老人陪伴助手是一个面向 60 岁以上老年人的智能陪伴 Web 应用, 以语音交互为主,围绕闲聊陪伴、生活提醒、紧急预警和家属协同 构建完整闭环。
当前仓库对应的是 v1 可运行基线:前端采用 React + TypeScript,
后端采用 Node.js + Express,数据层基于 SQLite。在此基础上,
项目正在向内部下一代架构 GoldenAge Guardian(金色年华守护者)
演进,目标是从“被动对话”升级为“主动感知”的养老守护系统。
- 面向独居或白天独居老人,降低孤独感与突发风险处置门槛
- 通过语音优先的交互方式,提升老人对数字产品的可用性
- 通过提醒、风险识别和家属侧追踪能力,形成照护闭环
- 语音对话:支持 STT、AI 回复和 TTS 播报
- 智能提醒:支持吃药、喝水、复诊等提醒能力
- 紧急模式:支持高风险关键词检测、SOS 页面和紧急联系人流程
- 家属后台:支持查看摘要、提醒记录和应急事件
- 轻量部署:支持本地启动与 Docker 部署
- 主动感知:从被动回复升级为持续风险感知与上下文回溯
- 多智能体协同:引入 Supervisor + 核心业务 Agent 的任务分发模型
- 分层记忆:构建热记忆、长程记忆、事实库和本地灾备
- 医学 RAG:通过受控知识库约束健康类回答与预警逻辑
- 工程化增强:补足可观测性、安全沙箱与异步通知闭环
- 闲聊陪伴:通过温和、自然的语音对话缓解孤独感
- 健康关注:围绕身体不适表达与风险信号进行非诊断式关注与提示
- 紧急预警:对高风险表达进行分级响应,必要时触发求助流程
- 生活助记:围绕吃药、喝水、复诊等场景建立提醒闭环
- 家属协同:让家属查看摘要、提醒执行情况与异常事件记录
- 前端:
React 18、TypeScript、Vite、TailwindCSS、PWA - 后端:
Node.js、Express - 数据:
SQLite (better-sqlite3) - 语音:
Web Speech API - AI:
OpenAI 兼容 API / 内置回复引擎 - 部署:
Docker + Nginx
- 感知层:语音输入、文字输入,以及可扩展的多终端接入能力
- 编排层:基于
Spring AI Advisor链或类LangGraph状态机,由 Supervisor 统一分发到陪伴智能体、健康哨兵、生活助手 - 执行层:医学 RAG 检索、提醒调度、通知联络、天气查询等工具适配与安全沙箱
- 数据层:
Redis + PostgreSQL/pgvector + 结构化事实库 + 本地灾备
建议阅读顺序:
- 先看
README了解项目现状与目标态 - 再看
docs/PRD.md了解业务场景、能力边界与路线图 - 最后看
docs/architecture/goldenage-guardian.md理解下一代系统设计
- Node.js 20+
- npm 9+
# 克隆项目
git clone https://github.com/systemt1st/laorenpeiban.git
cd laorenpeiban
# 首次启动会自动安装依赖,并在缺少配置时创建 server/.env
./start.sh
# 停止服务
./stop.sh
# 重启服务
./restart.sh前端访问 http://localhost:5173,后端 API 在 http://localhost:8004。
docker-compose up -d访问:
http://your-server-ip
├── docs/
│ ├── PRD.md
│ └── architecture/
│ └── goldenage-guardian.md
├── client/
│ ├── src/
│ │ ├── components/
│ │ ├── hooks/
│ │ ├── pages/
│ │ ├── services/
│ │ ├── stores/
│ │ ├── types/
│ │ └── utils/
│ └── public/
├── server/
│ └── src/
│ ├── middleware/
│ ├── models/
│ ├── routes/
│ ├── services/
│ └── utils/
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
└── nginx.conf
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| PORT | 服务端口 | 3001 |
| AI_API_KEY | AI API 密钥 | - |
| AI_API_BASE_URL | AI API 地址 | https://api.openai.com/v1 |
| AI_MODEL | AI 模型 | Qwen/Qwen3.5-4B |
| DB_PATH | 数据库路径 | ./data/companion.db |
- Phase 1:迁移到
PostgreSQL + Redis,建立分层记忆与持久化基座 - Phase 2:引入工具调用,落地提醒、预警、通知等闭环动作
- Phase 3:引入 Supervisor 模式,完成多 Agent 分流与协同编排
- Phase 4:补齐
Kryo + 本地文件灾备与极端环境鲁棒性能力
MIT