Version: 0.9.13.dev.260410

后端：
1. Memory Day1 链路打通（chat_history -> outbox -> memory_jobs）
   - 更新 service/events/chat_history_persist.go：聊天消息落库同事务追加 memory.extract.requested 事件（仅 user 消息，失败回滚后由 outbox 重试）
   - 新建 service/events/memory_extract_requested.go：消费 memory.extract.requested 并幂等入队 memory_jobs，补齐 payload 校验、文本截断与 idempotency key
   - 更新 cmd/start.go：注册 RegisterMemoryExtractRequestedHandler
2. Memory 模块骨架落地（先跑通状态机，再接入真实抽取）
   - 新建 memory/model、repo、service、orchestrator、worker、utils 目录与 Day1 mock 抽取执行链
   - 新建 model/memory.go：补齐 memory_items / memory_jobs / memory_audit_logs / memory_user_settings 与事件 payload 模型
   - 更新 inits/mysql.go：接入 4 张 memory 相关表 AutoMigrate
3. RAG 复用基础设施预埋（依赖可替换）
   - 新建 infra/rag：core pipeline + chunk/embed/retrieve/rerank/store/corpus/config 分层实现
   - 默认接入 MockEmbedder + InMemoryStore，预留 Milvus / Eino 适配实现
   - 新增 infra/rag/RAG复用接口实施计划.md
4. 本地依赖与交接文档同步
   - 更新 docker-compose.yml：新增 etcd / minio / milvus / attu 服务与数据卷
   - 删除 newAgent/HANDOFF_工具研究与运行态重置.md、newAgent/阶段3_上下文瘦身设计.md
   - 新增 newAgent/HANDOFF_WebSearch两阶段实施计划.md、memory/HANDOFF-RAG复用后续实施计划.md、memory/README.md
前端：无 仓库：无

backend/memory/worker/mock_extractor.go

@@ -0,0 +1,22 @@
+package worker
+
+import (
+	"context"
+
+	memorymodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/model"
+	memoryorchestrator "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/orchestrator"
+)
+
+// Extractor 是 worker 抽取依赖接口。
+//
+// 设计目的：
+// 1. Day1 先接 mock 编排器跑通状态机；
+// 2. Day2/Day3 可无缝替换为真实 LLM 抽取实现。
+type Extractor interface {
+	ExtractFacts(ctx context.Context, payload memorymodel.ExtractJobPayload) ([]memorymodel.NormalizedFact, error)
+}
+
+// NewMockExtractor 返回 Day1 默认 mock 抽取器。
+func NewMockExtractor() Extractor {
+	return memoryorchestrator.NewWriteOrchestrator()
+}

backend/memory/worker/runner.go

@@ -0,0 +1,95 @@
+package worker
+
+import (
+	"context"
+	"encoding/json"
+	"errors"
+	"fmt"
+	"log"
+	"time"
+
+	memorymodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/model"
+	memoryrepo "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/memory/repo"
+	"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
+)
+
+// RunOnceResult 描述一次手工触发执行结果。
+type RunOnceResult struct {
+	Claimed bool
+	JobID   int64
+	Status  string
+	Facts   int
+}
+
+// Runner 是 Day1 首版任务执行器。
+//
+// 职责边界：
+// 1. 只负责推进 memory_jobs 状态机；
+// 2. Day1 不做 memory_items 真正落库，仅做 mock 抽取与状态推进。
+type Runner struct {
+	jobRepo   *memoryrepo.JobRepo
+	extractor Extractor
+	logger    *log.Logger
+}
+
+func NewRunner(jobRepo *memoryrepo.JobRepo, extractor Extractor) *Runner {
+	return &Runner{
+		jobRepo:   jobRepo,
+		extractor: extractor,
+		logger:    log.Default(),
+	}
+}
+
+// RunOnce 手工执行一次任务抢占与处理。
+//
+// 返回语义：
+// 1. Claimed=false 表示当前无可执行任务；
+// 2. Claimed=true 且 Status=success/failed/dead 表示状态已推进完成。
+func (r *Runner) RunOnce(ctx context.Context) (*RunOnceResult, error) {
+	if r == nil || r.jobRepo == nil || r.extractor == nil {
+		return nil, errors.New("memory worker runner is not initialized")
+	}
+
+	// 1. 抢占一条可执行任务，避免并发 worker 重复处理同一记录。
+	job, err := r.jobRepo.ClaimNextRunnableExtractJob(ctx, time.Now())
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	if job == nil {
+		return &RunOnceResult{Claimed: false}, nil
+	}
+
+	result := &RunOnceResult{
+		Claimed: true,
+		JobID:   job.ID,
+		Status:  model.MemoryJobStatusProcessing,
+		Facts:   0,
+	}
+
+	// 2. 解析 payload_json。解析失败属于数据质量问题，走失败重试并打日志。
+	var payload memorymodel.ExtractJobPayload
+	if err = json.Unmarshal([]byte(job.PayloadJSON), &payload); err != nil {
+		failReason := fmt.Sprintf("解析任务载荷失败: %v", err)
+		_ = r.jobRepo.MarkFailed(ctx, job.ID, failReason)
+		result.Status = model.MemoryJobStatusFailed
+		return result, nil
+	}
+
+	// 3. 调用抽取器执行 mock 抽取。Day1 先保证“能推进状态”，不引入重计算。
+	facts, extractErr := r.extractor.ExtractFacts(ctx, payload)
+	if extractErr != nil {
+		failReason := fmt.Sprintf("抽取执行失败: %v", extractErr)
+		_ = r.jobRepo.MarkFailed(ctx, job.ID, failReason)
+		result.Status = model.MemoryJobStatusFailed
+		return result, nil
+	}
+
+	// 4. 抽取成功后把任务置为 success。
+	if err = r.jobRepo.MarkSuccess(ctx, job.ID); err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	result.Status = model.MemoryJobStatusSuccess
+	result.Facts = len(facts)
+	r.logger.Printf("memory worker run once success: job_id=%d extracted_facts=%d", job.ID, len(facts))
+	return result, nil
+}