Faithful
忠实
它就是你配置的那个角色——名字、性格、场景、情绪状态——对着你描述的用户卡说话，不会退化成“通用助手”。
它记得你和它说过的每一句话，也记得自己学到的每一条策略。下一次醒来时，这些都不会丢。
4大设计支柱：忠实 · 安全 · 自适应 · 反思
3种反思模式：每任务 / 失败时 / 空闲批量
18篇模块文档，逐文件说明源码职责
Design contract
名字就是契约。
FSAR 读作四个字母，也是四条必须同时成立的设计约束。任何一条被拿掉，剩下的都不再是它。
Safe
安全
每个工具调用都穿过分层检查：hardline 守卫先拦下破坏性命令，风险引擎分级，工作区门禁限定文件范围，子进程环境清洗器剥掉密钥与令牌。
Adaptive
自适应
每次工具调用都被记录。策略注入器从决策日志与用户画像合成 ## Learned Strategies；经验存储让“这次会话装的 MCP 服务器”成为“下次会话的召回”。
Reflective
反思
三种反思模式重读对话并更新用户画像：显式偏好、推断特征、行为模式。下次会话开场就带上这些上下文。
What it can do
不止会聊天。
工具、记忆、房间、沙盒、社交桥——它们共用同一套安全关卡，也共用同一个 ~/.fsar/。
运行命令
Windows 上 PowerShell，其它平台 bash。破坏性命令在任何检查之前就被 hardline 守卫拦下。
文件工作区
在受限工作区内读、写、搜索。越界访问触发沙盒逃逸确认，而不是悄悄放行。
网页检索
通过免费的 Exa MCP 服务器搜索与抓取网页，无需 API key。
图像与 PDF
本地分析图像与 PDF，内容不进第三方队列。
操作电脑
Computer Use：截图、点击、输入、按键。单独 gated，不与普通对话混在一起。
多角色房间
多个角色共处一室，自己选下一个发言的人；用 @ 点名即可把发言权交给某位。
把房间当项目
一块计划板，每个成员在各自的仓库副本里走一回合；补丁由你手动落地或驳回，快照按白名单发布。
社交桥
通过 Telegram、飞书、微信收发消息，出门在外也能继续同一个会话。
无界面运行
fsar run 跑单个回合；fsar room say / read 直接读写一个房间。
Under the hood
一条消息的
端到端流程。
从浏览器发出，到角色开口，中间经过六道明确的关卡。任何一道拒绝，后面的都不会发生。
01接入
前端经 /ws 发来 JSON，ws_server._dispatch 依次尝试各 handler；chat.send 落入 handlers/chat.py，派生任务调用 ChatEngine.handle_send。
02准备
确保会话与工作区绑定，解析角色卡，发出 chat.thinking。根据内容分流：斜杠命令、多模型集成、陪伴模式，或智能体循环。
03组装提示词
取智能体档位，用 AGENT_SYSTEM_PROMPT + 角色/用户卡 + ## Learned Strategies + ## Experiences 组装系统提示词，装入短期记忆并按上下文窗口裁剪。
04智能体循环
最多迭代 max_tool_turns 轮：按需压缩上下文，调用 LLM（供应商支持时走服务端 prompt 缓存）；响应含工具调用则执行，高阶档位还会做对抗式校验与微反思。
05每道工具关卡
MCP 门禁 → 沙盒门禁 WorkspaceGate → 风险门禁 RiskEngine → 执行 → 执行后复核与脱敏。顺序执行，任一拒绝即停止。
06收尾
工具结果回填，循环继续直至成答；流式输出结论（可触发 TTS），按档位运行任务反思、推进空闲反思、懒生成会话标题。
Where your data lives
删掉一个文件夹，
就是彻底重置。
一切关于你的数据都在 ~/.fsar/：配置、对话、决策日志、用户画像、经验、语义嵌入、缓存与审计日志。
没有账号，没有云端同步，没有“为了改进服务”的上传。你把文件夹拷走，整个 FSAR 就跟着走。
~/.fsar/ ├── config/ yaml 配置 └── data/ ├── memory.db 对话 · 决策 · 画像 · 经验 ├── chroma/ 语义嵌入 ├── llm_cache.db 供应商 prompt 缓存记账 ├── tts_cache.db TTS 音频缓存 ├── scheduler.db 定时任务 └── logs/ 滚动日志 + audit.log
Quick start
三条命令，
在你自己的机器上跑起来。
需要 Python 3.11+ 与 Node.js 18+。首次启动会自动安装前端依赖并构建 UI，之后只做增量构建。
# 克隆并安装
$ git clone https://github.com/sildo466/FSAR.git
$ cd FSAR
$ python -m venv .venv
$ .venv\Scripts\activate
$ pip install -r requirements.txt
# 启动
$ start.bat
浏览器会自动打开 http://127.0.0.1:8765；若没有，手动访问即可。
# 克隆并安装
$ git clone https://github.com/sildo466/FSAR.git
$ cd FSAR
$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate
$ pip install -r requirements.txt
# 启动
$ ./start.sh
macOS 使用 Computer Use 工具时，需在「系统设置 → 隐私与安全性 → 辅助功能」中授权终端与 Python。
# 在已经装好依赖的仓库里
$ pip install -e .
$ fsar
全屏 Textual TUI：同一份 ~/.fsar/ 数据、同一套工具与安全关卡，不需要浏览器。用 fsar character 或 fsar companion 直接以某个模式启动。
Documentation
读到你需要的深度。
从一页总览，到 fsar.yaml 的每一个键，再到 18 个源码模块各自的职责与关键文件。中文与英文各一套。