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记忆管道	2026-04-21	active	module memory growth

记忆管道 (Memory Pipeline)

从 index 导航。关联模块: chat middleware

设计思想

核心问题: LLM 无状态，每次对话都从零开始。需要从历史对话中积累知识。

设计决策:

1. 闭环架构 — 对话 → 提取 → 索引 → 检索 → 注入，形成正向循环
2. FTS5 + TF-IDF — 轻量级语义搜索，不依赖外部 embedding 服务
3. Token 预算控制 — 注入 system prompt 时有 token 上限，防止溢出
4. EmbeddingClient trait 已预留 — 接口已写，激活即可升级到向量搜索

功能清单

功能	描述	入口文件	状态
记忆提取	LLM 从对话中提取偏好/知识/经验	extractor.rs	✅
FTS5 全文检索	SQLite FTS5 + TF-IDF 权重搜索	storage/sqlite.rs	✅
语义检索	意图分类 + CJK 关键词 + 混合评分	retriever.rs, retrieval/query.rs	✅
Prompt 注入	token 预算控制 + 结构化上下文注入	injector.rs	✅
经验管理	pain→solution→outcome CRUD	experience_store.rs	✅
用户画像	结构化偏好/兴趣/能力管理	profile_updater.rs	✅
进化引擎	行为模式检测 → 技能/工作流建议	evolution_engine.rs	✅
质量门控	长度/标题/置信度/去重校验	quality_gate.rs	✅
自动技能生成	从模式生成 SkillManifest	skill_generator.rs	✅
上下文压缩	超长对话压缩摘要	summarizer.rs	✅
嵌入向量	EmbeddingClient trait + NoOp 默认	retrieval/semantic.rs	🚧 接口就绪
SaaS pgvector	knowledge_chunks 向量索引	saas/generate_embedding.rs	🚧 索引就绪，生成未实现

代码逻辑

闭环数据流

[提取] 对话发生
  → MemoryExtractor (crates/zclaw-growth/src/extractor.rs)
    → LLM 提取: 偏好 (Preference) / 知识 (Knowledge) / 经验 (Experience)
    → MemoryEntry { agent_id, memory_type, content, keywords, importance }

[索引] 存储
  → SqliteStorage.store() (crates/zclaw-growth/src/storage/sqlite.rs)
    → SQLite + FTS5 全文索引
    → TF-IDF 权重计算
    → (可选) EmbeddingClient.embed() → 向量存储 [未激活]

[检索] 查询时
  → MemoryRetriever.retrieve(query, agent_id) (crates/zclaw-growth/src/retriever.rs)
    → QueryAnalyzer: 意图分类 (Preference/Knowledge/Experience/Code/General)
    → 中文+英文关键词提取 + CJK 支持 + 同义词扩展
    → SemanticScorer: TF-IDF 匹配 (70% embedding / 30% TF-IDF, embedding 未激活)
    → 返回 top-k 相关记忆

[注入] 给 LLM
  → PromptInjector.inject(system_prompt, memories) (crates/zclaw-growth/src/injector.rs)
    → token 预算控制
    → 格式化为结构化上下文块
    → 插入到 system prompt 中

经验存储 (ExperienceStore)

Hermes 管线 Chunk1 新增:

ExperienceStore (crates/zclaw-growth/src/experience_store.rs)
  → CRUD 封装: pain → solution → outcome 结构化经验
  → 底层使用 VikingAdapter
  → URI scheme: agent://{agent_id}/experience/...

Hermes 管线 (4 Chunk)

Chunk	模块	文件	测试
1	ExperienceStore + Extractor	experience_store.rs	10
2	UserProfileStore + Profiler	user_profile.rs	14
3	NlScheduleParser	nl_schedule.rs	16
4	TrajectoryRecorder + Compressor	middleware/trajectory_recorder.rs	18

Hermes 相关测试分布:

• nl_schedule.rs: 16 tests (中文时间→cron 解析)
• types.rs: 9 tests (记忆类型)
• injector.rs: 9 tests (prompt 注入)

查询意图分类

QueryAnalyzer 支持 5 种意图:

意图	说明	检索策略
Preference	用户偏好	精确匹配 preference 类型记忆
Knowledge	知识查询	语义搜索 knowledge 类型
Experience	经验检索	时间+相关性排序
Code	代码相关	关键词优先
General	通用	混合策略

Embedding 基础设施 (已写未激活)

EmbeddingClient trait (crates/zclaw-growth/src/retrieval/semantic.rs)
  → async embed(&str) -> Vec<f32>
  → is_available() -> bool
  → 当前实现: NoOpEmbeddingClient (始终返回空)

SaaS 侧:
  → pgvector HNSW 索引就绪 (knowledge_chunks 表, vector(1536))
  → generate_embedding Worker: 内容分块 + 中文关键词提取 (Phase 2 embedding deferred)

进化引擎 (EvolutionEngine)

zclaw-growth 包含完整的自我改进闭环:

EvolutionEngine (crates/zclaw-growth/src/evolution_engine.rs)
  → 从对话历史中检测行为模式变化
  → 生成进化候选项 (新技能建议/工作流优化)
  → EvolutionMiddleware@78 注入 system prompt

配套组件:
  → FeedbackCollector    — 收集用户反馈信号
  → PatternAggregator   — 行为模式聚合
  → QualityGate         — 进化质量门控
  → SkillGenerator      — 自动技能生成
  → WorkflowComposer     — 工作流自动编排
  → ProfileUpdater      — 用户画像更新
  → ExperienceExtractor  — 经验提取器
  → Summarizer          — 记忆摘要

zclaw-growth 模块结构 (19 文件):

crates/zclaw-growth/src/
├── evolution_engine.rs      进化引擎核心
├── experience_extractor.rs  经验提取
├── experience_store.rs      经验 CRUD
├── extractor.rs             记忆提取
├── feedback_collector.rs    反馈收集
├── injector.rs              Prompt 注入
├── json_utils.rs            JSON 工具
├── pattern_aggregator.rs    模式聚合
├── profile_updater.rs       画像更新
├── quality_gate.rs          质量门控
├── retriever.rs             语义检索
├── skill_generator.rs       技能生成
├── summarizer.rs            摘要生成
├── tracker.rs               追踪器
├── types.rs                 类型定义
├── viking_adapter.rs        Viking 适配器
├── workflow_composer.rs     工作流编排
├── retrieval/               检索子模块
│   ├── query.rs             意图分类 + CJK
│   └── semantic.rs          EmbeddingClient
└── storage/                 存储子模块
    └── sqlite.rs            FTS5 + TF-IDF

前端 Tauri 命令

完整 API 接口详情见下方 ## API 接口 章节。

Memory CRUD (desktop/src-tauri/src/memory_commands.rs, 11 命令):

命令	参数	说明
memory_store	MemoryEntryInput	存储记忆条目
memory_get	id	按 ID 获取
memory_search	MemorySearchOptions	FTS5 + TF-IDF 搜索
memory_delete	id	删除单条
memory_delete_all	agent_id	删除 Agent 全部记忆
memory_stats	—	记忆统计
memory_export	—	导出全部
memory_import	Vec<PersistentMemory>	批量导入
memory_build_context	agent_id, query, max_tokens?	构建检索增强上下文
memory_db_path	—	SQLite 路径
memory_init	—	初始化 (no-op, Viking 自动初始化)

VikingStorage (desktop/src-tauri/src/viking_commands.rs, 14 命令):

命令	说明
viking_add / viking_add_with_metadata	添加记忆 (URI scheme: agent://{id}/{type}/{category})
viking_find	语义/关键词搜索
viking_grep	正则搜索
viking_ls / viking_tree / viking_read	浏览/读取
viking_remove	删除
viking_inject_prompt	记忆注入 prompt
viking_configure_embedding	配置 embedding provider
viking_configure_summary_driver	配置摘要 LLM
viking_store_with_summaries	自动摘要存储
viking_status	存储健康检查
viking_load_industry_keywords	加载行业关键词

Intelligence (desktop/src-tauri/src/intelligence/, ~40 命令):

模块	命令数	功能
identity.rs	13	Agent 身份/SOUL.md 管理
heartbeat.rs	11	Heartbeat 引擎配置+记录
pain_aggregator.rs	5	痛点追踪+方案生成
reflection.rs	6	自我反思引擎
compactor.rs	4	上下文压缩
health_snapshot.rs	1	综合健康快照

记忆提取 (desktop/src-tauri/src/memory/, 3 命令): extract_session_memories, extract_and_store_memories, estimate_content_tokens

Embedding (desktop/src-tauri/src/llm/, 2 命令): embedding_create, embedding_providers

总计 ~74 个 memory/growth/intelligence 相关 Tauri 命令。

API 接口

Memory CRUD (desktop/src-tauri/src/memory_commands.rs, 11 命令)

命令	参数	说明
memory_store	MemoryEntryInput	存储记忆条目
memory_get	id	按 ID 获取
memory_search	MemorySearchOptions	FTS5 + TF-IDF 搜索
memory_delete	id	删除单条
memory_delete_all	agent_id	删除 Agent 全部记忆
memory_stats	—	记忆统计
memory_export	—	导出全部
memory_import	Vec<PersistentMemory>	批量导入
memory_build_context	agent_id, query, max_tokens?	构建检索增强上下文
memory_db_path	—	SQLite 路径
memory_init	—	初始化 (no-op)

VikingStorage (desktop/src-tauri/src/viking_commands.rs, 14 命令)

命令	说明
viking_add / viking_add_with_metadata	添加记忆 (URI: agent://{id}/{type}/{category})
viking_find	语义/关键词搜索
viking_grep	正则搜索
viking_ls / viking_tree / viking_read	浏览/读取
viking_remove	删除
viking_inject_prompt	记忆注入 prompt
viking_configure_embedding	配置 embedding provider
viking_configure_summary_driver	配置摘要 LLM
viking_store_with_summaries	自动摘要存储
viking_status / viking_load_industry_keywords	健康检查/行业关键词

Intelligence (desktop/src-tauri/src/intelligence/, ~40 命令)

模块	命令数	功能
identity.rs	13	Agent 身份/SOUL.md 管理
heartbeat.rs	11	Heartbeat 引擎配置+记录
pain_aggregator.rs	5	痛点追踪+方案生成
reflection.rs	6	自我反思引擎
compactor.rs	4	上下文压缩
health_snapshot.rs	1	综合健康快照

记忆提取 + Embedding (5 命令)

extract_session_memories, extract_and_store_memories, estimate_content_tokens (memory/)

• embedding_create, embedding_providers (llm/)

总计 ~74 个 memory/growth/intelligence 相关 Tauri 命令。

测试链路

功能	Crate	测试文件	测试数	覆盖状态
记忆存储/检索	zclaw-growth	storage/sqlite.rs	6	✅
经验 CRUD	zclaw-growth	experience_store.rs	12	✅
提取器	zclaw-growth	extractor.rs	8	✅
注入器	zclaw-growth	injector.rs	9	✅
质量门控	zclaw-growth	quality_gate.rs	9	✅
进化引擎	zclaw-growth	evolution_engine.rs	5	✅
技能生成	zclaw-growth	skill_generator.rs	6	✅
工作流编排	zclaw-growth	workflow_composer.rs	5	✅
意图分类+CJK	zclaw-growth	retrieval/query.rs	11	✅
语义评分	zclaw-growth	retrieval/semantic.rs	9	✅
Embedding	zclaw-growth	retrieval/cache.rs	7	✅
模式聚合	zclaw-growth	pattern_aggregator.rs	6	✅
反馈收集	zclaw-growth	feedback_collector.rs	10	✅
摘要	zclaw-growth	summarizer.rs	5	✅
类型定义	zclaw-growth	types.rs	13	✅
进化闭环	zclaw-growth	tests/evolution_loop_test.rs	6	✅
经验链	zclaw-growth	tests/experience_chain_test.rs	6	✅
集成	zclaw-growth	tests/integration_test.rs	9	✅
zclaw-growth 小计		29 文件	181
记忆存储	zclaw-memory	store.rs	20	✅
用户画像	zclaw-memory	user_profile_store.rs	20	✅
轨迹记录	zclaw-memory	trajectory_store.rs	9	✅
事实提取	zclaw-memory	fact.rs	5	✅
zclaw-memory 小计		4 文件	54
合计		33 文件	235

关联模块

• chat — 对话是记忆的输入源
• butler — 管家模式可能利用记忆提供个性化响应
• middleware — Memory 中间件自动提取 + SkillIndex 注入

关键文件

文件	职责
crates/zclaw-growth/src/extractor.rs	LLM 记忆提取
crates/zclaw-growth/src/retriever.rs	语义检索
crates/zclaw-growth/src/injector.rs	Prompt 注入 (token 预算)
crates/zclaw-growth/src/experience_store.rs	经验 CRUD
crates/zclaw-growth/src/storage/sqlite.rs	FTS5 + TF-IDF 核心
crates/zclaw-growth/src/retrieval/semantic.rs	EmbeddingClient trait
crates/zclaw-growth/src/retrieval/query.rs	意图分类 + CJK 关键词
crates/zclaw-growth/src/nl_schedule.rs	中文时间→cron 解析 (16 tests)
crates/zclaw-runtime/src/middleware/memory.rs	记忆中间件
crates/zclaw-runtime/src/middleware/trajectory_recorder.rs	轨迹记录中间件
desktop/src/store/memoryGraphStore.ts	前端记忆 UI
desktop/src-tauri/src/memory/	Tauri 记忆命令桥接
desktop/src-tauri/src/memory_commands.rs	13 个 memory CRUD 命令

已知问题

• ✅ 记忆去重失败 — BUG-H2 已修复 (commit a504a40)。viking_add 同 URI+content 重复添加
• ✅ 记忆非 Agent 隔离 — BUG-M3 已修复 (commit a504a40)。viking_find 返回所有 Agent 记忆
• ✅ 跨会话注入断裂 — BUG-M5 已修复 (commit a504a40)。新会话报 "no conversation history found"
• ⚠️ NoOpEmbeddingClient 是默认值 — 正常设计，用户配置 provider 后替换
• ⚠️ SaaS pgvector embedding 生成未实现 — 索引就绪，生成逻辑 deferred