perf(memory): 微调了一下记忆裁判的提示词

src/memory_graph/unified_manager.py

@@ -334,7 +334,7 @@ class UnifiedMemoryManager:
 
 **核心原则：**
 - **适当检索长期记忆有助于提升回复质量。** 当对话涉及到特定话题、人物、事件或需要回忆过去的经历时，应该检索长期记忆。
-- **简单的闲聊和打招呼通常不需要长期记忆。** 如"你好"、"哈哈"、纯表情互动等。
+- **判断标准：** 只有当现有记忆无法理解用户意图，或无法形成基本、连贯的回复时，才认为“不充足”。检索长期记忆耗时。除非有需要，否则不要检索。
 - **如果用户在讨论某个具体话题，即使现有记忆有一些相关信息，也可以检索长期记忆来补充更多背景。**
 
 **用户查询：**
@@ -349,16 +349,16 @@ class UnifiedMemoryManager:
 **评估指南：**
 1.  **分析用户意图**：用户在聊什么？是简单闲聊还是有具体话题？
 2.  **检查现有记忆**：
-    -   如果是纯闲聊（"你好"、"哈哈"、表情）→ 现有记忆充足
-    -   如果涉及具体话题（人物、事件、知识）→ 考虑检索长期记忆
-    -   如果用户提到过去的经历或需要回忆 → 需要检索长期记忆
+    -   对于闲聊、打招呼、无特定主题的互动 → 现有记忆充足 (`is_sufficient: true`)。
+    -   如果涉及具体话题（人物、事件、知识），但现有记忆能提供基本信息 → 现有记忆充足 (`is_sufficient: true`)。
+    -   仅当用户明确问及过去的特定事件，或当前信息完全无法理解用户意图时 → 现有记忆不充足 (`is_sufficient: false`)。
 
 **输出格式（JSON）：**
 ```json
 {{
   "is_sufficient": true/false,
   "confidence": 0.85,
-  "reasoning": "在这里解释你的判断理由。例如：‘用户只是在打招呼，现有记忆已足够’或‘用户问到了一个具体的历史事件，需要检索长期记忆’。",
+  "reasoning": "在这里解释你的判断理由。例如：‘用户只是在打招呼，现有记忆已足够，无需检索长期记忆。’或‘用户问到了一个具体的历史事件，现有记忆完全没有相关信息，必须检索长期记忆。’",
   "missing_aspects": ["缺失的信息1", "缺失的信息2"],
   "additional_queries": ["补充query1", "补充query2"]
 }}