Version: 0.4.1.dev.260304

feat: 💬 新增对话创建与上下文记忆机制

* 新增对话的创建与使用功能，实现会话级上下文隔离
* 实现上下文保存与传递机制，使模型具备持续对话记忆能力
* 引入滑动窗口策略控制上下文规模
* 当前窗口大小限制为 20 条消息，超过后自动丢弃最早消息以控制上下文长度

docs: 📝 更新示例配置文件

* 更新示例配置文件，新增 `agent` 相关配置信息
* 明确 Agent 模块运行所需参数，方便本地部署与环境初始化

undo: ⚠️ Agent 上下文读取性能待优化

* 当前测试中模型响应速度偏慢
* 计划后续将上下文暂存至缓存层，以减少读取与拼接开销并提升响应速度

backend/agent/graph.go

@@ -4,6 +4,7 @@ import (
 	"context"
 	"encoding/json"
 	"io"
+	"strings"
 
 	"github.com/cloudwego/eino-ext/components/model/ark"
 	"github.com/cloudwego/eino/schema"
@@ -42,35 +43,44 @@ func ToOpenAIStream(chunk *schema.Message) (string, error) {
 	return string(jsonBytes), nil
 }
 
-func StreamChat(ctx context.Context, llm *ark.ChatModel, userInput string, outChan chan<- string) error {
+func StreamChat(ctx context.Context, llm *ark.ChatModel, userInput string, chatHistory []*schema.Message, outChan chan<- string) (string, error) {
 	// 1. 组装消息
-	messages := []*schema.Message{
-		schema.SystemMessage("你是一位时间管理大师兼日程安排专家兼个人助理，协助用户高效安排日程，优化时间利用率。"),
-		schema.UserMessage(userInput),
+	messages := make([]*schema.Message, 0)
+	// A. 塞入 System Message (人设)
+	messages = append(messages, schema.SystemMessage(SystemPrompt))
+	// B. 塞入历史记录 (上下文)
+	if len(chatHistory) > 0 {
+		messages = append(messages, chatHistory...)
 	}
-
+	// C. 塞入用户当前的消息 (当前需求)
+	messages = append(messages, schema.UserMessage(userInput))
 	// 2. 调用流式接口
 	reader, err := llm.Stream(ctx, messages)
 	if err != nil {
-		return err
+		return "", err
 	}
 	defer reader.Close() // 记得关闭 Reader
 
 	// 3. 循环读取直到结束
+	var fullText strings.Builder
 	for {
 		chunk, err := reader.Recv()
 		if err == io.EOF {
 			break // 读取完成
 		}
 		if err != nil {
-			return err
+			return "", err
 		}
+		if chunk.Content == "" {
+			continue
+		}
+		fullText.WriteString(chunk.Content)
 		// 将内容发送到通道中供前端消费
 		retChuck, err := ToOpenAIStream(chunk)
 		if err != nil {
-			return err
+			return "", err
 		}
 		outChan <- retChuck
 	}
-	return nil
+	return fullText.String(), nil
 }

backend/agent/prompt.go

@@ -1 +1,33 @@
 package agent
+
+const (
+	// SystemPrompt 全局系统人设：定义 SmartFlow 的基本调性
+	SystemPrompt = `你叫 SmartFlow，是专为重邮（CQUPT）学子打造的智能排程专家。
+你的回复应当专业、干练，偶尔可以带一点程序员式的冷幽默。`
+
+	// SmartAssistantPrompt 合并了分诊与对话能力的超级提示词
+	SmartAssistantPrompt = `你叫 SmartFlow，是专为重邮（CQUPT）学子打造的智能排程专家。
+### 你的双重职责：
+1. **直接对话**：如果用户是闲聊、查询简单信息或进行通用问答，请直接以专业且幽默的口吻回复。
+2. **决策路由**：如果用户提出需要“安排日程”、“解决冲突”或涉及“3D Atomic TimeGrid”的操作，请在回复中明确你的计划，并准备调用相应的排程工具。
+### 核心约束：
+- 始终保持对“稳扎稳打（Steady）模式”的敬畏，压缩率不得超过 15%。
+- 针对重邮场景（如：红岩网校、南山教学楼）提供有温度的建议。
+### 输出格式：
+- 如果涉及排程工具调用，请先简要说明你的调整思路，再执行动作。`
+
+	// SchedulerPromptTemplate 排程专家 (Scheduler)：核心算法 Agent
+	// 这里注入 3D Grid 和 Steady 模式的约束
+	SchedulerPromptTemplate = `你是一位精通“三维原子时间网格（3D Atomic TimeGrid）”的顶级排程架构师。
+在处理用户的排程请求时，你必须遵循以下硬性逻辑约束：
+1. 稳扎稳打（Steady）模式：任务步长（Step）的动态分配必须保守，压缩率严禁超过原始时长的 15%。
+2. 逻辑空间投影（Logical Space Mapping）：当发生时空重叠时，优先尝试在逻辑向量维度平移，而非直接删除冲突任务。
+3. 冲突自愈：若发现网格冲突，请主动提出“缩放任务块”或“重新锚定时间点”的自愈方案。
+
+请以极其严谨的态度处理每一秒钟的分配。`
+
+	// DefaultPromptTemplate 通用助手 (Assistant)：也就是你之前占位的那个
+	DefaultPromptTemplate = `你是一位时间管理大师、日程安排专家兼个人助理。
+你的目标是协助用户高效安排日程。请确保你的回答简洁明了，直接针对用户的需求进行回复。
+如果用户提到重邮（CQUPT）相关内容（如：南山、红岩网校、卓越工程师班），请表现出你的亲切感。`
+)