现状
VoiceAnalyzer::fingerprints_ 是 std::map<std::string, VoiceFingerprint>，进程重启后全部丢失，需从对话轮次重新计算。
当前取舍
- 算法是确定性启发式（不用 LLM），重新计算成本极低（10 句即可生成）
- 持久化反而引入"存储指纹 vs 实际对话不同步"的一致性问题
update() 每次覆盖旧指纹，持久化没有增量价值- 定位是即时分析工具，不是长期存储
升级触发条件
如果需要跨 session 保留指纹历史趋势、或者在大型世界中减少重复计算开销，可以添加 JSON 文件持久化（路径：worlds/{world_id}/voice_fingerprints/{agent_id}.json）。
现状
VoiceAnalyzer::fingerprints_是std::map<std::string, VoiceFingerprint>，进程重启后全部丢失，需从对话轮次重新计算。当前取舍
update()每次覆盖旧指纹，持久化没有增量价值升级触发条件
如果需要跨 session 保留指纹历史趋势、或者在大型世界中减少重复计算开销，可以添加 JSON 文件持久化（路径：
worlds/{world_id}/voice_fingerprints/{agent_id}.json）。