在调用阿里和ModelScope上的通义模型时，名字有差异会导致调用 失败，依旧需要手动调整。这个和之前设计的差不多，计算功能的工具，方便后续自己LLM调用提高准确度。react的特点就是能够调用外部工具，并且通过提示词实现思考-行动-观察情况- 重复行为。比较方便的是只要导入第三方库进行继承，后续都只要在此基础上进行类的设定 即可。直接调用多个api来实现大范围的信息搜集，不过一般还是用这种允许

我们常见的解决信息来源或者不精准的问题，在之前的学习中提到可以引入一些外部搜索的多源API或者建立一些tools来解决，但对于宽泛搜索的不精确以及搜索源对于目标信息的查找失败问题仍然存在，于是可以采用用户提供特殊信息来作为LLM检索的额外信息库，实现检索的特定化。并且将记忆分为工作、情景、感知、语义，每一种的区分标准、留存程度判定、转化条件（短期记忆转变为长期记忆）都比较清楚，相比于单纯基于文本数

摘要：本次更新聚焦于将「维度提取与主题修正系统」转化为可坚持的日常习惯，核心改进是新增桌面提醒系统(DesktopReminder)。通过tkinter实现160x160提醒窗口，配合Windows任务计划程序实现每天23:30自动弹出提醒，点击后一键进入日报写作流程。同时优化了三个关键环节：1)改进维度提取方法，加入Few-Shot示例提升主题级提取质量；2)优化主题管理交互，支持批量选择操作；

本文提出优化个人化信息系统的方案，重点解决搜索结果与用户兴趣匹配度不足的问题。通过引入LLM技术，系统新增两大功能：1）从用户报告中自动提取高频维度（如健康、工作等）；2）基于维度分析自动修正YouTube搜索主题。系统提供交互式确认机制，用户可审核修正建议后更新配置文件。优化后的系统能动态跟踪用户兴趣变化，使信息获取更精准个性化。测试显示，单条日报即可触发维度分析和主题修正建议，验证了方案的可行

本文提出构建个人认知与决策支持系统，通过MCP协议实现可控的外部信息获取。系统核心不是收集更多信息，而是将外部信息与个人关注主题对齐筛选，形成可复盘的结构化数据。技术实现上复用开源PersonalizationMCP项目，接入YouTube API并添加个人化筛选逻辑（主题定义、白名单、时间窗口等），最终输出受控的每日Top3信息信号。MCP协议解决了工具集成、能力扩展和智能体协作问题，通过标准化