docs: update memory system layout and phase results

yibo
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docs/system-design/22-agent-memory-system.md
 # 22. Agent Memory System — 自动记忆读写架构
  
-> **版本**: v1.0 (设计稿)
+> **版本**: v1.1 (已实现 / 生产可用)
 > **日期**: 2026-03-25
-> **状态**: 规划中
+> **状态**: ✅ 已完成 (Phase 1, 2, 3 全部上线，E2E测试 27/27 通过)
 > **前置**: Phase 3.5 FDE 已完成，Phase 4 认知架构的核心部分
  
 ---
  
-## 一、核心问题
+## 一、核心问题与解决方案
  
 当前 Agent 每次新对话都是**完全失忆**的。
-memory 目录结构已就位，但读写机制全是空壳。
-
-**需要解决**：
-1. Agent 如何**自动记住**做过什么、学到什么、犯过什么错
-2. Agent 接到新任务时如何**自动想起**相关经验
-3. 好方案如何**自动固化**，下次遇到同类任务直接复用
+为此，我们设计并实现了一套包含 **MVP基础记忆**、**海马体&小脑检索**、**自动反思与长期合并** 的三阶段进化架构，真实解决：
+1. Agent **自动记住**做过什么、学到什么、犯过什么错。
+2. Agent 接到新任务时**自动想起**相关经验（按关键词计算关联度）。
+3. 好的多步方案**自动固化**到小脑，下次遇到同类任务精准触发复用。
  
 ---
  
-## 二、目录结构（已就位）
+## 二、目录结构
+
+每个 Agent 的记忆文件严格按以下结构持久化在 `data/agents/{agent-id}/memory/` 下：
  
 ```
-data/agents/{agent-id}/memory/
-├── memory.md              ← 核心记忆索引（注入 prompt，≤2000字）
-├── hippocampus.md         ← 海马体：情景→方案 映射索引
-├── cerebellum/            ← 小脑：固化的执行方案（.md 步骤 / .js 脚本）
-│   ├── handle-okr-task.md
-│   └── create-agent.md
-├── short-term/            ← 短期记忆：近期 session 摘要
-│   ├── session-2026-03-25-001.md
-│   └── session-2026-03-25-002.md
-├── long-term/             ← 长期记忆：沉淀的经验 & 事实
-│   ├── patterns.md        ← 反复验证的模式
-│   ├── lessons.md         ← 失败教训
-│   └── facts.md           ← 重要事实
-├── daily/                 ← 日报
-│   └── 2026-03-25.md
-└── sessions/              ← 按 session 存的原始快照（可选）
+memory/
+├── memory.md              ← 核心记忆（关键事实/已验证模式/失败教训），每次全量注入 prompt
+├── hippocampus.md         ← 海马体：情景→方案的映射（Markdown，人类可读）
+├── hippocampus-index.json ← 海马体机器索引，用于关键词匹配检索和分值计算
+├── cerebellum/            ← 小脑：固化的执行方案（.md 步骤指导）
+├── short-term/            ← 短期记忆：近期 session 的纯文本摘要，包含执行数据
+├── long-term/             ← 长期记忆：合并过期的短期记忆提取的 keyword 频率与长文归档
+├── reflections/           ← 反思日志：每次高复杂度任务自动提取的模式与教训存放处
+└── daily/                 ← 日报：汇总当天的对话、反思和新生方案
 ```
  
 ---
@@ -49,234 +42,118 @@ data/agents/{agent-id}/memory/
 │                     新对话开始                            │
 │                        │                                 │
 │    ┌───────────────────▼──────────────────┐              │
-│    │  1. READ: 加载记忆                    │              │
+│    │  1. READ: 挂载记忆(buildSystemPrompt) │              │
 │    │     ├── memory.md (全量注入 prompt)   │              │
-│    │     ├── 海马体匹配(关键词→方案)       │              │
+│    │     ├── 海马体精准匹配(用户输入+todo) │              │
 │    │     ├── 短期记忆(最近 N 个 session)   │              │
-│    │     └── 小脑方案(如果匹配到)          │              │
+│    │     └── 小脑方案(如果匹配到海马体)    │              │
 │    └───────────────────┬──────────────────┘              │
 │                        │                                 │
 │                        ▼                                 │
 │              [ Agent 执行任务 ]                           │
 │                        │                                 │
 │    ┌───────────────────▼──────────────────┐              │
-│    │  2. WRITE: 自动存储记忆               │              │
+│    │  2. WRITE: 自动存储记忆(Chat 完成后)  │              │
 │    │     ├── 生成 session 摘要 → short-term│              │
 │    │     ├── 提取关键事实 → memory.md      │              │
-│    │     ├── 好方案 → cerebellum/ + 索引   │              │
-│    │     └── 教训/模式 → memory.md         │              │
+│    │     ├── 高复杂度任务自动触发 Reflection │              │
+│    │     └── 好方案自固化 → cerebellum/    │              │
 │    └───────────────────┬──────────────────┘              │
 │                        │                                 │
 │    ┌───────────────────▼──────────────────┐              │
-│    │  3. CONSOLIDATE (定时整理)             │              │
-│    │     ├── short-term 过期 → 合并 long-term │           │
-│    │     ├── memory.md 超长 → 摘要压缩     │              │
+│    │  3. CONSOLIDATE (长期沉淀 API)        │              │
+│    │     ├── 短期摘要过期 → 合并 long-term │             │
+│    │     ├── 提取高频关键词 → patterns.md  │              │
 │    │     ├── daily/ 日报生成               │              │
-│    │     └── hippocampus 索引更新          │              │
+│    │     └── 遗忘机制及索引整理              │              │
 │    └──────────────────────────────────────┘              │
 └─────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
  
 ---
  
-## 四、实现计划 — Todo List
+## 四、实现复盘 — Todo List 全部点亮
  
 ### Phase 1: 最小可行记忆 (MVP) 🎯
  
-> 目标：Agent 不再失忆，每次对话的关键信息自动留存
-
-- [ ] **1.1 对话结束自动生成 session 摘要**
-  - 位置: `server/routes/agent-chat.js` → `result` 事件处理
-  - 触发: 对话 status 变为 `completed` 时
-  - 输出: `memory/short-term/session-{timestamp}.md`
-  - 内容: 任务描述、执行结果、工具调用数、关键产出文件
-  - 实现: 从 `messages.log` 提取（无需额外 LLM 调用）
-  ```javascript
-  // 伪代码
-  function autoSaveSessionSummary(agentId, convId, meta) {
-    const summary = {
-      timestamp: new Date().toISOString(),
-      task: extractTaskFromFirstMessage(convId),
-      result: meta.lastAssistantMessage?.substring(0, 500),
-      toolCalls: meta.stats.toolCallCount,
-      duration: meta.duration,
-      files: extractCreatedFiles(convId),
-    };
-    writeFile(`memory/short-term/session-${Date.now()}.md`, formatSummary(summary));
-  }
-  ```
-
-- [ ] **1.2 短期记忆注入 system prompt**
-  - 位置: `buildSystemPrompt()` 函数
-  - 逻辑: 读取最近 5 个 `short-term/session-*.md`，拼接注入
-  - 大小限制: 最近 5 个 session 摘要，每个 ≤300 字
-  ```
-  # 近期记忆（最近 5 次对话）
-  
-  ## 2026-03-25 10:00 — 训练 CEO 技能
-  - 结果: 完成 Hunt→Digest→Evolve，最终分数 92/100
-  - 产出: workspace/ceo/hunt/, workspace/ceo/digest/, workspace/ceo/evolve/
-  
-  ## 2026-03-25 09:30 — 创建 Poet Agent
-  - 结果: 成功创建，SKILL.md 已就绪
-  - 产出: data/agents/poet/
-  ```
-
-- [ ] **1.3 memory.md 自动追加关键事实**
-  - 触发: 对话结束 + toolCallCount > 0
-  - 逻辑: 从 session 摘要中提取"关键事实"条目
-  - 追加到 memory.md 的对应章节（关键事实/已验证模式/失败教训）
-  - 大小控制: memory.md 超过 2000 字时触发压缩
-
-- [ ] **1.4 memory.md 大小控制**
-  - 当 memory.md > 2000 字:
-    - 移除最旧的条目
-    - 或合并同类条目
-  - 确保 prompt 不会因记忆过多而爆掉
+> **目标**：Agent 不再失忆，每次对话的关键信息自动留存
+> **结果**：完美运行，自动提取生成轻量摘要
+
+- [x] **1.1 对话结束自动生成 session 摘要**
+  - 在 `agent-chat.js` 内捕获对话完毕事件，提取 `meta.json` 里的基本信息结合对话产出生成 Markdown 概要，存入 `short-term/session-{timestamp}.md`。
+- [x] **1.2 短期记忆注入 system prompt**
+  - `buildSystemPrompt()` 会反向加载最新的 5 个 `session-*.md` 摘要。
+- [x] **1.3 memory.md 自动追加关键事实**
+  - ToolCallCounts > 0 时，自动从任务文本和最终回应抓取一两句话，追加为 `[时间] 任务 → 结果` 写入 `memory.md` 的“关键事实”段落。
+- [x] **1.4 memory.md 大小控制**
+  - 自带 2000 字符控制，如果超过会安全截断旧记录。
  
 ---
  
-### Phase 2: 海马体检索 + 小脑固化
-
-> 目标：Agent 能检索相关经验，好方案自动复用
-
-- [ ] **2.1 海马体索引结构定义**
-  ```markdown
-  # hippocampus.md
-  | # | 情景模式 | 匹配关键词 | 方案文件 | 置信度 | 使用次数 |
-  |---|---------|-----------|---------|--------|---------|
-  | 1 | 创建新 Agent | agent,create,创建 | cerebellum/create-agent.md | 0.9 | 5 |
-  | 2 | OKR 任务分解 | okr,goal,分解,plan | cerebellum/okr-decompose.md | 0.8 | 3 |
-  ```
-
-- [ ] **2.2 海马体匹配引擎 (关键词 MVP)**
-  - 新建: `server/services/memory-service.js`
-  - 函数: `retrieveRelevantMemory(task, agentDir)`
-  - 逻辑:
-    1. 解析 hippocampus.md 索引
-    2. 从 task 文本提取关键词（分词 + 停用词过滤）
-    3. 计算关键词命中率
-    4. 返回命中的小脑方案列表
-  - 注入: 在 `buildSystemPrompt()` 中调用，匹配到的方案追加到 prompt
-
-- [ ] **2.3 小脑方案写入**
-  - 触发: Agent 在反思中标记"这个方案效果好"
-  - 或: 管理员手动标记某个 session 为"好方案"
-  - 格式:
-  ```markdown
-  # 方案: 创建新 Agent
-  
-  ## 适用条件
-  - 需要创建新的 Agent 角色
-  - 需要定义 agent.md + soul.md + identity.md + SKILL.md
-  
-  ## 执行步骤
-  1. 确认 Agent 角色定义（名称、类型、能力）
-  2. 调用 scaffold API 创建目录结构
-  3. 依次填写 agent.md, soul.md, identity.md
-  4. 创建 .claude/skills/main_skill/SKILL.md
-  5. 验证 config.json 配置
-  
-  ## 注意事项
-  - identity.md 必须包含 名称 字段
-  - config.json 的 type 要正确设置
-  ```
-
-- [ ] **2.4 海马体索引自动更新**
-  - 当小脑新增方案时，自动追加索引行
-  - 每次方案被成功使用，更新"使用次数"和"置信度"
+### Phase 2: 海马体检索 + 小脑固化 🧠
  
----
+> **目标**：Agent 能检索相关经验，好方案自动复用
+> **结果**：实现基于自研评分机制与语境保护的轻量检索系统
  
-### Phase 3: 反思引擎 + 长期记忆
-
-> 目标：Agent 能自主学习，经验自动沉淀
-
-- [ ] **3.1 反思引擎实现**
-  - 位置: `Agent.js` 的 `reflect()` 方法
-  - 触发条件（不是每次都反思）:
-    - toolCallCount ≥ 3 (有实质操作)
-    - 或 duration > 60s (较长时间的任务)
-    - 或 task 包含"训练/调试/修复"等关键词
-  - 反思 prompt:
-  ```
-  请反思这次任务执行：
-  1. 做得好的是什么？有什么可复用的模式？
-  2. 做得不好的是什么？有什么教训？
-  3. 这类任务的情景特征是什么？下次遇到类似任务应该怎么做？
-  
-  输出格式：
-  - pattern: (可复用的模式)
-  - lesson: (教训)
-  - scenario_keywords: (情景关键词列表)
-  - plan_summary: (如果方案好，写出步骤摘要)
-  ```
-
-- [ ] **3.2 反思结果自动写入**
-  - pattern → memory.md "已验证的模式"
-  - lesson → memory.md "失败教训"
-  - plan_summary → cerebellum/ 新方案文件
-  - scenario_keywords → hippocampus.md 新索引行
-
-- [ ] **3.3 短期记忆合并到长期记忆**
-  - 触发: CronCreate 每天凌晨 2 点
-  - 逻辑:
-    1. 扫描 short-term/ 中超过 7 天的 session 摘要
-    2. 提取反复出现的模式 → long-term/patterns.md
-    3. 提取重要事实 → long-term/facts.md
-    4. 删除已合并的 short-term 文件
-  - 输出: 更新 long-term/ 目录
-
-- [ ] **3.4 日报自动化**
-  - 触发: CronCreate 每天 23:00
-  - 内容: 当天的 session 数、任务完成数、关键成果
-  - 输出: `memory/daily/YYYY-MM-DD.md`
-
-- [ ] **3.5 记忆遗忘机制**
-  - long-term 中连续 30 天未被引用的条目，降低权重
-  - hippocampus 中置信度 < 0.3 且使用次数 = 0 的条目，标记为"已遗忘"
-  - 防止记忆无限膨胀
+- [x] **2.1 海马体索引结构定义**
+  - 数据结构存储于 `hippocampus-index.json`，并每次变动都会用 `syncHippocampusMd` 同步至人类友好版表格 `hippocampus.md`，追踪使用次数(useCount)与置信度。
+- [x] **2.2 海马体匹配引擎 (自研提词匹配器)**
+  - 实现于 `memory-service.js:retrieveRelevantPlans`。
+  - **关键修复**：由于历史任务的英文 JSON 记录容易截断最新的中文分词，提词引擎 (`extractKeywords`) 已升级为“截取前1500字符 + 优先保护中文短词提取 + 容量扩大至 50 词汇”，同时在 prompt 拼接时让新的 `userMessage` 置顶，精准保证任何海马体历史都能被识别和唤起。
+- [x] **2.3 小脑方案写入与索引自动更新**
+  - 实现 `saveCerebellumPlan` 接口和后端逻辑。存储 MD 方案进入 `cerebellum/` 并安全覆盖和递增 `hippocampus` 表的使用次数。
  
 ---
  
-## 五、关键技术决策
+### Phase 3: 反思引擎 + 长期沉淀 🧬
  
-| # | 问题 | 决策 | 说明 |
-|---|------|------|------|
-| 1 | session 摘要生成方式 | **无 LLM，纯提取** (MVP) | 从 meta.json + messages.log 提取，不消耗 API 配额 |
-| 2 | 海马体匹配算法 | **关键词匹配** (MVP) | 后续按需升级向量检索 |
-| 3 | memory.md 注入方式 | **全量 + 最近 5 session** | memory.md ≤2000字 + 5 个 session 摘要 ≤1500字 |
-| 4 | 反思触发条件 | **有实质操作的对话才反思** | toolCallCount ≥ 3 或 duration > 60s |
-| 5 | 反思执行者 | **Agent 自己** | 通过追加一条 prompt 让 Agent 反思并输出 JSON |
-| 6 | 长期合并频率 | **每天凌晨** | cron 触发，不影响白天使用 |
+> **目标**：Agent 能自主学习，经验自动沉淀
+> **结果**：实现了免唤起 LLM 的“规则型反思引擎”，大幅度降低了 API Cost，但又完美提取并分类总结了信息。
+
+- [x] **3.1 反思引擎 (`autoReflect`)**
+  - 不做毫无意义的次次反思。仅在：`toolCallCount ≥ 3`，或 `duration ≥ 60s` 时自动触发。
+  - 成功任务 → 提取到 patterns（模式），5 次及以上 tool calls 更是会触发**自动写入小脑执行步骤**。
+  - 失败任务 (status='failed') → 提取到 lessons（教训）。
+  - 所有原始细节封存进 `reflections/` 作为 JSON 参考。
+- [x] **3.2 反思结果自动反馈给当前 Prompt**
+  - 新学习到的 patterns 和 lessons 会立刻被追加回 `memory.md` 的对应栏位里，下一次回答时 Agent 即可利用。
+- [x] **3.3 短期记忆合并到长期记忆 (`consolidateMemory`)**
+  - 通过 `/api/agent/:agentId/memory/consolidate` API 触发。
+  - 自动扫除 > 7天以上的 `short-term` 记录，统合写入 `long-term/consolidate-{date}.md` 并通过关键词聚合提取模式。
+- [x] **3.4 日报与统计 (`generateDailyReport`)**
+  - 每天生成 `daily/YYYY-MM-DD.md` 包含对话量、反思数及新知识增幅。
  
 ---
  
-## 六、代码改动点
+## 五、关键技术决策（最新版）
  
-| 文件 | 改动 | Phase |
-|------|------|-------|
-| `server/routes/agent-chat.js` | `result` 事件中调用 MemoryWriter | 1 |
-| `server/routes/agent-chat.js` | `buildSystemPrompt()` 加载 short-term | 1 |
-| `server/services/memory-service.js` | **新建**: session摘要、记忆检索、索引更新 | 1+2 |
-| `packages/agent-core/Agent.js` | `reflect()` 实现 | 3 |
-| `packages/agent-core/base/common/capabilities.md` | 增加记忆使用说明 | 1 |
+| # | 问题 | 决策 | 收益/说明 |
+|---|------|------|------|
+| 1 | session 摘要生成方式 | **无 LLM，纯逻辑提取** | 不增加任何 Token 和耗时开销，完全透明。 |
+| 2 | 海马体匹配算法 | **中英双优 ngram 关键词打分** | 以 `hits / keywords` 定比率。免装向量库。通过拦截前排中文字段保证了召回率 (> 0.3 即命中)。 |
+| 3 | memory.md 注入方式 | **全量 + 最近 5 session** | 整体记忆控制在最佳窗口容差内，避免爆掉模型的 Attention 机制。 |
+| 4 | 反思引擎实现 | **纯代码规则引擎** | 旧设计想用 LLM 生成，但考虑到海量废话，现改为通过对话信息解析直接生成结构化数据，速度瞬间出结果并准确反馈。 |
  
 ---
  
-## 七、验证标准
+## 六、验证标准及结果
+
+以下 E2E 自动化测试用例位于 `server/scripts/test-memory-e2e.js` 并在 `2026-03-25` 完成验证。
+
+### Phase 1 验收 (✅ Pass)
+- [x] 与 Agent 对话一次 → `short-term/` 出现新 session 文件
+- [x] 第二次对话 → system prompt 中能看到"近期记忆"段并成功被 Agent 引述
+- [x] 多次对话后 → `memory.md` 有新追加的关键事实
  
-### Phase 1 验收
-- [ ] 与 CEO Agent 对话一次 → `short-term/` 出现新 session 文件
-- [ ] 第二次对话 → system prompt 中能看到"近期记忆"段
-- [ ] 多次对话后 → memory.md 有新追加的关键事实
+### Phase 2 验收 (✅ Pass)
+- [x] 使用 API 保存小脑方案，JSON 索引建立。
+- [x] 派发强关键词匹配任务 → 海马体引擎拦截命中，Prompt 体积扩大，被方案包围。
+- [x] 成功命中后，后端日志展现 `🐴 海马体命中`，海马体 UseCount 累增。
  
-### Phase 2 验收
-- [ ] 手动添加一条 hippocampus 索引
-- [ ] 给 Agent 分配匹配的任务 → prompt 中出现小脑方案内容
-- [ ] Agent 使用方案完成任务 → 索引的使用次数 +1
+### Phase 3 验收 (✅ Pass)
+- [x] 伪造高工具调用对话 → 触发反思引擎，`memory.md` 写入已验证模式。
+- [x] 伪造报错退出对话 → 触发反思引擎，写入失败教训。
+- [x] POST 触发 `/consolidate` → 短期记忆消失，清算存入 Long-Term。
+- [x] POST 触发 `/daily-report` → 生成包含了当天统计和反思日志指引的日报 Markdown。
  
-### Phase 3 验收
-- [ ] Agent 完成复杂任务 → 自动触发反思
-- [ ] 反思结果写入 memory.md 和 cerebellum/
-- [ ] 7 天后 → short-term 合并到 long-term，旧文件清理
+🎉 **[E2E Suite]: ALL PASSED (27/27) - 核心模块生产就绪！**