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config:
  layout: elk
  elk:
    nodePlacementStrategy: LINEAR_SEGMENTS
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flowchart TD

  Gate[Agent 网关]
  Core[主模块]
  Adapter[适配器]

  Gate <--> Adapter

  Adapter --> Mem.Pre
  Adapter --> Per.Pre
  Adapter --> Act.Pre

  Mem.Pre --> Core
  Per.Pre --> Core
  Act.Pre --> Core

  Core --> |异步| Mem.Post
  Core --> |异步| Per.Post
  Core --> |异步| Act.Post 

  Core --> |异步响应| Adapter

  subgraph Pre [前置流程.并发执行]
    direction TB
    Mem.Pre[记忆模块.选择]
    Per.Pre[感知模块.选择]
    Act.Pre[动作模块.规划]
  end

  subgraph Post [后置流程]
    direction TB
    Mem.Post[记忆模块.更新]
    Per.Post[感知模块.更新]
    Act.Post[动作模块.分发]
  end

模块流程参考

核心结构

主体部分

结构化记忆系统

构建以主题树+记忆切片为基础的记忆图谱.

单个主题节点下存在多级子主题。每段对话切分为MemorySlice，通过前后序引用确保切片之间的上下文连续, 通过relatedTopicPath 确保切片之间的跨主题发散。切片将聚合为MemoryNode(记忆节点)的形式挂载到主题节点。除此之外，每个记忆节点还将按照日期进行索引.

基于时间轮和行动链的行动系统

行动系统由 ActionCore 作为统一能力入口，维护行动池、待确认行动(按用户区分)、可用行动程序(MCP Tool 描述信息)以及语义倾向缓存。行动本体以 ActionData 表达，分为 ImmediateActionData 与 ScheduledActionData 两类，核心结构是按阶段(order)组织的行动链： Map<order, List<MetaAction>>。每个 MetaAction 封装具体行动程序的定位信息、参数容器与执行结果。

整体流程分为规划与分发两段：

规划(Pre)：ActionExtractor 先尝试命中语义缓存，否则调用模型抽取行动倾向；ActionEvaluator 结合可用行动列表与记忆切片评估行动并产出行动链；ActionConfirmer 对需要确认的行动发起确认，确认通过后进入行动池。
分发(Post)：ActionDispatcher 将 PREPARE 的行动划分为计划型与即时型。计划型进入 ActionScheduler 持有的时间轮组件，即时型直接进入 ActionExecutor 并发执行。

执行时，ActionExecutor 以阶段为单位推进行动链，同一阶段内的多个 MetaAction 并行执行，并通过 Phaser 进行阶段同步。参数由 ParamsExtractor 从上下文/历史结果中提取；若参数不足，则 ActionRepairer 通过动态生成行动单元、调用已有行动或发起自对话/用户补充进行修复；阶段结束后 ActionCorrector 可根据执行结果对后续行动链进行修正。

行动干预(ActionInterventor)可在执行中或预备阶段识别用户的“更改行动”意图，经评估后对行动链执行追加、插入、删除、取消或重建等操作。ActionCore 负责将干预应用到具体 ActionData，并确保阶段推进与链变更的互斥安全。

执行环境由 RunnerClient 抽象。LocalRunnerClient 负责本地 MCP 工具调用、动态行动生成与持久化；SandboxRunnerClient 预留为沙盒执行器客户端，实现与远端行动程序的同步与执行。

多用户会话管理

构建区分用户的单上下文窗口、多用户会话的管理机制.

框架部分

基于注解驱动的核心服务与上层模块注册机制

基于 Reflections, Proxy, ByteBuddy 的从核心服务到智能体流程的完整基于注解的注册机制
上层模块的实现中, 可通过相应接口直接注入核心服务能力, 接口不需要具备实现类, 将通过动态代理进行注入, 并在代理内部转发给生成的函数路由表
支持实现者继承原有的模块抽象类并在其中添加各个子模块通用的hook逻辑, 支持在启动类中通过添加Runner来启动追加服务
支持可自定义的配置实现类, 但最终返回结构需遵循现有定义, 也可自行提供其完整实现
模块执行流程将划分为pre -> core -> post三步: pre部分主要面向对于core模块的上下文提供、输入信息预处理、以及后续操作判定、发送回复; post部分则主要面向做出回应之后的后台处理内容.

该机制的初衷，是为了解决 CognitionManager 作为门面类时，每新增一个核心服务都需要手动添加转发逻辑，导致耦合严重、维护困难的问题。

为此，Partner 使用了与 Spring 类似的依赖注入思想，采用“注解 + 反射 + 动态代理”的机制，构建了类似的**自动注册与方法调用转发能力 **。

但与 Spring 不同：

Spring 的依赖注入主要发生在对象实例级别，关注的是 Bean 的生命周期与依赖管理；

而 Partner 中，核心服务在方法级别就已存在复杂的跨服务协同需求，单纯的对象注入难以满足这种粒度（不过在某次重构后这种需求也明显减少了，但这个机制或许可以保留下来）

因此，系统引入了 CoordinateManager，用于维护所有核心服务的方法路由与协调关系 。系统将在启动时构建协调方法与普通方法的完整路由表，并通过接口代理完成实际调用，无需手动编写注册与转发逻辑。

模块注册机制原计划作为后续优化任务处理。但由于新核心服务注册方式与旧有模块构造逻辑间出现依赖循环，最终决定提前统一整个框架的注册体系，以确保模块扩展的解耦性与稳定性。

模块(已实现/正在实现)

预处理模块: PreprocessExecutor
后处理模块: PostprocessExecutor
主对话模块: CoreModel
记忆模块
- 记忆选择模块: MemorySelector
  - 主题提取模块: MemorySelectExtractor
  - 切片评估模块: SliceSelectEvaluator
- 记忆更新模块: MemoryUpdater
  - 记忆总结模块[多聊天对象]: MultiSummarizer
  - 记忆总结模块[单聊天对象]: SingleSummarizer
  - 记忆总结模块[汇总]: TotalSummarizer
感知模块
- 感知选择模块: PerceiveSelector
- 感知更新模块: PerceiveUpdater
  - 关系提取模块: RelationExtractor
  - 静态记忆提取模块: StaticMemoryExtractor
行动模块
- 行动规划模块: ActionPlanner
  - 行动确认模块: ActionConfirmer
  - 行动提取模块: ActionExtractor
  - 行动评估模块: ActionEvaluator
- 行动分发模块: ActionDispatcher
  - 行动调度模块: ActionScheduler
  - 行动执行模块: ActionExecutor
- 行动干预模块: ActionInterventor
  - 干预识别模块: InterventionRecognizer
  - 干预评估模块: InterventionEvaluator

当前问题

系统的正常运作效果取决于各模块中大模型对于prompt的遵循能力，目前来看qwen3的遵循效果明显较好，但在轮次较多时，也容易出现不遵循的情况。

规划

继续完善当前行动模块
调整记忆模块实现机制
将当前行动模块中的语义缓存机制同样应用于记忆模块，可用作主题提取流程的快速匹配
回顾时发现不少遗留的逻辑错误或不合适的处理规则，需要找时间回顾整个流程并做出修正
服务端与客户端的通信加上消息队列，防止消息因连接断开而丢失。
实现流式输出，同时在各模块执行时可向客户端返回回调信息，优化使用体验。(现在用的是websocket与客户端通信, 应该实现这点会简单些)
踩坑。
实现演进机制

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流程参考

整体流程