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后端：
1. LLM 客户端从 newAgent/llm 提升为 infra/llm 基础设施层
- 删除 backend/newAgent/llm/（ark.go / ark_adapter.go / client.go / json.go）
- 等价迁移至 backend/infra/llm/，所有 newAgent node 与 service 统一改引用 infrallm
- 消除 newAgent 对模型客户端的私有依赖，为 memory / websearch 等多模块复用铺路
2. RAG 基础设施完成可运行态接入（factory / runtime / observer / service 四层成型）
- 新建 backend/infra/rag/factory.go / runtime.go / observe.go / observer.go /
service.go：工厂创建、运行时生命周期、轻量观测接口、检索服务门面
- 更新 infra/rag/config/config.go：补齐 Milvus / Embed / Reranker 全部配置项与默认值
- 更新 infra/rag/embed/eino_embedder.go：增强 Eino embedding 适配，支持 BaseURL / APIKey 环境变量 / 超时 /
维度等参数
- 更新 infra/rag/store/milvus_store.go：完整实现 Milvus 向量存储（建集合 / 建 Index / Upsert / Search /
Delete），支持 COSINE / L2 / IP 度量
- 更新 infra/rag/core/pipeline.go：适配 Runtime 接口，Pipeline 由 factory 注入而非手动拼装
- 更新 infra/rag/corpus/memory_corpus.go / vector_store.go：对接 Memory 模块数据源与 Store 接口扩展
3. Memory 模块从 Day1 骨架升级为 Day2 完整可运行态
- 新建 memory/module.go：统一门面 Module，对外封装 EnqueueExtract / ReadService / ManageService / WithTx /
StartWorker，启动层只依赖这一个入口
- 新建 memory/orchestrator/llm_write_orchestrator.go：LLM 驱动的记忆抽取编排器，替代原 mock 抽取
- 新建 memory/service/read_service.go：按用户开关过滤 + 轻量重排 + 访问时间刷新的读取链路
- 新建 memory/service/manage_service.go：记忆管理面能力（列出 / 软删除 / 开关读写），删除同步写审计日志
- 新建 memory/service/common.go：服务层公共工具
- 新建 memory/worker/loop.go：后台轮询循环 RunPollingLoop，定时抢占 pending 任务并推进
- 新建 memory/utils/audit.go / settings.go：审计日志构造、用户设置过滤等纯函数
- 更新 memory/model/item.go / job.go / settings.go / config.go / status.go：补齐 DTO 字段与状态常量
- 更新 memory/repo/item_repo.go / job_repo.go / audit_repo.go / settings_repo.go：补齐 CRUD 与查询能力
- 更新 memory/worker/runner.go：Runner 对接 Module 与 LLM 抽取器，任务状态机完整化
- 更新 memory/README.md：同步模块现状说明
4. newAgent 接入 Memory 读取注入与工具注册依赖预埋
- 新建 service/agentsvc/agent_memory.go：定义 MemoryReader 接口 + injectMemoryContext，在 graph
执行前统一补充记忆上下文
- 更新 service/agentsvc/agent.go：新增 memoryReader 字段与 SetMemoryReader 方法
- 更新 service/agentsvc/agent_newagent.go：调用 injectMemoryContext 注入 pinned block，检索失败仅降级不阻断主链路
- 更新 newAgent/tools/registry.go：新增 DefaultRegistryDeps（含 RAGRuntime），工具注册表支持依赖注入
5. 启动流程与事件处理器接线更新
- 更新 cmd/start.go：初始化 RAG Runtime → Memory Module → 注册事件处理器 → 启动 Worker 后台轮询
- 更新 service/events/memory_extract_requested.go：改用 memory.Module.WithTx(tx) 统一门面，事件处理器不再直接依赖
repo/service 内部包
6. 缓存插件与配置同步
- 更新 middleware/cache_deleter.go：静默忽略 MemoryJob / MemoryItem / MemoryAuditLog / MemoryUserSetting
等新模型，避免日志刷屏；清理冗余注释
- 更新 config.example.yaml：补齐 rag / memory / websearch 配置段及默认值
- 更新 go.mod / go.sum：新增 eino-ext/openai / json-patch / go-openai 依赖
前端：无 仓库：无
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# Memory 模块现状说明
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## 当前已打通的链路
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1. 用户消息落聊天历史时，会通过 outbox 发布 `memory.extract.requested`。
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2. 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。
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3. 启动期会拉起 `memory worker`，后台轮询 `memory_jobs`。
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4. worker 抢占任务后，调用 `backend/infra/llm` 驱动的记忆抽取编排器。
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5. 抽取结果会被标准化后写入 `memory_items`，同时写入 `memory_audit_logs`。
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6. 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。
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## 当前目录职责
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- `module.go`：对外统一门面，负责组装 repo / service / worker / orchestrator。
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- `model/`：记忆模块 DTO、状态常量、配置对象。
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- `repo/`：`memory_jobs / memory_items / memory_audit_logs / memory_user_settings` 访问层。
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- `service/`：任务入队、读取重排、管理维护、配置加载。
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- `orchestrator/`：记忆抽取编排。
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- `write_orchestrator.go` 是纯本地 fallback。
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- `llm_write_orchestrator.go` 是当前主用的 LLM 抽取器。
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- `worker/`：任务执行器与后台轮询循环。
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- `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。
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## 当前已补齐的内部能力
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1. `Module`
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- 负责把 repo / service / worker / orchestrator 组装成统一门面。
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- 外部现在优先依赖 `memory.Module`，而不是自己手搓内部组件。
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- 支持 `WithTx(tx)`，方便接入现有统一事务管理器。
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2. `EnqueueService`
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- 负责把 `memory.extract.requested` 事件转成 `memory_jobs`，不做重 LLM 计算。
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3. `Runner + RunPollingLoop`
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- 负责后台轮询任务、调用抽取器、写入 `memory_items`、补写 `memory_audit_logs`。
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4. `ReadService`
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- 负责在 memory 内部做“按用户开关过滤 + 轻量重排 + 访问时间刷新”。
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- 当前还没有接到 `newAgent` prompt 注入侧，这是刻意保留的切流点。
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5. `ManageService`
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- 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。
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- 删除动作会同步写入审计日志，保证“有变更就有审计”。
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## 当前推荐接入姿势
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1. 启动阶段统一创建：
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- `memoryModule := memory.NewModule(db, llmClient, memory.LoadConfigFromViper())`
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2. 后台 worker 启动：
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- `memoryModule.StartWorker(ctx)`
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3. 事务内写入记忆任务：
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- `memoryModule.WithTx(tx).EnqueueExtract(ctx, payload, eventID)`
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4. 后续 agent 读取：
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- 直接调用 `memoryModule.Retrieve(...)`
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## 当前实现边界
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1. 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”。
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2. 已实现 MySQL 事实落库，但还没有接 Milvus 向量同步。
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3. 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。
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4. 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。
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## 当前推荐验证方式
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1. 发起一条用户消息，确认 outbox 中生成 `memory.extract.requested`。
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2. 等待事件消费后，确认 `memory_jobs` 出现 `pending` 或被 worker 抢占为 `processing`。
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3. 等待后台 worker 执行后，确认：
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- `memory_jobs.status = success`
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- `memory_items` 出现新记忆
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- `memory_audit_logs` 出现对应 `create` 记录
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4. 直接调用 `ManageService`：
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- `ListItems` 能列出 active/archived 记忆
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- `DeleteItem` 会把状态改成 `deleted`，并新增一条 `delete` 审计
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- `GetUserSetting / UpsertUserSetting` 能返回并更新用户记忆开关
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## 下一步建议
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1. 把 `ReadService` 接进 `newAgent`，先注入“偏好 / 约束 / 最近 todo_hint”三类高价值记忆。
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2. 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。
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3. 再补 `ADD/UPDATE/DELETE/NONE` 决策，解决“同义记忆去重”和“旧记忆更新”。
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