Windpicker-owo
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4d44b18ac8
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feat(memory): 集成 unified_scheduler 实现定期记忆维护
重大改进:
- 在 MemoryManager 中添加调度器集成
- 使用 unified_scheduler 定期执行维护任务
- 实现 consolidate_memories 记忆整合方法
- 优化 shutdown 流程，确保调度任务正确停止
技术实现:
- start_maintenance_scheduler: 创建定期维护任务
- stop_maintenance_scheduler: 停止调度任务
- maintenance: 整合、遗忘、保存数据
- consolidate_memories: 合并相似记忆
调度配置:
- 触发类型: TriggerType.TIME
- 默认间隔: 1小时 (3600秒)
- 任务类型: 循环任务 (is_recurring=True)
- 任务名称: memory_maintenance
维护流程:
1. 记忆整理: 合并相似度0.85的记忆
2. 自动遗忘: 遗忘激活度<0.1的记忆
3. 数据保存: 持久化图存储
4. 统计报告: 返回维护结果
测试验证:
- 调度任务成功注册
- 任务信息正确 (循环、TIME类型)
- 初始化时自动启动
- shutdown时自动停止
完成 Step 3: 实现定期记忆整理
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2025-11-05 20:13:46 +08:00 |
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Windpicker-owo
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c3ca811e46
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feat(memory): 添加智能查询优化，移除瞬时记忆处理
重大改进:
- 在 MemoryManager 中添加 optimize_search_query 方法
- 使用小模型优化搜索查询，提高检索精确度
- search_memories 新增 optimize_query 和 context 参数
- 移除瞬时记忆处理（由其他系统负责）
技术实现:
- 使用 utils_small 模型优化查询语句
- 自动提取查询核心意图和关键信息
- 支持上下文感知（聊天历史、发言人）
- 失败时自动降级到原始查询
查询优化流程:
1. 提取聊天历史和发言人信息
2. 构建查询上下文
3. 调用小模型生成优化查询
4. 使用优化查询进行语义搜索
5. 返回相关记忆
default_generator.py 调整:
- 移除瞬时记忆处理逻辑
- 调用 manager.search_memories 时传入 context
- 启用 optimize_query 参数
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2025-11-05 19:31:07 +08:00 |
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Windpicker-owo
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fc71aad817
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feat(memory-graph): Step 1 - 集成记忆工具到插件系统
完成记忆系统工具的插件化集成：
1. 创建记忆工具适配器 (memory_plugin_tools.py)
- CreateMemoryTool: 创建新记忆
- LinkMemoriesTool: 关联两条记忆
- SearchMemoriesTool: 搜索相关记忆
- 适配 BaseTool 接口，支持 LLM 调用
2. 创建全局 MemoryManager 单例 (manager_singleton.py)
- initialize_memory_manager(): 初始化全局实例
- get_memory_manager(): 获取单例实例
- shutdown_memory_manager(): 关闭管理器
- 线程安全的单例模式
3. 创建记忆系统插件 (plugins/memory_graph_plugin/)
- MemoryGraphPlugin: 插件主类
- 自动注册3个记忆工具到系统
- on_plugin_loaded(): 初始化 MemoryManager
- on_unload(): 清理资源
4. 修复类型问题
- ToolParamType.OBJECT STRING (JSON格式)
- ToolParamType.NUMBER FLOAT
- attributes 参数支持 JSON 字符串解析
- 修复 min_importance None 比较错误
5. 添加集成测试 (test_plugin_integration.py)
- 测试工具导入和定义
- 测试 MemoryManager 初始化
- 测试工具执行（创建、搜索记忆）
- 测试单例模式
测试结果: 所有测试通过
LLM 现在可以通过工具调用主动管理记忆！
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2025-11-05 18:42:42 +08:00 |
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Windpicker-owo
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93a2c1dde0
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feat(memory-graph): 完成 Phase 3 - 记忆管理器
Phase 3 实现内容:
- MemoryManager: 统一的记忆管理接口
* 完整的 CRUD 操作
* 多策略检索（语义+类型+重要性+时间+遗忘状态过滤）
* 记忆关联管理
- 记忆生命周期管理:
* 激活机制：时间衰减 + 访问计数 + 激活传播
* 遗忘机制：手动遗忘 + 自动遗忘（基于激活度）
* 激活度计算：考虑上次访问时间的衰减
- 系统维护:
* 定期维护任务
* 统计信息（总记忆、节点、边、激活度等）
* 数据持久化和加载
- GraphStore 增强:
* 添加 get_all_memories() 方法
修复问题:
- search_memories: 修复记忆ID字段名（memory_id vs id）
- 搜索现在正确返回记忆对象
测试结果 (test_manager.py):
初始化: 组件整合成功
CRUD: 创建3条记忆，更新重要性
关联: 建立2个记忆关系（导致、引用）
搜索: 找到3条记忆，类型/重要性过滤工作
激活: 激活度 00.81.0，访问次数统计
遗忘: 手动+自动遗忘，搜索正确过滤
统计: 4条记忆，17节点，18边，激活度0.333
维护: 自动遗忘和保存
持久化: 关闭后重新加载，数据完整
下一步: 整合到主系统，添加 MCP 工具接口
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2025-11-05 18:18:34 +08:00 |
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