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chore(module): Go module 路径随托管地迁移 gitcode → github
## 背景
仓库早已迁移到 GitHub（`github.com/JianFeeeee/HomeAgent`，CI/CD 都在那边跑），
gitcode 保留为**国内只读镜像**（`ci.yml` 的 sync-gitcode-main 快进推送）。
但 go.mod 的 module 路径一直是 `gitcode.com/JianFeeeee/...` —— 既与权威源
不符，`meta.SourceURL`（AGPL §13 的源码提供入口）也指向镜像而非实际运行的代码。
## 关键区分（这是本次改动安全的前提）
两个 module 是**不同**的，影响面差一个数量级：
| module | 谁依赖 | 改它的后果 |
|---|---|---|
| `.../HomeAgent`（主仓） | **只有主仓自己** | 内部重构，零外部影响 |
| `.../homeagent-sdk`（SDK 仓） | 主仓 49 文件 + 所有外部插件 | 需重编插件 |
★ 实测确认：**插件不 import 主仓 module**（`strings qq/plugin.bin | grep HomeAgent` = 0），
只依赖 SDK 仓。而插件与内核的边界是 **RPC 方法名字符串**
（`plugin.init` / `tool.invoke`…，见 proc/protocol.go），**与 Go module 名无关**。
⇒ module 改名**不改变任何 wire 协议**，现网已装的插件照常运行。
SDK 的 GitHub 仓名是 `homeagentsdk`（无连字符），module 路径必须与之精确匹配，
否则 `go get` 会因路径不符失败，故取 `github.com/JianFeeeee/homeagentsdk`。
## 改动
- `go.mod` / `go.sum`：两个 module 路径 + require/replace
- 277 个 Go 文件 + Makefile + 打包脚本的 import 与 ldflags 路径
- SDK 仓 `meta.CoreModule`、`tools/hmapdev` 的 module 声明与工程模板
- 对外文档/链接的仓库地址（README、PLUGIN_DEV、OVERVIEW 等）
## 明确**保留** gitcode 的地方（镜像机制，不能动）
- `GITCODE_TOKEN`、`GC_URL="…@gitcode.com"`（CI 同步 job）
- `gitcode.com/api/v5/...`（release 附件上传）
- git remote `gitcode`（镜像拉取/推送）
- `docs/zh/ci-cd-runbook.md`（整篇讲镜像运维）
## 验证
- `go build ./...` / `go vet ./...` 绿
- `go test ./... -count=1` → 48 包 ok / 0 FAIL
- hmapdev 工具链编译通过（`third_party/homeagent-sdk/tools/hmapdev`）
- 全仓残留检查：module 形态的 `gitcode.com/JianFeeeee` = 0
- 镜像机制抽验：GC_URL / @gitcode / api/v5 / remote 均完好
## 顺带修正
`hmapdev/templates.go` 的注释此前写「gitcode 的模块不在 proxy.golang.org 上」——
module 已迁 GitHub，该论断不再成立。改为如实说明**为何仍默认 replace 到本机 SDK**：
离线可构建、避免版本漂移、内网可用。理由与托管地无关，故 replace 保留。
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2026-10-08 10:40:17 +08:00 |
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3cf67fcae1
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refactor(memory): 核心不再适配具体模型——公共 embedding provider SPI + 注册表
问题：cmd/homed 里 `case "onnx": qwen.New(modelDir)` 把模型适配写进了核心，
`type=onnx` 名义上是格式、实际写死了一个模型家族；2117 行 Qwen 专属代码
（BPE、chat template、M-RoPE、Vision_gN 命名）住在内核树里，还带着一对
`//go:build onnxruntime` 的 stub。加任何新模型都要改内核。
现在核心只认一个模型无关的公共契约（pkg/embedding）：
- 输入是不透明的 Data+MIME，解码/预处理/时序分组全归 provider
- 能力是数据（Info.Modalities），不是接口方法——新增模态无需改核心接口
- 不支持的模态返回 embedding.ErrUnsupportedModality（可 errors.Is 识别）
- 按名字注册，重复注册 panic；Options 是 provider 私有命名空间，核心不解释
改动：
- 新增 pkg/embedding：Modality/Purpose/Input/Info/Provider/Config + 注册表
（Open 校验 Info，ValidateVector 在入库前拦下维度错与非有限值）
- providers/qwen3vl：Qwen 实现整体移出内核（git mv），实现公共 SPI 并自注册
- internal/memory/vector：新增 ProviderAdapter（公共 SPI → 内部小接口）；
ErrModalityUnsupported 改为公共哨兵别名；删除 VideoEmbedder 可选接口
（那正是「核心为每个新模态长方法」的坏味道）
- http embedder 也变成普通 provider（注册名 http）
- cmd/homed：删除 qwen import 与 onnx/http 分支，改为按 provider 名打开 +
透传 options.*；provider 打开失败只警告并禁用多模态检索，不影响启动
- config：multimodal_space.type/onnx./http.* → provider + options.*
- 删除 internal/memory/qwen（整体搬迁）
测试：
- pkg/embedding：注册表隔离/未知名字/非法 Info 自动关闭/ValidateVector
- vector：适配器原样透传字节与 MIME、维度错被拦、Close 幂等且停止使用、
两个哨兵 errors.Is 互通
- providers/qwen3vl：新增公共 SPI 全链路集成测试（Open→Info→Embed→
未知模态哨兵），并明确断言 Info 不声明 video
已知未完成（不得当作已验证）：
- 视频冻结回归 TestEmbedderVideoMatchesONNXReference **显式跳过**：Go 侧
video 模板缺少 processor 按时间组插入的字面时间戳文本
（<0.0 seconds>/<1.0 seconds>），同一输入 Python seq=1190(1152+38)、
Go 只有 22 个文本 token。时间戳也占 M-RoPE 位置，故现有 M-RoPE 自洽断言
通过不能证明与官方实现一致。修复属 provider 内部工作。
- 视觉侧三档已导出并逐档校验通过（cos 1.000000119/1.000000119/1.000000000）
验证：go build ./... ；go vet -tags onnxruntime ./... ；
go test -short ./internal/memory/... ./internal/agent/core/... ./internal/sdk/... ./pkg/...
；onnxruntime 下 providers/qwen3vl 全绿（视频为显式 skip）
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2026-09-11 18:26:19 +08:00 |
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e02a672772
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feat(vector): pluggable multimodal vector space
核心暴露 MultimodalEmbedder 接口，两条路径共享同一套 L0/L2/L3
向量缓存、media.Store 坐标、QueryMemoryMediaScored 检索：
- onnx：内嵌 ONNX 模型（CLIP 等），通过 build tag 编译
- http：外部向量 API 服务（Jina v5 / OpenAI / 自建）
跨模态融合权重改为 CrossModalFusionConfig 可配置结构体，
移除所有模型特定硬编码（CLIP/Jina），版本切换只需改配置。
模型切换自动迁移：
- StaleVecDigestsAll 支持全模态（image+audio+video）
- 启动时并发重算（ONNX 4 workers / API 8 workers）
- 修复 SQL 运算符优先级导致 kind 过滤失效的 bug
实测对比（492 篇生产文档 + 3 张真实图片）：
- TF-IDF：MRR 0.457（精确匹配快，语义差）
- fastText：MRR 0.530（语义中等，延迟 8ms）
- Jina v5-omni：MRR 0.900（全面领先，延迟 40ms）
- 中文文本→图片：Jina MRR 0.833 vs CLIP 0.611
See docs/embedding-comparison.md for full benchmark.
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2026-09-09 17:38:34 +08:00 |
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