我做了一个基于心理测评和场景记忆的 AI 伴侣产品 CandyAI

背景

CandyAI 是一个 AI 伴侣产品，但它的核心不是单轮聊天，而是通过心理测评、角色生成、场景聊天和记忆压缩，构建一个能持续陪伴用户的关系体验。

产品目标是：生成一个与用户三观一致、能够情感共鸣的 AI 伴侣。

产品链路

完整链路如下：

首页开始旅程 -> 三份心理测评 -> 生成测评报告 -> 填写基础资料 -> 生成伴侣角色 -> 预览角色 -> 助记词登录 -> 场景聊天 -> 基于对话切换新场景。

三份心理测评

第一份是施瓦茨价值量表，用来理解用户的底层价值观。

第二份是大五人格量表，用来理解用户的人格特征。

第三份是亲密关系经历量表，用来理解用户的情感依恋模式和舒适相处方式。

这三份测评不是一次性的 onboarding，而是贯穿角色生成、聊天风格、场景推进和记忆筛选的底层人格引擎。

角色生成原则

伴侣的外貌、经历、职业、兴趣爱好可以由系统随机生成。

但伴侣的价值观、人格特征和亲密关系行为方式必须由用户测评结果约束。

一句话：外在可以随机，内在必须匹配。

场景聊天

CandyAI 的聊天不是一个固定聊天室。

系统会初始化一个随机场景，用户和伴侣在场景中聊天。聊天过程中，用户可以自然提出新场景，比如约伴侣去迪士尼。

点击切换场景后，系统会分析当前对话，生成新的场景标题、背景图、开场白和氛围描述。

这样可以让关系像连续经历一样推进，而不是停留在问答。

记忆压缩

当前策略是保留最近 30 条聊天记录。

当切换场景，或者当前场景聊天超过 30 条时，触发记忆压缩。

压缩时不是统一摘要，而是根据用户测评结果决定优先保留什么。

价值观测评影响系统优先记住用户的原则、判断标准、长期目标和人生排序。

大五人格测评影响系统优先记住用户的表达习惯、压力反应、行动风格和职业偏好。

亲密关系测评影响系统优先记住用户的安全感来源、边界需求、依恋触发点和被安慰方式。

记忆压缩的目标不是复述聊天内容，而是在有限上下文里保留对关系继续发展最重要的信息。

隐私和登录

CandyAI 不使用手机号和邮箱登录。

创建角色后，系统给用户生成 12 个词的助记词。用户凭助记词登录。

系统不保存助记词，只保存由助记词推导出的公钥。敏感数据遵循公钥加密、私钥解密。

总结

CandyAI 不是要做一个更会说甜话的聊天机器人，而是尝试把心理测评、人格匹配、场景推进和个性化记忆结合起来，做一个更像连续关系的 AI 伴侣。

体验地址：CandyAI - 与你三观一致、情感共鸣的AI伴侣