feat(memory): P2 读路径打分 + 桌面端记忆面板（看/改/删）
读路径（Generative Agents 公式的 Recency+Importance 两项，Relevance 待 P3）： - memory.Get 改为 rankProfiles：Score=0.4·Recency+0.6·Importance，按分降序、截断 top-30。 Recency=0.98^天 指数衰减；未评分行用兜底 importance=5（不被不公平遗忘）。纯函数 + 单测。 - 新增 Store.List（结构化、不截断）+ memory_list 工具。 桌面端记忆面板： - gateway GET /memory(列表) + DELETE /memory?key=(软删)，受保护组。 - api listMemory/deleteMemory；MemoryView 右侧从占位 → 真列表：按分排序展示 key/value/重要度/最近时间，可内联编辑(PUT)与删除(软删)；左侧登记后自动刷新。 实测：PUT 两条 → GET 返回带 importance/last_seen 的有序列表（较新者靠前）→ DELETE 一条 （软删）→ 再 GET 已消失。rank/recency/兜底 importance 单测过；前端 tsc+构建通过。 至此记忆：召回(打分) + 历史 + 自动对账(P1) + 用户可管控(面板) 闭环。Relevance(Milvus) 留 P3。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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@@ -0,0 +1,50 @@
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package memory
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import (
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"testing"
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"time"
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)
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func TestRankProfiles(t *testing.T) {
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now := time.Date(2026, 6, 22, 12, 0, 0, 0, time.UTC)
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rows := []Profile{
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{Key: "高重要近期", Value: "a", Importance: 9, LastSeenAt: now.AddDate(0, 0, -1)},
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{Key: "低重要久远", Value: "b", Importance: 2, LastSeenAt: now.AddDate(0, 0, -60)},
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{Key: "中等", Value: "c", Importance: 5, LastSeenAt: now.AddDate(0, 0, -10)},
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}
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ranked := rankProfiles(rows, now, 0)
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if ranked[0].Key != "高重要近期" || ranked[2].Key != "低重要久远" {
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t.Errorf("应按 Score 降序：高重要近期 > 中等 > 低重要久远，得 %s/%s/%s", ranked[0].Key, ranked[1].Key, ranked[2].Key)
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}
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// 截断 top-N
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if got := rankProfiles(rows, now, 2); len(got) != 2 || got[0].Key != "高重要近期" {
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t.Errorf("top-2 截断错: %d 条 首=%s", len(got), got[0].Key)
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}
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// 原切片不被改动（rankProfiles 应 copy）
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if rows[0].Key != "高重要近期" {
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t.Error("rankProfiles 不应修改入参顺序")
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}
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}
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func TestRecencyDecay(t *testing.T) {
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now := time.Date(2026, 6, 22, 12, 0, 0, 0, time.UTC)
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if recencyScore(now, time.Time{}) != 1.0 {
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t.Error("无 last_seen 应视为新鲜=1")
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}
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fresh := recencyScore(now, now.AddDate(0, 0, -1))
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old := recencyScore(now, now.AddDate(0, 0, -30))
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if !(fresh > old && old > 0) {
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t.Errorf("越久越低且 >0: fresh=%v old=%v", fresh, old)
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}
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}
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func TestProfileScore_DefaultImportance(t *testing.T) {
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now := time.Now()
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// importance=0（旧/未评分）应按兜底 5 计，而不是 0（否则被不公平遗忘）。
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p := Profile{Importance: 0, LastSeenAt: now}
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got := profileScore(p, now)
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want := wRecency*1.0 + wImportance*(defaultImportance/10)
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if got != want {
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t.Errorf("未评分行应用兜底 importance: got %v want %v", got, want)
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}
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}
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@@ -6,6 +6,7 @@ import (
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"context"
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"fmt"
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"log"
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"math"
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"sort"
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"strings"
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"time"
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@@ -108,7 +109,17 @@ func migrateLegacyProfile(db *gorm.DB) {
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log.Printf("[memory] 已回灌 %d 条偏好（新雪花 id）", len(saved))
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}
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// Get 返回某用户的画像，渲染为可直接注入 prompt 的多行文本（按 key 排序，稳定输出）。
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// 读路径打分参数（Generative Agents 公式的 Recency + Importance 两项；Relevance 待接 Milvus）。
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const (
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memTopN = 30 // 注入上限（截断，控 context）
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wRecency = 0.4 // 最近性权重
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wImportance = 0.6 // 重要度权重
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recencyDecayPerDay = 0.98 // 每天衰减因子（指数）
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defaultImportance = 5.0 // 旧/未评分行的兜底重要度（避免被不公平遗忘）
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)
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// Get 返回某用户画像，渲染为可注入 prompt 的多行文本。
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// 按 Score = wRecency·Recency + wImportance·Importance 降序，截断 top-N（控 context + 自然遗忘）。
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func (s *Store) Get(ctx context.Context, userID string) (string, error) {
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if s.db == nil || userID == "" {
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return "", nil
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@@ -117,14 +128,64 @@ func (s *Store) Get(ctx context.Context, userID string) (string, error) {
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if err := s.db.WithContext(ctx).Where("user_id = ?", userID).Find(&rows).Error; err != nil {
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return "", err
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}
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sort.Slice(rows, func(i, j int) bool { return rows[i].Key < rows[j].Key })
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ranked := rankProfiles(rows, time.Now(), memTopN)
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var b strings.Builder
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for _, r := range rows {
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for _, r := range ranked {
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fmt.Fprintf(&b, "- %s：%s\n", r.Key, r.Value)
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}
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return strings.TrimRight(b.String(), "\n"), nil
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}
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// List 返回某用户全部 active 偏好（结构化，供管理面板查看/编辑），按 Score 降序、不截断。
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func (s *Store) List(ctx context.Context, userID string) ([]Profile, error) {
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if s.db == nil || userID == "" {
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return nil, nil
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}
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var rows []Profile
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if err := s.db.WithContext(ctx).Where("user_id = ?", userID).Find(&rows).Error; err != nil {
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return nil, err
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}
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return rankProfiles(rows, time.Now(), 0), nil
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}
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// rankProfiles 纯函数：按 Score 降序排序（同分 key 升序稳定），截断 top-N（topN<=0 不截断）。
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func rankProfiles(rows []Profile, now time.Time, topN int) []Profile {
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out := make([]Profile, len(rows))
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copy(out, rows)
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sort.SliceStable(out, func(i, j int) bool {
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si, sj := profileScore(out[i], now), profileScore(out[j], now)
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if si != sj {
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return si > sj
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}
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return out[i].Key < out[j].Key
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})
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if topN > 0 && len(out) > topN {
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out = out[:topN]
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}
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return out
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}
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// profileScore 计算一条偏好的 Recency+Importance 综合分（各归一到 [0,1]）。
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func profileScore(p Profile, now time.Time) float64 {
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imp := p.Importance
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if imp <= 0 {
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imp = defaultImportance
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}
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return wRecency*recencyScore(now, p.LastSeenAt) + wImportance*(imp/10)
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}
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// recencyScore 指数衰减的最近性分：last_seen 越久越低；未记时间视为新鲜(1)。
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func recencyScore(now, last time.Time) float64 {
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if last.IsZero() {
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return 1.0
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}
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days := now.Sub(last).Hours() / 24
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if days < 0 {
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days = 0
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}
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return math.Pow(recencyDecayPerDay, days)
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}
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// Upsert 写入/更新一条画像偏好（(user_id,key) 冲突即覆盖 value/importance，保留原 id；
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// 置 last_seen=now 作"印证"）。importance<=0 时不覆盖旧值（NOOP 印证场景只 bump 时间）。
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func (s *Store) Upsert(ctx context.Context, userID, key, value string, importance float64) error {
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