Version: 0.9.24.dev.260416

后端： 1. Memory 预取缓存改为会话级隔离 + 管理面自动失效 + 空检索清理 - 预取缓存 key 从 smartflow:memory_prefetch:{userID} 改为 smartflow:memory_prefetch:u:{userID}:c:{chatID}，隔离不同会话的记忆上下文，避免会话间互相覆盖 - 新增 DeleteMemoryPrefetchCacheByUser 方法，使用 SCAN+UNLINK 按模式批量删除指定用户所有会话的预取缓存 - ItemRepo 四个变更方法（SoftDeleteByID / RestoreByIDAt / UpdateManagedFieldsByIDAt / UpdateStatusByIDAt）通过 Model 携带 UserID，使 GORM cache deleter 可精准定位用户 - GormCachePlugin 将 MemoryItem 从忽略列表移至主动处理，新增 invalidMemoryPrefetchCache 异步失效方法 - 后台检索返回空结果时主动清除该用户所有预取缓存，避免过期记忆残留 2. 修复 RAG 召回未过滤 deleted 状态记忆的严重 bug - MemoryCorpus.BuildRetrieveFilter 新增 status="active" 硬过滤，Milvus 向量检索直接排除已删除/已归档记忆 - 此前删除记忆后即使 MySQL 标记为 deleted，Milvus 中向量仍可被语义召回并注入 prompt 前端：无仓库：无
2026-04-16 23:33:38 +08:00
parent d554b52784
commit dd6638f8db
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--- a/backend/service/agentsvc/agent_memory.go
+++ b/backend/service/agentsvc/agent_memory.go
@@ -12,16 +12,14 @@ import (
 )

 const (
-	newAgentMemoryBlockKey      = "memory_context"
 	newAgentMemoryRetrieveLimit = 5
-	newAgentMemoryBlockTitle    = "相关记忆"
 	newAgentMemoryIntroLine     = "以下是与当前对话相关的用户记忆，仅在自然且确实有帮助时参考，不要生硬复述。"
 )

 // MemoryReader 描述 newAgent 主链路读取记忆所需的最小能力。
 //
 // 职责边界：
-// 1. 只负责“按当前输入取回候选记忆”；
+// 1. 只负责"按当前输入取回候选记忆"；
 // 2. 不负责 prompt 拼装，也不要求调用方感知 memory 模块内部 repo/service 结构；
 // 3. 返回值直接复用 memory DTO，避免 service 层再维护一套重复结构。
 type MemoryReader interface {
@@ -47,27 +45,68 @@ func (s *AgentService) SetMemoryReader(reader MemoryReader, cfg memorymodel.Conf

 // injectMemoryContext 在 graph 执行前，把本轮相关记忆写入 ConversationContext 的 pinned block。
 //
-// 步骤说明：
-// 1. 先做前置门控：没有 reader、没有有效用户、或输入属于“确认/应答型短句”时，直接清掉旧 block，避免快照残留污染本轮 prompt。
-// 2. 再调用 memory 检索：查询失败只记日志，不中断主链路，保证 newAgent 的可用性优先。
-// 3. 检索成功后把结果渲染成稳定的中文文本，并用固定 key 覆盖写入，确保每轮都能刷新而不是越积越多。
+// 改造后采用"预取管线"模式：
+// 1. 先读 Redis 预取缓存（上一轮写入），命中则立即注入到 ConversationContext；
+// 2. 再启动后台 goroutine 做完整记忆检索，渲染后发到 channel + 写 Redis；
+// 3. Chat 节点直接用缓存记忆启动（首字节零延迟），Execute/Plan 通过 channel 消费最新结果。
 func (s *AgentService) injectMemoryContext(
 	ctx context.Context,
 	conversationContext *newagentmodel.ConversationContext,
 	userID int,
 	chatID string,
 	userMessage string,
-) {
+) chan string {
+	memoryFuture := make(chan string, 1)
+
 	if conversationContext == nil {
-		return
+		return memoryFuture
 	}

-	if s.memoryReader == nil || userID <= 0 || !shouldInjectMemoryForInput(userMessage) {
-		conversationContext.RemovePinnedBlock(newAgentMemoryBlockKey)
-		return
+	// 1. 门控检查：无 reader 或无效用户时清掉旧 block 并返回空 channel。
+	if s.memoryReader == nil || userID <= 0 {
+		conversationContext.RemovePinnedBlock(newagentmodel.MemoryContextBlockKey)
+		return memoryFuture
 	}

-	items, err := s.memoryReader.Retrieve(ctx, memorymodel.RetrieveRequest{
+	// 2. 读 Redis 预取缓存（<5ms），命中则注入。
+	cachedItems, _ := s.cacheDAO.GetMemoryPrefetchCache(ctx, userID, chatID)
+	if len(cachedItems) > 0 {
+		content := renderMemoryPinnedContentByMode(cachedItems, s.memoryCfg.EffectiveInjectRenderMode())
+		if content != "" {
+			conversationContext.UpsertPinnedBlock(newagentmodel.ContextBlock{
+				Key:     newagentmodel.MemoryContextBlockKey,
+				Title:   newagentmodel.MemoryContextBlockTitle,
+				Content: content,
+			})
+			s.recordMemoryInject(ctx, userID, len(cachedItems), true, nil, "prefetch_cache")
+			log.Printf("[INFO] memory prefetch: 从 Redis 缓存注入记忆 user=%d count=%d", userID, len(cachedItems))
+		}
+	}
+
+	// 3. 短应答不启动后台检索，节省资源。
+	if !shouldInjectMemoryForInput(userMessage) {
+		log.Printf("[INFO] memory prefetch: 短应答跳过检索 user=%d msg=%q", userID, userMessage)
+		return memoryFuture
+	}
+
+	// 4. 启动后台 goroutine：完整检索 → 渲染 → 发 channel + 写 Redis。
+	log.Printf("[INFO] memory prefetch: 启动后台检索 goroutine user=%d chat=%s", userID, chatID)
+	go s.prefetchMemoryForNextTurn(userID, chatID, userMessage, memoryFuture)
+
+	return memoryFuture
+}
+
+// prefetchMemoryForNextTurn 后台执行完整记忆检索，将结果渲染后发送到 channel 并写入 Redis。
+//
+// 职责边界：
+// 1. 检索结果渲染为文本后发送到 memoryFuture channel（供 Execute/Plan 节点消费）；
+// 2. 原始 ItemDTO 写入 Redis 预取缓存（供下一轮 Chat 节点消费）；
+// 3. 检索失败只记日志，不阻断主链路。
+func (s *AgentService) prefetchMemoryForNextTurn(userID int, chatID, userMessage string, memoryFuture chan string) {
+	bgCtx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
+	defer cancel()
+
+	items, err := s.memoryReader.Retrieve(bgCtx, memorymodel.RetrieveRequest{
 		Query:          strings.TrimSpace(userMessage),
 		UserID:         userID,
 		ConversationID: strings.TrimSpace(chatID),
@@ -75,32 +114,40 @@ func (s *AgentService) injectMemoryContext(
 		Now:            time.Now(),
 	})
 	if err != nil {
-		conversationContext.RemovePinnedBlock(newAgentMemoryBlockKey)
-		s.recordMemoryInject(ctx, userID, 0, false, err)
-		log.Printf("读取记忆上下文失败 user=%d chat=%s err=%v", userID, chatID, err)
+		log.Printf("[WARN] 记忆预取失败 user=%d chat=%s: %v", userID, chatID, err)
+		s.recordMemoryInject(bgCtx, userID, 0, false, err, "prefetch_retrieve")
 		return
 	}

+	log.Printf("[INFO] memory prefetch: 后台检索完成 user=%d count=%d", userID, len(items))
+
+	if len(items) == 0 {
+		// 1. 检索为空说明该用户当前没有可用记忆，旧缓存已过期；
+		// 2. 主动清除该用户所有会话的预取缓存，避免过期记忆在下一轮继续注入；
+		// 3. 清除失败只记日志，不阻断主链路，缓存自然过期也可兜底。
+		if cacheErr := s.cacheDAO.DeleteMemoryPrefetchCacheByUser(context.Background(), userID); cacheErr != nil {
+			log.Printf("[WARN] memory prefetch cache clear failed (empty result) user=%d: %v", userID, cacheErr)
+		}
+		return
+	}
+
+	// 渲染并发送到 channel（供 Execute/Plan 节点消费）。
 	content := renderMemoryPinnedContentByMode(items, s.memoryCfg.EffectiveInjectRenderMode())
-	if content == "" {
-		conversationContext.RemovePinnedBlock(newAgentMemoryBlockKey)
-		s.recordMemoryInject(ctx, userID, len(items), false, nil)
-		return
+	if content != "" {
+		memoryFuture <- content
 	}

-	conversationContext.UpsertPinnedBlock(newagentmodel.ContextBlock{
-		Key:     newAgentMemoryBlockKey,
-		Title:   newAgentMemoryBlockTitle,
-		Content: content,
-	})
-	s.recordMemoryInject(ctx, userID, len(items), true, nil)
+	// 同时写入 Redis 供下一轮 Chat 使用。
+	if cacheErr := s.cacheDAO.SetMemoryPrefetchCache(context.Background(), userID, chatID, items); cacheErr != nil {
+		log.Printf("[WARN] 记忆预取缓存写入失败 user=%d: %v", userID, cacheErr)
+	}
 }

 // shouldInjectMemoryForInput 判断当前输入是否值得触发一次记忆召回。
 //
 // 步骤说明：
 // 1. 空输入直接跳过；
-// 2. 对“好/确认/ok”这类弱语义应答做显式拦截，避免 legacy fallback 在无查询价值时注入一批高分但不相关的旧记忆；
+// 2. 对"好/确认/ok"这类弱语义应答做显式拦截，避免 legacy fallback 在无查询价值时注入一批高分但不相关的旧记忆；
 // 3. 其余输入一律放行，优先保证 MVP 可用。
 func shouldInjectMemoryForInput(userMessage string) bool {
 	trimmed := strings.TrimSpace(userMessage)
@@ -122,6 +169,7 @@ func (s *AgentService) recordMemoryInject(
 	inputCount int,
 	success bool,
 	err error,
+	source string,
 ) {
 	if s == nil {
 		return
@@ -153,11 +201,13 @@ func (s *AgentService) recordMemoryInject(
 			"success":        success && err == nil,
 			"error":          err,
 			"error_code":     memoryobserve.ClassifyError(err),
+			"source":         source,
 		},
 	})
 	if inputCount > 0 {
 		metrics.AddCounter(memoryobserve.MetricInjectItemTotal, int64(inputCount), map[string]string{
 			"inject_mode": s.memoryCfg.EffectiveInjectRenderMode(),
+			"source":      source,
 		})
 	}
 }
--- a/backend/service/agentsvc/agent_newagent.go
+++ b/backend/service/agentsvc/agent_newagent.go
@@ -108,10 +108,11 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
 	} else {
 		conversationContext = s.loadConversationContext(requestCtx, chatID, userMessage)
 	}
-	// 5.1. 在 graph 执行前统一补充与当前输入相关的记忆上下文。
-	// 5.1.1 这里采用 pinned block 注入，这样 chat / plan / execute / deliver 各阶段都能自动复用。
-	// 5.1.2 检索失败只降级为“本轮不注入记忆”，不阻断主链路。
-	s.injectMemoryContext(requestCtx, conversationContext, userID, chatID, userMessage)
+	// 5.1. 在 graph 执行前统一补充与当前输入相关的记忆上下文（预取管线模式）。
+	// 5.1.1 先读 Redis 预取缓存注入到 ConversationContext，再启动后台 goroutine 做完整检索；
+	// 5.1.2 返回的 channel 传入 Deps，供 Execute/Plan 节点在启动前消费最新记忆；
+	// 5.1.3 检索失败只降级为”本轮不注入记忆”，不阻断主链路。
+	memoryFuture := s.injectMemoryContext(requestCtx, conversationContext, userID, chatID, userMessage)

 	// 5.5 将前端传入的 thinkingMode 写入 CommonState，供 ChatNode 及下游节点读取。
 	cs := runtimeState.EnsureCommonState()
@@ -171,6 +172,7 @@ func (s *AgentService) runNewAgentGraph(
 		CompactionStore:      s.compactionStore,
 		RoughBuildFunc:       s.makeRoughBuildFunc(),
 		WriteSchedulePreview: s.makeWriteSchedulePreviewFunc(),
+		MemoryFuture:         memoryFuture,
 	}

 	// 10. 构造 AgentGraphRunInput 并运行 graph。