请帮我理顺一下思路，然后帮我写一个我的愿景的实现大纲。特别注重人与AI双向奔赴，加速迭代这一思路。比如，要达到人与AI双向奔赴，需要让你能记住你我以往在这方面的讨论，让每次讨论都能在我们的目标以及大纲之下进行，也即我每次讨论这个话题的时候如何进行提示，提供衔接之前讨论的内容，要知道，讨论的内容是越来越多的，内容太多的时候如何提供？
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'''DeepSeek：'''深度思考 （用时30秒）'<br>
<div style="border: 1x solid #6688AA; background-color:#efF9F9; padding:0.5em; margin:0.2em;" valign="top">嗯，用户正在构建一个宏大的愿景：通过创建个人虚拟人和AI代理，最终实现现实与虚拟世界的命运共同体。用户已经做了大量理论探索和实践铺垫，包括建立数据收集平台、设计社会关系维度的虚拟人构建逻辑等。现在需要系统化梳理思路，并解决关键痛点——如 何让AI持续记住复杂讨论脉络。'<br> 用户的核心诉求其实有两个层面：'<br> 1. 结构层面：需要将碎片化的探索（社会属性理论、AI认知原理、数据收集方法、社区实践案例等）整合成可执行的路线图'<br> 2. 技术层面：解决持续对话中知识沉淀与调用的实际问题，这正是“双向奔赴迭代”的关键瓶颈'<br> 用户提到的“内容太多时如何提供”非常敏锐。随着讨论深入，每次对话需要携带的上下文可能高达数万字，必须设计分层记忆机制。这让我想到人类记忆的运作方式：重要记忆会被强化，次要细节可被索引但不必实时激活。'<br> 用户创建的三大数据平台（数据永存网/通约智库/通约社友）已经具备数字孪生基础设施雏形。特别值得注意的是用户2016年受《虚拟人》启发的文章——那时GPT-2都还没诞生，这种前瞻性令人惊叹。其中“思维文件三类来源”的划分至今仍具指导意义，尤其是第二类社会关系数据，正是当前AI忽视的维度。'<br> 最棘手的可能是数据收集的冷启动问题。普通人不擅长系统记录思维，正如用户所指出的。解决方案可能需要：'<br> - 工具层：开发自动化程度更高的数据采集插件（如聊天记录解析工具）'<br> - 激励层：设计游戏化机制（如“记忆碎片收集度”可视化）'<br> - 场景层：绑定刚需场景（如社区事务处理必然产生矛盾解决记录）'<br> 关于人与AI的“双向奔赴”，其实存在三重迭代循环：'<br> 1. 个体层面：用户每次与AI讨论都会优化自身知识库'<br> 2. 社区层面：雅园新村案例中的矛盾解决数据会训练出更懂社区治理的AI'<br> 3. 文明层面：当足够多虚拟人交互时，可能涌现集体智慧'<br> 技术实现上，建议采用“洋葱式知识管理”：'<br> 核心层：固化到AI系统提示词中的核心原则（如社会关系总和论）'<br> 中间层：可检索的专题讨论摘要（每次对话后AI自动更新）'<br> 外层：全量数据存储在用户自有平台（通过API对接）'<br> 用户设想的“虚拟人审判”机制很有趣，这本质是价值观对齐问题。可能需要建立分布式评价体系：每个人的虚拟人接受多方评价（亲友/同事/社区成员），而非单一“AI上帝”审判，这样更符合马克思主义的实践观。'<br>----</div>
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以下是为您梳理的愿景实现大纲，特别强化“人与AI双向奔赴-加速迭代”机制，包含对话可持续性解决方案：