Version: 0.9.21.dev.260416

后端：
1. Memory 写入链路新增"召回→比对→汇总"去重决策层
- 新增决策流程：Runner 根据decision.enabled 配置走决策路径（语义召回候选 → Hash 精确命中 → LLM 逐对比对 → 汇总决策 → 执行 ADD/UPDATE/DELETE/NONE），默认关闭，旧路径完全保留
- 新增 LLMDecisionOrchestrator：单对关系判断编排器，输出 duplicate/update/conflict/unrelated 四种关系
- 新增 decision_flow / apply_actions：决策流程主循环与动作落地（新增、更新内容、软删除、跳过）
- 新增 aggregate_decision / decision_validate：汇总规则（按优先级判定动作）与 LLM 输出校验
- 新增 decision model：CandidateSnapshot / ComparisonResult / FinalDecision 等决策层核心类型
- ItemRepo 新增 FindActiveByHash / UpdateContentByID / SoftDeleteByID 三个决策层专用方法
- RAG Runtime / Pipeline / Service 新增 DeleteMemory 向量删除能力，MilvusStore 补充 duplicate collection 错误识别
- Runner 新增 syncVectorDeletes 处理决策层 DELETE 动作的向量清理
- config 新增 decision（enabled/candidateTopK/candidateMinScore/fallbackMode）和 write.mode 配置项，config_loader 增加默认值兜底
- 删除 HANDOFF-RAG复用后续实施计划.md 和旧 log.txt，新增 Log.txt 记录决策流程调试日志
- normalize_facts 导出 HashContent 供决策层复用，audit 新增 update 操作常量

前端：无 仓库：无

backend/memory/orchestrator/llm_decision_orchestrator.go

@@ -0,0 +1,130 @@
+package orchestrator
+
+import (
+	"context"
+	"fmt"
+	"log"
+	"strings"
+
+	infrallm "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/infra/llm"
+	memorymodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/model"
+)
+
+const defaultDecisionCompareMaxTokens = 600
+
+// LLMDecisionOrchestrator 负责对"一条新 fact vs 一条旧记忆"做关系判断。
+//
+// 职责边界：
+// 1. 每次只比较一对，是最小粒度的 LLM 调用；
+// 2. LLM 只输出 relation（关系类型），不输出 action，不输出 target ID；
+// 3. LLM 调用失败时返回 error，由上层决定是否视为 unrelated。
+type LLMDecisionOrchestrator struct {
+	client *infrallm.Client
+	cfg    memorymodel.Config
+	logger *log.Logger
+}
+
+// NewLLMDecisionOrchestrator 构造决策比对编排器。
+func NewLLMDecisionOrchestrator(client *infrallm.Client, cfg memorymodel.Config) *LLMDecisionOrchestrator {
+	return &LLMDecisionOrchestrator{
+		client: client,
+		cfg:    cfg,
+		logger: log.Default(),
+	}
+}
+
+// Compare 对单条新 fact 与单条旧候选做关系判断。
+//
+// 返回语义：
+// 1. 成功时返回比对结果，relation 为四种合法值之一；
+// 2. LLM 不可用或输出异常时返回 error，上层应视为 unrelated；
+// 3. 不做最终决策，最终动作由确定性汇总逻辑产出。
+func (o *LLMDecisionOrchestrator) Compare(
+	ctx context.Context,
+	fact memorymodel.NormalizedFact,
+	candidate memorymodel.CandidateSnapshot,
+) (*memorymodel.ComparisonResult, error) {
+	if o == nil || o.client == nil {
+		return nil, fmt.Errorf("决策编排器未初始化")
+	}
+
+	// 1. 构建逐对比较 prompt：极简二元判断，LLM 只输出 relation。
+	systemPrompt := buildDecisionCompareSystemPrompt()
+	userPrompt := buildDecisionCompareUserPrompt(fact, candidate)
+
+	messages := infrallm.BuildSystemUserMessages(systemPrompt, nil, userPrompt)
+
+	// 2. 调用 LLM 做结构化输出，温度用低值保证判断稳定。
+	resp, _, err := infrallm.GenerateJSON[decisionCompareResponse](
+		ctx,
+		o.client,
+		messages,
+		infrallm.GenerateOptions{
+			Temperature: 0.1,
+			MaxTokens:   defaultDecisionCompareMaxTokens,
+			Thinking:    infrallm.ThinkingModeDisabled,
+			Metadata: map[string]any{
+				"stage": "memory_decision_compare",
+			},
+		},
+	)
+	if err != nil {
+		if o.logger != nil {
+			o.logger.Printf("[WARN][去重] 决策比对 LLM 调用失败: memory_type=%s candidate_id=%d err=%v", fact.MemoryType, candidate.MemoryID, err)
+		}
+		return nil, err
+	}
+
+	// 3. 映射 LLM 输出到 ComparisonResult，MemoryID 由代码填充而非 LLM。
+	result := &memorymodel.ComparisonResult{
+		MemoryID:       candidate.MemoryID,
+		Relation:       normalizeRelation(resp.Relation),
+		UpdatedContent: strings.TrimSpace(resp.UpdatedContent),
+		UpdatedTitle:   strings.TrimSpace(resp.UpdatedTitle),
+		Reason:         strings.TrimSpace(resp.Reason),
+	}
+
+	return result, nil
+}
+
+// decisionCompareResponse 是 LLM 逐对比较的 JSON 输出结构。
+type decisionCompareResponse struct {
+	Relation       string `json:"relation"`
+	UpdatedContent string `json:"updated_content"`
+	UpdatedTitle   string `json:"updated_title"`
+	Reason         string `json:"reason"`
+}
+
+// normalizeRelation 统一 relation 字段为小写标准形式。
+func normalizeRelation(raw string) string {
+	return strings.ToLower(strings.TrimSpace(raw))
+}
+
+// buildDecisionCompareSystemPrompt 构建逐对比较的系统 prompt。
+func buildDecisionCompareSystemPrompt() string {
+	return strings.TrimSpace(`你是一个记忆关系判断器。请判断"新事实"和"旧记忆"之间的关系。
+
+关系类型：
+- duplicate：两者表达相同意思，新事实没有新信息
+- update：新事实是对旧记忆的修正、补充或更精确表述
+- conflict：新事实与旧记忆在同一话题上存在矛盾（如"喜欢X"变为"不喜欢X"、"去了A地"变为"实际去了B地"），旧记忆已过时
+- unrelated：两者说的是不同的事情，或属于同一大类下的不同偏好（如"喜欢唱歌"与"喜欢打球"是不同爱好，不矛盾）
+
+输出 JSON：
+{"relation":"...","updated_content":"...","updated_title":"...","reason":"..."}
+
+规则：
+1. relation=update 时，updated_content 必须写出合并后的完整内容（不是只写差异部分）
+2. 其余 relation 类型，updated_content 留空即可
+3. reason 写简短判断依据
+4. 只输出 JSON，不要输出解释或 markdown
+5. conflict 仅限同一话题内的矛盾信息；不同话题的偏好、不同领域的兴趣一律判 unrelated`)
+}
+
+// buildDecisionCompareUserPrompt 构建逐对比较的用户 prompt。
+func buildDecisionCompareUserPrompt(fact memorymodel.NormalizedFact, candidate memorymodel.CandidateSnapshot) string {
+	return fmt.Sprintf("新事实：【%s】%s\n旧记忆：【%s】%s",
+		fact.MemoryType, fact.Content,
+		candidate.MemoryType, candidate.Content,
+	)
+}