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后端： 1.阶段 6 agent / memory 服务化收口 - 新增 cmd/agent 独立进程入口，承载 agent zrpc server、agent outbox relay / consumer 和运行时依赖初始化 - 补齐 services/agent/rpc 的 Chat stream 与 conversation meta/list/timeline、schedule-preview、context-stats、schedule-state unary RPC - 新增 gateway/client/agent 与 shared/contracts/agent，将 /api/v1/agent chat 和非 chat 门面切到 agent zrpc - 收缩 gateway 本地 AgentService 装配，双 RPC 开关开启时不再初始化本地 agent 编排、LLM、RAG 和 memory reader fallback - 将 backend/memory 物理迁入 services/memory，私有实现收入 internal，保留 module/model/observe 作为 memory 服务门面 - 调整 memory outbox、memory reader 和 agent 记忆渲染链路的 import 与服务边界，cmd/memory 独占 memory worker / consumer - 关闭 gateway 侧 agent outbox worker 所有权，agent relay / consumer 由 cmd/agent 独占，gateway 仅保留 HTTP/SSE 门面与迁移期开关回退 - 更新阶段 6 文档，记录 agent / memory 当前切流点、smoke 结果，以及 backend/client 与 gateway/shared 的目录收口口径
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2.1 KiB
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package service
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import (
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"sort"
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"time"
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memorymodel "github.com/LoveLosita/smartflow/backend/services/memory/model"
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)
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// RankItems 对读取结果做统一重排。
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// 步骤化说明：
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// 1. 先基于 importance / confidence / recency 构造基础分，保持和旧链路相近的排序直觉；
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// 2. 再叠加“显式记忆 / 类型优先级”奖励，让 constraint 与 preference 更稳定地排在前面；
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// 3. 同分按 ID 降序，保证排序在日志与测试里具备稳定性。
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func RankItems(items []memorymodel.ItemDTO, now time.Time) []memorymodel.ItemDTO {
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if len(items) == 0 {
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return nil
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}
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ranked := make([]memorymodel.ItemDTO, len(items))
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copy(ranked, items)
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sort.SliceStable(ranked, func(i, j int) bool {
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left := scoreRankedItem(ranked[i], now)
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right := scoreRankedItem(ranked[j], now)
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if left == right {
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return ranked[i].ID > ranked[j].ID
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}
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return left > right
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})
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return ranked
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}
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// scoreRankedItem 计算 hybrid 读链路的统一重排分数。
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//
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// 说明：
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// 1. 这里仍然只依赖条目自身属性，不引入 conversation_id 加分；
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// 2. 原因是同对话内容本就已经存在于上下文窗口，记忆读侧应专注跨对话补充；
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// 3. 类型加权仍然保留，用于确保 constraint / preference 的业务优先级稳定生效。
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func scoreRankedItem(item memorymodel.ItemDTO, now time.Time) float64 {
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score := 0.35*clamp01(item.Importance) + 0.3*clamp01(item.Confidence) + 0.2*recencyScoreDTO(item, now)
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if item.IsExplicit {
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score += 0.1
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}
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switch memorymodel.NormalizeMemoryType(item.MemoryType) {
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case memorymodel.MemoryTypeConstraint:
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score += 0.15
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case memorymodel.MemoryTypePreference:
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score += 0.10
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}
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return score
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}
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func recencyScoreDTO(item memorymodel.ItemDTO, now time.Time) float64 {
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base := item.UpdatedAt
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if base == nil {
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base = item.CreatedAt
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}
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if base == nil || now.Before(*base) {
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return 0.5
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}
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age := now.Sub(*base)
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switch {
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case age <= 24*time.Hour:
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return 1
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case age <= 7*24*time.Hour:
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return 0.85
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case age <= 30*24*time.Hour:
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return 0.65
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case age <= 90*24*time.Hour:
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return 0.45
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default:
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return 0.25
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}
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}
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