场景需求
传统AI日程助手受限于静态时间假设,无法动态适应时区变化、会议延期等实时场景,导致提醒错乱和议程冲突。
整合实施方案
- 时间感知层スルー
GET /sse
订阅流式时间事件,使用EventSource
建立持久化连接 - 业务逻辑层:在添加日程时调用
computeTimeSlots
方法,自动避开用户所在时区的非活跃时段(如23:00-6:00) - 异常处理层:当时区变更或夏令时切换时,触发
rescheduleAll
工作流批量调整提醒时间
效果增强技巧
结合用户行为日志训练LSTM模型,预测最佳提醒时间(如提前15分钟给频繁迟到的用户)。使用@scheduled(cron="0 0 * * * ?")
实现每日时间基线校准。
この答えは記事から得たものである。時間の経過 MCP:言語モデリングのための時間認識と計算能力を提供するサービスについて