Agent 记忆库
为 Agent 构建可检索、可演化的长期记忆
以 Persona → Scope → Topic → Atom 四层组织长期记忆：按人格隔离、按领域与话题归档、每条 Atom 可语义检索与演化；配合 L0–L3 记忆栈与 Path backlink，上下文稳定且可解释。
能力清单
- ✓四层模型：Persona → Scope → Topic → Atom
- ✓记忆栈 L0–L3：身份、核心叙事、按需召回、深度语义搜索
- ✓Path backlink：记忆间引用带路径，更新只改字段摘要
- ✓显著性评分 + 实体注册表，自动归类 Scope / Topic
- ✓R2 存 Markdown 与原文附件，Vectorize 向量检索
记忆分层模型
用 Persona → Scope → Topic → Atom 回答四个问题：谁的记忆、在哪个领域、关于什么主题、具体一条记忆是什么。
- 1
Persona · 人格
召回与索引的隔离边界。同一团队可为不同 Agent、用户画像或业务角色维护独立人格空间；跨人格引用在正文中以路径链接表达。
示例：团队默认人格、客服 Bot、个人助理
- 2
Scope · 领域
粗粒度主题桶，划分工作/生活大域，而不是单条记忆的标题。写入时若未填写，系统可自动建议。
示例：工程、财务、个人、运营
- 3
Topic · 话题
Scope 下的窄主题，按语义聚类（账单、鉴权、发布流程等）。默认不按日历分桶；若需时间阶段，可写入 Scope / Topic 的命名。
示例：账单、接口鉴权、入职引导
- 4
Atom · 记忆原子
最小可检索单元：一篇结构化正文、可选原文附件，以及对应的语义向量。记忆之间的引用带 Scope / Topic / 标题路径。
示例：一条客户结账规则、一次故障复盘摘要
记忆栈（唤醒与检索）
与四层归档配合：决定 Agent 启动与对话时先加载什么、再搜索什么。
- L0L0 身份 — 稳定自我描述
- L1L1 核心叙事 — 高显著性 Atom 精选
- L2L2 按需召回 — 可限定 Persona / Scope / Topic
- L3L3 深度搜索 — 全库语义检索
集成方请使用本文档与公开 API 中的 Persona / Scope / Topic / Atom 字段；引擎实现细节见开发者技术文档。
反向链接图谱
2D 在同一平面上展示已链接的 Atom；3D 在后方显示按 Topic 重新压缩的主题簇（由高相关 Atom 衍生总结）。
[[/finance/billing/invoice-rules: 每月 25 日结账]]
以上为交互演示数据。团队写入带链接的 Atom 后，可在控制台查看实时图谱。
API 前缀
/api/v1/memory