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fix(memory): 媒体归档三缺陷——数据丢失、L3 入库不可靠、L3 检索未接线
...
自动触发链实测（medialive）连续暴露的三个缺陷，全部是「手工调 API 的
单测无法发现」的类型。附带该实测本身。
## 缺陷一：三元组全被拒时仍释放引用并删文档（数据丢失）
archiveColdDocs 只检查 len(triples) > 0 就释放媒体引用、删除文档。
但 Commit 会静默跳过实体名不合法的三元组（validEntityName 要求
2–50 字符），于是「无错但一条也没写进去」真实发生：
[agent] doc→graph: doc_xxx → 0 entities, 0 relations
[media] 文档 doc_xxx 入图库，释放 1 个媒体引用（描述已留在图库）
被记忆引用的内容被 GC 删除了（清 1 条/318 字节）
图库里没有任何句子承载引用，文档也被删，blob 被 GC 回收 → 图片与描述
彻底消失。我在上一层写的注释「Commit 之后引用已挂到 graph_sentence」
是错的：ec=0 rc=0 时它什么也没挂。
修法（用户选定 B+A）：
B. ec==0 && rc==0 时保留文档、跳过归档——归档的实质是「信息从 L2
搬到 L3」，搬不过去就不该删源，下轮再试。
A. bindSentenceMedia 返回实际绑定数，commitTriplesWithMedia 透出为
mediaBound；释放前四路判断（查引用出错→保守不释放／本无引用→无需
释放／mediaBound==0→保留并记录原因／否则释放）。宁可留一条悬空
引用（内容还在，可由后续一致性检查清理）也不能丢内容。
反向验证：旧行为下新测试确实 FAIL，报「引用被释放了」+「GC 删掉了本该
保留的内容」；恢复修复后 PASS。
## 缺陷二：媒体入 L3 依赖 NLP 提取器运气（可靠性）
媒体能否进图库，取决于提取器碰巧从描述文本里提出合规三元组。实测 LLM
的 477 字图片描述只产出「水平 -分割-> 成」，obj 仅 1 字被拒 → 整条媒体
记忆进不了图库。表现为「阶段 5 时好时坏」，取决于描述文本。
但媒体自身的 digest / mime / 描述都是确定的，不该受提取器支配。
新增 parseMediaMarkers + mediaTriplesFromText：从文档正文的媒体标记
直接产出确定三元组，先于 NLP 提取。同一份真实文档由 0 entities 0
relations 变为 ec=4 rc=2 且拿到句子 id。
三个设计点：
- 实体名用「图片 <短digest>」而非描述：描述会被重新生成（换视觉模型、
补描述），若名字取自描述，同一张图会在图谱上留下多个节点。digest
不变则名字不变，长度也天然合规。
- SentenceText 用原始标记段，保证 bindSentenceMedia 的正则必然能反解
到 digest——绑定从概率事件变成确定行为。
- 描述为空时仍产出「类型」三元组：描述是后台异步补的，媒体节点不该
因为还没描述就不存在于图谱。
- summarizeForEntity 按 rune 截断而非字节：按字节切会破坏 UTF-8，
图库里会留下乱码实体名。同时清 Markdown 强调符。
这是过渡方案，用户已定：下个 feature 换多模态嵌入后不再依赖
「描述文本 → 提取三元组 → 图谱节点」这条链路。
## 缺陷三：L3 媒体检索没有任何调用方（接线缺失）
第四层实现的 RecallMediaForSentence / mediaContextForSentences 从未被
调用——媒体能存进 L3、能反查，但 agent 拿不出来。实测第二轮 agent 显式
调了 doc_query，回答「没有找到那张图片的任何记录」。
接两个入口：
- buildMemoryContext（自动注入，每次 LLM 调用都走）
- memory_recall 工具结果末尾（显式查询）
关系行只有实体名和关系类型，看不出「这条记忆当时还带了一张图」，
媒体挂在句子上，必须经 关系→句子→media_refs 反查。
一处折返：最初直接用 injected.Relations 取 sentence_id，测试失败。
Indexer.BuildContext 刻意把 Relations 置 nil（自动注入只给实体索引以省
token，细节留给 memory_recall）。改为用命中的实体名再查一次关系，
深度固定 1——媒体是「这条记忆当时带的图」，顺关系网扩散只会带出无关
媒体并挤占 token。
## medialive 自动触发链实测
internal/agent/core/medialive_test.go，medialive build tag，默认
go test 不收录。源/模型/密钥全部由调用方经环境变量显式指定，缺任何一项
Skip 并列出缺哪个——刻意不提供 fallback，猜一个 base_url 可能打到调用者
机器上不相干的服务，而失败会被误报成「媒体记忆有问题」。
MEDIALIVE_BASE_URL=... MEDIALIVE_API_KEY=... \
MEDIALIVE_MODEL=... MEDIALIVE_ADAPTER=... \
go test -tags medialive ./internal/agent/core/ -run TestMediaLive -v
只注入一个 image 事件，之后七个阶段全由生产代码自己触发：CAS 落盘 →
引用绑定 → 描述生成 → L0→L2 转移 → L2→L3 绑定 → GC 保护 → 第二轮召回。
另有阴性对照：不给记忆时不该「记得」，否则阳性用例的通过可能只是模型
猜常见配色。上游不可用时 Skip 而非假 PASS。
真实 claude-opus-5 实测通过：第二轮不给图，agent 答出
「上：紫罗兰色 #8800DD / 中：蓝色 #0055EE / 下：纯红 #EE0000」。
## 测试
graphmedia_test.go 新增 8 例：数据丢失回归（反向验证过）、mediaBound
计数、媒体标记解析、实体名生成、描述截断、确定性三元组必然可入库、
关系→句子映射、L3 检索接线（自动注入与显式查询两路）。
全仓 go build / go vet / go test 通过，internal/agent/core 与
internal/memory 全绿，SDK 冻结 diff = 0。
2026-09-05 12:03:30 +08:00
6009ce801f
feat(agent): spawn_child 支持 max_turns + 并行策略引导
...
1. spawn_child 新增 max_turns 参数（1-30，默认 5）
子 Agent 工具轮数此前硬编码 5，复杂任务跑不完即截断。现可按任务
复杂度调整；返回消息带轮数上限提示。
2. 工具描述与 system prompt 增加并行策略引导
明确'多个互不依赖的子任务应并行 spawn 多个子 Agent，不要串行
逐个执行；长耗时任务交给子 Agent 避免阻塞对话'——针对生产实例
观察到的 agent 倾向自己串行处理所有子任务的问题。
小宅自定义 prompt 同步补充并行策略段。
2026-08-26 13:38:27 +08:00
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feat(skillmgr): 原生技能管理器插件 + OpenClaw 兼容层职责分离
...
新增 internal/plugins/skillmgr（native skill 全生命周期 owner）：
- skill_list/info/load/unload/enable/disable/create/export/install
- skill_create 两步式：先生成骨架模板，LLM 补全后传 content 覆盖写入
（plugin.ValidateSKILLContent 校验）并自动加载生效
- .skm 分发包（tar.gz）：packSkill/unpackSkill 含 TarSlip 防护
（拒绝绝对路径/../逃逸、强制单根目录、校验包内 SKILL.md）
- skills 目录扫描：纯 SKILL.md/skill.json 条目归本插件；
sidecar(main.js/main.py)/OC plugin(openclaw.plugin.json) 留给兼容层
clawhubadapter 职责分离（OpenClaw 兼容层不再持有 native skill）：
- 删除 p.skills 字段与 default 分支 LoadSKILL 逻辑
- 发现纯 SKILL 条目改为发布 events.EventSkillDetected 移交事件，
由 skillmgr 订阅注册；启动时序 c<s 下全扫兜底，事件用于热新增
- claw_list/plugin_info 不再输出 SKILL 段，统一走 skill_list
方案B prompt 注入：
- agentCore 新增 SkillIndexProvider 接口 + SetSkillIndexProvider
- buildSystemPrompt 注入【可用技能】轻量索引（名称+版本+描述），
LLM 匹配场景时主动 skill_info 拉全文按文档执行
- main.go 在插件加载后将 skillmgr 实例接线到 agent
内核小修：
- extractDescription 跳过 YAML frontmatter 块（此前所有带 frontmatter
的 SKILL.md 描述都被误判为 '---'）
- extractField 剥离 YAML 成对引号（version: "1.0" 不再带尾引号）
- plugin.ValidateSKILLContent 导出供生成侧校验
2026-08-25 20:25:57 +08:00
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feat: 插件工具按需拉取(get_plugin_tools) + 设备命令类型拆分(shell-cmd/homeagent-cmd)
...
1. 提示词去污染: buildToolCatalog 从全量工具定义改为按插件分组摘要
(插件名 + 工具数 + 能力概览), 完整工具定义由新工具 get_plugin_tools(plugin_name)
动态拉取; 新增 executeGetPluginTools 支持按插件过滤 stageHost/io 工具
2. 设备命令类型: device_ctl_cmdrun 的 command 支持前缀区分
- shell-cmd <cmd> -> 设备端执行原生 shell
- homeagent-<cap> -> 设备端 HomeAgent 内置能力(如 camerasue/screensue)
- homeagent-cmd <cap> -> 同上(兼容写法)
PushCmd 增加 cmd_type 字段下发给设备端分发
3. 测试: TestExecuteGetPluginTools 验证按插件拉取/全部摘要/未知插件
2026-08-18 09:07:21 +08:00
1bc2bf5d8d
fix: WebUI 配置数字科学计数法 + 增强输出通道引导提示词
...
- webui settings PUT: 整数型 float64(如 QQ 号)规范化为 int64 存储,
避免 fmt.Sprint 以科学计数法(2.198972886e+09)存库导致读取解析失败
- 系统提示词【输出规则】重写: 明确消息不会自动路由,
区分同步通道(直接返回文本)与异步通道(必须调用 output_send__{通道}),
引导模型优先回复当前输入通道并带正确 meta(user_id/group_id)
2026-08-15 17:24:14 +08:00
147d0baaf9
fix: LLM 工具循环 400、中断消息注入、ConPTY 终端支持
...
- agent: 工具轮请求尾部补 user 占位(zen 网关强制),tool 消息正确配对
- agent: 工具提醒/中断以 system 角色注入并带 [中断消息] 前缀,不进用户履历;系统提示词说明中断消息格式
- agentcli: 基于 ConPTY 的交互式终端(ptywin fork),terminal_create/read/write/resize/close/watch
- webui: server 输出通道适配器(保留 reasoning_content/disable_thinking)
- GUI: 沉浸式标题栏、icon 圆角重制、mascot 等打磨
2026-08-14 00:48:40 +08:00
c7ee45d6e1
refactor: remove core skill direct loading, skills owned by clawhubadapter only
...
- Drop skill.NewManager from homed bootstrap; skills dir no longer core-managed
- Remove GetInjectedPrompt system-prompt injection (skills are not first-class)
- Delete internal/skill package, SkillAPI, webui /api/v1/skills, status skills block
- ConfigRegistry: plugin config tables now created only via RegisterDef; arbitrary
scope Set/Get no longer implicitly creates config_<name> tables (fixes stray
config_today_task table from SKILL directory name being used as a scope)
2026-08-02 11:40:13 +08:00
1cb3e87dde
feat: 完整实现 NLP 三元组提取系统 + token budget 上下文分配
...
- 重写 extractor.go: 分句、17条 POS 模板、依存模板 + COO 链、ATT合并
- parser.go: 分句循环 + TransE 向量验证(h+r≈t)
- fallback.go: jieba POS 降级解析器
- bridge.go: nlp.Triple ↔ memory.Triple 转换
- pipeline.go: extractKeyTriples 改用 NLP 提取器, 删除5条旧前缀规则
- distill.go: docToTriples 改用 NLP 提取器
- reorgGraph: 语义相似度增强检测, 保持纯 LLM 决断
- Provider 接口加 MaxContextTokens() + 模型窗口映射表
- tokenbudget.go: 中文 token 估算器 + budget 分配(80%利用率)
- process.go/buildSystemPrompt: 按 token 预算截断 memory+timeline
2026-07-27 15:26:23 +08:00
9b4d0cb50d
feat(clawhubadapter): rename plugin tools, universal uninstall; feat(mcp): add dynamic server management; feat(prompt): long-task guidance
2026-07-22 17:32:45 +08:00
85992902d9
refactor: split agent.go into 12 files + add mcp_restart_server tool
2026-07-22 15:40:27 +08:00
