Finding Myself

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Finding MySelf Network 是一个基于 OpenAgents 架构构建的去中心化个人智能反思网络。在信息过载的时代，个人数字足迹散落在各个平台，导致自我认知碎片化。本项目通过 Agent 协作，旨在为用户提供一个“数字孪生”式的自我发现空间。 核心核心创意： 该网络模拟一个“内部委员会”，通过不同职能的 Agent 协同，将用户的 GitHub 提交记录、技术博客、社交动态等碎片信息转化为结构化的成长路径。创新场景包括：Agent 自动探测用户的技能增长点并主动发起“复盘对话”，利用 OpenAgents 的跨 Agent 协作能力，实现从“数据采集”到“深度分析”再到“反思引导”的闭环，帮助用户在数字海洋中找回自我

计划创建 3 个核心 Agent，通过 OpenAgents 提供的模块化架构进行解耦协作： Agent 角色定义： Digital Archivist (数字档案馆员): 负责全网足迹的实时探测与归档。 Growth Profiler (成长建模师): 负责对归档数据进行多维语义分析，提取性格特质与技能演进映射。 Reflective Guide (启发式向导): 负责与用户进行基于心理学范式的深度对谈，提供建议与反馈。 OpenAgents 关键特性应用： Mods (扩展模块):实现 MemoryVaultMod：用于本地加密存储敏感的个人历史数据。 实现 PersonaMod：为 Guide Agent 定制基于心理学（如大五人格）的对话人格。 事件系统 (Event System): 利用内部总线分发 FOOTPRINT_CAPTURED（足迹捕获）和 INSIGHT_GENERATED（洞察生成）事件，实现 Agent 间的异步触发与接力。 协议支持: 使用 WebSocket 提供低延迟的用户交互界面；通过 A2A (Agent-to-Agent) 协议实现 Profil

Agent A (Archivist):支持配置 GitHub GPG/RSS 地址，每 6 小时自动同步新动态。 对非结构化文本进行初步分类（技术、生活、思考）。 Agent B (Profiler):对 A 采集的文本进行 NLP 情感分析与技术关键词提取。 根据时间线生成“成长曲线图谱”，识别用户最近的专注领域与潜在倦怠点。 Agent C (Reflective Guide):提供 Web/Terminal 对话界面，支持基于 B 提供的数据进行“主题式复盘”。 实现“清晨/夜晚灵感推送”，根据用户的活跃习惯主动发起询问。 Agent 网络协作:场景流：A 捕获到连续 3 天的高强度代码提交 -> 触发 B 的压力预警事件 -> C 在次日早晨提醒用户注意休息并探讨项目进展。 Mod 实现:开发 OpenAgents-Privacy-Plugin：确保所有同步的数据在进入网络前进行本地化脱敏处理。