 Blizzard
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feat(memory): P1 长期记忆升级 —— 异步攒批 Consolidate + 软删 + importance/last_seen
把"逐轮盲写抽取"升级为 Mem0 式对账（方案见 memory_industry_analysis.md 落地节）：
mcp-go：
- Profile 加 Importance(1~10, poignancy) + LastSeenAt（为 Generative Agents 读路径
Score=w1·Relevance+w2·Recency+w3·Importance 铺路）。
- Upsert 收 importance + 每次置 last_seen（印证）；新增 Delete（软删，BaseModel.DeletedAt
已具备，失效不物删可审计）+ Touch；memory_upsert 透传 importance、新增 memory_delete 工具。
dispatcher：
- extractMemory → consolidateMemory：一次 LLM 调用同时做 抽取+对账，输出
[{op:ADD|UPDATE|DELETE|NOOP,key,value,importance}]；ADD/UPDATE→upsert、DELETE→软删；
sanitizeOps 防幻删(DELETE 须命中已有)/夹 importance[1,10]/同key保末个/丢 NOOP。
- 攒批：每 3 轮（per-session 计数）才 consolidate 一次，省成本，对齐 ChatGPT 周期整理。
从根上解决 exact-key 盲写的记忆腐烂。
验证：parseOps/sanitizeOps/parseProfile 纯逻辑单测；store 集成测试(真 PG)覆盖
importance/last_seen 写入 + 软删(live 0 / 物理 1)；dispatcher -race 全过。
（注：完整多轮 LLM consolidate 未做实跑，属构造性验证 + 沿用已证 pool.Chat 模式。）
P2 待做：读路径按 Score(Recency+Importance) 排序/衰减/截断 + 桌面端记忆面板。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-22 14:27:16 +08:00 |
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Blizzard
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refactor(mcp-go): Profile 套雪花id+软删规约，补集成测试（还清 DB 规约欠债）
项目级 DB 规约（雪花字符串 id + created_at/updated_at + 软删索引）此前只在网关落地，
mcp-go 的 sundynix_user_profile(Profile) 仍是旧复合主键 (user_id,key)、无 id/时间戳——
本次对齐，全库统一。
- 新增 BaseModel + NewID（snowflake node=2，与网关 node=1 区分，避免共享 PG 中 id 冲突）。
- Profile 嵌 BaseModel：雪花 id 主键 + (user_id,key) 唯一索引。
- Upsert 改 OnConflict((user_id,key))，冲突覆盖 value 且保留原 id/created_at。
- 一次性迁移 migrateLegacyProfile：检测旧表（无 id 列）→ 备份偏好 → drop → 按新规约重建 → 回灌。
- 加 mcp-go 首个集成测试（store_test.go，gated on MEMORY_TEST_DSN）：
· TestBaseModelID 纯单测（id 非空/不重/BeforeCreate 补id不覆盖）；
· Integration：迁移后字段齐全 + Upsert 同键覆盖不新增 + id 稳定 + Get 渲染；
· LegacyMigration：旧复合主键表 + 1 条偏好 → 迁移后 id 列存在、数据保留补新 id。
实测（docker postgres）：三测全过，迁移日志确认旧偏好回灌保留 ✓。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-17 14:56:16 +08:00 |
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Blizzard
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feat: 第一张真实 Eino 图 + 偏好记忆（让模型知道是我）
dispatcher 不再手搓 pool.Stream，改用编译好的 Eino 图驱动；接入用户常驻画像，
推理前召回并注入 system prompt，实现个性化（架构'心脏'首次真跳）。
Eino 图(dispatcher/internal/eino): START→recall→prompt→model→END + 全局 State
- recall(Lambda): 取 Meta[user_id] → 调 MCP memory_get → ProcessState 写画像
- prompt(ChatTemplate): {profile} 注入 system，{query} 作 user
- model: poolModel 适配 LLM Pool 为 model.BaseChatModel(Generate+Stream, schema.Pipe)
- 写回: 流排空后异步 memorize（流式节点走 OnEndWithStreamOutput 非 OnEndFn）
记忆存储(mcp-go owns): GORM Profile→sundynix_user_profile(复合主键, AutoMigrate,
遵守前缀约定), 新工具 memory_get/memory_upsert, 连不上降级
Gateway: SubmitTask 注入 Meta[user_id](X-User-ID 头), PUT /api/v1/memory→memory_upsert
shared: contract.MetaUserID; llm.Pool 拆出 StreamText
验证: 4 模块 build✓ + 3 e2e PASS; live 跑通——PUT 偏好落 sundynix_user_profile,
带 X-User-ID 提交→Eino recall 召回→注入→SSE 流出含画像的个性化回答, writeback 触发
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-10 14:06:18 +08:00 |
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