feat: 采用三层内存系统实现统一内存管理器

- 添加了UnifiedMemoryManager，以整合感知层、短期记忆层和长期记忆层。
- 实现了初始化、消息添加和内存搜索功能。
- 引入了记忆从短期存储到长期存储的自动转移机制。
- 开发了用于结构化内存表示的内存格式化工具。
- 增强日志记录功能，以便在内存操作过程中更好地进行追踪。

src/memory_graph/utils/memory_formatter.py

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+"""
+记忆格式化工具
+
+提供将记忆对象格式化为提示词的功能，使用 "主体-主题(属性)" 格式。
+"""
+
+from src.memory_graph.models import Memory, MemoryNode, NodeType
+from src.memory_graph.models import ShortTermMemory
+
+
+def get_memory_type_label(memory_type: str) -> str:
+    """
+    获取记忆类型的中文标签
+
+    Args:
+        memory_type: 记忆类型（英文）
+
+    Returns:
+        中文标签
+    """
+    type_mapping = {
+        "事实": "事实",
+        "事件": "事件",
+        "观点": "观点",
+        "关系": "关系",
+        "目标": "目标",
+        "计划": "计划",
+        "fact": "事实",
+        "event": "事件",
+        "opinion": "观点",
+        "relation": "关系",
+        "goal": "目标",
+        "plan": "计划",
+        "unknown": "未知",
+    }
+    return type_mapping.get(memory_type.lower(), memory_type)
+
+
+def format_memory_for_prompt(memory: Memory | ShortTermMemory, include_metadata: bool = True) -> str:
+    """
+    格式化记忆为提示词文本
+
+    使用 "主体-主题(属性)" 格式，例如：
+    - "张三-职业(程序员, 公司=MoFox)"
+    - "小明-喜欢(Python, 原因=简洁优雅)"
+    - "拾风-地址(https://mofox.com)"
+
+    Args:
+        memory: Memory 或 ShortTermMemory 对象
+        include_metadata: 是否包含元数据（如重要性、时间等）
+
+    Returns:
+        格式化后的记忆文本
+    """
+    if isinstance(memory, ShortTermMemory):
+        return _format_short_term_memory(memory, include_metadata)
+    elif isinstance(memory, Memory):
+        return _format_long_term_memory(memory, include_metadata)
+    else:
+        return str(memory)
+
+
+def _format_short_term_memory(mem: ShortTermMemory, include_metadata: bool) -> str:
+    """
+    格式化短期记忆
+
+    Args:
+        mem: ShortTermMemory 对象
+        include_metadata: 是否包含元数据
+
+    Returns:
+        格式化后的文本
+    """
+    parts = []
+
+    # 主体
+    subject = mem.subject or ""
+    # 主题
+    topic = mem.topic or ""
+    # 客体
+    obj = mem.object or ""
+
+    # 构建基础格式：主体-主题
+    if subject and topic:
+        base = f"{subject}-{topic}"
+    elif subject:
+        base = subject
+    elif topic:
+        base = topic
+    else:
+        # 如果没有结构化字段，使用 content
+        # 防御性编程：确保 content 是字符串
+        if isinstance(mem.content, list):
+            return " ".join(str(item) for item in mem.content)
+        return str(mem.content) if mem.content else ""
+
+    # 添加客体和属性
+    attr_parts = []
+    if obj:
+        attr_parts.append(obj)
+
+    # 添加属性
+    if mem.attributes:
+        for key, value in mem.attributes.items():
+            if value:
+                attr_parts.append(f"{key}={value}")
+
+    # 组合
+    if attr_parts:
+        result = f"{base}({', '.join(attr_parts)})"
+    else:
+        result = base
+
+    # 添加元数据（可选）
+    if include_metadata:
+        metadata_parts = []
+        if mem.memory_type:
+            metadata_parts.append(f"类型:{get_memory_type_label(mem.memory_type)}")
+        if mem.importance > 0:
+            metadata_parts.append(f"重要性:{mem.importance:.2f}")
+
+        if metadata_parts:
+            result = f"{result} [{', '.join(metadata_parts)}]"
+
+    return result
+
+
+def _format_long_term_memory(mem: Memory, include_metadata: bool) -> str:
+    """
+    格式化长期记忆（Memory 对象）
+
+    Args:
+        mem: Memory 对象
+        include_metadata: 是否包含元数据
+
+    Returns:
+        格式化后的文本
+    """
+    from src.memory_graph.models import EdgeType
+
+    # 获取主体节点
+    subject_node = mem.get_subject_node()
+    if not subject_node:
+        return mem.to_text()
+
+    subject = subject_node.content
+
+    # 查找主题节点
+    topic_node = None
+    for edge in mem.edges:
+        edge_type = edge.edge_type.value if hasattr(edge.edge_type, 'value') else str(edge.edge_type)
+        if edge_type == "记忆类型" and edge.source_id == mem.subject_id:
+            topic_node = mem.get_node_by_id(edge.target_id)
+            break
+
+    if not topic_node:
+        return subject
+
+    topic = topic_node.content
+
+    # 基础格式：主体-主题
+    base = f"{subject}-{topic}"
+
+    # 收集客体和属性
+    attr_parts = []
+
+    # 查找客体节点（通过核心关系边）
+    for edge in mem.edges:
+        edge_type = edge.edge_type.value if hasattr(edge.edge_type, 'value') else str(edge.edge_type)
+        if edge_type == "核心关系" and edge.source_id == topic_node.id:
+            obj_node = mem.get_node_by_id(edge.target_id)
+            if obj_node:
+                # 如果有关系名称，使用关系名称
+                if edge.relation and edge.relation != "未知":
+                    attr_parts.append(f"{edge.relation}={obj_node.content}")
+                else:
+                    attr_parts.append(obj_node.content)
+
+    # 查找属性节点
+    for node in mem.nodes:
+        if node.node_type == NodeType.ATTRIBUTE:
+            # 属性节点的 content 格式可能是 "key=value" 或 "value"
+            attr_parts.append(node.content)
+
+    # 组合
+    if attr_parts:
+        result = f"{base}({', '.join(attr_parts)})"
+    else:
+        result = base
+
+    # 添加元数据（可选）
+    if include_metadata:
+        metadata_parts = []
+        if mem.memory_type:
+            type_value = mem.memory_type.value if hasattr(mem.memory_type, 'value') else str(mem.memory_type)
+            metadata_parts.append(f"类型:{get_memory_type_label(type_value)}")
+        if mem.importance > 0:
+            metadata_parts.append(f"重要性:{mem.importance:.2f}")
+
+        if metadata_parts:
+            result = f"{result} [{', '.join(metadata_parts)}]"
+
+    return result
+
+
+def format_memories_block(
+    memories: list[Memory | ShortTermMemory],
+    title: str = "相关记忆",
+    max_count: int = 10,
+    include_metadata: bool = False,
+) -> str:
+    """
+    格式化多个记忆为提示词块
+
+    Args:
+        memories: 记忆列表
+        title: 块标题
+        max_count: 最多显示的记忆数量
+        include_metadata: 是否包含元数据
+
+    Returns:
+        格式化后的记忆块
+    """
+    if not memories:
+        return ""
+
+    lines = [f"### 🧠 {title}", ""]
+
+    for mem in memories[:max_count]:
+        formatted = format_memory_for_prompt(mem, include_metadata=include_metadata)
+        if formatted:
+            lines.append(f"- {formatted}")
+
+    return "\n".join(lines)