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slhafzjw	7094a8a68b	推进 ActionExtractor 语义缓存机制: 两种嵌入模型的连接方式测试完毕，在高性能主机上，可以通过ollama调用mxbai-embed-large这类模型，但放到4核8G香橙派3B就会出现推理时长过长，哪怕换成ONNX RUNTIME JAVA 也难以避免，但如果更换成 nomic-embed-text + ONNX RUNTIME JAVA ，仍能够拿到70左右ms的推理时长，远低于提取模型以及向量模型API的调用时长。预期可提供两种语义缓存所用的嵌入模型接入方式: 通过 http 调用 本地ollama接口; 指定 ONNX 格式的嵌入模型直接调用。	2025-10-16 23:04:41 +08:00
slhafzjw	a10a149edb	开始推进行动模块(ActionModule); 针对框架与本体分别进行了一系列架构优化。 ... 框架: - 调整模块注册以及AgentRunningFlow的相关逻辑，以支持同组模块并发执行，将以@AgentModule注解中的order属性区分组间顺序先后及是否同组 - 针对@CoordinateManager注解新增了Core的自动注入处理，以便更好的协调不同Core的逻辑 本体: - 开始推进行动模块。将采取类似记忆模块的分层思路，分为ActionPlanner与ActionDispatcher两个主要模块，再各自细分子模块划分 - 将CognationCore从核心统筹的身份下降至与其他核心平级，同时将其中的序列化逻辑抽取至统一的PartnerCore父类，所有核心都将继承该类以获得序列化能力，不同core的内容将序列化至各自的memory文件 - 将SessionManager移除，相关逻辑迁移至CognationCore，统一序列化逻辑的同时又保证语义正确 - 将CognationCore中的某些缓存性质逻辑移动至CacheCore，确保语义正确 - 调整了目录结构以适应优化过的架构	2025-10-12 16:23:11 +08:00
slhaf	cad3af346f	实现了MemoryGraph的序列化/反序列化; ... 实现了MemoryGraph的插入功能;	2025-04-08 22:31:48 +08:00