后端: 1. 阶段 1.5/1.6 收口 llm-service / rag-service,统一模型出口与检索基础设施入口,清退 backend/infra/llm 与 backend/infra/rag 旧实现; 2. 同步更新相关调用链与微服务迁移计划文档
Memory 模块现状说明
当前已打通的链路
- 用户消息落聊天历史时,会通过 outbox 发布
memory.extract.requested。 - 事件消费者只负责把请求幂等写入
memory_jobs,不在消费回调里做重 LLM 计算。 - 启动期会拉起
memory worker,后台轮询memory_jobs。 - worker 抢占任务后,调用
backend/infra/llm驱动的记忆抽取编排器。 - 抽取结果会被标准化后写入
memory_items,同时写入memory_audit_logs。 - 全部落库成功后,任务状态推进到
success;失败则走可重试状态机。
当前目录职责
module.go:对外统一门面,负责组装 repo / service / worker / orchestrator。model/:记忆模块 DTO、状态常量、配置对象。repo/:memory_jobs / memory_items / memory_audit_logs / memory_user_settings访问层。service/:任务入队、读取重排、管理维护、配置加载。orchestrator/:记忆抽取编排。write_orchestrator.go是纯本地 fallback。llm_write_orchestrator.go是当前主用的 LLM 抽取器。
worker/:任务执行器与后台轮询循环。utils/:JSON 提取、候选事实标准化、设置过滤、审计构造等纯函数工具。
当前已补齐的内部能力
Module- 负责把 repo / service / worker / orchestrator 组装成统一门面。
- 外部现在优先依赖
memory.Module,而不是自己手搓内部组件。 - 支持
WithTx(tx),方便接入现有统一事务管理器。
EnqueueService- 负责把
memory.extract.requested事件转成memory_jobs,不做重 LLM 计算。
- 负责把
Runner + RunPollingLoop- 负责后台轮询任务、调用抽取器、写入
memory_items、补写memory_audit_logs。
- 负责后台轮询任务、调用抽取器、写入
ReadService- 负责在 memory 内部做“按用户开关过滤 + 轻量重排 + 访问时间刷新”。
- 当前还没有接到
newAgentprompt 注入侧,这是刻意保留的切流点。
ManageService- 负责记忆管理面能力:列出记忆、软删除记忆、读取/更新用户记忆开关。
- 删除动作会同步写入审计日志,保证“有变更就有审计”。
当前推荐接入姿势
- 启动阶段统一创建:
memoryModule := memory.NewModule(db, llmClient, memory.LoadConfigFromViper())
- 后台 worker 启动:
memoryModule.StartWorker(ctx)
- 事务内写入记忆任务:
memoryModule.WithTx(tx).EnqueueExtract(ctx, payload, eventID)
- 后续 agent 读取:
- 直接调用
memoryModule.Retrieve(...)
- 直接调用
当前实现边界
- 已实现异步写入链路,也已补齐 memory 内部读取与管理能力,但还没有接“读取召回 + prompt 注入”。
- 已实现 MySQL 事实落库,但还没有接 Milvus 向量同步。
- 已实现 LLM 抽取和基础审计日志,但还没有做
ADD/UPDATE/DELETE/NONE决策型冲突消解。 - 当前更偏“先把 memory 自己的闭环打通”,后续再继续做 agent 注入、向量检索和冲突更新。
当前推荐验证方式
- 发起一条用户消息,确认 outbox 中生成
memory.extract.requested。 - 等待事件消费后,确认
memory_jobs出现pending或被 worker 抢占为processing。 - 等待后台 worker 执行后,确认:
memory_jobs.status = successmemory_items出现新记忆memory_audit_logs出现对应create记录
- 直接调用
ManageService:ListItems能列出 active/archived 记忆DeleteItem会把状态改成deleted,并新增一条delete审计GetUserSetting / UpsertUserSetting能返回并更新用户记忆开关
下一步建议
- 把
ReadService接进newAgent,先注入“偏好 / 约束 / 最近 todo_hint”三类高价值记忆。 - 引入向量召回与 rerank,把“当前话题相关的事实类记忆”补进候选集合。
- 再补
ADD/UPDATE/DELETE/NONE决策,解决“同义记忆去重”和“旧记忆更新”。