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# 记忆检索
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本文说明 Partner 记忆系统的组织层。存储层只保存稳定的 `MemoryUnit` 与 `MemorySlice`，检索层在这些数据之上建立可替换的召回结构。
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当前默认实现是 `MemoryRuntime`：它维护主题路径索引和日期索引，并把索引结果重新解析为可注入上下文的 `ActivatedMemorySlice`。
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| 索引 | 作用 |
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| `TopicMemoryIndex` | 按主题路径组织 `MemorySlice`，支持主主题、父主题和相关主题扩散召回 |
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| `DateMemoryIndex` | 按日期记录 `MemorySlice` 引用，支持按日期直接召回 |
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| `MemoryRuntimeStateCodec` | 负责主题索引和日期索引的持久化与恢复 |
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## 索引建立
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`MemoryRuntime` 不直接生成原始记忆。原始记忆由 `DialogRolling` 写入 `MemoryUnit` 后，`AfterRolling` consumer 会消费
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`RollingResult`，为新产生的 `MemorySlice` 提取主题路径、相关主题和激活参数，再调用 `MemoryRuntime.recordMemory(...)` 建立索引。
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```mermaid
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flowchart TD
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A["DialogRolling"] --> B["RollingResult"]
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B --> C["AfterRollingRegistry"]
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C --> D["MemoryRecallProfileExtractor"]
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D --> E["topicPath<br/>主主题路径"]
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D --> F["relatedTopicPaths<br/>相关主题路径"]
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D --> G["ActivationProfile<br/>激活 / 扩散 / 上下文独立权重"]
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B --> H["MemoryUnit"]
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B --> I["MemorySlice"]
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H --> J["SliceRef<br/>unitId + sliceId"]
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I --> J
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I --> K["LocalDate<br/>由 slice timestamp 转换"]
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J --> L["MemoryRuntime.recordMemory"]
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E --> L
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F --> L
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G --> L
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K --> L
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L --> M["DateMemoryIndex.record"]
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L --> N["TopicMemoryIndex.recordBinding"]
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L --> O["TopicMemoryIndex.ensureTopicPaths"]
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M --> P["date -> SliceRef[]"]
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N --> Q["topicPath -> TopicBinding[]"]
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O --> R["related topic path nodes"]
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```
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`TopicMemoryIndex` 的绑定对象不是完整记忆内容，而是 `SliceRef`。它只记录 `unitId`、`sliceId`、时间戳、相关主题路径和
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`ActivationProfile`。真正需要展示原始消息时，`MemoryRuntime` 会再回到 `MemoryCapability` 读取对应 `MemoryUnit` 和
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`MemorySlice`。
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主题路径使用 `->` 表示层级，例如：
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```text
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project->partner->memory
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```
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`TopicMemoryIndex` 会按路径建立树节点；绑定到某个节点的 slice 表示该记忆切片属于这个主题。相关主题路径不会直接复制
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slice，而是作为扩散召回的候选入口参与后续评分。
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## 使用检索: 主题路径和日期索引
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运行时召回由 `MemorySelector` 触发。它会收集输入，使用当前主题树和输入内容提取召回线索，再按线索类型分别查询主题索引或日期索引。
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```mermaid
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flowchart TD
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subgraph Input["输入收集"]
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A["PartnerRunningFlowContext"] --> B["MemorySelector.collectInputs"]
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B --> C["collectedInputs"]
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C --> D["drainMemoryRecall"]
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end
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subgraph Cue["召回线索抽取"]
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D --> E["MemoryRuntime.getTopicTree"]
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D --> F["MemoryRecallCueExtractor"]
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E --> F
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F --> G["ExtractorResult.matches"]
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end
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subgraph Lookup["索引查询"]
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G --> H{"match.type"}
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H -- " TOPIC " --> I["MemoryRuntime.queryActivatedMemoryByTopicPath"]
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H -- " DATE " --> J["MemoryRuntime.queryActivatedMemoryByDate"]
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I --> K["TopicRecallCollector.collect"]
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J --> L["DateMemoryIndex.find"]
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K --> M["SliceRef[]"]
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L --> M
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end
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subgraph Materialize["切片还原"]
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M --> N["MemoryCapability.getMemoryUnit"]
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M --> O["MemoryCapability.getMemorySlice"]
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N --> P["sliceMessages"]
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O --> P
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P --> Q["ActivatedMemorySlice"]
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end
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subgraph Evaluate["评估与上下文注入"]
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Q --> R["MemoryRecallEvaluator"]
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R --> S["activated_memory_slices ContextBlock"]
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S --> T["ContextWorkspace"]
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end
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```
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按主题召回时，`TopicRecallCollector` 会从三个来源收集候选：
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| 来源 | 含义 |
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|-----------|-----------------------|
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| `PRIMARY` | 当前主题节点直接绑定的 slice |
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| `PARENT` | 父主题节点的近期候选，用于保留上层语境 |
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| `RELATED` | 由当前主题绑定声明的相关主题，用于扩散召回 |
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候选会经过 `TopicRecallScorer` 打分。分数综合来源类型、时间新近性、激活权重、上下文独立权重和扩散权重。最终结果会限制数量，并转换成
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`ActivatedMemorySlice`。
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`ActivatedMemorySlice` 包含 slice 摘要、日期、时间戳以及对应原始消息片段。`MemorySelector` 会基于这些结果构造
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`activated_memory_slices` 上下文块，使后续 communication、cognition 或 action 模块能够读取被激活的记忆。
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