ADeus：用开源硬件把"记忆"穿在身上

一枚别在衣领上的 AI，正在悄悄改写人类记录生活的方式

想象一下：你在咖啡馆和客户进行一场关键谈判，ADeus 安静地挂在你的衣领上，实时记录着对话的每一个字。谈判结束回到家，打开手机 APP，AI 已经帮你整理出了谈判要点、承诺事项和待跟进问题——它甚至能结合过去一周的所有对话，帮你分析对方的谈判风格和潜在顾虑。

这不是科幻。ADeus（拉丁语"告别"+"上帝"的合成词）正让这件事成为现实。

开源可穿戴 AI 的诞生：一个人对抗科技巨头的故事

2024 年 1 月，开发者 Adam Cohen Hillel 在 GitHub 上传了 ADeus 的第一版代码。这个出生于以色列的独立开发者想解决一个他亲身经历的痛点：现有的 AI 助手（无论是 Siri、Alexa 还是 ChatGPT）都有一个致命缺陷——它们不知道你今天早上说了什么、听到了什么。

"Personal AI 会成为我们生活的一部分，它们会像最亲密的朋友一样了解我们。正因如此，我们才必须确保 ADeus 完全开源，让你真正拥有自己的数据。" —— Adam Cohen Hillel

ADeus 的命名暗藏深意：拉丁语中"A Deo"意为"来自上帝"，而"Adeus"在葡萄牙语中是"再见"——既暗示这款设备将"永远在线"陪伴你（告别孤独），也隐含着"向数据垄断说再见"的宣言。

最新动态：2024 年 4 月，Adam 将 ADeus 的活跃开发转移到了 BasedHardware/Friend 仓库，并建立了 Discord 社区。这意味着 ADeus 作为实验性项目已经完成历史使命，但其核心理念和技术方案已被新项目继承和发扬。

三部分协同：硬件捕捉、云端理解、移动端交互

ADeus 的架构精妙地分为三个层次，每一层都有明确职责：

1. 硬件设备层：挂在衣领上的"耳朵"

ADeus 支持多种硬件平台，构建了一个从入门到进阶的硬件矩阵：

设备	芯片	特点	适合人群
ESP32-C3	RISC-V 单核	成本最低（~5美元），WiFi 直连	入门玩家
Raspberry Pi Zero W	ARM11	算力强，可运行完整 Linux	进阶用户
Coral AI	Google Edge TPU	ML 推理加速，低功耗	追求隐私本地化

固件使用 ESP-IDF 框架编写（部分设备），支持：

• 连续音频录制并流式传输到后端
• 本地降噪预处理
• 电池状态监控（ESP32-C3 版本）

不过目前所有设备都依赖 WiFi 连接——这意味着它还不是真正的"移动可穿戴"。TODO 清单中明确列出了 Bluetooth 和 4G 模块的支持计划，但尚未实现。

2. Supabase 云端：你的私有 AI 大脑

所有录音数据经过 WiFi 上传后，在用户自建的 Supabase 实例中进行处理：

音频流 → Whisper API 转写 → Embeddings 生成 → Supabase 向量存储 → LLM 检索增强生成 → 回复推送

这里有几个关键设计值得注意：

• RAG（检索增强生成）：不是简单地将历史对话灌给 LLM，而是通过向量数据库检索相关片段，实现"有记忆的对话"。用户可以问"上周三我和李总聊了什么"，AI 精确召回。

• 自托管数据：所有数据存储在用户自己的 Supabase 实例中，没有中间商。这意味着：

  • 不用担心科技巨头监听
  • 数据完全自主可控
  • 可以接入本地 Ollama 运行完全离线的 LLM

• Whisper 依赖云端 API：目前转写依赖 OpenAI Whisper（付费），TODO 中计划支持本地 Ollama 方案替代。

Supabase 还承担了身份认证（通过 Supabase Auth）和实时订阅（聊天消息推送）功能。

3. 移动/Web APP：对话即交互

APP 使用 Next.js 14 构建，通过 Capacitor 一次开发同时输出 iOS 和 Android 原生应用：

前端技术栈非常现代：

• Tailwind CSS + Radix UI 构建 UI 组件
• Framer Motion 实现流畅动画
• React Query 管理服务端状态
• Supabase Realtime 实现聊天消息的实时推送
• Sonner 作为 Toast 通知库

代码组织采用标准的 Next.js App Router 结构，app/ 目录包含 src/ 组件、public/ 静态资源和平台特定配置。

上手体验：跨越三道门槛才能用

硬件门槛：需要购买/准备 ESP32-C3 开发板或树莓派，并具备基本的硬件焊接和配置能力（部分版本需要连接电池模块）。

软件门槛：需要自己搭建 Supabase 实例、配置数据库 Schema、设置 Supabase Auth 认证，手动运行 SQL 迁移脚本。官方文档提供了逐步指南，但对新手仍有一定挑战。

配置门槛：需要申请 OpenAI API Key（Whisper 费用）或自建 Ollama 服务，还需要配置 Supabase URL 和 anon Key。

适合人群：有一定开发经验的 AI 爱好者、电子爱好者、隐私至上的技术从业者。 不适合：追求开箱即用、对命令行有恐惧心理的普通用户。

已知的局限：不回避问题才是开源精神

ADeus 的 TODO.md 坦诚列出了项目的已知问题：

• Whisper 幻觉：当音频质量差时，Whisper 可能"脑补"出"YouTube 式"的文字（"感谢观看"、"订阅频道"），污染数据库。这是当前最大的体验痛点。
• 无电池版本：目前部分硬件配置仍需外接电源，便携性受限。
• Supabase RLS 未完全配置：写入数据的 Row Level Security 规则可能存在漏洞，不适合直接暴露在公网。
• DNS 冷启动慢：从零启动时，Supabase DNS 解析需要 2-3 次重试才能成功。
• WiFi 依赖：设备必须连接 WiFi，不能真正自由移动。

开源可穿戴 AI 的行业意义

ADeus 的出现恰逢其时。2024 年是 AI 硬件元年——Rabbit R1、Humane Pin、Meta Ray-Ban 智能眼镜纷纷登场，但它们清一色是闭源商业产品。ADeus 则代表了一条截然不同的路线：

1. 数据主权：用户掌控自己的每一秒录音，每一段对话，不存在平台绑架风险。
2. 社区共建：从 ESP32 到树莓派到 Coral AI，多种硬件方案均由社区贡献，迭代速度超过任何单一公司。
3. RAG 范式验证：证明了 Personal AI 的核心不在于硬件，而在于长期记忆的检索机制——这也是当前所有大模型产品的核心瓶颈。
4. 技术路径参考：ADeus 证明了一个非专业团队完全可以用开源工具构建完整的"感知-理解-对话"闭环。

虽然 ADeus 本身已停止活跃开发，但其 fork 项目 BasedHardware/Friend 正在快速推进。核心代码已迁移到新仓库，并建立了 Discord 社区继续迭代。如果你对开源 AI 可穿戴感兴趣，直接跟进 Friend 项目是更好的选择。