展示HN：我构建了一个AI代理来对我大喊关于我的ADHD

一位患有ADHD的开发者分享了他构建AI代理“hex”的历程，旨在帮助自己应对注意力缺陷带来的挑战。hex不仅仅是一个任务管理工具，而是一个集成了多种功能的复杂系统，其设计理念是为用户提供全方位的支持，以减少ADHD带来的日常困扰。

hex的核心工具箱包括日历管理、任务处理、知识库访问、网络搜索、浏览器操作、语音输出和Telegram界面。具体来说，hex通过FastMail的日历功能读取和处理日程事件，并计划迁移到FastMail的MCP服务器以获得更好的集成。任务管理方面，hex使用Todoist的MCP服务器，并过滤掉目标工具以减少干扰。知识库方面，hex能够查询用户的Obsidian笔记库，尽管在开发中使用了Obsidian CLI，但未来计划采用NotesMD CLI等替代方案。网络搜索和内容抓取通过Defuddle和Kagi的MCP服务器实现，确保信息的时效性。浏览器操作基于Playwright和headless Chromium，用于需要“看到”网站内容的场景。语音输出使用KittenTTS，而Telegram界面则利用aiogram库，并受益于最新Bot API中的富消息功能。

为了提高效率和减少上下文污染，hex采用了多层次的记忆系统：滑动上下文记忆结合摘要、Qdrant向量存储用于事实和临时记忆，以及SQLite偏好存储。工具子代理机制确保工具调用不会耗尽主上下文，而专家系统则通过独立的次级提示运行，用于处理特定领域的请求，如健康或职业咨询。此外，hex还具备技能系统，能够根据触发词加载额外的提示上下文。

专家系统之一是Freya，专注于健康、睡眠和训练数据。Freya通过分析Apple Watch和AutoSleep的数据，结合用户的每日健康记录，提供关于恢复状态和当天表现的洞察。其分析风格直接、数据驱动，避免空洞的鼓励，而是提供基于数据的行动建议。另一个专家系统Carrie专注于职业策略和求职，帮助用户筛选远程工作机会，过滤掉不符合条件的职位，并给出申请建议。Carrie特别强调应用斯多葛哲学，专注于可控因素，同时保持对现实的客观评估。

物理集成方面，hex通过“Watcher”设备实现面部识别和语音交互。Watcher是一个基于ESP32的定制设备，通过摄像头定期捕捉图像，与参考图像进行面部匹配，然后触发代理进行推理并通过TTS输出语音提醒。然而，目前的实现仍不完善，存在高延迟、流程复杂等问题，作者甚至将其描述为“鲁布·戈德堡机器”。尽管如此，Watcher仍是项目中的一个重要尝试，旨在通过物理提醒来克服ADHD带来的忽视消息的倾向。

作者在实际使用中取得了显著收益。hex帮助他充分利用Obsidian知识库填补信息空白和进行事实核查，同时与Carrie协同过滤不合适的求职岗位，并优化日程安排。例如，hex能自动识别会议冲突，建议移除过时任务，并根据当日状态推荐优先级。不过作者也坦承，并非所有功能都完美运行，项目仍有很大改进空间。

回顾项目，作者总结了几个关键教训。首先，他强烈建议避免使用DeepSeek-V4模型，因为其标签泄露问题导致大量麻烦，并指出这是一个已知的广泛问题。其次，如果条件允许，他更倾向于在本地运行模型以减少依赖外部服务，但这需要昂贵的硬件支持。未来计划包括转向本地模型，并进一步完善Watcher的集成。

总体而言，hex已成为作者日常生活中不可或缺的工具，尤其是在求职期间帮助筛选和跟踪申请。尽管项目仍在开发中，其设计理念和技术实现为其他ADHD患者或AI爱好者提供了有价值的参考，展示了AI辅助生活的潜力。