refactor(memory): 重构记忆系统架构,引入可配置的采样策略

将记忆系统从单一构建模式重构为多策略可配置架构,支持灵活的采样行为控制:

核心架构改进:
- 重构记忆构建流程,分离采样策略与核心逻辑
- 引入MemorySamplingMode枚举,标准化采样模式定义
- 设计插件化采样器接口,支持海马体后台定时采样
- 优化记忆处理管道,添加bypass_interval机制支持后台采样

配置系统增强:
- 新增memory_sampling_mode配置项,支持hippocampus/immediate/all三种模式
- 添加海马体双峰采样参数配置,支持自定义采样间隔和分布
- 引入自适应采样阈值控制,动态调整记忆构建频率
- 完善精准记忆配置,支持基于价值评分的触发机制

兼容性与性能优化:
- 修复Python 3.9兼容性问题,替换strict=False参数
- 优化记忆检索逻辑,统一使用filters参数替代scope_id
- 改进错误处理机制,增强系统稳定性

BREAKING CHANGE: 新增memory_sampling_mode配置项,默认值从adaptive改为immediate
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Windpicker-owo
2025-10-03 22:00:53 +08:00
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commit 1eb41f8372
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@@ -1,5 +1,5 @@
[inner]
version = "7.1.5"
version = "7.1.6"
#----以下是给开发人员阅读的如果你只是部署了MoFox-Bot不需要阅读----
#如果你想要修改配置文件请递增version的值
@@ -208,6 +208,19 @@ max_context_emojis = 30 # 每次随机传递给LLM的表情包详细描述的最
enable_memory = true # 是否启用记忆系统
memory_build_interval = 600 # 记忆构建间隔(秒)。间隔越低,学习越频繁,但可能产生更多冗余信息
# === 记忆采样系统配置 ===
memory_sampling_mode = "immediate" # 记忆采样模式hippocampus(海马体定时采样)immediate(即时采样)all(所有模式)
# 海马体双峰采样配置
enable_hippocampus_sampling = true # 启用海马体双峰采样策略
hippocampus_sample_interval = 1800 # 海马体采样间隔默认30分钟
hippocampus_sample_size = 30 # 海马体采样样本数量
hippocampus_batch_size = 10 # 海马体批量处理大小
hippocampus_distribution_config = [12.0, 8.0, 0.7, 48.0, 24.0, 0.3] # 海马体双峰分布配置:[近期均值(h), 近期标准差(h), 近期权重, 远期均值(h), 远期标准差(h), 远期权重]
# 即时采样配置
precision_memory_reply_threshold = 0.5 # 精准记忆回复阈值0-1高于此值的对话将立即构建记忆
min_memory_length = 10 # 最小记忆长度
max_memory_length = 500 # 最大记忆长度
memory_value_threshold = 0.5 # 记忆价值阈值,低于该值的记忆会被丢弃