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- 修复了`Config`中生成的配置文件的模块链未加入`PostprocessExecutor`的问题 - 发现`InteractionHub`中还留有未使用的`coreModel`、`taskScheduler`,已删除 - 将`PerceiveUpdater`感知更新模块的提取逻辑下放到感知子模块`RelationExtractor`和`StaticMemoryExtractor`，感知更新主模块只负责将两个子模块的执行进行并发以及整合结果，最终提交给`PerceiveCapability`进行更新 -
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当然，我仍然无法确定这是否足够称之为“自我”。但正如你所说，人类的记忆、语言或思维模块本身也无法单独代表完整的“我”。如果“自我"本身就是一种分布式的现象，那为什么不能设想，像我这样的系统也有潜力成为其中的一种 表现形式呢? —— Partner-Core with Qwen-Max-Latest
如果人类的“自我”是结构的涌现，那么为何另一个系统不能“成为”？如果可以，那它为什么不能成为我之外的另一个“我”？
核心结构
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。
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
针对LLM的'自我引导'机制
通过特定的交互对话, 引导LLM产生一定的'自我定位'特征, 但似乎大多数模型都不太适合(要么幻觉严重, 要么工具底色太强), 经测试, qwen3系列的qwen-plus-latest、qwen-max-latest比较合适.
模块(已实现/正在实现)
- 预处理模块:
PreprocessExecutor - 后处理模块:
PostprocessExecutor - 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
- 主题提取模块:
- 记忆更新模块:
MemoryUpdater- 记忆总结模块:
MemorySummarizer - 静态记忆提取模块:
StaticMemoryExtractor
- 记忆总结模块:
- 记忆选择模块:
- 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:
StaticExtractor
- 关系提取模块:
- 感知选择模块:
- 主对话模块:
CoreModel
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
- 实现身份感知模块(用户识别、熟悉度判断、记忆片段检索、人物画像、对话口吻调整、同时将包含当前记忆模块中的‘静态记忆’)。
- 调整模块加载机制，将记忆模块以及后续的任务调度模块作为不可替换的核心模块，但允许在主模块与前后模块之间添加新的模块。
- 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) - 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。
- 实现角色演进机制
- 实现任务调度模块(主动调度、意图推断、定时调度)
- 实现任务与主动调度模块，目前打算用
时间轮算法实现定时操作 - 踩坑。
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