Personal AI Assistant
🇹🇭 ภาษาไทย
Category ของ AI tools ที่ออกแบบมาให้เป็น always-on assistant สำหรับคนๆ เดียว — ต่างจาก enterprise AI tools หรือ shared chatbots ตรงที่ถูก configure ให้รู้จักเจ้าของ รู้จัก context ของชีวิตและงาน และตอบสนองผ่าน channels ที่เจ้าของใช้จริงๆ
ลักษณะสำคัญ
| มิติ | คำอธิบาย |
|---|---|
| Single-user | configure สำหรับคนๆ เดียว ไม่ใช่ shared instance |
| Always-on | รันเป็น daemon/service ไม่ใช่ on-demand call |
| Channel-native | ตอบบน channels ที่เจ้าของใช้อยู่แล้ว |
| Persistent identity | agent รู้ว่าตัวเองคือใครผ่าน schema files |
| Local-first (อุดมคติ) | รันบนเครื่องตัวเอง ข้อมูลไม่ออกไปนอก |
Schema Pattern
| ระบบ | Schema File | หน้าที่ |
|---|---|---|
| OpenClaw | AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md | identity, personality, tool access |
| LLM Wiki Pattern | CLAUDE.md | wiki conventions, workflows, rules |
| TradingView MCP | CLAUDE.md | decision tree สำหรับ 78 tools |
Pattern: ทุกระบบที่ต้องการให้ LLM behave อย่าง consistent ข้าม sessions จะใช้ persistent text schema files เป็น “constitution” ของ agent
Personal AI Stack
OpenClaw ← Interaction layer (channels, voice, canvas)
MemPalace ← Memory layer (conversation recall)
LLM Wiki ← Knowledge layer (curated synthesis)
MiroFish ← Prediction layer (what-if simulation)
Related
- OpenClaw — ตัวอย่างหลักของ personal AI assistant
- MemPalace — memory layer
- LLM Wiki Pattern — knowledge layer
- MiroFish — prediction layer
🇬🇧 English
A category of AI tools designed to be an always-on assistant for a single person — as opposed to enterprise AI tools or shared chatbots. Configured to know its owner, understand the context of their life and work, and respond through the channels they actually use.
Key Characteristics
| Dimension | Description |
|---|---|
| Single-user | Configured for one person, not a shared instance |
| Always-on | Runs as a daemon/service, not an on-demand call |
| Channel-native | Responds on the channels the owner already uses |
| Persistent identity | Agent knows who it is via schema files |
| Local-first (ideal) | Runs on your own machine; data doesn’t leave |
The Schema File Pattern
What makes a personal AI assistant different from a generic chatbot is persistent instructions that tell the agent who it is across every session:
| System | Schema File | Purpose |
|---|---|---|
| OpenClaw | AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md | Identity, personality, tool access |
| LLM Wiki Pattern | CLAUDE.md | Wiki conventions, workflows, rules |
| TradingView MCP | CLAUDE.md | Decision tree for 78 tools |
Observed pattern: Every system that needs consistent LLM behavior across sessions uses persistent text schema files as the agent’s “constitution.” This is emerging as a cross-system standard.
Personal AI Stack
| Layer | Tool | Responsibility |
|---|---|---|
| Interaction | OpenClaw | Channels, voice, canvas, multi-agent routing |
| Memory | MemPalace | Verbatim conversation recall |
| Knowledge | LLM Wiki Pattern | Curated, compiled synthesis |
| Prediction | MiroFish | What-if simulation, forecasting |
The four layers address different questions: How do I interact with AI? What can AI remember? What does AI know? What can AI predict for me? — none competes; each fills a different gap.