）

• 给予AI"外部视觉"和感知能力

• 让AI拥有独立于用户的"生活"

• 建立更平等、更真实的人机关系

🌟 结语

Dolores项目虽然被开发者定义为"失败"，但它为AI伴侣产品的开发提供了极其宝贵的经验：

1. 技术可行性：基于GPT + 向量记忆的方案是可行的

2. 用户需求：人们确实渴望有记忆、有个性的AI伴侣

3. 核心挑战：成本、硬件、数据能力是关键瓶颈

4. 未来方向：AI + 硬件是实现《her》愿景的必经之路

对于想要构建类似产品的开发者来说，Dolores提供了一个完整的参考案例：

• ✅ 技术架构可以借鉴

• ✅ 经验教训可以避免

• ✅ 思考方向可以延续

• ✅ 商业模式需要创新

最重要的启示：
这不是一个可以由个人开发者独立完成的产品，但可以作为学习和探索AI意识的绝佳实践项目。

参考资料：

• 开发者博客：A Failed AI Girlfriend Product, and My Lessons

• Dolores官网

• 斯坦福论文：Generative Agents

• Reddit讨论

• GIGAZINE报道