# deskpaw-memory

## 当前：链式记忆与 Computer 增量经历

SQLite 保存原始事件、活动时间轴节点、长期对象图、检索词项、核心文件版本和持久整理队列。Super 主动同步召回；Memory 独占长期记忆语义整理权。无 embedding、无旧索引依赖、无联系人隔离。2026-10-12 21:26 已从原目录重新部署，累计修改整理合入本地 main，未推送远端。

最近 Agent/Memory 所有改动、实际参数、备份、验证与 main 合并记录见相邻 Agent 仓库的 [发布汇总](../deskpaw_agent/AGENT_MEMORY_RELEASE_2026-10-12.md)（本机 `/home/kickpi/deskpaw_agent/AGENT_MEMORY_RELEASE_2026-10-12.md`）。本轮 Memory 47/47、Agent 91/91 回归通过。下文旧分支、旧测试数量和 HTTP 402 是历史记录，不代表当前部署或余额状态。

Computer 现在直接将执行文本增量写入共享时间轴，不等整个任务结束；本机持久队列由 Agent 管理，断线重试。普通事件不唤醒 Super，长期整理仍采用阈值、主动和夜间三类入口。`timeline.query` 新增可选 `task_id` 及对应 SQLite 索引；Computer 可只读使用长期记忆，任务内检查点不是本服务的长期整理。

完整跨仓库说明与自查位于相邻 Agent 仓库的 `CHAIN_MEMORY.md`（本机 `/home/kickpi/deskpaw_agent/CHAIN_MEMORY.md`）。

- `chain-store.js`：原始事件分片建链；达到阈值、Super 主动请求、每日 02:50 且五分钟无对话三种触发。compact 局部提取；deep 遍历时间轴和首次领取时的全库对象快照，包括归档及近期无关对象。审阅进度持久化，失败不推进，纯对象批次不制造经历。版本、租约、退避、覆盖校验及事务发布。
- `chain-graph.js`：人物、任务、待办、日程、知识、交叉项目、凭据引用；来源和版本，别名/词项/cues 索引、有限关系展开、分页读取。新项目为候选，需逐字用户证据确认。精简目录常驻 Super，事实按需召回。
- `core-projection.js`：SOUL/USER/AGENTS 三份文件，每份最多 2,400 字符；数据库权威版本与可编辑文件投影，下一轮热加载。凭据真实值禁止存入。

整理模型由 Agent 进程中的独立 `MemoryWorker` 调用，不是 Super 会话，也不是 Computer Pi。默认沿用 Super 模型；可分别配置 `DESKPAW_MEMORY_MODEL_PROVIDER/MODEL/BASE_URL/API_KEY`，日期使用 `DESKPAW_MEMORY_TIMEZONE`（默认 Asia/Shanghai）。本服务负责读取、校验和提交，不直接调用模型。

新增 JSON-line 方法：

| 方法 | 用途 |
|---|---|
| `memory.chain.context` | max_tokens 估算 token 预算与独立 max_bytes 传输限额；返回最近节点、truncated/omitted_nodes。仅同步未就绪返回 ready=false |
| `memory.chain.find/read/node` | 对象目录检索、详情与关系、原始证据按范围展开 |
| `memory.chain.browse` | after/limit 按稳定 ID 分页浏览全库，包括归档对象；供 Memory 全局整理使用 |
| `memory.chain.tick/status` | 触发检查、整理状态和容量/投影诊断 |
| `memory.chain.core.bootstrap/update` | 首次核心导入、受信管理端按 expected_revision 更新 |
| `memory.chain.project_decision` | 当前用户证据确认/放弃候选项目 |
| `memory.organize.request/claim/inspect/commit/fail` | 持久请求、领取有限批次、补读旧记忆、原子发布、失败退避 |

长期内容和摘要同一事务发布；重试回执幂等，旧租约不得覆盖新版本。原文、审计和版本不会因摘要缩短而删除，因此仍需磁盘监控和备份。未实现自动回收、会议采集、任意同义检索保证或密钥库全量元数据同步。Memory 故障保留 Agent 待同步内容，不阻止接收任务。

`token-budget.js` 与 Agent 使用同一 portable-v1 文本 token 估算规则，未引入模型专属 tokenizer。`tick.threshold_tokens` 和 `stats.estimated_tokens` 使用 token 单位，`stats.bytes` 仅为存储/传输诊断，二者不能相加。Super 超限时截断输入视图并向模型明确说明，原始记忆不删除，语义整理仍由 Memory 完成。`status.jobs[].object_review` 表示深度任务的对象总量和已成功提交的审阅量，不证明模型语义判断必然正确。

测试：`npm test`，使用隔离数据库、临时核心文件和 socket；包括原子回滚、重启租约、夜间安静窗口、大事件跨批不丢尾部、项目确认、中文召回、敏感值拒绝及投影热更新。真实模型语义质量、长稳与断电需另外验收。

2026-10-12：部署前本仓库 42 项测试全部通过，相邻 Agent 10 组定向测试 76 项通过。部署实测后新增失败缩批回归，本仓库 **43 项**全部通过；Agent 完整链路补测输出截断重试和同轮多查询。服务已重启，未推送仓库。compact 初始最多八个节点、deep 最多十二个，失败重试会进一步缩小，不丢弃未处理片段。

后续修改加入 token 口径、显式截断和全库深度审阅，**46 项隔离测试全部通过**，现已按用户要求切换到线上进程。服务健康不等于真实模型验收通过；本次接口返回余额不足，详情见 Agent 的部署记录。

## 原始时间轴协议（仍为当前链式记忆的数据底座）

`feat/super-agent-v2` 新增独立经历时间轴，使用 `timeline` 与 `timeline_terms` 表，不查询下文的旧任务/话题索引，不使用 embedding。Super v2 不再启动下层夜间旧记忆整理；以下原有接口保留供旧调用方和数据审计使用。

JSON-line 接口为 `timeline.append/query/read/expand`。append 包含稳定 `id`、`kind`、毫秒时间 `at`（省略时使用进入时间）和不超过 32,000 字符的 `text`，`source` 仅接收来源/任务/文件引用白名单字段。敏感文本经过过滤，重复 ID 不覆盖原始记录。长工具结果保留在 Agent 作业表，时间轴只保存有限摘要和引用。

query 支持 `query/from/to/after/limit/task_id`：中英文词项倒排检索、时间范围、可选任务过滤、最多 50 个索引头，每头最多 1,200 字符；命中数和时间排序。无查询词时按 seq 正序分页。read/expand 接受 `id/offset/limit` 返回原文范围与 next_offset。没有用户分区。

原始行保持不可变，压缩与子节点关系使用新的 `memory_nodes`，不改写原文。旧 `parent_id/covered_from/covered_to` 字段不承担当前链式节点发布。Agent 的持久待同步表支持离线补写。

服务启动会检查已有 socket 所有者，不删除活跃实例的 socket；单请求连接限制 1 MB、5 秒和最多 64 并发连接。测试执行 `npm test`，新增时间轴存储、敏感过滤和真实 Unix socket 的隔离测试，不操作生产状态。

## 以下为 v1 存量机制

DeskPaw 的本地记忆与上下文整理模块。它作为 `deskpaw-agent` 的平级服务运行，通过本地 socket 提供：

- 任务卡和执行结果的持久化；
- 新旧任务关联度提示；
- 日程附属资料夹；
- 每轮执行前的有限上下文包；
- 按 03:30 工作日组织的话题经历、长期事实和技能草稿；
- 主动整理记录与可观测事件。
- 版本化事件接入、可恢复观察批次、带证据的经历与中文倒排索引。

模块不保存隐藏思考，不接管日程执行，不直接操作电脑或发送消息。Agent 不依赖本服务才能运行；服务离线时自动降级。

`deploy/deskpaw-memory.service` 是当前 KickPi 部署模板。`bin/run-memory` 会读取设备配置中的 `DESKPAW_NODE_BIN`，避免 systemd 找不到 NVM 安装的 Node。服务应先于 Agent 启动；它故障重启时不会要求 Agent 一起重启。

## 启动

Linux 默认 socket 为 `~/.deskpaw/runtime/memory.sock`：

```bash
npm start
```

正式状态统一保存在 `~/.deskpaw/memory/`：SQLite 数据库位于
`data/memory.sqlite3`，日程和项目资料位于 `bundles/`。旧版 Python
记忆服务的数据应迁到 `~/.deskpaw/memory-legacy/`，不要与本模块共用数据库。

可配置：

```text
DESKPAW_STATE_DIR=/path/to/state
DESKPAW_MEMORY_SOCKET=/path/to/memory.sock
DESKPAW_MEMORY_DB=/path/to/memory.sqlite
DESKPAW_MEMORY_BUNDLES=/path/to/bundles
```

协议为单请求连接的 JSON Lines。请求包含 `id、method、params`，响应包含 `id、ok、result/error`。

接口：`health`、`memory.recall`、`interaction.remember`、`transition.assess`、`context.prepare`、`task.complete`、`task.list`、`consolidation.record`、`memory.maintenance.status/plan/commit`、`memory.topic.get`、`memory.skill.list/get/set_status`、`bundle.get/list/document.put`。修改资料使用 `expected_revision`，防止猫窝和桌喵同时编辑时旧内容覆盖新内容。

## 顶层记忆

DeskPaw 使用一个 Session。`feat/supervisor-memory-v1` 将问答和任务结果同步移至持久事件驱动的后台队列，
上层不再先等写入完成。每次召回有持久请求 ID，本地检索最多占用上层 75 毫秒的等待预算；
未完成返回 `pending`，后台继续，不能解释为查无记忆。完成结果缓存并进入上层只读收件箱。
核心画像保留小型缓存；实时任务状态始终从 Runtime 读取。
Memory 返回相关问答、任务卡、资料包和新经历，供顶层回答历史问题。
来源仅作为 `source` 元数据保存，不作为检索过滤条件。同步按 `interaction_id` 幂等写入，
并经 `safeMemoryText` 过滤敏感文本；不要在记忆资料中放入凭据或隐藏推理。

`memory.recall` 请求示例：

```json
{"id":"request-1","method":"memory.recall","params":{"query":"之前 UFO 检查怎么样了","limit":8}}
```

结果保留旧的任务卡、问答和资料包字段，并新增 `recent_workdays`、`related_topics`、
`core_facts`、`related_facts` 和 `relevant_skills`。话题按标题和概括召回，长期事实按范围和内容匹配；
上层会裁剪候选数量，详细经历通过 `memory.topic.get` 按话题 ID 分页读取。
旧任务卡检索仍只扫描最近 100 张、逐条问答检索仍只扫描最近 200 条；
话题检索目前扫描全部话题并排序，尚未建立全文索引；数据量显著增长后应换成索引召回。
`transition.assess` 只提示任务切换，
不决定经历是否合并。

## 话题与整理

记忆中的 `topic_id` 是话题单元，既可表示执行任务，也可表示闲聊和讨论；它与 Agent 执行队列的
`task_id` 不同。一个话题可跨工作日继续。工作日固定为北京时间 03:30 至次日 03:29:59，
与实际压缩作业是否延期无关。SQLite 中的 `topic_interactions` 只建立关联，不改写原始交互；
`topic_segments` 保存每日极简概括。旧接口仍返回最近三个有话题片段的工作日；
新上层不再固定注入三天全部概览，按问题相关性选择内容，旧话题仍可检索。
原始执行日志仍由 Agent 运行时 SQLite 保存；Agent 按话题读取详情时，利用关联的执行任务 ID
补充有限的执行日志，不在 Memory 中复制无界工具输出。

后台 Worker 在空闲时分批调用 `memory.maintenance.plan`，使用记忆角色模型归类话题、概括结果与问题，
然后用 `memory.maintenance.commit` 原子写入。每条交互必须恰好分配一次；重启中断不会删除原始记录。
一小时无用户或执行活动后会整理未归档交互；跨过 03:30 时，在下层空闲后复核前一工作日。
自动整理不再占用 Pi 的执行队列，也不清空正在运行的 Pi 上下文。
旧的已排队 `memory_maintenance` 项保留兼容处理。Memory 服务本身不调用模型或 Executor。

长期事实必须附可逐字核对的证据，但不要求每批对话都提炼事实。`profile` 只收来自用户原话的
稳定身份、交流偏好和职业工作方式，并须标明 `profile_kind`；当前推进的工作用 `project`，
只按相关性提供，不常驻顶层画像。具体日程、临时位置、输入法状态、软件是否已打开和单次测试结果
留在话题经历，不提炼为稳定画像。`environment` 仅限受控设备范围；无论观察来自用户原话还是
任务结果，单个工作日都只能是 `candidate`，跨两个有效工作日有独立证据才会变成 `active`。
仅有上层回复复述不算验证；三天未获佐证的候选在日审中停用。已停用的事实不会被整理作业自动重启。
少量全局 `profile` 常驻上层，`project` 和已确认的设备事实按问题相关性挑选。
用户指导产生的技能只进入 `draft`，须用户本轮明确要求启用后才能
`set_status` 为 `active`；执行层可以读取草稿用于审阅，但只有已启用技能可作为执行参考。
不要把凭据、隐藏思考或无界工具输出写入记忆。

服务故障不会暂停执行队列。上层区分待查询、可用和不可用，后台按持久事件游标重试同步。

## 连续记忆 v1

完整设计见 [架构](docs/architecture.md)，已实现范围、协议和验证方法见
[第一阶段说明](docs/implementation-v1.md)。

新接口：`memory.events.ingest`、`memory.observation.claim/commit/fail`、
`memory.continuity.recall`、`memory.evidence.get`。它们与旧话题/事实接口并存，不删除旧记忆。
新经历通过中文/英文倒排索引召回，不受旧任务卡的最近 100 条窗口限制。
事件所属设备由 `owner` 限定；当前部署仍是受信本地 socket、单设备统一会话，不是多租户权限系统。

## 资料夹

日程第一次运行时会按稳定 `schedule_id` 建立：

```text
bundles/schedule/<schedule_id>/
  INDEX.md
  requirements.md
  preferences.md
  lessons.md
  state.json
  runs/<run_id>/summary.md
```

数据库保存权威状态，以上文件用于猫窝展示和按需阅读。