slhafzjw f9c3cacfea 推进 ActionExecutor 相关的动态插拔式行动调度机制 ...

- 移除先前构想的 SpecializedPartnerInputData 及相关类，无论是自反思、向用户求助还是用户主动干预，都应当通过语义识别来作用于对应行动事件，使用固定行动id的机制不足以支撑这种机制
- 在 ActionCore 中新增执行中行动的 phaser 管理逻辑
- 新增几个异常类，适用于行动数据加载的异常情况
- 新增 ActionIdentifier 负责行动干预意图的识别
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2025-10-31 21:25:12 +08:00

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data/log

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

src

推进 ActionExecutor 相关的动态插拔式行动调度机制

2025-10-31 21:25:12 +08:00

dependency-reduced-pom.xml

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。

2025-10-12 16:23:11 +08:00

pom.xml

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