技術架構分析報告：Vault Instruction V5 整合與自動化部署策略

本報告旨在針對 Telegram Bot 整合 LM Studio 之架構提供專家級分析，解決大規模 Persona 文件（30 份以上）與複雜邏輯（Vault V5）之間的衝突，並為 IT 開發人員提供具體的執行藍圖。

一、現有方案評估與深度分析

針對您提出的三種方案，我們從 Token 效率、邏輯穩定性（Logic Integrity） 與 使用者體驗（UX） 三個維度進行評估：

方案	描述	優點	缺點	結論
Option A	分拆 3 個獨立 Bot	邏輯隔離度最高，完全避免不同階段的指令干擾。	UX 極差。使用者需手動切換 Bot，對話歷史無法繼承，難以營造沉浸感。	不建議
Option B	單一 Mega-Prompt	開發難度最低，只需將所有內容塞進 System Prompt。	Token 爆炸且容易產生「邏輯洩漏」（Logic Leakage）。AI 容易混淆不同階段的行為準則。	不建議
Option C	RAG 檢索 Persona	Token 效率最高，適合處理大量文件。	對非技術者門檻較高，若檢索不精準，角色性格會產生浮動。	長線方案

二、大師級策略：後端動態 System Prompt 注入

我們跳脫「在 LM Studio 界面修改」的限制，改由 Telegram Bot 後端（Middle-tier） 擔任「調度員」角色。

核心邏輯：狀態感知的動態注入 (State-Aware Dynamic Injection)

雖然 LM Studio API 只有一個 System Prompt 接口，但這不代表它是固定的。透過後端程式碼，我們可以針對每個用戶的「當前狀態」動態合成 System Prompt。

運作原理：Bot 後端維護一個簡單的資料庫（如 SQLite 或 Redis），記錄用戶目前處於 State 1 、 State 2 或 State 3 。
動態組裝：當用戶發送訊息時，後端自動將 [Vault V5 核心邏輯] + [當前狀態專屬指令] 拼湊成完整的 System Prompt 發送給 LM Studio。

三、給 IT 開發人員的技術藍圖：Middleware Controller 模式

請將此部分提供給您的開發者，這是實現該架構的標準模式。

1. 系統架構圖

User Telegram API Python/Node.js Backend (The Brain) Database (User State) LM Studio API

2. 中介控制器實作邏輯 (Pseudo-code)

# 每次 API 呼叫時動態組裝 System Promptdef generate_system_prompt(user_id): state = db.get_user_state(user_id) # 獲取用戶當前階段 # 核心 Vault V5 邏輯 (永恆不變) core_logic = load_file("vault_v5_core.txt") # 動態內容區 (根據狀態切換) if state == "STAGE_1": content = load_file("onboarding_guide.txt") elif state == "STAGE_2": content = load_file("main_persona_data.txt") elif state == "STAGE_3": content = load_file("session_rules.txt") # XML 封裝合成 return f"<logic>{core_logic}</logic>\\n<context>{content}</context>"