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215804cf2c build(packaging): 统一 -buildvcs=false,版本/提交只认 ldflags 注入
发布分支的产物上出现了 `vcs.revision=1715b5c`——一个本机任何仓库都不存在的提交。

原因:VCS 信息**不进 build cache key**(Go 文档明确说明 VCS 变化不会触发重建),
命中缓存时会把上一次的 revision 一并带回来。

而 build.sh 本来就用 ldflags 注入 meta.Version / meta.Commit(权威来源),
所以这个额外信号既不可靠又会误导溯源:拿 `go version -m` 去查源码提交,会指向
一个幽灵提交——正是本项目一直在治的「静默不一致」。

处置:三处 go build 统一 `-buildvcs=false`,并在 LDFLAGS 旁写明溯源方法
(`strings homed | grep -x '<短 hash>'`,meta.Commit 是字符串常量)。

验证:重新构建 homed linux/amd64 →
  · `go version -m` 中 vcs.revision 0 处(此前 1 处且是错误值)
  · strings 中恰好 1 处等于当前 HEAD 短 hash
  · `-tags=onnxruntime` 仍在
2026-09-12 08:42:20 +08:00
ca5b04532d docs(git): 分支对齐更新到 2026-09-12(1.2.x 线开启)
- main 路牌调到 1.3.0;release/v1.2.x 承载 1.2.0(vendored SDK 定版 1.2.0)
- release/v1.1.x 按 §2.6 退役(保留供追溯);两个历史 feature 分支
  (memory-media / plugin-proc-migration)已从远端删除,旧表待删项清掉
- 新增「1.2.x 发布线 tag 历史」表(当前尚无 tag),并写明它与存量插件
  **不兼容**(RPC 协议 2、fd3 布局改变、不支持滚动升级)以及
  **不满足 §2.4 跳级条件**的理由(改动面大,非单点修复)
- SDK 仓的 release/v1.2.x 尚未创建:按 §七.3 随核心**正式** tag 一起做
2026-09-12 08:39:07 +08:00
01232a66da fix(knowledge): 覆盖同名条目时摘掉旧向量
从一次真实的知识库更新里发现:在线实例更新一个已有条目之后,
knowledge_count=32 而 vector_count=33——多出来的那一条是上一版的副本。

成因:vector.Store.Insert 是**追加**语义(s.docs = append + index.Add),不按 id 去重;
而 Store.Add 走的是「写 content.md + 覆盖 items[id] + Insert 向量」。
文件与内存条目都被正确替换了,只有向量索引多留了一份。

危害不在于多占内存:**检索可能命中已被替换掉的旧内容**,而且完全静默——
条目数看起来是对的,只有向量数比条目数多。

修法:Insert 之前先 s.vec.Remove(id)(Remove 已按 id 过滤 docs 与倒排索引)。
回归测试 TestAddOverwriteReplacesVector 钉住 knowledge_count / vector_count /
content.md 三者都必须只剩新版。

注:该文件在 origin/main 上本就有 32 行 gofmt 差异(结构体字段注释对齐),
不属本次改动,按纪律不做整体重排。
2026-09-12 08:30:32 +08:00
3a5f6e1634 fix(build): GUI 输出目录用 --config.directories.output,-o 是 --mac 的别名
electron-builder 的 `-o` 是 `--mac`/`--macos` 的短别名(见 --help 的
Building 段),不是 output。于是 `-o "$BUILD_DIR"` 被当成 macOS 的 target
列表,报:

  ⨯ Unknown target: /home/program/trueagent/build

路径被 lowercase 后去匹配 target 名表,所以错误信息里的路径是全小写的
——这也是它看起来像「路径错」而实际是「参数位置错」的原因,v1.0.1 与
v1.0.3 两次发布都因此手工组装过 GUI。

改用 --config.directories.output=<dir>,已实测确认产物落在指定目录。

同时把 GUI 构建失败降级为警告:homed/waiter/initconfig 是发布主体,
而 GUI 依赖 electron 运行时下载(离线机器、arm64 缺缓存都会失败)。
set -euo pipefail 下不接住的话,一个可选组件会让整轮跨平台构建全废——
v1.0.3 就是这样只产出了 linux/amd64 三个二进制、arm64 与 windows
压根没跑到。
2026-09-12 08:26:26 +08:00
f1091676f8 style: gofmt 两处对齐(graphmedia_test.go 注释、tfidf.go 结构体字段)
这两处是本次特性分支带入的格式回归(origin/main 上不脏)。
纯空白/对齐调整,无语义变化;不整体重排文件。
2026-09-12 08:23:30 +08:00
eb4762a2b8 merge: 多模态统一向量空间与子进程数据面收敛(feature/multimodal-embedding)
合入 43 个提交,主线内容:
- 统一多模态向量空间:公共 provider SPI(pkg/embedding)+ 注册表,
  chineseclip 为 text+image 默认空间(512 维,Apache-2.0),qwen3vl 保留
- 共享内存接管全部数据面:工具调用帧、Cleaner、输入/输出 lane、媒体块、
  文档/知识正文;RPC 只传偏移描述符(协议版本 2)
- 图记忆原生媒体节点:媒体是一等节点与边,删除 media_refs 与描述式索引
- 注入行为可声明 no_memory / context_policy(默认不裁剪)
- SDK 1.2.0:注入标志位纯追加 + 示例 hmap 随发版
- 发行包默认启用 ONNX 向量空间;本批起模型与运行库随 server/full 包发布
- homed 放弃 Windows 原生支持,改走 WSL2
2026-09-12 08:21:34 +08:00
4d2028fbef chore(sdk): 同步 vendored SDK 镜像到 1.2.0
core 仓里跟踪的 SDK 镜像落后于 third_party/homeagent-sdk(那是个独立仓库):
已提交的 sdk/memory.go 仍带 MediaAttachment.Description,而 SDK 仓 b2eafdf 已把它
删掉(媒体不再以文本描述参与索引)。磁盘上的文件其实就是 SDK 仓当前的版本,
只是 core 的索引没有跟上——于是**干净检出 main 拿到的是一个与它构建所用 SDK
不一致的镜像**。

clean worktree 能编译(内核已不再引用 Description),所以这个不一致不会被构建
发现,只能靠比对发现——属于本项目一直在治的「静默不一致」。

同步内容:sdk/memory.go 与 SDK 仓 HEAD 逐字节一致。
2026-09-12 08:21:21 +08:00
d4c5e808c7 feat(packaging): 模型与 ONNX Runtime 随 server/full 包发布
模型与运行库是发行版能力的一部分,不做成「装完再自己下载」:

- package-linux.sh:新增 stage_multimodal_assets(),打 server/full 前校验产物
  SHA256SUMS、逐文件非空、运行库架构与目标一致,缺一即失败;client 包不含。
  顺带修掉三个让打包在最后一步才炸的既有缺陷:
  · 版本串直接取 git describe(v1.0.0-68-gxxx-dirty)不是合法包版本——deb 要求
    数字开头、rpm 不允许 '-'。以前只有显式 VERSION=1.0.3 才打得出来;默认路径
    从来没通过过。现在归一化,非数字开头时显式报错。
  · 三处 mktemp -d 落在 /tmp(本机 9.8GB tmpfs),而 staging 要复制 719MB 模型,
    中途 ENOSPC;报错文本指向某个 .onnx 文件,看着像资产坏了。改为落在与构建产物
    同盘的 build/.stage-tmp。
  · 开工前删掉旧的 SHA256SUMS:失败时脚本直接退出、不重算,留着像在为残缺产物背书。
- setup.sh:把包内 /usr/lib/homeagent/models/chinese-clip-vit-b16-onnx 软链到
  <dataDir>/models/…(不复制 754MB、保持 dataDir 可迁移、已有自定义目录不覆盖)
- homeagent.service:ExecStart 改 /usr/bin/homed(deb 装在那里,此前写 /usr/local/bin,
  装了也不会被 unit 用上)、加 ONNXRUNTIME_DIR 与 StateDirectory、MemoryMax 2G→8G
  (实测常驻约 4.5GB,2G 会在首次全量建索引时被 cgroup OOM)
- control-{full,server}:补 libstdc++6 / libgcc-s1(libonnxruntime.so 需要)
- providers/{chineseclip,qwen3vl}:findOnnxLib 支持 ONNXRUNTIME_DIR / ONNX_ML_DIR
  与包内 /usr/lib/homeagent/onnxruntime,随包的运行库才真的会被用上
- postinst:修掉两个让「装完即用」失效的点——它检查 /lib/systemd/system/ 下的 unit
  而 deb 装到 /etc/systemd/system/,于是 daemon-reload/enable **从未执行**;以及
  setup.sh 的失败被 `|| true` 吞掉(正是 initconfig 静默缺陷被藏住的原因)。现在
  三个候选路径都查、失败可见并给出补救命令、首装 start / 升级 restart。
- docs/zh/multimodal-space.md:新增「随包分发」一节,并修正播种判据的说明

验收(从真实 deb 走一遍,不是读脚本):
- 包内 initconfig 已是动态链接,凭据真的写进 config.db
- 解包 → 按 postinst 顺序跑 setup.sh → 包内 homed 冷启动:
  multimodal space active: provider=chineseclip dim=512 fp=cd2a495cf990
  modalities=[text image]
- 全新安装的默认值确实被播种(core.plugin.dir / provider / model_dir 都在)
- 真实对话拿到回复(3.4s,回复中含唯一标记)
- 包内模型 SHA256SUMS 5/5 通过;包内 ORT 与源同 sha256;server 包 722MB
  (旧版 17MB,差额即模型与运行库);full 包同样含全部资产;client 包不含
2026-09-12 08:10:44 +08:00
5299e18cd8 fix(config): 全新安装的默认值播种判据改为显式标记
播种判据曾经是「config 表为空」。而发行包的 postinst 先跑 setup.sh →
initconfig,后者会写一行 webui.listen_addr,于是**全新安装**被判定为
"已有配置"并整体跳过播种:没有 core.plugin.dir(装完 0 个插件)、没有
core.memory.* 路径、也没有随包模型对应的多模态 provider——754MB 产物与
24MB 运行库全成死重量。同样的机制此前已在协议 2 迁移演练里被观察到。

也不能改成"每次都补缺键":老安装升级时被注进新默认值,会让它突然去加载
一个 1.8GB 的模型,那是刻意要避免的静默变重。

故改为显式标记 core.internal.seed_version:
  有标记                        → 已播种,返回
  无标记但有 core.daemon.data_dir → 老安装,只补标记、不播种
  两者都没有                    → 全新安装,播种并打标记

测试:TestSeedDefaultsAfterInitconfigPrepopulate(精确复现 initconfig 的
那一行写入)、TestSeedDefaultsDoesNotInjectIntoLegacyInstall。
2026-09-12 08:10:34 +08:00
6a3439a49c fix(initconfig): 必须带 cgo 构建,且失败不再静默
cmd/initconfig 通过 database/sql 使用 mattn/go-sqlite3,而 build.sh 一直用
CGO_ENABLED=0 构建它:该库在非 cgo 下退化成 static_mock.go 里的桩,sql.Open
是惰性的所以不报错、第一次 Exec 才失败,而 main.go 丢掉了所有返回值。合起来
是一个完全静默的空操作——打印凭据、退出码 0、config.db 里一个字节都没写。
安装脚本把这份凭据写进 credentials.txt,用户照着登录必然失败,全程无报错。

- build.sh: initconfig 改 CGO_ENABLED=1,并写明为何不能图省事去掉 cgo
- main.go: 每个 Exec 都检查;写完**回读比对**(不看返回码,看真实落盘内容),
  不一致即非零退出

反向验证:仍用 CGO_ENABLED=0 构建时,现在 stderr 报
"Binary was compiled with 'CGO_ENABLED=0', go-sqlite3 requires cgo to work"
且 exit 1(此前是 exit 0 并把凭据照打印出来)。
2026-09-12 08:10:26 +08:00
ba0b5a1fe0 feat(release): 发行版默认启用本地向量空间(onnxruntime 标签 + chineseclip 默认)
用户要求:后续发行版默认带 ONNX 模型能力。这条要求落到两处,并顺带修掉一个
被它**暴露出来**的真缺陷。

## 1. 构建默认带 onnxruntime(deploy/packaging/build.sh)

`HOMED_TAGS` 默认 `onnxruntime`,需要极简构建时显式 `HOMED_TAGS=` 关闭。
不带标签时 provider 仍注册、但打开即报「requires build tag」并优雅降级——
不静默假装成功。运行期还需要 `libonnxruntime.so`(provider 按
/opt/onnxruntime、/usr/local/lib、/usr/lib 顺序查找),缺失时同样是
「日志里明确错误 + 降级」。

## 2. 新装默认选 chineseclip(internal/config/registry.go)

`SeedDefaults` 写入:
  core.memory.multimodal_space.provider = chineseclip
  core.memory.multimodal_space.options.model_dir = <dataDir>/models/chinese-clip-vit-b16-onnx

选它而不是 qwen3vl:后者实测常驻 9.4GB,多数机器装不下;chineseclip 是
1.99GB(实测,见下)。同时更新两个 ConfigDef 的默认值与描述(WebUI 显示用)。

**老安装不会自动拿到这两个默认值**,这是有意的:`seedDBValues` 对非空配置库
直接返回,`GetString` 缺键时回落到调用方默认值(main.go 传的是空串)。
升级就静默加载 ~1.8GB 模型不是无副作用的事,应由部署显式开启。已写进文档。

## 3. 修掉 ORT 环境被重复初始化 + 误销毁(internal/nlp/onnx.go)

这是「默认带标签」才暴露的缺陷:此前不带标签时进程内不会有多个 ORT 消费者。

- `NewONNXParser` 无条件 `InitializeEnvironment()` → 若多模态 provider 先初始化,
  这里报「The onnxruntime has already been initialized」并**降级**(实测日志:
  `ONNX parser init: init onnx env: ... using fallback`)。
- 更严重的是失败路径与 `Close()` 里的 `DestroyEnvironment()`:它会把别人
  (多模态 provider)正在用的进程级环境一起拆掉,让对方的会话失效。

改为:初始化前先 `IsInitialized()`;**任何消费者都不销毁环境**(随进程存活),
只销毁自己的会话。providers/chineseclip 与 providers/qwen3vl 本来就是这个约定,
现在三处一致。

## 验证(实测)

- 全新数据目录启动:配置库出现上述两个默认值。
- 模型未安装:`multimodal space active` 不出现,代之以明确错误
  (点名缺失的 embed_config.json 路径 + 已注册 provider 列表)+ 降级,不静默。
- 模型就位:`multimodal space active: provider=chineseclip dim=512 fp=cd2a495cf990
  modalities=[text image]`。
- 内存:同一份 homed,启用时 RSS **1.99GB**(峰值 2.09GB),不启用 **0.17GB**。
- NLP 修复:日志由 `ONNX parser init: ... using fallback` 变为 `dep parser initialized`。
- 构建矩阵:`go build/vet ./...` 与 `-tags onnxruntime` 两种都过;
  `bash -n deploy/packaging/build.sh` 通过。

## 未做(明确记录)

- `libonnxruntime.so`(24MB)与 Chinese-CLIP 产物(754MB)目前都需自行安装/导出,
  发行版尚未打包它们。若要让「默认启用」在干净机器上真正开箱可用,需要决定
  是随包分发、安装时下载、还是保持文档指引。
2026-09-12 00:10:32 +08:00
bfdb395731 feat(memory): 新增 chineseclip provider —— text+image 的小体积可商用向量空间
## 为什么

用户决定「本轮不覆盖 video,先支持 text+image」。这一刀正好解锁了此前
「小 + 可商用 + 覆盖视频」三者不可兼得的僵局:不要求视频后,唯一同时满足
**小、可商用、中文原生** 的选项是 Chinese-CLIP ViT-B/16。

实测对比(同机、真实跑出来的数字):

| | Chinese-CLIP | jina-v5-omni-nano | Qwen3-VL-Emb-2B |
|---|---|---|---|
| 参数量 | 188M | 1.04B | 2B |
| 产物 / 常驻内存 | 754MB / **1.15GB** | ~2GB / 2.23GB | 8GB / 9.4GB |
| 维度 | 512 | 768 | 2048 |
| 许可 | **Apache-2.0** | CC BY-NC(不可商用) | Apache-2.0 |
| 视频 | 无 | 有 | 有 |

本机可用内存只有 5.3GB,Qwen 的 9.4GB 无法进程内使用;而 ORT format + mmap
那条路被证实当前不通(转换器对三段图段错误;走通还需同时升 ORT 运行时与
Go 绑定,v1.36 要求 API 29 而本机只有 28)。1.15GB 则可以直接进程内跑。

**代价已写进包注释与文档**:CLIP 是双塔对比学习,text↔image 是强项,但纯文本
语义明显弱于 MLLM 型嵌入器;文本检索仍由既有词向量/TF-IDF 路径兜底。
需要更强文本语义或视频时切回 qwen3vl。

## 内容

- `providers/chineseclip/`:按公共 SPI 实现的 provider(注册名 `chineseclip`),
  含 BERT WordPiece 分词器、图像预处理、ONNX 双塔推理、无标签 stub。
- `scripts/export_chineseclip_onnx.py`:从官方权重导出规范产物 + 冻结参考,
  自带逐用例 PyTorch 对比与覆盖度断言(计划集合≠执行集合即非零退出)。
- `cmd/homed/main.go`:空白导入两个 provider,由配置选其一。
- `go.mod`:`golang.org/x/text` 由间接依赖转为直接依赖(删音标需要 NFD)。

## 实现要点

- **分词器逐 token 对齐官方**。第一版探针自己拼 BertTokenizer(只给 vocab.txt、
  没删音标、中文没逐字切),中文被整体切成 [UNK],三个不同句子产出几乎相同的
  向量(余弦 0.98)——差点把「模型坏了」当成结论。官方配置是 do_lower_case=true
  + 删音标生效 + 中文逐字切分;`TestTokenizerMatchesOfficialReference` 钉住
  逐 token 一致。
- **图像缩放自写 bicubic**(复刻 PIL 的 precompute_coeffs + a=-0.5 核),不引
  golang.org/x/image:它未进本机模块缓存,且最新版要求把整个工具链升到 Go 1.26,
  为一个缩放函数动工具链不划算。
- **归一化在 provider 侧**(两个塔的图里都没归一化),检索按余弦。
- **指纹覆盖全部影响语义的产物**:两个 ONNX 图 + vocab.txt + embed_config.json,
  读不到就写 MISSING(跳过等于对缺件不敏感)。
- 会话 Run 用 runMu 串行化(ORT 会话不保证并发安全),创建/销毁用 mu。

## 模态范围

只声明 `text` 与 `image`;`audio`/`video` 明确返回 `ErrUnsupportedModality`,
绝不用别的模型向量冒充(这是「音频明确 unsupported」纪律的落地)。

## 验证(实测)

导出侧:10 个用例(5 文本 + 5 图像)ONNX vs 官方 PyTorch 全部
`cos = 1.000000000`,覆盖度断言 10/10 通过。

Go 侧(`CHINESECLIP_MODEL_DIR=... go test -tags onnxruntime ./providers/chineseclip/ -v`):
11/11 通过,其中
- 文本 5 用例 `cos = 1.000000000000`(逐位一致)
- 图像 4 纯色用例 `cos = 1.000000`(与官方预处理在 6 位小数内一致)
- 跨模态判别:红图对「红色」文本高于「蓝色」文本
- 模态拒绝 / 空输入 / 指纹稳定 / 产物缺失报错

顺带修掉测试自身的一个假通过:参考向量是**未归一化**的原始输出(模长 10~36),
原先「点积当余弦 + 单侧下界」会让 13.6 也判过,已改为真余弦 + 双侧容差。

构建矩阵:`go build/vet ./...` 与 `-tags onnxruntime` 两种都过;
`providers/... pkg/... internal/config/... internal/memory/vector/...` 回归通过
(qwen3vl 的 TestVideoModelInputMRope 需要 QWEN_ONNX_MODEL_DIR 指向含视频档的
v3 目录,缺该环境变量时用的是只有文本+图像的目录,与本改动无关)。

## 未做(明确记录)

- 发行版默认 provider 与构建标签变更:留下一提交(涉及打包与模型分发策略)。
- 模型产物(754MB)不进仓库,由导出脚本生成。
2026-09-11 23:58:53 +08:00
d1959cbe80 feat(core): 注入行为的记忆/裁剪标志位落地 + jieba 词库内嵌 + Windows 改走 WSL
配套 SDK 提交:homeagent-sdk ba49dfd(公开 API 纯追加,无签名变更)。
本仓第三方的库镜像同步至该版本,以保证全新 clone 能编译。

## 1. 注入标志位(内核侧)

- 7 条注入路径(排队/中断/同步 × 纯文本/带媒体 + 旧 NoMem 变体)解析并转发
  no_memory / context_policy / cleaner_name;策略在入口**校验**,
  非法值报错而不是静默降级成 none(降级会让调用方以为自己声明的裁剪在生效)。
- 新增 validateContextPolicy(与 tool.register 同一套规则)与 pubSdkInjectOpts。
- input.register 不再手写字段白名单重建 ChannelDef,改为整体传递 + 补 ContextPolicy。
- io 层:applyInjectOpts 把标志位写进事件 payload,仅非零时写
  (零值与旧 payload 逐字节一致,事件订阅方与旧内核都不受影响)。
- ioAdapter / procCore / internal-sdk 别名补齐六个 *Opts 实现。

## 2. 修掉「输入无条件裁剪」这个真缺陷

eventloop 此前对**每条非中断输入**都调 `context.Prune(...)`:破坏性(低相关事件被
归档移出上下文)且无法从调用点看出是谁触发的。改为 pruneOnInput/pruneDeclared:

  优先级:注入点声明(payload.context_policy)> 通道声明(ChannelDef.ContextPolicy)
          > 默认**不裁剪**

查询向量仍取清洗后的内容;新增 cleanInputFor 解析清洗文本,优先级为
注入点声明的 cleaner(cleaner_name)> 按 source 查到的通道 cleaner > 原文,
名字查不到时**记日志再回退**(注入是 fire-and-forget,插件看不到错误,
至少要在内核日志留下「你声明的清洗没生效」的痕迹)。

## 3. jieba 词库内嵌(修「猜 GOMODCACHE → 静默失效」)

原 jiebaDictDir() 去猜 GOMODCACHE/GOPATH/~/go/pkg/mod,部署机上通常没有 Go 模块
缓存 → GetJieba() 返回 nil → 分词/关键词提取/NLP 依存解析(进而 doc→graph 三元组
抽取)/静态词向量 tokenizer **一律静默返回空列表**,只有一行日志。本机看起来正常
只因开发机与生产机重合、恰好有那份缓存。

现在词库随二进制分发:internal/memory/jiebadict/ 5 文件约 11.6MB + go:embed,
按**内容哈希**命名缓存目录落盘(词库升级不复用旧文件),已齐全则跳过写入。
模块缓存降为兜底。homed 体积 32MB。

顺带确认(并有测试佐证):gojieba 的 Tag() 不需要 pos_dict/ 目录——
cppjieba 的 PosTagger 从主词典每行的词性列取 tag。

## 4. homed 放弃 Windows 原生,改走 WSL2

插件体系依赖「继承的 fd」+「统一共享内存区的段内偏移解引用」,Windows 既无 fd
继承语义,其句柄模型也无法表达后者;强行适配等于再维护一套平台专属 ABI
(C ABI 时代三套 ABI 并存曾导致改写型插件在某平台静默失效)。

- cmd/homed/platform_{windows,other}.go:原生 Windows 启动即拒绝并打印 WSL2 指引。
- internal/plugin/proc/shmalloc_windows.go:allocShm 直接返回「请用 WSL2」,
  **不返回半可用的段**(与 shmalloc_other.go 同风格:未支持平台显式报错);
  procEnvForShm 返回 nil。顺手修掉两处长期编译错误
  (cryptorand→rand、h.evData→h.unified.evtData),使 GOOS=windows 至少能编译。
  注:homed 本就编不出 Windows——internal/memory 依赖 cgo-only 的 gojieba。
- deploy/packaging/installer.nsi:不再安装 homed.exe/initconfig.exe,改为携带
  **linux payload** 并调用新的 install-via-wsl.ps1;退出码 20/21 表示
  「需先装 WSL/发行版」,走指引而非报错。
- deploy/packaging/windows/install-via-wsl.ps1(新):检测 WSL → 引导安装 →
  确保 WSL2 → 送包进发行版 → 在 WSL 内按 Linux 方式安装。**复用 Linux 包与
  linux/setup.sh**,不另写一套安装逻辑;落点与 deb 布局统一
  (/usr/bin/homed + /usr/lib/homeagent/setup.sh)。
- deploy/packaging/linux/setup.sh:API Key 允许 HOMEAGENT_API_KEY 覆盖
  (否则安装器界面显示一份、config.db 里另一份 → 登录不上)。
- deploy/packaging/build.sh:windows 目标只构建 waiter + gui,并新增
  stage_linux_payload 把 Linux 包暂存给安装器;homed/initconfig 在 windows
  目标下明确拒绝。

## 5. 插件调用点统一写明意图

- webui 的 OpenAI 兼容端点(固定提示词模板)→ InjectTextSyncNoMemory。
- agentcli 的 5 处纯状态通知(已启动/超时/执行结束/进程退出/读取结束)→ NoMemory;
  **带输出**的 2 处(定时反馈、有新输出)刻意保留记忆并注明理由。
- timer 的定时提醒 → NoMemory(中断本来也隐含 NoMemory,这里是写明意图)。

## 6. 版本

meta.Version 仍为 1.2.0(main 是下一个未发布中版本);
SDKCompatibleVersion 1.1.0 → **1.2.0**(本内核已实现 SDK 1.2.0 全部新增方法)。

## 测试

- core:默认不裁剪(无声明/none/空)、通道 opt-in、注入点双向覆盖通道、
  nil context/io 安全、cleaner 优先级与未知名回退。
- io:零值 opts 与历史 payload 逐键相同;text/中断/媒体三类注入标志位都落到
  payload;旧方法仍生效。
- proc:validateContextPolicy 只接受 ""/none/prune,报错含位置与实际值;
  **跨进程** e2e——testdata 插件经 io.injectText 送出三个标志位,断言它们穿过 RPC
  到达内核。
- memory:模块缓存不可见时内嵌词库仍可用(分词与 POS 内容词均非空)、
  落盘幂等、内容哈希稳定。

验证:go build ./... / go vet ./... / go vet -tags onnxruntime ./...
      go test -short ./internal/memory/... ./internal/nlp/... ./internal/plugin/...
      ./internal/agent/{core,io}/... ./pkg/...
2026-09-11 20:31:50 +08:00
a37bc7333e 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)
2026-09-11 18:26:19 +08:00
1a02971f88 feat(memory): 千问三段式 ONNX 嵌入补齐——可复现导出脚本 + Go 侧首次完整验证
此前三段式拆分后 ONNX 路径从未从 Go 侧跑通:embedder_onnx_test.go 仍引用
分段前的 API(e.renderInput、TextTower.onnx、旧目录),go vet -tags onnxruntime
直接编译失败。导出脚本只在 /tmp 且硬编码本机路径、从第三个目录拷贝固定形状的
Vision.onnx,完全不可复现。音频会被视觉塔编码,静默往统一空间灌入错误坐标。

本提交补齐这些缺口:

一、可复现导出脚本(scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py)
- 自动拉取模型(HuggingFace 优先,失败回落 ModelScope,支持 HF_ENDPOINT 镜像);
- 导出 TokenEmbedding + Transformer + Vision 三段图,图文共用同一 token
  embedding、28 层 Transformer、last-token 池化与 fingerprint;
- 双重自检(不可省):分段 PyTorch vs 完整模型 + 导出后的 ONNX vs 完整模型,
  cos < 0.999999 即非零退出——「能加载」不等于「算得对」;
- 默认把 L2 归一化后的冻结参考向量写入产物目录(qwen_reference.json)——
  Go 测试据此做逐维冻结回归,且「该目录是哪次导出的」从文件本身可追溯;
- --verify-only 校验既有产物不重新导出,可用来确认线上在用的图没坏。

关键实测结论(已写入 docs/zh/multimodal-space.md 与长期记忆):
原生多帧视频不可行——Qwen3-VL 视觉塔把 grid_thw 当 Python 值消费
(grid_thw.tolist()),legacy tracer 固化为常量,导出后图中根本没有 grid_thw
输入,换帧数调用直接 Invalid input name: grid_thw。故视觉塔固定 (1,48,48),
视频由上层抽帧后逐帧按图像编码(同模型/同维度/同 fingerprint),音频明确
unsupported。

二、模态边界(vector.ErrModalityUnsupported)
- 新增 vector.ErrModalityUnsupported:表示「该模态不在本统一空间的原生覆盖
  范围内」,与普通错误语义不同——调用方应把它当「永远不会有向量」而非
  「本次失败、下次重试」;
- qwen.EmbedImageDense 按 mime 拒绝 audio/* 与 video/*:此前它会拿视觉塔
  去解音频字节,往统一空间灌入语义错误的坐标且静默;
- reembedStaleMedia 对 ErrModalityUnsupported 不计失败、不重试、不用别的
  模型向量顶替(TestReembedStaleMedia_SkipsUnsupportedWithoutFaking 守住)。

三、Go ONNX 测试首次完整通过
- 重写 embedder_onnx_test.go:修复编译 + 文本冻结回归 + 图像冻结回归 +
  两条阴性对照(不同输入必须不同、图像与文本必须不同)+ 不支持模态断言;
- 参考值从产物目录的 qwen_reference.json 读取(不在测试里硬编码浮点);
- 用线上部署产物实测全部通过(text cos=0.999999940, image cos=0.999999762)。

四、.gitignore 修复
- /scripts/ 此前被列在「运行时产物」下,但它是作者维护的工具目录
  (模型导出、侧车、部署校验),deploy/systemd/embed-sidecar.service 直接
  引用 scripts/embed_sidecar.py,忽略它会让那份 unit 在别人的机器上指向
  不存在的文件。改为只忽略 __pycache__。

五、文档(docs/zh/multimodal-space.md)
- 获取/启用/产物契约/模态边界/验证/资源成本/与现有部署产物的等价性。

验证:go build ./...、go vet ./...、go vet -tags onnxruntime ./...、
go test -short 全部通过;ONNX 标签测试对线上部署产物全部通过。
2026-09-11 13:45:25 +08:00
5836c2ce5c refactor(memory): 拆除描述式媒体索引,媒体成为一等块并按原生向量融合
背景:此前媒体是靠「生成的描述文本」将就进记忆的——写 marker 进正文、
再由正则反解成 media_refs 与图库里的 type=Media 实体。这条链路有三个
致命缺陷:描述由异步模型生成(未生成前媒体等于不存在)、语义检索实质上
只搜描述文字、图库里的「媒体节点」是描述文本的投影而不是媒体本身。

本提交把这条链路整体拆除,媒体改为按自己的原生向量参与记忆:

一、描述链彻底删除(无残留、无兼容分支)
- media.Item 去掉 Description/DescribedBy 与对应列;
- 删除 Store.Describe / Store.Search / Store.Pending;
- 删除 Agent.mediaDescribeLoop / describePendingMedia 与配置项
  core.memory.media.describe_on_ingest;
- SDK 侧 MediaAttachment 去掉 Description(见 SDK 仓独立提交)。

二、marker 机制删除,媒体归属改为结构化块边
- 删除 mediaMarkerLine/parseMediaMarkers/mediaEntityName/mediaTriplesFromText/
  extractMediaDigests/sentenceWithMediaMarkers/docMediaContext;
- memory.Triple 新增 MediaDigests 结构化字段;句子文本保持原样,
  不再被 marker 污染;
- 块以 sentence --contains--> block / document --contains--> block 结构边
  挂到承载节点(新增 documents 表与 document 节点种类);
- 模型未给原句时用「主谓宾。」拼一句自然语言作落点,不造 marker 文本。

三、旧数据迁移(幂等)
- 新增 GraphDB.MigrateLegacyMediaEntities:把 type=Media 的旧实体按短 digest
  还原成原生块、挂回原句子、删除旧实体与描述关系;Agent 启动时执行;
- CleanupOrphanedSentences 同时看关系引用与块边,避免把只靠块存活的句子
  连同块边一起删掉。

四、向量融合:媒体按图本身被召回
- 新增 vector.FuseVectors(逐维求和 + L2 归一化);
- Doc.DenseVec = 文本向量 ⊕ 文档块的媒体向量(同 fingerprint 才融合),
  新增 Doc.DenseFP,指纹变化触发重算;
- ContextEvent.DenseVec 同理融合事件块;事件新增 DenseFP,Prune 只在
  同一统一空间内比稠密余弦;
- 跨模态视觉路只召回「仍被某层记忆块持有」的媒体,CAS 全库字节不再
  直接充当记忆检索结果。

五、同时纳入本分支既有的嵌入基础改造(此前工作区未提交,缺它 HEAD 不可构建)
- internal/tfidf 懒回退包、千问三段式多模态 ONNX 空间的 Go 侧
  (qwen/embedder.go、image.go、model_input.go)、CLIP 移除、
  sdk.NewStore 分词器签名与调用点、embed 侧车 systemd 单元。

验证:go build ./... 、go vet ./...(含 -tags medialive)均通过;
在 HEAD 的独立 worktree 上重放本次暂存集后 go test -short ./internal/...
全部通过(端口冲突类用例在隔离环境中亦通过)。未提交工作区中与本改造
无关的改动(HarmonyOS、waiter、devicebridge、plan.md 等)。
2026-09-11 11:45:24 +08:00
dae01f9c06 refactor(memory): 移除 media_refs/引用计数,媒体成为一等记忆块
媒体此前是"文本块 + digest 引用 + owner 账本 + 独立 GC":ContextEvent.Media
记 digest,media_refs 表用 owner_kind/owner_id 保活,ref_count 决定 GC 能否清。
这与文本记忆块的管理方式不一致,也是本次一并纠正的核心偏差。

改为与文本块完全一致的生命周期:

1. 一等记忆块直接由所在层持有
   - ContextEvent.Blocks / Doc.Blocks / GraphDB memory_blocks
   - 块带 modality/digest/MIME/size/vector/fingerprint,文本、图片、视频同构
   - Context→Document→Graph 迁移的是块本身(ID 不变),迁移后清空源容器,
     同一块不同时存在于两层

2. 删除平行生命周期账本
   - media.Store 去掉 media_refs 表、OwnerKind 常量、RefCount 字段、
     AddRef/DropRef/DropOwner/Refs、ref_count 列与索引
   - 删除 mediaGCLoop、GC(keep,minAge)、容量上限与 media.gc_* / media.max_mb 配置
   - 媒体内容在块被永久删除时一并删除(media.Store.Delete + forgetPayloads),
     与"删除文本块即删除内容"同一语义

3. L3 原生结构
   - memory_blocks / memory_block_edges(contains/depicts/derived_from)
   - 边端点必须是真实图节点,不再用 owner 字符串伪装关系
   - BlocksForNode 支持 sentence --contains--> block 反查

4. SDK 与检索同步
   - 插件附件/标记直接变成块,不再 AddRef
   - 跨模态检索改用 QueryMediaScored(CAS 内不再有孤儿缓存需要过滤)

测试全部改写为块语义:删除 refcount/media_refs/GC 断言,新增块迁移、
单层不变量、Delete 语义与并发删除回归。

注:cmd/homed/main.go 同时携带工作区中既有的 CLIP→Qwen 模型目录接线改动。
2026-09-11 10:57:22 +08:00
e44164f5bd feat(memory): Graph 原生一等记忆块节点与结构边(§13.12)
媒体/文本在 L3 不再是正文标记反解出的代理实体,而是带原生
modality/digest/MIME/size/vector/fingerprint 的 memory_blocks 节点;
contains/depicts/derived_from 等语义边落在 memory_block_edges,
端点必须是真实图节点(block/entity/sentence),不复用 owner 字符串。

本步只建立存储与查询能力,不接入 media_refs,也不改变 L0/L2 路径。
2026-09-11 10:08:59 +08:00
96c1d7baae fix(memory): 千问文本塔补齐 tokenizer post_processor 与真实 ONNX 回归
验证 Go 端到端路径时发现:HuggingFace 的 tokenizer.json 带 TemplateProcessing
post_processor,规则是 `$A <|endoftext|>`——即每段输入末尾都会追加一个
`<|endoftext|>`(151643)。它正是图内 last-token 池化的锚点:

- 漏掉它:ONNX 仍能运行(不会报错),但池化取到的是模板末尾的 assistant
  起始符,而非 post token,整条嵌入向量与上游不一致;
- 截断语义:HuggingFace 在 truncation=true 时先把正文截到 maxLen-1,
  再保留末尾 post token(实测 600×"记忆"→ [511 正文][151643])。

改动:
1. Tokenizer 新增 encodeModelInput(text, maxLen):Encode 后追加 post token,
   并在超长时先截到 maxLen-1;缺 <|endoftext|> 直接报错(防静默错误)。
2. Embedder.VectorizeDense 改用 encodeModelInput。
3. 测试:
   - TestEncodeModelInputPostProcessor:短文本+post token;长文本按 512 截断
     且尾 token 为 post token(用 600×"记忆"确保真的触发截断分支)。
   - embedder_onnx_test.go(onnxruntime 标签):用 Python onnxruntime 1.28
     生成的冻结参考向量验证完整 Go 路径(模板渲染→BPE→ONNX→L2 normalize),
     逐维 diff ≤ 2e-5;同时断言模型输入恰好 23 token 且末尾是 post token。
     产物不在时跳过(与 tokenizer_test 相同约定)。
   - 修正先前测试误用 400×"记忆":BPE 把"记忆"合并为单 token,400 次只有
     400 token 不触发截断;改用 600 次后确实走到 maxLen-1 分支。

其余(ORT 库路径、指纹纳入 .onnx.data)一并随本提交带上。

验证:go test ./internal/memory/qwen 与 -tags onnxruntime 全绿;
FP32 图与 PyTorch 在短/长/等长批次/真实 padding 批次上余弦均 ≥0.99999994。
2026-09-11 03:09:01 +08:00
8e88ae789f feat(memory): 千问文本塔 ONNX 嵌入器(onnxruntime 标签,含 stub)
与 internal/memory/clip 同模式:`//go:build onnxruntime` 编真实实现,无标签时
走 stub,默认构建不链接 onnxruntime、行为不变。

加载契约(目录由 core.memory.multimodal_space.model_dir 指定):
TextTower.onnx + 外部权重分片、tokenizer.json、embed_config.json。
图内已含 last-token 池化,输出即 [batch, dim];L2 归一化在 Go 侧做。

两个刻意的设计选择:

1. **EmbedImageDense 明确报错,不返回零向量**
   导出的是文本塔,视觉塔未导出。返回零向量会让「写入了但检索不到」,
   把跨模态检索失效变成静默故障;明确报错则调用方(mediaref.go)log 后
   跳过写向量,文本路径不受影响。

2. **Fingerprint 只哈希图文件 + 配置 + 外部权重的文件名与大小**
   该目录有 6.5GB 权重分片,启动时全读一遍要几十秒、会阻塞 homeagent 启动。
   换模型必然改变文件集合或大小,足以识别切换;代价是理论上存在
   「大小相同但内容不同」的漏判,对本地单机部署可接受。已写入注释。

模板渲染(renderInstructionInput)放在无构建标签的 tokenizer.go,因此可被
测试覆盖:参考数据里有该模板串的用例,逐 token 对齐验证——模板差一个字符,
池化取到的「最后一个有效 token」位置就变,向量就不同,且不会报错。

验证:6 个测试全绿;go build ./...(stub)与 go build -tags onnxruntime
(真实实现)均通过。
2026-09-11 00:16:45 +08:00
e985151da9 feat(memory): 千问字节级 BPE 分词器 + 与上游逐条对齐的回归测试
为「千问嵌入模型导出 ONNX 并内嵌」的 Go 侧准备。CLIP 那套 tokenizer 不能复用:
CLIP 是「小写化 + 空白规整 + 词表 BPE」,千问是 **GPT-2 式字节级 BPE**
(先按字节映射到安全 unicode,再对映射结果做合并),中文与空白输入的切分
完全不同。

实现中撞到两个与上游对齐的坑,都由测试暴露:

1. **`\s+(?!\S)` 的语义依赖正则回溯**,不是「等价于 `\s+`」。
   `\s+` 先贪婪吃完整段空白,发现后面是非空白导致 `(?!\S)` 失败,于是回退
   一个字符,**正好留下末尾一个空白**给前面以 ` ?` / `[^…]?` 开头的分支合并。
   这直接决定切分点:`"   leading"` 会切成 `"  "` + `" leading"`,
   而不是 `"   "` + `"leading"`。RE2 不支持 lookaround,近似改写必然对不上,
   所以改成按分支顺序**显式实现**(含 `\s*[\r\n]+` 的回溯语义)。
   实测:近似改写时 26 条里错 3 条,全部是空白串用例。

2. **Go 的 `\s` 只有 ASCII,且 regexp 不支持二进制属性 `\p{White_Space}`**
   (只支持 script/category,直接写会报 invalid character class range)。
   而上游 Rust regex 的 `\s` 正是 White_Space。改用 `unicode.IsSpace` 作为
   唯一判据,避免全角空格/NBSP/行分隔符的切分点漂移。

另外特殊 token(`<|im_start|>` 等 24 个 AddedToken)必须**整体优先匹配**并
按长度降序,否则会被 BPE 拆成子 token,模型收到的输入就变了——且不会报任何错。

验证:`testdata/qwen_tokenizer_reference.json` 由 HuggingFace 真实 tokenizer
生成(26 条用例,覆盖中/英/中英混排/数字/各类空白形态/标点/emoji/特殊 token/
长文本/空串/单字符边界),Go 实现逐条精确对齐。字节↔unicode 映射另测双射性
(有碰撞会让不同字节编成同一 token,静默产生错误输入)。
2026-09-11 00:11:58 +08:00
b393b7072c fix(ctx): prune 的查询向量改用插件 Cleaner 清洗后的有效内容(§13.8)
ContextPolicy=prune 上线时直接把**原始**工具结果传给 RelevanceContext.Prune,
而 Prune 的入参是**相关性查询向量**——它决定保留/归档哪些上下文事件。于是
ANSI 转义、base64、JSON 包装等噪声全被编进查询向量,打分失真,裁掉本该
保留的事件。

而 ToolDef.Cleaner 的契约本就写着「仅在向量化/jieba/蒸馏时调用」,裁剪正是
在向量化——所以这是**回归契约**,不是新增能力。此前只在构建事件向量
(context.go 的 toolOutputClean)时用了 Cleaner,裁剪查询这一处漏了。

回退规则(Cleaner 是计算层优化,不能因它失效而丢内容):
- 未注册 Cleaner → 原文
- RPC 失败 → 原文(proc 侧 cleanerProxy 已有此保证)
- 返回空串 → 原文(空串会让查询向量退化成零向量,所有事件相关性相同,
  等于随机裁剪)

验证:TestToolOutputForQueryAppliesCleaner(Cleaner 被调用恰好一次且用其
结果;无 Cleaner / nil stageHost 回退原文)、
TestToolOutputForQueryEmptyCleanFallsBack。

顺带把 §13.13 第 5 条(反向大结果)按核实结论结掉为「不做」:核实发现根本
不存在 llm.chat(llm.* 只映射切换 LLM 源),唯一可能返回大结果的 doc.query
没有任何外部插件使用且已被 CapDocMemory 能力门限制。留成永久 TODO 只会误导。
2026-09-10 23:59:12 +08:00
50ba4a64cb feat(shm): 文档/知识正文入共享内存 + 协议版本 bump 到 2(§13.13)
## 数据面补齐

- doc.insert / doc.insertWithMedia:新增 doc_ref / attachments_ref,
  模板序列化后 putValueInArena
- knowledge.add:新增 content_ref(内容是 JSON 字符串,读出后再解一层)
- 抽出通用 resolveJSONRef(resolveBlocks 也改用它),三处共用一套
  “共享优先、内联回退”逻辑

## 协议版本 bump:让错配显式失败,而不是静默坏

这是本轮更重要的部分。§13.6/§13.13 改了内核→插件 payload 的承载方式,
两种错配都不会报错、只会静默失效:

- v1 插件只读内联 args(tool/cleaner/output)→ 遇到 v2 内核拿到空参数
- v2 插件发 blocks_ref → v1 内核反序列化时静默忽略(旧内核
  io.setToolBlocks 还是桩实现)

现场表现为“输出变空 / 图注入没反应”,极难定位。所以把 ProtocolVersion
与模板 procProtocolVersion 一起 bump 到 2:双方都是等值校验,v1 插件遇上
v2 内核会在建链时明确报“协议版本不匹配…请用配套 plugindev 重编”。

测试里把“错误必须带出重编指令”也断言上了——生产上碰到它的现场就是
“只更新了内核没重编插件”,光报“不匹配”定位不到行动。

testdata 8 个插件的 protocol 同步更新(badprotoplugin 仍用 999 验证拒绝)。
工具链已重建并安装(协议 2,内嵌 blocks_ref/doc_ref/content_ref),
回滚副本 plugindev.bak-20260910-232544。

验证:-race 全绿。新增 KnowledgeAddViaArena(12000B 正文)、
KnowledgeAddInline、DocInsertViaArena、SetToolBlocks 三例 +
真实模板 e2e + 协议不匹配断言强化。

§13.13 第 5 条(反向大结果)范围更大——需把内核→插件的应答路径整体改成
“大结果写段 + 返回 ref”,涉及 callCore 的返回处理与 doc.query/llm.chat 等
所有读大结果的 method。已在 plan.md 标注未做,不冒充完成。
2026-09-10 23:26:16 +08:00
15d912ef34 feat(shm): 媒体块入共享内存 + 实现 setToolBlocks 桩(§13.13)
两个问题叠在一起,先发现的是第二个:

1. **io.setToolBlocks 在内核侧是桩实现**——直接返回“多模态注入待共享段
   二进制通道落地”。也就是**子进程插件调 SetToolBlocks 必然失败**(模板
   只 log 一行),只有内置插件(multimodal)能用。之前还有测试把这个错误
   当作预期行为断言着。
2. 媒体块(injectMedia 系列 + setToolBlocks)把 blocks 内联在 RPC JSON 里,
   而本地生成的图/音频是 base64 data URL,一张图可达数 MB。

顺带修掉一条与设计相悖的旧注释:injectMediaParams 写着“data URL 已是
base64 文本、再套一层二进制不会更小,所以走 JSON”。那只算了体积,漏了
两件更重要的事——内联时整份 base64 要在 RPC 报文里再编码/再拷贝一遍;
以及内容本体不在共享段里,插件回调就无法就地改写,只能各持一份拷贝。
共享内存的意义是后者。

实现:
- injectMediaParams 加 BlocksRef;新增 resolveBlocks(共享优先、内联回退)
- 真正实现 MethodIOSetToolBlocks(空块明确报错,不静默成功)
- CoreSDK 接口加 SetToolBlocks,procCore 转调 internal/sdk
- 模板:SetToolBlocks / injectMedia 三兄弟经 putValueInArena 传 blocks_ref;
  同步调用用 mediaArgsOwned 拿释放函数,**不能在应答返回前释放槽**,
  否则内核读到已释放内存

验证(-race 全绿):
- TestCoreHandler_SetToolBlocksViaArena / Inline / EmptyRejected
- TestE2E_RealTemplateSetToolBlocksViaArena:真实 SDK 模板编译的插件,
  9000 字节 base64 图经 blocks_ref 完整送达

工具链已同步:/usr/local/bin/plugindev 重建为新协议(内嵌 blocks_ref),
回滚副本 plugindev.bak-20260910-224255。注意内核与全部插件必须同批替换
——只换一边会静默坏(新内核+旧插件=输出 payload 变空;新插件+旧内核=
媒体注入静默失效),已记入长期记忆。
2026-09-10 22:45:19 +08:00
2a4315cfe4 docs(plan): 修正 §13.13 判据——按「回调能否就地改写」而非 payload 大小
之前把共享内存的理由写浅了(当成“省管道 / 避免大 payload”)。真实目的是
找回 .so 时代的能力:插件回调(Cleaner / Stage / 工具)与内核同进程时可以
直接就地改写参数与结果;多进程化后若靠 RPC 来回发消息,回调就只能
“读一份、回发一份”,丢失就地改写语义。共享内存是把内容放进段里、回调就地
改、只回描述符。

因此判据应是「插件回调要能就地改写的内容有没有留在段里」,不是 payload 大小。

按新判据核实:回调主线已达成——
- Stage:invokeStage 只发 {Stage, Seq},插件就地改写,应答只回 DirtyFields 计数
- Cleaner:发 {Scope,Name,Frame,InputLen},回 TextRef(16B 描述符),内容不随 RPC 走
- tool.invoke:内核标定 Frame,结果 ResultRef,after_toolcall 可在段内再改

未入内存的重新排序,第一条换成 io.setToolBlocks:它直接破坏“结果媒体能被
after_toolcall 就地改写”——插件只能推一份 base64 拷贝过去(ai_image 大图)。
2026-09-10 21:47:23 +08:00
b09f459aea docs(plan): 修正 §13.5 的错误判断,建账 §13.13 剩余内联路径
§13.5 之前写的「内核侧未接线」是方向性错误:我把分配方认错了。
实际是**插件侧** putInArena 做 arena.alloc + 写入 + 传 text_ref,内核侧
resolveText 读回。分配在插件侧并非缺口——§13.2 的模型就是「插件经 RPC
向内核申请/归还」,内核独占分配器;procCore.InjectText 拿到普通字符串
也是对的,因为共享内存是跨进程的内部实现、不对插件开发者暴露。

新增 §13.13,把「全量数据交互入共享内存」这个总目标的尾巴显式建账,
区分数据面(要入)与控制面(不该入,几十字节搬进去反而多两次 RPC):

已入:StageContext / 事件环 / tool.invoke / cleaner.invoke /
      output.invoke(本次 §13.6)/ io.injectText(§13.5)
未入:① 媒体块 io.injectMedia / injectMediaSync /
      injectInterruptMedia / setToolBlocks(本地大图 base64 可达数 MB,
      最大一条)② doc.insert / insertWithMedia ③ knowledge.add
      ④ 插件反向调内核读大结果仍内联
2026-09-10 21:34:42 +08:00
e2672c56d6 feat(shm): 输出通道 payload 走共享内存调用帧(§13.6)
§13.3 给 ToolInvokeParams 加了调用帧,但 OutputInvokeParams 没跟上——
payload 仍内联在 RPC JSON 里。核实后确认这个 lane 只做了半边:注入侧
(injectParams.TextRef + resolveText)可用,输出侧从内核到插件仍是内联。

改法照搬工具调用的 funccall 帧模型:

- OutputInvokeParams 加 Frame/ArgsLen(Args 仅留给直连 RPC 的测试)
- invokeOutput 序列化参数 → Alloc 帧 → 写帧 → 只传偏移描述符 → defer Free
- 帧尾不预留结果区:output 应答很小("ok"/status map),走 RPC 应答字段即可。
  但 OutputInvokeResult 支持插件把大结果写回帧(ResultRef),并识别
  sharedRefFlagExpand 单独归还扩容块——与 invokeTool 一致。
- 模板 output.invoke 用 frameInput 从帧读参数,无帧才回退内联 Args

为什么要做:output payload 在真机上可能含图片/文件描述等大字段,内联会
撑爆 stdin/stdout 管道。

验证:
- TestPlugin_OutputPayloadViaArena:9000 字节 payload 经帧完整送达(插件回报
  实收长度,不是只看返回值)+ 调用后 arena 归零
- TestE2E_RealTemplateOutputPayloadViaFrame:同上,但用真实 SDK 模板编译的
  插件——生产插件走的就是模板,模板不读帧则此改动等于没做
- TestPlugin_OutputChannelReportsRealFailure 仍绿:同步等真实结果、失败必须
  上报(§9.4)的语义未被破坏
- go test -race ./internal/plugin/... 全绿

plan.md §13.5 也如实标注:注入 side 内核→插件方向仍未接线(procCore.InjectText
直接传字符串,从不 Alloc/Put 构造 TextRef),不是仅打勾的项。
2026-09-10 21:28:56 +08:00
b71a88a471 chore(shm): 补齐 §13 验证项,删除统一区域遗留死代码
三件事,都是 plan.md §13 里未打勾的项:

1. §13.3「Bench: ToolInvoke 延迟对比」补测(bench_test.go)
   改造后原有的 BenchmarkToolInvoke 仍走 legacy 内联 Args,已不代表生产
   路径。拆成 inline / frame 两个子基准并各测两个尺寸(-count=3 取中位):

     payload      inline(RPC 报文)   frame(共享内存帧)   差
     16 B          26.4 µs/op           48.0 µs/op        +21.6 µs
     32 KiB       695.6 µs/op          391.7 µs/op       −303.9 µs

   取舍随尺寸翻转:小 payload 多付 ~22µs 帧固定开销,大 payload 省掉整份
   JSON 编解码与管道拷贝、快 44%。因为线上工具结果动辄几十 KB 且 22µs
   相对 LLM 往返 2-8 秒可忽略,所以统一走帧而不按大小分叉(§13.3 第 4 条)
   是对的。

2. 删除 §13.1 遗留死代码(evtring.go)
   allocEvtRing 自统一共享区域之后从未被调用——旧版它单独建 memfd + eventfd,
   现在只有一个 memfd,事件环只是区内的一个 segment(NewEvtRing 操作区内
   切片)。留着会让人误以为事件环还有独立段。

3. 修正误导性注释(plugin.go)
   仍写着旧 3-fd 布局「3=StageContext, 4=事件环, 5=通知」,与实现
   (procExtraFilesForShm 只返回 memfd+evtfd)和 shmpass_unix.go 的权威
   注释互相矛盾。

plan.md:§13.1/13.3/13.4/13.8 的验证项按实测打勾,并注明证据(提交号 /
测试名 / 实测数字),不留无依据的勾。
2026-09-10 21:18:16 +08:00
e218d0f100 fix(agent): 工具循环占位不再驱动重复发送,输出回执/子任务结果幂等
生产现象:单轮内 output_send__qq 被调用 34 次、持续 514 秒,直到 QQ 插件
自己的循环保险拒绝发送才停下(problem.md)。根因是多环节叠加,核心侧修四处:

1. 工具轮补位文案(process.go)
   通用占位「请根据以上工具结果继续。」对纯输出通道调用是错的:异步通道
   (qq/wechat)的回复只能经 output_send__* 交付,所以模型「已完成回复」的
   表达形式就是一个工具调用,紧随其后的「请继续」会被读成「还要再做一步」,
   而能做的「一步」恰好还是再发一条消息。
   改为按上一批工具的性质选文案:全部是 output_send__* 时补
   「若你的回复已完成,直接返回纯文本即可结束本轮,无需再调用任何工具。」
   同时每轮先移除旧占位再补一条,避免占位在 prompt 前缀里线性累积。
   (该占位是 zen 网关「最后一条必须是 user」的传输层附加物,HEAD 版本是
   无条件内联追加、从不移除。)

2. 输出成功回执(output.go)
   「已通过 [qq] 通道发送: map[status:sent]」这类富回执会被读成「这步成功,
   继续下一步」。成功改为只回极简标记。

3. proc 桥标量透传(internal/plugin/proc/plugin.go)
   插件返回 "ok" 时不再伪造 {status:sent} 覆盖插件真实返回值,否则只改
   output.go 不生效。

4. 子任务结果幂等(spawn.go)
   child_result 原先读到即删,而完成通知长期留在持久上下文里
   (formatMergedTimeline 每轮重新注入),第二次查询必然得到
   「不存在或已过期」这个永久失败信号,模型据此认为任务未完成而反复重试。
   改为保留结果 + delivered 标记,重复查询返回明确提示;结果按上限有界淘汰。

顺带:agent.go 去掉文档层显式向量器注入(TF-IDF 已内置为 fallback),
cmd/homed/main.go 同步 document.NewStore 的 tokenizer 参数。

测试:internal/agent/core/tooloop_test.go(5 例)、spawn_test.go(3 例)。
2026-09-10 20:36:39 +08:00
b096e8ba2c refactor(shm): 变长块分配器 + 工具调用 funccall 调用帧(§13.2/§13.3)
按架构约束推进两步:

1) 分配器收回内核后,定长槽失去了唯一存在理由
   (定长槽只是为了绕开"跨进程无法安全变长分配"),
   于是 arena 换成**变长块分配器**:first-fit + 邻块合并,
   块头 16B(size/state/owner/prevSize)。内核可以按需标定每块大小,
   payload 不再受固定槽容量限制(旧上限 16KB)。

   - Alloc/Put/Read/Free/ReclaimOwner 全在内核进程内,一把 sync.Mutex
   - Free 走块链校验 offset 是已分配块的数据起点 + owner 匹配,
     伪造引用不能改动分配器状态
   - Read 允许块内偏移(调用帧的结果区就在帧块中间),但不许跨块边界
   - arena 4MB,底层 memfd 惰性分配:未触碰的页不占物理内存

2) 工具调用 payload **始终**走共享内存,取消按大小切内联的分支。
   按 funccall 模型,内核(caller)标定调用帧交给插件(callee):

       [0, ArgsLen)              参数 JSON
       [ArgsLen, Frame.Length)   结果区(内核预留的预算)

   结果超出预算时插件才 `arena.alloc` 扩容块,引用上打
   sharedRefFlagExpand 让内核单独归还。Cleaner 复用同一帧模型。
   ToolInvokeParams.Args / ToolInvokeResult.Result 仅剩给直连 RPC 的
   测试(process/bench 不建 Host);生产路径永远走帧。

测试:
- TestArena_*(分配/归属/回收/并发唯一/耗尽/超限/伪造 offset/
  相邻合并/对齐/布局校验)
- TestPlugin_ToolInvokeArgsResultViaArena:大**小** payload 都经帧往返,
  结果一致且 arena 归零("小 payload 同样走调用帧"是本轮行为变更)
- TestPlugin_ArenaAllocFreeAcrossProcess、TestE2E_* 保持通过
- 顺手修 process_test.go 一处预存 doc-comment 分段
2026-09-10 18:54:36 +08:00
f6f92a8a6e fix(plugins): 修复两处预存缺陷(agentcli 临界区 / localuse 脚本转义)
agentcli cleanupLoop:
持锁期间为每个过期终端 go func 调 term.Close()(内部会 Kill 进程并等
<-t.done),临界区被拉长且与 TerminalSession 退出路径交错。改为持锁
只做筛选与摘除,锁外再逐个关闭。

localuse 脚本转义(两处真实 bug):
1. AppleScript 注入:handleScreensue 只把 `"` 转义为 `\"`,未转义 `\`。
   内容结尾的反斜杠会吃掉闭合引号,使后续内容逃逸出字符串字面量。
   改为 escapeAppleScriptString:**先转义反斜杠再转义双引号**(顺序
   不可颠倒,否则刚插入的反斜杠会被二次转义)。
2. PowerShell 路径被错误加倍反斜杠:handleScreensee 把 Windows 临时
   路径的 `\` 写成 `\\`。但 PowerShell 单引号串里反斜杠是普通字符
   (转义符是反引号),加倍会让截图保存到错误路径。
   新增 psSingleQuote 统一处理,并把 4 处零散的 `ReplaceAll(x,"'","''")`
   收敛到该 helper。
2026-09-10 17:56:57 +08:00
c03de9878d fix(proc): EvtConsumer 生命周期——消除 host.Close 后的 SIGSEGV
预存缺陷(非本次重构引入,但会稳定复现崩溃):

Stop() 只 close 了 stop channel,而 Run() 阻塞在 evtfd.Read 里,
根本没有机会检查 stop。调用方在 Stop 后释放 ringData(host.Close
会 munmap 整个区域),Run 一旦从 Read 恢复就会读已解除映射的内存:
**SIGSEGV,recover 捕不到**。实测 TestEventRing_OverflowStillDelivers
约 50% 概率触发。

两次尝试与结论:
1. os.File.SetReadDeadline 无效——eventfd/pipe 经 os.NewFile 包装后
   **不会**注册进 Go netpoller(os.NewFile 对非 open 得到的 fd 一律按
   非 pollable 处理),Read 是阻塞 syscall,SetReadDeadline 返回错误。
2. 改为 poll(2) 显式加超时(evtpoll_unix.go),消费循环每 100ms 回到
   stop 检查。

新增 API 契约:
- Stop() 非阻塞,仅请求退出
- Wait() 阻塞至 Run 退出;**返回后才能释放 ringData**
- drainEvents 每条事件后检查 stop,避免慢 handler 拖延退出

其他:
- evtring_test.go 三个用例改为 defer Wait() → defer Stop()(LIFO 保证
  Wait 先于 host.Close 完成)
- 溢出用例的 handler 改为非阻塞投递:写入了 8292 条事件而 channel 只
  消费 1 条,阻塞投递会让 drainEvents 卡在 handler 里,Stop 无法退出
2026-09-10 17:56:54 +08:00
ca584bda3f refactor(shm): 内核独占共享槽池,插件经 RPC 申请/归还(§13.2/§13.3)
推翻前两版跨进程分配器设计,根因是"共享内存里放了只被单一进程
更新的可变游标":

- v1 在 SuperBlock 放 arenaUsed 游标,内核 CAS bump。但插件模板里
  arenaUsed 是**进程本地变量**,两进程各自 bump 必写同一段内存;
  arenaReset 还会重置共享游标覆盖对方数据。
- v2 把位图 CAS 下沉到插件模板,正确但把分配器实现泄漏进插件运行时,
  且插件必须与内核保持位图布局同步。

新设计(用户明确的架构约束):内核全权管理共享内存,插件通过
syscall 风格 RPC 申请/归还,内核返回偏移与大小。分配器只存在于内核
进程内,一把 sync.Mutex 即可。共享内存是内部实现,不对插件开发者
暴露——SDK 公开 API 仍是普通字符串/Map。

主要改动:
- arena.go: 定长槽 + 位图,Alloc/Put/Read/Free/ReclaimOwner,内核独占;
  槽头记录 owner,Free 校验归属;payload 超槽容量退回内联 RPC
- protocol.go: 新增 arena.alloc / arena.free(CapCore)
- capability.go: 登记两个新 method(checkAllMethodsClassified 要求)
- corehandler.go: 实现 arena.alloc/free;Cleaner 改为内核预分配
  请求槽 + 响应槽(插件完全不分配)
- plugin.go: Start 领 ownerID;handleExit 调 ReclaimOwner 回收残留槽
- unified.go: 移除坏的 bump 分配器;arena 基址 8 字节对齐
- 删除 toollane.go: ring 状态机是死代码(从未接线),且把 RPC 已有的
  请求 ID 关联/错误传递/ctx 取消重新实现了一遍。控制面保留 RPC,
  只把 payload 搬进共享槽。
- 测试: TestArena_*(归属/回收/并发唯一/耗尽/超限/非法引用/布局)+
  TestPlugin_ArenaAllocFreeAcrossProcess(真进程申请→写入→随业务
  RPC 回传→归还→内核读回一致且池归零)
2026-09-10 17:56:50 +08:00
cf3c99233b fix(shm): 审核修复——arena 并发安全 + ToolCall ring 抢占 + arenaRead 校验
§13.2: arenaAlloc 改 CAS bump(修复并发覆盖);arenaRead 增加 generation + arena 边界校验
§13.3: Reserve 从 Store+Load 改 CAS-free→Reserved 状态机抢占帧(修复并发分配重复);
  增加 RESERVED 中间态;SetReading/SetReady 改 CAS 返回 bool;ReleaseFrame 清零跳过 state
§13.5/13.6: 注入方法接入 resolveText(从 arena 读 SharedRef);cleanerProxy 加 arenaMu 串行化+每次重置
§13.8: ContextPolicy prune topK 改为 maxContextSize-1(不再硬编码 20)
  tool.register 校验 context_policy 只允许 none/prune
2026-09-10 17:03:32 +08:00
2bc813be13 feat(shm): InputChannel/OutputChannel lane 基础设施(§13.5/§13.6)
- injectParams 加 TextRef SharedRef(兼容旧 Text 字段)
- resolveText 辅助函数:优先 SharedRef,否则内联 Text
- 核心注入方法待迁移至 resolveText
2026-09-10 16:14:17 +08:00
9cfdfc9de8 feat(shm): arena + ContextPolicy(§13.2/§13.8)
- unified.go: arena 分配器 (alloc/write/read/reset)
- NewHost: 分配空间含 arena
- SDK ToolDef 加 ContextPolicy string
- StageAfterToolcall 后检查 prune 策略触发 RelevanceContext.Prune
2026-09-10 15:49:47 +08:00
772a494223 feat(ctx): ContextPolicy tool 上下文策略(§13.8)
- SDK ToolDef 加 ContextPolicy string(默认 none / 可设 prune)
- StageAfterToolcall 后检查工具 ContextPolicy=prune → RelevanceContext.Prune
- 所有现有测试通过
2026-09-10 15:41:23 +08:00
5608abdf5a feat(shm): Cleaner 迁移到 SharedRef(§13.4)
- CleanerInvokeParams/Result 的 Text 改为 TextRef SharedRef
- cleanerProxy: 写 text 到 arena,传 SharedRef,读结果 SharedRef
- 插件侧 cleaner.invoke: 从 SharedRef 读 input,清洗后写回 arena 返回 TextRef
- NewHost(): 分配空间含 arena(256KB)
2026-09-10 15:30:00 +08:00
cf098a1d4f feat(shm): arena allocator for unified region (§13.2)
- SuperBlock 新增 arenaOff/arenaCap/arenaUsed 字段
- arenaAlloc: append-only bump 分配,offset 0 保留给空语义
- arenaWrite: 写入并返回 SharedRef(含 generation)
- arenaRead: 按 SharedRef 切片读取
- arenaReset: 压实后重置游标
2026-09-10 14:33:44 +08:00
a8e3633174 feat(shm): ToolCall ring buffer(§13.3) — 栈帧模型 ring,push/pop 帧状态机
- ToolCallRing: 定长帧 ring buffer (64 frames × 112B),状态机 FREE→CALLING→READING→READY→FREE
- Reserve: 环形扫描找 FREE 帧,全忙返回 ErrToolCallRingFull 背压
- SharedRef: pack/unpack 辅助函数
- unified.go: arena 分配器(arenaAlloc/arenaWrite/arenaRead)
- 5 个单测覆盖 init/reserve/背压/find/reuse
2026-09-10 12:33:58 +08:00
ad016e4410 feat(shm): 统一共享内存区域(§13.1) — 单 memfd 容纳 SuperBlock+StageContext+EvtRing
- unified.go: SuperBlock 布局 + SharedRef 类型
- NewHost(): 两段 memfd 合并为单一 memfd,fd 3 = 统一区域,fd 4 = eventfd
- 子进程侧: testdata 插件从 SuperBlock 解析 ctxOff/evtOff
- streaming 测试: EvtConsumer 协程在 host.Close 前 Stop+Wait 防 SIGSEGV
2026-09-10 11:42:22 +08:00
7a328679da feat(proc): Cleaner 跨进程修复(tool/input/output) + 共享内存安全模式 + plan §13
- Cleaner 协议统一为 cleaner.invoke(scope,name,text),覆盖工具/输入/输出三类
- 新增 ShmSecurityMode (safe/debug/full),Linux 审计探针,Windows crypto nonce
- plan.md 追加 §13 步骤分组
2026-09-10 10:21:50 +08:00
580d5f5501 feat(doc): dense vector index for unified text+media retrieval
文档层引入稠密向量索引,与媒体检索共享同一多模态空间:
- Doc 加 DenseVec 字段(json:-,运行时计算)
- Consume/QueryScored 优先使用 denseSearchScored(brute-force cosine),
  未配置时退化到 TF-IDF 倒排检索
- buildDenseIndex 在 Agent 启动时为全部文档一次性计算稠密向量
- L0 RelevanceContext 支持 denseSpace(Prune 使用稠密余弦),
  退化到 fastText 稀疏余弦

vector 包新增 DenseCosine([]float64 brute-force cosine)。

验证:492 篇文档 brute-force ~300ms,全部测试通过。
2026-09-09 18:56:44 +08:00
6c2039f5c9 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.
2026-09-09 17:38:34 +08:00
6f8056d236 refactor(clip): CLIP 收敛为稠密 MultimodalEmbedder,不污染稀疏 Vectorizer/TF-IDF 语义
文本相似度检索是层次化系统:TF-IDF 高频削弱加权(idf<0.1 丢弃)+
倒排剪枝(只召回共享特征者)+ cosine。CLIP 512 维稠密向量若以
map[string]float64 稀疏形式实现 vector.Vectorizer 并塞进 vector.Store,
会让 512 维全部成为倒排 key → 候选集≈全库、剪枝失效,且绕过 TF-IDF
高频削弱,与既有文本检索语义错配。

收敛:
- vector.MultimodalEmbedder 改为独立稠密接口(VectorizeDense/
  EmbedImageDense/Fingerprint/Dim/Loaded/Close),不再继承稀疏 Vectorizer
- clip.Embedder 删除稀疏垫片 Vectorize/EmbedImage/denseToVector,
  只产出稠密向量;文档/知识/上下文层继续用 TF-IDF/fastText 稀疏路径
- 分层明确:文本→文本走 TF-IDF/fastText;文本↔图像、图像↔图像走
  CLIP 稠密 QueryMedia(媒体层独立稠密余弦,原样保留)
2026-09-09 10:26:10 +08:00
98365f3a55 feat(clip): 多模态向量器(CLIP ONNX)——文本/图像 512 维共享空间 + 媒体向量写入与重算
- internal/memory/clip:CLIP ONNX 向量器(onnxruntime 构建标签控制,默认构建不链接 ONNX)
  - clip.New(modelDir) 加载 text.onnx/vision.onnx(输出 text_embed/image_embed [batch,512])
  - 实现 vector.Vectorizer + vector.MultimodalEmbedder(Vectorize/EmbedImage + Dense 变体)
  - 词级 BPE tokenizer:merges 合并后词末片段带 </w> 查 vocab,与官方 encode 逐 id 对齐
  - EmbedImage:解码→resize 224→NCHW→normalize→vision session
  - Fingerprint(text+vision 文件 sha256)供模型切换检测
  - stub 版(无 onnxruntime 标签)保持默认构建行为不变
- vector/store.go:新增 MultimodalEmbedder 接口
- media.Store:新增 StaleVecDigests(currentModel)——查 vec_model 不匹配/缺失的图片
- agent core:AgentConfig.ClipEmbedder + Agent.clipEmb 接线;
  describePendingMedia 描述成功后 EmbedImageDense→SetVec;
  新增 reembedStaleMedia 启动补算历史无向量图片
- config:core.memory.media.clip_model_dir(未配置退化为现有 fastText/TF-IDF 行为)
- cmd/homed:读 clip_model_dir 加载 CLIP,失败仅记日志不阻塞启动

测试:TestSmokeLoadAndEncode(文本语义 cat>dog 0.914>physics 0.740)、
TestCrossModalAlignment(red-image vs red-text 0.063>blue -0.009,与 Python 一致)、
TestTokEnd(与官方 encode 逐 id 对齐)、TestStaleVecDigests,含 -race 全绿
2026-09-09 10:23:31 +08:00
8c9d96e065 feat(media): media.Store 加向量存储与跨模态检索
media.Item 新增 Vec []float64 和 VecModel 字段,视觉嵌入向量以 JSON
TEXT 存库(为什么不存 BLOB:Go 的 json.Marshal 对 []float64 是自然的,
而 SQLite BLOB 是 []byte 多一层序列化;单条最多 23KB,TEXT 够用)。

initSchema 加 ALTER TABLE 迁移 vec/vec_model 两列(幂等)。scanItem
扩展读回。新增 SetVec 和 QueryMedia 方法。

QueryMedia 对所有已嵌入媒体做余弦相似度检索,维度不一致的项自动跳过
——这是跨模态检索的核心:查询可以是图片也可以是文本,被查的媒体库
里每个 item 也有视觉向量,两者在同一空间比对,谁的相似度更高就召回谁。

配套 5 个单测覆盖:基本相似度排序、无向量项被跳过、维度不匹配过滤、
空查询安全、向量持久化正确性。
2026-09-07 22:31:39 +08:00
e9856c8f65 feat(media): media.Item 加视觉嵌入字段,Store 加 QueryMedia 跨模态检索
路线 3(完整跨模态检索)的媒体层基础:

- Item 新增 Vec []float64(视觉嵌入向量,JSON 序列化存库)和 VecModel
  (模型标识,用于模型切换后触发重算)
- initSchema 加 ALTER TABLE 迁移 vec/vec_model 两列(幂等,列已存在可忽略)
- scanItem 扩展读回 vec/vec_model
- SetVec(digest, vec, model) 写入向量
- QueryMedia(queryVec, model, topK):对所有已嵌入媒体做余弦相似度检索,
  维度不一致的项自动跳过(防不同模型空间的向量被混算)

混合检索的设计意图:查询可以是图片也可以是文本(经向量化后调用 QueryMedia),
被查的媒体库里每个 item 也有视觉向量。两者在同一空间比对,谁相似度更高召回谁。
不再区分「图片查询」还是「文本查询」——向量空间的相似度自动决定。
2026-09-07 17:11:10 +08:00
0af38a29c6 feat(vector): Vectorizer 接口加 EmbedImage,支持多模态嵌入扩展
Vectorizer 新增可选的 EmbedImage(img []byte, mime string) (Vector, error):
支持视觉嵌入的实现者(如 CLIP/MobileCLIP)覆写此方法;不支持的
(StaticEmbedder、TFIDFVectorizer)返回 ErrNotSupported 调用方按文本降级。

这是路线 3(完整跨模态检索)的接口基础:后续在 media.Store 里,
Describe 时同时算视觉向量并存库,QueryMedia 做跨模态混合检索。
2026-09-07 17:00:29 +08:00
b889934bba docs: 同步仓库文档到 v1.1.1,补媒体记忆与接口扩展规则
五处文档此前停在 v1.0.0,而 v1.1.0/v1.1.1 都已发布并在现网运行。
本轮补齐三层记忆的媒体架构、模型工具的媒体参数、通信面 method 数,
以及冻结解除后的替代约束。

## 中英双语 OVERVIEW.md

三层记忆段只写了 Context/Document/Graph 三层,而 v1.1.0 起图片/音频是
三层里的一类节点。补上媒体记忆的架构概要:CAS + 引用计数 GC + 标记格式
(描述文本才是持久语义记忆,blob 是可淘汰的缓存)+ 插件边界贯通。

## 中英双语 ARCHITECTURE.md

- 「记忆工具」表补 `memory_commit`/`doc_commit` 的 `media_digests` 与
  `sentence_text`(后者从未暴露给模型,而它是媒体绑定链的必经环节)
- 「三层记忆」段新增媒体记忆子节:CAS 设计表(寻址/完整性/写入原子性/引用/GC)、
  标记格式、可选性(`enabled=false` 时整条链路静默退化)
- 「三个通信面」从 51 改为 55 个 method,新增四个 media method 的说明
- 「SDK 四通道」代码示例补媒体注入三方法 + 与 SetToolBlocks 的区别

## plugin-interface-matrix.md

- 状态从「完成 v2」改「完成 v3」,v3 记录 v1.1.1 的接口扩展
- §二 A3 DocMemoryAPI 补 InsertWithMedia
- §二 A4 补三个媒体注入方法 + 为何不能搭 SetToolBlocks 的车
- §二 A5 补 MediaAttachment 类型 + Triple/Doc/TextEvent 的扩展字段
- §六「新获得的能力」补 SetToolBlocks 已落地、媒体入记忆、插件主动发起
  带媒体的对话
- §七 冻结检查点补第 5 条(冻结已解除,取代它的是 §九)
- 新增 §九「v1.1.x 的接口扩展规则」:冻结解除后的三条硬约束
  (只增不减签名不改 / 新增方法方向 / 模板接线六处失败链)+ 验证方式
  (存量插件 17/17、旧产物 4/4 建链、模板断言、压测 -race)

## 为何分立两笔 commit

前一笔(SDK 仓 README + 内核 README)改的是给**插件开发者**看的文本,
本笔改的是给**架构师与维护者**看的技术文档。受众与改动层次不同,
放在同一个 commit 会让追溯时看不出"文档在哪一层跟上了代码"。
2026-09-06 15:07:14 +08:00
8cd884027f docs: 项目状态与 plan 同步到 v1.1.1,vendored SDK meta 注释对齐 SDK 仓
三处失同步,都会让读者拿到错的现状:

## README / README_EN

「项目状态」段的最新条目还停在 v1.0.0,而 1.1.0 与 1.1.1 都已发布。补上两条,
并把顶部特性摘要与下载段的 Windows 安装器版本号一起更新(那里写死了
`HomeAgent_v1.0.0_*_win64.exe`,照着它去 release 页面找是找不到文件的)。

## plan.md §12.1

标题还是「待用户决策后执行」,而四个决策点早已全部落定并执行完毕。改为已完成,
并记下实际演进已超出当初设想的地方(这些后来都写进了 docs/git-branching.md):
发布分支改为一个中版本一条、三级通道由 tag 区分、SDK 版本跟随核心中版本且
patch 位恒为 .0、beta 阶段不发 SDK、main 永不作发版分支。

同时修掉一处会误导追溯的陈述:§12.1 原文说 `v1.0.0` tag 指向 feature 分支中间点
`670efcd` 需要重打——那件事早已做完,现在指向 `release/v1.0.x` 上的 `9b92a04`。

## plan.md §12.5

「无 Windows 真机验证」这条仍然成立,但补一句区分:Windows NSIS 安装器从 v1.0.0
起就随每个正式版作为 release 资产发布了。**能打出包 ≠ 包里的共享内存/事件对象在
真机上能跑通**,混为一谈会让人以为这项已经关闭。

## vendored SDK meta

主仓跟踪 `third_party/homeagent-sdk/meta/meta.go`,而该文件在 SDK 仓 main 上刚补了
版本路牌的说明注释。两仓这份文件必须逐字一致——否则下次谁改了哪边说不清,
而它正是「两仓中版本对齐」这条纪律的载体。仅注释差异,无行为变化。
2026-09-06 10:56:42 +08:00
e4be9667ec chore(meta): main 的版本路牌推到 1.2.0
按 docs/git-branching.md §2.1,main 的 meta.Version 始终是**下一个未发布中版本**。
1.1.x 线正在发布中(release/v1.1.x 承载 v1.1.0 / v1.1.1),所以 main 指向 1.2.0。

它标记「main 正在积攒 1.2 的东西」,不表示 1.2.0 已经存在——1.2.0 没有任何 tag。
已发布的版本号一律看对应的 release/vX.Y.x 分支与 tag。

两仓同步:SDK 仓 main 也是 1.2.0(SDK 版本跟随核心中版本,见 §七.1),
而 release/v1.1.x 上 SDK 定版 1.1.0。

**此 commit 不 cherry-pick 到发布分支**(§五:版本号 bump 不跨分支搬)。
2026-09-06 09:54:55 +08:00
1b4643089c Merge branch 'feature/sdk-multimodal' — 多模态贯通插件边界
公开 SDK 新增媒体字段与媒体注入接口,内核实现对应 RPC 与桥接层,
text/image/audio 三条输入路径归一成一条 processInput 主干。
同步 docs/git-branching.md:SDK 版本语义、beta 不发 SDK、main 永不作发版分支。

存量插件零改动零重编(17 个 example 类型检查通过)。
2026-09-06 09:54:03 +08:00
8c6b593a54 docs(git): SDK 仓版本语义与发版联动,并明确 main 永不作发版分支
三条此前没写进规范、于是被我在实际操作中做错的规则:

## 一、SDK 版本号跟随核心的中版本,patch 位恒为 .0(新 §七.1)

整条核心 1.1.x 线共用 SDK 1.1.0;只有核心进入 1.2.0 这种中版本跃迁时 SDK 才升。
核心的 patch 位专用于 bugfix 与漏洞修复,这类改动不碰公开 SDK 接口,SDK 版本号
没有理由跟着动。

**为什么不逐位对齐**:SDK 版本号是插件开发者的依赖声明。若核心每发一个 bugfix
就给 SDK 推一个新号,开发者要么被迫跟版、要么怀疑自己版本过时,而接口其实一个
字都没变。让 SDK 号只在**接口可能变化的中版本边界**上跳,开发者只需关心「我在
为哪个中版本写插件」。

因此「两仓版本对齐」在本规范里指**中版本对齐**(核心 1.1.x ↔ SDK 1.1.0),
不是三位全等。核心 1.1.1 配 SDK 1.1.0 就是对齐状态。§四 的措辞同步修正。

## 二、beta 阶段不发 SDK(新 §七.2)

核心的 alpha/beta tag 不伴随 SDK 仓发版:SDK 仓在这一阶段不打 tag、不建 release。

**为什么**:beta 是核心自己的测试阶段,此时 SDK 接口尚未固定。若此刻给 SDK 发版,
插件开发者会照着一个还会变的接口写代码——那是无效开发。接口没定就没有可依赖的
契约,发出去的版本号是一个假承诺。

这条约束的对象是 **SDK 仓的发版动作**,不是核心二进制里有没有 SDK 代码。主仓用
`replace => ./third_party/homeagent-sdk`,任何核心构建都必然含 vendored SDK 源码,
那是构建机制决定的,不在约束范围内。

核心打**正式** tag 时 SDK 才随之发版(§七.3):SDK 仓也有自己的 `release/vX.Y.x`,
定版为 `X.Y.0`,打 tag、建 release、传 5 平台 plugindev 产物。同一中版本内的后续
核心 patch 不重复发 SDK。

## 三、main 永远不是发版分支(补进 §四)

版本号 bump、打 tag、构建产物、上传附件,全部只在 `release/vX.Y.x` 上做。
**即使某个改动刚合进 main、即使 main 此刻可部署,也不从 main 打 tag。**
main 的版本号是「下一个未发布中版本」的路牌,不是任何一次发布的版本号。

这条本该是 §2.1「main 的 meta.Version 始终是下一个未发布版本」的直接推论,但
只写了状态、没写禁令,于是留下了「main 可部署 ⇒ 可以从 main 发版」的误读空间。
§三 的分支表补上 main 现值 `1.2.0` 与 1.1.x 线的 tag 历史,让路牌语义有实例可对。

## 四、公开接口改动是 feature,不是发布准备(补进 §六)

它必须走 `feature/xxx` → 合回 main → cherry-pick 到发布分支,不允许当成「发布
分支上的 bug 修复」直接提交进 release——发布分支冻结功能(§2.3),而接口是最
典型的功能面。§五 补上这条路径的命令示例,以及 SDK 仓同步发版的命令。
2026-09-06 09:52:52 +08:00
687e5655bc feat(sdk): 多模态贯通插件边界——公开接口、内核桥接与统一输入主干
记忆系统在 1.1.0 支持了二进制多媒体节点,但那条链路只对**内核自己**开放:
用户在 qq 发图能落进 CAS、能被记忆引用,而插件调 Commit / DocMemory().Insert
交进来的媒体一律无处安放。原因是三层都断着,且**每一层都不报错**。

## 一、公开 SDK:补上媒体的表达能力(全部新增,无签名变更)

- `Triple` += `SentenceText`、`MediaDigests`
- `Doc` += `MediaDigests`、`Attachments`;新增 `MediaAttachment`
- `TextEvent` += `Attachments`
- `DocMemoryAPI` += `InsertWithMedia`
- `IOInjector` += `InjectInputMedia` / `InjectInputMediaSync` / `InjectInterruptMedia`
- `PluginSDK` 补上一直缺失的 `SetToolBlocks` 包装(接口里有、便捷方法里没有)

`MediaAttachment` 一个类型服务两个方向:给 `Data`+`MIME` 是新内容(CAS 按字节
去重),只给 `Digest` 是引用已有内容。读路径**只回元数据不回字节**——一次检索
可能命中几十份媒体,全塞回去会把跨进程消息撑爆。

媒体注入不能搭 `SetToolBlocks` 的车:那个方法只在工具处理函数内部可用,且媒体
要等下一条 tool message 才到模型手上。插件主动发起一轮带媒体的对话、以及中断
注入,需要自己的签名,且媒体在**本轮**就送到模型。

## 二、内核桥接层:原先在静默裁字段

`internal/sdk/memory_impl.go` 此前只搬自己认识的几个字段,其余丢弃且返回 nil:

- 图记忆丢 `Confidence`/`SubjectType`/`ObjectType`/`SentenceText`,又走 `Commit`
  而非 `CommitWithMedia`(不回 sentenceIDs)→ 媒体绑定链 `SentenceText → sentences
  → sentence_id → media_refs` 一步都走不通,插件即便按格式写好标记也永远挂不上;
- 知识库 `Query` 只回 ID/Title/Content,`Insert` 只写这三个;`Remove` 不解引用,
  于是那些媒体永久处于「被引用」状态,GC 收不掉、磁盘只增不减
  (内核的归档路径 `releaseDocMedia` 做了这一步,插件路径漏了同一步)。

规则改为:**内部结构有的字段一律透传**。标记格式处理作为包级私有辅助留在桥接
层自己手里,但必须与内核 `mediaSummaryForEvent` 字节兼容——两边要能互读对方
写下的标记。

标记插入必须在 `ds.Insert` **之前**(向量索引取 `Summary + " " + Content`,
之后补的标记检索不到),引用绑定必须在**之后**(owner_id 是 Insert 生成的 ID)。

## 三、跨进程链路:不接线就是全体外部插件编译失败

`go test` 直接把这一层拍出来了——`procIO does not implement sdk.IOInjector`。
公开接口加方法后,生成模板不跟上,**每个外部插件都编不过**,是硬失败不是软降级。
六处接线:`protocol.go` 四个 method 常量、`capability.go` 能力归属、
`corehandler.go` 四个分派分支、`proc_core.go` 委托、`proc_main.go.tmpl` 模板侧
实现、以及三个测试替身。

## 四、统一输入主干:把模态从「函数选择」降级为「字段」

`processTextInput` / `processMediaInput` 合并为 `processInput`。这个分叉是历史
产物而非设计:`processTextInput` 本来就处理媒体(`bindEventMedia` +
`mediaSummaryForEvent`,与媒体路径尾部完全相同),`process()` 只看
`stageCtx.Extra["media_blocks"]`、根本不认识 `evt.Type`。模态是输入的**属性**,
不是输入的**种类**。

媒体路径由此获得它一直缺的六项:去重、`no_memory`、通道 `Cleaner`、中断语义、
`_consolidation_` 路由、正确的 `EventRawInput`。

最后一项是个真 bug:媒体路径发布 `"content": evt.Payload`(一个 map),而
`webui/handler.go` 断言 `.(string)` → 断言失败、`content == ""`、提前返回。
**用户发的图从来没出现在 WebUI 聊天记录里。**

`media_blocks` 同时接受 `[]agentAPI.ContentBlock` 与 `[]pubsdk.ContentBlock`:
字段一致但 Go 不自动转换,只认一种的后果是另一种被静默丢弃。

## 五、模型可调用的三个工具

`memory_commit` 的 `sentence_text` **从未暴露给模型**,而它是绑定链上的必经环节;
连同 `media_digests` 一起补进 JSON schema 与工具文档。`doc_commit` 加
`media_digests`。`doc_query` 把关联媒体单独一行附在结果末尾(正文按 2000 字截断,
标记通常就在尾部)。

标记由**内核**生成而非插件/模型拼装:要求调用方知道格式,等于让一个拼写错误
静默切断引用绑定,而全链路无人报错。

## 六、WebUI 上传走真实媒体链路

图片/音频读回字节拼 data URL 注入 `media_blocks`(8MB 上限,超限退回按路径处理)。
此前只注入一句「文件已保存到 <路径>」,指望模型自己调 `files_read`——但那返回
文本,图片字节对模型永远不可见。附件类型识别扩展到 audio 并在缺 Content-Type
时按扩展名兜底(判错不只是卡片样式问题,图片被当普通文件就进不了视觉链路)。

## 测试

- `internal/sdk/memory_impl_test.go`(12 例,此前该包**没有任何测试文件**)
- `internal/agent/core/inputunify_test.go`(统一主干 + 双静态类型 + 三工具媒体)
- `third_party/homeagent-sdk/sdk/stress_test.go`(13 例并发压测)

压测抓到两处**真**竞态(不是理论风险):`PluginSDK` 的 API 字段与 `autoRestart`
无锁,而写方(内核注入 API、插件 `SetAutoRestart`)与读方(插件后台 goroutine
注入、内核 registry 读 `AutoRestart`)天然跨 goroutine。加 `apiMu` 修掉;约定
只在持锁期间取字段值,取完即释放再调用——持锁调用会把 `InjectInputSync` 这类
阻塞到 agent 回复(可达数分钟)的方法与 `SetIOInjector` 串起来,让插件重载卡死。

测试还抓出两个自身缺陷:`bindDocMedia` 把同一份媒体数两次(`AddRef` 幂等所以表
是对的,但日志说「绑定 2 个」而实际 1 条——误导后续排查),以及用单字符实体名
时 `validEntityName` 静默跳过、`Commit` 返回 nil 却什么都没写。

存量插件不需要改一行也不需要重编:新增方法由插件调用、内核实现,不调就不受影响。
17 个 example 插件源码零改动通过类型检查。
2026-09-06 09:51:31 +08:00
e8d12db871 fix(packaging): amd64 GUI 从未走过 electron 缓存,且空壳 node_modules 被当作已安装
干净 worktree 上打包时 GUI 被静默跳过。两个缺陷叠加,都属于「所有外层
检查都通过,只有嵌套的运行时缺失,而没有任何东西喊出来」。

## 一:electron 架构名与 Debian 架构名混用

electron 官方发布物命名用 x64/arm64,Debian 用 amd64/arm64。缓存查找
一直统一用 TAR_ARCH(amd64),于是 electron-v*-linux-x64.zip 永远命中
不到。arm64 两边恰好同名,所以上次修 arm64 GUI 架构污染(743b963)时
这个不一致没暴露。

推论:v1.0.3 的 amd64 GUI 实际是靠「回退到 host node_modules/electron/
dist」这条路组装的,不是走缓存——那条回退只在目标架构 == host 架构时
才允许,恰好成立所以没出错。干净 checkout 里没有完整 node_modules,
回退路径也没有,GUI 就消失了。

修法:单独映射 ELECTRON_ARCH(amd64→x64,arm64→arm64)。

## 二:判 node_modules 目录存在,而非判 electron 包存在

npm install 失败(离线/网络受限)会留下只有一两个条目的空壳
node_modules。原判据 [ ! -d node_modules ] 认为「已安装」,于是跳过
install → ever 读不到版本 → 缓存匹配退化到通配 → host dist 也没有 →
静默跳过 GUI。包名、目录名、变体名全部正确,只是没有 GUI。

修法:判据改为 electron/package.json 是否存在;目录在而包缺失时明确
说明「疑似上次 npm install 未完成」再重试;install 失败给出明确提示
而不是继续往下走。

顺带给 ever 加兜底:读不到已安装版本时从 package.json 的依赖声明取
数字部分(那里是 "^33.0.0" 这类范围,仅用于给缓存匹配一个提示)。

## 验证

干净 worktree(/tmp/rel104,release/v1.0.x)上重跑:
  node_modules 存在但 electron 缺失(疑似上次 npm install 未完成)
  electron 版本取自 package.json 依赖声明: 33.0.0(非精确)
  electron runtime: electron-v33.4.11-linux-x64.zip
  GUI built: build/homeagent-gui-linux-amd64 (263M, x86-64)

file -b 确认 electron 二进制为 x86-64,与目标架构一致(该硬校验由
743b963 引入,此处继续生效)。
2026-09-05 14:58:30 +08:00
167 changed files with 628603 additions and 4021 deletions

7
.gitignore vendored
View File

@ -48,7 +48,12 @@ codegraph.json
/adapters/
/knowledge/
/memory/
/scripts/
# 注:/scripts/ **不**忽略。它是作者维护的工具目录(模型导出、侧车、部署校验),
# 不是运行期产物deploy/systemd/embed-sidecar.service 直接引用
# scripts/embed_sidecar.py忽略它会让那份 unit 在别人的机器上指向不存在的文件。
# 只忽略其中的缓存。
/scripts/__pycache__/
__pycache__/
terminal_locked_log.txt
dist/

View File

@ -12,6 +12,8 @@
homed内核零 IO PluginSDK 插件所有 IO 能力
```
**v1.1.1 起媒体贯通插件边界**:插件与模型都能读写记忆里的图片/音频(`InsertWithMedia``InjectInputMedia`),媒体以 `[<mime> <短digest>] <描述>` 标记存在于纯文本记忆中——描述是可检索的语义记忆digest 是回到字节的钥匙。
**v1.0.0 起外部插件是独立子进程**:经 stdio JSON-RPC控制面+ 共享内存段(数据面)+ 事件环(通知面)与内核通信。插件崩溃不影响内核且自动重启,换 `plugin.bin` 即生效的真热重载。
## 设计要点
@ -193,7 +195,9 @@ internal/
## 项目状态
**v1.1.0** — 记忆系统支持二进制多媒体节点。此前四层记忆L0 活跃上下文 / L1 文本 / L2 文档 / L3 图库)全部只存文字,图片音频经视觉模型转成描述后原始字节即丢弃,"那张紫蓝红三色带图"再也取不回来。本版新增内容寻址媒体存储CAS`internal/memory/media`):元数据进 SQLite、blob 按 sha256 落盘去重L0/L2/L3 各层只记 digest 并通过 `media_refs` 维护引用计数,容量上限由后台 GC 真正兑现(被引用的内容即便超限也永不删除)。**描述文本才是持久语义记忆blob 只是缓存**——描述随记忆各层一直留存并可检索,原始字节可被容量 GC 淘汰,因此几个月后仍能从图库句子反查到那张图(若尚在则逐字节取回)。描述由后台循环经视觉源生成(默认关闭,开启后每 30s 最多 4 条,不与对话抢配额),放在对话路径上会给每张图的回复加十几秒而收益为零——那一轮模型本来就直接看着图。同时修五个缺陷:`core.New` 漏接 `rc.SetMediaStore` 致 L0→L2 引用转移在生产静默失效;三元组全被实体名校验拒绝时仍释放引用并删除文档(数据丢失,已反向验证);媒体入图库曾依赖 NLP 提取器碰巧提出合规三元组而时好时坏改为按媒体标记确定性产出L3 媒体检索一度没有任何调用方能存进去、agent 拿不出来);`remotedevice` 网关与 `agentcli` 终端各一处数据竞争。配套 `-tags medialive` 自动触发链实测:只注入一个图片事件,落盘/描述/归档/图库绑定/GC 保护/二轮召回七个阶段全由生产代码自行触发,真实视觉模型下 agent 在不给图的第二轮准确答出三条色带的颜色与近似 hex。插件 ABI 未变(`SDKCompatibleVersion` 仍为 1.0.0),存量 `plugin.bin` 无需重编
**v1.1.1**多模态贯通**插件边界**。v1.1.0 让记忆系统支持二进制多媒体节点,但那条链路只对内核自己开放;本版打通到插件与模型。公开 SDK 新增媒体字段与三个媒体注入接口(配套 [SDK v1.1.0](https://gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk/releases/tag/v1.1.0),整条 1.1.x 线共用),内核实现对应四个 RPC。桥接层此前在**静默裁字段**:插件交进来的 `Confidence`/类型/`SentenceText` 全被丢弃、`Doc` 只留三个字段、`Remove` 不解引用媒体永久算「被引用」GC 收不掉)。`processTextInput`/`processMediaInput` 归一成一条 `processInput`,媒体路径由此获得它一直缺的去重、`no_memory`、通道 `Cleaner`、中断语义、`EventRawInput`。修掉三处真实缺陷:**用户发的图从来没出现在 WebUI 聊天记录里**(媒体路径发布 map 而订阅方断言 string、**`memory_commit``sentence_text` 从未暴露给模型**(而它是媒体绑定链的必经环节)、**`PluginSDK` 两处并发竞态**`-race` 实测 11 处,插件重载瞬间偶发 nil 解引用崩溃)
**v1.1.0** — 记忆系统支持**二进制多媒体节点**。内容寻址媒体存储CAS + SQLite 元数据 + 磁盘 blob`Get` always 重校 digest贯通 L0上下文事件/L2文档/L3图谱句子三层引用计数式 GC有引用者绝不删。视觉模型生成的描述文本是持久语义记忆blob 只是可被容量 GC 淘汰的缓存。
**v1.0.0** — 外部插件从 C ABI 动态库迁移到**子进程 + 共享内存**。首个不再加载 `.so`/`.dll` 的版本,与 0.9.x 不兼容(存量插件须用新版 `plugindev` 重编为 `plugin.bin`**业务代码零改动**)。消除 6 类此前在生产造成故障的缺陷:热重载失效(`DF_1_NODELETE``dlclose` 成 no-op、崩溃隔离缺失插件 panic 带崩 homed、stage lost update副本模型丢失 35.8~36.8%、cgo 超时不可中断(线程线性泄漏)、`output_send` 假成功模型收到「已发送」而消息未送达、Windows 能力断层(只见 3 个 stage 字段且无法写回。三面通信stdio JSON-RPC控制+ 共享内存段(数据)+ 事件环通知权限梯度显式化为三道闸。RPC 往返 p50 24.1µs崩溃到恢复 <1s
@ -220,7 +224,7 @@ internal/
| **client** | waiter + 桌面 GUI | 连接远程 HomeAgent |
- Linux`.deb`amd64/arm64)、`.rpm`x86_64)、`.tar.gz`
- Windows`HomeAgent_v1.1.0_{Full,Server,Client}_win64.exe`NSIS 安装向导
- Windows`HomeAgent_v1.1.1_{Full,Server,Client}_win64.exe`NSIS 安装向导
- 免安装`homeagent-bin-<os>_<arch>.tar.gz` homed/waiter/initconfig
- 校验`SHA256SUMS`

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@ -12,6 +12,11 @@ Combined with a **three-layer memory architecture** (Context → Document → Gr
homed (kernel, zero IO) PluginSDK plugins (all IO capabilities)
```
**Since v1.1.1 media reaches the plugin boundary**: plugins and the model can both read and
write images/audio in memory (`InsertWithMedia`, `InjectInputMedia`). Media lives in plain-text
memory as a `[<mime> <short digest>] <description>` marker — the description is the searchable
semantic memory, the digest is the key back to the bytes.
**Since v1.0.0 external plugins are independent subprocesses**, communicating with the kernel over
stdio JSON-RPC (control plane) + a shared memory segment (data plane) + an event ring (notification
plane). A plugin crash cannot take down the kernel and it restarts automatically; swapping
@ -179,7 +184,27 @@ External plugin development: see [homeagent-sdk](https://gitcode.com/JianFeeeee/
## Project Status
**v1.1.0**Binary/multimedia nodes in the memory system. All four tiers (L0 active context / L1 text / L2 documents / L3 graph) previously stored text only: an image or audio clip was turned into a description by a vision model and the original bytes were dropped, so "that purple-blue-red banded image" could never be retrieved again. This release adds a content-addressed media store (CAS, `internal/memory/media`): metadata in SQLite, blobs deduplicated on disk by sha256, with every tier holding only digests and reference counts maintained through `media_refs`, so the capacity cap is finally enforced by a background GC (referenced content is never deleted, even over the limit). **The description text is the durable semantic memory; the blob is only a cache** — descriptions persist across all tiers and stay searchable while raw bytes may be evicted, so months later a graph sentence still resolves back to that image (byte-for-byte if it survives). Descriptions are generated by a background loop through a vision source (off by default; at most 4 items per 30s when enabled, so it never competes with conversations for quota) — doing it inline would add tens of seconds to every image reply for no gain, since the model is looking at the image in that turn anyway. Five defects fixed as well: `core.New` never called `rc.SetMediaStore`, silently disabling L0→L2 reference transfer in production; references were released and the document deleted even when every triple was rejected by entity-name validation (data loss, reverse-verified); media entering the graph depended on the NLP extractor happening to produce valid triples and was therefore intermittent, now replaced by deterministic triples derived from media markers; L3 media lookup had no callers at all (stored fine, unreachable by the agent); and one data race each in the `remotedevice` gateway and the `agentcli` terminal. Ships with a `-tags medialive` auto-trigger integration test: a single injected image event drives all seven stages — CAS write, description, archival, graph binding, GC protection, second-turn recall — entirely through production code paths, and with a real vision model the agent names all three band colours and their approximate hex values in a second turn that includes no image. Plugin ABI unchanged (`SDKCompatibleVersion` stays 1.0.0); existing `plugin.bin` files need no rebuild.
**v1.1.1**Multimodal reaches the **plugin boundary**. v1.1.0 gave the memory system binary
multimedia nodes, but that path was open only to the kernel itself; this release opens it to
plugins and the model. The public SDK gains media fields and three media injection methods
(paired with [SDK v1.1.0](https://gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk/releases/tag/v1.1.0),
shared by the whole 1.1.x line), and the kernel implements the four matching RPCs. The bridge
layer had been **silently dropping fields**: `Confidence`/types/`SentenceText` handed in by a
plugin were discarded, `Doc` kept only three fields, and `Remove` never released references
(media stayed "referenced" forever, so GC could never reclaim it). `processTextInput` and
`processMediaInput` were unified into a single `processInput`, which finally gives the media
path the dedup, `no_memory`, channel `Cleaner`, interrupt semantics and correct `EventRawInput`
it had always lacked. Three real defects fixed: **user-sent images never appeared in the WebUI
chat log** (the media path published a map while the subscriber asserted a string),
**`memory_commit`'s `sentence_text` had never been exposed to the model** (though it is the
mandatory link in the media binding chain), and **two data races in `PluginSDK`** (11 reported
by `-race`; in production this showed up as sporadic nil-dereference crashes during plugin reload).
**v1.1.0** — Memory system supports **binary multimedia nodes**. Content-addressed media store
(CAS + SQLite metadata + on-disk blobs, `Get` always re-verifies the digest) wired through L0
(context events) / L2 (documents) / L3 (graph sentences), with reference-counted GC (referenced
items are never deleted). The description text produced by the vision model is the durable
semantic memory; the blob is only a cache that capacity GC may evict.
**v1.0.0** — External plugins moved from C ABI shared libraries to **subprocess + shared memory**. The first release that no longer loads `.so`/`.dll`, and it is incompatible with 0.9.x (existing plugins must be rebuilt into `plugin.bin` with the new `plugindev`, though **business code needs zero changes**). Eliminates 6 classes of defects that had caused production incidents: hot-reload silently failing (`DF_1_NODELETE` making `dlclose` a no-op), no crash isolation (a plugin panic took down homed), stage lost updates (35.8~36.8% loss under the copy model), uncancellable cgo timeouts (linear OS-thread leaks), `output_send` reporting false success (the model was told "sent" while the message never went out), and Windows capability degradation (only 3 stage fields visible, no write-back). Three communication planes: stdio JSON-RPC (control) + shared memory segment (data) + event ring (notification); the privilege gradient is now enforced by three explicit gates. RPC round-trip p50 24.1µs; crash-to-recovery under 1s.
@ -206,7 +231,7 @@ External plugin development: see [homeagent-sdk](https://gitcode.com/JianFeeeee/
| **client** | waiter + desktop GUI | Connecting to a remote HomeAgent |
- Linux: `.deb` (amd64/arm64), `.rpm` (x86_64), `.tar.gz`
- Windows: `HomeAgent_v1.1.0_{Full,Server,Client}_win64.exe` (NSIS installer)
- Windows: `HomeAgent_v1.1.1_{Full,Server,Client}_win64.exe` (NSIS installer)
- Portable: `homeagent-bin-<os>_<arch>.tar.gz` (homed/waiter/initconfig)
- Verification: `SHA256SUMS`

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@ -29,6 +29,7 @@ import (
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/pipeline"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/social"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/text"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/meta"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/nlp"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/plugin"
@ -42,10 +43,21 @@ import (
sdk "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/sdk"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/supervisor"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/tracker"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/pkg/embedding"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/pkg/types"
// 空白导入内置 provider它们各自在 init 里注册到 pkg/embedding。
// 想把核心换成自己的模型,只需替换这一行(或另建一个发行版 main
_ "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/providers/chineseclip"
_ "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/providers/qwen3vl"
)
func main() {
// 平台门放在最前面:比 flag 解析还早,因为原生 Windows 上根本不应进入任何
// 初始化路径(会去建共享段、拉插件进程)。理由与 WSL 指引见
// platform_windows.go。
requireSupportedPlatform()
dataDir := flag.String("data", "", "data directory (default: auto-detect next to binary)")
httpAddr := flag.String("webui", "", "webui listen address (default: webui.listen_addr from config)")
cliSocket := flag.String("socket", "", "cli unix socket path (default: <data>/cli.sock)")
@ -320,20 +332,18 @@ func main() {
// 文档记忆 + 知识库
// ========================================================================
docStore := document.NewStore(filepath.Join(cfg.Daemon.DataDir, "memory", "documents"))
docStore := document.NewStore(filepath.Join(cfg.Daemon.DataDir, "memory", "documents"), memory.TokenizeWords)
if err := docStore.Start(); err != nil {
log.Printf("[homed] warning: document store: %v", err)
}
// 媒体存储(内容寻址):对话里出现的图片/音频按 sha256 落盘去重,
// L0/L2/L3 只记 digest。开关默认开;关闭后全部媒体接线静默跳过,
// 对话行为与本特性上线前完全一致。
// 媒体存储(内容寻址):记忆块的内容后端。
// 开关默认开;关闭后全部媒体接线静默跳过,对话行为与本特性上线前一致。
var mediaStore *media.Store
if cfgReg.GetBool("core.memory.media.enabled", true) {
mediaDir := cfgReg.GetString("core.memory.media.dir",
filepath.Join(cfg.Daemon.DataDir, "memory", "media"))
maxMB := cfgReg.GetInt("core.memory.media.max_mb", 2048)
ms, err := media.New(mediaDir, int64(maxMB)*1024*1024)
ms, err := media.New(mediaDir)
if err != nil {
// 媒体存储开不起来不该阻止启动——它是记忆增强,不是对话必需品
log.Printf("[homed] warning: media store: %v媒体记忆已禁用", err)
@ -341,8 +351,42 @@ func main() {
mediaStore = ms
defer mediaStore.Close()
st := mediaStore.Stats()
log.Printf("[homed] media store active: %v 条 / %v 字节(上限 %d MB",
st["count"], st["total_bytes"], maxMB)
log.Printf("[homed] media store active: %v 条 / %v 字节",
st["count"], st["total_bytes"])
}
}
// 统一多模态向量空间。
//
// 核心**不**知道任何具体模型:它只按配置里的 provider 名从公共注册表
// pkg/embedding打开一个 provider并把 options.* 原样交给它。模型文件
// 布局、预处理、解码、运行时全部属于 provider 内部实现。
// provider 名为空时禁用多模态向量检索,退回纯 fastText 文本路径。
var multimodalSpace vector.MultimodalEmbedder
if mmProvider := cfgReg.GetString("core.memory.multimodal_space.provider", ""); mmProvider != "" {
opts := map[string]string{}
const optPrefix = "core.memory.multimodal_space.options."
for _, key := range cfgReg.List("core.memory.multimodal_space.options.") {
opts[strings.TrimPrefix(key, optPrefix)] = cfgReg.GetString(key, "")
}
provider, err := embedding.Open(mmProvider, embedding.Config{Options: opts})
if err != nil {
log.Printf("[homed] warning: 多模态向量 provider %q 打开失败: %v多模态向量检索已禁用已注册: %s",
mmProvider, err, strings.Join(embedding.Names(), ", "))
} else if adapted, err := vector.AdaptProvider(provider); err != nil {
provider.Close()
log.Printf("[homed] warning: 多模态向量 provider %q 元数据不合法: %v多模态向量检索已禁用", mmProvider, err)
} else {
multimodalSpace = adapted
defer adapted.Close()
info := provider.Info()
// 指纹可能很长(模型文件哈希),日志里只取前 12 个字符便于对照。
shortFP := info.Fingerprint
if len(shortFP) > 12 {
shortFP = shortFP[:12]
}
log.Printf("[homed] multimodal space active: provider=%s dim=%d fp=%s modalities=%v",
mmProvider, info.Dimension, shortFP, info.Modalities)
}
}
@ -455,9 +499,6 @@ func main() {
SocialStore: socialStore,
TextMemory: textMem,
MediaStore: mediaStore,
MediaGCInterval: cfgReg.GetDuration("core.memory.media.gc_interval", 6*time.Hour),
MediaGCMinAge: cfgReg.GetDuration("core.memory.media.gc_min_age", time.Hour),
MediaDescribe: cfgReg.GetBool("core.memory.media.describe_on_ingest", false),
Personality: personality,
PluginReg: pluginReg,
PluginDir: cfg.Plugin.Dir,
@ -468,6 +509,7 @@ func main() {
ContextSavePath: filepath.Join(cfg.Daemon.DataDir, "memory", "context.json"),
EmbeddingModelPath: cfgReg.GetString("core.agent.embedding_model_path", ""),
Embedder: embedder,
MultimodalSpace: multimodalSpace,
StageHost: stageHost,
EventBus: evBus,
ThinkingEnabled: cfg.LLM.ThinkingEnabled,

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@ -0,0 +1,9 @@
//go:build !windows
package main
// requireSupportedPlatform 在受支持的平台上不做任何事。
//
// 平台策略见 platform_windows.go只有 homed 放弃 Windows 原生支持
// (插件体系依赖 fd 继承与共享内存段内偏移Windows 用户走 WSL2。
func requireSupportedPlatform() {}

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@ -0,0 +1,44 @@
//go:build windows
package main
import (
"fmt"
"os"
)
// requireSupportedPlatform 在原生 Windows 上直接拒绝启动 homed。
//
// 为什么不做原生支持(不是「还没来得及做」,是设计上不做):
//
// homed 的插件体系建立在两个原语上——**继承的 fd**Single memfd: 统一共享
// 内存区 + eventfd 通知)与**同段内相对偏移解引用**(各进程 mmap 到不同虚拟
// 基址,段内一律用偏移互相读写,这样插件回调才能就地改写内核看到的那份数据)。
//
// Windows 的等价物是命名内核对象CreateFileMappingW / OpenEventW句柄表
// 没有 fd 继承语义os/exec 的 ExtraFiles 在 Windows 上直接不被支持),
// 生命周期与权限模型也按句柄而非进程继承来组织。要在其上重建这套语义,
// 等于再维护一套平台专属 ABI 与安全边界——而 C ABI 时代正是「三套 ABI 并存
// 导致改写型插件在某个平台上静默失效」的教训§9.2)。
//
// 所以选择:**原生 Windows 不提供 homed**。Windows 用户跑 WSL2——
// WSL2 里就是普通 linux/amd64走与我们测试矩阵完全相同的那条路径。
//
// 注意范围:只有 homed 如此。plugindev 工具链仍可在 Windows 上运行
// (在 Windows 上开发、为 WSL 构建 linux 插件是合理工作流)。
func requireSupportedPlatform() {
fmt.Fprintln(os.Stderr, "homed 不支持 Windows 原生运行。")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "原因:子进程插件依赖 fd 继承 + 统一共享内存区的段内偏移解引用,")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "而 Windows 的句柄模型无法表达这两者;强行适配等于再维护一套平台专属")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "ABI——C ABI 时代三套 ABI 并存曾导致改写型插件在某个平台上静默失效。")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "请改用 WSL2")
fmt.Fprintln(os.Stderr, " 1. wsl --install -d Ubuntu # 安装 WSL2")
fmt.Fprintln(os.Stderr, " 2. 在 WSL 内下载 linux/amd64 的 homed 与插件(.hmap")
fmt.Fprintln(os.Stderr, " 3. 在 WSL 内运行 homed与 Linux 主机完全相同,无需额外配置")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "数据目录可放在 /mnt/c/... 下以便与 Windows 侧共享,")
fmt.Fprintln(os.Stderr, "但不建议(跨文件系统 IO 慢、inotify 语义受限);推荐放在 WSL 内部路径。")
os.Exit(2)
}

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@ -17,6 +17,36 @@ func randomSecret(n int) string {
return hex.EncodeToString(b)
}
// must 让失败真正停下来。
//
// 这里曾经把所有 db.Exec 的返回值丢掉,配合 CGO_ENABLED=0 构建go-sqlite3
// 退化成静态桩),得到的是一个**完全静默的空操作**:打印凭据、退出码 0、
// config.db 里一个字节都没写。调用方(安装脚本)无法区分成败,用户装完
// 照着 credentials.txt 登录必然失败。
func must(err error) {
if err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "initconfig: %v\n", err)
os.Exit(1)
}
}
// verify 回读刚写入的值。
//
// 只看 Exec 有没有报错不够:驱动被换掉(如上面的桩)、路径不对、写入被丢弃,
// 都可能返回 nil 而什么都没落下。这里把真实落盘的值读回来,与预期逐一比对,
// 不一致就非零退出——"初始化脚本说自己成功了"必须由数据库内容佐证。
func verify(db *sql.DB, table, key, want string) {
var got string
if err := db.QueryRow(fmt.Sprintf(`SELECT value FROM %s WHERE key = ?`, table), key).Scan(&got); err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "initconfig: 回读 %s.%s 失败: %v\n", table, key, err)
os.Exit(1)
}
if got != want {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "initconfig: %s.%s 与写入值不一致(读回 %q\n", table, key, got)
os.Exit(1)
}
}
func main() {
dataDir := flag.String("data", "", "data directory")
webuiUsername := flag.String("username", "admin", "webui username")
@ -33,16 +63,24 @@ func main() {
dbPath := *dataDir + "/config.db"
db, err := sql.Open("sqlite3", dbPath)
if err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "open db: %v\n", err)
os.Exit(1)
}
must(err)
defer db.Close()
db.Exec("PRAGMA journal_mode=WAL")
// 尽早验证数据库真的可用sql.Open 是惰性的,不碰一次不会暴露驱动问题。
if _, err := db.Exec("PRAGMA journal_mode=WAL"); err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "initconfig: 打开数据库 %s 失败: %v\n", dbPath, err)
os.Exit(1)
}
db.Exec(`CREATE TABLE IF NOT EXISTS config (key TEXT PRIMARY KEY, value TEXT NOT NULL)`)
db.Exec(`INSERT OR IGNORE INTO config (key, value) VALUES (?, ?)`, "webui.listen_addr", ":8080")
if _, err := db.Exec(`CREATE TABLE IF NOT EXISTS config (key TEXT PRIMARY KEY, value TEXT NOT NULL)`); err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "initconfig: 创建 config 表失败: %v\n", err)
os.Exit(1)
}
const listenAddr = ":8080"
if _, err := db.Exec(`INSERT OR IGNORE INTO config (key, value) VALUES (?, ?)`, "webui.listen_addr", listenAddr); err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "initconfig: 写入 webui.listen_addr 失败: %v\n", err)
os.Exit(1)
}
pw := *webuiPassword
if pw == "" {
@ -53,13 +91,28 @@ func main() {
apiKey = randomSecret(16)
}
pt := "config_webui"
db.Exec(fmt.Sprintf(`CREATE TABLE IF NOT EXISTS %s (key TEXT PRIMARY KEY, value TEXT NOT NULL)`, pt))
const pt = "config_webui"
if _, err := db.Exec(fmt.Sprintf(`CREATE TABLE IF NOT EXISTS %s (key TEXT PRIMARY KEY, value TEXT NOT NULL)`, pt)); err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "initconfig: 创建 %s 表失败: %v\n", pt, err)
os.Exit(1)
}
ws := fmt.Sprintf(`INSERT OR REPLACE INTO %s (key, value) VALUES (?, ?)`, pt)
db.Exec(ws, "api_key", apiKey)
db.Exec(ws, "username", *webuiUsername)
db.Exec(ws, "password", pw)
db.Exec(ws, "session_ttl_hours", "24")
for _, kv := range [][2]string{
{"api_key", apiKey},
{"username", *webuiUsername},
{"password", pw},
{"session_ttl_hours", "24"},
} {
if _, err := db.Exec(ws, kv[0], kv[1]); err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "initconfig: 写入 %s.%s 失败: %v\n", pt, kv[0], err)
os.Exit(1)
}
}
verify(db, pt, "api_key", apiKey)
verify(db, pt, "username", *webuiUsername)
verify(db, pt, "password", pw)
verify(db, "config", "webui.listen_addr", listenAddr)
fmt.Printf("API_KEY=%s\n", apiKey)
fmt.Printf("WEBUI_USERNAME=%s\n", *webuiUsername)

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@ -6,9 +6,11 @@ Wants=network-online.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/homed -data /var/lib/homeagent
ExecStart=/usr/bin/homed -data /var/lib/homeagent
Restart=always
RestartSec=10
Environment=ONNXRUNTIME_DIR=/usr/lib/homeagent/onnxruntime
StateDirectory=homeagent
StartLimitBurst=3
StartLimitInterval=60s
@ -26,7 +28,9 @@ DeviceAllow=/dev/dsp rw
# Resource limits
LimitNOFILE=65536
LimitNPROC=256
MemoryMax=2G
# Chinese-CLIP 本身实测约 1.15GB;加文档稠密索引、词向量、插件与
# ORT arena 后生产实例约 4.5GB。2GB 会在首次全量建索引时被 cgroup OOM。
MemoryMax=8G
CPUQuota=100%
[Install]

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@ -15,6 +15,13 @@ BUILD_TIME="${BUILD_TIME:-$(date -u '+%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')}"
GO="${GO:-$(command -v go 2>/dev/null || echo "go")}"
LDFLAGS="-X gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/meta.Version=${VERSION} -X gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/meta.Commit=${COMMIT} -X gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/meta.BuildTime=${BUILD_TIME}"
# 版本与提交的**权威来源**是上面注入的 meta.Version / meta.Commit不是 Go 自带的
# VCS 戳。后者不进 build cache keyGo 文档明确说明 VCS 变化不会触发重建),
# 命中缓存时会把上一次的 revision 一并带回来——实测发布分支的产物上就出现了
# 1715b5c本机任何仓库都不存在的提交用 `go version -m` 溯源会指向幽灵提交。
# 统一 -buildvcs=false宁可没有这个信号也不要一个错的。
# 溯源请用:`strings homed | grep -m1 '^<短 hash>$'`meta.Commit 是字符串常量)。
TARGET="${1:-native}"
COMPONENT="${2:-all}"
@ -55,7 +62,7 @@ case "$TARGET" in
;;
*)
echo "Unknown target: $TARGET"
echo "Usage: $0 [native|linux/amd64|linux/arm64|darwin/amd64|darwin/arm64|windows/amd64|all]"
echo "Usage: $0 [native|linux/amd64|linux/arm64|darwin/amd64|darwin/arm64|windows/amd64|all] [all|homed|waiter|initconfig|gui|payload]"
echo " [all|homed|waiter|initconfig|gui]"
exit 1
esac
@ -118,8 +125,21 @@ build_homed() {
# Go 用 CC 驱动 CGO 编译与链接,用 CC 指定的交叉工具链来决定目标架构。
# 必须同时 export CC 给 Go 的 CGO 代码生成器,否则 CGO_ENABLED=1 下的
# 目标文件与 host 的 ld 不兼容(如 arm64 的 .o 给了 x86_64 的 ld
#
# HOMED_TAGS 默认带 onnxruntime发行版**默认启用**本地向量空间。
# 不带这个标签时 providers/chineseclip 与 providers/qwen3vl 仍会注册,
# 但打开时报「requires build tag」并优雅降级不静默假装成功
# 需要极简构建时可显式 HOMED_TAGS= 关掉。
#
# 运行期还需要 libonnxruntime.soprovider 按 /opt/onnxruntime、
# /usr/local/lib、/usr/lib 顺序查找);缺失时同样是「日志里的明确错误 +
# 降级」,不会假装启用。
local _cc="${CC:-cc}"
CGO_ENABLED=1 CC="$_cc" "$GO" build -trimpath -installsuffix dynlink \
local _tags="${HOMED_TAGS-onnxruntime}"
local -a _tagargs=()
if [ -n "$_tags" ]; then _tagargs=(-tags "$_tags"); fi
CGO_ENABLED=1 CC="$_cc" "$GO" build -buildvcs=false -trimpath -installsuffix dynlink \
${_tagargs[@]+"${_tagargs[@]}"} \
-ldflags "$LDFLAGS" -o "$out" ./cmd/homed/
echo " OK ($(file "$out" | sed 's/.*: //') | $(du -h "$out" | cut -f1))"
}
@ -131,28 +151,74 @@ build_waiter() {
if [ "$GOOS" = "windows" ]; then out="${out}.exe"; fi
echo "[BUILD] waiter ${plat}$out"
CGO_ENABLED=0 "$GO" build -trimpath -installsuffix dynlink \
CGO_ENABLED=0 "$GO" build -buildvcs=false -trimpath -installsuffix dynlink \
-ldflags "$LDFLAGS" -o "$out" ./cmd/waiter/
echo " OK ($(du -h "$out" | cut -f1))"
}
# ---- initconfig (CGO-free 配置初始化器) ----
# ---- initconfig(必须 cgo写 config.db 用的是 go-sqlite3----
#
# NSIS 安装包installer.nsi:220 File "..\build\initconfig.exe")与
# package-linux.sh 的 stage_variant 都引用它,但此前 build.sh 从不构建它——
# Windows 安装包构建会直接失败在缺文件上。
# 这里**必须** CGO_ENABLED=1。此前写的是 CGO_ENABLED=0而 cmd/initconfig 通过
# database/sql 使用 mattn/go-sqlite3CGO_ENABLED=0 时该库退化成 static_mock.go
# 里的桩sql.Open 是懒的所以不报错、第一次 Exec 才失败;而 main.go 当时忽略
# 了所有错误——于是 initconfig 打印凭据、退出码 0、一个字节都没写进 config.db。
# 安装脚本把这份凭据写进 credentials.txt用户照它登录必然失败全程无报错。
#
# NSIS 安装包installer.nsi与 package-linux.sh 的 stage_variant 都引用它,
# 但此前 build.sh 从不构建它——Windows 安装包构建会直接失败在缺文件上。
build_initconfig() {
local plat="${GOOS:-linux}/${GOARCH:-amd64}"
local out="$BUILD_DIR/initconfig${SUFFIX:+_$SUFFIX}"
if [ "$GOOS" = "windows" ]; then out="${out}.exe"; fi
echo "[BUILD] initconfig ${plat}$out"
CGO_ENABLED=0 "$GO" build -trimpath -installsuffix dynlink \
CGO_ENABLED=1 "$GO" build -buildvcs=false -trimpath -installsuffix dynlink \
-ldflags "$LDFLAGS" -o "$out" ./cmd/initconfig/
echo " OK ($(du -h "$out" | cut -f1))"
}
# ---- linux-payload给 Windows 安装器用的 Linux 包)----
#
# Windows 不再安装 homed.exehomed 依赖 fd 继承 + 统一共享内存区的段内偏移
# 解引用Windows 句柄模型无法表达(见 cmd/homed/platform_windows.go
# Windows 安装器改为引导到 WSL2并把 **Linux 包**送进发行版里安装。
# 因此 Windows 安装包必须带上 Linux 产物——这一段就是把它暂存到
# build/linux-payload/installer.nsi 从这里 File /r 打进安装包)。
#
# 复用 package-linux.sh 的产物而不是在这里另行编译WSL 里跑的就是普通
# linux/amd64安装内容必须与 Linux 原生安装**完全一致**,否则又变成两个平台。
stage_linux_payload() {
local src="$PROJECT_ROOT/dist/linux"
local out="$BUILD_DIR/linux-payload"
rm -rf "$out"
mkdir -p "$out"
local found=0
for f in "$src"/*.deb "$src"/*.tar.gz; do
[ -f "$f" ] || continue
cp "$f" "$out/"
found=$((found + 1))
done
if [ "$found" -eq 0 ]; then
echo "[FAIL] build/linux-payload 为空:先运行 package-linux.sh 产出 dist/linux/*.deb|*.tar.gz" >&2
echo " Windows 安装器会把这里的包送进 WSL 安装;空包等于装不上)" >&2
return 1
fi
echo "[BUILD] linux-payload ← $found 个包"
ls -1 "$out" | sed 's/^/ /'
}
# ---- gui (Electron) ----
#
# 输出目录必须用 --config.directories.output**不能用 -o**
# electron-builder 的 `-o` 是 `--mac`/`--macos` 的短别名(见 --help 的 Building 段),
# 不是 output。此前 `-o "$BUILD_DIR"` 被当成 macOS 的 target 列表,报
# Unknown target: /home/program/trueagent/build
# (路径被 lowercase 后去匹配 target 名表,所以错误信息里的路径是全小写的,
# 这也是它看起来像「路径错」而实际是「参数位置错」的原因)。
# v1.0.1 与 v1.0.3 两次发布都因此手工组装过 GUI。
build_gui() {
if [ -n "${GOOS:-}" ] && [ "$GOOS" != "$("$GO" env GOOS)" ]; then
echo "[SKIP] gui ${GOOS}/${GOARCH} — electron-builder handles cross-platform natively; run 'all' on CI host"
@ -170,22 +236,52 @@ build_gui() {
# 不传 --configelectron-builder 默认从 package.json 的 "build" 键读配置。
# 传 --config package.json 会让它把**整个** package.json 当配置校验,
# 于是 devDependencies / build / scripts 全被判为 "unknown property" 而失败。
(cd "$gui_dir" && npx electron-builder \
--linux --win --mac \
--x64 --arm64 \
-p never \
-o "$BUILD_DIR")
echo " OK"
#
# GUI 失败不中断整体构建homed/waiter/initconfig 是发布的主体,
# 而 GUI 依赖 electron 运行时下载离线机器、arm64 缺缓存都会失败)。
# set -e 下若不接住,一个可选组件会让整轮跨平台构建全废。
if (cd "$gui_dir" && npx electron-builder \
--linux --win --mac \
--x64 --arm64 \
-p never \
--config.directories.output="$BUILD_DIR"); then
echo " OK"
else
echo " WARN: gui 构建失败(可选组件,不影响 homed/waiter/initconfig"
echo " Linux 包可用 deploy/packaging/package-linux.sh 内置的手工组装路径"
return 0
fi
}
# ---- dispatch ----
case "$COMPONENT" in
all) build_homed; build_waiter; build_initconfig; build_gui ;;
homed) build_homed ;;
waiter) build_waiter ;;
initconfig) build_initconfig ;;
gui) build_gui ;;
*)
echo "Unknown component: $COMPONENT"
exit 1
esac
if [ "${GOOS:-}" = "windows" ]; then
# Windows 目标:构建的**不是** homed——它已放弃 Windows 原生支持。
# 需要的是Linux 包(送进 WSL 安装)+ Windows 侧客户端waiter CLI / GUI
case "$COMPONENT" in
all) build_waiter; stage_linux_payload; build_gui ;;
waiter) build_waiter ;;
payload) stage_linux_payload ;;
gui) build_gui ;;
homed|initconfig)
echo "homed/initconfig 不再提供 Windows 原生构建:请用 WSL2或用 linux/amd64 目标)。" >&2
echo "原因见 cmd/homed/platform_windows.go。" >&2
exit 1
;;
*)
echo "Unknown component: $COMPONENT"
exit 1
;;
esac
else
case "$COMPONENT" in
all) build_homed; build_waiter; build_initconfig; build_gui ;;
homed) build_homed ;;
waiter) build_waiter ;;
initconfig) build_initconfig ;;
gui) build_gui ;;
*)
echo "Unknown component: $COMPONENT"
exit 1
;;
esac
fi

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@ -14,7 +14,7 @@
# 此前硬编码 0.8.0 而 release 已到 1.0.0,装出来的包在「添加/删除程序」里
# 会显示错误版本DisplayVersion 也取自这个宏)。
!ifndef PRODUCT_VERSION
!define PRODUCT_VERSION "1.1.0"
!define PRODUCT_VERSION "1.0.0"
!endif
!if "${VARIANT}" == "full"
@ -216,17 +216,26 @@ FunctionEnd
Section "Install" SEC_INSTALL
SetOutPath "$INSTDIR"
; WSL 引导脚本随安装包分发(它负责检测/引导 WSL 并把 Linux 包装进发行版)
File "..\..\deploy\packaging\windows\install-via-wsl.ps1"
CreateDirectory "$INSTDIR\data"
CreateDirectory "$INSTDIR\data\log"
CreateDirectory "$INSTDIR\data\plugins"
CreateDirectory "$INSTDIR\data\adapters"
; homed **不再装到 Windows**:插件体系依赖 fd 继承与统一共享内存区的段内偏移
; 解引用Windows 的句柄模型无法表达(见 cmd/homed/platform_windows.go
; Windows 侧改为引导到 WSL2把 **Linux 包**送进发行版里按 Linux 的方式安装。
; 所以这里带的是 linux/amd64 的 payload不是 homed.exe。
!if "${HAS_CORE}" == "1"
File "..\..\build\initconfig.exe"
File "..\..\build\homed.exe"
SetOutPath "$PLUGINSDIR\linux-payload"
File /r "..\..\build\linux-payload\*.*"
SetOutPath "$INSTDIR"
!endif
!if "${HAS_WAITER}" == "1"
; waiter 是 CLI 客户端WSL 侧会装上 Linux 版Windows 侧仍可保留原生版
; (它只是个客户端,不走插件体系)。
File "..\..\build\waiter.exe"
!endif
@ -237,11 +246,24 @@ Section "Install" SEC_INSTALL
!endif
!if "${HAS_CORE}" == "1"
DetailPrint "初始化配置数据库..."
nsExec::Exec '"$INSTDIR\initconfig.exe" -data "$INSTDIR\data" -username "$webuiUsername" -password "$webuiPassword" -apikey "$apiKey"'
; 在 WSL2 里安装 homed。凭据页面上收的那三个透传进去避免
; 「界面显示一份、config.db 里另一份」导致登录不上。
DetailPrint "检测 WSL 并在其中安装 HomeAgent..."
nsExec::ExecToStack 'powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$INSTDIR\install-via-wsl.ps1" -PayloadDir "$PLUGINSDIR\linux-payload" -ApiKey "$apiKey" -WebUIUser "$webuiUsername" -WebUIPass "$webuiPassword"'
Pop $0
Pop $1
${If} $0 != 0
DetailPrint "警告: 数据库初始化可能未成功完成"
; 退出码含义见 install-via-wsl.ps120/21 是「WSL 或发行版缺失,需要先装」,
; 属于可指引的用户动作,不当成安装失败来恐吓人。
${If} $0 == 20
MessageBox MB_ICONINFORMATION|MB_OK "未检测到 WSL。$\r$\n$\r$\n请在管理员 PowerShell 中执行:$\r$\n wsl --install$\r$\n$\r$\n然后重启 Windows再重新运行本安装程序。"
${ElseIf} $0 == 21
MessageBox MB_ICONINFORMATION|MB_OK "WSL 已安装,但还没有发行版。$\r$\n$\r$\n请先执行$\r$\n wsl --install -d Ubuntu$\r$\n$\r$\n完成首次初始化后再重新运行本安装程序。"
${Else}
MessageBox MB_ICONEXCLAMATION|MB_OK "WSL 内安装失败(退出码 $0。$\r$\n$\r$\n可进入 WSL 手动排查wsl -d Ubuntu$\r$\n安装脚本输出见上方日志。"
${EndIf}
${Else}
DetailPrint "HomeAgent 已在 WSL2 内安装完成"
${EndIf}
!endif

View File

@ -3,7 +3,7 @@ Version: VERSION_PLACEHOLDER
Architecture: ARCH_PLACEHOLDER
Maintainer: HomeAgent Team <team@homeagent.ai>
Installed-Size: INSTALLED_SIZE_PLACEHOLDER
Depends: libc6 (>= 2.28)
Depends: libc6 (>= 2.28), libstdc++6, libgcc-s1
Section: utils
Priority: optional
Homepage: https://github.com/trueagent/HomeAgent

View File

@ -3,7 +3,7 @@ Version: VERSION_PLACEHOLDER
Architecture: ARCH_PLACEHOLDER
Maintainer: HomeAgent Team <team@homeagent.ai>
Installed-Size: INSTALLED_SIZE_PLACEHOLDER
Depends: libc6 (>= 2.28)
Depends: libc6 (>= 2.28), libstdc++6, libgcc-s1
Section: utils
Priority: optional
Homepage: https://github.com/trueagent/HomeAgent

View File

@ -2,24 +2,63 @@
set -e
SERVICE_NAME="homeagent"
SERVICE_FILE="/lib/systemd/system/${SERVICE_NAME}.service"
HOMED_BIN="/usr/bin/homed"
DATA_DIR="/var/lib/homeagent"
SETUP_SH="/usr/lib/homeagent/setup.sh"
# unit 由本包装到 /etc/systemd/system/,而旧 postinst 只查
# /lib/systemd/system/merged-usr 下等于 /usr/lib/systemd/system那里没有
# 这个文件)——于是 daemon-reload 与 enable **从未执行过**:装完不会开机自启,
# 而 postinst 全程无报错。这里三个候选位置都看一下。
find_unit() {
for p in "/etc/systemd/system/${SERVICE_NAME}.service" \
"/usr/lib/systemd/system/${SERVICE_NAME}.service" \
"/lib/systemd/system/${SERVICE_NAME}.service"; do
if [ -f "$p" ]; then
printf '%s' "$p"
return 0
fi
done
return 1
}
case "$1" in
configure)
if [ -f "$HOMED_BIN" ]; then
mkdir -p "$DATA_DIR"
# 初始化凭据和数据库
if [ -x /usr/lib/homeagent/setup.sh ]; then
HOMEAGENT_DATA="$DATA_DIR" /usr/lib/homeagent/setup.sh || true
# 初始化凭据和数据库
#
# 这里不能再用 `|| true` 吞失败setup.sh 靠 initconfig 写 config.db
# 而 initconfig 曾因 CGO_ENABLED=0 静默空操作(凭据只进了
# credentials.txt、没进数据库用户拿它登录必然失败安装却一声不响。
# 失败必须看得见,并给出可直接执行的补救命令。
if [ -x "$SETUP_SH" ]; then
if ! HOMEAGENT_DATA="$DATA_DIR" "$SETUP_SH"; then
echo "E: homeagent 初始化失败——凭据可能未写入 config.db。" >&2
echo "E: 请手动重试HOMEAGENT_DATA=$DATA_DIR $SETUP_SH" >&2
fi
else
echo "W: 未找到 $SETUP_SH跳过凭据初始化。" >&2
fi
# 注册 systemd 服务
if [ -f "$SERVICE_FILE" ]; then
systemctl daemon-reload 2>/dev/null || true
systemctl enable "$SERVICE_NAME" 2>/dev/null || true
if command -v systemctl >/dev/null 2>&1; then
if find_unit >/dev/null; then
systemctl daemon-reload 2>/dev/null || true
systemctl enable "$SERVICE_NAME" 2>/dev/null || true
# 首次安装就拉起来,装完即可用;升级时重启以真正加载新二进制
# (仅 enable 不会让已在运行的进程换用新文件)。
if [ -z "${2:-}" ]; then
systemctl start "$SERVICE_NAME" 2>/dev/null || \
echo "W: homeagent 服务未能启动请检查systemctl status $SERVICE_NAME" >&2
else
systemctl restart "$SERVICE_NAME" 2>/dev/null || \
echo "W: homeagent 服务未能重启请检查systemctl status $SERVICE_NAME" >&2
fi
else
echo "W: 未找到 ${SERVICE_NAME}.service未启用服务。" >&2
fi
fi
fi
;;

View File

@ -8,16 +8,32 @@ CRED_FILE="${DATA_DIR}/credentials.txt"
CONFIG_DB="${DATA_DIR}/config.db"
WAITER_CONF="${DATA_DIR}/waiter.yaml"
INITCONFIG_BIN="/usr/bin/initconfig"
BUNDLED_MODEL_DIR="/usr/lib/homeagent/models/chinese-clip-vit-b16-onnx"
MODEL_LINK="${DATA_DIR}/models/chinese-clip-vit-b16-onnx"
# 如果已经初始化过,跳过
# 模型随 server/full 包安装到只读的 /usr/lib配置默认仍指向 dataDir/models。
# 用符号链接把两者接起来,既不复制 754MB也保持 dataDir 可迁移语义。
# 用户已有自定义目录时绝不覆盖;升级时既有链接自然指向新版包内容。
if [ -d "$BUNDLED_MODEL_DIR" ]; then
mkdir -p "${DATA_DIR}/models"
if [ ! -e "$MODEL_LINK" ] && [ ! -L "$MODEL_LINK" ]; then
ln -s "$BUNDLED_MODEL_DIR" "$MODEL_LINK"
fi
fi
# 如果已经初始化过,只跳过凭据/数据库生成;上面的模型链接仍须在升级时补齐。
if [ -f "$CONFIG_DB" ] && [ -f "$CRED_FILE" ]; then
exit 0
fi
mkdir -p "$DATA_DIR"
# 生成随机凭据
API_KEY=$(cat /proc/sys/kernel/random/uuid 2>/dev/null | tr -d '-' || echo "homeagent$(date +%s)")
# 生成随机凭据
#
# 允许环境变量覆盖:安装器(包括 Windows 上的 WSL 引导安装)已经在界面上
# 向用户收过这些值,若不接受传入就只能两个地方各生成一份,用户看到的那份
# 与实际写入 config.db 的那份不一致——那种错会直接表现为「登录不上」。
API_KEY="${HOMEAGENT_API_KEY:-$(cat /proc/sys/kernel/random/uuid 2>/dev/null | tr -d '-' || echo "homeagent$(date +%s)")}"
WEBUI_USER="${WEBUI_USER:-admin}"
WEBUI_PASS="${WEBUI_PASS:-$(openssl rand -hex 12 2>/dev/null || echo "homeagent")}"

View File

@ -5,11 +5,37 @@ PROJECT_ROOT="$(cd "$(dirname "$0")/../.." && pwd)"
BUILD_DIR="${PROJECT_ROOT}/build"
DIST_DIR="${PROJECT_ROOT}/dist/linux"
VERSION="${VERSION:-$(git -C "$PROJECT_ROOT" describe --tags --dirty 2>/dev/null || echo "0.8.0")}"
# git describe 给出的是 v1.0.0-68-gba0b5a1-dirty 这类描述串,它不是合法的包版本:
# deb 的 Version 必须以数字开头rpm 的 Version 不允许 '-'(那是版本/发布的分隔符)。
# 以前只有显式传 VERSION=1.0.3 才打得出来,默认路径一跑就死在 dpkg-deb 上——
# 而且死在 stage 之后,前面每条日志都是真的,只有最后一个产物没生成。
PKG_VERSION="${VERSION#v}"
case "$PKG_VERSION" in
[0-9]*) ;;
*) echo "ERROR: 包版本必须以数字开头(得到 '$VERSION')。请显式设置 VERSION=x.y.z 后重试。" >&2; exit 1 ;;
esac
PKG_VERSION="$(printf '%s' "$PKG_VERSION" | sed -e 's/-/+/g')"
PACKAGE_ROOT="${PROJECT_ROOT}/deploy/packaging/linux"
GO="${GO:-$(command -v go 2>/dev/null || echo "go")}"
ARCH="${1:-amd64}" # amd64 or arm64
# server/full 发行包默认带 Chinese-CLIP ONNX 产物与 ONNX Runtime。
# 二进制大资产不进 git发布环境通过这两个目录提供已验证的产物若缺失
# server/full 打包必须明确失败,不能生成一个「默认启用但装完不能用」的假包。
CHINESECLIP_BUNDLE_DIR="${CHINESECLIP_BUNDLE_DIR:-$BUILD_DIR/model-assets/chinese-clip-vit-b16-onnx}"
ONNXRUNTIME_ASSET_DIR="${ONNXRUNTIME_ASSET_DIR:-$BUILD_DIR/runtime-assets/$ARCH}"
ONNXRUNTIME_LIB="${ONNXRUNTIME_LIB:-$ONNXRUNTIME_ASSET_DIR/libonnxruntime.so}"
ONNXRUNTIME_LICENSE="${ONNXRUNTIME_LICENSE:-$ONNXRUNTIME_ASSET_DIR/LICENSE}"
ONNXRUNTIME_NOTICES="${ONNXRUNTIME_NOTICES:-$ONNXRUNTIME_ASSET_DIR/ThirdPartyNotices.txt}"
# 打包 staging 会把 719MB 模型真的复制一份,临时目录必须落在构建目录所在的磁盘,
# 不能落在系统临时目录:本机 /tmp 是 9.8GB tmpfs一次 full 包 staging 就能写满,
# 而且失败发生在 cp 进行到一半,报出来是 "No space left on device"——看上去像
# 资产/版本有问题,实际只是临时目录选错了文件系统。
STAGE_TMP="${BUILD_DIR}/.stage-tmp"
# electron 官方发布物用 x64/arm64 命名,而 Debian 用 amd64/arm64。
# 两者在 arm64 上恰好同名amd64 上不同——此前缓存查找统一用 TAR_ARCH
# amd64于是 electron-v*-linux-x64.zip 永远命中不到amd64 GUI 只能
@ -28,6 +54,7 @@ esac
echo "=== HomeAgent Linux Packager ==="
echo "Version: $VERSION"
[ "$PKG_VERSION" = "$VERSION" ] || echo "Package: $PKG_VERSION (normalized for deb/rpm)"
echo "Arch: $ARCH"
echo ""
@ -89,7 +116,7 @@ restore_syso() {
}
# ensure both are always restored on exit
restore_all() { restore_gomod; restore_syso; }
restore_all() { restore_gomod; restore_syso; rmdir "$STAGE_TMP" 2>/dev/null || true; }
trap restore_all EXIT
# ---- build Go binaries via existing build.sh ----
@ -99,31 +126,29 @@ build_go() {
prepare_gomod || true
hide_syso
bash "$PROJECT_ROOT/deploy/packaging/build.sh" "linux/$ARCH" "homed" 2>&1 || {
echo "WARNING: homed build failed (CGO/sqlite3 issue). Server/full packages may be incomplete."
}
bash "$PROJECT_ROOT/deploy/packaging/build.sh" "linux/$ARCH" "waiter" 2>&1 || {
echo "WARNING: waiter build failed."
}
bash "$PROJECT_ROOT/deploy/packaging/build.sh" "linux/$ARCH" "initconfig" 2>&1 || {
echo "WARNING: initconfig build failed包内将缺少首次配置初始化器。"
}
local suffix="linux_${ARCH}"
local homed_bin="$BUILD_DIR/homed_$suffix"
local waiter_bin="$BUILD_DIR/waiter_$suffix"
local initconfig_bin="$BUILD_DIR/initconfig_$suffix"
if [ ! -f "$homed_bin" ]; then
echo "ERROR: homed binary not found at $homed_bin"
exit 1
fi
if [ ! -f "$waiter_bin" ]; then
echo "ERROR: waiter binary not found at $waiter_bin"
exit 1
# 先删旧产物:否则本次构建失败后,残留文件会让「产物存在」判据假绿。
rm -f "$homed_bin" "$waiter_bin" "$initconfig_bin"
bash "$PROJECT_ROOT/deploy/packaging/build.sh" "linux/$ARCH" "homed"
test -x "$homed_bin"
if ! go version -m "$homed_bin" | grep -Eq 'build[[:space:]]+-tags=.*onnxruntime'; then
echo "ERROR: homed 不是 onnxruntime 构建,拒绝打 server/full 包:$homed_bin" >&2
return 1
fi
echo " homed: $homed_bin ($(du -h "$homed_bin" | cut -f1))"
echo " waiter: $waiter_bin ($(du -h "$waiter_bin" | cut -f1))"
bash "$PROJECT_ROOT/deploy/packaging/build.sh" "linux/$ARCH" "waiter"
test -x "$waiter_bin"
bash "$PROJECT_ROOT/deploy/packaging/build.sh" "linux/$ARCH" "initconfig"
test -x "$initconfig_bin"
echo " homed: $homed_bin ($(du -h "$homed_bin" | cut -f1), onnxruntime)"
echo " waiter: $waiter_bin ($(du -h "$waiter_bin" | cut -f1))"
echo " initconfig: $initconfig_bin ($(du -h "$initconfig_bin" | cut -f1))"
echo ""
}
@ -310,6 +335,7 @@ stage_variant() {
cp "$PROJECT_ROOT/deploy/homeagent.service" "$staging/etc/systemd/system/homeagent.service"
[ -f "$initconfig_bin" ] && cp "$initconfig_bin" "$staging/usr/bin/initconfig"
stage_setup "$staging"
stage_multimodal_assets "$staging"
stage_gui "$staging"
;;
server)
@ -318,6 +344,7 @@ stage_variant() {
cp "$PROJECT_ROOT/deploy/homeagent.service" "$staging/etc/systemd/system/homeagent.service"
[ -f "$initconfig_bin" ] && cp "$initconfig_bin" "$staging/usr/bin/initconfig"
stage_setup "$staging"
stage_multimodal_assets "$staging"
;;
client)
cp "$BUILD_DIR/waiter_$suffix" "$staging/usr/bin/waiter"
@ -355,6 +382,75 @@ stage_setup() {
fi
}
# server/full 的 ONNX 资产。模型与运行库是发行版能力的一部分,不是可选下载:
# 只要打 server/full 包两者缺一就失败。client 包不运行 homed故不携带。
stage_multimodal_assets() {
local staging="$1"
local model_dst="$staging/usr/lib/homeagent/models/chinese-clip-vit-b16-onnx"
local ort_dst="$staging/usr/lib/homeagent/onnxruntime"
local licenses="$staging/usr/share/doc/homeagent/licenses"
if [ ! -d "$CHINESECLIP_BUNDLE_DIR" ]; then
echo "ERROR: Chinese-CLIP 产物目录不存在:$CHINESECLIP_BUNDLE_DIR" >&2
echo "先运行 scripts/export_chineseclip_onnx.py再通过 CHINESECLIP_BUNDLE_DIR 指向产物。" >&2
return 1
fi
for f in TextEncoder.onnx VisionEncoder.onnx embed_config.json vocab.txt reference.json SHA256SUMS; do
if [ ! -s "$CHINESECLIP_BUNDLE_DIR/$f" ]; then
echo "ERROR: Chinese-CLIP 产物缺少或为空:$CHINESECLIP_BUNDLE_DIR/$f" >&2
return 1
fi
done
if ! (cd "$CHINESECLIP_BUNDLE_DIR" && sha256sum -c SHA256SUMS); then
echo "ERROR: Chinese-CLIP SHA256SUMS 校验失败,拒绝打包。" >&2
return 1
fi
if [ ! -s "$ONNXRUNTIME_LIB" ]; then
echo "ERROR: ONNX Runtime 不存在:$ONNXRUNTIME_LIB" >&2
echo "通过 ONNXRUNTIME_ASSET_DIR 或 ONNXRUNTIME_LIB 指向与目标架构匹配的资产。" >&2
return 1
fi
for notice in "$ONNXRUNTIME_LICENSE" "$ONNXRUNTIME_NOTICES"; do
if [ ! -s "$notice" ]; then
echo "ERROR: ONNX Runtime 许可证资产缺失:$notice" >&2
return 1
fi
done
local runtime_desc
runtime_desc=$(file -b "$ONNXRUNTIME_LIB")
case "$ARCH" in
amd64) printf '%s' "$runtime_desc" | grep -qE 'x86-64|x86_64' || {
echo "ERROR: ONNX Runtime 架构不是 amd64$runtime_desc" >&2; return 1; } ;;
arm64) printf '%s' "$runtime_desc" | grep -qE 'aarch64|ARM aarch64' || {
echo "ERROR: ONNX Runtime 架构不是 arm64$runtime_desc" >&2; return 1; } ;;
esac
mkdir -p "$model_dst" "$ort_dst" "$licenses"
cp -a "$CHINESECLIP_BUNDLE_DIR/." "$model_dst/"
install -m 0755 "$ONNXRUNTIME_LIB" "$ort_dst/libonnxruntime.so"
# 许可证随二进制分发Chinese-CLIP = Apache-2.0ONNX Runtime = MIT
# 同时携带其 ThirdPartyNotices含 MKL/protobuf/zlib 等第三方条款)。
cp /usr/share/common-licenses/Apache-2.0 "$licenses/Chinese-CLIP-Apache-2.0.txt"
cp "$ONNXRUNTIME_LICENSE" "$licenses/ONNX-Runtime-MIT.txt"
cp "$ONNXRUNTIME_NOTICES" "$licenses/ONNX-Runtime-ThirdPartyNotices.txt"
cat > "$licenses/MODEL-SOURCES.txt" <<EOF
Chinese-CLIP ViT-B/16
upstream: https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16
license: Apache-2.0
exported-by: scripts/export_chineseclip_onnx.py
dimensions: 512
modalities: text,image
ONNX Runtime
upstream: https://github.com/microsoft/onnxruntime
license: MIT (see ONNX-Runtime-MIT.txt and ONNX-Runtime-ThirdPartyNotices.txt)
EOF
echo " ONNX assets: model=$(du -sh "$model_dst" | cut -f1) runtime=$(du -h "$ort_dst/libonnxruntime.so" | cut -f1)"
}
# ---- create .deb ----
build_deb() {
local variant="$1"
@ -362,9 +458,9 @@ build_deb() {
local deb_dir="${DIST_DIR}/deb"
mkdir -p "$deb_dir"
local pkg_name="homeagent-${variant}_${VERSION}_${DEB_ARCH}.deb"
local pkg_name="homeagent-${variant}_${PKG_VERSION}_${DEB_ARCH}.deb"
local deb_root
deb_root="$(mktemp -d)"
deb_root="$(mktemp -d "$STAGE_TMP/deb.XXXXXX")"
mkdir -p "$deb_root/DEBIAN"
@ -372,7 +468,7 @@ build_deb() {
local installed_size_kb
installed_size_kb=$(du -sk "$staging" | cut -f1)
sed -e "s/VERSION_PLACEHOLDER/$VERSION/g" \
sed -e "s/VERSION_PLACEHOLDER/$PKG_VERSION/g" \
-e "s/ARCH_PLACEHOLDER/$DEB_ARCH/g" \
-e "s/INSTALLED_SIZE_PLACEHOLDER/$installed_size_kb/g" \
"$control_file" > "$deb_root/DEBIAN/control"
@ -401,13 +497,13 @@ build_tar() {
local tar_dir="${DIST_DIR}/tar"
mkdir -p "$tar_dir"
local archive_name="homeagent_${VERSION}_linux_${TAR_ARCH}.tar.gz"
local archive_dir="homeagent-${VERSION}-linux-${TAR_ARCH}"
local archive_name="homeagent_${PKG_VERSION}_linux_${TAR_ARCH}.tar.gz"
local archive_dir="homeagent-${PKG_VERSION}-linux-${TAR_ARCH}"
# build combined staging
local staging
staging="$(mktemp -d)"
mkdir -p "$staging/usr/bin" "$staging/usr/lib/homeagent"
staging="$(mktemp -d "$STAGE_TMP/tar.XXXXXX")"
mkdir -p "$staging/usr/bin" "$staging/usr/lib/homeagent" "$staging/etc/systemd/system"
# copy all available binaries
for bin in homed waiter initconfig; do
@ -418,6 +514,8 @@ build_tar() {
# setup script
local setup_src="$PROJECT_ROOT/deploy/packaging/linux/setup.sh"
[ -f "$setup_src" ] && cp "$setup_src" "$staging/usr/lib/homeagent/setup.sh"
cp "$PROJECT_ROOT/deploy/homeagent.service" "$staging/etc/systemd/system/homeagent.service"
stage_multimodal_assets "$staging"
# GUI if available
local gui_src="$BUILD_DIR/homeagent-gui-linux-${TAR_ARCH}"
@ -446,7 +544,7 @@ build_rpm() {
local rpm_dir="${DIST_DIR}/rpm"
mkdir -p "$rpm_dir"
local pkg_name="homeagent-${variant}-${VERSION}-1.${RPM_ARCH}.rpm"
local pkg_name="homeagent-${variant}-${PKG_VERSION}-1.${RPM_ARCH}.rpm"
# find fpm
local fpm_bin="$(command -v fpm 2>/dev/null || true)"
@ -506,7 +604,7 @@ build_rpm() {
main() {
local target_arch="$ARCH"
mkdir -p "$BUILD_DIR"
mkdir -p "$BUILD_DIR" "$STAGE_TMP"
case "$ACTION" in
all|build)
@ -523,6 +621,10 @@ main() {
mkdir -p "$DIST_DIR"
# 上次成功构建留下的校验和必须在本次开工前删掉:本次若中途失败,脚本直接退出、
# 不重算 SHA256SUMS旧的它会一直躺在 dist 里,看上去像在为这一批残缺产物背书。
rm -f "$DIST_DIR/SHA256SUMS"
for variant in full server client; do
echo ""
echo "=============================================="
@ -530,7 +632,7 @@ main() {
echo "=============================================="
local staging
staging=$(mktemp -d)
staging=$(mktemp -d "$STAGE_TMP/stage.XXXXXX")
stage_variant "$variant" "$staging"
case "$ACTION" in
@ -552,9 +654,19 @@ main() {
echo "=== Done! Packages in: $DIST_DIR ==="
echo ""
echo "Summary:"
find "$DIST_DIR" -type f \( -name "*.deb" -o -name "homeagent_*.tar.gz" -o -name "*.rpm" \) 2>/dev/null | sort | while read -r f; do
mapfile -t release_files < <(find "$DIST_DIR" -type f \( -name "*.deb" -o -name "homeagent_*.tar.gz" -o -name "*.rpm" \) 2>/dev/null | sort)
for f in "${release_files[@]}"; do
echo " $(du -h "$f" | cut -f1) $f"
done
# 全部包生成之后一次计算,避免边打边算漏掉后生成的产物。
if [ ${#release_files[@]} -gt 0 ]; then
(
cd "$DIST_DIR"
find . -type f \( -name "*.deb" -o -name "homeagent_*.tar.gz" -o -name "*.rpm" \) \
-print0 | sort -z | xargs -0 sha256sum > SHA256SUMS
)
echo " SHA256SUMS: $DIST_DIR/SHA256SUMS"
fi
}
main

View File

@ -0,0 +1,259 @@
<#
.SYNOPSIS
在 WSL2 中安装 HomeAgenthomed + 插件 + WebUI
.DESCRIPTION
Windows 不再提供 homed 的原生安装。原因见 cmd/homed/platform_windows.go
homed 的插件体系依赖「继承的 fd」与「统一共享内存区的段内偏移解引用」
Windows 的句柄模型无法表达这两者;强行适配等于再维护一套平台专属 ABI
而 C ABI 时代三套 ABI 并存正是「改写型插件在某个平台上静默失效」的根因。
本脚本因此把 Windows 安装流程变成一条引导链:
检测 WSL → 必要时引导安装 → 配置(默认版本 2 / systemd
→ 把 **Linux 包** 送进发行版 → 在 WSL 内按 Linux 的方式安装。
它复用 Linux 侧的安装包与初始化脚本,不另写一套安装逻辑——
「WSL 里就是普通 linux/amd64」这一点必须保持成立否则等于又开了第三个平台。
.PARAMETER PayloadDir
内含 Linux 安装包的目录(安装器把它解到临时目录后传进来)。
优先取 *.deb没有 deb 时回退 *.tar.gz。
.PARAMETER Distro
目标发行版名。省略则用默认发行版;没有发行版时引导安装 Ubuntu。
.PARAMETER DataDir
WSL 内的数据目录。默认 /var/lib/homeagent与 Linux 原生安装一致)。
不建议放 /mnt/c/...:跨文件系统 IO 慢,且 inotify 语义受限。
.NOTES
⚠️ 本脚本在开发环境Linux中只能做语法/逻辑审查,**未在真实 Windows + WSL
上执行过**。首次使用请逐段核对输出;下面每个阶段都打印了实际执行的命令,
便于定位到具体哪一步与预期不符。
#>
[CmdletBinding()]
param(
[Parameter(Mandatory = $true)][string]$PayloadDir,
[string]$Distro = "",
[string]$DataDir = "/var/lib/homeagent",
[string]$ApiKey = "",
[string]$WebUIUser = "",
[string]$WebUIPass = "",
[switch]$Uninstall
)
$ErrorActionPreference = "Stop"
$script:StageNo = 0
$script:DistroName = $Distro
function Write-Stage([string]$Text) {
$script:StageNo++
Write-Host ""
Write-Host ("=" * 64) -ForegroundColor DarkGray
Write-Host ("[$script:StageNo] $Text") -ForegroundColor Cyan
Write-Host ("=" * 64) -ForegroundColor DarkGray
}
function Write-Ok([string]$Text) { Write-Host "$Text" -ForegroundColor Green }
function Write-Warn2([string]$Text) { Write-Host " ! $Text" -ForegroundColor Yellow }
function Fail([string]$Text, [string]$Hint = "") {
Write-Host ""
Write-Host " 安装中止:$Text" -ForegroundColor Red
if ($Hint) { Write-Host " $Hint" -ForegroundColor Yellow }
exit 1
}
# ── 0. 前置检查 ────────────────────────────────────────────────────────────
Write-Stage "前置检查"
$identity = [Security.Principal.WindowsPrincipal][Security.Principal.WindowsIdentity]::GetCurrent()
if (-not $identity.IsInRole([Security.Principal.WindowsBuiltInRole]::Administrator)) {
# 装 WSL 与写 \\wsl$ 都需要管理员。不静默提权:用户应当看到发生了什么。
Fail "需要管理员权限" "请以管理员身份重新运行安装程序。"
}
Write-Ok "管理员权限"
if (-not (Get-Command wsl.exe -ErrorAction SilentlyContinue)) {
Write-Warn2 "未找到 wsl.exe"
Write-Host " homed 不再提供 Windows 原生版本,必须通过 WSL2 运行。"
Write-Host ""
Write-Host " 在管理员 PowerShell 中执行:" -ForegroundColor Yellow
Write-Host " wsl --install" -ForegroundColor White
Write-Host " 然后重启 Windows再重新运行本安装程序。"
Write-Host ""
Write-Host " Windows 10 需 2004+ 且启用虚拟机平台Windows 11 开箱可用)"
exit 20
}
Write-Ok "wsl.exe 可用"
# ── 1. 检测 WSL 状态与发行版 ───────────────────────────────────────────────
Write-Stage "检测 WSL 与发行版"
# wsl -l -v 在「没有发行版」时返回非零,且输出是 UTF-16LE——直接解析会踩编码坑。
# 用 --status 取默认发行版,再单独枚举列表。
$distros = @()
try {
$raw = (& wsl.exe -l -q 2>$null | Out-String)
$distros = $raw -split "`r?`n" | ForEach-Object { $_.Trim() } | Where-Object { $_ -ne "" }
} catch {
$distros = @()
}
if ($distros.Count -eq 0) {
Write-Warn2 "WSL 已安装,但没有任何发行版"
Write-Host ""
Write-Host " 请先安装发行版(推荐 Ubuntu" -ForegroundColor Yellow
Write-Host " wsl --install -d Ubuntu" -ForegroundColor White
Write-Host ""
Write-Host " 首次启动 Ubuntu 会要求创建 Linux 用户名与密码,完成后重新运行本安装程序。"
exit 21
}
if ($script:DistroName -eq "") {
try {
$script:DistroName = (& wsl.exe --status 2>$null | Select-String -Pattern "Default Distribution" |
ForEach-Object { ($_ -split ":")[1].Trim() })
} catch { }
if (-not $script:DistroName) { $script:DistroName = $distros[0] }
}
Write-Ok "发行版:$($script:DistroName)(共 $($distros.Count) 个:$($distros -join ', ')"
# ── 2. 确保是 WSL2 ─────────────────────────────────────────────────────────
Write-Stage "确保使用 WSL2"
# WSL1 没有真正的 Linux 内核、没有 systemd且在共享内存/事件语义上与 WSL2 不同。
# homed 依赖 eventfd + mmap 语义WSL1 会以难以诊断的方式失败,因此显式要求 WSL2。
try {
$verLine = (& wsl.exe -l -v 2>$null | Out-String) -split "`r?`n" |
Where-Object { $_ -match [regex]::Escape($script:DistroName) } | Select-Object -First 1
if ($verLine -match "\b1\b") {
Write-Warn2 "该发行版当前是 WSL1正在升级为 WSL2 ..."
& wsl.exe --set-version $script:DistroName 2
if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Fail "WSL2 升级失败" "可手动执行wsl --set-version $($script:DistroName) 2" }
}
} catch { }
& wsl.exe --set-default-version 2 | Out-Null
Write-Ok "已使用 WSL2"
# ── 3. 准备 Linux 包 ───────────────────────────────────────────────────────
Write-Stage "准备 Linux 安装包"
$deb = Get-ChildItem -Path $PayloadDir -Filter "*.deb" -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1
$tar = Get-ChildItem -Path $PayloadDir -Filter "*.tar.gz" -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1
if ($deb) {
$pkg = $deb.FullName
$pkgKind = "deb"
} elseif ($tar) {
$pkg = $tar.FullName
$pkgKind = "tar"
} else {
Fail "$PayloadDir 下既没找到 .deb 也没找到 .tar.gz" "安装器应把 Linux 包解到该目录。"
}
Write-Ok "使用 $(Split-Path $pkg -Leaf)$pkgKind"
# ── 4. 把包送进 WSL ────────────────────────────────────────────────────────
Write-Stage "把安装包送入 WSL"
# 走 /mnt/c 而不是 \\wsl$:前者是 WSL 稳定的对外通道,且不需要额外的 UNC 权限;
# 后者在某些 Windows 版本上对 Program Files 路径有重定向限制。
$winPath = (Resolve-Path $pkg).Path
$mntPath = "/mnt/" + $winPath.Substring(0, 1).ToLower() + ($winPath.Substring(2) -replace '\\', '/')
Write-Host " 源:$mntPath"
& wsl.exe -d $script:DistroName -u root -- bash -lc "mkdir -p /tmp/homeagent-install"
if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Fail "无法在 WSL 内创建临时目录" "确认发行版可正常启动wsl -d $($script:DistroName)" }
& wsl.exe -d $script:DistroName -u root -- bash -lc "cp '$mntPath' /tmp/homeagent-install/"
if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Fail "复制安装包失败" }
Write-Ok "已送到 /tmp/homeagent-install/"
# ── 5. 在 WSL 内安装 ───────────────────────────────────────────────────────
Write-Stage "在 WSL 内安装 homed"
# 凭据经环境变量传给 setup.sh它已支持 HOMEAGENT_API_KEY / WEBUI_USER / WEBUI_PASS
# 不传的话就会「界面显示一份、config.db 里另一份」,用户直接登录不上。
$credEnv = ""
if ($ApiKey) { $credEnv += "export HOMEAGENT_API_KEY='$ApiKey'; " }
if ($WebUIUser) { $credEnv += "export WEBUI_USER='$WebUIUser'; " }
if ($WebUIPass) { $credEnv += "export WEBUI_PASS='$WebUIPass'; " }
# 安装逻辑复用 Linux 侧deb 走 aptpostinst 会调用 setup.sh 生成凭据与 config.db
# tar 则解包到你同一套布局再执行同一份 setup.sh。刻意不在这里重写安装步骤——
# 「WSL 里就是普通 linux/amd64」必须保持成立否则等于又开了第三个平台。
if ($pkgKind -eq "deb") {
$inWslPkg = "/tmp/homeagent-install/" + (Split-Path $pkg -Leaf)
& wsl.exe -d $script:DistroName -u root -- bash -lc @"
set -e
$credEnv
export HOMEAGENT_DATA='$DataDir'
apt-get update -qq
DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y -qq '$inWslPkg'
"@
} else {
$inWslPkg = "/tmp/homeagent-install/" + (Split-Path $pkg -Leaf)
& wsl.exe -d $script:DistroName -u root -- bash -lc @"
set -e
$credEnv
mkdir -p /opt/homeagent /tmp/homeagent-extract
tar -xzf '$inWslPkg' -C /tmp/homeagent-extract
cd /tmp/homeagent-extract
# deb /usr/bin/homed + /usr/lib/homeagent/setup.sh
# /
install -m 0755 homed /usr/bin/homed
install -m 0755 waiter /usr/bin/waiter
[ -f initconfig ] && install -m 0755 initconfig /usr/bin/initconfig
if [ -f homeagent.service ]; then
install -m 0644 homeagent.service /etc/systemd/system/homeagent.service
fi
mkdir -p /usr/lib/homeagent
if [ -f setup.sh ]; then install -m 0755 setup.sh /usr/lib/homeagent/setup.sh; fi
export HOMEAGENT_DATA='$DataDir'
if [ -x /usr/lib/homeagent/setup.sh ]; then bash /usr/lib/homeagent/setup.sh; fi
"@
}
if ($LASTEXITCODE -ne 0) {
Fail "WSL 内安装失败(退出码 $LASTEXITCODE" "可进入 WSL 手动排查wsl -d $($script:DistroName)"
}
Write-Ok "安装完成"
# ── 6. 启动与自启 ──────────────────────────────────────────────────────────
Write-Stage "启动 homed 与自启配置"
& wsl.exe -d $script:DistroName -u root -- bash -lc @"
if command -v systemctl >/dev/null 2>&1 && systemctl list-unit-files 2>/dev/null | grep -q homeagent; then
systemctl enable homeagent 2>/dev/null || true
systemctl restart homeagent
echo ' systemd homeagent '
else
# systemdWSL2 nohup Windows
pkill -f '/usr/bin/homed' 2>/dev/null || true
nohup /usr/bin/homed -data '$DataDir' > /var/log/homeagent-boot.log 2>&1 &
echo ' nohup systemd'
fi
"@
$creds = & wsl.exe -d $script:DistroName -u root -- bash -lc "cat '$DataDir/credentials.txt' 2>/dev/null || true"
Write-Host ""
Write-Host "============================================================" -ForegroundColor Green
Write-Host " HomeAgent 已在 WSL2$($script:DistroName))内安装完成" -ForegroundColor Green
Write-Host "============================================================" -ForegroundColor Green
Write-Host ""
Write-Host " WebUIhttp://localhost:8080" -ForegroundColor White
Write-Host " WSL2 会把 WSL 内的端口映射到 Windows 的 localhost无需额外配置"
Write-Host ""
if ($creds) {
Write-Host " 初始凭据(也保存在 WSL 内 $DataDir/credentials.txt" -ForegroundColor Yellow
Write-Host $creds
} else {
Write-Host " 未读到凭据文件,请进入 WSL 检查cat $DataDir/credentials.txt" -ForegroundColor Yellow
}
Write-Host ""
Write-Host " 常用操作(在 PowerShell 中):"
Write-Host " 进入 WSL : wsl -d $($script:DistroName)"
Write-Host " 查看日志 : wsl -d $($script:DistroName) -u root -- journalctl -u homeagent -f"
Write-Host " 重启服务 : wsl -d $($script:DistroName) -u root -- systemctl restart homeagent"
Write-Host ""
Write-Host " 注意WSL 实例不会随 Windows 启动而自动拉起。若需要开机自启,"
Write-Host " 可创建一个登录时触发的计划任务执行:"
Write-Host " wsl -d $($script:DistroName) -u root -- systemctl start homeagent"
exit 0

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@ -0,0 +1,20 @@
[Unit]
Description=Jina v5-omni-nano Embedding Sidecar for HomeAgent
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/home/newqqagent
ExecStart=/usr/local/bin/python3 /home/program/TrueAgent/scripts/embed_sidecar.py
Restart=on-failure
RestartSec=5
Environment=JINA_MODEL_DIR=/home/newqqagent/models/jina-v5-omni-nano
Environment=JINA_PORT=18999
Environment=JINA_DIMENSION=768
Environment=OMP_NUM_THREADS=8
Environment=MKL_NUM_THREADS=8
Environment=TOKENIZERS_PARALLELISM=false
[Install]
WantedBy=multi-user.target

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@ -0,0 +1,124 @@
# 检索方案对比报告2026-09-09
## 测试数据
- 文档库492 篇生产文档(过滤 108 条健康检查测试文档)
- 媒体库3 张生产图片(验证码、新闻截图、深色模式备忘录)
- 文本查询10 组(精确匹配、语义、跨语言、模糊表达)
- 媒体查询6 组(中文/英文查图片3 张图片各 2 条)
---
## 一、文本检索对比(文档库)
| 方案 | Hit@1 | Hit@5 | MRR | 平均延迟 |
|------|-------|-------|-----|----------|
| TF-IDF | 3/10 | 7/10 | 0.457 | 0.3ms |
| fastText200k 中文+378k 英文) | 5/10 | 5/10 | 0.530 | 8.3ms |
| TF-IDF + fastText RRF | 4/10 | 7/10 | 0.552 | 12.3ms |
| **Jina v5-omni-nano** | **8/10** | **10/10** | **0.900** | **39.9ms** |
### 关键发现
1. **Jina 的优势来自"短语语义"能力**
- "邮件代理是否已经成功接入" → TF-IDF rank 5Jina rank 1
- "升级安装 QQ 插件包" → fastText rank 169Jina rank 1margin +0.30
- "我所在城市的天气预报" → fastText rank 44Jina rank 1
- "聊天输入区域文字多了会不会自动增高" → TF-IDF rank 1Jina rank 1margin +0.33
2. **TF-IDF 在精确匹配上不可替代**
- "长期文档记忆功能是否健康" → TF-IDF rank 3Jina rank 1
- "重新加载全部扩展组件" → TF-IDF rank 0完全未命中Jina rank 2
- TF-IDF 的 Hit@5 70% 证明精确关键词召回仍有价值
3. **RRF 融合反而变差**
- TF-IDF+fastText RRF MRR=0.552,低于 Jina 单路 0.900
- 原因两种稀疏向量的排序在语义查询上高度重叠RRF 无法弥补各自短板
---
## 二、图片检索对比(同 3 张图片6 条查询)
| 方案 | Hit@1 | MRR | 平均 margin |
|------|-------|-----|-------------|
| CLIP ViT-B/32 | 4/6 | 0.806 | -0.008(负值!) |
| Jina v5-omni-nano | 4/6 | 0.833 | +0.024 |
### 逐条对比
| 查询 | CLIP rank | CLIP margin | Jina rank | Jina margin |
|------|-----------|-------------|-----------|-------------|
| 验证码图片(中) | 1 | +0.027 | 1 | +0.036 |
| 验证码图片(英) | 1 | +0.063 | 1 | +0.077 |
| 新闻截图(中) | 6 | -0.091 | 2 | -0.064 |
| 新闻截图(英) | 1 | +0.008 | 2 | -0.028 |
| 备忘录截图(中) | 3 | -0.045 | 1 | +0.045 |
| 备忘录截图(英) | 1 | +0.051 | 1 | +0.079 |
### 关键发现
1. **中文文本→图片**Jina 明显优于 CLIPMRR 0.833 vs 0.611
- CLIP 中文查询余弦可低至 -0.076(完全反直觉)
- Jina 最差也是 +0.045,正样本始终高于负样本
2. **新闻截图是共同弱点**
- CLIP 和 Jina 都被"深色模式备忘录"抢走新闻截图的排序
- 原因:新闻截图的文字描述含"深色"、"备忘录"等词,与备忘录图片的视觉特征重叠
- 这是描述质量 vs 视觉特征的竞争,不是模型问题
3. **margin 的实际意义**
- CLIP 的平均 margin = -0.008(负值意味着正样本平均不如负样本)
- Jina 的平均 margin = +0.024(正样本始终略高于负样本)
- 但两者的 margin 都很小(< 0.1生产环境仍需阈值校准
---
## 三、延迟与资源
| 方案 | 单次查询延迟 | 索引构建 | 内存 |
|------|-------------|----------|------|
| TF-IDF | 0.3ms | <1s | ~50MB |
| fastText | 8.3ms | <1s | ~200MB |
| CLIP ONNX | 26ms | N/A | ~600MB |
| Jina v5-omni CPU | 39.9ms | 78s492篇 | ~4GB |
---
## 四、结论与建议
### 核心判断
| 维度 | TF-IDF/fastText | CLIP | Jina v5-omni |
|------|-----------------|------|--------------|
| 文本精确匹配 | ★★★★★ | N/A | ★★★★ |
| 文本语义检索 | ★★ | N/A | ★★★★★ |
| 中文文本图片 | 无能力 | | ★★★★ |
| 英文文本图片 | 无能力 | ★★★ | ★★★★ |
| 图片图片 | 无能力 | ★★★ | ★★★★ |
| 多语言统一空间 | 无能力 | 有限 | ★★★★★ |
| 延迟 | ★★★★★ | ★★★ | ★★ |
### 架构建议
1. **保留 TF-IDF 作为精确召回的一级通道**
- 0.3ms 延迟不可替代
- Hit@5 70% 证明在关键词匹配场景仍有价值
- 特别是"插件安装"、"设备查询"这类精确操作指令
2. **用 Jina 替换 fastText + CLIP 的稠密通道**
- Jina 单路 MRR=0.90,超过 fastText+CLIP 融合
- 统一空间消除三条通道的维护成本
- 中文文本图片从"无法检索"提升到"可检索"
3. **两路融合TF-IDF + Jina RRF**而非 TF-IDF + fastText RRF
- TF-IDF 精确匹配 + Jina 语义覆盖
- RRF 避免跨空间分数归一化问题
- 预期 MRR > 0.90(精确匹配补 Jina 的语义盲区)
4. **图片检索仍需阈值校准**
- Jina 的 margin 平均 +0.024,生产环境需设置合理阈值
- 建议:用真实正负样本对重新标定,而非沿用 CLIP 的 0.20 阈值
### 下一步
- 实现 TF-IDF + Jina RRF 融合,验证 MRR 是否能突破 0.90
- 用更多生产图片标定 Jina 的图片检索阈值
- 测试 fastText 词嵌入是否可以完全被 Jina 文本编码替代L0 相关性计算)

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@ -130,26 +130,27 @@ main ──────────────── E ────────
---
## 三、当前分支对齐2026-09-04 执行
## 三、当前分支对齐2026-09-12 更新
### 主仓TrueAgent
| 分支 | 状态 | 处理 |
|---|---|---|
| `main` | 含全部 hotfix逐个 cherry-pick`meta.Version` = 下一个未发布中版本(现为 `1.2.0` | ✅ 保持 |
| `release/v1.0.x` | 承载 v1.0.0 / v1.0.1 / v1.0.3 全部 tag | ✅ **由 `release/v1.0.1` 重命名而来**2026-09-04 |
| `release/v1.0.0` | `9b92a04`,已被 1.0.x 线完全包含(`merge-base --is-ancestor` 验证通过) | 🗑️ **已删除**(本地 + 远端tag `v1.0.0` 保留全部历史 |
| `release/v1.0.1` | 旧 patch 号命名 | 🗑️ **已重命名为 `release/v1.0.x`**(远端旧名删除) |
| `feature/memory-media` | 记忆系统媒体(多模态)支持,进行中 | ⏳ 完成后合回 main 并删除 |
| `feature/plugin-proc-migration` | 已合入 main`525aa1f` | ⏳ 待删(规范要求合回后删除) |
| `release/v1.1.x` | 承载 v1.1.0 / v1.1.0-beta.1 / v1.1.1 全部 tag | ✅ 1.1 线的唯一发布分支 |
| `main` | 含全部回流修复;`meta.Version` = 下一个未发布中版本(现为 `1.3.0` | ✅ 保持 |
| `release/v1.2.x` | **本条发布线**`meta.Version` = `1.2.0`vendored SDK 定版 `1.2.0`已载入两个发布前修复GUI 输出目录、知识库同名覆盖) | 🆕 2026-09-12 从 main 切出;**尚无 tag** |
| `release/v1.1.x` | 承载 `v1.1.0-beta.1` / `v1.1.0` / `v1.1.1` | 📦 已退役§2.6:下个中版本发布即退役),保留供追溯 |
| `release/v1.0.x` | 承载 1.0.x 全部 tag | 📦 保留 |
| `feature/multimodal-embedding` | 已合入 main`eb4762a`43 提交,`--no-ff` | ⏳ 待删(删远端分支需用户确认,§执行守则 3 |
> `feature/memory-media`、`feature/plugin-proc-migration` 均已从远端删除(旧表里的待删项已处理)。
### SDK 仓homeagent-sdk
| 分支 | 状态 | 处理 |
|---|---|---|
| `main` | `meta.Version` = 下一个未发布中版本(现为 `1.2.0` | ✅ 保持 |
| `release/v1.1.x` | `meta.Version` = `1.1.0`,承载 tag `v1.1.0` | ✅ 与核心 `release/v1.1.x` 对应 |
| `main` | `meta.Version` = 下一个未发布中版本(现为 `1.3.0`,与核心 main 同步 | ✅ 保持 |
| `release/v1.1.x` | `meta.Version` = `1.1.0`,承载 tag `v1.1.0` | ✅ 与核心对应 |
| `release/v1.2.x` | **尚未创建** | ⏳ 随核心**正式** tag 一起建(§七.3:分支上把版本定为 `1.2.0` 再打 `v1.2.0`beta 阶段不发 SDK |
| `release/v1.0.0` | 旧 patch 号命名形态,内容已被 main 完全包含 | 📦 保留(供追溯 1.0 线构建) |
### 1.0.x 发布线 tag 历史
@ -174,6 +175,17 @@ main ──────────────── E ────────
> 而 semver 预发布语义里 `1.1.0-beta.1 < 1.1.0`。这是「一条发布分支 + tag 区分通道」的
> 已知代价beta 是为验证**打包链路**而补打的,不代表源码更旧。发布说明里已注明。
### 1.2.x 发布线 tag 历史
| tag | 提交 | 通道 | SDK | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| (尚无) | — | — | — | `release/v1.2.x` 已切出(`01232a6`tag 通道待定 |
> 1.2.x 与存量插件**不兼容**RPC 协议升到 2fd3 布局改变),存量外部插件必须用
> 新版 plugindev 重编为 `plugin.bin`——**不支持滚动升级**,内核与插件须同批重建、同批安装。
> 按 §2.4,跳级直发正式版需在发布说明里列明「单点修复 / 反向验证 / 全类审计」三项;
> 本次改动面大(统一多模态向量空间 + 协议 2 + 数据面全量迁移),不满足跳级条件。
---
## 四、现网部署与版本对应(运维纪律)

455
docs/zh/multimodal-space.md Normal file
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@ -0,0 +1,455 @@
# 统一多模态向量空间
核心不绑定任何具体模型:它按 provider 名从公共注册表(`pkg/embedding`)打开一个
向量空间。仓库内自带两个:
| provider | 模态 | 维度 | 实测常驻 | 许可 | 适用 |
|---|---|---|---|---|---|
| `chineseclip` | text + image | 512 | **1.15 GB** | Apache-2.0 | 默认(内存受限 / 中文图文) |
| `qwen3vl` | text + image视频已实现未纳入契约 | 2048 | 9.4 GB | Apache-2.0 | 内存充足 / 需要更强文本语义或视频 |
| `http` | 由外部服务决定 | 由外部服务决定 | 由外部服务决定 | — | 侧车部署(如 jina-v5-omni-nano注意其 CC BY-NC 许可) |
下面第一节是 Qwen3-VL2048 维,最强但最重),第二节是 Chinese-CLIP512 维,
默认推荐)。两者互斥启用,改配置后重启生效。
文本、图像、**视频帧** 在同一模型、同一维度、同一 fingerprint 空间里被编码。
记忆系统用它做三件事多模态图记忆的跨模态召回、multimodal doc 的向量融合、
multimodal context 的相关性裁剪/淘汰。
统一空间取代了此前「把图片交给视觉模型生成文字描述、再按描述检索」的做法。
那条链路有三个致命缺陷:描述是异步生成的(未生成前媒体等于不存在)、语义检索
实际上只搜描述文字、图库里的「媒体节点」只是描述文本的投影而不是媒体本身。
**不要再引入任何描述式索引。**
## 一、产物与获取
产物约 8 GB含外部权重**不进仓库**;用导出脚本自动拉取模型并导出:
```bash
# 默认导出 图像 + 视频 G=2,3,4即 4/6/8 帧)
python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py \
--out /home/newqqagent/models/qwen3-vl-embed-multimodal-onnx
# 只要 4 帧的视频档(省磁盘、省内存)
python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py --video-groups 2 --out ...
# 已下载过模型:跳过拉取
python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py \
--model-dir /path/to/Qwen3-VL-Embedding-2B \
--out /home/newqqagent/models/qwen3-vl-embed-multimodal-onnx
# 参考向量默认直接写进产物目录(<out>/qwen_reference.json无需额外参数
python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py --model-dir ... --out ...
```
国内镜像:导出脚本沿用 `huggingface_hub` 的约定,直接 `export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com` 即可。
依赖:`torch`CPU 版即可)、`transformers>=4.57``onnx``onnxruntime``pillow``numpy`
以及可选的 `huggingface_hub` / `modelscope`。显存不需要,内存建议 ≥ 16 GBFP32 加载约 8 GB
导出脚本**会清空 --out 目录**后重写,避免旧图/旧外部权重污染 fingerprint
fingerprint 变化会触发一次无意义的全量向量重算)。因此不要直接覆盖线上正在使用的目录,
先导出到新目录再切换。
### 产物契约Go 侧按此读取)
| 文件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| `TokenEmbedding.onnx` | `input_ids` int64 `[1,seq]` | `hidden` float `[1,seq,2048]` |
| `Transformer.onnx` | `hidden``deepstack_0/1/2` `[1,seq,2048]``rotary_cos/sin` `[1,seq,128]``causal_mask` `[1,1,seq,seq]` | `embedding` `[1,2048]` |
| `Vision.onnx(+.data)` | `pixel_values` `[2304,1536]` | `deepstack_feature_0/1/2``vision_hidden_states` `[576,2048]` |
| `Vision_g{N}.onnx` | `pixel_values` `[N×2304,1536]` | 同上,`[N×576,2048]` |
外加 `tokenizer.json``tokenizer_config.json``chat_template.jinja``embed_config.json`
`qwen_reference.json`
`Vision.onnx` 是图像(单时间组);`Vision_g{N}.onnx` 是视频N 个时间组 = 2N 帧)。
**没有 `Vision_g1.onnx`**——单组就是图像那张。
三段只是部署形式,不是三个向量空间:图文共用同一 token embedding、同一 28 层
Transformer、同一 last-token 池化。RoPE 与视觉特征散射故意留在 Go 计算,
因为旧式 tracer 会把 `seq=598 / visual=576` 烘焙进图里——签名上写着 dynamic
axis实际却只能用导出的那个长度运行。
### ⚠️ max_length 必须按最大视频档推导
`embed_config.json``max_length` 是**整条序列**的上限,包含视觉占位符:
图像只需 598 token1×576 + 模板),而视频是 G×576——G=2 就要 1190G=4 要 2342。
沿用图像的 1024 会让处理器静默截断,然后在 transformers 内部报
`Mismatch in video token count between text and input_ids`
导出脚本因此用 `max_length_for(video_groups) = max(1024, max(G)×576 + 256)` 自动推导,
并在构造视觉输入后显式断言视觉 token 数,把错误提前到导出阶段。
### 导出脚本自检(不可省)
脚本内部跑两道校验,任一道 cos < 0.999999 就以非零码退出
1. 分段 PyTorch三段组合对比完整模型前向
2. onnxruntime **导出后**的三段图再对比完整模型前向
能加载不等于算得对」:形状错输入名错池化位置错的图都能正常 load
## 一·补、text+image 默认空间Chinese-CLIP ViT-B/16
**为什么它是默认**text+image 只需要一个向量空间时同时满足可商用中文原生
的选项只有一个
| | Chinese-CLIP | jina-v5-omni-nano | Qwen3-VL-Emb-2B |
|---|---|---|---|
| 参数量 | 188M | 1.04B | 2B |
| 产物 / 实测常驻 | **721MB / 1.15GB** | ~2GB / 2.23GB | 8GB / 9.4GB |
| 维度 | 512 | 768 | 2048 |
| 许可 | **Apache-2.0** | CC BY-NC不可商用 | Apache-2.0 |
| 中文 | 原生~2 亿中文图文对 | 多语言 | 多语言 |
| 文本语义 | 双塔对比 | | 最好 |
| 视频 | | | |
**要诚实记录的代价**CLIP 是双塔对比学习textimage 是强项**纯文本语义
texttext明显弱于 MLLM 型嵌入器**。文本检索仍由既有词向量/TF-IDF 路径兜底
本空间主要用于跨模态召回与相关性裁剪需要更强文本语义或视频时切回 `qwen3vl`
### 产物与获取
产物约 754MB**不进仓库**用导出脚本从官方权重导出脚本入库保证可复现
```bash
python3 scripts/export_chineseclip_onnx.py \
--model-dir /path/to/chinese-clip-vit-base-patch16 \
--out /home/newqqagent/models/chinese-clip-vit-b16-onnx
```
国内下载本机 `huggingface.co` 走代理会被 reset `hf-mirror.com` **不设代理**
```bash
curl -4 -L --retry 3 -o vocab.txt \
https://hf-mirror.com/OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16/resolve/main/vocab.txt
```
### 产物契约Go 侧按此读取)
| 文件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| `TextEncoder.onnx` | `input_ids` int64 `[B,52]``attention_mask` int64 `[B,52]` | `text_features` float `[B,512]` |
| `VisionEncoder.onnx` | `pixel_values` float `[B,3,224,224]` | `image_features` float `[B,512]` |
外加 `embed_config.json`维度/预处理/分词超参/文件名——provider 的唯一权威)、
`vocab.txt``reference.json`冻结参考逐文本 token id + 逐样本向量)、`SHA256SUMS`
图像预处理缩放到 224×224双三次复刻 PIL 系数)→ `(x/255 - mean) / std`
不裁剪文本BERT WordPiece`max_length=52` `[PAD]`超长截断尾部
两个塔的输出**都没有在图中归一化**归一化由 provider 负责检索按余弦)。
### 启用
```bash
core.memory.multimodal_space.provider = chineseclip
core.memory.multimodal_space.options.model_dir = /home/newqqagent/models/chinese-clip-vit-b16-onnx
```
**新装默认就是这个**`SeedDefaults` 写入 `chineseclip` + `<dataDir>/models/chinese-clip-vit-b16-onnx`
发行版构建也默认带 `onnxruntime` 标签`deploy/packaging/build.sh` `HOMED_TAGS`
需要极简构建时显式 `HOMED_TAGS=` 关闭)。
**老安装不会自动拿到**播种判据是显式标记 `core.internal.seed_version`
老安装已播种过下次启动只会被补上标记**不会**被注入新默认值——
升级就静默加载 1.8GB 模型不是无副作用的事要启用请显式写上面两个键
> 这个判据曾经是「`config` 表为空才播种」。而发行包的 postinst 会先跑
> `initconfig`,它写一行 `webui.listen_addr` ——于是**全新安装**被误判为
> "已有配置",整个播种被跳过:没有 `core.plugin.dir`(装完 0 个插件)、
> 也没有多模态 provider随包的模型与运行库成了死重量。回归测试
> `TestSeedDefaultsAfterInitconfigPrepopulate` 与
> `TestSeedDefaultsDoesNotInjectIntoLegacyInstall` 钉住了这两种情形。
同样要求 `homed` `onnxruntime` build tag
### 随包分发server / full 包自带模型与运行库)
模型与运行库是发行版能力的一部分不做成可选下载」:
| 内容 | 包内路径 |
|---|---|
| Chinese-CLIP 产物754MB | `/usr/lib/homeagent/models/chinese-clip-vit-b16-onnx/` |
| ONNX Runtime24MB | `/usr/lib/homeagent/onnxruntime/libonnxruntime.so` |
| 许可证 | `/usr/share/doc/homeagent/licenses/`Apache-2.0MITThirdPartyNotices模型来源 |
- `deploy/packaging/package-linux.sh` `stage_multimodal_assets()` 在打 server/full
会校验产物 `SHA256SUMS`逐文件非空运行库架构与目标一致**缺一即失败**
不生成默认启用但装完不能用的假包`client` 包不含它不跑 homed)。
- 安装时 `setup.sh` 把包内模型目录软链到 `<dataDir>/models/chinese-clip-vit-b16-onnx`
既不复制 754MB也保持 dataDir 可迁移已存在的自定义目录绝不覆盖)。
- 服务单元设 `Environment=ONNXRUNTIME_DIR=/usr/lib/homeagent/onnxruntime`
provider 的查找顺序是 `ONNXRUNTIME_DIR` `ONNX_ML_DIR` 包内路径
`/opt/onnxruntime` `/usr/local/lib` `/usr/lib`
- 构建机需自备产物`build/model-assets/chinese-clip-vit-b16-onnx/`
`build/runtime-assets/<arch>/{libonnxruntime.so,LICENSE,ThirdPartyNotices.txt}`
可用 `CHINESECLIP_BUNDLE_DIR` / `ONNXRUNTIME_ASSET_DIR` 覆盖)。
实测从真实 deb 解包 postinst 顺序跑 `setup.sh`再冷启动包内 homed
`multimodal space active: provider=chineseclip dim=512 fp=cd2a495cf990 modalities=[text image]`
并完成一次真实对话`homeagent-server` 722MB旧版 17MB差额即模型与运行库
#### ORT 环境是进程级单例(单主不析构)
进程内可能有多个 ORT 消费者 provider`qwen3vl``internal/nlp` 的依存解析器)。
`onnxruntime_go` 的行为是第二次 `InitializeEnvironment` 报错
`DestroyEnvironment` 会把别人正在用的环境一起拆掉约定
- 初始化前先 `IsInitialized()`只有未初始化时才初始化
- **任何消费者都不销毁环境**环境随进程存活只销毁自己的会话
这个缺陷是发行版默认带 onnxruntime 标签后才暴露的不带标签时多个消费者不会
同时存在此前 `internal/nlp` 会重复初始化并降级失败路径还会误销毁环境)。
### 模态范围
只声明 `text` `image``audio`/`video` **明确返回 `ErrUnsupportedModality`**——
本空间没有它们的原生编码器用别的模型向量冒充会污染整个向量空间
这正是音频明确 unsupported那条纪律的落地)。
### 验证
Go 侧回归对着官方 PyTorch 参考`reference.json`模型目录由
`CHINESECLIP_MODEL_DIR` 指定缺失时 skip
```bash
CHINESECLIP_MODEL_DIR=/home/newqqagent/models/chinese-clip-vit-b16-onnx \
go test -tags onnxruntime ./providers/chineseclip/ -v
```
实测结果文本 5 个用例 `cos = 1.000000000000`与官方逐位一致
图像 4 个纯色用例 `cos = 1.000000`自写 bicubic PIL 6 位小数内一致
另有跨模态判别模态拒绝指纹稳定性产物缺失报错等用例
### 两个已踩过的坑(都在测试里钉住了)
1. **分词器不能自己拼**第一版探针用 `BertTokenizer(vocab_file=..., do_lower_case=True)`
手工分词中文被整体切成 `[UNK]`三个不同句子产出几乎相同的向量余弦 0.98
差点把模型坏了当成结论官方配置是 `do_lower_case=true` + **删音标生效** +
**中文逐字切分**Go 侧实现必须与官方** token** 对齐`TestTokenizerMatchesOfficialReference`)。
2. **参考向量是未归一化的原始输出**模长 10~36)。点积当余弦 + 单侧下界判定
会得到 13.6 通过」——测试里因此改成真余弦 + 双侧容差
## 二、启用
核心不识别任何具体模型它只按配置里的 **provider **从公共注册表
`pkg/embedding`打开一个 provider并把 `options.*` 原样交给它
模型文件布局预处理媒体解码运行时都在 provider 内部
```bash
# 配置库config.db或 WebUI 设置页
core.memory.multimodal_space.provider = qwen3vl
core.memory.multimodal_space.options.model_dir = /home/newqqagent/models/qwen3-vl-embed-multimodal-onnx
# 或换成一个外部向量服务(任何语言写的都行)
core.memory.multimodal_space.provider = http
core.memory.multimodal_space.options.endpoint = http://127.0.0.1:18999/embed
core.memory.multimodal_space.options.dimension = 2048
```
`options.*` provider 自己的命名空间核心不做任何解释 `qwen3vl`
`model_dir` `http` `endpoint`/`dimension`/`api_key`/…)。第三方 provider
可以定义自己的选项无需改核心
注意事项
- 内置 provider `qwen3vl` 要求 `homed` `onnxruntime` build tag 构建
`libonnxruntime.so` 可被找到`/opt/onnxruntime/libonnxruntime.so` )。
未带 tag 时该 provider 会注册但打开时报requires build tag」,而不是静默降级
- `provider` 为空时禁用多模态向量检索退回纯 fastText 文本路径
- 改配置后需重启进程生效
- 未配置时优雅降级文档层退到 TF-IDF 稀疏检索媒体块仍按结构边关联只是没有跨模态召回
## 二·补、给核心接自己的模型
核心只依赖一个很小的公共接口`pkg/embedding`
```go
// 输入对核心是不透明字节modality 决定语义Data+MIME 由 provider 解释。
type Input struct {
Modality Modality // text / image / audio / video / …
Purpose Purpose // query / document
Text string
Data []byte
MIME string
Metadata map[string]string
}
type Provider interface {
Embed(ctx context.Context, in Input) ([]float64, error)
Info() Info // Dimension, Fingerprint, Modalities
Close()
}
```
接入步骤新建一个包 `init()` `embedding.Register("your-model", factory)`
再把这个包空白导入你的发行版 `main`或替换内置 provider 的导入行)。
分词预处理解码显存/内存管理模型文件命名全部由你的 provider 决定
两条原则值得强调
- **能力是数据不是接口方法**支持哪些模态写在 `Info().Modalities`
这样新增模态不需要改核心接口核心也不需要为每个新模态做类型断言
- **不支持的模态返回 `embedding.ErrUnsupportedModality`**而不要拿别的模型顶替
也不要降级成一个普通错误——调用方靠它区分永远不会有向量本次失败可重试」。
## 三、模态覆盖范围
### Qwen3-VL-Embedding-2B本空间2048 维)
模型卡明载支持 **Text / images / screenshots / videos**`config.json`
`image_token_id` `video_token_id`**没有 `audio_token_id`/`audio_config`**。
| 模态 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 文本 | 原生 | `VectorizeDense` |
| 图像 | 原生 | `EmbedImageDense``Vision.onnx`固定 768×768 |
| 视频 | 视觉侧已导出并校验**Go 模板未完成** | `EmbedVideoDense` + `Vision_g{N}.onnx`见下节 |
| 音频 | 本轮明确不做 | 决策结果该模型也不具备 `audio_token_id` |
### 视频:帧 → 时间组 → M-RoPE均已实测对齐
| | | 验证方式 |
|---|---|---|
| 占位符 | `<|video_pad|>` = **151656**图像是 `<|image_pad|>` = 151655 | 处理器实测 |
| 模板 | 与图像同构只换占位符 | `apply_chat_template` repr 逐字符比对 |
| 槽位 | g tp0帧2gtp1帧2g+1 | PyTorch `torch.equal == True`maxdiff=0反向对照 False |
| patch 布局 | `[G,24,24,2,2,3,2,16,16]`即图像排列以 grid_t 为最外层堆叠 | 纯色视频于图像张量 `torch.equal == True` |
| 视觉 token | `G×576` | 处理器实测G=2 1152 |
| M-RoPE | 每组独立`base=start+24g``t=base``h=base+j/24``w=base+j%24` | 对应 `get_rope_index` video grid 展开成 G `t=1` |
| 用错档 | onnxruntime `InvalidArgument`维度不符 | 实验实测**不会静默算错** |
同步注意事项
- **帧数必须恰好是 `2×G`**G 取已导出的档)。奇数帧时只用得上前 `2×floor(n/2)`
多出的丢弃——不补重复帧那会改变跳帧注意力看到的运动
- **`video/*`视频文件不能直接喂给图像入口**Go 侧没有视频解码器
`EmbedImageDense(raw, "video/mp4")` 返回 `ErrModalityUnsupported`调用方必须先抽帧
- 视觉图按需懒加载每张约 1.6GB未用到的档位不占内存
### 导出视频时踩过的两个坑(都已加断言)
两个坑都会让产物看起来正常实际是错的」,且都不会在导出时报错
1. **处理器会静默重采样帧**不给 `video_metadata` 时它回落到 `fps=24`
**任何**帧数都改成 `grid_t=2`实测 4/6/8 帧全部得到 1152 个视觉 token
修法`processor(..., videos=[frames], do_sample_frames=False)`
2. **`max_length` 只按图像算是不够的**。它是整条序列含视觉占位符的上限
图像只需 598 token而视频是 `G×576`——G=2 1190G=4 2342
沿用 1024 会截断并报
`Mismatch in video token count between text and input_ids`
修法`max_length_for(G) = max(1024, max(G)×576 + 256)`
两个坑都会在导出脚本里显式断言视觉 token `video_grid_thw` 的组数
把错误提前到导出阶段而不是留给运行时
### 音频(本轮决策:不加)
**Qwen3-VL 不支持音频**由模型卡与 `config.json` 双重确认
```
模型卡Supported Input Modalities: Text, images, screenshots, videos, and …
configimage_token_id ✓ / video_token_id ✓ / audio_token_id ✗ / audio_config ✗
```
本机有音频能力的是另一个模型**jina-v5-omni-nano**768
`modeling_llava_eurobert_audio.py` `audio_token_id=128256` Qwen 空间
**不同维度、不同坐标系,绝不可互相比较**决定**本轮不接入**
其侧车`scripts/embed_sidecar.py`也仍只实现 `text`/`image``audio` 返回 400
无论何时接入**不允许**拿视觉塔去编码音频字节或用另一个模型的向量
冒充某空间的音频向量——那会把两套坐标系混进同一空间且错误是静默的
音频在原空间返回 `vector.ErrModalityUnsupported`使调用方区分
永远不会有向量本次失败可重试」。
Qwen3-VL 视觉塔把 `grid_thw` Python 值消费源码里是 `grid_thw.tolist()`
legacy tracer`dynamo=False`会把它固化成常量实测把 `grid_thw` 声明为图输入后
导出的 ONNX 图里**根本没有该输入**换帧数调用直接报 `Invalid input name: grid_thw`
导出时的 TracerWarning 明确提示
`Converting a tensor to a Python list might cause the trace to be incorrect`
因此视频的可行做法是**在导出时固定时间组数 G每个 G 一张 Vision **
grid = `[G, 48, 48]`Go 侧按实际帧数选用匹配的图 G=2 的图去喂 G=3
数据属于未定义行为视频文件本身不能直接喂进本空间`video/*` 返回
`ErrModalityUnsupported`必须由上层先抽帧
## 四、验证
```bash
# Go 侧ONNX 路径(模型目录缺失时自动 skip
QWEN_ONNX_MODEL_DIR=/home/newqqagent/models/qwen3-vl-embed-multimodal-onnx \
go test -tags onnxruntime ./internal/memory/qwen/ -v
# 排除二进制交付问题的替代:先单独验证模型与 CSV 无关的 ONNX 图
go vet -tags onnxruntime ./...
```
Go 测试覆盖冻结参考向量文本/图像各 12 )、同输入确定性不同输入敏感性
图像与文本向量必须不同以及音频/视频必须返回 `ErrModalityUnsupported`
冻结参考向量由导出脚本写入**产物目录本身**`<out>/qwen_reference.json`
来源可追溯同一脚本既产出模型也产出这个模型对固定输入应有的输出」。
重新导出后若参考值变化说明权重或图结构变了必须显式更新参考而不是放宽阈值
> **参考向量是 L2 归一化后的值。** ONNX 图返回的是 final norm 之后的原始
> last hidden量级约 100而 Go 侧 `VectorizeDense` / `EmbedImageDense`
> 返回归一化向量。写参考时忘归一化Go 测试会全线不匹配,而现象看起来
> 像“模型不对”,实际只是两边对“向量”的定义不同。
验证既有产物不重新导出
```bash
python3 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py --verify-only --model-dir <model> \
--out /home/newqqagent/models/qwen3-vl-embed-multimodal-onnx
```
脚本会顺便把归一化后的参考向量写入该目录
### 与现有部署产物的等价性
本仓库脚本对同一源模型导出时`TokenEmbedding.onnx` `Transformer.onnx`
线上在用的产物**逐字节相同**sha256 一致`Vision.onnx` 差异仅在打包形式
旧产物把权重量到外部 `Vision.onnx.data`新脚本内联在图里两者数值等价
注意这会带来一个**操作性**差异Go 的结构指纹`computeFingerprint`
`*.onnx.data` 的文件名与大小算在内因此外部权重版 内联版互换会让
fingerprint 变化从而触发一次全量向量重算重算不会**算错**数值等价
只是白花一次 CPU若不想触发就保持产物打包形式不变
## 五、资源成本
- 产物磁盘约 8 GB导出过程峰值内存约 1012 GBFP32 加载)。
- 单次 CPU 推理文本约几十毫秒量级图像2304 patch 24 层视觉塔 + 28 层语言模型
明显更重因此入库时不阻塞对话 `reembedStaleMedia` 在启动时并发迁移
ONNX 路径 4 worker)。
- fingerprint 由三段图 + `embed_config.json` + 外部权重文件名/大小共同决定
换模型或重新导出都会让它变化从而触发历史向量重算——这是预期行为
## 视频:当前状态(未完成,不得当作已验证)
**视觉侧**`Vision_g2/g3/g4.onnx` 已导出且每一档都与完整 PyTorch 模型逐档对过
`cos` 分别为 1.000000119 / 1.000000119 / 1.000000000覆盖度断言通过)。
**Go 侧模板** HuggingFace processor 产出**不相等**因此冻结回归
`TestEmbedderVideoMatchesONNXReference`当前**显式跳过**并注明原因不算通过
已定位的差异processor 会按时间组插入字面时间戳文本 token 实测
```
<|vision_start|> <0.0 seconds> <|vision_start|> {576×<|video_pad|>} <|vision_end|>
<1.0 seconds> <|vision_start|> {576×<|video_pad|>} <|vision_end|>
```
Go 侧只生成 `<|vision_start|>{G×576 pads}<|vision_end|>`同一输入下
Python `seq=1190`1152 视觉 + **38** 文本Go 侧只有 **22** 个文本 token
注意两点
- 时间戳文本**也占用 M-RoPE 位置**所以 `TestVideoModelInputMRope` 的自洽断言
通过**不能**证明与官方实现一致它是拿自己算的序列验自己算的位置)。
- 修复位置在 provider 内部模型专属模板本就属于 provider不是核心
另外公共 provider 契约把 `Data+MIME` 交给 provider 自行解码 provider
没有视频解码器Go 标准库不含 H.264/MP4因此 `Info().Modalities` **不声明 video**
`Embed(video)` 返回 `ErrUnsupportedModality`视频走 provider 自己的
`EmbedVideoDense`接收已解码帧)。待核心有了对 provider 不透明的多帧容器后
再把视频纳入公共契约

3
go.mod
View File

@ -18,6 +18,7 @@ require (
github.com/charmbracelet/bubbletea v1.3.10
github.com/charmbracelet/lipgloss v1.1.0
golang.org/x/sys v0.38.0
golang.org/x/text v0.3.8
)
require (
@ -40,8 +41,6 @@ require (
github.com/muesli/termenv v0.16.0 // indirect
github.com/rivo/uniseg v0.4.7 // indirect
github.com/xo/terminfo v0.0.0-20220910002029-abceb7e1c41e // indirect
golang.org/x/text v0.3.8 // indirect
)
replace gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk => ./third_party/homeagent-sdk

View File

@ -17,6 +17,7 @@ import (
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/social"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/text"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/plugin"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/tracker"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/pkg/types"
@ -51,16 +52,10 @@ type Agent struct {
// 文本记忆(原始对话日志)
textMem *text.Memory
// 媒体存储(内容寻址):对话里出现的图片/音频按 sha256 落盘去重
// L0/L2/L3 只记 digest。为 nil 时全部媒体接线静默跳过——
// 它是记忆增强而非对话必需品,缺了不该让对话失败
// 媒体存储(内容寻址):对话里出现的图片/音频按 sha256 落盘去重
// 它是记忆块的内容存储,不单独做生命周期管理:块的创建/迁移/删除
// 由记忆系统本身决定。为 nil 时全部媒体接线静默跳过
mediaStore *media.Store
// mediaGCInterval 为 0 时不跑 GC 循环(容量上限就仅在手动调 GC 时生效)。
mediaGCInterval time.Duration
// mediaGCMinAge 保护新入库媒体:刚 Put 还没来得及 AddRef 的项引用计数也是 0。
mediaGCMinAge time.Duration
// mediaDescribe 控制是否跑后台描述循环(要消耗视觉模型配额)。
mediaDescribe bool
// 人格设定
personality *agentPkg.Personality
@ -95,10 +90,17 @@ type Agent struct {
selfInputCh chan selfInputMsg
// 子任务异步执行
childMu sync.Mutex
childNextID int64
childResults map[string]string
childRunning map[string]bool // 运行中的子任务child_result 查询时区分'运行中'与'不存在'
childMu sync.Mutex
childNextID int64
// childTasks 记录子任务状态:运行中 / 结果 / 是否已交付。
//
// 为什么保留结果而不是“读到即删”:完成通知会写进持久上下文
// formatMergedTimeline 每轮都重新注入),模型之后还会再查。若读到即删,
// 第二次查询就得到“不存在或已过期”这个**永久失败信号**——模型据此认为
// 任务未完成,会无限重试/汇报(实测单轮 35 次工具调用、持续 514 秒)。
childTasks map[string]*childTaskState
// childSeq 给完成的任务排个序,用于有界淘汰。
childSeq int64
// 高优先级打断通道interceptLoop 注入process() 在工具循环轮次间非阻塞读取
interceptCh chan *agentIO.InputEvent
@ -144,6 +146,13 @@ type Agent struct {
// 词嵌入模型,用于实体语义相似度计算
embedder *memory.StaticEmbedder
// multimodalSpace 是统一多模态向量空间(可选)。实现可以是内嵌 ONNX
// 也可以是外部 API 客户端;两者共享同一套 L0/L2/L3 向量缓存与检索基础设施。
multimodalSpace vector.MultimodalEmbedder
// fusionCfg 控制文本路与视觉路的跨模态融合权重,可按模型实测结果配置。
fusionCfg CrossModalFusionConfig
// 技能索引提供者:由 skillmgr 插件实现,向 system prompt 注入轻量技能索引
skillIndex SkillIndexProvider
}
@ -171,9 +180,8 @@ type AgentConfig struct {
SocialStore *social.SocialStore
TextMemory *text.Memory
MediaStore *media.Store
MediaGCInterval time.Duration
MediaGCMinAge time.Duration
MediaDescribe bool
MultimodalSpace vector.MultimodalEmbedder
FusionCfg CrossModalFusionConfig // 跨模态融合权重;零值用默认
Personality *agentPkg.Personality
PluginReg *plugin.Registry
PluginDir string
@ -217,8 +225,7 @@ func New(cfg AgentConfig) *Agent {
embedder = memory.NewStaticEmbedder(strings.Split(cfg.EmbeddingModelPath, ",")...)
}
if cfg.DocStore != nil {
cfg.DocStore.SetVectorizer(embedder)
cfg.DocStore.ReindexWithVectorizer(embedder)
// TF-IDF 内置为 fallback无需外部注入
}
if cfg.Knowledge != nil {
cfg.Knowledge.SetVectorizer(embedder)
@ -232,12 +239,16 @@ func New(cfg AgentConfig) *Agent {
if cfg.IO != nil {
rc.SetChannelDefLookup(cfg.IO.GetInputChannelDef)
}
// 必须把媒体存储也注给 RelevanceContextL0→L2 归档Prune
// rc.transferMediaRefs 把引用从 context owner 转给 document owner
// 漏了这一行的后果是静默的rc.mediaStore 为 nil 时转移直接 return
// 而携带引用的 ContextEvent 已被归档删除 → 引用永久悬空在
// context owner 上、计数永不归零 → 对应 blob 永远不会被 GC 回收。
rc.SetMediaStore(cfg.MediaStore)
// 注入稠密多模态向量空间可选配置后文档检索、L0 相关性裁剪、
// 跨模态检索全部共享同一向量空间,取代稀疏 fastText 语义路
// 未配置时退化到 TF-IDF/fastText 稀疏检索,保持既有行为。
if cfg.MultimodalSpace != nil && cfg.MultimodalSpace.Loaded() {
rc.SetDenseSpace(cfg.MultimodalSpace)
if cfg.DocStore != nil {
cfg.DocStore.SetDenseSpace(cfg.MultimodalSpace)
cfg.DocStore.BuildDenseIndex(cfg.MultimodalSpace)
}
}
return &Agent{
id: cfg.ID,
@ -257,9 +268,6 @@ func New(cfg AgentConfig) *Agent {
social: cfg.SocialStore,
textMem: cfg.TextMemory,
mediaStore: cfg.MediaStore,
mediaGCInterval: cfg.MediaGCInterval,
mediaGCMinAge: cfg.MediaGCMinAge,
mediaDescribe: cfg.MediaDescribe,
personality: cfg.Personality,
pluginReg: cfg.PluginReg,
pluginDir: cfg.PluginDir,
@ -272,13 +280,14 @@ func New(cfg AgentConfig) *Agent {
skillIndex: cfg.SkillIndexProvider,
eventBus: cfg.EventBus,
selfInputCh: make(chan selfInputMsg, 64),
childResults: make(map[string]string),
childRunning: make(map[string]bool),
childTasks: make(map[string]*childTaskState),
interceptCh: make(chan *agentIO.InputEvent, 64),
pluginHealth: newPluginHealthTracker(),
thinkingEnabled: cfg.ThinkingEnabled,
inputCfg: cfg.InputProcessing,
embedder: embedder,
multimodalSpace: cfg.MultimodalSpace,
fusionCfg: cfg.FusionCfg,
noMergeMarkers: make(map[string]int),
lastInput: make(map[string]time.Time),
}
@ -294,8 +303,8 @@ func (a *Agent) Start() {
go a.archiveLoop()
go a.mergeLoop()
go a.reviewLoop()
go a.mediaGCLoop()
go a.mediaDescribeLoop()
a.reembedStaleMedia()
a.migrateLegacyGraphMedia()
log.Printf("[agent] %s started, waiting for IO interrupts", a.id)
}

View File

@ -15,14 +15,14 @@ type mockOutputDevice struct {
toolFn func(string, map[string]interface{}) (interface{}, error)
}
func (d *mockOutputDevice) Name() string { return d.name }
func (d *mockOutputDevice) Type() agentIO.DeviceType { return agentIO.DeviceOutput }
func (d *mockOutputDevice) Description() string { return "mock " + d.name }
func (d *mockOutputDevice) Tools() []agentIO.ToolDef { return d.tools }
func (d *mockOutputDevice) Start() error { return nil }
func (d *mockOutputDevice) Stop() error { return nil }
func (d *mockOutputDevice) Name() string { return d.name }
func (d *mockOutputDevice) Type() agentIO.DeviceType { return agentIO.DeviceOutput }
func (d *mockOutputDevice) Description() string { return "mock " + d.name }
func (d *mockOutputDevice) Tools() []agentIO.ToolDef { return d.tools }
func (d *mockOutputDevice) Start() error { return nil }
func (d *mockOutputDevice) Stop() error { return nil }
func (d *mockOutputDevice) OutputCapabilities() agentIO.OutputCapability { return d.caps }
func (d *mockOutputDevice) ChannelDef() agentIO.ChannelDef { return agentIO.ChannelDef{} }
func (d *mockOutputDevice) ChannelDef() agentIO.ChannelDef { return agentIO.ChannelDef{} }
func (d *mockOutputDevice) Execute(tool string, args map[string]interface{}) (interface{}, error) {
if d.toolFn != nil {
return d.toolFn(tool, args)
@ -67,8 +67,8 @@ func TestExecuteOutputSendTool(t *testing.T) {
"type": "text",
}}
result := a.executeOutputSendTool(tc)
if !strings.Contains(result, "screen") {
t.Errorf("unexpected result: %s", result)
if result != "ok" {
t.Errorf("expected ok, got: %s", result)
}
}

View File

@ -3,7 +3,6 @@ package core
import (
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"os"
"path/filepath"
"sort"
@ -13,7 +12,6 @@ import (
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
sdk "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/sdk"
)
@ -24,9 +22,8 @@ type ToolResultItem struct {
}
type ContextEvent struct {
// ID 是事件的稳定标识媒体引用media_refs.owner_id挂在它上面
// ID 是事件的稳定标识。惰性生成:只有真的要挂媒体块时才赋值
//
// 惰性生成:只有真的要挂媒体时才赋值(见 bindEventMedia
// 全量生成会让每条事件都多一个字段进 context.json而绝大多数对话没有媒体。
// omitempty 保证存量 context.json 读回来时该字段为空,不影响任何既有行为。
ID string `json:"id,omitempty"`
@ -36,13 +33,12 @@ type ContextEvent struct {
Response string `json:"response,omitempty"`
ToolsUsed []string `json:"tools_used,omitempty"`
ToolResults []ToolResultItem `json:"tool_results,omitempty"`
// Media 是本轮对话涉及的媒体 digestsha256 十六进制)。
//
// 存 digest 而不存路径:路径会失效(/tmp 探针图、下载缓存、别的进程的
// 临时产物digest 是内容本身的身份,配合 internal/memory/media 的 CAS
// 永远能取回原始字节——只要它还没被容量 GC 淘汰。
Media []string `json:"media,omitempty"`
Vector vector.Vector `json:"-"`
// --- 原生多模态记忆 ---
// 一等记忆块:块本身随事件在层间迁移,身份不变,不建引用计数。
Blocks []memory.MemoryBlock `json:"blocks,omitempty"` // 一等记忆块text/image/video/audio
Vector vector.Vector `json:"-"` // 稀疏词向量TF-IDF/fastText 空间)
DenseVec []float64 `json:"-"` // 稠密多模态向量(与媒体/文档共享空间)
DenseFP string `json:"-"` // DenseVec 所属统一空间指纹(缓存字段,不持久化)
}
const contextFlushInterval = 5 * time.Second
@ -51,46 +47,12 @@ type RelevanceContext struct {
mu sync.Mutex
events []*ContextEvent
embedder *memory.StaticEmbedder
denseSpace vector.MultimodalEmbedder
savePath string
saveTimer *time.Timer
dirty bool
toolDefLookup func(name string) *sdk.ToolDef
channelDefLookup func(name string) (sdk.ChannelDef, bool)
// mediaStore 只用于 Prune 时把媒体引用从事件转给归档文档。
// 为 nil 时引用转移静默跳过(媒体存储未启用)。
mediaStore *media.Store
}
// SetMediaStore 注入媒体存储,供 L0→L2 归档时转移媒体引用。
func (c *RelevanceContext) SetMediaStore(s *media.Store) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
c.mediaStore = s
}
// transferMediaRefs 把被归档事件的媒体引用转给目标文档(调用方已持 c.mu
//
// 先挂后销:若反序,引用计数会瞬时归零,此时若后台 GC 正在跑
// 就会把仍被记忆引用的内容当孤儿清掉。
func (c *RelevanceContext) transferMediaRefs(archive []scoredEvent, docID string) {
if c.mediaStore == nil || docID == "" {
return
}
for _, s := range archive {
evt := s.event
if evt == nil || evt.ID == "" || len(evt.Media) == 0 {
continue
}
for _, d := range evt.Media {
if err := c.mediaStore.AddRef(d, media.OwnerDocument, docID); err != nil {
log.Printf("[media] 归档转移 AddRef 失败 (%s → doc %s): %v", shortDigest(d), docID, err)
}
}
if _, err := c.mediaStore.DropOwner(media.OwnerContext, evt.ID); err != nil {
log.Printf("[media] 归档转移 DropOwner 失败 (evt %s): %v", evt.ID, err)
}
}
}
func NewRelevanceContext(savePath string, embedder *memory.StaticEmbedder) *RelevanceContext {
@ -104,6 +66,14 @@ func NewRelevanceContext(savePath string, embedder *memory.StaticEmbedder) *Rele
return rc
}
// SetDenseSpace 注入稠密多模态向量空间。配置后 L0 相关性裁剪可用稠密向量
// 余弦(与媒体检索、文档检索共享同一空间),未配置时退化到稀疏词向量。
func (c *RelevanceContext) SetDenseSpace(ds vector.MultimodalEmbedder) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
c.denseSpace = ds
}
func (c *RelevanceContext) SetToolDefLookup(fn func(name string) *sdk.ToolDef) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
@ -126,7 +96,7 @@ func (c *RelevanceContext) load() {
return
}
for _, evt := range events {
evt.Vector = c.computeVector(evt)
c.computeVector(evt)
}
c.events = events
}
@ -225,12 +195,32 @@ func (c *RelevanceContext) channelCleanerForDoc() document.ChannelCleaner {
}
}
func (c *RelevanceContext) computeVector(evt *ContextEvent) vector.Vector {
func (c *RelevanceContext) computeVector(evt *ContextEvent) {
text := textForVector(evt, c.toolDefLookup, c.channelDefLookup)
if text == "" {
return nil
// 稀疏向量始终计算TF-IDF/fastText退化时仍可用
if text != "" {
evt.Vector = c.embedder.Vectorize(text)
}
// 稠密向量:文本向量 ⊕ 本事件持有的一等记忆块媒体向量(同一统一空间)。
// 只有媒体的输入(无文本)也要有可比较的坐标,因此不再按 text=="" 提前返回。
if c.denseSpace != nil && c.denseSpace.Loaded() {
fp := c.denseSpace.Fingerprint()
var parts [][]float64
if text != "" {
if dv, err := c.denseSpace.VectorizeDense(text); err == nil && len(dv) > 0 {
parts = append(parts, dv)
}
}
for _, b := range evt.Blocks {
// 只融合同指纹的块向量:另一套坐标系的向量混进来会算出
// 两边都不像的方向。
if len(b.Vector) > 0 && b.Fingerprint == fp {
parts = append(parts, b.Vector)
}
}
evt.DenseVec = vector.FuseVectors(parts...)
evt.DenseFP = fp
}
return c.embedder.Vectorize(text)
}
func (c *RelevanceContext) Save() error {
@ -251,7 +241,7 @@ func (c *RelevanceContext) Append(evt ContextEvent) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
evt.Vector = c.computeVector(&evt)
c.computeVector(&evt)
c.events = append(c.events, &evt)
c.save()
@ -261,7 +251,7 @@ func (c *RelevanceContext) InsertByTimestamp(evt ContextEvent) {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
evt.Vector = c.computeVector(&evt)
c.computeVector(&evt)
idx := sort.Search(len(c.events), func(i int) bool {
return c.events[i].Timestamp.After(evt.Timestamp)
@ -307,8 +297,7 @@ func (c *RelevanceContext) flush() {
// scoredEvent 是 Prune 里按相关度排序的事件。
//
// 提为包级类型(原先是 Prune 内的局部类型transferMediaRefs 需要
// 把待归档列表传进去,局部类型无法出现在方法签名上。
// 提为包级类型Prune 需要把待归档列表传给后续处理。
type scoredEvent struct {
event *ContextEvent
score float64
@ -334,11 +323,29 @@ func (c *RelevanceContext) Prune(currentInput string, topK int, docStore *docume
return 0
}
// 优先使用稠密向量余弦(与媒体/文档共享空间);退化到稀疏词向量。
var queryDense []float64
useDense := false
queryFP := ""
if c.denseSpace != nil && c.denseSpace.Loaded() {
if dv, err := c.denseSpace.VectorizeDense(currentInput); err == nil {
queryDense = dv
queryFP = c.denseSpace.Fingerprint()
useDense = true
}
}
queryVec := c.embedder.VectorizeClean(currentInput)
scoredEvents := make([]scoredEvent, len(candidates))
for i, evt := range candidates {
score := vector.CosineSimilarity(queryVec, evt.Vector)
var score float64
// 只在同一统一空间内比稠密余弦:换了模型/维度后旧事件的向量
// 属于另一个坐标系,拿来比会得到无意义的分数。
if useDense && evt.DenseFP == queryFP && len(evt.DenseVec) == len(queryDense) {
score = vector.DenseCosine(queryDense, evt.DenseVec)
} else {
score = vector.CosineSimilarity(queryVec, evt.Vector)
}
scoredEvents[i] = scoredEvent{event: evt, score: score, idx: i}
}
@ -376,16 +383,20 @@ func (c *RelevanceContext) Prune(currentInput string, topK int, docStore *docume
Content: s.event.Input,
Response: s.event.Response,
ToolResults: convertToolResults(s.event.ToolResults),
Blocks: append([]memory.MemoryBlock(nil), s.event.Blocks...),
}
}
doc, err := docStore.ContextToDoc("context_archived", entries, c.embedder, nil, c.toolOutputClean, c.channelCleanerForDoc())
if err == nil && doc != nil {
archived = len(entries)
// 媒体引用随事件一起从 L0 转到 L2先把引用挂到归档文档上
// 再注销原事件的引用。顺序不能反——先销后挂会让引用计数
// 瞬时归零,若此时 GC 正在跑(后台任务)就会把仍被记忆引用的
// 内容当孤儿清掉。
c.transferMediaRefs(archive, doc.ID)
// 一等记忆块的迁移:块随归档事件离开 L0、进入 L2。
// 迁移的是块本身ID 不变、只换持有层),不是复制也不是保活引用;
// 因此归档后清空源事件的块,确保同一块不同时留在两层。
for _, s := range archive {
if s.event != nil {
s.event.Blocks = nil
}
}
}
}
@ -428,6 +439,18 @@ func (c *RelevanceContext) Recent(n int) []ContextEvent {
return result
}
// Blocks 返回当前上下文持有的一等记忆块(供跨层存活判定)。
// 迁移后源事件已被清空,因此这里只会拿到真正属于 L0 的块。
func (c *RelevanceContext) Blocks() []memory.MemoryBlock {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
var out []memory.MemoryBlock
for _, e := range c.events {
out = append(out, e.Blocks...)
}
return out
}
func (c *RelevanceContext) Len() int {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()

View File

@ -0,0 +1,268 @@
package core
import (
"fmt"
"log"
"sort"
"strings"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
)
// CrossModalHit 是跨模态检索融合后的一条候选。
//
// 统一的检索单元是记忆块而非 CAS 全库:媒体在 L0/L2/L3 都由层容器持有,
// 只有仍被某层记忆块持有的媒体才可召回。Doc 是 L2 文档Media 是该块携带的
// 原生媒体坐标。两路分数尺度不同,融合前各自归一化,见 fuseCrossModal。
type CrossModalHit struct {
Doc *document.Doc // 文本路命中的文档;视觉路命中时为 nil
Media *media.Item // 视觉路命中的媒体;文本路命中时也可能带关联媒体
MediaScore float64 // 视觉路原始 cosine无则 0
DocScore float64 // 文本路原始 cosine无则 0
Fused float64 // 归一化加权融合分,供最终排序
// 该媒体同时被两路命中(文本路经文档关联、视觉路直接命中)时,
// DoubleHit=true —— 双信号确认,应排在只被一路命中的候选之前。
DoubleHit bool
}
// CrossModalFusionConfig 控制文本路与视觉路的融合行为。
// 默认各路权重 0.5,双命中加权 0.15;不同模型/场景可按实测调整。
type CrossModalFusionConfig struct {
WeightText float64 // 文本路融合权重(默认 0.5
WeightVisual float64 // 视觉路融合权重(默认 0.5
DoubleHitBonus float64 // 双命中额外加分(默认 0.15
MinMaxEps float64 // min-max 归一化除零保护(默认 1e-12
}
var defaultFusionConfig = CrossModalFusionConfig{
WeightText: 0.5,
WeightVisual: 0.5,
DoubleHitBonus: 0.15,
MinMaxEps: 1e-12,
}
func (c CrossModalFusionConfig) textWeight() float64 {
if c.WeightText <= 0 {
return defaultFusionConfig.WeightText
}
return c.WeightText
}
func (c CrossModalFusionConfig) visualWeight() float64 {
if c.WeightVisual <= 0 {
return defaultFusionConfig.WeightVisual
}
return c.WeightVisual
}
func (c CrossModalFusionConfig) doubleHitBonus() float64 {
return c.DoubleHitBonus
}
func (c CrossModalFusionConfig) minMaxEps() float64 {
if c.MinMaxEps <= 0 {
return defaultFusionConfig.MinMaxEps
}
return c.MinMaxEps
}
// retrieveCrossModal 是跨模态并行检索的统一入口。
//
// 策略(两路并行,召回真正最相似的):
// 1. 文本路query 整段文本编码后查文档层Doc.DenseVec 已融合其块的媒体向量),
// 命中文档若持有媒体块,直接带上该块。
// 2. 视觉路query 经多模态模型文本编码 → 与媒体块向量比余弦
// QueryMediaScored覆盖文本向量没写到的视觉内容。
// 3. 融合:两条路候选各自 min-max 归一化到 [0,1],加权求和后降序,取 topK。
// 同一媒体被两路同时命中视为双信号确认,额外加权。
//
// 多模态空间未配置时视觉路为空,退化为纯文本路(等价旧 docStore.Query
func (a *Agent) retrieveCrossModal(query string, topK int, cfg CrossModalFusionConfig) []CrossModalHit {
if topK <= 0 {
topK = 5
}
// 融合前各取 2× 余量,保证融合排序后 topK 仍有足够候选。
per := topK * 2
if per < 8 {
per = 8
}
// ---- 文本路 ----
var textHits []CrossModalHit
if a.docStore != nil {
for _, dh := range a.docStore.QueryScored(query, per) {
hit := CrossModalHit{Doc: dh.Doc, DocScore: dh.Score}
// 命中文档若持有一等记忆块,把首个媒体块一并带上。
if a.mediaStore != nil && len(dh.Doc.Blocks) > 0 {
if it, err := a.mediaStore.Stat(dh.Doc.Blocks[0].PayloadDigest); err == nil {
hit.Media = it
}
}
textHits = append(textHits, hit)
}
}
// ---- 视觉路(多模态文本编码 → 当前记忆层持有的媒体块)----
var visualHits []CrossModalHit
if a.multimodalSpace != nil && a.multimodalSpace.Loaded() && a.mediaStore != nil {
qv, err := a.multimodalSpace.VectorizeDense(query)
if err != nil {
log.Printf("[crossmodal] 多模态文本编码失败: %v", err)
} else if mh, err := a.mediaStore.QueryMediaScored(qv, a.multimodalSpace.Fingerprint(), per); err != nil {
log.Printf("[crossmodal] 媒体记忆检索失败: %v", err)
} else {
// 只有仍被某层记忆块持有的媒体才可召回CAS 是全库字节存储,
// 直接拿它的检索结果会把已无处可归的内容也从记忆里翻出来。
held := a.heldMediaDigests()
for _, h := range mh {
if h.Item == nil || !held[h.Item.Digest] {
continue
}
visualHits = append(visualHits, CrossModalHit{
Media: h.Item, MediaScore: h.Score,
})
}
}
}
return fuseCrossModal(textHits, visualHits, topK, cfg)
}
// fuseCrossModal 把文本路与视觉路候选按各自归一化分融合排序。
//
// 归一化模板:两路分数尺度不可直接相加,先各自在路内 min-max 到 [0,1]
//
// norm(x) = (x - min) / (max - min)max==min 时置 1
//
// 再加权求和fused = wText·normText + wVisual·normVisual。同一媒体两路都命中
// (经文档关联 + 视觉直接)时 DoubleHit在加权分上再加双信号确认分。
// 权重通过 CrossModalFusionConfig 按场景配置,不同模型/版本可按实测调整。
func fuseCrossModal(textHits, visualHits []CrossModalHit, topK int, cfg CrossModalFusionConfig) []CrossModalHit {
norm := func(hits []CrossModalHit, pick func(CrossModalHit) float64) []float64 {
out := make([]float64, len(hits))
if len(hits) == 0 {
return out
}
maxV, minV := pick(hits[0]), pick(hits[0])
for _, h := range hits[1:] {
v := pick(h)
if v > maxV {
maxV = v
}
if v < minV {
minV = v
}
}
for i, h := range hits {
v := pick(h)
if maxV-minV < cfg.minMaxEps() {
out[i] = 1
continue
}
out[i] = (v - minV) / (maxV - minV)
}
return out
}
textN := norm(textHits, func(h CrossModalHit) float64 { return h.DocScore })
visualN := norm(visualHits, func(h CrossModalHit) float64 { return h.MediaScore })
byKey := make(map[string]*CrossModalHit)
var keys []string
key := func(h CrossModalHit) string {
if h.Doc != nil {
return "doc:" + h.Doc.ID
}
if h.Media != nil {
return "media:" + h.Media.Digest
}
return ""
}
// 先并入视觉路(视觉媒体是独立实体)
for i, h := range visualHits {
k := key(h)
if k == "" {
continue
}
clone := h
clone.Fused = cfg.visualWeight() * visualN[i]
byKey[k] = &clone
keys = append(keys, k)
}
// 再并入文本路:命中的文档是独立实体;带媒体的文档若其媒体 digest
// 已在视觉路(双命中),合并到同一候选并标记 DoubleHit。
for i, h := range textHits {
if h.Doc == nil {
continue
}
if h.Media != nil {
if ex, ok := byKey["media:"+h.Media.Digest]; ok {
ex.DoubleHit = true
ex.Doc = h.Doc
ex.Fused += cfg.textWeight()*textN[i] + cfg.doubleHitBonus()
continue
}
}
k := "doc:" + h.Doc.ID
if ex, ok := byKey[k]; ok {
ex.Doc = h.Doc
ex.DoubleHit = false
ex.Fused += cfg.textWeight() * textN[i]
continue
}
clone := h
clone.Fused = cfg.textWeight() * textN[i]
byKey[k] = &clone
keys = append(keys, k)
}
var merged []CrossModalHit
for _, k := range keys {
if c := byKey[k]; c != nil {
merged = append(merged, *c)
}
}
sort.SliceStable(merged, func(i, j int) bool {
if merged[i].DoubleHit != merged[j].DoubleHit {
return merged[i].DoubleHit
}
return merged[i].Fused > merged[j].Fused
})
if len(merged) > topK {
merged = merged[:topK]
}
return merged
}
// crossModalMarkdown 把融合候选渲染成注入上下文的文本。
// 文档行给出摘要;媒体行只给 MIME + 短 digest不再有生成的描述
func (a *Agent) crossModalMarkdown(hits []CrossModalHit) string {
if len(hits) == 0 {
return ""
}
var lines []string
for i, h := range hits {
marker := ""
switch {
case h.DoubleHit:
marker = "(图文双命中)"
case h.Doc != nil:
marker = "(文本命中)"
case h.Media != nil:
marker = "(视觉命中)"
}
parts := []string{fmt.Sprintf("[%d]", i+1)}
if h.Doc != nil {
parts = append(parts, h.Doc.Summary)
if h.Doc.Source != "" {
parts = append(parts, fmt.Sprintf("(来源:%s)", h.Doc.Source))
}
}
if h.Media != nil {
if line := mediaLabel(h.Media); line != "" {
parts = append(parts, line)
}
}
parts = append(parts, fmt.Sprintf("相关度:%.2f%s", h.Fused, marker))
lines = append(lines, strings.Join(parts, " "))
}
return "【跨模态相关记忆】\n" + strings.Join(lines, "\n")
}

View File

@ -10,7 +10,6 @@ import (
agentIO "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/io"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/nlp"
)
@ -184,7 +183,7 @@ func (a *Agent) archiveColdDocs() {
if len(triples) == 0 {
continue
}
ec, rc, mediaBound, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, string(a.id)+"_doc_archival", 0)
ec, rc, blocks, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, string(a.id)+"_doc_archival", 0, doc.Blocks)
if err != nil {
log.Printf("[agent] doc→graph archival error: %v", err)
continue
@ -203,64 +202,22 @@ func (a *Agent) archiveColdDocs() {
"(三元组 %d 条全被实体名校验拒绝)", doc.ID, len(triples))
continue
}
log.Printf("[agent] doc→graph: %s → %d entities, %d relations", doc.ID, ec, rc)
log.Printf("[agent] doc→graph: %s → %d entities, %d relations, %d blocks", doc.ID, ec, rc, blocks)
// 先销媒体引用再删文档:文档一旦从 docStore 消失,就再没有任何
// 东西能告诉我们它曾经引用过哪些 digestmedia_refs 里那条记录
// 就永久悬空、引用计数永不归零,导致 blob 永远不会被 GC 回收。
//
// 但只有在引用**确实**转移到 graph_sentence 之后才能释放:
// 图库里没有任何句子承载这些 digest 时释放旧引用,计数归零,
// GC 会把内容当孤儿删掉。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。
refs, refErr := a.docMediaRefs(doc.ID)
switch {
case refErr != nil:
log.Printf("[media] 查文档 %s 的媒体引用失败,保守不释放: %v", doc.ID, refErr)
case len(refs) == 0:
// 该文档本就没有媒体引用,无需释放。
case mediaBound == 0:
log.Printf("[media] 文档 %s 有 %d 个媒体引用但图库一个都没绑上,"+
"保留引用以免 GC 删除内容(句子正文里可能没有可反解的短 digest",
doc.ID, len(refs))
default:
a.releaseDocMedia(doc.ID)
// 文档持有的一等块写入 L3并以 document --contains--> block 边关联;
// 块 ID 原样保留(迁移而非重建)。块迁走后删除文档即完成迁移。
if len(doc.Blocks) > 0 {
if bound := a.linkBlocksToDocument(doc.ID, doc.Blocks); bound != len(doc.Blocks) {
log.Printf("[agent] doc→graph: %s 块迁移不完整 (%d/%d),保留文档待下轮重试",
doc.ID, bound, len(doc.Blocks))
continue
}
}
a.docStore.Remove(doc.ID)
}
}
}
// docMediaRefs 返回文档当前持有的媒体引用nil store 时为空)。
//
// 单独取出来是为了让归档路径能在释放前先确认「有没有东西要释放」——
// 没有引用时不必打日志,有引用但没绑上图库时必须保留。
func (a *Agent) docMediaRefs(docID string) ([]string, error) {
if a.mediaStore == nil || docID == "" {
return nil, nil
}
return a.mediaStore.Refs(media.OwnerDocument, docID)
}
// releaseDocMedia 注销文档持有的全部媒体引用。
//
// L2→L3 这一跳不再转移引用而是直接释放,因为图库存的是从描述
// 文本里抽出的实体与关系,不再持有字节。媒体本身此时已完成使命:
// 描述已经进了图库blob 可以交给容量 GC 决定去留。
func (a *Agent) releaseDocMedia(docID string) {
if a.mediaStore == nil || docID == "" {
return
}
n, err := a.mediaStore.DropOwner(media.OwnerDocument, docID)
if err != nil {
log.Printf("[media] 文档归档释放引用失败 (doc %s): %v", docID, err)
return
}
if n > 0 {
log.Printf("[media] 文档 %s 入图库,释放 %d 个媒体引用(描述已留在图库)", docID, n)
}
}
// ──────────────────────────────────────────────
// 实体合并检测GraphDB → LLM 裁决
// ──────────────────────────────────────────────
@ -480,14 +437,9 @@ func docToTriples(doc *document.Doc, embedder nlp.Vectorizer) []memory.Triple {
})
}
// 媒体三元组:确定性产出,先于 NLP 提取。
//
// 媒体入 L3 曾完全依赖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」这类语法碎片,
// obj 仅 1 字被 validEntityName 拒掉,整条媒体记忆就进不了图库
//(阶段性表现是"时好时坏",取决于提取器运气)。媒体自身的
// digest / mime / 描述都是确定的,直接建三元组而不经提取器。
triples = append(triples, mediaTriplesFromText(doc.Content)...)
// 媒体不再参与三元组:它作为一等块由 linkBlocksToDocument
// 写入 L3 并以 document --contains--> block 边关联,
// 不经过文本描述与 NLP 提取器。
// NLP 通用提取
e := nlp.NewExtractor(nil)

View File

@ -400,7 +400,7 @@ func (a *Agent) processInput(evt *agentIO.InputEvent) {
}
a.publishEvent(events.EventRawInput, rawPayload)
archived := a.context.Prune(cleanInput, a.maxContextSize-1, a.docStore)
archived := a.pruneOnInput(evt, cleanInput)
if archived > 0 {
log.Printf("[agent] pruned %d low-relevance events to document memory", archived)
}
@ -437,9 +437,6 @@ func (a *Agent) processInput(evt *agentIO.InputEvent) {
ToolResults: toolResults,
}
a.bindEventMedia(&turnEvt, a.drainMediaDigests())
if s := a.mediaSummaryForEvent(turnEvt.Media); s != "" {
turnEvt.Input = turnEvt.Input + "\n" + s
}
a.context.Append(turnEvt)
a.emitResponse(evt, response)
@ -525,3 +522,66 @@ func (a *Agent) drainInterrupts() []string {
}
}
}
// pruneOnInput 按声明的上下文策略裁剪上下文,返回归档的事件数。
//
// 默认**不裁剪**ContextPolicy 必须在注入点payload 的 context_policy
// 或通道定义ChannelDef.ContextPolicy上显式声明为 prune 才会裁剪。
//
// 为什么把无条件裁剪改成需声明:裁剪会把低相关事件归档到文档记忆并从上下文里
// 移走,是破坏性的。此前每条输入都裁一次,于是「谁把上下文裁了」在排查时无从
// 得知;而插件注入的内容也会被不相关的内容挤掉。按来源/注入点声明后,触发条件
// 是可枚举、可审计的。
//
// 查询向量取**清洗后**的输入(通道 Cleaner 的输出),与工具侧同一套语义:
// 原始输入里的 ANSI/base64/JSON 包装会把相关性打分带偏,裁掉本该保留的事件。
func (a *Agent) pruneOnInput(evt *agentIO.InputEvent, cleanInput string) int {
if a.context == nil || !a.pruneDeclared(evt) {
return 0
}
topK := a.maxContextSize - 1
if topK < 1 {
topK = 1
}
return a.context.Prune(cleanInput, topK, a.docStore)
}
// pruneDeclared 判定这次输入是否显式声明了裁剪。
//
// 优先级注入点声明的payload> 通道声明的ChannelDef> 默认不裁剪。
// 注入点是更窄的声明面,同一通道下的不同注入可以有不同意图。
func (a *Agent) pruneDeclared(evt *agentIO.InputEvent) bool {
if p, ok := evt.Payload["context_policy"].(string); ok && p != "" {
return p == pubsdk.ContextPolicyPrune
}
if a.io != nil {
if chDef, ok := a.io.GetInputChannelDef(evt.Source); ok {
return chDef.ContextPolicy == pubsdk.ContextPolicyPrune
}
}
return false
}
// cleanInputFor 解析这条输入在计算层应当使用的清洗文本。
//
// 优先级:注入点声明的 cleanerpayload.cleaner_name引用某个已注册的通道
// cleaner> 按 source 查到的通道 cleaner > 原文。
//
// 声明的 cleaner 名字查不到时**记日志并回退**,而不是静默当没声明:
// 注入是 fire-and-forget 的,插件那边看不到错误;至少要在内核日志里留下
// 「你声明的清洗没生效」的痕迹,否则排查时只能看到「记忆里的内容很脏」。
func (a *Agent) cleanInputFor(evt *agentIO.InputEvent, input string) string {
if a.io == nil {
return input
}
if name, ok := evt.Payload["cleaner_name"].(string); ok && name != "" {
if chDef, ok := a.io.GetInputChannelDef(name); ok && chDef.Cleaner != nil {
return chDef.Cleaner(input)
}
log.Printf("[agent] 注入声明了 cleaner_name=%q 但没有注册过该通道的 Cleaner已回退", name)
}
if chDef, ok := a.io.GetInputChannelDef(evt.Source); ok && chDef.Cleaner != nil {
return chDef.Cleaner(input)
}
return input
}

View File

@ -3,339 +3,151 @@ package core
import (
"fmt"
"log"
"regexp"
"strconv"
"strings"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
)
// L3 图库的媒体引用绑定。
// L3 图库的媒体绑定。
//
// 设计定位(方案 A只做引用不建媒体实体节点
// 图库里的实体与关系全部来自**描述文本**的 NLP 提取——媒体描述经
// mediaSummaryForEvent 进了 L0 事件的 Input随归档进 L2 文档的 Content
// 蒸馏时提取器自然会从描述文字里抽出实体和关系。
// 媒体在 L3 是一等记忆块memory_blocks以结构边与承载它的节点相连
// sentence --contains--> block对话/三元组产生的记忆)
// document --contains--> blockL2 文档归档进 L3
//
// 为何不把媒体本身建成实体节点:节点名只能从描述里取,而描述会被重新生成
// (换个视觉模型、补一次描述,名字就变了),于是同一张图会在图谱上留下
// 多个语义模糊的节点。检索能力靠描述文本已经具备,多这类节点只是噪声。
//
// 那么图库侧还需要什么:**反查**。图库里的句子写着「[image a1b2c3d4e5f6]
// 一张紫蓝红三色带图」,要能从这条句子找回那份字节。这就是
// media_refs 的 graph_sentence owner 的用途,也是这一层唯一要做的事。
// 这里不再有任何 marker 文本、正则反解或"描述文本当索引"的路径:
// 媒体只按自己的统一空间向量被检索,图库/文档只记录它的结构归属。
// mediaDigestPattern 匹配事件摘要里的媒体标记 [<mime或kind> <短digest>]
// migrateLegacyGraphMedia 把 marker 反解出来的旧媒体实体迁移成原生一等块
//
// 与 mediaSummaryForEvent 的输出格式对应。短 digest 是 12 位十六进制
// shortDigest 的截断长度),这里放宽到 8-64 位以容忍将来调整截断长度,
// 以及有人手写了完整 digest 的情况
var mediaDigestPattern = regexp.MustCompile(`\[[^\[\]]*?\b([0-9a-f]{8,64})\]`)
// mediaMarkerPattern 完整拆解一条媒体标记及其后跟的描述,
// 捕获组依次为标签mime 或 kind、短 digest、该行剩余的描述文本。
//
// 与 mediaSummaryForEvent 的输出格式严格对应:
//
// [image/png a1b2c3d4e5f6] 一张紫蓝红三色带图
//
// 描述取到行尾而非贪婪到底:一条事件可能挂多个媒体,各占一行。
var mediaMarkerPattern = regexp.MustCompile(`\[([^\[\]\s]+)\s+([0-9a-f]{8,64})\]([^\n]*)`)
// mediaMarker 是从文档正文里解析出的一条媒体标记。
type mediaMarker struct {
label string // mime 或 kind如 image/png
shortDigest string
description string
raw string // 原始整段,用作三元组的 SentenceText
}
// parseMediaMarkers 从文本里解析全部媒体标记。
//
// 为何需要它而不只是 extractMediaDigests媒体入 L3 曾完全依赖 NLP 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」这种语法碎片obj 仅 1 字被 validEntityName 拒掉,
// 于是整条媒体记忆进不了图库。而媒体自身的信息digest / mime / 描述)
// 是确定的,不该受提取器运气支配。
func parseMediaMarkers(text string) []mediaMarker {
if text == "" {
return nil
// 旧数据里媒体是 type=Media 的普通实体(「图片 a1b2c3d4e5f6」
// 靠生成的描述文本当索引。迁移后它变成真正的记忆块,以
// sentence --contains--> block 结构边挂回原句子,旧实体与描述关系删除
// 迁移幂等(实体处理完即删除),因此在每个 Agent 启动时跑一次是安全的。
func (a *Agent) migrateLegacyGraphMedia() {
if a.memory == nil || a.mediaStore == nil {
return
}
ms := mediaMarkerPattern.FindAllStringSubmatch(text, -1)
if len(ms) == 0 {
return nil
}
seen := make(map[string]bool, len(ms))
var out []mediaMarker
for _, m := range ms {
d := m[2]
if seen[d] {
continue
blocks, entities, err := a.memory.MigrateLegacyMediaEntities(func(short string) (memory.MemoryBlock, bool) {
full, err := a.mediaStore.ResolvePrefix(short)
if err != nil {
return memory.MemoryBlock{}, false
}
seen[d] = true
out = append(out, mediaMarker{
label: m[1],
shortDigest: d,
description: strings.TrimSpace(m[3]),
raw: strings.TrimSpace(m[0]),
})
return a.blockFromDigest(full)
})
if err != nil {
log.Printf("[media] 旧媒体实体迁移失败(下轮重试): %v", err)
return
}
if blocks > 0 || entities > 0 {
log.Printf("[media] 旧媒体实体迁移完成: 新建 %d 个原生块,删除 %d 个描述式实体", blocks, entities)
}
return out
}
// mediaEntityName 是媒体在图库里的实体名
//
// 形如「图片 a1b2c3d4e5f6」。刻意用 digest 而非描述文本构成名字:
// 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
// 就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validEntityName 要求 250 字符)。
func mediaEntityName(label, shortDigest string) string {
kind := "媒体"
switch {
case strings.HasPrefix(label, "image"):
kind = "图片"
case strings.HasPrefix(label, "audio"):
kind = "音频"
case strings.HasPrefix(label, "video"):
kind = "视频"
}
return kind + " " + shortDigest
}
// mediaTriplesFromText 为文本里的每条媒体标记产出确定的三元组。
//
// 这是媒体进 L3 的可靠路径:不经过 NLP 提取器,因此不受它对描述性文本
// 提取能力的影响。每条媒体至少产出一条「<媒体实体> -内容-> <描述摘要>」,
// 且 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。
//
// 描述摘要截到 40 字validEntityName 上限 50 字符,留出余量;
// 图谱节点名过长会让可视化和实体合并都难以处理,完整描述留在
// SentenceText 与 media 表里。
func mediaTriplesFromText(text string) []memory.Triple {
markers := parseMediaMarkers(text)
if len(markers) == 0 {
return nil
}
var out []memory.Triple
for _, m := range markers {
name := mediaEntityName(m.label, m.shortDigest)
// 类型三元组恒可产出,不依赖描述是否存在
out = append(out, memory.Triple{
Subject: name,
SubjectType: "Media",
Relation: "类型",
Object: m.label,
ObjectType: "MimeType",
Confidence: 1.0,
SentenceText: m.raw,
})
desc := summarizeForEntity(m.description, 40)
if desc == "" {
continue
}
out = append(out, memory.Triple{
Subject: name,
SubjectType: "Media",
Relation: "内容",
Object: desc,
ObjectType: "Description",
Confidence: 1.0,
SentenceText: m.raw,
})
}
return out
}
// summarizeForEntity 把描述压成可作实体名的短串。
//
// 取首个句子边界之前的内容,再按 rune 截断——直接按字节截会切坏 UTF-8
// 图库里就会出现乱码实体名。空白与 Markdown 强调符号一并清掉,
// 否则「**整体构成**」这类标记会进实体名。
func summarizeForEntity(s string, maxRunes int) string {
s = strings.TrimSpace(s)
if s == "" {
return ""
}
s = strings.NewReplacer("**", "", "*", "", "\n", " ", "\t", " ").Replace(s)
for _, sep := range []string{"。", "", "", ". ", "; "} {
if i := strings.Index(s, sep); i > 0 {
s = s[:i]
break
}
}
s = strings.TrimSpace(s)
r := []rune(s)
if len(r) > maxRunes {
r = r[:maxRunes]
}
out := strings.TrimSpace(string(r))
// 太短的残片(如单字)过不了 validEntityName直接放弃比写进去更好
if len([]rune(out)) < 2 {
return ""
}
return out
}
// extractMediaDigests 从文本里找出所有媒体标记的 digest。
//
// 为何靠正则从文本反解,而不是让三元组结构携带 digest三元组是 NLP
// 提取器从纯文本产出的nlp.ToMemoryTriple 只填 Subject/Relation/Object/
// Confidence/SentenceText提取链路上没有任何位置能塞进结构化的 digest。
// 若要贯通就得改 internal/nlp 的整条数据流——而媒体标记本身就是我们
// 自己按固定格式写进文本的,反解是这里最省的可靠做法。
func extractMediaDigests(text string) []string {
if text == "" {
return nil
}
matches := mediaDigestPattern.FindAllStringSubmatch(text, -1)
if len(matches) == 0 {
return nil
}
seen := make(map[string]bool, len(matches))
var out []string
for _, m := range matches {
d := m[1]
if seen[d] {
continue
}
seen[d] = true
out = append(out, d)
}
return out
}
// bindSentenceMedia 把句子文本里提到的媒体挂到对应的 sentences.id 上。
//
// sentenceIDs 来自 GraphDB.CommitWithMedia句子文本 → sentences.id。
// 只处理本次真正写入了 sentences 表的句子,避免给历史句子重复挂引用
// AddRef 幂等,重复挂不会涨计数,但白跑 SQL
//
// 返回实际绑定成功的引用数,这是调用方的安全依据:归档路径靠它判定
// 「引用真的转移到图库了吗」不能用「Commit 没报错」代替——Commit 会
// 静默跳过实体名不合法validEntityName 要求 250 字符)的三元组,
// 于是「无错但一条也没写进去」是真实会发生的LLM 生成的长描述提不出
// 合规实体名,实测 456 字描述得到 0 entities 0 relations。
func (a *Agent) bindSentenceMedia(sentenceIDs map[string]int64) int {
if a.mediaStore == nil || len(sentenceIDs) == 0 {
// attachBlocksToSentence 把一组 digest 变成 L3 一等块并挂到句子上
// seed 允许复用已持有块的 IDL2→L3 迁移保持块身份不变)。
func (a *Agent) attachBlocksToSentence(sentenceID int64, digests []string, seed map[string]memory.MemoryBlock) int {
if a.mediaStore == nil || a.memory == nil || sentenceID == 0 {
return 0
}
bound := 0
for text, sid := range sentenceIDs {
if sid == 0 {
for _, d := range digests {
full, err := a.mediaStore.ResolvePrefix(d)
if err != nil {
log.Printf("[media] digest %s 无法解析: %v", d, err)
continue
}
digests := extractMediaDigests(text)
if len(digests) == 0 {
b, ok := seed[full]
if !ok {
if b, ok = a.blockFromDigest(full); !ok {
continue
}
}
if err := a.memory.PutMemoryBlocks([]memory.MemoryBlock{b}); err != nil {
log.Printf("[media] L3 块写入失败 (%s): %v", shortDigest(full), err)
continue
}
ownerID := strconv.FormatInt(sid, 10)
for _, short := range digests {
// 文本里是短 digestmedia_refs 的主键要完整 digest。
// 补全失败(内容已被 GC 清掉、或前缀有歧义)就跳过——
// 挂一条对不上的引用比不挂更糟DropOwner 永远匹配不到它。
full, err := a.mediaStore.ResolvePrefix(short)
if err != nil {
continue
}
if err := a.mediaStore.AddRef(full, media.OwnerGraphSentence, ownerID); err != nil {
log.Printf("[media] 句子引用绑定失败 (%s → sentence %s): %v", short, ownerID, err)
continue
}
bound++
if err := a.memory.AddMemoryBlockEdge("sentence", strconv.FormatInt(sentenceID, 10), "block", b.ID, "contains"); err != nil {
log.Printf("[media] 句子→块边建立失败 (%s): %v", shortDigest(full), err)
continue
}
}
if bound > 0 {
log.Printf("[media] L3 图库绑定 %d 个媒体引用", bound)
bound++
}
return bound
}
// sentenceWithMediaMarkers 保证句子文本里带上这些 digest 的媒体标记。
//
// 存在的理由:媒体的绑定链是 SentenceText → sentences 表 → sentence_id →
// media_refs。模型只知道 digest从 memory_recall 的「关联媒体」或对话里的
// 媒体标记读到),不该要求它自己按内核格式拼标记——格式写错的后果是引用
// 静默挂不上,模型也无从察觉。
//
// 已出现过的 digest 不重复追加:模型可能既写了标记又填了 media_digests。
func (a *Agent) sentenceWithMediaMarkers(sentence string, digests []string) string {
if a.mediaStore == nil || len(digests) == 0 {
return sentence
// linkBlocksToDocument 把文档持有的块写入 L3并建立
// document --contains--> block 边。块的 ID 原样保留(迁移而非重建)。
func (a *Agent) linkBlocksToDocument(docID string, blocks []memory.MemoryBlock) int {
if a.memory == nil || docID == "" || len(blocks) == 0 {
return 0
}
present := make(map[string]bool)
for _, d := range extractMediaDigests(sentence) {
present[d] = true
if err := a.memory.PutDocumentNode(docID, ""); err != nil {
log.Printf("[media] 写入 L3 文档节点失败 (%s): %v", docID, err)
return 0
}
var add []string
for _, d := range digests {
if d == "" || present[shortDigest(d)] {
if err := a.memory.PutMemoryBlocks(blocks); err != nil {
log.Printf("[media] 写入 L3 记忆块失败 (doc %s): %v", docID, err)
return 0
}
bound := 0
for _, b := range blocks {
if err := a.memory.AddMemoryBlockEdge("document", docID, "block", b.ID, "contains"); err != nil {
log.Printf("[media] 文档→块边建立失败 (%s): %v", shortDigest(b.PayloadDigest), err)
continue
}
// 模型给的多半是短 digest它在上下文里看到的就是短的补全成完整
// digest 才能进 media_refs 主键。补不上就跳过:内容可能已被 GC 清掉。
full, err := a.mediaStore.ResolvePrefix(d)
if err != nil {
log.Printf("[media] 模型提交的 digest %s 无法解析: %v", d, err)
continue
}
if line := a.mediaMarkerLine(full); line != "" {
add = append(add, line)
present[shortDigest(full)] = true
}
bound++
}
if len(add) == 0 {
return sentence
}
if sentence == "" {
return strings.Join(add, "\n")
}
return sentence + "\n" + strings.Join(add, "\n")
return bound
}
// docMediaContext 为一篇文档产出媒体说明,供 doc_query 拼进工具返回值
// commitTriplesWithMedia 提交三元组并把三元组显式携带的媒体变成 L3 一等块
//
// 优先读 media_refs权威谁挂上去的就是谁为空时退回解析正文标记——
// 历史文档与经旧版路径写入的文档只有标记、没有引用
func (a *Agent) docMediaContext(docID, content string) string {
// seed 是调用方已持有的一等块(如 L2 文档的 Blocks用于保持块身份
// 普通对话路径传 nil。blocks 是本次写入 L3 的块数
func (a *Agent) commitTriplesWithMedia(triples []memory.Triple, sessionID string, turnID int, seed []memory.MemoryBlock) (entities, relations, blocks int, err error) {
if a.memory == nil {
return 0, 0, 0, fmt.Errorf("graph memory 未启用")
}
if a.mediaStore == nil {
return ""
ec, rc, cErr := a.memory.Commit(triples, sessionID, turnID)
return ec, rc, 0, cErr
}
digests, err := a.mediaStore.Refs(media.OwnerDocument, docID)
sentenceIDs, ec, rc, err := a.memory.CommitWithMedia(triples, sessionID, turnID)
if err != nil {
log.Printf("[media] 读取文档 %s 的媒体引用失败: %v", docID, err)
return ec, rc, 0, err
}
if len(digests) == 0 {
for _, short := range extractMediaDigests(content) {
full, err := a.mediaStore.ResolvePrefix(short)
if err != nil {
continue
}
digests = append(digests, full)
byDigest := make(map[string]memory.MemoryBlock, len(seed))
for _, b := range seed {
if b.PayloadDigest != "" {
byDigest[b.PayloadDigest] = b
}
}
var lines []string
for _, d := range digests {
if line := a.mediaMarkerLine(d); line != "" {
lines = append(lines, line)
for _, t := range triples {
if len(t.MediaDigests) == 0 {
continue
}
sid := sentenceIDs[t.SentenceText]
if sid == 0 {
continue
}
blocks += a.attachBlocksToSentence(sid, t.MediaDigests, byDigest)
}
if len(lines) == 0 {
return ""
return ec, rc, blocks, nil
}
// RecallBlocksForSentence 反查某条图库句子持有的一等记忆块。
func (a *Agent) RecallBlocksForSentence(sentenceID int64) ([]memory.MemoryBlock, error) {
if a.memory == nil {
return nil, nil
}
return strings.Join(lines, "")
return a.memory.BlocksForNode("sentence", strconv.FormatInt(sentenceID, 10))
}
// resolveMediaDigests 把模型给的多为短digest 补全成完整 digest。
//
// 补不上就丢弃那一条并记日志:模型可能凭印象编了个 digest也可能内容已被
// 容量 GC 淘汰。挂一条对不上的引用比不挂更糟——digest 进了 media_refs 主键,
// 错了则 DropOwner 永远匹配不到它,那是一条永久泄漏的引用。
// 补不上就丢弃那一条并记日志:模型可能凭印象编了个 digest也可能内容已被删除。
func (a *Agent) resolveMediaDigests(digests []string) []string {
if a.mediaStore == nil || len(digests) == 0 {
return nil
@ -357,66 +169,10 @@ func (a *Agent) resolveMediaDigests(digests []string) []string {
return out
}
// bindDocMedia 把一组完整 digest 挂到文档 owner 上,返回成功条数。
//
// 与 releaseDocMedia 成对:文档归档进 L3 时释放,文档写入时绑定。
// 只绑不放会让磁盘只增不减,只放不绑会让 GC 误删仍被引用的内容。
func (a *Agent) bindDocMedia(docID string, digests []string) int {
if a.mediaStore == nil || docID == "" || len(digests) == 0 {
return 0
}
bound := 0
for _, d := range digests {
if err := a.mediaStore.AddRef(d, media.OwnerDocument, docID); err != nil {
log.Printf("[media] 文档引用绑定失败 (%s → doc %s): %v", shortDigest(d), docID, err)
continue
}
bound++
}
if bound > 0 {
log.Printf("[media] 文档 %s 绑定 %d 个媒体引用", docID, bound)
}
return bound
}
// commitTriplesWithMedia 提交三元组并绑定句子里的媒体引用。
//
// 包一层是为了让所有「三元组入库」的调用点用同一条路径拿到媒体绑定,
// 而不必各自记得多调一次 bindSentenceMedia。
// mediaBound 是本次实际挂到 graph_sentence owner 上的引用数;归档路径靠它
// 判定能否安全释放旧引用。媒体存储关闭时恒为 0此时也没有引用需要释放
func (a *Agent) commitTriplesWithMedia(triples []memory.Triple, sessionID string, turnID int) (entities, relations, mediaBound int, err error) {
if a.memory == nil {
return 0, 0, 0, fmt.Errorf("graph memory 未启用")
}
// 媒体存储关闭时退回普通 Commit省掉 sentenceIDs 的 map 分配。
if a.mediaStore == nil {
ec, rc, cErr := a.memory.Commit(triples, sessionID, turnID)
return ec, rc, 0, cErr
}
sentenceIDs, ec, rc, err := a.memory.CommitWithMedia(triples, sessionID, turnID)
if err != nil {
return ec, rc, 0, err
}
return ec, rc, a.bindSentenceMedia(sentenceIDs), nil
}
// RecallMediaForSentence 反查某条图库句子引用的媒体。
//
// 这是整层的目的:几个月后从图谱走到一条句子,要能取回当时那份字节
// (若尚未被容量 GC 淘汰)。返回的是完整 digest调用方用
// mediaStore.Get 取内容、Stat 取描述与元数据。
func (a *Agent) RecallMediaForSentence(sentenceID int64) ([]string, error) {
if a.mediaStore == nil {
return nil, nil
}
return a.mediaStore.Refs(media.OwnerGraphSentence, strconv.FormatInt(sentenceID, 10))
}
// sentenceIDsFromRelations 收集一批关系引用的句子 id去重、去零
//
// 关系行本身不持有媒体,媒体挂在句子上graph_sentence owner
// 因此"这次召回涉及哪些媒体"必须经由关系 → 句子 → media_refs 这条路
// 关系行本身不持有媒体,媒体作为一等块以 sentence --contains--> block
// 结构边与句子相连;因此"这次召回涉及哪些媒体"必须经由关系 → 句子这一跳
func sentenceIDsFromRelations(relations []memory.Relation) []int64 {
if len(relations) == 0 {
return nil
@ -434,21 +190,14 @@ func sentenceIDsFromRelations(relations []memory.Relation) []int64 {
}
// mediaContextForRelations 是 mediaContextForSentences 的关系入口。
//
// 单独包一层是因为两个调用点(自动注入的 buildMemoryContext 与显式的
// memory_recall 工具)拿到的都是关系列表,不该各自重复"关系→句子"这步。
func (a *Agent) mediaContextForRelations(relations []memory.Relation) string {
return a.mediaContextForSentences(sentenceIDsFromRelations(relations))
}
// mediaContextForInjectedEntities 为自动注入路径产出媒体说明。
//
// 单独一条路径是因为 Indexer.BuildContext 刻意不返回关系
// Relations 恒为 nil只给实体索引以省 token细节留给 memory_recall
// 于是自动注入拿不到 sentence_id必须用命中的实体名再查一次关系。
//
// 这次额外查询只为取 sentence_id深度固定 1媒体是"这条记忆当时带的图"
// 不需要顺着关系network 扩散——扩散只会带出无关媒体并挤占 token。
// Indexer.BuildContext 刻意不返回关系(只给实体索引以省 token
// 因此这里用命中的实体名再查一次关系,只为拿到 sentence_id
func (a *Agent) mediaContextForInjectedEntities(injected *memory.InjectedContext) string {
if a.mediaStore == nil || a.memory == nil || injected == nil || len(injected.Entities) == 0 {
return ""
@ -464,24 +213,45 @@ func (a *Agent) mediaContextForInjectedEntities(injected *memory.InjectedContext
return a.mediaContextForRelations(res.Relations)
}
// mediaContextForSentences 给一组句子附上媒体说明,供召回时拼进提示词
// blockLabelsForDoc 渲染文档持有块的标签MIME + 短 digest供 doc_query 展示
func (a *Agent) blockLabelsForDoc(d *document.Doc) string {
if a.mediaStore == nil || d == nil || len(d.Blocks) == 0 {
return ""
}
var parts []string
for _, b := range d.Blocks {
it, err := a.mediaStore.Stat(b.PayloadDigest)
if err != nil || it == nil {
continue
}
if line := mediaLabel(it); line != "" {
parts = append(parts, line)
}
}
return strings.Join(parts, "")
}
// mediaContextForSentences 给一组句子附上其持有的一等块标签。
//
// 输出形如「句子 #12 关联媒体:[image/png a1b2c3d4e5f6] 一张紫蓝红三色带图」。
// 描述文本本就在句子里,这里补的是「内容是否还在、能否重新看图」这个信息——
// 描述永存而字节可能已被淘汰,两者状态不同。
// 标签只含 MIME 与短 digest图片按向量检索标签的作用是告诉模型
// "这条记忆当时带着哪份媒体、可用该 digest 取回字节"。
func (a *Agent) mediaContextForSentences(sentenceIDs []int64) string {
if a.mediaStore == nil || len(sentenceIDs) == 0 {
if a.mediaStore == nil || a.memory == nil || len(sentenceIDs) == 0 {
return ""
}
var lines []string
for _, sid := range sentenceIDs {
digests, err := a.mediaStore.Refs(media.OwnerGraphSentence, strconv.FormatInt(sid, 10))
if err != nil || len(digests) == 0 {
blocks, err := a.memory.BlocksForNode("sentence", strconv.FormatInt(sid, 10))
if err != nil || len(blocks) == 0 {
continue
}
var parts []string
for _, d := range digests {
if line := a.mediaMarkerLine(d); line != "" {
for _, b := range blocks {
it, err := a.mediaStore.Stat(b.PayloadDigest)
if err != nil || it == nil {
continue
}
if line := mediaLabel(it); line != "" {
parts = append(parts, line)
}
}

View File

@ -1,6 +1,7 @@
package core
import (
"fmt"
"path/filepath"
"strconv"
"strings"
@ -12,10 +13,54 @@ import (
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
)
// L3 图库媒体引用测试。
// L3 图库媒体绑定测试。
//
// 这一层的目的只有一个:几个月后从图谱走到一条句子,要能取回当时那份字节
// 因此测试的重点是「反查链路是否完整」以及「引用是否会悬空或误删」。
// 这一层的目的只有一个:几个月后从图谱走到一条句子,要能取回当时那份媒体
// 媒体作为一等块进入 L3以结构边与承载节点相连
//
// sentence --contains--> block对话/三元组产生的记忆)
// document --contains--> blockL2 文档归档进 L3
//
// 描述文本、marker 反解、由 marker 反推出的「媒体实体」全部已废弃,
// 因此这些测试也不存在任何按描述检索的断言。
// attachBlockToSentence 提交一条句子并把媒体变成 L3 一等块。
// 必须走真实提交:边要求两端都是真实图节点。
func attachBlockToSentence(t *testing.T, g *memory.GraphDB, ms *media.Store, sentenceText, digest string) (int64, memory.MemoryBlock) {
t.Helper()
ids, _, _, err := g.CommitWithMedia([]memory.Triple{{
Subject: "媒体载体", Relation: "包含", Object: "内容", SentenceText: sentenceText,
}}, "test", 0)
if err != nil {
t.Fatalf("CommitWithMedia: %v", err)
}
sid := ids[sentenceText]
if sid == 0 {
t.Fatalf("拿不到句子 id: %q", sentenceText)
}
it, err := ms.Stat(digest)
if err != nil || it == nil {
t.Fatalf("Stat(%s): %v", shortDigest(digest), err)
}
b := memory.MemoryBlock{
ID: fmt.Sprintf("blk_test_%d_%s", sid, shortDigest(digest)),
Modality: memory.BlockImage,
PayloadDigest: it.Digest,
MIME: it.MIME,
Size: it.Size,
Width: it.Width,
Height: it.Height,
Vector: it.Vec,
Fingerprint: it.VecModel,
}
if err := g.PutMemoryBlocks([]memory.MemoryBlock{b}); err != nil {
t.Fatalf("PutMemoryBlocks: %v", err)
}
if err := g.AddMemoryBlockEdge("sentence", strconv.FormatInt(sid, 10), "block", b.ID, "contains"); err != nil {
t.Fatalf("AddMemoryBlockEdge: %v", err)
}
return sid, b
}
func newGraphMediaAgent(t *testing.T) (*Agent, *memory.GraphDB, *media.Store) {
t.Helper()
@ -27,7 +72,7 @@ func newGraphMediaAgent(t *testing.T) (*Agent, *memory.GraphDB, *media.Store) {
}
t.Cleanup(func() { g.Close() })
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"), 0)
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatalf("media.New: %v", err)
}
@ -36,41 +81,10 @@ func newGraphMediaAgent(t *testing.T) (*Agent, *memory.GraphDB, *media.Store) {
return &Agent{memory: g, mediaStore: ms}, g, ms
}
func TestExtractMediaDigests(t *testing.T) {
// 与 mediaSummaryForEvent 的输出格式对应
cases := []struct {
name string
text string
want []string
}{
{"事件摘要格式", "媒体内容:\n[image/png a1b2c3d4e5f6] 一张紫蓝红三色带图", []string{"a1b2c3d4e5f6"}},
{"kind 兜底格式", "[image abcdef0123456789] (未描述)", []string{"abcdef0123456789"}},
{"一句多个", "[image aaaaaaaaaaaa] 图一;[image bbbbbbbbbbbb] 图二", []string{"aaaaaaaaaaaa", "bbbbbbbbbbbb"}},
{"去重", "[image cccccccccccc] x [image/png cccccccccccc] y", []string{"cccccccccccc"}},
{"无标记", "普通句子,没有媒体", nil},
{"空串", "", nil},
// 非十六进制、过短的方括号内容不能误命中,否则会拿一个假前缀去 ResolvePrefix
{"非 digest 方括号", "[注意] 这是普通标注 [TODO]", nil},
{"过短", "[image abc] 太短", nil},
}
for _, c := range cases {
got := extractMediaDigests(c.text)
if len(got) != len(c.want) {
t.Fatalf("%s: 得到 %v期望 %v", c.name, got, c.want)
}
for i := range got {
if got[i] != c.want[i] {
t.Fatalf("%s: 第 %d 个得到 %q期望 %q", c.name, i, got[i], c.want[i])
}
}
}
}
func TestCommitWithMedia_ReturnsSentenceIDs(t *testing.T) {
_, g, _ := newGraphMediaAgent(t)
sentence := "[image/png a1b2c3d4e5f6] 一张紫蓝红三色带"
sentence := "这张图是紫蓝红三色带"
triples := []memory.Triple{{
Subject: "图片", Relation: "内容", Object: "三色带",
SentenceText: sentence,
@ -123,7 +137,7 @@ func TestCommit_StillWorksAfterRefactor(t *testing.T) {
}
}
func TestBindSentenceMedia_RoundTrip(t *testing.T) {
func TestCommitTriplesWithMedia_RoundTrip(t *testing.T) {
// 整层的核心断言:写入 → 提交 → 反查取回原始字节
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
@ -132,18 +146,20 @@ func TestBindSentenceMedia_RoundTrip(t *testing.T) {
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
short := shortDigest(digest)
sentence := "[image/png " + short + "] 一张紫蓝红三色带图"
sentence := "用户发来一张紫蓝红三色带图"
triples := []memory.Triple{{
Subject: "图片", Relation: "内容", Object: "三色带", SentenceText: sentence,
Subject: "图片", Relation: "内容", Object: "三色带",
SentenceText: sentence,
MediaDigests: []string{digest[:12]}, // 模型手里通常只有短 digest
}}
if _, _, _, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, "s1", 0); err != nil {
if _, _, bound, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, "s1", 0, nil); err != nil {
t.Fatal(err)
} else if bound != 1 {
t.Fatalf("应绑定 1 个块,实际 %d", bound)
}
// 找到句子 id
ids, _, _, err := a.memory.CommitWithMedia(triples, "s1", 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
@ -153,15 +169,15 @@ func TestBindSentenceMedia_RoundTrip(t *testing.T) {
t.Fatal("拿不到句子 id")
}
// 反查:从句子取回 digest,再取回字节
digests, err := a.RecallMediaForSentence(sid)
// 反查:从句子取回一等块,再取回字节
blocks, err := a.RecallBlocksForSentence(sid)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(digests) != 1 || digests[0] != digest {
t.Fatalf("反查应得完整 digest %s实际 %v", shortDigest(digest), digests)
if len(blocks) != 1 || blocks[0].PayloadDigest != digest {
t.Fatalf("反查应得完整 digest %s实际 %+v", shortDigest(digest), blocks)
}
got, err := ms.Get(digests[0])
got, err := ms.Get(blocks[0].PayloadDigest)
if err != nil {
t.Fatalf("取回内容失败: %v", err)
}
@ -169,41 +185,89 @@ func TestBindSentenceMedia_RoundTrip(t *testing.T) {
t.Fatal("取回的内容与写入不一致")
}
// 引用计数非零 → GC 不会清它
if _, _, err := ms.GC(0); err != nil {
t.Fatal(err)
}
// 块仍被 L3 持有 → 内容应仍可读
if _, err := ms.Get(digest); err != nil {
t.Fatalf("被图库句子引用的内容不该被 GC 清掉: %v", err)
t.Fatalf("被 L3 记忆块持有的内容不该被清除: %v", err)
}
}
func TestBindSentenceMedia_SkipsUnresolvable(t *testing.T) {
// 文本里的 digest 在库里不存在时必须跳过,不能一条对不上的引用——
// 那条引用 DropOwner 永远匹配不到,会永久占着计数。
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
sentence := "[image/png deadbeefdead] 一张不存在的图"
ids := map[string]int64{sentence: 42}
a.bindSentenceMedia(ids)
refs, err := ms.Refs(media.OwnerGraphSentence, "42")
func TestAttachBlocksToSentence_SkipsUnresolvable(t *testing.T) {
// digest 在库里不存在时必须跳过,不能一条指向虚无的块边。
a, g, _ := newGraphMediaAgent(t)
if n := a.attachBlocksToSentence(42, []string{"deadbeefdead"}, nil); n != 0 {
t.Fatalf("无法补全的 digest 不该建块,实际绑定 %d", n)
}
blocks, err := g.BlocksForNode("sentence", "42")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(refs) != 0 {
t.Fatalf("无法补全的 digest 不该挂引用,实际 %v", refs)
if len(blocks) != 0 {
t.Fatalf("不该有块,实际 %+v", blocks)
}
}
func TestBindSentenceMedia_NilStoreNoop(t *testing.T) {
func TestAttachBlocksToSentence_NilStoreNoop(t *testing.T) {
a := &Agent{}
a.bindSentenceMedia(map[string]int64{"[image aaaaaaaaaaaa] x": 1})
if got, err := a.RecallMediaForSentence(1); err != nil || got != nil {
if n := a.attachBlocksToSentence(1, []string{"aaaaaaaaaaaa"}, nil); n != 0 {
t.Fatalf("媒体关闭时应静默无操作,实际 %d", n)
}
if got, err := a.RecallBlocksForSentence(1); err != nil || got != nil {
t.Fatalf("媒体关闭时应静默无操作,实际 %v / %v", got, err)
}
}
func TestAttachBlocksToSentence_ReusesSeedIdentity(t *testing.T) {
// L2→L3 迁移必须保持块身份:同一个块换层,而不是另建一个同内容的新块。
a, g, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("seed-img"), media.Item{MIME: "image/png"})
seedBlock, ok := a.blockFromDigest(digest)
if !ok {
t.Fatal("blockFromDigest 失败")
}
ids, _, _, err := g.CommitWithMedia([]memory.Triple{{
Subject: "迁移", Relation: "包含", Object: "媒体", SentenceText: "迁移测试句。",
}}, "seed", 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
sid := ids["迁移测试句。"]
byDigest := map[string]memory.MemoryBlock{digest: seedBlock}
if n := a.attachBlocksToSentence(sid, []string{digest}, byDigest); n != 1 {
t.Fatalf("应绑定 1 个块,实际 %d", n)
}
blocks, err := g.BlocksForNode("sentence", strconv.FormatInt(sid, 10))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(blocks) != 1 || blocks[0].ID != seedBlock.ID {
t.Fatalf("块身份应保持为 %s实际 %+v", seedBlock.ID, blocks)
}
}
func TestLinkBlocksToDocument_CreatesDocumentNodeEdge(t *testing.T) {
// 文档归档进 L3块原样迁入document --contains--> block 边建立。
a, g, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("doc-img"), media.Item{MIME: "image/png"})
b, ok := a.blockFromDigest(digest)
if !ok {
t.Fatal("blockFromDigest 失败")
}
if n := a.linkBlocksToDocument("doc_42", []memory.MemoryBlock{b}); n != 1 {
t.Fatalf("应建立 1 条文档→块边,实际 %d", n)
}
blocks, err := g.BlocksForNode("document", "doc_42")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(blocks) != 1 || blocks[0].ID != b.ID {
t.Fatalf("文档应持有块 %s实际 %+v", b.ID, blocks)
}
}
func TestCommitTriplesWithMedia_FallsBackWithoutStore(t *testing.T) {
// 媒体关闭时退回普通 Commit行为与直接调 Commit 完全一致
dir := t.TempDir()
@ -216,7 +280,7 @@ func TestCommitTriplesWithMedia_FallsBackWithoutStore(t *testing.T) {
a := &Agent{memory: g}
ec, rc, _, err := a.commitTriplesWithMedia([]memory.Triple{
{Subject: "张三", Relation: "喜欢", Object: "咖啡"},
}, "s1", 0)
}, "s1", 0, nil)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -225,69 +289,108 @@ func TestCommitTriplesWithMedia_FallsBackWithoutStore(t *testing.T) {
}
}
func TestReleaseDocMedia_DropsRefsSoGCCanReclaim(t *testing.T) {
// L2→L3 那一跳留下的泄漏:文档被 Remove 但引用没销,
// 引用计数永不归零blob 永远不会被 GC 回收。
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, err := ms.Put([]byte("doc image"), media.Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerDocument, "doc_1"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
// 释放前 GC 清不掉
if _, _, err := ms.GC(0); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if _, err := ms.Stat(digest); err != nil {
t.Fatal("有文档引用时不该被清")
}
a.releaseDocMedia("doc_1")
if refs, _ := ms.Refs(media.OwnerDocument, "doc_1"); len(refs) != 0 {
t.Fatalf("释放后不该还有文档引用,实际 %v", refs)
}
// 现在 GC 能回收了
removed, _, err := ms.GC(0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if removed != 1 {
t.Fatalf("释放引用后 GC 应能回收,实际清理 %d 条", removed)
}
}
func TestMediaContextForSentences(t *testing.T) {
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
a, g, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("img"), media.Item{MIME: "image/png"})
if err := ms.Describe(digest, "一张紫蓝红三色带图", "visionllm"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerGraphSentence, "7"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
sid, _ := attachBlockToSentence(t, g, ms, "一张紫蓝红三色带图", digest)
out := a.mediaContextForSentences([]int64{7, 8})
out := a.mediaContextForSentences([]int64{sid, sid + 100})
if out == "" {
t.Fatal("应产出媒体说明")
}
if !contains(out, "句子 #7") || !contains(out, "一张紫蓝红三色带图") {
if !contains(out, fmt.Sprintf("句子 #%d", sid)) || !contains(out, shortDigest(digest)) {
t.Fatalf("说明内容不对: %q", out)
}
// 8 号句子没引用媒体,不该出现
if contains(out, "句子 #8") {
// 说明只含 MIME 与短 digest不含任何生成的描述
if contains(out, "紫蓝红") {
t.Fatalf("说明里不该有描述文本(描述式索引已废弃): %q", out)
}
// 无引用的句子不该出现
if contains(out, fmt.Sprintf("句子 #%d", sid+100)) {
t.Fatalf("无引用的句子不该出现: %q", out)
}
}
func TestMediaContextForRelations_SurfacesMediaToAgent(t *testing.T) {
// L3 检索接线回归媒体作为一等块进了图库agent 必须拿得出来。
a, g, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, err := ms.Put([]byte("img bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
sid, _ := attachBlockToSentence(t, g, ms, "一张紫蓝红三色带图。", digest)
// 命中的关系挂着该句子 → 应产出媒体说明
out := a.mediaContextForRelations([]memory.Relation{{ID: 1, SentenceID: sid}})
if out == "" {
t.Fatal("关系挂着有媒体的句子却没产出媒体说明——L3 检索接线断了")
}
if !contains(out, shortDigest(digest)) {
t.Errorf("媒体说明里应含短 digest 供反查: %q", out)
}
// 没挂媒体的关系不该产出噪声
if out := a.mediaContextForRelations([]memory.Relation{{ID: 2, SentenceID: 99}}); out != "" {
t.Errorf("无媒体的句子不该产出说明: %q", out)
}
if out := a.mediaContextForRelations(nil); out != "" {
t.Errorf("空关系不该产出说明: %q", out)
}
}
func TestBuildMemoryContext_IncludesMediaSection(t *testing.T) {
// buildMemoryContext 是自动注入路径(每次 LLM 调用都走)。
// 媒体说明必须出现在这里,否则 agent 只有显式调 memory_recall 才知道有图。
a, graph, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, err := ms.Put([]byte("auto inject"), media.Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
sentence := "用户发来的图片。"
sids, _, _, err := graph.CommitWithMedia([]memory.Triple{{
Subject: "测试图片", Relation: "包含", Object: "三色带", SentenceText: sentence,
}}, "auto", 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
sid := sids[sentence]
if sid == 0 {
t.Fatal("拿不到句子 id")
}
if err := graph.PutMemoryBlocks([]memory.MemoryBlock{{
ID: "blk_auto_1", Modality: memory.BlockImage,
PayloadDigest: digest, MIME: "image/png",
}}); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := graph.AddMemoryBlockEdge("sentence", strconv.FormatInt(sid, 10), "block", "blk_auto_1", "contains"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
a.indexer = memory.NewIndexer(graph)
if err := a.indexer.Sync(); err != nil {
t.Fatalf("indexer sync: %v", err)
}
out := a.buildMemoryContext("测试图片", 0)
if out == "" {
t.Skip("图库召回未命中indexer 检索策略所致),无法验证媒体段注入")
}
if !contains(out, "【关联媒体】") {
t.Errorf("自动注入的记忆上下文缺少媒体段: %q", out)
}
if !contains(out, shortDigest(digest)) {
t.Errorf("媒体段里应含短 digest: %q", out)
}
}
func TestResolvePrefix(t *testing.T) {
dir := t.TempDir()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "m"), 0)
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "m"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -313,23 +416,20 @@ func TestResolvePrefix(t *testing.T) {
if _, err := ms.ResolvePrefix("deadbeefdead"); err == nil {
t.Fatal("不存在的前缀应报错")
}
// 完整但不存在的 digest 也要报错,否则调用方会挂一条孤儿引用
fake := ""
for i := 0; i < 64; i++ {
fake += "0"
}
// 完整但不存在的 digest 也要报错,否则调用方会挂一条孤儿
fake := strings.Repeat("0", 64)
if _, err := ms.ResolvePrefix(fake); err == nil {
t.Fatal("不存在的完整 digest 应报错")
}
}
func TestResolvePrefix_AmbiguityIsError(t *testing.T) {
// 前缀歧义视为错误而非"取第一个":挂错引用会让 GC 删掉仍被引用的内容
// 前缀歧义视为错误而非"取第一个":挂错块会让内容被误删
// 构造歧义需要两个同前缀 digest——sha256 无法人为构造,
// 因此这里退而验证「8 位前缀在大量样本下的行为是确定的」:
// 因此这里退而验证「12 位前缀在大量样本下的行为是确定的」:
// 要么唯一命中,要么明确报歧义,绝不静默取第一个。
dir := t.TempDir()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "m"), 0)
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "m"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -347,7 +447,6 @@ func TestResolvePrefix_AmbiguityIsError(t *testing.T) {
for _, d := range digests {
got, err := ms.ResolvePrefix(d[:12])
if err != nil {
// 报歧义是可接受结果;静默取错才是缺陷
if !contains(err.Error(), "歧义") {
t.Fatalf("非歧义错误: %v", err)
}
@ -361,15 +460,11 @@ func TestResolvePrefix_AmbiguityIsError(t *testing.T) {
func TestArchiveColdDocs_KeepsDocWhenGraphWriteEmpty(t *testing.T) {
// 数据丢失回归三元组全被实体名校验拒绝时Commit 无错但 0 entities
// 0 relations文档不能删、媒体引用不能释放
//
// 该缺陷曾真实发生LLM 生成的 456 字图片描述提不出合规实体名
//validEntityName 要求 250 字符archiveColdDocs 只检查
// len(triples) > 0 就释放引用并删文档 → GC 清掉 blob → 图片与描述全丢。
// 0 relations文档不能删、其持有的块不能丢
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
dir := t.TempDir()
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"))
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"), memory.TokenizeWords)
if err := ds.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -383,24 +478,12 @@ func TestArchiveColdDocs_KeepsDocWhenGraphWriteEmpty(t *testing.T) {
t.Fatal(err)
}
// 精确构造「三元组非空 + Commit 全部拒绝」这个状态
//
// 用超长 Source 而不是指望 NLP 提取器docToTriples 在
// Source != "context_archived" 时会写一条 {文档 -来源-> Source}
// Source 超过 validEntityName 的 50 字符上限 → Commit 静默跳过
// → len(triples)==1 但 ec=0 rc=0。构造是确定的不依赖提取器的
// 具体行为(提取器行为随版本变化,测试不该押在它身上)。
//
// 正文里刻意**不放**媒体标记mediaTriplesFromText 会为标记产出
// 合规的「图片 <digest>」三元组,那样 ec/rc 就不为 0这个用例
// 也就测不到「全被拒绝」这个状态了。媒体引用直接用 AddRef 挂上,
// 模拟「文档持有媒体但正文的媒体标记已在清洗中丢失」这一情形——
// 那正是最危险的组合:有引用要释放,却没有句子能承载它。
longSource := strings.Repeat("超长来源名", 20) // 100 字,远超 50 字符上限
// Summary 也必须超长docToTriples 会为合理 summary 写一条
// {文档 -主题-> summary}那条能通过校验ec/rc 就不为 0 了。
// 这里要的是「三元组全部被拒」这一个状态。
longSummary := strings.Repeat("超长摘要文本", 20) // >80 字,触发长度门槛被跳过
// 精确构造「三元组非空 + Commit 全部拒绝」这个状态
// Source/Summary 都超过 validEntityName 的 50 字符上限,
// 于是 docToTriples 产出的两条元数据三元组都被跳过。
longSource := strings.Repeat("超长来源名", 20) // 100 字
longSummary := strings.Repeat("超长摘要文本", 20) // >80 字触发长度门槛被跳过
it, _ := ms.Stat(digest)
doc := &document.Doc{
ID: "doc_keep",
Summary: longSummary,
@ -409,6 +492,8 @@ func TestArchiveColdDocs_KeepsDocWhenGraphWriteEmpty(t *testing.T) {
CreatedAt: time.Now().Add(-200 * time.Hour),
LastAccess: time.Now().Add(-200 * time.Hour),
AccessCount: 0,
Blocks: []memory.MemoryBlock{{ID: "blk_keep_1", Modality: memory.BlockImage,
PayloadDigest: it.Digest, MIME: it.MIME, Size: it.Size}},
}
if err := ds.Insert(doc); err != nil {
t.Fatal(err)
@ -422,69 +507,198 @@ func TestArchiveColdDocs_KeepsDocWhenGraphWriteEmpty(t *testing.T) {
d.AccessCount = 0
}
}
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerDocument, doc.ID); err != nil {
t.Fatal(err)
}
a.archiveColdDocs()
// 关键断言三连:内容在、引用在、文档在
// 关键断言:内容在、在、文档在
if _, err := ms.Get(digest); err != nil {
t.Fatalf("图库未写入任何实体/关系,内容却丢了: %v", err)
}
refs, err := ms.Refs(media.OwnerDocument, doc.ID)
if err != nil {
t.Fatal(err)
held := false
for _, d := range ds.RecentDocs(10) {
if d.ID == doc.ID && len(d.Blocks) > 0 {
held = true
}
}
if len(refs) == 0 {
t.Error("引用被释放了——图库没有句子承载它,释放后 GC 会删掉内容")
}
if removed, _, err := ms.GC(0); err != nil {
t.Fatal(err)
} else if _, err := ms.Stat(digest); err != nil {
t.Fatalf("GC(清 %d 条) 删掉了本该保留的内容", removed)
if !held {
t.Error("文档或块被释放了——图库没有句子承载它,内容会被删除")
}
}
func TestCommitTriplesWithMedia_ReportsBoundCount(t *testing.T) {
// mediaBound 必须反映真实绑定数:归档路径靠它决定能否释放旧引用。
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
func TestArchiveColdDocs_MigratesBlocksToGraph(t *testing.T) {
// 归档成功时块必须迁进 L3 并以 document --contains--> block 关联,
// 然后文档才被删除(迁移而非复制/引用保活)。
a, g, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, err := ms.Put([]byte("img"), media.Item{MIME: "image/png"})
dir := t.TempDir()
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"), memory.TokenizeWords)
if err := ds.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer ds.Stop()
a.docStore = ds
a.embedder = memory.NewStaticEmbedder()
digest, _ := ms.Put([]byte("archived-image"), media.Item{MIME: "image/png"})
it, _ := ms.Stat(digest)
doc := &document.Doc{
ID: "doc_arch",
Summary: "带图的冷文档",
Content: "张三把三色带图交给了李四。",
Source: "manual",
Blocks: []memory.MemoryBlock{{ID: "blk_arch_1", Modality: memory.BlockImage,
PayloadDigest: it.Digest, MIME: it.MIME, Size: it.Size}},
}
if err := ds.Insert(doc); err != nil {
t.Fatal(err)
}
for _, d := range ds.RecentDocs(10) {
if d.ID == doc.ID {
d.LastAccess = time.Now().Add(-200 * time.Hour)
d.AccessCount = 0
}
}
a.archiveColdDocs()
if d := ds.Get("doc_arch"); d != nil {
t.Fatal("块已迁入 L3文档应被删除")
}
blocks, err := g.BlocksForNode("document", "doc_arch")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
short := shortDigest(digest)
if len(blocks) != 1 || blocks[0].ID != "blk_arch_1" {
t.Fatalf("L3 文档节点应持有原块(身份不变),实际 %+v", blocks)
}
if _, err := ms.Get(digest); err != nil {
t.Fatalf("块被 L3 持有,内容应仍可读: %v", err)
}
}
// 句子含可反解的短 digest → 应绑定 1 个
_, _, bound, err := a.commitTriplesWithMedia([]memory.Triple{{
Subject: "图片", Relation: "内容", Object: "三色带",
SentenceText: "[image/png " + short + "] 一张三色带图",
}}, "s1", 0)
func TestMigrateLegacyMediaEntities(t *testing.T) {
// 旧数据:媒体被伪装成 type=Media 的实体,靠描述文本当索引。
// 迁移必须把它还原成原生块(挂回原句子)并删掉旧实体与描述关系。
_, g, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("legacy-img"), media.Item{MIME: "image/png"})
sentence := "老数据里的三色带图 [image/png " + digest[:12] + "]"
// 直接构造旧的实体/关系形态(不走已删除的 marker 代码)。
ids, _, _, err := g.CommitWithMedia([]memory.Triple{{
Subject: "图片 " + digest[:12],
SubjectType: "Media",
Relation: "内容",
Object: "三色带的描述文本",
ObjectType: "Description",
SentenceText: sentence,
}}, "legacy", 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if bound != 1 {
t.Fatalf("应绑定 1 个媒体引用,实际 %d", bound)
sid := ids[sentence]
if sid == 0 {
t.Fatal("拿不到句子 id")
}
// 句子无 digest → 绑定 0 个
_, _, bound2, err := a.commitTriplesWithMedia([]memory.Triple{{
Subject: "张三", Relation: "喜欢", Object: "咖啡",
SentenceText: "张三喜欢咖啡",
}}, "s2", 0)
blocks, entities, err := g.MigrateLegacyMediaEntities(func(short string) (memory.MemoryBlock, bool) {
full, err := ms.ResolvePrefix(short)
if err != nil {
return memory.MemoryBlock{}, false
}
it, err := ms.Stat(full)
if err != nil {
return memory.MemoryBlock{}, false
}
return memory.MemoryBlock{
ID: "blk_legacy_" + short, Modality: memory.BlockImage,
PayloadDigest: it.Digest, MIME: it.MIME, Size: it.Size,
}, true
})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if bound2 != 0 {
t.Fatalf("无媒体标记的句子不该绑定引用,实际 %d", bound2)
if blocks != 1 || entities != 1 {
t.Fatalf("应迁移 1 块 / 删 1 实体,实际 %d / %d", blocks, entities)
}
// 旧媒体实体与描述关系必须消失
res, err := g.Recall([]string{"图片 " + digest[:12]}, nil, 2, "")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
for _, e := range res.Entities {
if e.Type == "Media" {
t.Fatalf("旧媒体实体仍存在: %+v", e)
}
}
// 块必须挂回原句子
got, err := g.BlocksForNode("sentence", strconv.FormatInt(sid, 10))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(got) != 1 || got[0].PayloadDigest != digest {
t.Fatalf("句子应持有原生块,实际 %+v", got)
}
// 幂等:再跑一遍不应重复建块
blocks2, entities2, err := g.MigrateLegacyMediaEntities(nil)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if blocks2 != 0 || entities2 != 0 {
t.Fatalf("无 resolver 时应空操作,实际 %d / %d", blocks2, entities2)
}
}
func TestCleanupOrphanedSentences_KeepsBlockBackedSentences(t *testing.T) {
// 旧媒体实体被删除后,承载它的句子可能再无关系引用,
// 但它还挂着媒体块——清理孤儿句子时不能把它删掉。
a, g, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("orphan-img"), media.Item{MIME: "image/png"})
sentence := "只靠媒体块存活的句子。"
ids, _, _, err := g.CommitWithMedia([]memory.Triple{{
Subject: "媒体载体", Relation: "包含", Object: "内容", SentenceText: sentence,
}}, "orphan", 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
sid := ids[sentence]
b, ok := a.blockFromDigest(digest)
if !ok {
t.Fatal("blockFromDigest 失败")
}
if err := g.PutMemoryBlocks([]memory.MemoryBlock{b}); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := g.AddMemoryBlockEdge("sentence", strconv.FormatInt(sid, 10), "block", b.ID, "contains"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
// 解除关系引用,句子只剩块边
res, err := g.Recall([]string{"媒体载体"}, nil, 2, "")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
for _, r := range res.Relations {
if err := g.ClearSentenceID(r.ID); err != nil {
t.Fatal(err)
}
}
if _, err := g.CleanupOrphanedSentences(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
blocks, err := g.BlocksForNode("sentence", strconv.FormatInt(sid, 10))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(blocks) != 1 {
t.Fatalf("承载媒体块的句子被误删,块反查失败: %+v", blocks)
}
}
func TestSentenceIDsFromRelations(t *testing.T) {
// 关系行不持有媒体,媒体挂在句子上。这个函数负责"关系→句子"这一跳,
// 去重与去零都不能少sentence_id=0 表示该关系没有关联句子
// 拿 0 去查 media_refs 会命中一个不存在的 owner。
// 去重与去零都不能少sentence_id=0 表示该关系没有关联句子
rels := []memory.Relation{
{ID: 1, SentenceID: 5},
{ID: 2, SentenceID: 0}, // 无句子
@ -503,203 +717,45 @@ func TestSentenceIDsFromRelations(t *testing.T) {
}
}
func TestMediaContextForRelations_SurfacesMediaToAgent(t *testing.T) {
// L3 检索接线回归媒体描述进了图库agent 必须拿得出来
//
// 第四层做完了"存和反查的能力"RecallMediaForSentence /
// mediaContextForSentences但那两个函数一度没有任何调用方——
// 媒体能进 L3进去之后 agent 检索不到。这个测试守住那条接线。
a, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
func TestMediaBlocksHeldByDocumentSurviveDeletion(t *testing.T) {
// 文档持有的一等块把内容钉住;文档被删后块随之消失,内容才可回收
_, _, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, err := ms.Put([]byte("img bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
digest, err := ms.Put([]byte("doc image"), media.Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := ms.Describe(digest, "一张紫蓝红三色带图", "visionllm"); err != nil {
dir := t.TempDir()
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"), memory.TokenizeWords)
if err := ds.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerGraphSentence, "5"); err != nil {
defer ds.Stop()
it, _ := ms.Stat(digest)
doc := &document.Doc{
ID: "doc_1", Summary: "带图的文档", Content: "正文",
Blocks: []memory.MemoryBlock{{ID: "blk_doc_1", Modality: memory.BlockImage,
PayloadDigest: it.Digest, MIME: it.MIME, Size: it.Size}},
}
if err := ds.Insert(doc); err != nil {
t.Fatal(err)
}
// 命中的关系挂着 5 号句子 → 应产出媒体说明
out := a.mediaContextForRelations([]memory.Relation{{ID: 1, SentenceID: 5}})
if out == "" {
t.Fatal("关系挂着有媒体的句子却没产出媒体说明——L3 检索接线断了")
}
if !contains(out, "一张紫蓝红三色带图") {
t.Errorf("媒体说明里应含描述文本: %q", out)
}
if !contains(out, shortDigest(digest)) {
t.Errorf("媒体说明里应含短 digest 供反查: %q", out)
// 文档仍持有块 → 内容在
if _, err := ms.Stat(digest); err != nil {
t.Fatal("有文档块持有内容时不该被清")
}
// 没挂媒体的关系不该产出噪声
if out := a.mediaContextForRelations([]memory.Relation{{ID: 2, SentenceID: 99}}); out != "" {
t.Errorf("无媒体的句子不该产出说明: %q", out)
// 删除文档 → 一并删除其内容(与文本块一致:删块即删内容)
ds.Remove(doc.ID)
if blocks := ds.Blocks(); len(blocks) != 0 {
t.Fatalf("删除文档后不该还有块,实际 %+v", blocks)
}
if out := a.mediaContextForRelations(nil); out != "" {
t.Errorf("空关系不该产出说明: %q", out)
}
}
func TestBuildMemoryContext_IncludesMediaSection(t *testing.T) {
// buildMemoryContext 是自动注入路径(每次 LLM 调用都走)。
// 媒体说明必须出现在这里,否则 agent 只有显式调 memory_recall 才知道有图。
a, graph, ms := newGraphMediaAgent(t)
digest, err := ms.Put([]byte("auto inject"), media.Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := ms.Describe(digest, "自动注入用的测试图", "visionllm"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
sentence := "用户发来的图片 [image/png " + shortDigest(digest) + "] 自动注入用的测试图"
sids, _, _, err := graph.CommitWithMedia([]memory.Triple{{
Subject: "测试图片", Relation: "包含", Object: "三色带", SentenceText: sentence,
}}, "auto", 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
sid := sids[sentence]
if sid == 0 {
t.Fatal("拿不到句子 id")
}
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerGraphSentence, strconv.FormatInt(sid, 10)); err != nil {
t.Fatal(err)
}
a.indexer = memory.NewIndexer(graph)
if err := a.indexer.Sync(); err != nil {
t.Fatalf("indexer sync: %v", err)
}
out := a.buildMemoryContext("测试图片", 0)
if out == "" {
t.Skip("图库召回未命中indexer 检索策略所致),无法验证媒体段注入")
}
if !contains(out, "【关联媒体】") {
t.Errorf("自动注入的记忆上下文缺少媒体段: %q", out)
}
if !contains(out, "自动注入用的测试图") {
t.Errorf("媒体段里应含描述文本: %q", out)
}
}
func TestParseMediaMarkers(t *testing.T) {
// 与 mediaSummaryForEvent 的输出格式严格对应
text := "用户发来图片\n媒体内容\n" +
"[image/png a1b2c3d4e5f6] 一张紫蓝红三色带图\n" +
"[audio/wav bbbbccccdddd] 一段三秒的钢琴声\n" +
"[image/png a1b2c3d4e5f6] 重复的同一张图"
ms := parseMediaMarkers(text)
if len(ms) != 2 {
t.Fatalf("应解析出 2 条去重后的标记,实际 %d: %+v", len(ms), ms)
}
if ms[0].label != "image/png" || ms[0].shortDigest != "a1b2c3d4e5f6" {
t.Errorf("第一条解析错误: %+v", ms[0])
}
if ms[0].description != "一张紫蓝红三色带图" {
t.Errorf("描述应取到行尾且不跨行: %q", ms[0].description)
}
if ms[1].label != "audio/wav" {
t.Errorf("第二条 label 错误: %+v", ms[1])
}
// raw 用作 SentenceText必须含 digest 才能被 bindSentenceMedia 反解
if !contains(ms[0].raw, "a1b2c3d4e5f6") {
t.Errorf("raw 必须含 digest: %q", ms[0].raw)
}
if n := parseMediaMarkers("没有任何标记的普通文本"); n != nil {
t.Errorf("无标记应返回 nil实际 %+v", n)
}
}
func TestMediaEntityName(t *testing.T) {
// 实体名必须由 digest 而非描述构成:描述会被重新生成,
// 若名字取自描述,同一张图会在图谱上留下多个节点。
cases := []struct{ label, digest, want string }{
{"image/png", "a1b2c3d4e5f6", "图片 a1b2c3d4e5f6"},
{"audio/wav", "bbbbccccdddd", "音频 bbbbccccdddd"},
{"video/mp4", "ccccddddeeee", "视频 ccccddddeeee"},
{"application/octet-stream", "ddddeeeeffff", "媒体 ddddeeeeffff"},
}
for _, c := range cases {
got := mediaEntityName(c.label, c.digest)
if got != c.want {
t.Errorf("mediaEntityName(%q,%q) = %q期望 %q", c.label, c.digest, got, c.want)
}
// 必须过 validEntityName 的 250 字符门槛,否则 Commit 会静默跳过
if n := len([]rune(got)); n < 2 || n > 50 {
t.Errorf("实体名长度 %d 不在 250 之间: %q", n, got)
}
}
}
func TestSummarizeForEntity(t *testing.T) {
cases := []struct{ in, want string }{
{"一张紫蓝红三色带图。还有更多内容。", "一张紫蓝红三色带图"},
{"**整体构成**:正方形画布", "整体构成:正方形画布"}, // Markdown 强调符被清掉
{"", ""},
{"短", ""}, // 单字过不了 validEntityName宁可不写
// 无句子边界时按 rune 截到 40不是按字节否则切坏 UTF-8 会在图库里留乱码)
{"没有句子边界的一长串文字需要按 rune 截断以免切坏 UTF-8 编码导致图库里出现乱码实体名字符",
"没有句子边界的一长串文字需要按 rune 截断以免切坏 UTF-8 编码导致图库"},
}
for _, c := range cases {
got := summarizeForEntity(c.in, 40)
if got != c.want {
t.Errorf("summarizeForEntity(%q) = %q期望 %q", c.in, got, c.want)
}
}
}
func TestMediaTriplesFromText_DeterministicRegardlessOfNLP(t *testing.T) {
// 核心回归:媒体入 L3 不再依赖 NLP 提取器的运气。
//
// 实测 LLM 的 477 字图片描述经提取器只产出「水平 -分割-> 成」,
// obj 仅 1 字被 validEntityName 拒掉 → ec=0 rc=0 → 媒体记忆进不了图库,
// 且时好时坏取决于描述文本。这里验证确定性路径。
longDesc := "这张图片是一张纯色块构成的抽象图像,不包含任何文字、人物、物体或可识别的场景。" +
"整体构成:一个小尺寸的正方形图像,被水平分割成三条颜色条带。"
text := "媒体内容:\n[image/png 89e293b42546] " + longDesc
triples := mediaTriplesFromText(text)
if len(triples) < 2 {
t.Fatalf("应至少产出类型+内容两条三元组,实际 %d", len(triples))
}
// 每条都必须能通过 validEntityName经 Commit 实证)
g, err := memory.NewGraphDB(filepath.Join(t.TempDir(), "g.db"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer g.Close()
sids, ec, rc, err := g.CommitWithMedia(triples, "det", 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if ec == 0 || rc == 0 {
t.Fatalf("确定性三元组应能写入图库,实际 ec=%d rc=%d", ec, rc)
}
if len(sids) == 0 {
t.Fatal("应返回句子 id 供 bindSentenceMedia 绑定")
}
// SentenceText 必须含 digest否则绑定还是断的
for st := range sids {
if !contains(st, "89e293b42546") {
t.Errorf("句子必须含短 digest 供反解: %q", st)
}
}
// 描述为空时仍应产出类型三元组——媒体节点不能因为没描述就不存在
bare := mediaTriplesFromText("[image/png 89e293b42546]")
if len(bare) != 1 {
t.Fatalf("无描述时应只有类型三元组,实际 %d 条", len(bare))
}
if bare[0].Relation != "类型" {
t.Errorf("无描述时那条应是类型三元组: %+v", bare[0])
if err := ms.Delete(digest); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if _, err := ms.Stat(digest); err == nil {
t.Fatal("删除后内容应已移除")
}
}

View File

@ -25,7 +25,7 @@ func newInputTestAgent(t *testing.T) (*Agent, *media.Store) {
t.Helper()
dir := t.TempDir()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"), 0)
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatalf("media.New: %v", err)
}
@ -192,63 +192,84 @@ func TestResolveInput_UnifiesAllModalities(t *testing.T) {
})
}
// ---------- 模型工具侧:sentenceWithMediaMarkers ----------
// ---------- 模型工具侧:memory_digests 结构化传递 ----------
// 模型只知道 digest从对话或 memory_recall 的「关联媒体」读到)
// 不该要求它自己按内核格式拼标记——格式写错的后果是引用静默挂不上
func TestSentenceWithMediaMarkers(t *testing.T) {
// 模型只知道 digest从对话或 memory_recall 的「关联媒体」读到)
// 它不再需要自己拼任何标记digest 作为结构化字段随三元组提交
func TestResolveMediaDigestsAndNoMarkerText(t *testing.T) {
a, ms := newInputTestAgent(t)
digest, err := ms.Put([]byte("marker-bytes"), media.Item{
MIME: "image/png", Description: "一张紫蓝红三色带图",
})
digest, err := ms.Put([]byte("marker-bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatalf("Put: %v", err)
}
t.Run("短digest补全并生成标记", func(t *testing.T) {
got := a.sentenceWithMediaMarkers("用户发来一张图。", []string{digest[:12]})
if !strings.Contains(got, "三色带图") {
t.Errorf("描述未并入句子: %q", got)
}
if !strings.Contains(got, digest[:12]) {
t.Errorf("digest 未并入句子(反查会失效): %q", got)
}
// 反解必须成功,否则 bindSentenceMedia 挂不上引用
if got := extractMediaDigests(got); len(got) != 1 {
t.Errorf("生成的标记无法被 extractMediaDigests 反解: %v", got)
t.Run("短digest补全", func(t *testing.T) {
got := a.resolveMediaDigests([]string{digest[:12]})
if len(got) != 1 || got[0] != digest {
t.Fatalf("短 digest 应补全为完整 digest得到 %v", got)
}
})
t.Run("模型已写标记时不重复追加", func(t *testing.T) {
sentence := "看这个 [image/png " + digest[:12] + "] 三色带图"
got := a.sentenceWithMediaMarkers(sentence, []string{digest[:12]})
if n := strings.Count(got, digest[:12]); n != 1 {
t.Errorf("digest 出现 %d 次,期望 1 次: %q", n, got)
t.Run("无法解析的digest被丢弃", func(t *testing.T) {
if got := a.resolveMediaDigests([]string{"ffffffffffff"}); len(got) != 0 {
t.Errorf("不存在的 digest 不该保留: %v", got)
}
})
t.Run("空句子时标记本身充当句子", func(t *testing.T) {
got := a.sentenceWithMediaMarkers("", []string{digest})
if got == "" {
t.Error("媒体必须有句子落点,否则 media_refs 无从挂起")
}
})
t.Run("无法解析的digest被跳过", func(t *testing.T) {
got := a.sentenceWithMediaMarkers("原句。", []string{"ffffffffffff"})
if got != "原句。" {
t.Errorf("不存在的 digest 不该造出标记: %q", got)
}
})
t.Run("无媒体存储时原样返回", func(t *testing.T) {
t.Run("无媒体存储时返回nil", func(t *testing.T) {
bare := &Agent{}
if got := bare.sentenceWithMediaMarkers("原句。", []string{digest}); got != "原句。" {
t.Errorf("无媒体存储时应原样返回: %q", got)
if got := bare.resolveMediaDigests([]string{digest}); got != nil {
t.Errorf("无媒体存储时应返回 nil: %v", got)
}
})
}
// 句子文本必须保持原样:媒体归属走结构化块边,不往文本里贴 marker。
func TestMemoryCommit_DoesNotPolluteSentenceText(t *testing.T) {
dir := t.TempDir()
g, err := memory.NewGraphDB(filepath.Join(dir, "graph.db"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer g.Close()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer ms.Close()
a := &Agent{memory: g, mediaStore: ms}
digest, _ := ms.Put([]byte("clean-sentence"), media.Item{MIME: "image/png"})
sentence := "用户发来一张图。"
triples := []memory.Triple{{
Subject: "用户", Relation: "发来", Object: "图片",
SentenceText: sentence,
MediaDigests: a.resolveMediaDigests([]string{digest[:12]}),
}}
if _, _, _, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, "s1", 0, nil); err != nil {
t.Fatal(err)
}
res, err := a.memory.Recall([]string{"用户"}, nil, 2, "")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(res.Relations) == 0 {
t.Fatal("召回为空")
}
if res.Relations[0].SentenceText != sentence {
t.Errorf("句子文本被污染: %q", res.Relations[0].SentenceText)
}
blocks, err := a.memory.BlocksForNode("sentence", strconv.FormatInt(res.Relations[0].SentenceID, 10))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(blocks) != 1 || blocks[0].PayloadDigest != digest {
t.Errorf("块应挂到句子,实际 %+v", blocks)
}
}
// ---------- resolveMediaDigests ----------
func TestResolveMediaDigests(t *testing.T) {
@ -275,100 +296,105 @@ func TestResolveMediaDigests(t *testing.T) {
}
}
// ---------- bindDocMedia ----------
// ---------- 文档持有的一等记忆块 ----------
func TestDocCommit_StoresBlocks(t *testing.T) {
// doc_commit 带 media_digests 时,媒体应作为一等块直接存在文档上,
// 并随 doc 一起持久化(不再靠 media_refs 保活)。
dir := t.TempDir()
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"), memory.TokenizeWords)
if err := ds.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer ds.Stop()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer ms.Close()
func TestBindDocMedia(t *testing.T) {
a, ms := newInputTestAgent(t)
d1, _ := ms.Put([]byte("doc-one"), media.Item{MIME: "image/png"})
d2, _ := ms.Put([]byte("doc-two"), media.Item{MIME: "image/png"})
if n := a.bindDocMedia("doc_x", []string{d1, d2}); n != 2 {
t.Fatalf("绑定 %d 条,期望 2", n)
doc := &document.Doc{ID: "doc_x", Summary: "s", Content: "c"}
for _, d := range []string{d1, d2} {
if b, ok := (&Agent{mediaStore: ms}).blockFromDigest(d); ok {
doc.Blocks = append(doc.Blocks, b)
}
}
refs, err := ms.Refs(media.OwnerDocument, "doc_x")
if err != nil {
t.Fatalf("Refs: %v", err)
}
if len(refs) != 2 {
t.Errorf("引用 = %v期望 2 条", refs)
if err := ds.Insert(doc); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if n := a.bindDocMedia("", []string{d1}); n != 0 {
t.Error("空 docID 不该绑定")
blocks := ds.Blocks()
if len(blocks) != 2 {
t.Fatalf("文档应持有 2 个块,实际 %d", len(blocks))
}
bare := &Agent{}
if n := bare.bindDocMedia("doc_y", []string{d1}); n != 0 {
t.Error("无媒体存储时不该绑定")
seen := map[string]bool{}
for _, b := range blocks {
seen[b.PayloadDigest] = true
}
if !seen[d1] || !seen[d2] {
t.Errorf("块 digest 不对: %+v", blocks)
}
}
// ---------- docMediaContext ----------
// ---------- 文档持有块标签doc_query 展示用) ----------
func TestDocMediaContext(t *testing.T) {
func TestBlockLabelsForDoc(t *testing.T) {
a, ms := newInputTestAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("ctx-bytes"), media.Item{
MIME: "image/png", Description: "文档里的配图",
})
digest, _ := ms.Put([]byte("ctx-bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
b, ok := a.blockFromDigest(digest)
if !ok {
t.Fatal("blockFromDigest 失败")
}
t.Run("优先用media_refs", func(t *testing.T) {
if err := ms.AddRef(digest, media.OwnerDocument, "doc_refs"); err != nil {
t.Fatalf("AddRef: %v", err)
t.Run("从文档持有的一等块渲染", func(t *testing.T) {
got := a.blockLabelsForDoc(&document.Doc{ID: "doc_1", Blocks: []memory.MemoryBlock{b}})
if !strings.Contains(got, shortDigest(digest)) {
t.Errorf("标签应含短 digest: %q", got)
}
got := a.docMediaContext("doc_refs", "正文里没有任何标记")
if !strings.Contains(got, "文档里的配图") {
t.Errorf("未从 media_refs 取到媒体说明: %q", got)
if !strings.Contains(got, "image/png") {
t.Errorf("标签应含 MIME: %q", got)
}
})
t.Run("无引用时回退解析正文标记", func(t *testing.T) {
content := "旧正文 [image/png " + digest[:12] + "] 文档里的配图"
got := a.docMediaContext("doc_legacy", content)
if !strings.Contains(got, "文档里的配图") {
t.Errorf("历史文档只有标记时应回退解析: %q", got)
}
})
t.Run("既无引用也无标记", func(t *testing.T) {
if got := a.docMediaContext("doc_empty", "普通正文"); got != "" {
t.Run("无块时为空", func(t *testing.T) {
if got := a.blockLabelsForDoc(&document.Doc{ID: "doc_x", Content: "普通正文"}); got != "" {
t.Errorf("应返回空串,实际 %q", got)
}
})
t.Run("无媒体存储", func(t *testing.T) {
bare := &Agent{}
if got := bare.docMediaContext("doc_x", "任意"); got != "" {
if got := bare.blockLabelsForDoc(&document.Doc{ID: "doc_x"}); got != "" {
t.Errorf("无媒体存储时应返回空串,实际 %q", got)
}
})
}
// ---------- mediaMarkerLine ----------
// ---------- mediaLabel ----------
// 标记格式的唯一生成处。此前 mediaSummaryForEvent 与 mediaContextForSentences
// 各拼一份,改动截断长度或分隔符时只改一处,另一处写出的标记就再也解析不回来。
func TestMediaMarkerLine(t *testing.T) {
// 媒体标签的唯一生成处:只含 MIME 与短 digest不含任何生成的描述。
func TestMediaLabel(t *testing.T) {
a, ms := newInputTestAgent(t)
_ = a
described, _ := ms.Put([]byte("with-desc"), media.Item{
MIME: "image/png", Description: "已描述的图",
})
if got := a.mediaMarkerLine(described); !strings.Contains(got, "已描述的图") {
t.Errorf("有描述时应带描述: %q", got)
digest, _ := ms.Put([]byte("labelled"), media.Item{MIME: "image/png"})
it, err := ms.Stat(digest)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// 「已入库但还没描述」与「压根没有媒体」必须可区分
bare, _ := ms.Put([]byte("no-desc"), media.Item{MIME: "image/png"})
got := a.mediaMarkerLine(bare)
if !strings.Contains(got, "(未描述)") {
t.Errorf("无描述时应有占位符: %q", got)
got := mediaLabel(it)
if !strings.Contains(got, "image/png") {
t.Errorf("标签应含 MIME: %q", got)
}
if !strings.Contains(got, shortDigest(bare)) {
if !strings.Contains(got, shortDigest(digest)) {
t.Errorf("必须带短 digest 供反查: %q", got)
}
// 查不到返回空串:媒体可能已被容量 GC 淘汰,此时不该造出指向虚无的标记
if got := a.mediaMarkerLine("ffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffffff"); got != "" {
t.Errorf("查不到的 digest 应返回空串,实际 %q", got)
if got := mediaLabel(nil); got != "" {
t.Errorf("nil 应返回空串,实际 %q", got)
}
}
@ -384,13 +410,13 @@ func newToolTestAgent(t *testing.T) (*Agent, *media.Store) {
}
t.Cleanup(func() { g.Close() })
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "documents"))
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "documents"), memory.TokenizeWords)
if err := ds.Start(); err != nil {
t.Fatalf("doc store: %v", err)
}
t.Cleanup(func() { ds.Stop() })
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"), 0)
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatalf("media.New: %v", err)
}
@ -410,9 +436,7 @@ func newToolTestAgent(t *testing.T) (*Agent, *media.Store) {
// memory_commit 带 media_digests三元组入库后必须能从句子反查回那份字节。
func TestToolMemoryCommit_BindsMedia(t *testing.T) {
a, ms := newToolTestAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("commit-bytes"), media.Item{
MIME: "image/png", Description: "提交时关联的图",
})
digest, _ := ms.Put([]byte("commit-bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
out := a.executeMemoryTool(agentAPI.ToolCall{
Name: "memory_commit",
@ -438,9 +462,12 @@ func TestToolMemoryCommit_BindsMedia(t *testing.T) {
if len(res.Relations) == 0 || res.Relations[0].SentenceID == 0 {
t.Fatal("没有句子落点 —— 媒体引用无从挂起")
}
refs, _ := ms.Refs(media.OwnerGraphSentence, strconv.FormatInt(res.Relations[0].SentenceID, 10))
if len(refs) != 1 || refs[0] != digest {
t.Errorf("句子引用 = %v期望 [%s]", refs, digest)
blocks, err := a.memory.BlocksForNode("sentence", strconv.FormatInt(res.Relations[0].SentenceID, 10))
if err != nil {
t.Fatalf("BlocksForNode: %v", err)
}
if len(blocks) != 1 || blocks[0].PayloadDigest != digest {
t.Errorf("句子块 = %+v期望 [%s]", blocks, digest)
}
}
@ -488,12 +515,10 @@ func TestToolMemoryCommit_CarriesSentenceText(t *testing.T) {
}
}
// doc_commit 带 media_digests标记进正文(否则检索不到)+ 引用挂文档 owner否则 GC 会清)
// doc_commit 带 media_digests媒体成为文档直接持有的一等块;正文保持原样
func TestToolDocCommit_BindsMedia(t *testing.T) {
a, ms := newToolTestAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("doc-commit-bytes"), media.Item{
MIME: "image/png", Description: "笔记里的插图",
})
digest, _ := ms.Put([]byte("doc-commit-bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
out := a.executeDocTool(agentAPI.ToolCall{
Name: "doc_commit",
@ -512,21 +537,24 @@ func TestToolDocCommit_BindsMedia(t *testing.T) {
t.Fatal("文档未写入")
}
d := docs[0]
if !strings.Contains(d.Content, "笔记里的插图") {
t.Errorf("标记未进正文(向量索引看不到这份媒体): %q", d.Content)
if strings.Contains(d.Content, "image/png") {
t.Errorf("正文不该被媒体标记污染: %q", d.Content)
}
refs, _ := ms.Refs(media.OwnerDocument, d.ID)
if len(refs) != 1 || refs[0] != digest {
t.Errorf("文档引用 = %v期望 [%s]", refs, digest)
var held bool
for _, b := range d.Blocks {
if b.PayloadDigest == digest {
held = true
}
}
if !held {
t.Errorf("文档应持有一等记忆块 [%s],实际 %+v", digest, d.Blocks)
}
}
// doc_query 必须把媒体说明附在返回值里,否则模型检索到带图文档也不知道有图。
func TestToolDocQuery_ShowsMedia(t *testing.T) {
a, ms := newToolTestAgent(t)
digest, _ := ms.Put([]byte("query-bytes"), media.Item{
MIME: "image/png", Description: "检索命中的配图",
})
digest, _ := ms.Put([]byte("query-bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
a.executeDocTool(agentAPI.ToolCall{
Name: "doc_commit",
@ -545,7 +573,7 @@ func TestToolDocQuery_ShowsMedia(t *testing.T) {
// 正文进的是 cold_storage 事件(工具返回值只给引用编号),媒体说明也在那里。
var found bool
for _, e := range a.context.Recent(10) {
if strings.Contains(e.Response, "检索命中的配图") {
if strings.Contains(e.Response, shortDigest(digest)) {
found = true
}
}

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@ -6,14 +6,13 @@
// 往 IOManager 注入一个 image 事件,然后等。之后全部由生产代码自己走:
//
// processMediaInput → captureBlockMedia入 CAS
// → Prune → transferMediaRefsL0→L2 引用转移)
// → PruneL0→L2 块迁移)
// → describePendingMedia真实视觉模型生成描述
// → archiveColdDocs → commitTriplesWithMedia → bindSentenceMediaL2→L3
// → archiveColdDocs → commitTriplesWithMedia → bindSentenceBlocksL2→L3
// → 第二轮提问,验证 agent 真能召回
//
// 为什么必须这样测:单测能证明每个函数正确,却证明不了它**被接上了**
// 本文件的直接动机是一个真实缺陷——core.New() 漏了 rc.SetMediaStore(cfg.MediaStore)
// 于是 L0→L2 引用转移在生产里永远静默 return而手工注入 store 的单测全绿。
// 为什么必须这样测:单测能证明每个函数正确,却证明不了它**被接上了**——
// 手工注入 store 的单测全绿而生产链路断开,是本文件要拦的典型缺陷。
//
// 需要真实 LLM因此加 medialive build tag默认 go test 不跑:
//
@ -172,7 +171,7 @@ func newLiveEnv(t *testing.T, c liveCfg) *liveEnv {
t.Fatalf("set default provider: %v", err)
}
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"), 256<<20)
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatalf("media store: %v", err)
}
@ -184,7 +183,7 @@ func newLiveEnv(t *testing.T, c liveCfg) *liveEnv {
}
t.Cleanup(func() { graph.Close() })
docStore := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"))
docStore := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"), memory.TokenizeWords)
if err := docStore.Start(); err != nil {
t.Fatalf("doc store: %v", err)
}
@ -201,8 +200,6 @@ func newLiveEnv(t *testing.T, c liveCfg) *liveEnv {
Memory: graph,
DocStore: docStore,
MediaStore: ms,
MediaGCInterval: 0, // 本测试自己控制 GC 时机
MediaDescribe: true, // 描述循环由测试直接调 describePendingMedia
StageHost: NewStageHost(),
MaxContextSize: 3, // 故意压低:第二轮就能触发 Prune 归档
InputProcessing: types.InputProcessingConfig{},
@ -252,97 +249,71 @@ func TestMediaLive_AutoTriggerChain(t *testing.T) {
a.handleInput(evt)
t.Logf("第一轮(含真实 LLM 往返)耗时 %.1fs", time.Since(t0).Seconds())
// 用 Pending 而非 Search 查刚落盘的项Search 的 WHERE 里带
// `COALESCE(description,'') != ''`,只返回**已描述**的媒体,
// 此刻描述还没生成阶段3 才做Search 必然返回 0 条。
items, err := env.mediaSt.Pending(10)
// 媒体不再有文字描述CAS 里只有字节、元数据与向量。
// 这里直接按 digest 定位刚落的图(不再有 Pending 队列)。
st := env.mediaSt.Stats()
if st["count"].(int) != 1 {
t.Fatalf("CAS 应自动收到 1 张图,实际 %v 张captureBlockMedia 未被触发?)", st["count"])
}
var digest string
var found bool
for _, e := range a.context.Recent(0) {
for _, b := range e.Blocks {
digest, found = b.PayloadDigest, true
}
}
if !found {
t.Fatal("无法从上下文块定位刚落盘的图")
}
it0, err := env.mediaSt.Stat(digest)
if err != nil {
t.Fatalf("pending: %v", err)
t.Fatal(err)
}
if len(items) != 1 {
t.Fatalf("CAS 应自动收到 1 张图,实际 %d 张captureBlockMedia 未被触发?)", len(items))
}
digest := items[0].Digest
t.Logf("✓ 阶段1 CAS 自动落盘: digest=%s size=%d tool=%s",
digest[:12], items[0].Size, items[0].Tool)
digest[:12], it0.Size, it0.Tool)
stored, err := env.mediaSt.Get(digest)
if err != nil || !bytes.Equal(stored, img) {
t.Fatalf("落盘内容与原图不一致 (err=%v)", err)
}
// ── 阶段 2引用自动挂到 ContextEvent 上 ──
// ── 阶段 2一等记忆块自动挂到 ContextEvent 上 ──
//
// 这一步验证 bindEventMedia事件必须拿到 ID 且 media_refs 里
// 有对应 context owner 记录。两者只写一个的后果是 GC 误删或永不清理
// 这一步验证 bindEventMedia事件必须拿到 ID 并直接持有块;
// 事件文本必须保持原样(不再往正文里贴媒体标记)
var evtID string
var summaryOK bool
for _, e := range a.context.Recent(0) {
if len(e.Media) > 0 {
if len(e.Blocks) > 0 {
evtID = e.ID
summaryOK = strings.Contains(e.Input, digest[:12])
if strings.Contains(e.Input, digest[:12]) {
t.Error("事件 Input 里被写入了媒体标记——描述式索引链应该已经拆除")
}
if e.Blocks[0].PayloadDigest != digest {
t.Fatalf("事件持有的块 digest 不对: %+v", e.Blocks)
}
break
}
}
if evtID == "" {
t.Fatal("没有任何 ContextEvent 挂上媒体bindEventMedia 未被触发)")
}
ctxRefs, err := env.mediaSt.Refs(media.OwnerContext, evtID)
if err != nil || len(ctxRefs) != 1 || ctxRefs[0] != digest {
t.Fatalf("context owner 引用缺失: refs=%v err=%v", ctxRefs, err)
}
if !summaryOK {
t.Error("事件 Input 里没有媒体摘要标记mediaSummaryForEvent 未生效)——" +
"L2/L3 靠正文里的短 digest 反查,缺了它整条召回链断掉")
}
t.Logf("✓ 阶段2 引用自动绑定: event=%s owner=context 摘要内嵌=%v", evtID, summaryOK)
t.Logf("✓ 阶段2 块自动绑定: event=%s", evtID)
// ── 阶段 3描述由后台循环自动生成(真实视觉模型)──
pending, err := env.mediaSt.Pending(5)
if err != nil {
// ── 阶段 3媒体只按自己的向量被索引,不再生成任何描述 ──
if it, err := env.mediaSt.Stat(digest); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(pending) != 1 {
t.Fatalf("应有 1 条待描述,实际 %d 条", len(pending))
}
t1 := time.Now()
a.describePendingMedia()
t.Logf("描述生成耗时 %.1fs", time.Since(t1).Seconds())
it, err := env.mediaSt.Stat(digest)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if it.Description == "" {
t.Fatal("描述为空——describePendingMedia 未能通过视觉源生成描述")
}
sawColors := strings.Contains(it.Description, "紫") &&
strings.Contains(it.Description, "蓝") &&
strings.Contains(it.Description, "红")
t.Logf("✓ 阶段3 描述自动生成 (%d 字, 源=%s): %s",
len([]rune(it.Description)), it.DescribedBy, truncRunes(it.Description, 90))
if !sawColors {
t.Errorf("描述未含紫/蓝/红三色,视觉模型可能没真正看到图片: %s",
truncRunes(it.Description, 200))
}
if left, _ := env.mediaSt.Pending(5); len(left) != 0 {
t.Errorf("描述完成后仍在待描述队列(%d 条)——会被反复重描述", len(left))
}
// 有描述之后 Search 才应能命中(它按 description 做 LIKE
if found, err := env.mediaSt.Search("紫", media.KindImage, 5); err != nil {
t.Errorf("search: %v", err)
} else if len(found) == 0 {
t.Error("描述已生成但 Search(\"紫\") 命中 0 条——媒体库关键词入口失效")
} else if len(it.Vec) == 0 {
// 未配置多模态空间时就没有向量——这是合法的降级状态,
// 但要明确报出来,而不是靠描述文本假装能检索。
t.Log("未配置多模态空间:本图无向量,之后只能靠块结构召回 digest")
} else {
t.Logf("✓ 阶段3 Search(\"紫\") 命中 %d 条", len(found))
t.Logf("✓ 阶段3 已写入原生向量: dim=%d", len(it.Vec))
}
// ── 阶段 4Prune 自动把引用从 L0 移到 L2 ──
// ── 阶段 4Prune 自动把从 L0 移到 L2 ──
//
// MaxContextSize=3多注入几轮文本把带图事件挤出活跃上下文。
// 这一步专门守 core.New() 里 rc.SetMediaStore 的接线:漏了它
// transferMediaRefs 直接 return引用永久悬空在 context owner 上。
// 迁移的是块本身同一身份换层L0 中不该再留下它。
// 填充数量必须 > Prune 内部固定的 10 条保护窗口。
//
// Prune 无条件保护最后 10 条事件protected := events[len-10:]
@ -366,33 +337,35 @@ func TestMediaLive_AutoTriggerChain(t *testing.T) {
docRefsFound := ""
for _, d := range env.docStore.RecentDocs(20) {
refs, err := env.mediaSt.Refs(media.OwnerDocument, d.ID)
if err == nil && len(refs) > 0 && refs[0] == digest {
docRefsFound = d.ID
break
for _, b := range d.Blocks {
if b.PayloadDigest == digest {
docRefsFound = d.ID
}
}
}
if docRefsFound == "" {
t.Fatal("引用未转移到 document owner——" +
"core.New() 是否漏了 rc.SetMediaStore(cfg.MediaStore)" +
"(该缺陷曾真实存在:手工注入 store 的单测全绿,生产里永远静默 return")
t.Fatal("块未随归档事件迁移到 L2 文档")
}
if left, _ := env.mediaSt.Refs(media.OwnerContext, evtID); len(left) != 0 {
t.Errorf("旧的 context 引用未注销(%d 条),引用计数永不归零 → blob 永不回收", len(left))
// 同一块不能同时留在 L0。
for _, e := range a.context.Recent(0) {
for _, b := range e.Blocks {
if b.PayloadDigest == digest {
t.Errorf("块仍留在 L0evt %s违反单层不变量", e.ID)
}
}
}
t.Logf("✓ 阶段4 引用自动移: context/%s → document/%s", evtID, docRefsFound)
t.Logf("✓ 阶段4 自动移: context/%s → document/%s", evtID, docRefsFound)
// 移全程内容必须可读:先挂后销的顺序若反了,
// 计数会瞬时归零,并发 GC 会把仍被引用的内容当孤儿删掉。
// 移全程内容必须可读:块虽换了层,字节仍在。
if _, err := env.mediaSt.Get(digest); err != nil {
t.Fatalf("移后内容不可读: %v", err)
t.Fatalf("移后内容不可读: %v", err)
}
// ── 阶段 5archiveColdDocs 自动把媒体带进 L3 图库 ──
// ── 阶段 5archiveColdDocs 自动把块连到 L3 文档节点 ──
//
// FindColdDocs(72h, 2) 要求文档足够"冷",测试里新建的文档不满足,
// 因此把 LastAccess 往前推——这是为了触发生产代码路径,
// 而不是替代它(Commit/bindSentenceMedia/releaseDocMedia由它自己调)。
// 而不是替代它(commitTriplesWithMedia/linkBlocksToDocument 全由它自己调)。
for _, d := range env.docStore.RecentDocs(20) {
if d.ID == docRefsFound {
d.LastAccess = time.Now().Add(-100 * time.Hour)
@ -401,50 +374,61 @@ func TestMediaLive_AutoTriggerChain(t *testing.T) {
}
a.archiveColdDocs()
// 块可能以 document --contains--> block文档归档
// sentence --contains--> block对话三元组两种边存在。
sentRefs := 0
var boundSentence int64
docBound := 0
rows, err := env.graph.Recall(nil, nil, 1, "")
if err != nil {
t.Fatalf("graph recall: %v", err)
}
t.Logf("图库实体数 %d", len(rows.Entities))
docBlocks, err := env.graph.BlocksForNode("document", docRefsFound)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
docBound = len(docBlocks)
// 句子 id 是自增整数,扫前若干个足够覆盖本测试写入的量
for sid := int64(1); sid <= 40; sid++ {
refs, err := env.mediaSt.Refs(media.OwnerGraphSentence, strconv.FormatInt(sid, 10))
if err == nil && len(refs) > 0 {
sentRefs += len(refs)
blocks, err := env.graph.BlocksForNode("sentence", strconv.FormatInt(sid, 10))
if err == nil && len(blocks) > 0 {
sentRefs += len(blocks)
if boundSentence == 0 {
boundSentence = sid
}
}
}
if sentRefs == 0 {
t.Error("L2→L3 未绑定任何 graph_sentence 引用——" +
"bindSentenceMedia 未被 commitTriplesWithMedia 触发," +
"或句子正文里没有可反解的短 digest")
if sentRefs == 0 && docBound == 0 {
t.Error("L2→L3 未写入任何块边——linkBlocksToDocument 未被 archiveColdDocs 触发")
} else if docBound > 0 {
t.Logf("✓ 阶段5 L3 自动写入: 文档 %s 持有 %d 个块", docRefsFound, docBound)
got := docBlocks
if got[0].PayloadDigest != digest {
t.Errorf("文档节点持有的块 digest 不对: %+v", got)
} else if raw, err := env.mediaSt.Get(got[0].PayloadDigest); err != nil || !bytes.Equal(raw, img) {
t.Errorf("从文档块取回的字节与原图不一致 (err=%v)", err)
} else {
t.Logf("✓ 阶段5 反查取回 %d 字节,与原图逐字节一致", len(raw))
}
} else {
t.Logf("✓ 阶段5 L3 自动绑定: %d 个句子引用,首个 sentences.id=%d", sentRefs, boundSentence)
t.Logf("✓ 阶段5 L3 自动写入: %d 个句子,首个 sentences.id=%d", sentRefs, boundSentence)
got, err := env.agent.RecallMediaForSentence(boundSentence)
if err != nil || len(got) == 0 || got[0] != digest {
t.Errorf("从句子反查 digest 失败: got=%v err=%v", got, err)
} else if raw, err := env.mediaSt.Get(got[0]); err != nil || !bytes.Equal(raw, img) {
got, err := env.agent.RecallBlocksForSentence(boundSentence)
if err != nil || len(got) == 0 || got[0].PayloadDigest != digest {
t.Errorf("从句子反查失败: got=%+v err=%v", got, err)
} else if raw, err := env.mediaSt.Get(got[0].PayloadDigest); err != nil || !bytes.Equal(raw, img) {
t.Errorf("从句子取回的字节与原图不一致 (err=%v)", err)
} else {
t.Logf("✓ 阶段5 反查取回 %d 字节,与原图逐字节一致", len(raw))
}
}
// ── 阶段 6GC 不能删掉仍被记忆引用的内容 ──
removed, freed, err := env.mediaSt.GC(0) // minAge=0最激进
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// ── 阶段 6内容随块存在,不被单独清理 ──
if _, err := env.mediaSt.Stat(digest); err != nil {
t.Fatalf("被记忆引用的内容被 GC 删除了(清 %d 条/%d 字节)——"+
"引用计数或 owner 语义有误", removed, freed)
t.Fatalf("被记忆块持有的内容不存在了: %v", err)
}
t.Logf("✓ 阶段6 GC(minAge=0) 清 %d 条,被引用内容仍在", removed)
t.Logf("✓ 阶段6 被持有内容仍在")
// ── 阶段 7E2E — 第二轮提问,验证 agent 真能召回 ──
//
@ -456,15 +440,10 @@ func TestMediaLive_AutoTriggerChain(t *testing.T) {
if err := a.indexer.Sync(); err != nil {
t.Fatalf("indexer sync: %v", err)
}
if mc := a.buildMemoryContext("图片 颜色", 0); mc != "" {
if mc := a.buildMemoryContext("测试图片", 0); mc != "" {
t.Logf("注入的记忆上下文: %s", truncRunes(mc, 200))
if strings.Contains(mc, "【关联媒体】") {
t.Logf("✓ 记忆上下文含媒体段")
} else {
t.Error("记忆上下文缺少媒体段——L3 媒体检索接线未生效")
}
} else {
t.Error("图库召回为空agent 无从得知历史媒体")
t.Log("图库召回为空(本测试不再依赖文本描述,仅记录现状)")
}
ask := &agentIO.InputEvent{
@ -483,6 +462,9 @@ func TestMediaLive_AutoTriggerChain(t *testing.T) {
a.handleInput(ask)
t.Logf("第二轮耗时 %.1fs", time.Since(t2).Seconds())
// 第二轮仍走真实 LLM这里只验证链路不报错、有回复。
// 不再断言"答出紫/蓝/红":图片的颜色信息只在原生向量里,
// 未配置多模态空间时模型本来就无从得知——那不属于记忆接线缺陷。
var answer string
select {
case out := <-respCh:
@ -491,27 +473,20 @@ func TestMediaLive_AutoTriggerChain(t *testing.T) {
t.Fatal("第二轮没有收到回复")
}
t.Logf("agent 回答: %s", truncRunes(answer, 220))
recalled := strings.Contains(answer, "紫") &&
strings.Contains(answer, "蓝") &&
strings.Contains(answer, "红")
if !recalled {
t.Errorf("agent 未能召回三色。这可能是记忆注入链路问题,"+
"也可能是本轮上下文里已无相关记忆(描述在 L2/L3 但未被检索命中)。回答: %s",
truncRunes(answer, 300))
} else {
t.Logf("✓ 阶段7 E2E 召回成功不给图agent 答出紫/蓝/红")
if strings.HasPrefix(answer, "处理错误:") {
t.Skipf("上游 LLM 调用失败,端到端召回无法判定: %s", truncRunes(answer, 160))
}
t.Logf("✓ 阶段7 E2E 链路贯通(召回能力取决于是否配置多模态向量空间)")
st := env.mediaSt.Stats()
t.Logf("收尾: %v 条 / %v 字节 / 已描述 %v / 无引用 %v",
st["count"], st["total_bytes"], st["described"], st["unreferenced"])
st = env.mediaSt.Stats()
t.Logf("收尾: %v 条 / %v 字节 / 类型 %v",
st["count"], st["total_bytes"], st["by_kind"])
}
// TestMediaLive_NegativeControl 阴性对照:没有媒体记忆时不该"记得"。
//
// 没有这条对照,阶段7 的"答出紫蓝红"可能只是模型在猜常见配色
// 无法区分真召回与先验偏好
// 没有这条对照,任何"答出了具体内容"的结果都可能只是模型先验
// 无法区分真召回与猜测
func TestMediaLive_NegativeControl(t *testing.T) {
c := requireLiveCfg(t)
env := newLiveEnv(t, c)

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@ -1,183 +1,199 @@
package core
import (
"errors"
"log"
"runtime/debug"
"time"
"sync"
"sync/atomic"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
)
// 媒体记忆的两条后台循环
// 媒体记忆块的生命周期辅助
//
// mediaGCLoop 清理无人引用的 blob让容量上限真正生效。
// mediaDescribeLoop 给未描述的媒体生成文字描述(方案 C 的另一半)
// 媒体不单独做生命周期管理(没有 GC、没有引用计数blob 是记忆块的内容,
// 块的创建/迁移/删除由记忆系统本身决定,块被永久删除时内容随之删除
// 图片不靠文本描述索引——它只按自己的统一空间向量被检索。
// heldMediaDigests 汇总三层记忆当前持有的媒体 digest 集合。
//
// 为何描述要走后台而不是入库时同步做:视觉模型一次调用在生产实测 9.6s
// see_video 6 帧批量 23s。放在对话路径上会让每张图都给回复加十几秒
// 而描述的价值是**几个月后还能检索到这张图**,不是这一轮对话——
// 这一轮模型本来就直接看着图。
const (
// mediaDescribeBatch 是单轮描述的媒体条数上限。
//
// 取 4既有回退链的 modalFallbackMaxBlocks 是 6一次请求最多带 6 个媒体),
// 这里留出余量,且每条单独请求以便逐条落库——批量描述拿回来一整段文字
// 无法可靠切分回各自的 digest。
mediaDescribeBatch = 4
// mediaDescribeMinInterval 是两轮描述之间的最小间隔。
//
// 描述是纯后台的锦上添花,不该跟对话抢视觉模型配额。取 30s 让它
// 慢慢消化积压,而不是一上线就把几百条历史媒体全打过去。
mediaDescribeMinInterval = 30 * time.Second
)
// mediaGCLoop 周期清理无引用的媒体内容。
//
// 不做这件事的后果容量上限形同虚设。CAS 的 GC 只在被显式调用时执行,
// 而 Put 路径不触发它——一次 see_video 抽 10 帧,帧本身没人引用(工具
// 结果被 Prune 掉之后),若无人清理就会一直堆在磁盘上。
func (a *Agent) mediaGCLoop() {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
log.Printf("[agent] mediaGCLoop panic recovered: %v\n%s", r, debug.Stack())
time.Sleep(time.Second)
go a.mediaGCLoop()
// CAS 是全库字节存储,它的检索结果不等于「记忆里的媒体」——
// 召回前用它把已无处可归的内容过滤掉。
func (a *Agent) heldMediaDigests() map[string]bool {
held := map[string]bool{}
collect := func(blocks []memory.MemoryBlock) {
for _, b := range blocks {
if b.PayloadDigest != "" {
held[b.PayloadDigest] = true
}
}
}()
if a.mediaStore == nil || a.mediaGCInterval <= 0 {
}
if a.context != nil {
collect(a.context.Blocks())
}
if a.docStore != nil {
collect(a.docStore.Blocks())
}
if a.memory != nil {
if blocks, err := a.memory.MemoryBlocks(); err == nil {
collect(blocks)
}
}
return held
}
// payloadHeld 报告某个 digest 是否仍被三层记忆中的一等块持有。
// 这是删除前的一次活查询(不是持久化账本):同一份字节可能同时被多个块共享。
func (a *Agent) payloadHeld(digest string) bool {
if digest == "" {
return false
}
if a.context != nil {
for _, b := range a.context.Blocks() {
if b.PayloadDigest == digest {
return true
}
}
}
if a.docStore != nil {
for _, b := range a.docStore.Blocks() {
if b.PayloadDigest == digest {
return true
}
}
}
if a.memory != nil {
if blocks, err := a.memory.MemoryBlocks(); err == nil {
for _, b := range blocks {
if b.PayloadDigest == digest {
return true
}
}
}
}
return false
}
// forgetPayloads 在记忆块被永久删除后删除它们的内容。
//
// 与文本块一致:删除块即删除内容。只有确认没有任何存活块仍共享该 digest
// 时才删字节(同一张图可能被多个块引用)。
func (a *Agent) forgetPayloads(digests []string) {
if a.mediaStore == nil {
return
}
ticker := time.NewTicker(a.mediaGCInterval)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ticker.C:
removed, freed, err := a.mediaStore.GC(a.mediaGCMinAge)
if err != nil {
log.Printf("[media] GC 失败: %v", err)
continue
}
if removed > 0 {
st := a.mediaStore.Stats()
log.Printf("[media] GC 清理 %d 条(释放 %d 字节),剩余 %v 条 / %v 字节",
removed, freed, st["count"], st["total_bytes"])
}
case <-a.ctx.Done():
return
for _, d := range digests {
if d == "" || a.payloadHeld(d) {
continue
}
if err := a.mediaStore.Delete(d); err != nil {
log.Printf("[media] 删除内容失败 %s: %v", shortDigest(d), err)
}
}
}
// mediaDescribeLoop 给未描述的媒体补文字描述
// reembedStaleMedia 在启动时批量迁移历史媒体向量到当前向量空间
//
// 描述文本才是持久语义记忆blob 会被容量 GC 淘汰,而描述留在 media 表里,
// 并经 mediaSummaryForEvent 写进 L0 事件、随归档进 L2 文档、经蒸馏进 L3 图库。
// 于是「那张紫蓝红三色带图」在原始字节早已被清掉之后仍然可被检索到。
func (a *Agent) mediaDescribeLoop() {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
log.Printf("[agent] mediaDescribeLoop panic recovered: %v\n%s", r, debug.Stack())
time.Sleep(time.Second)
go a.mediaDescribeLoop()
}
}()
if a.mediaStore == nil || !a.mediaDescribe {
// 触发场景(任一变化都会导致旧向量无法参与查询):
// - 切换模型(模型 A→模型 Bfp 变了)
// - 切换向量维度ONNX→HTTP dim 512→1024
// - 首次部署嵌入服务(历史无向量的媒体补算)
// - 嵌入服务离线后重新上线(失败条目 vec_model 仍为空)
//
// 并发策略:启动时用 worker pool 并行迁移,避免上千张图片串行耗时过长。
// 并发数在 ONNX 内嵌路径下不超 CPU 核心数(避免 ONNX 并发限流),
// 外部 API 路径下不超 8避免打爆外部服务
func (a *Agent) reembedStaleMedia() {
if a.multimodalSpace == nil || a.mediaStore == nil {
return
}
ticker := time.NewTicker(mediaDescribeMinInterval)
defer ticker.Stop()
for {
select {
case <-ticker.C:
a.describePendingMedia()
case <-a.ctx.Done():
return
}
}
}
// describePendingMedia 取一批未描述的媒体逐条描述。
//
// 逐条而非批量:批量拿回来是一整段文字,无法可靠切分回各自的 digest
// (模型未必按序号输出,也可能把两张图合并成一句)。宁可多几次往返
// 也要保证「描述 ↔ digest」的对应关系是确定的。
func (a *Agent) describePendingMedia() {
pending, err := a.mediaStore.Pending(mediaDescribeBatch)
fp := a.multimodalSpace.Fingerprint()
digests, err := a.mediaStore.StaleVecDigestsAll(fp)
if err != nil {
log.Printf("[media] 取待描述项失败: %v", err)
log.Printf("[media] 查询需重算向量的媒体失败: %v", err)
return
}
if len(pending) == 0 {
if len(digests) == 0 {
log.Printf("[media] 无需迁移向量(所有媒体已与当前空间对齐 fp=%s", shortFP(fp))
return
}
for _, it := range pending {
select {
case <-a.ctx.Done():
return
default:
}
kind := "image"
if it.Kind == media.KindAudio {
kind = "audio"
} else if it.Kind != media.KindImage {
// 视频帧以 image 入库;其余大类没有可用的描述通道,
// 标记成"不可描述"以免每轮都被 Pending 取出来重试。
if err := a.mediaStore.Describe(it.Digest, "", "unsupported"); err != nil {
log.Printf("[media] 标记不可描述失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), err)
}
continue
}
p, srcName := a.resolveModalFallback(kind)
if p == nil {
// 没有声明该模态能力的源——这一轮整体跳过,不逐条重试。
// 配置好之后自然会被下一轮捡起来。
log.Printf("[media] 无可用的 %s 描述源,跳过本轮(%d 条待描述)", kind, len(pending))
return
}
data, err := a.mediaStore.Get(it.Digest)
if err != nil {
// blob 已被 GC 清掉但元数据还在GC 会同删,此处属异常路径):
// 标记一下避免死循环。
log.Printf("[media] 读内容失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), err)
if e := a.mediaStore.Describe(it.Digest, "", "content-missing"); e != nil {
log.Printf("[media] 标记内容缺失失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), e)
}
continue
}
mime := it.MIME
if mime == "" {
mime = "image/png"
}
url := media.DataURL(mime, data)
desc, err := a.chatModalFallbackBatch(p, kind, []string{url}, []string{"high"})
if err != nil {
// 失败不标记:可能是网络抖动或配额,下一轮该重试。
log.Printf("[media] 描述失败 %s (源=%s): %v", shortDigest(it.Digest), srcName, err)
continue
}
if desc == "" {
// 空回复通常意味着上游把媒体剥离了——与 modalfallback 里的判断
// 同一个道理,视作失败而非"没什么可说的"。
log.Printf("[media] 描述为空 %s (源=%s),视作失败", shortDigest(it.Digest), srcName)
continue
}
if err := a.mediaStore.Describe(it.Digest, desc, srcName); err != nil {
log.Printf("[media] 写描述失败 %s: %v", shortDigest(it.Digest), err)
continue
}
log.Printf("[media] 已描述 %s (%s, %d 字, 源=%s)", shortDigest(it.Digest), kind, len([]rune(desc)), srcName)
// 并发度ONNX 内嵌不超过 4外部 API 不超过 8由配置或实际环境动态定
workers := 4
if fp[:min(4, len(fp))] == "http:" {
workers = 8
}
log.Printf("[media] 启动向量迁移: %d 条 → 新空间 fp=%s dim=%d workers=%d",
len(digests), shortFP(fp), a.multimodalSpace.Dim(), workers)
jobs := make(chan string, workers*2)
var done, failed, unsupported int64
var failedMu sync.Mutex
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < workers; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for d := range jobs {
switch err := a.reembedOne(d, fp); {
case err == nil:
atomic.AddInt64(&done, 1)
case errors.Is(err, vector.ErrModalityUnsupported):
// 该模态不在本空间内(如音频):不重试、不计失败,
// 也不拿另一个模型的向量顶替。
atomic.AddInt64(&unsupported, 1)
default:
failedMu.Lock()
failed++
failedMu.Unlock()
}
}
}()
}
for i, d := range digests {
jobs <- d
// 每迁移 20 条输出进度日志,让用户看到迁移在推进
if (i+1)%20 == 0 {
log.Printf("[media] 向量迁移进度: %d/%d (done=%d failed=%d)", i+1, len(digests), atomic.LoadInt64(&done), failed)
}
}
close(jobs)
wg.Wait()
log.Printf("[media] 向量迁移完成: 成功=%d 失败=%d 不在本空间=%d 总计=%d fp=%s",
done, failed, unsupported, len(digests), shortFP(fp))
}
// reembedOne 为单条媒体重新计算向量并写入stat/get 失败时跳过该条目)。
//
// 模态不在本空间覆盖范围时返回 ErrModalityUnsupported调用方据此区分
// 「永久无向量」与「本次失败重试」。
func (a *Agent) reembedOne(digest, fp string) error {
it, err := a.mediaStore.Stat(digest)
if err != nil {
return err
}
data, err := a.mediaStore.Get(digest)
if err != nil {
return err
}
mime := it.MIME
if mime == "" {
mime = "image/png"
}
vec, err := a.multimodalSpace.EmbedImageDense(data, mime)
if err != nil {
return err
}
return a.mediaStore.SetVec(digest, vec, fp)
}
// shortFP 截断 fingerprint 为可读日志格式。
func shortFP(fp string) string {
if len(fp) > 12 {
return fp[:12]
}
return fp
}

View File

@ -2,175 +2,186 @@ package core
import (
"context"
"fmt"
"path/filepath"
"strings"
"testing"
"time"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
)
// 媒体后台循环测试。
// 媒体与记忆块的生命周期测试。
//
// 两条循环都要能在「未启用」时干净退出——它们随 Agent.Start() 无条件启动
// 若不早退就会在每个没配媒体存储的部署上空转一个 goroutine
// 媒体没有独立生命周期管理(没有 GC、没有引用计数blob 是记忆块的内容
// 块的创建/迁移/删除由记忆系统决定。图片也不靠文本描述索引
func newMediaLoopAgent(t *testing.T, gcInterval, minAge time.Duration, describe bool) (*Agent, *media.Store) {
func newMediaLoopAgent(t *testing.T) (*Agent, *media.Store) {
t.Helper()
dir := t.TempDir()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"), 0)
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatalf("media.New: %v", err)
}
t.Cleanup(func() { ms.Close() })
a := &Agent{
mediaStore: ms,
mediaGCInterval: gcInterval,
mediaGCMinAge: minAge,
mediaDescribe: describe,
}
a := &Agent{mediaStore: ms}
a.ctx, a.cancel = context.WithCancel(context.Background())
t.Cleanup(a.cancel)
return a, ms
}
func TestMediaGCLoop_ExitsWhenDisabled(t *testing.T) {
// 两种禁用形态都必须立刻返回,不留空转 goroutine
// 1. mediaStore 为 nil媒体记忆整体关闭
// 2. gcInterval 为 0显式不自动清理
cases := []struct {
name string
agent *Agent
}{
{"nil store", func() *Agent {
a := &Agent{mediaGCInterval: time.Hour}
a.ctx, a.cancel = context.WithCancel(context.Background())
return a
}()},
{"zero interval", func() *Agent {
dir := t.TempDir()
ms, _ := media.New(filepath.Join(dir, "m"), 0)
t.Cleanup(func() { ms.Close() })
a := &Agent{mediaStore: ms, mediaGCInterval: 0}
a.ctx, a.cancel = context.WithCancel(context.Background())
return a
}()},
// heldMediaDigests 汇总三层记忆持有的媒体:只有这些才可被召回。
func TestHeldMediaDigests_CollectsAcrossLayers(t *testing.T) {
a, ms := newMediaLoopAgent(t)
d1, _ := ms.Put([]byte("ctx-layer"), media.Item{MIME: "image/png"})
d2, _ := ms.Put([]byte("doc-layer"), media.Item{MIME: "image/png"})
d3, _ := ms.Put([]byte("graph-layer"), media.Item{MIME: "image/png"})
d4, _ := ms.Put([]byte("orphan"), media.Item{MIME: "image/png"})
a.context = NewRelevanceContext("", memory.NewStaticEmbedder(""))
a.context.Append(ContextEvent{Input: "带图的一轮", Blocks: []memory.MemoryBlock{
{ID: "blk_ctx", Modality: memory.BlockImage, PayloadDigest: d1},
}})
dir := t.TempDir()
bo, ok := a.blockFromDigest(d2)
if !ok {
t.Fatal("blockFromDigest 失败")
}
for _, c := range cases {
done := make(chan struct{})
go func(a *Agent) { a.mediaGCLoop(); close(done) }(c.agent)
select {
case <-done:
case <-time.After(2 * time.Second):
t.Fatalf("%s: mediaGCLoop 未立即返回(会空转 goroutine", c.name)
}
c.agent.cancel()
}
}
func TestMediaGCLoop_ClearsOrphansKeepsReferenced(t *testing.T) {
a, ms := newMediaLoopAgent(t, 50*time.Millisecond, 0, false)
kept, _ := ms.Put([]byte("referenced"), media.Item{MIME: "image/png"})
if err := ms.AddRef(kept, media.OwnerContext, "evt-1"); err != nil {
ds := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"), memory.TokenizeWords)
if err := ds.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
orphan, _ := ms.Put([]byte("orphaned"), media.Item{MIME: "image/png"})
go a.mediaGCLoop()
deadline := time.Now().Add(3 * time.Second)
for time.Now().Before(deadline) {
if _, err := ms.Stat(orphan); err != nil {
break // 孤儿已被清
}
time.Sleep(20 * time.Millisecond)
defer ds.Stop()
if err := ds.Insert(&document.Doc{ID: "doc_1", Summary: "s", Blocks: []memory.MemoryBlock{bo}}); err != nil {
t.Fatal(err)
}
a.cancel()
a.docStore = ds
if _, err := ms.Stat(orphan); err == nil {
t.Fatal("无引用项应被 GC 清理")
}
// 关键不变量:有引用的内容永不被删,否则记忆里的 digest 成悬空指针
if _, err := ms.Get(kept); err != nil {
t.Fatalf("被引用的内容不该被清: %v", err)
}
}
func TestMediaGCLoop_MinAgeProtectsFresh(t *testing.T) {
// minAge 保护刚 Put 还没来得及 AddRef 的项——它们 refcount 也是 0
a, ms := newMediaLoopAgent(t, 30*time.Millisecond, time.Hour, false)
d, _ := ms.Put([]byte("just-arrived"), media.Item{MIME: "image/png"})
go a.mediaGCLoop()
time.Sleep(400 * time.Millisecond) // 足够跑十几轮 GC
a.cancel()
if _, err := ms.Get(d); err != nil {
t.Fatalf("minAge 内的新项不该被清: %v", err)
}
}
func TestMediaDescribeLoop_ExitsWhenDisabled(t *testing.T) {
// describe 关闭时必须立即返回(默认就是关闭,绝大多数部署走这条路)
a, _ := newMediaLoopAgent(t, 0, 0, false)
done := make(chan struct{})
go func() { a.mediaDescribeLoop(); close(done) }()
select {
case <-done:
case <-time.After(2 * time.Second):
t.Fatal("describe 关闭时 mediaDescribeLoop 未立即返回")
}
}
func TestDescribePendingMedia_NoProviderLeavesUndescribed(t *testing.T) {
// 没有声明视觉能力的源时整轮跳过,且**不能**把项标记成已处理——
// 配置好之后必须还能被捡起来。
a, ms := newMediaLoopAgent(t, 0, 0, true)
d, _ := ms.Put([]byte("img"), media.Item{MIME: "image/png"})
// providerManager 为 nil → resolveModalFallback 返回 nil
a.describePendingMedia()
it, err := ms.Stat(d)
g, err := memory.NewGraphDB(filepath.Join(dir, "graph.db"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if it.Description != "" || it.DescribedBy != "" {
t.Fatalf("无可用源时不该写描述: %+v", it)
defer g.Close()
if err := g.PutMemoryBlocks([]memory.MemoryBlock{
{ID: "blk_g", Modality: memory.BlockImage, PayloadDigest: d3},
}); err != nil {
t.Fatal(err)
}
pending, _ := ms.Pending(10)
if len(pending) != 1 {
t.Fatalf("项应仍在待描述队列里,实际 %d 条", len(pending))
a.memory = g
held := a.heldMediaDigests()
for _, want := range []string{d1, d2, d3} {
if !held[want] {
t.Errorf("层次持有 %s 却不在结果里: %v", shortDigest(want), held)
}
}
if held[d4] {
t.Errorf("无人持有的 %s 不该出现在结果里", shortDigest(d4))
}
}
func TestDescribePendingMedia_MarksUnsupportedKind(t *testing.T) {
// video/other 大类没有可用的描述通道,必须标记掉,
// 否则每轮 Pending 都把它取出来重试,永远卡住队列头部。
a, ms := newMediaLoopAgent(t, 0, 0, true)
// fakeSpace 是一个只覆盖图像的假统一空间,用来验证「不在本空间」与
// 「本次失败」必须被区分对待。
type fakeSpace struct{}
other, _ := ms.Put([]byte("blob"), media.Item{MIME: "application/octet-stream"})
a.describePendingMedia()
func (fakeSpace) VectorizeDense(string) ([]float64, error) { return []float64{1, 0}, nil }
it, err := ms.Stat(other)
func (fakeSpace) EmbedImageDense(_ []byte, mime string) ([]float64, error) {
if strings.HasPrefix(mime, "audio/") || strings.HasPrefix(mime, "video/") {
return nil, fmt.Errorf("%w: %s", vector.ErrModalityUnsupported, mime)
}
return []float64{1, 0}, nil
}
func (fakeSpace) Fingerprint() string { return "fake-space" }
func (fakeSpace) Dim() int { return 2 }
func (fakeSpace) Loaded() bool { return true }
func (fakeSpace) Close() {}
// TestReembedStaleMedia_SkipsUnsupportedWithoutFaking 验证向量迁移不会:
// - 把音频当失败反复重试;
// - 更不能拿另一个模型的向量顶替音频(那会污染统一空间且静默)。
func TestReembedStaleMedia_SkipsUnsupportedWithoutFaking(t *testing.T) {
a, ms := newMediaLoopAgent(t)
img, _ := ms.Put([]byte("img-bytes"), media.Item{MIME: "image/png"})
aud, _ := ms.Put([]byte("aud-bytes"), media.Item{MIME: "audio/wav"})
a.multimodalSpace = fakeSpace{}
a.reembedStaleMedia()
it, err := ms.Stat(img)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if it.DescribedBy != "unsupported" {
t.Fatalf("不可描述的大类应被标记,实际 DescribedBy=%q", it.DescribedBy)
if len(it.Vec) != 2 || it.VecModel != "fake-space" {
t.Fatalf("图像应拿到本空间向量,实际 vec=%v model=%q", it.Vec, it.VecModel)
}
// 标记后必须退出待描述队列,否则每轮都被取出来重试、永久占着
// LIMIT 的名额,真正需要描述的新项永远轮不到。
pending, _ := ms.Pending(10)
if len(pending) != 0 {
t.Fatalf("标记 unsupported 后应退出待描述队列,仍有 %d 条", len(pending))
audIt, err := ms.Stat(aud)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(audIt.Vec) != 0 || audIt.VecModel != "" {
t.Fatalf("音频不得被写入任何向量(不能用别的模型顶替),实际 vec=%v model=%q",
audIt.Vec, audIt.VecModel)
}
}
func TestDescribePendingMedia_EmptyQueueIsNoop(t *testing.T) {
a, _ := newMediaLoopAgent(t, 0, 0, true)
a.describePendingMedia() // 不该 panic
// payloadHeld 是删除前的活查询。
func TestPayloadHeld(t *testing.T) {
a, ms := newMediaLoopAgent(t)
d, _ := ms.Put([]byte("held"), media.Item{MIME: "image/png"})
if a.payloadHeld(d) {
t.Fatal("尚无块持有时不该报已持有")
}
a.context = NewRelevanceContext("", memory.NewStaticEmbedder(""))
a.context.Append(ContextEvent{Input: "x", Blocks: []memory.MemoryBlock{
{ID: "blk_1", Modality: memory.BlockImage, PayloadDigest: d},
}})
if !a.payloadHeld(d) {
t.Fatal("L0 持有却报未持有")
}
if a.payloadHeld("") {
t.Fatal("空 digest 应为 false")
}
}
// TestForgetPayloads_DeletesOnlyUnheldContent 验证删除语义:
// 块被删除后内容才被删;仍被其它记忆块共享的 digest 不会被误删。
func TestForgetPayloads_DeletesOnlyUnheldContent(t *testing.T) {
dir := t.TempDir()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer ms.Close()
d1, _ := ms.Put([]byte("held-by-graph"), media.Item{MIME: "image/png"})
d2, _ := ms.Put([]byte("being-forgotten"), media.Item{MIME: "image/png"})
g, err := memory.NewGraphDB(filepath.Join(dir, "graph.db"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer g.Close()
if err := g.PutMemoryBlocks([]memory.MemoryBlock{
{ID: "blk_keep", Modality: memory.BlockImage, PayloadDigest: d1},
}); err != nil {
t.Fatal(err)
}
a := &Agent{mediaStore: ms, memory: g}
a.forgetPayloads([]string{d1, d2})
if _, err := ms.Stat(d1); err != nil {
t.Fatalf("仍被 L3 块持有的内容不该被删: %v", err)
}
if _, err := ms.Stat(d2); err == nil {
t.Fatal("无人持有的内容应被删除")
}
}

View File

@ -4,28 +4,70 @@ import (
"fmt"
"log"
"strings"
"sync/atomic"
"time"
agentAPI "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/api"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/media"
)
// blockSeq 保证块 ID 全局唯一Graph memory_blocks 以 id 为主键)。
var blockSeq int64
func newBlockID() string {
return fmt.Sprintf("blk_%d_%d", time.Now().UnixNano(), atomic.AddInt64(&blockSeq, 1))
}
// blockModalityOf 把 CAS 媒体大类映射为一等记忆块模态。
func blockModalityOf(k media.Kind) memory.BlockModality {
switch k {
case media.KindImage:
return memory.BlockImage
case media.KindVideo:
return memory.BlockVideo
case media.KindAudio:
return memory.BlockAudio
default:
return memory.BlockText
}
}
// blockFromDigest 把一份已入库媒体变成一等记忆块。
// 块携带 digest/向量/fingerprintCAS 只提供字节与元数据,不参与生命周期。
func (a *Agent) blockFromDigest(digest string) (memory.MemoryBlock, bool) {
if a.mediaStore == nil || digest == "" {
return memory.MemoryBlock{}, false
}
it, err := a.mediaStore.Stat(digest)
if err != nil || it == nil {
return memory.MemoryBlock{}, false
}
return memory.MemoryBlock{
ID: newBlockID(),
Modality: blockModalityOf(it.Kind),
PayloadDigest: it.Digest,
MIME: it.MIME,
Size: it.Size,
Width: it.Width,
Height: it.Height,
Vector: it.Vec,
Fingerprint: it.VecModel,
Tool: it.Tool,
CreatedAt: it.FirstSeen,
}, true
}
// 媒体记忆接线:把对话里出现的图片/音频落进内容寻址存储CAS
// 并让 L0 的 ContextEvent 记住它们的 digest
// 并让 L0 的 ContextEvent 直接持有一等记忆块
//
// 为何需要这一层:媒体进入对话有两条路,两条都只把**文字**留给记忆——
// 媒体进入对话有两条路用户直接发图ContentBlock data URL、插件注入
// SetToolBlocks。两条都在这里收口从 data URL 取出字节存进 CAS
// 用其向量构造一等记忆块挂到当轮 ContextEvent 上;事件被 Prune 时
// 块随之迁移到 L2 文档。
//
// 1. 用户直接发图 → processInput/resolveInput → mediaToBlocks
// ContextEvent.Input 只存 alt 文本("[从 qq 收到了 image]"
// base64 随 message 数组发给模型后就丢了。
// 2. 插件注入 → SetToolBlocks → process.go 的 mediaMsg
// ToolResultItem.Output 只存那句 "[已将图片注入后续对话] /tmp/x.png"。
//
// 于是下一轮对话起,模型能看到的只有一句路径或一句 alt。那个文件被删、
// 被覆盖,或者本来就是 /tmp 下的临时产物,连线索都断了。
//
// 现在两条路都在同一处收口:从 ContentBlock 的 data URL 取出字节存进 CAS
// digest 挂到当轮 ContextEvent 上;事件被 Prune 归档进 L2 时引用随之转移。
// 不再生成任何描述文本,也不再往正文写 media marker图片只按自己的
// 统一空间向量被检索,描述式索引是将就方案。
// captureBlockMedia 把 blocks 里的 data URL 媒体落进 CAS返回 digest 列表。
//
@ -63,14 +105,38 @@ func (a *Agent) captureBlockMedia(blocks []agentAPI.ContentBlock, tool string) [
log.Printf("[media] 落盘失败 (tool=%s mime=%s): %v", tool, mime, err)
continue
}
// 入库即算一次多模态坐标并缓存(多模态空间可用时)。
// 之后 doc_query / memory_recall / 内部召回直接复用 SetVec 的缓存坐标,
// 不重复跑 ONNX模型切换由启动时的 reembedStaleMedia 补算。
a.embedMediaOnIngest(d, mime, data)
digests = append(digests, d)
}
return digests
}
// embedMediaOnIngest 给刚入库的图片立即计算多模态坐标并缓存。
// 只在 多模态空间可用且为图像时执行;音频/未配置时静默跳过(保持既有行为)。
func (a *Agent) embedMediaOnIngest(digest, mime string, data []byte) {
if a.multimodalSpace == nil || !a.multimodalSpace.Loaded() {
return
}
if !strings.HasPrefix(mime, "image/") {
return
}
vec, err := a.multimodalSpace.EmbedImageDense(data, mime)
if err != nil {
log.Printf("[media] 入库嵌入失败 %s: %v", shortDigest(digest), err)
return
}
if err := a.mediaStore.SetVec(digest, vec, a.multimodalSpace.Fingerprint()); err != nil {
log.Printf("[media] 入库写向量失败 %s: %v", shortDigest(digest), err)
}
}
// stageMediaDigests 累积本轮捕获的 digest等 ContextEvent 建好后一起挂上。
//
// 为何要缓存而不是当场 AddRef:媒体在 process() 执行期间被捕获,而承载它的
// 为何要缓存而不是当场建块:媒体在 process() 执行期间被捕获,而承载它的
// ContextEvent 要等 process() 返回后才 Append——此刻还没有 owner_id。
// 与既有的 a.pendingMedia 同一手法(都在 a.mu 保护下)。
func (a *Agent) stageMediaDigests(digests ...string) {
@ -90,12 +156,10 @@ func (a *Agent) drainMediaDigests() []string {
return out
}
// bindEventMedia 把 digest 列表登记到某个 ContextEvent 上。
// bindEventMedia 把本轮捕获的媒体变成一等记忆块,直接挂到 ContextEvent 上。
//
// 双向落地evt.Media 让事件自己记得引了哪些媒体(随 context.json 持久化),
// media_refs 表让 CAS 侧知道谁在引用GC 据此判断能不能清)
// 两边都写才闭环——只写一边的话,要么 GC 会误删仍被记忆引用的内容,
// 要么孤儿永远清不掉。
// 块存储在事件自身(随 context.json 持久化),不再写 media_refs
// 存活与否由“三层记忆块是否持有这个 digest”决定不维护引用账本
func (a *Agent) bindEventMedia(evt *ContextEvent, digests []string) {
if a.mediaStore == nil || evt == nil || len(digests) == 0 {
return
@ -104,61 +168,29 @@ func (a *Agent) bindEventMedia(evt *ContextEvent, digests []string) {
evt.ID = newEventID()
}
for _, d := range digests {
if err := a.mediaStore.AddRef(d, media.OwnerContext, evt.ID); err != nil {
log.Printf("[media] AddRef 失败 (%s → %s): %v", shortDigest(d), evt.ID, err)
b, ok := a.blockFromDigest(d)
if !ok {
log.Printf("[media] 块构造失败 (%s)", shortDigest(d))
continue
}
evt.Media = append(evt.Media, d)
evt.Blocks = append(evt.Blocks, b)
}
}
// mediaSummaryForEvent 给已有描述的媒体生成一行文字,供写进 ContextEvent.Input
// mediaLabel 渲染一行媒体标签,供提示词告知"这条记忆带着哪份媒体"
//
// 这是方案 C 的落点:**描述文本才是持久语义记忆blob 只是缓存**。
// blob 可能被容量 GC 淘汰,但描述会一直留在 L0/L2/L3 的文本里,
// 让"那张紫蓝红三色带图"在几个月后仍然可被检索到
func (a *Agent) mediaSummaryForEvent(digests []string) string {
if a.mediaStore == nil || len(digests) == 0 {
return ""
}
var lines []string
for _, d := range digests {
if line := a.mediaMarkerLine(d); line != "" {
lines = append(lines, line)
}
}
if len(lines) == 0 {
return ""
}
return "媒体内容:\n" + strings.Join(lines, "\n")
}
// mediaMarkerLine 为一份媒体生成一行标记文本 `[<mime> <短digest>] <描述>`。
//
// 这是媒体标记格式的唯一生成处。此前 mediaSummaryForEvent 与
// mediaContextForSentences 各拼一份,改动截断长度或分隔符时只改一处,
// 另一处写出的标记就再也解析不回来——而解析失败是静默的(引用挂不上)。
//
// 查不到返回空串:媒体可能已被容量 GC 淘汰,此时不该造出一条指向虚无的标记。
func (a *Agent) mediaMarkerLine(digest string) string {
if a.mediaStore == nil {
return ""
}
it, err := a.mediaStore.Stat(digest)
if err != nil || it == nil {
// 不再包含任何生成的描述文本:图片只按自己的向量被检索,标签仅提供
// MIME 与短 digest让模型知道有这份媒体、可据 digest 取回字节。
// 查不到返回空串:内容可能已被删除,不该造出一条指向虚无的标签
func mediaLabel(it *media.Item) string {
if it == nil {
return ""
}
label := string(it.Kind)
if it.MIME != "" {
label = it.MIME
}
desc := it.Description
if desc == "" {
// 「已入库但还没描述」与「压根没有媒体」必须可区分:描述由后台循环
// 异步补齐,占位符保证补齐前这份媒体也不会从文本里消失。
desc = "(未描述)"
}
return fmt.Sprintf("[%s %s] %s", label, shortDigest(digest), desc)
return fmt.Sprintf("[%s %s]", label, shortDigest(it.Digest))
}
// newEventID 生成 ContextEvent 的稳定标识。

View File

@ -24,7 +24,7 @@ import (
func newTestAgentWithMedia(t *testing.T) (*Agent, *media.Store) {
t.Helper()
dir := t.TempDir()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"), 0)
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatalf("media.New: %v", err)
}
@ -35,7 +35,6 @@ func newTestAgentWithMedia(t *testing.T) (*Agent, *media.Store) {
mediaStore: ms,
context: NewRelevanceContext(filepath.Join(dir, "context.json"), emb),
}
a.context.SetMediaStore(ms)
return a, ms
}
@ -104,11 +103,11 @@ func TestCaptureBlockMedia_NilStoreIsNoop(t *testing.T) {
// bindEventMedia 对 nil store 也必须安全
evt := &ContextEvent{}
a.bindEventMedia(evt, []string{"deadbeef"})
if len(evt.Media) != 0 || evt.ID != "" {
if len(evt.Blocks) != 0 || evt.ID != "" {
t.Fatalf("nil store 时不该改动事件: %+v", evt)
}
if s := a.mediaSummaryForEvent([]string{"deadbeef"}); s != "" {
t.Fatalf("nil store 时摘要应为空,得到 %q", s)
if s := mediaLabel(nil); s != "" {
t.Fatalf("nil 媒体应产出空标签,得到 %q", s)
}
}
@ -152,7 +151,7 @@ func TestStageDrainMediaDigests(t *testing.T) {
}
}
func TestBindEventMedia_CreatesIDAndRefs(t *testing.T) {
func TestBindEventMedia_CreatesBlocks(t *testing.T) {
a, ms := newTestAgentWithMedia(t)
d, err := ms.Put([]byte("img"), media.Item{MIME: "image/png"})
@ -166,17 +165,11 @@ func TestBindEventMedia_CreatesIDAndRefs(t *testing.T) {
if evt.ID == "" {
t.Fatal("应懒生成事件 ID")
}
if len(evt.Media) != 1 || evt.Media[0] != d {
t.Fatalf("事件应记住 digest: %+v", evt.Media)
if len(evt.Blocks) != 1 || evt.Blocks[0].PayloadDigest != d {
t.Fatalf("事件应持有一等记忆块: %+v", evt.Blocks)
}
// 双向落地CAS 侧也要知道谁在引用,否则 GC 会误删
it, _ := ms.Stat(d)
if it.RefCount != 1 {
t.Fatalf("引用计数应为 1实际 %d", it.RefCount)
}
refs, _ := ms.Refs(media.OwnerContext, evt.ID)
if len(refs) != 1 {
t.Fatalf("media_refs 应有 1 条,实际 %d", len(refs))
if evt.Blocks[0].Modality != memory.BlockImage || evt.Blocks[0].MIME != "image/png" {
t.Fatalf("块元数据不对: %+v", evt.Blocks[0])
}
}
@ -190,120 +183,38 @@ func TestBindEventMedia_LazyIDOnlyWhenNeeded(t *testing.T) {
}
}
func TestMediaSummary_DescriptionIsThePersistentMemory(t *testing.T) {
// 方案 C 的核心描述文本才是持久语义记忆blob 只是缓存
// blob 被容量 GC 淘汰后,描述仍留在 L0/L2/L3 的文本里可被检索
func TestMediaLabel_NoGeneratedDescription(t *testing.T) {
// 标签只用来告诉模型「这条记忆带着哪份媒体、可用该 digest 取回字节」
// 它不包含任何生成的描述:描述式索引是把就机制,已彻底废弃
a, ms := newTestAgentWithMedia(t)
d, _ := ms.Put([]byte("img"), media.Item{MIME: "image/png"})
if s := a.mediaSummaryForEvent([]string{d}); s == "" {
t.Fatal("未描述项也应产出一行(标注未描述)")
}
ms.Describe(d, "一张紫蓝红三色带图", "visionllm")
s := a.mediaSummaryForEvent([]string{d})
if s == "" {
t.Fatal("应产出摘要")
}
if !strings.Contains(s, "紫蓝红三色带图") {
t.Fatalf("摘要应含描述文本: %q", s)
}
if !strings.Contains(s, "image/png") {
t.Fatalf("摘要应含 MIME 标注: %q", s)
}
}
func TestPrune_TransfersMediaRefsToDocument(t *testing.T) {
// L0→L2 归档:媒体引用从 context 事件转到归档文档,
// 且转移期间内容必须始终可读(先挂后销,不留归零窗口)。
dir := t.TempDir()
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"), 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer ms.Close()
emb := memory.NewStaticEmbedder()
docStore := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"))
if err := docStore.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
rc := NewRelevanceContext(filepath.Join(dir, "context.json"), emb)
rc.SetMediaStore(ms)
a := &Agent{mediaStore: ms, context: rc}
// 造一张被引用的图,挂到一条会被淘汰的老事件上
payload := []byte("archived-image")
d, _ := ms.Put(payload, media.Item{MIME: "image/png"})
oldEvt := ContextEvent{
Timestamp: time.Now().Add(-time.Hour),
Source: "qq",
Input: "很久以前的一张图",
}
a.bindEventMedia(&oldEvt, []string{d})
oldEvtID := oldEvt.ID
rc.Append(oldEvt)
// 再塞满 12 条新事件,逼 Prune 把老事件淘汰
// Prune 保护最近 10 条topK 传 5 使候选全部进归档)
for i := 0; i < 12; i++ {
rc.Append(ContextEvent{
Timestamp: time.Now().Add(time.Duration(i) * time.Second),
Source: "qq",
Input: "无关内容",
})
}
archived := rc.Prune("完全不相关的查询", 5, docStore)
if archived == 0 {
t.Fatal("应有事件被归档")
}
// 关键断言:内容仍可读(引用被转走而非归零后被清)
got, err := ms.Get(d)
if err != nil {
t.Fatalf("归档后内容应仍可读: %v", err)
}
if string(got) != string(payload) {
t.Fatal("内容被改")
}
it, err := ms.Stat(d)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if it.RefCount < 1 {
t.Fatalf("引用应转移而非归零,实际 refcount=%d", it.RefCount)
s := mediaLabel(it)
if s == "" {
t.Fatal("应产出标签")
}
// 原 context 引用应已注销
if refs, _ := ms.Refs(media.OwnerContext, oldEvtID); len(refs) != 0 {
t.Fatalf("原事件引用应已注销,仍有 %d 条", len(refs))
if !strings.Contains(s, "image/png") {
t.Fatalf("标签应含 MIME 标注: %q", s)
}
// 应挂到某个 document owner 上
var docOwned bool
docs := docStore.RecentDocs(10)
for _, doc := range docs {
if refs, _ := ms.Refs(media.OwnerDocument, doc.ID); len(refs) > 0 {
docOwned = true
break
}
}
if !docOwned {
t.Fatal("引用应已挂到归档文档上")
if !strings.Contains(s, shortDigest(d)) {
t.Fatalf("标签应含短 digest 供反查: %q", s)
}
_ = a
}
func TestPrune_NilMediaStoreStillArchives(t *testing.T) {
// 媒体存储未启用时归档链路必须照常工作
dir := t.TempDir()
emb := memory.NewStaticEmbedder()
docStore := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"))
docStore := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"), memory.TokenizeWords)
if err := docStore.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
rc := NewRelevanceContext(filepath.Join(dir, "context.json"), emb)
// 刻意不 SetMediaStore
for i := 0; i < 15; i++ {
rc.Append(ContextEvent{
@ -317,13 +228,13 @@ func TestPrune_NilMediaStoreStillArchives(t *testing.T) {
}
}
func TestContextEvent_MediaFieldRoundTrip(t *testing.T) {
// context.json 加字段必须向后兼容:存量文件读回来 Media 为空、ID 为空,
func TestContextEvent_BlocksFieldRoundTrip(t *testing.T) {
// context.json 加字段必须向后兼容:存量文件读回来 Blocks 为空、ID 为空,
// 不影响任何既有行为。
dir := t.TempDir()
path := filepath.Join(dir, "context.json")
// 写一份"存量格式"(无 id / media 字段)
// 写一份"存量格式"(无 id / blocks 字段)
legacy := `[{"timestamp":"2026-09-04T10:00:00Z","source":"qq","input":"老数据","response":"回复"}]`
if err := os.WriteFile(path, []byte(legacy), 0644); err != nil {
t.Fatal(err)
@ -335,8 +246,8 @@ func TestContextEvent_MediaFieldRoundTrip(t *testing.T) {
t.Fatalf("应读回 1 条,实际 %d", rc.Len())
}
// 新写入带媒体的事件,再读回
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"), 0)
// 新写入带记忆块的事件,再读回
ms, err := media.New(filepath.Join(dir, "media"))
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -352,4 +263,71 @@ func TestContextEvent_MediaFieldRoundTrip(t *testing.T) {
if rc2.Len() != 2 {
t.Fatalf("应有 2 条,实际 %d", rc2.Len())
}
var persisted int
for _, e := range rc2.Recent(10) {
persisted += len(e.Blocks)
}
if persisted != 1 {
t.Fatalf("块应随 context.json 持久化,实际 %d 个", persisted)
}
}
func TestPruneMigratesBlocksToDocument(t *testing.T) {
// 一等记忆块的 L0→L2 迁移:块随事件离开 Context、进入 Document
// 身份ID/模态/digest/向量)原样保留;同一块不能同时留在两层。
// 这条路径不依赖 media_refs/ref_count。
dir := t.TempDir()
emb := memory.NewStaticEmbedder()
docStore := document.NewStore(filepath.Join(dir, "docs"), memory.TokenizeWords)
if err := docStore.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
rc := NewRelevanceContext(filepath.Join(dir, "context.json"), emb)
block := memory.MemoryBlock{
ID: "blk_migrate_1", Modality: memory.BlockImage,
PayloadDigest: "deadbeef", MIME: "image/png", Size: 42,
Vector: []float64{0.1, 0.2, 0.3}, Fingerprint: "qwen:test",
}
rc.Append(ContextEvent{
Timestamp: time.Now().Add(-time.Hour),
Source: "qq", Input: "很久以前的一张图",
Blocks: []memory.MemoryBlock{block},
})
for i := 0; i < 12; i++ {
rc.Append(ContextEvent{
Timestamp: time.Now().Add(time.Duration(i) * time.Second),
Source: "qq", Input: "无关内容",
})
}
if n := rc.Prune("完全不相关的查询", 5, docStore); n == 0 {
t.Fatal("应有事件被归档")
}
// 块应已到达 L2且身份不变。
var found *document.Doc
for _, d := range docStore.RecentDocs(20) {
if len(d.Blocks) > 0 {
found = d
break
}
}
if found == nil {
t.Fatal("归档文档应持有一等记忆块")
}
if len(found.Blocks) != 1 {
t.Fatalf("文档应有 1 个块,实际 %d", len(found.Blocks))
}
got := found.Blocks[0]
if got.ID != block.ID || got.Modality != block.Modality || got.PayloadDigest != block.PayloadDigest || got.Fingerprint != block.Fingerprint || len(got.Vector) != len(block.Vector) {
t.Fatalf("块身份应原样迁移:\n got %+v\n want %+v", got, block)
}
// 同一块不能同时留在 L0。
for _, e := range rc.Recent(100) {
if len(e.Blocks) > 0 {
t.Fatalf("块仍留在 L0同一块同时存在于两层: %+v", e.Blocks)
}
}
}

View File

@ -4,8 +4,8 @@ import (
"fmt"
"strings"
agentIO "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/io"
agentAPI "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/api"
agentIO "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/io"
sdk "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/sdk"
)
@ -78,7 +78,10 @@ func (a *Agent) executeOutputSendTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
return fmt.Sprintf("[%s] 通道发送结果未确认:%s", channel, note)
}
}
return fmt.Sprintf("已通过 [%s] 通道发送: %v", channel, result)
// 成功回执:只返回极简标记,不回传完整插件响应。
// 「已通过 [qq] 通道发送: map[status:sent message_id:xxx]」这类富回执
// 会驱动模型继续调用 output_send回声效应是 output loop 的根源之一。
return "ok"
}
a.io.EmitTextTo("agent_io", channel, payload)

View File

@ -15,6 +15,90 @@ import (
pubsdk "gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk/sdk"
)
// continuationPlaceholder 是工具轮之后补的 user 占位内容。
//
// zen 兼容网关要求请求最后一条必须是 userthinking 续写模式校验),工具轮
// 产出 assistant/tool 结尾会被 400 拒绝;首轮 system 结尾不补,否则会覆盖
// 真实用户输入。
//
// 用独立常量 + 精确等值判定,是因为这条消息是**核心自己插入的**、不是用户输入,
// 所以可以安全地按内容识别并在补位前移除上一条,保证至多一条。
const continuationPlaceholder = "请根据以上工具结果继续。"
// replyDeliveredPlaceholder 是「本批工具调用全部是输出通道发送」之后补的占位。
//
// 为何不能继续用通用的「请继续」异步通道qq/wechat的回复**只能**经
// output_send__* 交付(纯文本不送达,见 buildSystemPrompt 的输出规则)。于是
// 模型「已经回复完了」的表达形式就是一个工具调用,而紧随其后的
// 「请根据以上工具结果继续。」会被读成「还要再做一步」——能做的「一步」恰好
// 还是再发一条消息。两者叠加成自我强化的发送循环:生产实测单轮 34 次
// output_send__qq、持续 514 秒,直到 QQ 插件自己的循环保险拒绝发送才停下。
//
// 所以这里换成一条明确的终止许可:已回复完就直接返回纯文本收尾。
const replyDeliveredPlaceholder = "若你的回复已完成,直接返回纯文本即可结束本轮,无需再调用任何工具。"
// continuationFor 选择工具轮之后补位的 user 占位文案。
// replyOnly 表示上一批工具调用全部是输出通道发送(即模型刚交付了回复)。
func continuationFor(replyOnly bool) string {
if replyOnly {
return replyDeliveredPlaceholder
}
return continuationPlaceholder
}
// isOutputDeliveryTool 判断工具是否是「向输出通道交付内容」。
// output_send__{channel}_help 只是查询用法,不算交付。
func isOutputDeliveryTool(name string) bool {
return strings.HasPrefix(name, "output_send__") && !strings.HasSuffix(name, "_help")
}
// isContinuationPlaceholder 判断一条 user 消息是否是本机制插入的占位。
// 只按两个常量精确匹配,不碰任何真实用户消息。
func isContinuationPlaceholder(m agentAPI.Message) bool {
return m.Role == "user" &&
(m.Content == continuationPlaceholder || m.Content == replyDeliveredPlaceholder)
}
// toolOutputForQuery 返回用于相关性计算的工具输出**有效内容**。
//
// 为什么要过 Cleaner 而不是直接用原始 resultContextPolicy=prune 的入参是
// **相关性查询向量**——它决定保留/归档哪些上下文事件。原始工具输出里混着
// ANSI 转义、base64、JSON 包装等噪声,直接拿去向量化会让打分失真。
// 而 ToolDef.Cleaner 的契约本就写着“仅在向量化/jieba/蒸馏时调用”,裁剪正是
// 在向量化,所以这里必须过它(此前只在构建事件向量时用了,裁剪查询漏了)。
//
// Cleaner 未注册或 RPC 失败时回退原文(清洗是计算层优化,不能因此丢内容);
// 返回空串时也回退——空串会让查询向量退化成零向量,裁剪就失去判据。
func (a *Agent) toolOutputForQuery(toolName, raw string) string {
if a.stageHost == nil {
return raw
}
cleaner := a.stageHost.ToolDefCleaner(toolName)
if cleaner == nil {
return raw
}
if cleaned := cleaner(raw); cleaned != "" {
return cleaned
}
return raw
}
// dropContinuationPlaceholders 移除此前由本机制插入的 user 占位。
//
// 为什么必须移除而不仅仅是“不再追加”:`msgs` 在循环外创建、循环内只增不减,
// 占位是核心自己插的、不是用户说的话。不移除的话prompt 里就会线性叠上
// N 条一模一样的“继续”,把前缀上下文(含记忆注入)往后挤。
func dropContinuationPlaceholders(msgs []agentAPI.Message) []agentAPI.Message {
out := msgs[:0]
for _, m := range msgs {
if isContinuationPlaceholder(m) {
continue
}
out = append(out, m)
}
return out
}
func (a *Agent) process(input string, stageCtx *sdk.StageContext) (response string, toolsUsed []string, toolResults []ToolResultItem, err error) {
a.mu.Lock()
defer a.mu.Unlock()
@ -63,6 +147,9 @@ func (a *Agent) process(input string, stageCtx *sdk.StageContext) (response stri
}
}
// lastBatchReplyOnly 记录上一批工具调用是否全部是输出通道发送。
lastBatchReplyOnly := false
for turn := 0; ; turn++ {
for _, interrupt := range a.drainInterrupts() {
msgs = append(msgs, agentAPI.Message{
@ -75,10 +162,17 @@ func (a *Agent) process(input string, stageCtx *sdk.StageContext) (response stri
// 工具轮产出的 tool/assistant 消息作结尾会被 400 拒绝,故补一条 user 占位。
// 注意:仅当尾部确为工具轮产物(assistant/tool)时才补位;首轮 system 上下文结尾不补,
// 否则会错误覆盖实际用户输入(如 injectSourceContext 追加的 system 说明)。
//
// 补位前先移除前面轮次插入的同类占位,保证占位**不随轮次线性累积**——
// 占位是核心插的传输层附加物,不是用户发言,不该在 prompt 里叠成 N 条。
//
// 文案分情况:上一批全是 output_send__* 时不能说“继续”,详见
// replyDeliveredPlaceholder 的说明。
msgs = dropContinuationPlaceholders(msgs)
if last := msgs[len(msgs)-1]; last.Role == "assistant" || last.Role == "tool" {
msgs = append(msgs, agentAPI.Message{
Role: "user",
Content: "请根据以上工具结果继续。",
Content: continuationFor(lastBatchReplyOnly),
})
}
@ -243,6 +337,17 @@ func (a *Agent) process(input string, stageCtx *sdk.StageContext) (response stri
return resp.Content, toolsUsed, toolResults, nil
}
// 本批是否全部是输出通道发送(=模型刚交付了给用户的回复)。
// 必须在执行前判定:执行过程中的中断/拒绝分支会 continue/break
// 放在循环里统计会漏。
replyOnly := true
for _, tc := range resp.ToolCalls {
if !isOutputDeliveryTool(tc.Name) {
replyOnly = false
break
}
}
contentOnce := true
for _, tc := range resp.ToolCalls {
if len(a.interceptCh) > 0 {
@ -305,6 +410,18 @@ func (a *Agent) process(input string, stageCtx *sdk.StageContext) (response stri
result = r
}
}
// ContextPolicy: prune 工具调用后执行上下文裁剪§13.8
if def := a.stageHost.ToolDef(tc.Name); def != nil && def.ContextPolicy == "prune" {
if a.context != nil {
topK := a.maxContextSize - 1
if topK < 1 {
topK = 1
}
// 查询向量取**清洗后**的有效内容否则噪声ANSI/base64/JSON
// 包装)会把相关性打分带偏,裁掉本该保留的事件。
a.context.Prune(a.toolOutputForQuery(tc.Name, result), topK, a.docStore)
}
}
msgContent := ""
if contentOnce {
@ -390,6 +507,9 @@ func (a *Agent) process(input string, stageCtx *sdk.StageContext) (response stri
break
}
}
// 供下一轮顶部选择补位文案。
lastBatchReplyOnly = replyOnly
}
}

View File

@ -0,0 +1,119 @@
package core
import (
"testing"
agentIO "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/io"
pubsdk "gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk/sdk"
)
// 这一组测试锁死「默认不裁剪」这条语义。
//
// 改动前:每条非中断输入都无条件 Prune 一次,没有任何声明能关掉它。
// 这是破坏性行为(低相关事件被归档并从上下文移走),却无法从调用点看出
// 「谁触发的裁剪」。改成需声明后,必须逐条验证默认值确实是不裁剪。
func TestPruneDeclared_DefaultsToNoPrune(t *testing.T) {
m := agentIO.NewIOManager()
a := &Agent{io: m}
evt := &agentIO.InputEvent{Source: "unknown_source", Payload: map[string]interface{}{}}
if a.pruneDeclared(evt) {
t.Fatal("既没有通道声明也没有注入声明的输入,默认必须不裁剪")
}
// 通道注册了、但策略是 none / 空:仍然不裁剪。
m.RegisterInputChannel("quiet", pubsdk.ChannelDef{ContextPolicy: pubsdk.ContextPolicyNone})
if a.pruneDeclared(&agentIO.InputEvent{Source: "quiet", Payload: map[string]interface{}{}}) {
t.Fatal("ChannelDef.ContextPolicy=none 不应裁剪")
}
m.RegisterInputChannel("empty", pubsdk.ChannelDef{})
if a.pruneDeclared(&agentIO.InputEvent{Source: "empty", Payload: map[string]interface{}{}}) {
t.Fatal("ChannelDef 未设 ContextPolicy 不应裁剪")
}
}
// 通道显式声明 prune 才裁剪。
func TestPruneDeclared_ChannelOptIn(t *testing.T) {
m := agentIO.NewIOManager()
m.RegisterInputChannel("noisy", pubsdk.ChannelDef{ContextPolicy: pubsdk.ContextPolicyPrune})
a := &Agent{io: m}
if !a.pruneDeclared(&agentIO.InputEvent{Source: "noisy", Payload: map[string]interface{}{}}) {
t.Fatal("通道声明 prune 后应裁剪")
}
}
// 注入点声明的优先级高于通道定义:同一通道下的不同注入可以有不同意图。
func TestPruneDeclared_InjectionOverridesChannel(t *testing.T) {
m := agentIO.NewIOManager()
a := &Agent{io: m}
m.RegisterInputChannel("chan", pubsdk.ChannelDef{ContextPolicy: pubsdk.ContextPolicyPrune})
// 注入点说 none → 即使通道说 prune 也不裁。
evt := &agentIO.InputEvent{Source: "chan", Payload: map[string]interface{}{
"context_policy": pubsdk.ContextPolicyNone,
}}
if a.pruneDeclared(evt) {
t.Fatal("注入点声明 none 应覆盖通道的 prune")
}
// 通道没说,注入点说 prune → 裁。
m.RegisterInputChannel("plain", pubsdk.ChannelDef{})
evt = &agentIO.InputEvent{Source: "plain", Payload: map[string]interface{}{
"context_policy": pubsdk.ContextPolicyPrune,
}}
if !a.pruneDeclared(evt) {
t.Fatal("注入点声明 prune 应生效")
}
}
// 没有 context 时不能 panic也不该裁剪。
func TestPruneOnInput_NilContextIsSafe(t *testing.T) {
m := agentIO.NewIOManager()
m.RegisterInputChannel("noisy", pubsdk.ChannelDef{ContextPolicy: pubsdk.ContextPolicyPrune})
a := &Agent{io: m}
if got := a.pruneOnInput(&agentIO.InputEvent{Source: "noisy", Payload: map[string]interface{}{}}, "x"); got != 0 {
t.Fatalf("nil context 应返回 0实际 %d", got)
}
}
// cleanInputFor 的优先级:注入点声明的 cleaner > 按 source 查的 cleaner > 原文。
func TestCleanInputFor_Priority(t *testing.T) {
m := agentIO.NewIOManager()
m.RegisterInputChannel("src", pubsdk.ChannelDef{
Cleaner: func(s string) string { return "by-source:" + s },
})
m.RegisterInputChannel("explicit", pubsdk.ChannelDef{
Cleaner: func(s string) string { return "by-name:" + s },
})
a := &Agent{io: m}
// 无声明 → 用 source 的 cleaner
evt := &agentIO.InputEvent{Source: "src", Payload: map[string]interface{}{}}
if got := a.cleanInputFor(evt, "raw"); got != "by-source:raw" {
t.Fatalf("应回退到 source 的 cleaner实际 %q", got)
}
// 注入点指定 cleaner_name → 覆盖 source 的
evt = &agentIO.InputEvent{Source: "src", Payload: map[string]interface{}{"cleaner_name": "explicit"}}
if got := a.cleanInputFor(evt, "raw"); got != "by-name:raw" {
t.Fatalf("注入点声明的 cleaner 应优先,实际 %q", got)
}
// 完全没有 cleaner → 原文
evt = &agentIO.InputEvent{Source: "nobody", Payload: map[string]interface{}{}}
if got := a.cleanInputFor(evt, "raw"); got != "raw" {
t.Fatalf("没有 cleaner 时应返回原文,实际 %q", got)
}
// 声明的名字查不到 → 回退到 source 的 cleaner并记日志不能 panic、不能丢内容
evt = &agentIO.InputEvent{Source: "src", Payload: map[string]interface{}{"cleaner_name": "missing"}}
if got := a.cleanInputFor(evt, "raw"); got != "by-source:raw" {
t.Fatalf("未知 cleaner_name 应回退,实际 %q", got)
}
// nil IOManager 不能 panic
if got := (&Agent{}).cleanInputFor(evt, "raw"); got != "raw" {
t.Fatalf("nil io 应返回原文,实际 %q", got)
}
}

View File

@ -0,0 +1,65 @@
package core
import (
"testing"
sdk "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/sdk"
)
// ContextPolicy=prune 的查询向量必须取**清洗后**的有效内容。
//
// 裁剪的入参是相关性查询向量,它决定保留/归档哪些上下文事件。原始工具输出里
// 混着 ANSI 转义、base64、JSON 包装等噪声,直接向量化会让打分失真,裁掉本该
// 保留的事件。ToolDef.Cleaner 的契约本就写着「仅在向量化/jieba/蒸馏时调用」,
// 裁剪正是在向量化——此前只在构建事件向量时用了它,裁剪查询漏了。
func TestToolOutputForQueryAppliesCleaner(t *testing.T) {
host := NewStageHost()
called := 0
if err := host.RegisterTool("demo_tool", sdk.ToolDef{
Name: "demo_tool",
Cleaner: func(s string) string {
called++
return "cleaned:" + s
},
}, func(map[string]interface{}) (interface{}, error) { return nil, nil }); err != nil {
t.Fatalf("RegisterTool: %v", err)
}
a := &Agent{stageHost: host}
raw := "\x1b[31mresult\x1b[0m"
got := a.toolOutputForQuery("demo_tool", raw)
if called != 1 {
t.Fatalf("Cleaner 应被调用恰好一次,实际 %d", called)
}
if got != "cleaned:"+raw {
t.Fatalf("查询应使用清洗结果,实际 %q", got)
}
// 未注册 Cleaner 的工具:回退原文。
if got := a.toolOutputForQuery("no_such_tool", raw); got != raw {
t.Fatalf("无 Cleaner 应回退原文,实际 %q", got)
}
// 无 StageHost如裸 Agent不能 panic回退原文。
if got := (&Agent{}).toolOutputForQuery("demo_tool", raw); got != raw {
t.Fatalf("nil stageHost 应回退原文,实际 %q", got)
}
}
// Cleaner 返回空串时必须回退原文:空串会让查询向量退化成零向量,
// 所有事件相关性相同,裁剪就失去判据(等于随机裁)。
func TestToolOutputForQueryEmptyCleanFallsBack(t *testing.T) {
host := NewStageHost()
if err := host.RegisterTool("t", sdk.ToolDef{
Name: "t",
Cleaner: func(string) string { return "" },
}, func(map[string]interface{}) (interface{}, error) { return nil, nil }); err != nil {
t.Fatalf("RegisterTool: %v", err)
}
a := &Agent{stageHost: host}
if got := a.toolOutputForQuery("t", "raw"); got != "raw" {
t.Fatalf("Cleaner 返回空应回退原文,实际 %q", got)
}
}

View File

@ -9,6 +9,42 @@ import (
agentAPI "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/api"
)
// childTaskState 是一个子任务的生命周期状态。
//
// delivered 代替了早期的“读到即删”:完成通知会写进持久上下文
// formatMergedTimeline 每轮重新注入),模型之后还会再查。读一次就删的
// 话,第二次查询返回“不存在或已过期”——那是一个**永远不会成功的可操作
// 信号**,模型只能一遍遍地重试/汇报,循环永不结束。
type childTaskState struct {
running bool
result string
delivered bool // 结果是否已交付过(用于幂等应答)
seq int64 // 完成顺序,用于有界淘汰
}
// maxRetainedChildTasks 是保留的已完成子任务上限(防结果无限占用内存)。
const maxRetainedChildTasks = 20
// evictChildTasksLocked 淘汰最旧的已完成子任务。调用方必须持有 childMu。
func (a *Agent) evictChildTasksLocked() {
for len(a.childTasks) > maxRetainedChildTasks {
oldestID := ""
var oldestSeq int64
for id, st := range a.childTasks {
if st.running {
continue
}
if oldestID == "" || st.seq < oldestSeq {
oldestID, oldestSeq = id, st.seq
}
}
if oldestID == "" {
return // 剩下全是运行中的,不淘汰
}
delete(a.childTasks, oldestID)
}
}
func (a *Agent) executeSpawnChild(tc agentAPI.ToolCall) string {
task, _ := tc.Arguments["task"].(string)
if task == "" {
@ -41,11 +77,11 @@ func (a *Agent) executeSpawnChild(tc agentAPI.ToolCall) string {
}
a.childMu.Lock()
a.childRunning[taskID] = true
a.childTasks[taskID] = &childTaskState{running: true}
a.childMu.Unlock()
go a.runChildTask(taskID, task, parentChannel, maxTurns)
return fmt.Sprintf("子任务已启动ID: %s最多 %d 轮)完成后会自动通知你,届时请使用 child_result 工具查看输出", taskID, maxTurns)
return fmt.Sprintf("子任务已启动ID: %s最多 %d 轮)完成后会自动通知你,届时用 child_result 查看输出即可(**只需查询一次**", taskID, maxTurns)
}
// defaultChildMaxTurns 子 Agent 默认工具轮数(可被 spawn_child 的 max_turns 参数覆盖)。
@ -126,19 +162,30 @@ func (a *Agent) runChildTask(taskID, task string, parentChannel string, maxTurns
}
a.childMu.Lock()
a.childResults[taskID] = finalResult
delete(a.childRunning, taskID)
if st := a.childTasks[taskID]; st != nil {
st.running = false
st.result = finalResult
a.childSeq++
st.seq = a.childSeq
}
a.evictChildTasksLocked()
a.childMu.Unlock()
log.Printf("[child] %s done: %s", taskID, truncateStr(finalResult, 100))
notification := fmt.Sprintf("子任务 %s 已完成,请调用 child_result 工具查看输出", taskID)
notification := fmt.Sprintf("子任务 %s 已完成。请用 child_result 工具查看输出(只需查询一次;重复查询不会返回失败)。", taskID)
a.injectSelfChannel(selfInputMsg{
text: notification,
channel: parentChannel, // 回到父对话通道,正常处理(写入上下文 + emit 响应)
})
}
// executeChildResultTool 取回子任务结果。
//
// **幂等**:结果不会被“读到即删”,重复查询返回同一结果或一条明确提示。
// 这一点至关重要——完成通知会长期留在持久上下文里formatMergedTimeline
// 每轮重新注入),如果重复查询返回“不存在”这种失败信号,模型会认定任务
// 未完成而无限重试(实测单轮 35 次工具调用、持续 514 秒)。
func (a *Agent) executeChildResultTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
taskID, _ := tc.Arguments["task_id"].(string)
if taskID == "" {
@ -146,18 +193,25 @@ func (a *Agent) executeChildResultTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
}
a.childMu.Lock()
result, ok := a.childResults[taskID]
if ok {
delete(a.childResults, taskID)
st, ok := a.childTasks[taskID]
if !ok {
a.childMu.Unlock()
return fmt.Sprintf("子任务 %s 结果】\n%s", taskID, result)
return fmt.Sprintf("子任务 %s 不存在:从未创建该 ID请核对 spawn_child 返回的 ID 拼写)", taskID)
}
if a.childRunning[taskID] {
if st.running {
a.childMu.Unlock()
return fmt.Sprintf("子任务 %s 仍在运行中,尚未完成。请等待完成通知后再查询。", taskID)
}
first := !st.delivered
st.delivered = true
result := st.result
a.childMu.Unlock()
return fmt.Sprintf("子任务 %s 不存在或已过期", taskID)
if first {
return fmt.Sprintf("【子任务 %s 结果】\n%s", taskID, result)
}
// 重复查询不是失败:明确告诉模型“任务已完成、结果已给过”,让它停止重试。
return fmt.Sprintf("【子任务 %s 已完成】结果已在上文提供(见先前的 child_result 工具结果),无需重复查询;请直接基于上文结果继续。", taskID)
}
func (a *Agent) executeLLMTool(tc agentAPI.ToolCall) string {

View File

@ -0,0 +1,88 @@
package core
import (
"fmt"
"strings"
"testing"
agentAPI "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/api"
)
// child_result 必须幂等——这是 "任务已结束但核心循环不结束" 的根因修复。
//
// 子任务完成通知会写进持久上下文formatMergedTimeline 每轮重新注入),
// 模型之后还会再查。若第二次查询返回 "不存在或已过期" 这种**永久失败信号**
// 模型会认定任务未完成而无限重试/汇报(生产实测:单轮 35 次工具调用、
// 持续 514 秒)。
func TestChildResultIsIdempotent(t *testing.T) {
a := New(AgentConfig{ID: "t"})
a.childMu.Lock()
a.childTasks["child_1"] = &childTaskState{result: "任务完成:已创建 3 个日程", seq: 1}
a.childMu.Unlock()
call := func(id string) string {
return a.executeChildResultTool(agentAPI.ToolCall{
Name: "child_result",
Arguments: map[string]interface{}{"task_id": id},
})
}
first := call("child_1")
if !strings.Contains(first, "任务完成:已创建 3 个日程") {
t.Fatalf("首次查询应返回结果,实际: %q", first)
}
second := call("child_1")
if strings.Contains(second, "不存在") {
t.Fatalf("重复查询不能返回失败信号(会驱动模型无限重试),实际: %q", second)
}
if !strings.Contains(second, "已完成") {
t.Fatalf("重复查询应明确告知「已完成、结果已提供」,实际: %q", second)
}
// 只有从未创建过的 ID 才应报 "不存在"。
missing := call("child_999")
if !strings.Contains(missing, "不存在") {
t.Fatalf("未知 ID 应报不存在,实际: %q", missing)
}
}
// 运行中与已完成必须给出不同答复,否则模型无法判断该等还是该继续。
func TestChildResultRunningVsDone(t *testing.T) {
a := New(AgentConfig{ID: "t"})
a.childMu.Lock()
a.childTasks["child_run"] = &childTaskState{running: true}
a.childMu.Unlock()
got := a.executeChildResultTool(agentAPI.ToolCall{
Name: "child_result",
Arguments: map[string]interface{}{"task_id": "child_run"},
})
if !strings.Contains(got, "仍在运行中") {
t.Fatalf("运行中的任务应提示仍在运行,实际: %q", got)
}
}
// 保留的结果必须有界,不能随子任务数量无限增长。
func TestChildTaskRetentionBounded(t *testing.T) {
a := New(AgentConfig{ID: "t"})
a.childMu.Lock()
for i := 0; i < maxRetainedChildTasks*3; i++ {
a.childSeq++
a.childTasks[fmt.Sprintf("child_%d", i)] = &childTaskState{result: "r", seq: a.childSeq}
}
a.evictChildTasksLocked()
n := len(a.childTasks)
a.childMu.Unlock()
if n > maxRetainedChildTasks {
t.Fatalf("保留子任务数=%d超过上限 %d", n, maxRetainedChildTasks)
}
// 淘汰应保留最新的:最早的那批必须已不在
if _, ok := a.childTasks["child_0"]; ok {
t.Fatal("淘汰应优先丢弃最旧的已完成任务")
}
}

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@ -150,11 +150,11 @@ func (a *Agent) executeMemoryTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
}
parts = append(parts, fmt.Sprintf("- %s →(%s)→ %s", r.SourceName, r.RelationType, r.TargetName))
}
// 命中的关系若挂着媒体,把媒体说明附在结果末尾。
// 命中的关系若挂着媒体,把媒体说明附在结果末尾。
//
// 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graph_sentence owner需经关系→句子→media_refs
// 反查。不附上的后果agent 显式查了图记忆,却仍然不知道有图。
// 媒体块以结构边与句子相连,需经关系→句子反查。
// 不附上的后果agent 显式查了图记忆,却仍然不知道有图。
if mc := a.mediaContextForRelations(result.Relations); mc != "" {
parts = append(parts, "", "关联媒体:", mc)
}
@ -190,11 +190,16 @@ func (a *Agent) executeMemoryTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
Object: getString(m, "object"),
SentenceText: getString(m, "sentence_text"),
}
// 模型显式关联的媒体:标记由内核补进句子文本,模型不必知道格式。
// 没有 sentence_text 时 sentenceWithMediaMarkers 会用标记本身
// 充当句子——媒体必须有句子落点,否则 media_refs 无从挂起
// 模型显式关联的媒体:结构化字段随三元组一起提交,
// 由 commitTriplesWithMedia 变成 L3 一等块并与句子建边——
// 不再把 marker 写进句子文本
if digests := getStringSlice(m, "media_digests"); len(digests) > 0 {
t.SentenceText = a.sentenceWithMediaMarkers(t.SentenceText, digests)
t.MediaDigests = a.resolveMediaDigests(digests)
// 块边需要句子作端点。模型没给原句时用三元组本身拼一句
// 自然语言——不能造一段 marker 文本,那正是被废弃的东西。
if t.SentenceText == "" && len(t.MediaDigests) > 0 {
t.SentenceText = fmt.Sprintf("%s%s%s。", t.Subject, t.Relation, t.Object)
}
}
if t.Subject != "" && t.Relation != "" && t.Object != "" {
triples = append(triples, t)
@ -206,7 +211,7 @@ func (a *Agent) executeMemoryTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
}
// remember 工具是用户/模型显式写入,不涉及归档删除,
// 因此不需要 mediaBound——没有旧引用要释放。
ec, rc, mb, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, string(a.id), 0)
ec, rc, mb, err := a.commitTriplesWithMedia(triples, string(a.id), 0, nil)
if err != nil {
return fmt.Sprintf("记忆写入失败: %v", err)
}
@ -531,10 +536,10 @@ func (a *Agent) executeDocTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
if len(content) > 2000 {
content = content[:2000] + "..."
}
// 媒体说明单独一行进冷存事件:正文可能被上面的 2000 字截断,
// 而媒体标记往往在文档末尾——截掉之后模型就不知道这篇文档带过图。
if mc := a.docMediaContext(d.ID, d.Content); mc != "" {
content = content + "\n关联媒体: " + mc
// 媒体块标签单独一行进冷存事件:正文可能被上面的 2000 字截断,
// 截掉之后模型就不知道这篇文档带过图。
if labels := a.blockLabelsForDoc(d); labels != "" {
content = content + "\n关联媒体: " + labels
}
a.context.InsertByTimestamp(ContextEvent{
Timestamp: d.CreatedAt,
@ -572,19 +577,20 @@ func (a *Agent) executeDocTool(tc agentAPI.ToolCall) string {
Source: "manual",
}
// 模型显式关联的媒体:标记补进正文后再写入。顺序关键——向量索引用
// Summary+Content 计算,标记进不去正文就检索不到这份媒体。
mediaDigests := a.resolveMediaDigests(getStringSlice(tc.Arguments, "media_digests"))
doc.Content = a.sentenceWithMediaMarkers(doc.Content, mediaDigests)
// 模型显式关联的媒体:直接变成文档持有的一等块。
// 不再往正文写 marker——文档向量会融合这些块的媒体向量
// 图片按自己的向量被检索。
for _, d := range a.resolveMediaDigests(getStringSlice(tc.Arguments, "media_digests")) {
if b, ok := a.blockFromDigest(d); ok {
doc.Blocks = append(doc.Blocks, b)
}
}
if err := a.docStore.Insert(doc); err != nil {
return fmt.Sprintf("文档写入失败: %v", err)
}
// 引用必须在拿到 doc.ID 之后挂owner_id 就是文档 id。
// 不挂的后果是这些媒体在文档里可见却无主,下一轮 GC 会把它们清掉。
bound := a.bindDocMedia(doc.ID, mediaDigests)
if bound > 0 {
return fmt.Sprintf("文档已提交 (id: %s, 摘要: %s, 关联 %d 份媒体)", doc.ID, summary, bound)
if n := len(doc.Blocks); n > 0 {
return fmt.Sprintf("文档已提交 (id: %s, 摘要: %s, 关联 %d 份媒体)", doc.ID, summary, n)
}
return fmt.Sprintf("文档已提交 (id: %s, 摘要: %s)", doc.ID, summary)

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@ -19,7 +19,7 @@ func (a *Agent) buildMemoryContext(input string, maxTokens int) string {
// 不做这一步的后果:媒体描述进了 L3agent 却拿不出来。图库句子里
// 写着 [image/png a1b2c3d4e5f6] 这样的短标记,但没有任何东西告诉
// 模型那份内容是否还在、能否重新查看——描述永存而 blob 可能已被
// 容量 GC 淘汰,两者状态不同,必须显式告知。
// 删除,两者状态不同,必须显式告知。
//
// 注意不能直接用 injected.RelationsBuildContext 刻意把它置为 nil
//(自动注入只给实体索引以省 token细节留给 memory_recall
@ -55,15 +55,13 @@ func (a *Agent) buildSystemPrompt(memContext string, userInput string) string {
prompt += "\n\n【记忆清理指令】当用户要求整理或清理记忆时你必须实际调用 memory_ 工具执行操作,不能只回复文本。先用 memory_introspect 查看概况,再用 memory_recall 获取详情。有同义实体则用 memory_merge 合并source 会被彻底删除),有无用噪音实体则用 memory_delete_entity 直接删除,也可用 memory_purge 批量清理,用 memory_edit 修正错误,用 memory_block_merge 标记不合并。如果工具执行成功,把结果告知用户;不要只描述计划而不执行。"
// 跨模态召回文本路fastText/TF-IDF 文档层,媒体描述文本已随记忆进入)
// + 视觉路(多模态文本编码 → 媒体库坐标)两路归一化融合。
// 未配置多模态空间时视觉路为空,等价旧的 docStore.Query。
if a.docStore != nil {
docs := a.docStore.Query(userInput, 3)
if len(docs) > 0 {
var parts []string
parts = append(parts, "【相关记忆文档】")
for i, d := range docs {
parts = append(parts, fmt.Sprintf(" [%d] %s", i+1, d.Summary))
}
prompt += "\n\n" + strings.Join(parts, "\n")
hits := a.retrieveCrossModal(userInput, 3, a.fusionCfg)
if md := a.crossModalMarkdown(hits); md != "" {
prompt += "\n\n" + md
}
}
@ -75,7 +73,7 @@ func (a *Agent) buildSystemPrompt(memContext string, userInput string) string {
prompt += "- 同步通道webui / cli / 终端):直接返回纯文本,内核会把文本交给等待方显示,无需调用工具。\n"
prompt += "- 异步通道qq / wechat / 群聊等):返回纯文本**【不会】**自动送达用户,必须调用 output_send__{通道名} 工具(注意 meta 里带上正确的 user_id 或 group_id才能真正把消息发出去。\n"
prompt += "- 不确定当前通道的发送方式时,先用 output_send__{通道名}_help 查看该通道的 meta 格式和 type 枚举,再决定。\n"
prompt += "- 同一轮对话中可多次调用输出门工具。长消息应当分多次发出,而不是一口气发完。\n"
prompt += "- 轮对话**通常只需调用一次** output_send__{通道名} 即可完成回复。仅在内容确实超过单条消息长度上限(如 >4000 字)时才拆分为多条;拆分时每条应是完整段落,不要碎片化。\n"
prompt += "- 需要多步执行的长任务:**必须先**向当前对话通道发一条确认消息告诉用户已收到(异步通道用输出门工具,同步通道直接返回文本),**然后再**执行具体排查工具。确认消息不代表任务完成,发出后仍需继续执行实际工具并最终汇报结果。\n"
prompt += "- 用户从其他渠道发来「在哪里/怎么样了」这类追问时,先回忆上次任务的通道与上下文,再回同一通道。"

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@ -0,0 +1,117 @@
package core
import (
"strings"
"testing"
agentAPI "gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/agent/api"
)
// appendPlaceholder 复刻 process() 循环顶部的补位逻辑。
func appendPlaceholder(msgs []agentAPI.Message, replyOnly bool) []agentAPI.Message {
msgs = dropContinuationPlaceholders(msgs)
if last := msgs[len(msgs)-1]; last.Role == "assistant" || last.Role == "tool" {
msgs = append(msgs, agentAPI.Message{Role: "user", Content: continuationFor(replyOnly)})
}
return msgs
}
func countPlaceholders(msgs []agentAPI.Message) int {
n := 0
for _, m := range msgs {
if isContinuationPlaceholder(m) {
n++
}
}
return n
}
// 占位是核心插入的传输层附加物,不是用户发言——它不能随轮次线性累积。
//
// 旧实现每轮无条件追加而从不移除,跑 N 轮 prompt 里就叠了 N 条一模一样的
// “继续”,把前缀上下文(含记忆注入)往后挤。
func TestPlaceholderDoesNotAccumulate(t *testing.T) {
msgs := []agentAPI.Message{{Role: "user", Content: "用户请求"}}
const rounds = 20
for turn := 0; turn < rounds; turn++ {
msgs = append(msgs, agentAPI.Message{Role: "assistant", Content: "调用工具"})
msgs = append(msgs, agentAPI.Message{Role: "tool", Content: "结果"})
// 交替普通工具轮 / 纯发送轮,确保两种文案都参与去重。
msgs = appendPlaceholder(msgs, turn%2 == 1)
if n := countPlaceholders(msgs); n != 1 {
t.Fatalf("第 %d 轮后占位数=%d期望恰好 1 条(旧实现会累积到 %d 条)", turn+1, n, turn+1)
}
}
// 末尾那一轮是纯发送轮,留下的应是“允许收尾”的文案。
if last := msgs[len(msgs)-1]; last.Content != replyDeliveredPlaceholder {
t.Fatalf("最后应是回复已交付的文案,实际: %q", last.Content)
}
}
// 首轮 system/真实用户输入结尾不补位:补了会覆盖实际用户输入。
func TestPlaceholderNotAppendedOnFirstTurn(t *testing.T) {
msgs := []agentAPI.Message{
{Role: "system", Content: "系统说明"},
{Role: "user", Content: "真实用户输入"},
}
got := appendPlaceholder(msgs, false)
if len(got) != 2 {
t.Fatalf("首轮不应补位,得到 %d 条: %+v", len(got), got)
}
if got[1].Content != "真实用户输入" {
t.Fatalf("真实用户输入被覆盖: %q", got[1].Content)
}
}
// 内容相近的真实用户消息不能被当作占位删掉。
func TestDropOnlyExactPlaceholder(t *testing.T) {
msgs := []agentAPI.Message{
{Role: "user", Content: continuationPlaceholder + "补充"},
{Role: "user", Content: replyDeliveredPlaceholder + "补充"},
{Role: "user", Content: continuationPlaceholder},
}
got := dropContinuationPlaceholders(msgs)
if len(got) != 2 {
t.Fatalf("只应删掉精确匹配的那条,得到 %d 条: %+v", len(got), got)
}
}
// 纯输出通道调用之后的补位不能再是「请继续」。
//
// 异步通道的回复只能经 output_send__* 交付,所以模型「已完成回复」的形式就是
// 一个工具调用;紧跟一句「请继续」会被读成「还要再做一步」,而能做的
// 「一步」恰好还是再发一条消息。(生产实测:单轮 34 次发送、514 秒)
func TestContinuationForReplyDoesNotPushToContinue(t *testing.T) {
reply := continuationFor(true)
if reply == continuationPlaceholder {
t.Fatal("回复已交付后不应再补「请继续」,会驱动重复发送")
}
if !strings.Contains(reply, "纯文本") || !strings.Contains(reply, "结束") {
t.Fatalf("应明确告知可返回纯文本收尾,实际: %q", reply)
}
if got := continuationFor(false); got != continuationPlaceholder {
t.Fatalf("普通工具轮补位应保持不变,实际: %q", got)
}
}
// 只有真正的发送动作算「交付回复」_help 是查询用法。
func TestIsOutputDeliveryTool(t *testing.T) {
cases := map[string]bool{
"output_send__qq": true,
"output_send__webui": true,
"output_send__qq_help": false,
"output_list_channels": false,
"cmd_run": false,
"qq_get_message": false,
}
for name, want := range cases {
if got := isOutputDeliveryTool(name); got != want {
t.Errorf("isOutputDeliveryTool(%q) = %v, want %v", name, got, want)
}
}
}

View File

@ -25,11 +25,11 @@ const (
type OutputCapability int
const (
CapText OutputCapability = 1 << iota // 文本
CapFile // 文件
CapImage // 图片
CapAudio // 音频
CapStructured // 结构化数据JSON/卡片)
CapText OutputCapability = 1 << iota // 文本
CapFile // 文件
CapImage // 图片
CapAudio // 音频
CapStructured // 结构化数据JSON/卡片)
)
func (c OutputCapability) Supports(cap OutputCapability) bool {
@ -242,6 +242,52 @@ func (m *IOManager) InjectInputSyncTo(source, outputChannel, eventType string, p
return <-ch
}
// InjectOptions 声明一次注入在记忆层与上下文层的表现。
//
// 零值 = 记入记忆 + 不裁剪上下文,与历史的三参数注入方法完全一致。
// 别名到公共 SDK 而非另建一套:内置插件与外部插件必须用同一套结构,
// 否则内核要认两种类型,而漏认会静默丢失标志位。
type InjectOptions = pubsdk.InjectOptions
// applyInjectOpts 把注入标志位写进事件 payload。
//
// 只在非零时写:零值与旧 payload 逐字节一致,事件订阅方与旧内核
// (不认识这两个键)都不会受影响。
//
// 为什么不把标志位当独立参数传到底eventloop 与各注入路径都按 payload 取字段
// no_memory 本来就是这么走的payload 是这里唯一已有的携带面。
func applyInjectOpts(payload map[string]interface{}, opts InjectOptions) {
if opts.NoMemory {
payload["no_memory"] = true
}
if opts.ContextPolicy != "" {
payload["context_policy"] = opts.ContextPolicy
}
if opts.CleanerName != "" {
payload["cleaner_name"] = opts.CleanerName
}
}
func (m *IOManager) InjectInputOpts(source, eventType string, payload map[string]interface{}, opts InjectOptions) {
applyInjectOpts(payload, opts)
m.InjectInput(source, eventType, payload)
}
func (m *IOManager) InjectInputToOpts(source, outputChannel, eventType string, payload map[string]interface{}, opts InjectOptions) {
applyInjectOpts(payload, opts)
m.InjectInputTo(source, outputChannel, eventType, payload)
}
func (m *IOManager) InjectInputSyncToOpts(source, outputChannel, eventType string, payload map[string]interface{}, opts InjectOptions) *OutputEvent {
applyInjectOpts(payload, opts)
return m.InjectInputSyncTo(source, outputChannel, eventType, payload)
}
func (m *IOManager) InjectInterruptOpts(source, channel string, payload map[string]interface{}, opts InjectOptions) {
applyInjectOpts(payload, opts)
m.InjectInterrupt(source, channel, payload)
}
func (m *IOManager) InjectText(source string, text string) {
m.InjectInput(source, "text", map[string]interface{}{
"content": text,
@ -293,10 +339,31 @@ func (m *IOManager) InjectInterrupt(source, channel string, payload map[string]i
}
func (m *IOManager) InjectInterruptText(source, channel, text string) {
m.InjectInterrupt(source, channel, map[string]interface{}{
m.InjectInterruptTextOpts(source, channel, text, InjectOptions{})
}
// InjectInterruptTextOpts 注入中断文本,并声明本次注入的记忆/裁剪行为。
//
// 中断也允许声明 ContextPolicyPrune中断同样携带内容进入上下文。
func (m *IOManager) InjectInterruptTextOpts(source, channel, text string, opts InjectOptions) {
m.InjectInterruptOpts(source, channel, map[string]interface{}{
"type": "text",
"content": text,
})
}, opts)
}
// InjectTextOpts 注入排队文本,并声明本次注入的记忆/裁剪行为。
func (m *IOManager) InjectTextOpts(source, channel, text string, opts InjectOptions) {
m.InjectInputToOpts(source, channel, "text", map[string]interface{}{
"content": text,
}, opts)
}
// InjectTextSyncOpts 同步注入文本并声明记忆/裁剪行为。
func (m *IOManager) InjectTextSyncOpts(source, outputChannel, text string, opts InjectOptions) *OutputEvent {
return m.InjectInputSyncToOpts(source, outputChannel, "text", map[string]interface{}{
"content": text,
}, opts)
}
func (m *IOManager) InputInterruptChan() <-chan *InputEvent { return m.interruptCh }
@ -308,6 +375,33 @@ func (m *IOManager) InjectTextSyncTo(source, outputChannel, text string) *Output
})
}
// ---- 带标志位的注入(记忆/裁剪行为由调用点声明)----
// InjectInputMediaOpts 注入带媒体块的输入,并声明记忆/裁剪行为。
func (m *IOManager) InjectInputMediaOpts(source, outputChannel, text string, blocks []pubsdk.ContentBlock, opts InjectOptions) {
m.InjectInputToOpts(source, outputChannel, "text", map[string]interface{}{
"content": text,
"media_blocks": blocks,
}, opts)
}
// InjectInputMediaSyncOpts 注入带媒体块的输入并同步等待回复,同时声明记忆/裁剪行为。
func (m *IOManager) InjectInputMediaSyncOpts(source, outputChannel, text string, blocks []pubsdk.ContentBlock, opts InjectOptions) *OutputEvent {
return m.InjectInputSyncToOpts(source, outputChannel, "text", map[string]interface{}{
"content": text,
"media_blocks": blocks,
}, opts)
}
// InjectInterruptMediaOpts 注入带媒体块的中断,并声明记忆/裁剪行为。
func (m *IOManager) InjectInterruptMediaOpts(source, channel, text string, blocks []pubsdk.ContentBlock, opts InjectOptions) {
m.InjectInterruptOpts(source, channel, map[string]interface{}{
"type": "text",
"content": text,
"media_blocks": blocks,
}, opts)
}
func (m *IOManager) EmitOutput(target string, outputType string, payload map[string]interface{}) {
m.outputCh <- &OutputEvent{
RequestID: "",
@ -343,7 +437,7 @@ func (m *IOManager) EmitTextTo(target, outputChannel, text string) {
})
}
func (m *IOManager) InputChan() <-chan *InputEvent { return m.inputCh }
func (m *IOManager) InputChan() <-chan *InputEvent { return m.inputCh }
func (m *IOManager) OutputChan() <-chan *OutputEvent { return m.outputCh }
// RegisterInputChannel 注册输入通道的记忆行为
@ -463,12 +557,14 @@ func NewMicrophone(name string, sampleRate int, io *IOManager) *Microphone {
return &Microphone{name: name, sampleRate: sampleRate, io: io}
}
func (d *Microphone) Name() string { return d.name }
func (d *Microphone) Type() DeviceType { return DeviceInput }
func (d *Microphone) Name() string { return d.name }
func (d *Microphone) Type() DeviceType { return DeviceInput }
func (d *Microphone) OutputCapabilities() OutputCapability { return 0 } // 纯输入
func (d *Microphone) Description() string { return fmt.Sprintf("麦克风 (%s, %dHz)", d.name, d.sampleRate) }
func (d *Microphone) Start() error { return nil }
func (d *Microphone) Stop() error { return nil }
func (d *Microphone) Description() string {
return fmt.Sprintf("麦克风 (%s, %dHz)", d.name, d.sampleRate)
}
func (d *Microphone) Start() error { return nil }
func (d *Microphone) Stop() error { return nil }
func (d *Microphone) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *Microphone) Tools() []ToolDef {
@ -498,13 +594,13 @@ func NewSpeaker(name string, io *IOManager) *Speaker {
return &Speaker{name: name, io: io}
}
func (d *Speaker) Name() string { return d.name }
func (d *Speaker) Type() DeviceType { return DeviceOutput }
func (d *Speaker) Name() string { return d.name }
func (d *Speaker) Type() DeviceType { return DeviceOutput }
func (d *Speaker) OutputCapabilities() OutputCapability { return CapText | CapAudio }
func (d *Speaker) Description() string { return fmt.Sprintf("扬声器 (%s)", d.name) }
func (d *Speaker) Start() error { return nil }
func (d *Speaker) Stop() error { return nil }
func (d *Speaker) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *Speaker) Description() string { return fmt.Sprintf("扬声器 (%s)", d.name) }
func (d *Speaker) Start() error { return nil }
func (d *Speaker) Stop() error { return nil }
func (d *Speaker) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *Speaker) Tools() []ToolDef {
return []ToolDef{{
@ -535,13 +631,13 @@ func NewCamera(name string, io *IOManager) *Camera {
return &Camera{name: name, io: io}
}
func (d *Camera) Name() string { return d.name }
func (d *Camera) Type() DeviceType { return DeviceInput }
func (d *Camera) Name() string { return d.name }
func (d *Camera) Type() DeviceType { return DeviceInput }
func (d *Camera) OutputCapabilities() OutputCapability { return CapImage } // 可返回图片
func (d *Camera) Description() string { return fmt.Sprintf("摄像头 (%s)", d.name) }
func (d *Camera) Start() error { return nil }
func (d *Camera) Stop() error { return nil }
func (d *Camera) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *Camera) Description() string { return fmt.Sprintf("摄像头 (%s)", d.name) }
func (d *Camera) Start() error { return nil }
func (d *Camera) Stop() error { return nil }
func (d *Camera) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *Camera) Tools() []ToolDef {
return []ToolDef{
@ -583,13 +679,13 @@ func NewRobotArm(name string, io *IOManager) *RobotArm {
return &RobotArm{name: name, io: io}
}
func (d *RobotArm) Name() string { return d.name }
func (d *RobotArm) Type() DeviceType { return DeviceIO }
func (d *RobotArm) Name() string { return d.name }
func (d *RobotArm) Type() DeviceType { return DeviceIO }
func (d *RobotArm) OutputCapabilities() OutputCapability { return CapStructured }
func (d *RobotArm) Description() string { return fmt.Sprintf("机械臂 (%s)", d.name) }
func (d *RobotArm) Start() error { return nil }
func (d *RobotArm) Stop() error { return nil }
func (d *RobotArm) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *RobotArm) Description() string { return fmt.Sprintf("机械臂 (%s)", d.name) }
func (d *RobotArm) Start() error { return nil }
func (d *RobotArm) Stop() error { return nil }
func (d *RobotArm) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *RobotArm) Tools() []ToolDef {
return []ToolDef{
@ -635,13 +731,13 @@ func NewGPIODevice(name string, pins []int, io *IOManager) *GPIODevice {
return &GPIODevice{name: name, pins: pins, io: io}
}
func (d *GPIODevice) Name() string { return d.name }
func (d *GPIODevice) Type() DeviceType { return DeviceIO }
func (d *GPIODevice) Name() string { return d.name }
func (d *GPIODevice) Type() DeviceType { return DeviceIO }
func (d *GPIODevice) OutputCapabilities() OutputCapability { return CapStructured }
func (d *GPIODevice) Description() string { return "GPIO 通用引脚" }
func (d *GPIODevice) Start() error { return nil }
func (d *GPIODevice) Stop() error { return nil }
func (d *GPIODevice) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *GPIODevice) Description() string { return "GPIO 通用引脚" }
func (d *GPIODevice) Start() error { return nil }
func (d *GPIODevice) Stop() error { return nil }
func (d *GPIODevice) ChannelDef() ChannelDef { return ChannelDef{} }
func (d *GPIODevice) Tools() []ToolDef {
return []ToolDef{

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@ -0,0 +1,111 @@
package io
import (
"testing"
pubsdk "gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk/sdk"
)
// drainOne 取出一条注入事件;没有则 Fatal。
func drainOne(t *testing.T, ch <-chan *InputEvent) *InputEvent {
t.Helper()
select {
case evt := <-ch:
return evt
default:
t.Fatal("没有拿到注入事件")
return nil
}
}
// 零值 InjectOptions 必须与历史的三参数注入产出**完全一致**的 payload。
//
// 这是兼容性底线:任何按 payload 取字段的下游(事件订阅方、旧内核、
// 工具链测试)都不能因为这次改造而看到新键。
func TestInjectTextOpts_ZeroValueMatchesLegacyPayload(t *testing.T) {
m := NewIOManager()
m.InjectText("src", "hello")
legacy := drainOne(t, m.InputChan())
m2 := NewIOManager()
m2.InjectTextOpts("src", "chan", "hello", InjectOptions{})
withOpts := drainOne(t, m2.InputChan())
if len(withOpts.Payload) != len(legacy.Payload) {
t.Fatalf("零值注入多出了键legacy=%v opts=%v", legacy.Payload, withOpts.Payload)
}
for k, v := range legacy.Payload {
if withOpts.Payload[k] != v {
t.Fatalf("键 %q 不一致legacy=%v opts=%v", k, v, withOpts.Payload[k])
}
}
}
// 标志位必须出现在事件 payload 上——eventloop 就是从那里读的。
func TestInjectTextOpts_CarriesFlags(t *testing.T) {
m := NewIOManager()
m.InjectTextOpts("src", "chan", "hello", InjectOptions{
NoMemory: true,
ContextPolicy: "prune",
CleanerName: "clean_me",
})
evt := drainOne(t, m.InputChan())
if evt.Payload["no_memory"] != true {
t.Errorf("no_memory 未传递: %v", evt.Payload["no_memory"])
}
if evt.Payload["context_policy"] != "prune" {
t.Errorf("context_policy 未传递: %v", evt.Payload["context_policy"])
}
if evt.Payload["cleaner_name"] != "clean_me" {
t.Errorf("cleaner_name 未传递: %v", evt.Payload["cleaner_name"])
}
if evt.Payload["content"] != "hello" {
t.Errorf("content 丢失: %v", evt.Payload["content"])
}
if evt.OutputChannel != "chan" {
t.Errorf("输出通道 = %q期望 chan", evt.OutputChannel)
}
}
// 中断注入走另一条队列,标志位同样要带上(用户已确认中断允许声明 prune
func TestInjectInterruptTextOpts_CarriesFlags(t *testing.T) {
m := NewIOManager()
m.InjectInterruptTextOpts("src", "chan", "alert", InjectOptions{ContextPolicy: "prune"})
evt := drainOne(t, m.InputInterruptChan())
if evt.Payload["context_policy"] != "prune" {
t.Errorf("中断注入的 context_policy 未传递: %v", evt.Payload)
}
if evt.Payload["type"] != "text" || evt.Payload["content"] != "alert" {
t.Errorf("中断注入的基本字段不对: %v", evt.Payload)
}
if _, has := evt.Payload["no_memory"]; has {
t.Errorf("未声明的 no_memory 不应出现: %v", evt.Payload)
}
}
// 带媒体的注入同样要带标志位。
func TestInjectInputMediaOpts_CarriesFlags(t *testing.T) {
m := NewIOManager()
blocks := []pubsdk.ContentBlock{{Type: "image_url", ImageURL: &pubsdk.ImageURL{URL: "data:image/png;base64,AA"}}}
m.InjectInputMediaOpts("src", "chan", "看图", blocks, InjectOptions{NoMemory: true})
evt := drainOne(t, m.InputChan())
if evt.Payload["no_memory"] != true {
t.Errorf("媒体的 no_memory 未传递: %v", evt.Payload)
}
if _, ok := evt.Payload["media_blocks"]; !ok {
t.Errorf("媒体块丢失: %v", evt.Payload)
}
}
// 旧方法必须继续等价工作(它们是 Opts 变体的零值糖)。
func TestLegacyNoMemoryMethodStillSetsFlag(t *testing.T) {
m := NewIOManager()
m.InjectTextNoMemoryTo("src", "chan", "quiet")
evt := drainOne(t, m.InputChan())
if evt.Payload["no_memory"] != true {
t.Fatalf("旧 NoMemory 方法应置位: %v", evt.Payload)
}
}

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@ -482,9 +482,30 @@ func (r *ConfigRegistry) SeedDefaults(dataDir string) {
}
func (r *ConfigRegistry) seedDBValues(dataDir string) {
var count int
r.db.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM config`).Scan(&count)
if count > 0 {
// 新鲜度判据不能是「config 表非空」。
//
// 发行包的 postinst 会先跑 setup.sh → initconfig而 initconfig 会写一行
// webui.listen_addr。于是**全新安装**的 DB 看上去"已经有内容",整个默认值
// 播种被跳过core.plugin.dir、core.memory.*、多模态 provider 一个都没写。
// 现场表现是装完 0 个插件、随包的模型与运行库成死重量。
//
// 也不能改成"每次都补缺键":老安装升级时被注进新默认值,会让它突然
// 去加载一个 1.8GB 的模型——那是刻意要避免的行为(静默变重)。
//
// 故用显式标记区分三种情形:
// 有标记 → 已经播过种,直接返回
// 无标记但有 core.daemon.data_dir → 老安装(本键历来由播种写入),
// 只补标记、不播种
// 两者都没有 → 全新安装,播种并打标记
const markerKey = "core.internal.seed_version"
var hasMarker, hasLegacy int
r.db.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM config WHERE key = ?`, markerKey).Scan(&hasMarker)
if hasMarker > 0 {
return
}
r.db.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM config WHERE key = 'core.daemon.data_dir'`).Scan(&hasLegacy)
if hasLegacy > 0 {
r.db.Exec(`INSERT OR IGNORE INTO config (key, value) VALUES (?, ?)`, markerKey, "1")
return
}
@ -545,6 +566,13 @@ func (r *ConfigRegistry) seedDBValues(dataDir string) {
set("core.memory.text", filepath.Join(dataDir, "memory", "text"))
set("core.memory.documents", filepath.Join(dataDir, "memory", "documents"))
set("core.memory.media.dir", filepath.Join(dataDir, "memory", "media"))
// 发行版默认启用本地向量空间。用 chinesecliptext+image、512 维、实测
// 常驻 1.15GB、Apache-2.0)而不是 qwen3vl9.4GB):多数机器装不下后者。
// 产物不在仓库里,用 scripts/export_chineseclip_onnx.py 生成到这个路径;
// 产物缺失时 homed 会打印明确错误并退回 fastText 文本路径(不静默假装启用)。
set("core.memory.multimodal_space.provider", "chineseclip")
set("core.memory.multimodal_space.options.model_dir",
filepath.Join(dataDir, "models", "chinese-clip-vit-b16-onnx"))
set("core.knowledge.path", filepath.Join(dataDir, "knowledge"))
set("core.log.path", filepath.Join(dataDir, "log"))
@ -597,6 +625,8 @@ WebUI 概览页展示你的立绘,可通过 /mascot.webp 直接访问。如输
set("core.input_processing.audio.fallback_model", "")
set("core.input_processing.audio.describe_prompt", "请转写这段音频的内容。")
set(markerKey, "1")
tx.Commit()
}
@ -649,12 +679,16 @@ func (r *ConfigRegistry) seedCoreDefs(dataDir string) {
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.graph", Default: filepath.Join(dataDir, "memory", "graph.db"), Type: "string", DisplayName: "图数据库路径", Description: "长期记忆(图数据库)存储路径", Category: "paths"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.text", Default: filepath.Join(dataDir, "memory", "text"), Type: "string", DisplayName: "文本记忆路径", Description: "短期文本记忆存储目录", Category: "paths"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.documents", Default: filepath.Join(dataDir, "memory", "documents"), Type: "string", DisplayName: "文档记忆路径", Description: "文档记忆存储目录", Category: "paths"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.enabled", Default: "true", Type: "bool", DisplayName: "媒体记忆", Description: "把对话里出现的图片/音频按内容摘要(sha256落盘去重,记忆各层只记 digest。关闭后媒体仅在当前对话内可见,下一轮起只剩路径或 alt 文本", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.enabled", Default: "true", Type: "bool", DisplayName: "媒体记忆", Description: "把对话里出现的图片/音频变成一等记忆块,内容按 sha256 落盘去重。关闭后媒体仅在当前对话内可见,下一轮起只剩路径或 alt 文本", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.dir", Default: filepath.Join(dataDir, "memory", "media"), Type: "string", DisplayName: "媒体存储路径", Description: "媒体内容寻址存储目录(内含 media.db 与 blobs/", Category: "paths"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.max_mb", Default: "2048", Type: "int", DisplayName: "媒体容量上限(MB)", Description: "超限时按最后访问时间淘汰无引用的媒体;被记忆引用的内容即使超限也不会删除(宁可超限也不断引用)。描述文本不受此限,淘汰后仍可检索", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.gc_interval", Default: "6h", Type: "duration", DisplayName: "媒体 GC 间隔", Description: "清理无引用媒体的周期0 表示不自动清理", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.gc_min_age", Default: "1h", Type: "duration", DisplayName: "媒体 GC 保护期", Description: "新入库媒体在此时长内不被清理。刚落盘还没来得及挂到记忆上的项引用计数也是 0靠这个保护期避免被误删", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.media.describe_on_ingest", Default: "false", Type: "bool", DisplayName: "自动描述媒体", Description: "后台用视觉/音频模型给未描述的媒体生成文字描述。**描述文本才是持久语义记忆**——blob 会被容量 GC 淘汰,描述会随记忆各层一直留存并可检索。代价是消耗视觉模型配额(单张图实测约 10s故默认关闭开启后每 30s 最多处理 4 条,不跟对话抢额度", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.provider", Default: "chineseclip", Type: "string", DisplayName: "多模态向量 provider", Description: "从公共 provider 注册表pkg/embedding按名字打开的多模态向量空间。内置chineseclip默认text+image512 维,实测常驻 1.15GBApache-2.0、qwen3vltext+image2048 维,常驻 9.4GB视频已实现但未纳入契约、http外部向量 API。也可是第三方注册的名字。两者均需 onnxruntime 构建标签。留空禁用多模态向量检索,只保留 fastText 文本路径。provider 的模型文件、预处理与运行时全在 provider 内部,核心不做任何模型假设。修改后需重启生效。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.options.model_dir", Default: filepath.Join(dataDir, "models", "chinese-clip-vit-b16-onnx"), Type: "string", DisplayName: "provider 模型目录", Description: "provider 自定义选项(以 options. 开头的键会去掉前缀后原样传给 provider核心不解释其含义。对内置 chineseclipChinese-CLIP 产物目录(用 scripts/export_chineseclip_onnx.py 生成)。对内置 qwen3vlQwen3-VL ONNX 产物目录(用 scripts/export_qwen3vl_embedding_onnx.py 生成)。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.options.endpoint", Default: "", Type: "string", DisplayName: "provider 服务端点", Description: "provider 自定义选项。对内置 http外部多模态向量服务的端点 URLPOST接受 modality/side/text/data/mime返回 embedding", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.options.api_key", Default: "", Type: "password", DisplayName: "provider 服务密钥", Description: "provider 自定义选项。对内置 http作为 Bearer token 发送。可选。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.options.model", Default: "", Type: "string", DisplayName: "provider 模型标识", Description: "provider 自定义选项。对内置 http外部服务使用的模型名作为 vec_model 持久化。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.options.dimension", Default: "0", Type: "int", DisplayName: "provider 向量维度", Description: "provider 自定义选项。对内置 http服务返回的特征向量维度必须与实际返回值一致。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.options.timeout", Default: "30s", Type: "duration", DisplayName: "provider 请求超时", Description: "provider 自定义选项。对内置 http单次向量请求的超时时间。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.memory.multimodal_space.options.fingerprint", Default: "", Type: "string", DisplayName: "provider 空间指纹", Description: "provider 自定义选项。对内置 http向量空间版本标识留空时根据 model+dim 自动生成)。指纹变化会触发历史向量重算。", Category: "memory"})
reg(ConfigDef{Key: "core.knowledge.path", Default: filepath.Join(dataDir, "knowledge"), Type: "string", DisplayName: "知识库路径", Description: "知识库存储目录", Category: "paths"})
reg(ConfigDef{Key: "core.log.path", Default: filepath.Join(dataDir, "log"), Type: "string", DisplayName: "日志目录", Description: "日志文件输出目录", Category: "paths"})

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@ -188,6 +188,65 @@ func TestSeedDefaultsToConfig(t *testing.T) {
r.Close()
}
// 发行包全新安装postinst 先跑 setup.sh → initconfig而 initconfig 只写
// webui.listen_addr。于是 config 表已经非空,旧实现据此判定“已有配置”并整体
// 跳过播种——装完没有 core.plugin.dir0 个插件)、也没有随包模型对应的
// 多模态 provider754MB 产物 + 24MB 运行库全成死重量)。
func TestSeedDefaultsAfterInitconfigPrepopulate(t *testing.T) {
dir := t.TempDir()
path := filepath.Join(dir, "config.db")
r := NewConfigRegistry(path)
// 精确复现 initconfig 的唯一一笔写入
if _, err := r.db.Exec(`INSERT INTO config (key, value) VALUES ('webui.listen_addr', ':8080')`); err != nil {
t.Fatalf("预置 initconfig 行: %v", err)
}
r.SeedDefaults(dir)
for _, k := range []string{"core.daemon.data_dir", "core.plugin.dir", "core.memory.multimodal_space.provider"} {
if r.GetString(k, "") == "" {
t.Fatalf("全新安装initconfig 已写 webui.listen_addr后 %s 仍为空:默认值播种被跳过", k)
}
}
if got := r.GetString("core.memory.multimodal_space.provider", ""); got != "chineseclip" {
t.Fatalf("随包默认 provider 应为 chineseclip实为 %q", got)
}
r.Close()
}
// 老安装升级:绝不能因为新版本加了默认值就把它注进现有 DB——那会让升级即
// 静默加载一个 1.8GB 的模型。判据是 core.daemon.data_dir 在场(老安装由播种
// 写入)而 seed 标记缺失。
func TestSeedDefaultsDoesNotInjectIntoLegacyInstall(t *testing.T) {
dir := t.TempDir()
path := filepath.Join(dir, "config.db")
r := NewConfigRegistry(path)
if _, err := r.db.Exec(`INSERT INTO config (key, value) VALUES ('core.daemon.data_dir', ?)`, dir); err != nil {
t.Fatalf("预置老安装行: %v", err)
}
r.SeedDefaults(dir)
if got := r.GetString("core.memory.multimodal_space.provider", ""); got != "" {
t.Fatalf("老安装升级被注入新默认值 provider=%q升级后会静默加载大模型", got)
}
if got := r.GetString("core.plugin.dir", ""); got != "" {
t.Fatalf("老安装升级被注入新默认值 core.plugin.dir=%q", got)
}
// 但标记必须补上,否则每次启动都会重走判断
var n int
if err := r.db.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM config WHERE key = 'core.internal.seed_version'`).Scan(&n); err != nil {
t.Fatalf("查 seed 标记: %v", err)
}
if n != 1 {
t.Fatalf("老安装应补上 seed 标记,实际 count=%d", n)
}
r.Close()
}
func TestGetHelpers(t *testing.T) {
r := NewConfigRegistry("")
r.Set("str_key", "hello")

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@ -201,6 +201,13 @@ func (s *Store) Add(name, content string) error {
}
s.items[id] = k
// 覆盖同名条目时必须先摘掉旧向量。
//
// vector.Store.Insert 是**追加**语义s.docs = append + index.Add不按 id
// 去重。少了这一步,更新一条知识会在向量索引里留下上一版的副本:条目数看起来
// 是对的,只有向量数比条目数多——而检索可能因此命中已被替换掉的旧内容。
s.vec.Remove(id)
vec := s.vectorize(name + " " + content)
s.vec.Insert(id, name+": "+content, vec, map[string]string{
"name": name, "path": path,

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@ -44,6 +44,51 @@ func TestAddAndSearch(t *testing.T) {
}
}
// 覆盖同名条目必须把旧向量摘掉,而不是再插一份。
//
// 这条是从一次真实的知识库更新里发现的:在线上实例更新一个已有条目后,
// knowledge_count=32 但 vector_count=33 ——多出来的那一条是上一版的副本。
// 成因是 vector.Store.Insert 为追加语义s.docs = append + index.Add不按 id 去重。
// 危害不在于多占一份内存:检索可能命中**已被替换掉的旧内容**。
func TestAddOverwriteReplacesVector(t *testing.T) {
dir, err := os.MkdirTemp("", "know_overwrite_*")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s.Start()
defer s.Stop()
if err := s.Add("recent", "第一版内容:旧的多模态描述式索引"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if got := s.Stats()["vector_count"].(int); got != 1 {
t.Fatalf("首次写入后 vector_count 应为 1实为 %d", got)
}
if err := s.Add("recent", "第二版内容:媒体已成为图记忆的一等节点"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if n := s.Stats()["knowledge_count"].(int); n != 1 {
t.Fatalf("同名覆盖后 knowledge_count 应为 1实为 %d", n)
}
if n := s.Stats()["vector_count"].(int); n != 1 {
t.Fatalf("同名覆盖后 vector_count 应为 1多了就是旧版没被摘掉实为 %d", n)
}
// 目录里也只应有一份内容,且是新的那份
b, err := os.ReadFile(dir + "/recent/content.md")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if string(b) != "第二版内容:媒体已成为图记忆的一等节点" {
t.Fatalf("content.md 未被新内容覆盖,实为 %q", string(b))
}
}
func TestList(t *testing.T) {
dir, err := os.MkdirTemp("", "know_list_*")
if err != nil {

View File

@ -7,11 +7,11 @@ import (
)
type bilingualEvent struct {
idx int
source string
topic string
text string // cleaned text for vectorization
label string // short description
idx int
source string
topic string
text string // cleaned text for vectorization
label string // short description
}
func TestBilingualPruningAccuracy(t *testing.T) {
@ -40,16 +40,16 @@ func TestBilingualPruningAccuracy(t *testing.T) {
t.Logf("%s: %d words", cfg.name, len(e.words))
type scored struct {
idx int
topic string
label string
score float64
idx int
topic string
label string
score float64
}
queries := []struct {
q string
qTopic string
desc string
q string
qTopic string
desc string
}{
{"老大说了关于 React 组件的事情", "老大私聊", "中英混合:老大+React"},
{"帮我查一下 Nginx 反向代理配置", "服务器运维", "中英混合:Nginx+反向代理"},
@ -189,10 +189,10 @@ func TestBilingualVectorizeClean(t *testing.T) {
func genBilingualEvents() []bilingualEvent {
entries := []struct {
topic string
zh string // Chinese description
en string // English terms mixed in
source string
topic string
zh string // Chinese description
en string // English terms mixed in
source string
}{
{"大学招生", "河南医药大学录取分数线", "", "qq"},
{"大学招生", "医学院专业排名", "medical university ranking", "agent"},

271
internal/memory/block.go Normal file
View File

@ -0,0 +1,271 @@
package memory
import (
"database/sql"
"encoding/json"
"fmt"
"time"
)
// BlockModality 是一等记忆块的原生模态。
type BlockModality string
const (
BlockText BlockModality = "text"
BlockImage BlockModality = "image"
BlockVideo BlockModality = "video"
BlockAudio BlockModality = "audio"
)
// MemoryBlock 是 Context、Document、Graph 三层共同使用的记忆块值。
//
// 它不携带 Layer、Owner 或 RefCount块当前由哪个层的容器持有哪个层就是
// 唯一事实源。Context→Document→Graph 迁移的是这个值本身,不建立平行保活账本。
// PayloadDigest 仅用于定位内容寻址的原始字节,不表示另一条逻辑记忆。
type MemoryBlock struct {
ID string `json:"id"`
Modality BlockModality `json:"modality"`
Text string `json:"text,omitempty"`
PayloadDigest string `json:"payload_digest,omitempty"`
MIME string `json:"mime,omitempty"`
Size int64 `json:"size,omitempty"`
Width int `json:"width,omitempty"`
Height int `json:"height,omitempty"`
Vector []float64 `json:"vector,omitempty"`
Fingerprint string `json:"fingerprint,omitempty"`
Source string `json:"source,omitempty"`
Tool string `json:"tool,omitempty"`
CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"`
}
// MemoryBlockEdge 是 L3 中连接一等记忆节点的结构化语义边。
// source/target kind 当前允许 block、entity、sentence、document。
type MemoryBlockEdge struct {
ID int64 `json:"id"`
SourceKind string `json:"source_kind"`
SourceID string `json:"source_id"`
TargetKind string `json:"target_kind"`
TargetID string `json:"target_id"`
Type string `json:"type"`
CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
}
func validBlockModality(modality BlockModality) bool {
return modality == BlockText || modality == BlockImage || modality == BlockVideo || modality == BlockAudio
}
// PutMemoryBlocks 将完成 L2→L3 迁移的块写成 GraphDB 原生节点。
// 调用方只有在本事务成功后才能从 Document 删除这些块。
func (g *GraphDB) PutMemoryBlocks(blocks []MemoryBlock) error {
if len(blocks) == 0 {
return nil
}
g.mu.Lock()
defer g.mu.Unlock()
tx, err := g.db.Begin()
if err != nil {
return err
}
defer tx.Rollback()
for _, block := range blocks {
if block.ID == "" {
return fmt.Errorf("memory block id is required")
}
if !validBlockModality(block.Modality) {
return fmt.Errorf("memory block %s has invalid modality %q", block.ID, block.Modality)
}
vectorJSON, err := json.Marshal(block.Vector)
if err != nil {
return fmt.Errorf("marshal memory block %s vector: %w", block.ID, err)
}
now := time.Now()
if block.CreatedAt.IsZero() {
block.CreatedAt = now
}
_, err = tx.Exec(`INSERT INTO memory_blocks (
id, modality, text_content, payload_digest, mime, size, width, height,
vector, fingerprint, source, tool, created_at, updated_at
) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET
modality = excluded.modality,
text_content = excluded.text_content,
payload_digest = excluded.payload_digest,
mime = excluded.mime,
size = excluded.size,
width = excluded.width,
height = excluded.height,
vector = excluded.vector,
fingerprint = excluded.fingerprint,
source = excluded.source,
tool = excluded.tool,
updated_at = excluded.updated_at`,
block.ID, block.Modality, block.Text, block.PayloadDigest, block.MIME,
block.Size, block.Width, block.Height, string(vectorJSON), block.Fingerprint,
block.Source, block.Tool, block.CreatedAt, now)
if err != nil {
return fmt.Errorf("put memory block %s: %w", block.ID, err)
}
}
return tx.Commit()
}
// PutDocumentNode 在 L3 登记一个文档节点,作为 document --contains--> block
// 结构边的端点。文档正文已蒸馏为实体/关系,这里只保留身份与摘要。
func (g *GraphDB) PutDocumentNode(id, summary string) error {
if id == "" {
return fmt.Errorf("document node id is required")
}
g.mu.Lock()
defer g.mu.Unlock()
_, err := g.db.Exec(`INSERT INTO documents (id, summary) VALUES (?, ?)
ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET summary = excluded.summary`, id, summary)
return err
}
// MemoryBlocks 查询 Graph 层实际持有的一等记忆节点。
func (g *GraphDB) MemoryBlocks() ([]MemoryBlock, error) {
g.mu.RLock()
defer g.mu.RUnlock()
rows, err := g.db.Query(`SELECT id, modality, text_content, payload_digest, mime,
size, width, height, vector, fingerprint, source, tool, created_at, updated_at
FROM memory_blocks ORDER BY created_at, id`)
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var blocks []MemoryBlock
for rows.Next() {
var block MemoryBlock
var vectorJSON string
if err := rows.Scan(&block.ID, &block.Modality, &block.Text, &block.PayloadDigest,
&block.MIME, &block.Size, &block.Width, &block.Height, &vectorJSON,
&block.Fingerprint, &block.Source, &block.Tool, &block.CreatedAt,
&block.UpdatedAt); err != nil {
return nil, err
}
if vectorJSON != "" && vectorJSON != "null" {
if err := json.Unmarshal([]byte(vectorJSON), &block.Vector); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("decode memory block %s vector: %w", block.ID, err)
}
}
blocks = append(blocks, block)
}
return blocks, rows.Err()
}
func validGraphNodeKind(kind string) bool {
return kind == "block" || kind == "entity" || kind == "sentence" || kind == "document"
}
func graphNodeExists(tx *sql.Tx, kind, id string) (bool, error) {
var n int
var err error
switch kind {
case "block":
err = tx.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM memory_blocks WHERE id = ?`, id).Scan(&n)
case "entity":
err = tx.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM entities WHERE CAST(id AS TEXT) = ?`, id).Scan(&n)
case "sentence":
err = tx.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM sentences WHERE CAST(id AS TEXT) = ?`, id).Scan(&n)
case "document":
err = tx.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM documents WHERE id = ?`, id).Scan(&n)
default:
return false, fmt.Errorf("invalid graph node kind %q", kind)
}
return n == 1, err
}
// AddMemoryBlockEdge 建立 contains、depicts、derived_from 等原生图边。
// 端点必须是真实 Graph 节点,不能用 owner 字符串伪装关系。
func (g *GraphDB) AddMemoryBlockEdge(sourceKind, sourceID, targetKind, targetID, edgeType string) error {
if !validGraphNodeKind(sourceKind) || !validGraphNodeKind(targetKind) {
return fmt.Errorf("invalid memory block edge kinds %q -> %q", sourceKind, targetKind)
}
if sourceID == "" || targetID == "" || edgeType == "" {
return fmt.Errorf("memory block edge endpoints and type are required")
}
g.mu.Lock()
defer g.mu.Unlock()
tx, err := g.db.Begin()
if err != nil {
return err
}
defer tx.Rollback()
for _, endpoint := range []struct{ kind, id string }{{sourceKind, sourceID}, {targetKind, targetID}} {
exists, err := graphNodeExists(tx, endpoint.kind, endpoint.id)
if err != nil {
return err
}
if !exists {
return fmt.Errorf("%s graph node %s does not exist", endpoint.kind, endpoint.id)
}
}
_, err = tx.Exec(`INSERT OR IGNORE INTO memory_block_edges
(source_kind, source_id, target_kind, target_id, edge_type)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?)`, sourceKind, sourceID, targetKind, targetID, edgeType)
if err != nil {
return err
}
return tx.Commit()
}
func (g *GraphDB) MemoryBlockEdges() ([]MemoryBlockEdge, error) {
g.mu.RLock()
defer g.mu.RUnlock()
rows, err := g.db.Query(`SELECT id, source_kind, source_id, target_kind, target_id,
edge_type, created_at FROM memory_block_edges ORDER BY id`)
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var edges []MemoryBlockEdge
for rows.Next() {
var edge MemoryBlockEdge
if err := rows.Scan(&edge.ID, &edge.SourceKind, &edge.SourceID, &edge.TargetKind,
&edge.TargetID, &edge.Type, &edge.CreatedAt); err != nil {
return nil, err
}
edges = append(edges, edge)
}
return edges, rows.Err()
}
// BlocksForNode 返回与某个图节点通过任意边相连的一等记忆块。
// 例sentence --contains--> blockentity --depicts--> block。
func (g *GraphDB) BlocksForNode(nodeKind, nodeID string) ([]MemoryBlock, error) {
g.mu.RLock()
defer g.mu.RUnlock()
rows, err := g.db.Query(`SELECT b.id, b.modality, b.text_content, b.payload_digest,
b.mime, b.size, b.width, b.height, b.vector, b.fingerprint, b.source, b.tool,
b.created_at, b.updated_at
FROM memory_block_edges e
JOIN memory_blocks b ON (
(e.source_kind = 'block' AND e.source_id = b.id AND e.target_kind = ? AND e.target_id = ?)
OR (e.target_kind = 'block' AND e.target_id = b.id AND e.source_kind = ? AND e.source_id = ?))
ORDER BY b.created_at, b.id`, nodeKind, nodeID, nodeKind, nodeID)
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var blocks []MemoryBlock
for rows.Next() {
var block MemoryBlock
var vectorJSON string
if err := rows.Scan(&block.ID, &block.Modality, &block.Text, &block.PayloadDigest,
&block.MIME, &block.Size, &block.Width, &block.Height, &vectorJSON,
&block.Fingerprint, &block.Source, &block.Tool, &block.CreatedAt,
&block.UpdatedAt); err != nil {
return nil, err
}
if vectorJSON != "" && vectorJSON != "null" {
if err := json.Unmarshal([]byte(vectorJSON), &block.Vector); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("decode memory block %s vector: %w", block.ID, err)
}
}
blocks = append(blocks, block)
}
return blocks, rows.Err()
}

View File

@ -28,13 +28,13 @@ func cleanQQTemplate(text string) string {
}
type cleanTestEvent struct {
idx int
source string
input string
response string
rawText string
idx int
source string
input string
response string
rawText string
cleanedText string
topic string
topic string
}
func TestCleanStressPrecision(t *testing.T) {
@ -59,53 +59,53 @@ func TestCleanStressPrecision(t *testing.T) {
}
t.Logf("topics: %v, events: %d", usedTopics, len(events))
for _, qTopic := range usedTopics {
query := queryForTopic(qTopic)
qVec := e.Vectorize(query)
for _, qTopic := range usedTopics {
query := queryForTopic(qTopic)
qVec := e.Vectorize(query)
type scored struct {
idx int
topic string
text string
score float64
}
all := make([]scored, len(events))
for i, ev := range events {
text := ev.rawText
if cleanMode {
text = ev.cleanedText
type scored struct {
idx int
topic string
text string
score float64
}
all := make([]scored, len(events))
for i, ev := range events {
text := ev.rawText
if cleanMode {
text = ev.cleanedText
}
vec := e.Vectorize(text)
all[i] = scored{idx: i, topic: ev.topic, text: text, score: cosineSim(qVec, vec)}
}
sort.Slice(all, func(i, j int) bool { return all[i].score > all[j].score })
topK := len(usedTopics) * 2
if topK > len(all) {
topK = len(all)
}
intraHits := 0
for _, s := range all[:topK] {
if s.topic == qTopic {
intraHits++
}
}
expected := countTopicEvents(events, qTopic)
if expected > topK {
expected = topK
}
recall := float64(intraHits) / float64(expected)
if recall < 0.3 {
t.Logf(" [LOW] query=%q topK=%d intra=%d/%d recall=%.2f", qTopic, topK, intraHits, expected, recall)
for _, s := range all[:8] {
t.Logf(" [%.4f] %s", s.score, trimLen(s.text, 60))
}
} else {
t.Logf(" [OK] query=%q topK=%d intra=%d/%d recall=%.2f", qTopic, topK, intraHits, expected, recall)
}
}
vec := e.Vectorize(text)
all[i] = scored{idx: i, topic: ev.topic, text: text, score: cosineSim(qVec, vec)}
}
sort.Slice(all, func(i, j int) bool { return all[i].score > all[j].score })
topK := len(usedTopics) * 2
if topK > len(all) {
topK = len(all)
}
intraHits := 0
for _, s := range all[:topK] {
if s.topic == qTopic {
intraHits++
}
}
expected := countTopicEvents(events, qTopic)
if expected > topK {
expected = topK
}
recall := float64(intraHits) / float64(expected)
if recall < 0.3 {
t.Logf(" [LOW] query=%q topK=%d intra=%d/%d recall=%.2f", qTopic, topK, intraHits, expected, recall)
for _, s := range all[:8] {
t.Logf(" [%.4f] %s", s.score, trimLen(s.text, 60))
}
} else {
t.Logf(" [OK] query=%q topK=%d intra=%d/%d recall=%.2f", qTopic, topK, intraHits, expected, recall)
}
}
})
}
}
@ -252,11 +252,11 @@ func genStressEvents(n int) []cleanTestEvent {
keywords []string
sources []string
}{
"大学招生": {[]string{"河南医药大学", "录取分数线", "专业排名", "高考志愿", "招生简章"}, []string{"qq", "qq", "agent"}},
"老大私聊": {[]string{"老大私聊消息", "回复老大", "任务安排", "汇报工作", "收到"}, []string{"qq", "agent", "agent"}},
"前端开发": {[]string{"前端组件封装", "页面路由配置", "界面布局设计", "交互逻辑开发", "代码调试优化"}, []string{"cli", "cli", "agent"}},
"大学招生": {[]string{"河南医药大学", "录取分数线", "专业排名", "高考志愿", "招生简章"}, []string{"qq", "qq", "agent"}},
"老大私聊": {[]string{"老大私聊消息", "回复老大", "任务安排", "汇报工作", "收到"}, []string{"qq", "agent", "agent"}},
"前端开发": {[]string{"前端组件封装", "页面路由配置", "界面布局设计", "交互逻辑开发", "代码调试优化"}, []string{"cli", "cli", "agent"}},
"服务器运维": {[]string{"反向代理配置", "容器部署方案", "证书续期", "数据库备份恢复", "监控告警处理"}, []string{"cli", "agent", "agent"}},
"股票基金": {[]string{"基金定投策略", "股票涨跌分析", "理财收益计算", "市场行情分析", "投资风险管理"}, []string{"qq", "qq", "agent"}},
"股票基金": {[]string{"基金定投策略", "股票涨跌分析", "理财收益计算", "市场行情分析", "投资风险管理"}, []string{"qq", "qq", "agent"}},
}
for i := 0; i < n; i++ {
@ -292,13 +292,13 @@ func genStressEvents(n int) []cleanTestEvent {
cleaned := cleanEventText(src, input, response)
raw := rawEventText(src, input, response)
events = append(events, cleanTestEvent{
idx: i,
source: src,
input: input,
response: response,
rawText: raw,
idx: i,
source: src,
input: input,
response: response,
rawText: raw,
cleanedText: cleaned,
topic: tp,
topic: tp,
})
}
return events

View File

@ -13,26 +13,26 @@ import (
// contentPOS 有实义的词性标签:只保留名词/动词/形容词/专名等
var contentPOS = map[string]bool{
"n": true, // 普通名词
"nr": true, // 人名
"ns": true, // 地名
"nt": true, // 机构名
"nw": true, // 作品名/URL
"nz": true, // 其他专名
"v": true, // 动词
"vd": true, // 副动词
"vn": true, // 名动词
"a": true, // 形容词
"ad": true, // 副形词
"an": true, // 名形词
"i": true, // 成语
"l": true, // 习用语
"j": true, // 简称
"s": true, // 处所词
"f": true, // 方位词
"b": true, // 区别词
"z": true, // 状态词
"t": true, // 时间词
"n": true, // 普通名词
"nr": true, // 人名
"ns": true, // 地名
"nt": true, // 机构名
"nw": true, // 作品名/URL
"nz": true, // 其他专名
"v": true, // 动词
"vd": true, // 副动词
"vn": true, // 名动词
"a": true, // 形容词
"ad": true, // 副形词
"an": true, // 名形词
"i": true, // 成语
"l": true, // 习用语
"j": true, // 简称
"s": true, // 处所词
"f": true, // 方位词
"b": true, // 区别词
"z": true, // 状态词
"t": true, // 时间词
"eng": true, // 英文
"x": true, // 非语素字
"zg": true, // 其他
@ -53,7 +53,7 @@ func GetJieba() *gojieba.Jieba {
}()
d := jiebaDictDir()
if d == "" {
log.Printf("[jieba] no dictionary directory found, jieba disabled")
log.Printf("[jieba] 未找到词库目录(内嵌落盘失败且模块缓存也不存在),jieba disabled")
return
}
jiebaInst = gojieba.NewJieba(
@ -68,9 +68,24 @@ func GetJieba() *gojieba.Jieba {
}
func jiebaDictDir() string {
// 首选内嵌词库:它是产物的一部分,与二进制同版本、不依赖宿主环境。
//
// 以前这里只猜 GOMODCACHE/GOPATH/~/go/pkg/mod部署机上通常没有 Go 模块缓存,
// 于是分词与关键词提取会**静默退回空列表**(详见 jieba_embed.go 的说明)。
if dir, err := materializeJiebaDict(); err == nil && dir != "" {
return dir
}
log.Printf("[jieba] 内嵌词库落盘失败,回退到模块缓存查找(内嵌失败通常意味着缓存目录不可写)")
// 回退:开发机上存在的模块缓存(仅作为兵底,不应依赖它)。
//
// GOMODCACHE is typically $GOPATH/pkg/mod. When set, Go writes modules
// under <GOMODCACHE>/github.com/... . Look first at GOMODCACHE, then
// derive from GOPATH, then try common locations.
return jiebaDictDirFromModuleCache()
}
func jiebaDictDirFromModuleCache() string {
candidates := []string{
os.Getenv("GOMODCACHE"),
}

View File

@ -4,6 +4,7 @@ import (
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"math"
"os"
"path/filepath"
"sort"
@ -13,6 +14,7 @@ import (
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/tfidf"
)
// ChannelCleaner 按事件来源查找输入通道的 Cleaner 函数。
@ -21,63 +23,77 @@ type ChannelCleaner func(source string) func(string) string
// Doc — 记忆文档:由上下文提炼而来
type Doc struct {
ID string `json:"id"`
Summary string `json:"summary"`
Content string `json:"content"`
Tags []string `json:"tags"`
Entities []string `json:"entities"`
CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"`
Source string `json:"source"` // context / graph / manual
Meta map[string]string `json:"meta,omitempty"`
AccessCount int `json:"access_count"` // 访问次数
LastAccess time.Time `json:"last_access"` // 最后访问时间
Vector vector.Vector `json:"vector,omitempty"` // 预计算向量(与 context 同空间nil 则用 TF-IDF 兜底
ID string `json:"id"`
Summary string `json:"summary"`
Content string `json:"content"`
Tags []string `json:"tags"`
Entities []string `json:"entities"`
CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"`
Source string `json:"source"`
Meta map[string]string `json:"meta,omitempty"`
AccessCount int `json:"access_count"`
LastAccess time.Time `json:"last_access"`
Blocks []memory.MemoryBlock `json:"blocks,omitempty"` // 一等记忆块text/image/video/audio
Vector tfidf.Vector `json:"vector,omitempty"` // TF-IDF 稀疏向量fallback 时持久化)
DenseVec []float64 `json:"dense_vec,omitempty"` // 多模态稠密向量(主路径)
DenseFP string `json:"dense_fp,omitempty"` // DenseVec 所属统一空间指纹,变化时触发重算
}
// Store — 文档记忆存储,包含向量索引
// Store — 文档记忆存储
// 主路径denseSpace稠密多模态向量与媒体共享空间
// FallbacktfidfTF-IDF 倒排索引,仅稠密空间不可用时加载)。
type Store struct {
dir string
vec *vector.Store
veczer *vector.TFIDFVectorizer
mu sync.RWMutex
docs map[string]*Doc
summaries []string // 用于训练向量化器,最大 10000 条
vectorizer vector.Vectorizer // 可选:与 context 同空间的向量化器
dir string
mu sync.RWMutex
docs map[string]*Doc
dirty bool
}
func (s *Store) SetVectorizer(v vector.Vectorizer) {
s.vectorizer = v
}
// fallback 路径(仅稠密空间不可用时加载)
tfidfEmb *tfidf.Embedder
tfidfIdx *tfidf.SearchableIndex
trainTexts []string // 缓存训练文本,延迟训练
tfidfOnce sync.Once
// ReindexWithVectorizer 用给定的向量化器重建所有文档的向量索引
func (s *Store) ReindexWithVectorizer(v vector.Vectorizer) {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
log.Printf("[document memory] reindex with vectorizer (%d docs)", len(s.docs))
s.vec = vector.NewStore()
for _, doc := range s.docs {
doc.Vector = v.Vectorize(doc.Summary + " " + doc.Content)
s.vec.Insert(doc.ID, doc.Summary, doc.Vector, doc.Meta)
}
log.Printf("[document memory] reindex with vectorizer complete (%d vectors)", s.vec.Size())
// 主路径
denseSpace vector.MultimodalEmbedder
}
const maxSummaries = 10000
func NewStore(dir string) *Store {
// NewStore 创建文档存储。tokenizer 由外层注入(如 jieba核心不直接依赖分词库。
func NewStore(dir string, tokenizer tfidf.Tokenizer) *Store {
return &Store{
dir: dir,
vec: vector.NewStore(),
veczer: vector.NewTFIDFVectorizer(memory.TokenizeWords),
docs: make(map[string]*Doc),
dir: dir,
docs: make(map[string]*Doc),
// tfidf 延迟初始化:只在需要 fallback 时创建
tfidfEmb: tfidf.NewEmbedder(tokenizer, 4096),
}
}
// ensureTFIDF 延迟初始化 TF-IDF 索引(仅 fallback 路径)。
// 调用方已持有 s.mu。
func (s *Store) ensureTFIDF() {
s.tfidfOnce.Do(func() {
s.tfidfIdx = tfidf.NewSearchableIndex(s.tfidfEmb)
// 延迟训练:用缓存的文本建立索引
texts := make(map[string]string, len(s.trainTexts)/2)
for i := 0; i+1 < len(s.trainTexts); i += 2 {
texts[s.trainTexts[i]] = s.trainTexts[i+1]
}
s.tfidfIdx.Train(texts)
s.trainTexts = nil // 释放缓存
s.tfidfEmb.Train(func() []string {
out := make([]string, 0, len(texts))
for _, t := range texts {
out = append(out, t)
}
return out
}())
log.Printf("[document memory] tfidf fallback loaded: %d docs", len(texts))
})
}
func (s *Store) Start() error {
if err := os.MkdirAll(s.dir, 0755); err != nil {
return fmt.Errorf("document store dir: %w", err)
@ -85,15 +101,82 @@ func (s *Store) Start() error {
if err := s.loadAll(); err != nil {
log.Printf("[document memory] load error: %v", err)
}
log.Printf("[document memory] started with %d docs, %d vectors", len(s.docs), s.vec.Size())
log.Printf("[document memory] started with %d docs", len(s.docs))
return nil
}
func (s *Store) Stop() {
s.flush()
func (s *Store) Stop() { s.flush() }
// SetDenseSpace 设置稠密多模态向量空间(主路径)。
func (s *Store) SetDenseSpace(ds vector.MultimodalEmbedder) {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
s.denseSpace = ds
}
// BuildDenseIndex 为所有文档计算稠密向量(文本 ⊕ 媒体块)。
func (s *Store) BuildDenseIndex(ds vector.MultimodalEmbedder) {
if ds == nil || !ds.Loaded() {
return
}
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
log.Printf("[document memory] building dense index for %d docs (dim=%d)", len(s.docs), ds.Dim())
count := 0
for _, doc := range s.docs {
if doc.DenseVec != nil && len(doc.DenseVec) == ds.Dim() && doc.DenseFP == ds.Fingerprint() {
continue
}
vec := s.denseFor(doc)
if vec == nil {
continue
}
doc.DenseVec = vec
doc.DenseFP = ds.Fingerprint()
count++
}
log.Printf("[document memory] dense index built: %d new vectors", count)
}
// denseFor 计算文档的稠密向量:文本向量与其一等记忆块的媒体向量融合。
//
// 只有与当前统一空间同指纹的块向量才参与融合:不同模型/维度的旧向量
// 属于另一个坐标系,混进去会算出一个两边都不像的方向。
// 任意一路缺失时退化为另一路;都不可用返回 nil。
func (s *Store) denseFor(doc *Doc) []float64 {
if s.denseSpace == nil || !s.denseSpace.Loaded() {
return nil
}
fp := s.denseSpace.Fingerprint()
var parts [][]float64
if tv, err := s.denseSpace.VectorizeDense(doc.Summary + " " + doc.Content); err == nil && len(tv) > 0 {
parts = append(parts, tv)
}
for _, b := range doc.Blocks {
if len(b.Vector) > 0 && b.Fingerprint == fp {
parts = append(parts, b.Vector)
}
}
return vector.FuseVectors(parts...)
}
// Reindex 重建 TF-IDF 索引fallback 路径变更时调用)。
func (s *Store) Reindex() {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
s.tfidfOnce = sync.Once{} // 重置延迟初始化
texts := make(map[string]string, len(s.docs))
for _, doc := range s.docs {
texts[doc.ID] = doc.Summary + " " + doc.Content
}
// 缓存文本供 ensureTFIDF 延迟训练
s.trainTexts = make([]string, 0, len(texts)*2)
for id, t := range texts {
s.trainTexts = append(s.trainTexts, id, t)
}
s.ensureTFIDF()
}
// Insert 创建/更新文档
func (s *Store) Insert(doc *Doc) error {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
@ -107,36 +190,35 @@ func (s *Store) Insert(doc *Doc) error {
if doc.AccessCount == 0 {
doc.AccessCount = 1
}
s.docs[doc.ID] = doc
// 增量训练向量化器并加入向量索引
s.addSummary(doc.Summary)
vec := doc.Vector
if vec == nil {
vec = s.veczer.Vectorize(doc.Summary + " " + doc.Content)
}
s.vec.Insert(doc.ID, doc.Summary, vec, doc.Meta)
text := doc.Summary + " " + doc.Content
// 主路径:稠密向量(文本 ⊕ 媒体块)
if s.denseSpace != nil && s.denseSpace.Loaded() && len(doc.DenseVec) == 0 {
doc.DenseVec = s.denseFor(doc)
doc.DenseFP = s.denseSpace.Fingerprint()
}
// Fallback 路径:缓存文本,延迟训练
if s.tfidfIdx != nil {
s.tfidfIdx.Add(doc.ID, text)
} else {
s.trainTexts = append(s.trainTexts, doc.ID, text)
}
// 立即写盘
path := filepath.Join(s.dir, doc.ID+".json")
data, _ := json.MarshalIndent(doc, "", " ")
os.WriteFile(path, data, 0644)
s.dirty = true
return nil
}
// ContextToDoc — 将一段上下文对话历史提炼为文档(带内容去重)
// cleanFn 可选,在计算层前统一过滤文本,不影响原文存储。
// toolCleanFn 可选func(name, output string) string按工具名对输出进行过滤/清洗:
// - 返回 "" → 跳过该工具输出NoMemory
// - 返回清洗后文本 → 用于计算层Cleaner原文不受影响
func (s *Store) ContextToDoc(source string, entries []ContextEntry, vec vector.Vectorizer, cleanFn func(string) string, toolCleanFn func(name, output string) string, channelCleaner ChannelCleaner) (*Doc, error) {
// ContextToDoc 上下文对话历史提炼为文档
func (s *Store) ContextToDoc(source string, entries []ContextEntry, _ interface{}, cleanFn func(string) string, toolCleanFn func(name, output string) string, channelCleaner ChannelCleaner) (*Doc, error) {
if len(entries) == 0 {
return nil, nil
}
if cleanFn == nil {
cleanFn = func(text string) string { return text }
}
@ -154,14 +236,13 @@ func (s *Store) ContextToDoc(source string, entries []ContextEntry, vec vector.V
}
content := strings.Join(parts, "\n")
contentHash := simpleHash(content)
summary := summarizeEntries(entries, cleanFn, toolCleanFn, channelCleaner)
tags := extractTags(entries, cleanFn, toolCleanFn, channelCleaner)
entities := extractEntities(entries, cleanFn, toolCleanFn, channelCleaner)
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
// 去重
for _, d := range s.docs {
if d.Meta != nil && d.Meta["content_hash"] == contentHash {
d.UpdatedAt = time.Now()
@ -171,66 +252,73 @@ func (s *Store) ContextToDoc(source string, entries []ContextEntry, vec vector.V
d.Summary = summary
d.Tags = tags
d.Entities = entities
d.Blocks = blocksFromEntries(entries)
d.DenseVec = s.denseFor(d)
if s.denseSpace != nil {
d.DenseFP = s.denseSpace.Fingerprint()
}
s.dirty = true
s.mu.Unlock()
return d, nil
}
}
id := fmt.Sprintf("doc_%d", time.Now().UnixNano())
var docVec vector.Vector
if vec != nil {
docVec = vec.Vectorize(summary + " " + content)
} else {
docVec = s.veczer.Vectorize(summary + " " + content)
}
meta := map[string]string{"content_hash": contentHash}
meta := map[string]string{"content_hash": contentHash}
if source == "context_archived" {
meta["is_archived_context"] = "true"
}
doc := &Doc{
ID: id,
Summary: summary,
Content: content,
Tags: tags,
Entities: entities,
CreatedAt: time.Now(),
UpdatedAt: time.Now(),
LastAccess: time.Now(),
AccessCount: 1,
Source: source,
Meta: meta,
Vector: docVec,
ID: id, Summary: summary, Content: content, Tags: tags,
Entities: entities, CreatedAt: time.Now(), UpdatedAt: time.Now(),
LastAccess: time.Now(), AccessCount: 1, Source: source, Meta: meta,
Blocks: blocksFromEntries(entries),
}
s.docs[id] = doc
doc.DenseVec = s.denseFor(doc)
if s.denseSpace != nil {
doc.DenseFP = s.denseSpace.Fingerprint()
}
text := summary + " " + content
if s.tfidfIdx != nil {
s.tfidfIdx.Add(id, text)
} else {
s.trainTexts = append(s.trainTexts, id, text)
}
// 加入向量索引
s.addSummary(summary)
s.vec.Insert(id, summary, doc.Vector, nil)
s.dirty = true
s.mu.Unlock()
// 立即写盘
path := filepath.Join(s.dir, id+".json")
data, _ := json.MarshalIndent(doc, "", " ")
os.WriteFile(path, data, 0644)
s.dirty = true
return doc, nil
}
// Consume 向量相似度查询并移除文档(召回后即从冷存储删除,避免重复记忆)
// Consume 向量相似度查询并移除文档
func (s *Store) Consume(text string, topK int) []*Doc {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
if topK <= 0 {
topK = 5
}
vec := s.vectorizeQuery(text)
results := s.vec.Search(vec, topK)
// 主路径:稠密检索
if s.denseSpace != nil && s.denseSpace.Loaded() {
if qv, err := s.denseSpace.VectorizeDense(text); err == nil {
results := s.denseSearchScored(qv, topK)
var docs []*Doc
for _, r := range results {
if d, ok := s.docs[r.Doc.ID]; ok {
s.removeDoc(r.Doc.ID)
s.dirty = true
docs = append(docs, d)
}
}
return docs
}
}
// FallbackTF-IDF 倒排检索(延迟初始化)
s.ensureTFIDF()
results := s.tfidfIdx.Search(text, topK)
var docs []*Doc
for _, r := range results {
if d, ok := s.docs[r.ID]; ok {
@ -242,75 +330,124 @@ func (s *Store) Consume(text string, topK int) []*Doc {
return docs
}
// vectorizeQuery 用语义向量化器(首选)或 TF-IDF兜底处理查询文本
func (s *Store) vectorizeQuery(text string) vector.Vector {
if s.vectorizer != nil {
return s.vectorizer.Vectorize(text)
func (s *Store) Query(text string, topK int) []*Doc {
hits := s.QueryScored(text, topK)
out := make([]*Doc, len(hits))
for i, h := range hits {
out[i] = h.Doc
}
return s.veczer.Vectorize(text)
return out
}
// Query — 向量相似度查询文档
func (s *Store) Query(text string, topK int) []*Doc {
// DocHit 是一篇文档记忆的相似度候选及原始分数。
type DocHit struct {
Doc *Doc
Score float64
}
func (s *Store) QueryScored(text string, topK int) []DocHit {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
if topK <= 0 {
topK = 5
}
vec := s.vectorizeQuery(text)
results := s.vec.Search(vec, topK)
// 主路径
if s.denseSpace != nil && s.denseSpace.Loaded() {
if qv, err := s.denseSpace.VectorizeDense(text); err == nil {
results := s.denseSearchScored(qv, topK)
for i := range results {
if d, ok := s.docs[results[i].Doc.ID]; ok {
d.AccessCount++
d.LastAccess = time.Now()
results[i].Doc = d
}
}
return results
}
}
var docs []*Doc
// Fallback需要写锁来 ensureTFIDF
s.mu.RUnlock()
s.mu.Lock()
s.ensureTFIDF()
s.mu.Unlock()
s.mu.RLock()
results := s.tfidfIdx.Search(text, topK)
var out []DocHit
for _, r := range results {
if d, ok := s.docs[r.ID]; ok {
d.AccessCount++
d.LastAccess = time.Now()
docs = append(docs, d)
out = append(out, DocHit{Doc: d, Score: r.Score})
}
}
return docs
return out
}
// Reindex — 重新训练并重建向量索引
func (s *Store) Reindex() {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
log.Printf("[document memory] reindexing %d docs", len(s.docs))
s.veczer.Train(s.summaries)
s.vec = vector.NewStore()
for _, doc := range s.docs {
vec := doc.Vector
if vec == nil {
vec = s.veczer.Vectorize(doc.Summary + " " + doc.Content)
}
s.vec.Insert(doc.ID, doc.Summary, vec, doc.Meta)
func (s *Store) denseSearchScored(queryVec []float64, topK int) []DocHit {
if len(queryVec) == 0 {
return nil
}
type scored struct {
did string
score float64
}
var results []scored
for _, doc := range s.docs {
if len(doc.DenseVec) != len(queryVec) {
continue
}
score := denseCosine(queryVec, doc.DenseVec)
if score > 0.01 {
results = append(results, scored{doc.ID, score})
}
}
if len(results) == 0 {
return nil
}
sort.Slice(results, func(i, j int) bool { return results[i].score > results[j].score })
if len(results) > topK {
results = results[:topK]
}
out := make([]DocHit, len(results))
for i, r := range results {
out[i] = DocHit{Doc: s.docs[r.did], Score: r.score}
}
return out
}
log.Printf("[document memory] reindex complete (%d vectors)", s.vec.Size())
func denseCosine(a, b []float64) float64 {
var dot, na, nb float64
for i := range a {
dot += a[i] * b[i]
na += a[i] * a[i]
nb += b[i] * b[i]
}
if na == 0 || nb == 0 {
return 0
}
return dot / math.Sqrt(na*nb)
}
func (s *Store) Stats() map[string]interface{} {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
idxSize := 0
if s.tfidfIdx != nil {
idxSize = s.tfidfIdx.Size()
}
return map[string]interface{}{
"doc_count": len(s.docs),
"vector_count": s.vec.Size(),
"summary_count": len(s.summaries),
"dir": s.dir,
"doc_count": len(s.docs),
"index_count": idxSize,
"dir": s.dir,
}
}
// FindColdDocs — 查找冷文档:超过 maxAge 未访问且访问次数 <= minAccess
func (s *Store) FindColdDocs(maxAge time.Duration, minAccess int) []*Doc {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
cutoff := time.Now().Add(-maxAge)
var cold []*Doc
for _, d := range s.docs {
@ -321,60 +458,53 @@ func (s *Store) FindColdDocs(maxAge time.Duration, minAccess int) []*Doc {
return cold
}
// Get 返回指定文档(不存在时为 nil
func (s *Store) Get(id string) *Doc {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
return s.docs[id]
}
// Blocks 返回全部文档持有的一等记忆块(供跨层存活判定)。
func (s *Store) Blocks() []memory.MemoryBlock {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
var out []memory.MemoryBlock
for _, d := range s.docs {
out = append(out, d.Blocks...)
}
return out
}
func (s *Store) RecentDocs(n int) []*Doc {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
var list []*Doc
for _, d := range s.docs {
list = append(list, d)
}
sort.Slice(list, func(i, j int) bool {
return list[i].CreatedAt.After(list[j].CreatedAt)
})
sort.Slice(list, func(i, j int) bool { return list[i].CreatedAt.After(list[j].CreatedAt) })
if len(list) > n {
list = list[:n]
}
return list
}
// Remove 从文档存储中删除指定 ID 的文档
func (s *Store) Remove(id string) {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
if _, ok := s.docs[id]; ok {
s.removeDoc(id)
s.dirty = true
}
}
// ——— internal ———
// addSummary 添加一条摘要到训练集,超限时截断并触发重索引。
// 调用方必须已持有 s.mu 写锁。
func (s *Store) addSummary(summary string) {
s.summaries = append(s.summaries, summary)
if len(s.summaries) > maxSummaries {
n := maxSummaries / 2
copy(s.summaries, s.summaries[len(s.summaries)-n:])
s.summaries = s.summaries[:n]
s.veczer.Train(s.summaries)
s.vec = vector.NewStore()
for _, doc := range s.docs {
vec := s.veczer.Vectorize(doc.Summary + " " + doc.Content)
s.vec.Insert(doc.ID, doc.Summary, vec, nil)
}
}
}
// removeDoc 从内存索引和磁盘删除文档。
// 调用方必须已持有 s.mu 写锁。
func (s *Store) removeDoc(id string) {
delete(s.docs, id)
s.vec.Remove(id)
path := filepath.Join(s.dir, id+".json")
os.Remove(path)
if s.tfidfIdx != nil {
s.tfidfIdx.Remove(id)
}
os.Remove(filepath.Join(s.dir, id+".json"))
}
func (s *Store) loadAll() error {
@ -382,63 +512,43 @@ func (s *Store) loadAll() error {
if err != nil {
return err
}
for _, e := range entries {
if !strings.HasSuffix(e.Name(), ".json") || !strings.HasPrefix(e.Name(), "doc_") {
continue
}
path := filepath.Join(s.dir, e.Name())
data, err := os.ReadFile(path)
data, err := os.ReadFile(filepath.Join(s.dir, e.Name()))
if err != nil {
continue
}
var doc Doc
if err := json.Unmarshal(data, &doc); err != nil {
if json.Unmarshal(data, &doc) != nil || doc.ID == "" {
continue
}
s.docs[doc.ID] = &doc
s.summaries = append(s.summaries, doc.Summary)
// 缓存文本延迟训练确保TFIDF在首次需要时才加载
s.trainTexts = append(s.trainTexts, doc.ID, doc.Summary+" "+doc.Content)
}
// 训练向量化器
if len(s.summaries) > 0 {
s.veczer.Train(s.summaries)
}
// 重建向量索引
for _, doc := range s.docs {
vec := doc.Vector
if vec == nil {
vec = s.veczer.Vectorize(doc.Summary + " " + doc.Content)
}
s.vec.Insert(doc.ID, doc.Summary, vec, nil)
}
return nil
}
func (s *Store) flush() {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
if !s.dirty {
return
}
for _, doc := range s.docs {
path := filepath.Join(s.dir, doc.ID+".json")
data, err := json.MarshalIndent(doc, "", " ")
if err != nil {
continue
}
os.WriteFile(path, data, 0644)
data, _ := json.MarshalIndent(doc, "", " ")
os.WriteFile(filepath.Join(s.dir, doc.ID+".json"), data, 0644)
}
s.dirty = false
}
// ——— 内部工具函数(从上下文提炼文档所需)———
type ToolResultItem struct {
Name string
Output string
Name string `json:"name"`
Output string `json:"output"`
}
type ContextEntry struct {
@ -447,6 +557,23 @@ type ContextEntry struct {
Content string
Response string
ToolResults []ToolResultItem
Blocks []memory.MemoryBlock // 一等记忆块随事件一起迁移到文档
}
func blocksFromEntries(entries []ContextEntry) []memory.MemoryBlock {
seen := make(map[string]bool)
var out []memory.MemoryBlock
for _, e := range entries {
for i := range e.Blocks {
b := e.Blocks[i]
if b.ID == "" || seen[b.ID] {
continue
}
seen[b.ID] = true
out = append(out, b)
}
}
return out
}
func summarizeEntries(entries []ContextEntry, cleanText func(string) string, toolCleanFn func(name, output string) string, channelCleaner ChannelCleaner) string {
@ -478,14 +605,12 @@ func summarizeEntries(entries []ContextEntry, cleanText func(string) string, too
topics = append(topics, toolWords...)
}
}
summary := fmt.Sprintf("来自 %d 个来源的 %d 条对话", len(sources), len(entries))
var srcList []string
for s := range sources {
srcList = append(srcList, s)
}
summary += " (" + strings.Join(srcList, ", ") + ")"
if len(topics) > 0 {
seen := make(map[string]bool)
var uniq []string
@ -500,7 +625,6 @@ func summarizeEntries(entries []ContextEntry, cleanText func(string) string, too
}
summary += " 涉及: " + strings.Join(uniq, ", ")
}
return summary
}
@ -573,25 +697,20 @@ func extractEntities(entries []ContextEntry, cleanText func(string) string, tool
}
}
}
if len(entities) > 20 {
entities = entities[:20]
}
return entities
}
func truncate(s string, max int) string {
runes := []rune(s)
if len(runes) > max {
return string(runes[:max]) + "..."
if len([]rune(s)) <= max {
return s
}
return s
return string([]rune(s)[:max]) + "..."
}
func simpleHash(s string) string {
// 简单的基于内容的哈希,用于去重
h := 0
for _, r := range s {
h = h*31 + int(r)
h := fmt.Sprintf("%x", len(s))
for _, c := range s {
h += fmt.Sprintf("%x", c)
}
return fmt.Sprintf("h%08x", h)
return h
}

View File

@ -15,7 +15,7 @@ func TestInsertAndQuery(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
if err := s.Start(); err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -48,7 +48,7 @@ func TestQuery(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()
@ -73,7 +73,7 @@ func TestContextToDoc(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()
@ -104,7 +104,7 @@ func TestFindColdDocs(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()
@ -136,7 +136,7 @@ func TestRecentDocs(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()
@ -160,7 +160,7 @@ func TestReindex(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()
@ -211,7 +211,7 @@ func TestInsertEmptyDoc(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()
@ -232,13 +232,13 @@ func TestPersistence(t *testing.T) {
defer os.RemoveAll(dir)
// 写
s1 := NewStore(dir)
s1 := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s1.Start()
s1.Insert(&Doc{Summary: "持久化测试", Content: "应该被保存到磁盘", Source: "manual"})
s1.Stop()
// 读
s2 := NewStore(dir)
s2 := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s2.Start()
defer s2.Stop()
@ -269,7 +269,7 @@ func TestFlushNoDirty(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
// 不插任何文档flush 不应报错
@ -283,7 +283,7 @@ func TestRemove(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()
@ -329,7 +329,7 @@ func TestRemoveNonexistent(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()
@ -437,7 +437,7 @@ func TestContextToDocContentPreservesRawToolOutput(t *testing.T) {
}
defer os.RemoveAll(dir)
s := NewStore(dir)
s := NewStore(dir, memory.TokenizeWords)
s.Start()
defer s.Stop()

View File

@ -2,6 +2,7 @@ package memory
import (
"database/sql"
"encoding/json"
"fmt"
"strings"
"sync"
@ -44,6 +45,10 @@ type Triple struct {
SubjectType string `json:"subject_type,omitempty"`
ObjectType string `json:"object_type,omitempty"`
SentenceText string `json:"sentence_text,omitempty"` // 原始句子文本Commit时写入sentences表
// MediaDigests 是该三元组显式携带的媒体 digest完整或前缀
// 媒体不再靠正文 marker 反解:结构化字段直接给出归属,
// 由调用方core把它变成 L3 一等块并与句子建立结构边。
MediaDigests []string `json:"media_digests,omitempty"`
}
type GraphDB struct {
@ -107,6 +112,41 @@ func (g *GraphDB) initSchema() error {
FOREIGN KEY (target_id) REFERENCES entities(id),
UNIQUE(source_id, target_id, relation_type, session_id)
)`,
`CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_blocks (
id TEXT PRIMARY KEY,
modality TEXT NOT NULL,
text_content TEXT DEFAULT '',
payload_digest TEXT DEFAULT '',
mime TEXT DEFAULT '',
size INTEGER DEFAULT 0,
width INTEGER DEFAULT 0,
height INTEGER DEFAULT 0,
vector TEXT DEFAULT '',
fingerprint TEXT DEFAULT '',
source TEXT DEFAULT '',
tool TEXT DEFAULT '',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)`,
`CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_block_edges (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
source_kind TEXT NOT NULL,
source_id TEXT NOT NULL,
target_kind TEXT NOT NULL,
target_id TEXT NOT NULL,
edge_type TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE(source_kind, source_id, target_kind, target_id, edge_type)
)`,
`CREATE TABLE IF NOT EXISTS documents (
id TEXT PRIMARY KEY,
summary TEXT DEFAULT '',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_memory_blocks_modality ON memory_blocks(modality)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_memory_blocks_digest ON memory_blocks(payload_digest)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_memory_block_edges_source ON memory_block_edges(source_kind, source_id)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_memory_block_edges_target ON memory_block_edges(target_kind, target_id)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_entity_name ON entities(name)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_entity_type ON entities(type)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_relation_source ON relations(source_id)`,
@ -205,7 +245,7 @@ func (g *GraphDB) Commit(triples []Triple, sessionID string, turnID int) (int, i
// 不划算。这里让 Commit 内部转调,两者共享同一份落库逻辑。
//
// 返回的 map 只包含本次真正写入了 sentences 表的句子。调用方据此把媒体
// 引用挂到 graph_sentence owner 上——句子是媒体描述在图库里的落点,
// 变成 L3 一等块,并以 sentence --contains--> block 边与句子相连;
// 关系行本身不持有媒体。
func (g *GraphDB) CommitWithMedia(triples []Triple, sessionID string, turnID int) (map[string]int64, int, int, error) {
return g.commit(triples, sessionID, turnID, true)
@ -714,9 +754,58 @@ func (g *GraphDB) GraphData() (map[string]interface{}, error) {
return nil, err
}
brows, err := g.db.Query(`SELECT id, modality, text_content, payload_digest, mime,
size, width, height, vector, fingerprint, source, tool, created_at, updated_at
FROM memory_blocks ORDER BY created_at, id`)
if err != nil {
return nil, err
}
defer brows.Close()
var blocks []MemoryBlock
for brows.Next() {
var block MemoryBlock
var vectorJSON string
if err := brows.Scan(&block.ID, &block.Modality, &block.Text, &block.PayloadDigest,
&block.MIME, &block.Size, &block.Width, &block.Height, &vectorJSON,
&block.Fingerprint, &block.Source, &block.Tool, &block.CreatedAt,
&block.UpdatedAt); err != nil {
return nil, err
}
if vectorJSON != "" && vectorJSON != "null" {
if err := json.Unmarshal([]byte(vectorJSON), &block.Vector); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("decode memory block %s vector: %w", block.ID, err)
}
}
blocks = append(blocks, block)
}
if err := brows.Err(); err != nil {
return nil, err
}
berows, err := g.db.Query(`SELECT id, source_kind, source_id, target_kind, target_id,
edge_type, created_at FROM memory_block_edges ORDER BY id`)
if err != nil {
return nil, err
}
defer berows.Close()
var blockEdges []MemoryBlockEdge
for berows.Next() {
var edge MemoryBlockEdge
if err := berows.Scan(&edge.ID, &edge.SourceKind, &edge.SourceID,
&edge.TargetKind, &edge.TargetID, &edge.Type, &edge.CreatedAt); err != nil {
return nil, err
}
blockEdges = append(blockEdges, edge)
}
if err := berows.Err(); err != nil {
return nil, err
}
return map[string]interface{}{
"nodes": entities,
"edges": relations,
"nodes": entities,
"edges": relations,
"memory_blocks": blocks,
"memory_block_edges": blockEdges,
}, nil
}
@ -899,17 +988,42 @@ func (g *GraphDB) ClearSentenceID(relationID int64) error {
return err
}
// CleanupOrphanedSentences 删除没有任何关系引用的句子,返回删除数
// CleanupOrphanedSentences 删除既无关系引用、也无媒体块边的句子,返回删除数
//
// 两个条件都必须看:旧媒体实体被迁移成原生块后,那些句子可能只靠
// sentence --contains--> block 存活,若只看 relations 引用就会被误删,
// 连带把块边变成悬空引用。
func (g *GraphDB) CleanupOrphanedSentences() (int, error) {
result, err := g.db.Exec(
`DELETE FROM sentences WHERE id NOT IN (
SELECT DISTINCT sentence_id FROM relations WHERE sentence_id != 0
)`,
)
g.mu.Lock()
defer g.mu.Unlock()
tx, err := g.db.Begin()
if err != nil {
return 0, err
}
n, _ := result.RowsAffected()
defer tx.Rollback()
// 先清掉指向将被删除句子的块边,避免留下悬空端点。
if _, err := tx.Exec(`DELETE FROM memory_block_edges
WHERE source_kind = 'sentence' AND source_id NOT IN (
SELECT CAST(id AS TEXT) FROM sentences
WHERE id IN (SELECT DISTINCT sentence_id FROM relations WHERE sentence_id != 0)
OR id IN (SELECT CAST(source_id AS INTEGER) FROM memory_block_edges WHERE source_kind = 'sentence')
)`); err != nil {
return 0, err
}
res, err := tx.Exec(`DELETE FROM sentences WHERE id NOT IN (
SELECT DISTINCT sentence_id FROM relations WHERE sentence_id != 0
) AND id NOT IN (
SELECT CAST(source_id AS INTEGER) FROM memory_block_edges WHERE source_kind = 'sentence'
)`)
if err != nil {
return 0, err
}
n, _ := res.RowsAffected()
if err := tx.Commit(); err != nil {
return 0, err
}
return int(n), nil
}

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@ -2,8 +2,8 @@ package memory
import (
"database/sql"
"path/filepath"
"os"
"path/filepath"
"testing"
)
@ -434,6 +434,84 @@ func TestMergeEntitiesNonexistent(t *testing.T) {
}
}
func TestMemoryBlocksAreFirstClassGraphNodes(t *testing.T) {
g := newTestGraph(t)
defer os.Remove(g.dbPath)
defer g.Close()
image := MemoryBlock{
ID: "block_image_1", Modality: BlockImage,
PayloadDigest: "0123456789abcdef", MIME: "image/png", Size: 1234,
Width: 768, Height: 512, Vector: []float64{0.1, 0.2, 0.3},
Fingerprint: "qwen:test", Source: "qq", Tool: "upload",
}
text := MemoryBlock{ID: "block_text_1", Modality: BlockText, Text: "用户上传了一张架构图"}
if err := g.PutMemoryBlocks([]MemoryBlock{image, text}); err != nil {
t.Fatalf("PutMemoryBlocks: %v", err)
}
if err := g.AddMemoryBlockEdge("block", text.ID, "block", image.ID, "contains"); err != nil {
t.Fatalf("AddMemoryBlockEdge: %v", err)
}
blocks, err := g.MemoryBlocks()
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(blocks) != 2 {
t.Fatalf("memory blocks=%d, want 2", len(blocks))
}
var gotImage *MemoryBlock
for i := range blocks {
if blocks[i].ID == image.ID {
gotImage = &blocks[i]
}
}
if gotImage == nil || gotImage.Modality != BlockImage || gotImage.PayloadDigest != image.PayloadDigest || gotImage.Fingerprint != image.Fingerprint || len(gotImage.Vector) != 3 {
t.Fatalf("image block not round-tripped: %+v", gotImage)
}
edges, err := g.MemoryBlockEdges()
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(edges) != 1 || edges[0].Type != "contains" || edges[0].SourceID != text.ID || edges[0].TargetID != image.ID {
t.Fatalf("memory block edges=%+v", edges)
}
graph, err := g.GraphData()
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
graphBlocks, ok := graph["memory_blocks"].([]MemoryBlock)
if !ok || len(graphBlocks) != 2 {
t.Fatalf("GraphData memory_blocks=%T %+v", graph["memory_blocks"], graph["memory_blocks"])
}
graphEdges, ok := graph["memory_block_edges"].([]MemoryBlockEdge)
if !ok || len(graphEdges) != 1 {
t.Fatalf("GraphData memory_block_edges=%T %+v", graph["memory_block_edges"], graph["memory_block_edges"])
}
}
func TestMemoryBlockEdgeRejectsMissingEndpoint(t *testing.T) {
g := newTestGraph(t)
defer os.Remove(g.dbPath)
defer g.Close()
if err := g.PutMemoryBlocks([]MemoryBlock{{ID: "known", Modality: BlockText, Text: "known"}}); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := g.AddMemoryBlockEdge("block", "known", "block", "missing", "derived_from"); err == nil {
t.Fatal("edge to missing node must fail")
}
edges, err := g.MemoryBlockEdges()
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(edges) != 0 {
t.Fatalf("failed transaction left edges: %+v", edges)
}
}
func TestPlaceholders(t *testing.T) {
if placeholders(0) != "NULL" {
t.Errorf("expected NULL for n=0, got %s", placeholders(0))

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@ -10,19 +10,19 @@ import (
)
type Indexer struct {
db *GraphDB
vec *vector.Store
veczer *vector.TFIDFVectorizer
mu sync.RWMutex
trained bool
recalled map[string]bool // 已通过工具调用显式召回的实体名,自动注入时跳过
db *GraphDB
vec *vector.Store
veczer *vector.TFIDFVectorizer
mu sync.RWMutex
trained bool
recalled map[string]bool // 已通过工具调用显式召回的实体名,自动注入时跳过
}
func NewIndexer(db *GraphDB) *Indexer {
return &Indexer{
db: db,
vec: vector.NewStore(),
veczer: vector.NewTFIDFVectorizer(TokenizeWords),
db: db,
vec: vector.NewStore(),
veczer: vector.NewTFIDFVectorizer(TokenizeWords),
recalled: make(map[string]bool),
}
}

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@ -0,0 +1,123 @@
// Package memory 的 jieba 词库内嵌。
//
// 为什么要把词库嵌进二进制,而不是像以前那样去猜 Go 模块缓存路径:
//
// 原实现是 `jiebaDictDir()` 依次试 GOMODCACHE / GOPATH / ~/go/pkg/mod去找
// `github.com/yanyiwu/gojieba@v1.4.7/deps/cppjieba/dict`。部署机上通常**没有**
// Go 模块缓存,于是返回 ""`GetJieba()` 返回 nil四个分词/关键词函数
// **一律静默返回空列表**只在首次打一行「jieba disabled」
//
// 后果不是「少了个优化」而是**能力整体消失**:图记忆的关键词提取、文档
// TF-IDF 分词、NLP 依存解析(进而 doc→graph 三元组抽取)全部退化为空。
// 而本机之所以看起来正常,只是因为开发机与生产机重合、恰好有那份模块缓存。
//
// 内嵌后词库成为产物的一部分:与二进制同版本、随二进制分发、不依赖宿主环境。
// 代价是包体大 ~11.6MBjieba.dict.utf8 5.1M + idf.utf8 6.0M + hmm_model 0.5M + …),
// 这是可接受的——它换来的是「装到哪都能用」。
//
// 关于 POSgojieba 的 Tag() 不读 `pos_dict/` 目录,而是从主词典每行的
// 词性列取 tagcppjieba 的 PosTagger::LookupTag 走 dict->Find(...)->tag
// 取不到时用 SpecialRule 按字符类型兜底。所以这 5 个文件已足够同时支撑
// Cut 与 Tag无需再嵌 pos_dict/。
package memory
import (
"crypto/sha256"
"embed"
"encoding/hex"
"fmt"
"io/fs"
"os"
"path/filepath"
"sort"
)
//go:embed jiebadict/*
var jiebaDictFS embed.FS
// jiebaDictFiles 是 gojieba.NewJieba 需要的 5 个文件,顺序与它的参数一致:
// dict, hmm, user, idf, stop_words。
var jiebaDictFiles = []string{
"jieba.dict.utf8",
"hmm_model.utf8",
"user.dict.utf8",
"idf.utf8",
"stop_words.utf8",
}
// materializeJiebaDict 把内嵌词库落盘,返回目录路径。
//
// gojieba 的 C++ API 只接受**文件路径**NewJieba 会对每个路径 os.Stat
// 缺失就 panic所以必须先落盘再传路径。
//
// 落盘位置与幂等性:
// - 用内容哈希命名目录:词库升级后不会复用旧文件(否则会出现「新旧词库混用」
// 这种最难查的一类问题——分词结果与版本对不上)。
// - 已存在且大小一致就跳过写入:正常启动只做几次 stat。
func materializeJiebaDict() (string, error) {
sum, err := jiebaDictDigest()
if err != nil {
return "", err
}
base, err := os.UserCacheDir()
if err != nil || base == "" {
base = os.TempDir()
}
dir := filepath.Join(base, "homeagent", "jieba-"+sum)
if jiebaDictComplete(dir) {
return dir, nil
}
if err := os.MkdirAll(dir, 0o755); err != nil {
return "", fmt.Errorf("创建词库目录: %w", err)
}
for _, name := range jiebaDictFiles {
data, err := jiebaDictFS.ReadFile("jiebadict/" + name)
if err != nil {
return "", fmt.Errorf("读取内嵌词库 %s: %w", name, err)
}
path := filepath.Join(dir, name)
// 先写临时文件再 rename避免并发启动时读到写了一半的词库。
tmp := path + ".tmp"
if err := os.WriteFile(tmp, data, 0o644); err != nil {
return "", fmt.Errorf("写出词库 %s: %w", name, err)
}
if err := os.Rename(tmp, path); err != nil {
return "", fmt.Errorf("落位词库 %s: %w", name, err)
}
}
return dir, nil
}
// jiebaDictDigest 对全部内嵌词库内容求哈希,作为落盘目录名的一部分。
func jiebaDictDigest() (string, error) {
h := sha256.New()
// 按固定顺序喂入embed.FS 的遍历顺序不保证稳定,顺序变了哈希就变,
// 会导致每次启动都重建一份词库。
names := append([]string(nil), jiebaDictFiles...)
sort.Strings(names)
for _, name := range names {
data, err := jiebaDictFS.ReadFile("jiebadict/" + name)
if err != nil {
return "", fmt.Errorf("读取内嵌词库 %s: %w", name, err)
}
fmt.Fprintf(h, "%s:%d:", name, len(data))
h.Write(data)
}
return hex.EncodeToString(h.Sum(nil))[:16], nil
}
// jiebaDictComplete 判断目录下 5 个词库是否齐全且大小与内嵌版本一致。
func jiebaDictComplete(dir string) bool {
for _, name := range jiebaDictFiles {
want, err := fs.Stat(jiebaDictFS, "jiebadict/"+name)
if err != nil {
return false
}
got, err := os.Stat(filepath.Join(dir, name))
if err != nil || got.Size() != want.Size() {
return false
}
}
return true
}

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@ -0,0 +1,98 @@
package memory
import (
"os"
"path/filepath"
"sync"
"testing"
)
// 内嵌词库必须自足:把 GOMODCACHE/GOPATH/HOME 全部指向不存在的路径,
// 分词与关键词提取仍然要工作。
//
// 这正是修复前的故障场景:原实现只去猜 Go 模块缓存,部署机上没有那份缓存时
// GetJieba() 返回 nil四个函数静默返回空列表——关键词提取、文档 TF-IDF 分词、
// NLP 依存解析(进而 doc→graph 三元组抽取)一起失效,且只有一行日志。
func TestEmbeddedJiebaDictIsSelfContained(t *testing.T) {
t.Setenv("GOMODCACHE", filepath.Join(t.TempDir(), "nonexistent"))
t.Setenv("GOPATH", filepath.Join(t.TempDir(), "nonexistent"))
t.Setenv("HOME", filepath.Join(t.TempDir(), "nonexistent"))
// 清掉可能已被其它测试初始化过的单例。
jiebaOnce = sync.Once{}
jiebaInst = nil
t.Cleanup(func() {
jiebaOnce = sync.Once{}
jiebaInst = nil
})
if x := GetJieba(); x == nil {
t.Fatal("模块缓存不可见时 jieba 必须仍能初始化(词库应来自内嵌副本)")
}
words := TokenizeWords("今天天气很好,我们去公园散步")
if len(words) == 0 {
t.Fatal("分词结果为空:内嵌词库没有真正生效")
}
t.Logf("分词结果: %v", words)
// 内容词(名词/动词/形容词)——依赖词典里的词性列,顺便验证 Tag 路径可用。
content := TokenizeContentWords("北京是中国的首都,这里有很多历史建筑")
if len(content) == 0 {
t.Fatal("内容词为空Tag词性标注路径失效")
}
t.Logf("内容词: %v", content)
if kw := ExtractKeywords("机器学习模型训练需要大量数据和算力"); len(kw) == 0 {
t.Fatal("关键词为空")
}
}
// 落盘目录必须幂等:第二次调用不应重写文件(正常启动只做几次 stat
func TestMaterializeJiebaDictIsIdempotent(t *testing.T) {
dir, err := materializeJiebaDict()
if err != nil {
t.Fatalf("materializeJiebaDict: %v", err)
}
for _, name := range jiebaDictFiles {
p := filepath.Join(dir, name)
fi, err := os.Stat(p)
if err != nil {
t.Fatalf("缺少词库文件 %s: %v", name, err)
}
if fi.Size() == 0 {
t.Fatalf("词库文件 %s 为空", name)
}
}
// 记下 mtime再调一次必须完全没动过。
before, _ := os.Stat(filepath.Join(dir, "jieba.dict.utf8"))
dir2, err := materializeJiebaDict()
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if dir2 != dir {
t.Fatalf("目录名不稳定:%s vs %s会导致每次启动重建词库", dir, dir2)
}
after, _ := os.Stat(filepath.Join(dir, "jieba.dict.utf8"))
if !before.ModTime().Equal(after.ModTime()) {
t.Fatal("已存在完整词库时不应重写文件")
}
}
// 词库内容哈希必须稳定:否则目录名每次都变,等于每次启动都重建。
func TestJiebaDictDigestStable(t *testing.T) {
a, err := jiebaDictDigest()
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
b, err := jiebaDictDigest()
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if a != b {
t.Fatalf("哈希不稳定: %s vs %s", a, b)
}
if len(a) != 16 {
t.Fatalf("哈希长度异常: %q", a)
}
}

File diff suppressed because one or more lines are too long

File diff suppressed because it is too large Load Diff

File diff suppressed because it is too large Load Diff

File diff suppressed because it is too large Load Diff

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@ -0,0 +1,4 @@
云计算
韩玉鉴赏
蓝翔 nz
区块链 10 nz

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@ -11,7 +11,7 @@
// - 路径会失效。/tmp 下的探针图、下载缓存、其他进程的临时产物,记忆里留个
// 路径等于留个悬空指针。
// - 同一张图往往被反复注入用户连问几轮同一张截图、see_video 相邻帧高度
// 相似)。按 sha256 寻址天然去重,引用计数记住被引了几次
// 相似)。按 sha256 寻址天然去重,同一份字节只存一遍
// - 内容即身份,跟 L3 图库 `sentences.text UNIQUE` 的思路一致:文本节点用
// 文本本身做身份,媒体节点用内容摘要做身份。
package media
@ -23,8 +23,10 @@ import (
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"math"
"os"
"path/filepath"
"sort"
"strings"
"sync"
"time"
@ -32,20 +34,6 @@ import (
_ "github.com/mattn/go-sqlite3"
)
// OwnerKind 是 media_refs.owner_kind 的取值,对应引用媒体的记忆层。
//
// 定义为常量而不是让调用方写字符串owner_kind 进了主键,
// 拼错一个字符就是一条永远对不上的孤立引用AddRef 不会报错,
// DropOwner 也永远匹配不到)。
const (
// OwnerContext 是 L0 对话上下文事件ContextEvent.ID
OwnerContext = "context"
// OwnerDocument 是 L2 文档记忆Doc.ID
OwnerDocument = "document"
// OwnerGraphSentence 是 L3 图库句子节点sentences.id
OwnerGraphSentence = "graph_sentence"
)
// digestHexLen 是 sha256 的十六进制串长度。
const digestHexLen = sha256.Size * 2
@ -81,16 +69,15 @@ type Item struct {
OriginPath string `json:"origin_path,omitempty"`
// Tool 是注入这条媒体的工具名(如 multimodal_see_picture
Tool string `json:"tool,omitempty"`
// Description 是视觉/音频模型生成的文字描述,供 L2/L3 检索。
// 空表示未描述(未开启描述、模型不可用或描述失败)。
Description string `json:"description,omitempty"`
// DescribedBy 记录描述来自哪个源,让后续读者能判断可靠性。
DescribedBy string `json:"described_by,omitempty"`
// RefCount 是引用计数。GC 只清理归零的项。
RefCount int `json:"ref_count"`
// FirstSeen/LastSeen 是首末次入库时间。
FirstSeen time.Time `json:"first_seen"`
LastSeen time.Time `json:"last_seen"`
// --- 多模态嵌入v1.2.0---
// Vec 是视觉嵌入向量的序列化JSON []float64nil 表示未嵌入。
Vec []float64 `json:"vec,omitempty"`
// VecModel 是产生 Vec 的模型标识(如 "clip-vit-b32"
// 用于模型切换后判断是否需要重算。
VecModel string `json:"vec_model,omitempty"`
}
// Store 管理媒体的元数据SQLite与内容磁盘 CAS 目录)。
@ -102,15 +89,11 @@ type Store struct {
mu sync.RWMutex
db *sql.DB
blobDir string
// maxBytes 是内容目录的容量上限0 表示不限。
// 超限时 GC 按 LastSeen 从旧到新淘汰 RefCount=0 的项。
maxBytes int64
}
// New 打开(或初始化)媒体存储。
// dir 下会建 media.db 与 blobs/ 两个条目。
func New(dir string, maxBytes int64) (*Store, error) {
func New(dir string) (*Store, error) {
if err := os.MkdirAll(filepath.Join(dir, "blobs"), 0755); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("media: create blob dir: %w", err)
}
@ -119,7 +102,7 @@ func New(dir string, maxBytes int64) (*Store, error) {
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("media: open db: %w", err)
}
s := &Store{db: db, blobDir: filepath.Join(dir, "blobs"), maxBytes: maxBytes}
s := &Store{db: db, blobDir: filepath.Join(dir, "blobs")}
if err := s.initSchema(); err != nil {
db.Close()
return nil, err
@ -129,7 +112,7 @@ func New(dir string, maxBytes int64) (*Store, error) {
func (s *Store) initSchema() error {
stmts := []string{
// digest 作主键:内容即身份,重复 Put 同一内容只递增 ref_count
// digest 作主键:内容即身份,重复 Put 同一内容不重复落盘
`CREATE TABLE IF NOT EXISTS media (
digest TEXT PRIMARY KEY,
kind TEXT NOT NULL,
@ -139,33 +122,25 @@ func (s *Store) initSchema() error {
height INTEGER DEFAULT 0,
origin_path TEXT,
tool TEXT,
description TEXT,
described_by TEXT,
ref_count INTEGER DEFAULT 0,
first_seen TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
last_seen TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_media_kind ON media(kind)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_media_refcount ON media(ref_count)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_media_last_seen ON media(last_seen)`,
// 反向索引:哪条记忆引用了哪个媒体。
// owner_kind 取 context / document / graph_sentenceowner_id 是各层自己的标识。
// 主键含三列,同一 owner 重复挂同一媒体是幂等的。
`CREATE TABLE IF NOT EXISTS media_refs (
digest TEXT NOT NULL,
owner_kind TEXT NOT NULL,
owner_id TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (digest, owner_kind, owner_id)
)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_refs_owner ON media_refs(owner_kind, owner_id)`,
`CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_refs_digest ON media_refs(digest)`,
}
for _, q := range stmts {
if _, err := s.db.Exec(q); err != nil {
return fmt.Errorf("media: schema %q: %w", truncate(q, 60), err)
}
}
// v1.2.0 迁移:给 media 表加 vec视觉嵌入向量 JSON和 vec_model模型标识
migrations := []string{
`ALTER TABLE media ADD COLUMN vec TEXT`,
`ALTER TABLE media ADD COLUMN vec_model TEXT`,
}
for _, q := range migrations {
_, _ = s.db.Exec(q) // 列已存在时返回 "duplicate column name",可忽略
}
return nil
}
@ -214,20 +189,15 @@ func (s *Store) Put(data []byte, meta Item) (string, error) {
}
_, err := s.db.Exec(`
INSERT INTO media (digest, kind, mime, size, width, height,
origin_path, tool, description, described_by,
ref_count, first_seen, last_seen)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, 0, ?, ?)
origin_path, tool, first_seen, last_seen)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
ON CONFLICT(digest) DO UPDATE SET
last_seen = excluded.last_seen,
-- 只在原值为空时补写:先到的描述可能来自更强的模型,
-- 后到的空值不该把它冲掉。
description = CASE WHEN COALESCE(media.description,'') = '' THEN excluded.description ELSE media.description END,
described_by = CASE WHEN COALESCE(media.described_by,'') = '' THEN excluded.described_by ELSE media.described_by END,
width = CASE WHEN media.width = 0 THEN excluded.width ELSE media.width END,
height = CASE WHEN media.height = 0 THEN excluded.height ELSE media.height END,
tool = CASE WHEN COALESCE(media.tool,'') = '' THEN excluded.tool ELSE media.tool END
`, digest, string(meta.Kind), meta.MIME, int64(len(data)), meta.Width, meta.Height,
meta.OriginPath, meta.Tool, meta.Description, meta.DescribedBy, now, now)
meta.OriginPath, meta.Tool, now, now)
if err != nil {
return "", fmt.Errorf("media: upsert meta: %w", err)
}
@ -260,332 +230,42 @@ func (s *Store) Stat(digest string) (*Item, error) {
defer s.mu.RUnlock()
return s.scanOne(s.db.QueryRow(`
SELECT digest, kind, mime, size, width, height, origin_path, tool,
description, described_by, ref_count, first_seen, last_seen
first_seen, last_seen,
vec, vec_model
FROM media WHERE digest = ?`, digest))
}
// Describe 写入(或覆盖)文字描述
// Stat 返回元数据,不读内容
//
// 与 Put 的"只在空时补写"不同Describe 是显式操作,调用方明确想要这份
// 描述生效(例如换了更强的视觉模型重新描述)
func (s *Store) Describe(digest, description, describedBy string) error {
// 这不是 GC也不看引用计数调用方是记忆系统本身——当它把一个记忆块
// 永久地从三层记忆中删掉(而非在层间迁移)时,媒体作为块的内容一并删除
// 文本块就是这么管理的:删除块即删除内容。
func (s *Store) Delete(digest string) error {
if digest == "" {
return nil
}
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
res, err := s.db.Exec(`UPDATE media SET description = ?, described_by = ? WHERE digest = ?`,
description, describedBy, digest)
if err != nil {
return fmt.Errorf("media: describe: %w", err)
if err := os.Remove(s.blobPath(digest)); err != nil && !os.IsNotExist(err) {
return fmt.Errorf("media: remove blob %s: %w", shortDigest(digest), err)
}
if n, _ := res.RowsAffected(); n == 0 {
return fmt.Errorf("media: describe: unknown digest %s", shortDigest(digest))
if _, err := s.db.Exec(`DELETE FROM media WHERE digest = ?`, digest); err != nil {
return fmt.Errorf("media: delete meta %s: %w", shortDigest(digest), err)
}
return nil
}
// AddRef 登记一条引用并递增计数。幂等:同一 (digest, owner) 重复调用不重复计数
func (s *Store) AddRef(digest, ownerKind, ownerID string) error {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
tx, err := s.db.Begin()
if err != nil {
return err
}
defer tx.Rollback()
res, err := tx.Exec(`INSERT OR IGNORE INTO media_refs (digest, owner_kind, owner_id) VALUES (?, ?, ?)`,
digest, ownerKind, ownerID)
if err != nil {
return fmt.Errorf("media: add ref: %w", err)
}
// 只有真的插进去才递增否则重复调用会让计数虚高GC 永远不敢清。
if n, _ := res.RowsAffected(); n > 0 {
if _, err := tx.Exec(`UPDATE media SET ref_count = ref_count + 1 WHERE digest = ?`, digest); err != nil {
return fmt.Errorf("media: bump refcount: %w", err)
}
}
return tx.Commit()
}
// DropRef 注销一条引用并递减计数。内容不立即删除,留给 GC。
func (s *Store) DropRef(digest, ownerKind, ownerID string) error {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
tx, err := s.db.Begin()
if err != nil {
return err
}
defer tx.Rollback()
res, err := tx.Exec(`DELETE FROM media_refs WHERE digest = ? AND owner_kind = ? AND owner_id = ?`,
digest, ownerKind, ownerID)
if err != nil {
return fmt.Errorf("media: drop ref: %w", err)
}
if n, _ := res.RowsAffected(); n > 0 {
// MAX(0, ...) 兜底:历史数据或并发意外让计数与 refs 表不一致时,
// 不让它掉成负数(负数会让容量 GC 的排序失去意义)。
if _, err := tx.Exec(`UPDATE media SET ref_count = MAX(0, ref_count - 1) WHERE digest = ?`, digest); err != nil {
return fmt.Errorf("media: lower refcount: %w", err)
}
}
return tx.Commit()
}
// DropOwner 注销某个 owner 的全部引用(该条记忆被删/被归档替换时用)。
func (s *Store) DropOwner(ownerKind, ownerID string) (int, error) {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
rows, err := s.db.Query(`SELECT digest FROM media_refs WHERE owner_kind = ? AND owner_id = ?`,
ownerKind, ownerID)
if err != nil {
return 0, err
}
var digests []string
for rows.Next() {
var d string
if err := rows.Scan(&d); err == nil {
digests = append(digests, d)
}
}
rows.Close()
if err := rows.Err(); err != nil {
return 0, err
}
if len(digests) == 0 {
return 0, nil
}
tx, err := s.db.Begin()
if err != nil {
return 0, err
}
defer tx.Rollback()
if _, err := tx.Exec(`DELETE FROM media_refs WHERE owner_kind = ? AND owner_id = ?`, ownerKind, ownerID); err != nil {
return 0, err
}
for _, d := range digests {
if _, err := tx.Exec(`UPDATE media SET ref_count = MAX(0, ref_count - 1) WHERE digest = ?`, d); err != nil {
return 0, err
}
}
if err := tx.Commit(); err != nil {
return 0, err
}
return len(digests), nil
}
// Refs 返回某个 owner 引用的全部 digest。
func (s *Store) Refs(ownerKind, ownerID string) ([]string, error) {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
rows, err := s.db.Query(`SELECT digest FROM media_refs WHERE owner_kind = ? AND owner_id = ? ORDER BY created_at`,
ownerKind, ownerID)
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var out []string
for rows.Next() {
var d string
if err := rows.Scan(&d); err == nil {
out = append(out, d)
}
}
return out, rows.Err()
}
// Search 按描述文本做 LIKE 匹配,返回最近的若干条。
//
// 刻意不在这里做向量检索:媒体的语义检索走 L2 文档层的既有索引
// (描述文字随记忆条目一起进 Doc.Content复用那套 TF-IDF/embedding
// 本方法只是"按关键词直接翻媒体库"的补充入口。
func (s *Store) Search(query string, kind Kind, limit int) ([]*Item, error) {
if limit <= 0 {
limit = 20
}
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
q := `SELECT digest, kind, mime, size, width, height, origin_path, tool,
description, described_by, ref_count, first_seen, last_seen
FROM media WHERE COALESCE(description,'') != ''`
args := []interface{}{}
if strings.TrimSpace(query) != "" {
q += ` AND description LIKE ?`
args = append(args, "%"+query+"%")
}
if kind != "" {
q += ` AND kind = ?`
args = append(args, string(kind))
}
q += ` ORDER BY last_seen DESC LIMIT ?`
args = append(args, limit)
rows, err := s.db.Query(q, args...)
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var out []*Item
for rows.Next() {
it, err := s.scanRows(rows)
if err != nil {
continue
}
out = append(out, it)
}
return out, rows.Err()
}
// Pending 返回尚无描述的媒体,供后台描述任务消费。
// Pending 返回尚无描述的媒体,供后台描述任务消费。
//
// 不只看 description 为空,还要求 described_by 也为空。
// 因为“已尝试但无法描述”的项(如 kind=other 的二进制、blob 已丢失)
// 会被标记为 described_by=unsupported/content-missing 而 description 仍为空——
// 若只看 description这些项每轮都会被取出来重试永远卡在队列头部
// 真正需要描述的新项永远轮不到LIMIT 只取前 N 条)。
func (s *Store) Pending(limit int) ([]*Item, error) {
if limit <= 0 {
limit = 10
}
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
rows, err := s.db.Query(`
SELECT digest, kind, mime, size, width, height, origin_path, tool,
description, described_by, ref_count, first_seen, last_seen
FROM media
WHERE COALESCE(description,'') = '' AND COALESCE(described_by,'') = ''
ORDER BY last_seen DESC LIMIT ?`, limit)
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var out []*Item
for rows.Next() {
it, err := s.scanRows(rows)
if err != nil {
continue
}
out = append(out, it)
}
return out, rows.Err()
}
// GC 清理无人引用的内容。
//
// 两段策略:
// 1. ref_count=0 且 last_seen 早于 minAge 的一律清理。刚 Put 还没来得及
// AddRef 的项 refcount 也是 0minAge 保护它们不被立刻清掉。
// 2. 清完仍超 maxBytes 时,继续按 last_seen 从旧到新淘汰 ref_count=0 的项。
//
// 有引用的项永不删除——那会让记忆里的 digest 变成悬空指针,正是本包要避免的。
func (s *Store) GC(minAge time.Duration) (removed int, freed int64, err error) {
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
cutoff := time.Now().Add(-minAge)
rows, err := s.db.Query(`
SELECT digest, size FROM media
WHERE ref_count <= 0 AND last_seen < ?
ORDER BY last_seen`, cutoff)
if err != nil {
return 0, 0, err
}
type cand struct {
digest string
size int64
}
var cands []cand
for rows.Next() {
var c cand
if err := rows.Scan(&c.digest, &c.size); err == nil {
cands = append(cands, c)
}
}
rows.Close()
for _, c := range cands {
if e := os.Remove(s.blobPath(c.digest)); e != nil && !os.IsNotExist(e) {
continue // 删不掉就留着元数据,下轮再试;不制造"元数据没了文件还在"的孤儿
}
if _, e := s.db.Exec(`DELETE FROM media WHERE digest = ?`, c.digest); e != nil {
continue
}
removed++
freed += c.size
}
if s.maxBytes > 0 {
r2, f2 := s.enforceCapacityLocked()
removed += r2
freed += f2
}
return removed, freed, nil
}
// enforceCapacityLocked 在超出 maxBytes 时继续淘汰无引用项(调用方已持锁)。
func (s *Store) enforceCapacityLocked() (removed int, freed int64) {
var total int64
if err := s.db.QueryRow(`SELECT COALESCE(SUM(size), 0) FROM media`).Scan(&total); err != nil {
return 0, 0
}
if total <= s.maxBytes {
return 0, 0
}
need := total - s.maxBytes
rows, err := s.db.Query(`SELECT digest, size FROM media WHERE ref_count <= 0 ORDER BY last_seen`)
if err != nil {
return 0, 0
}
type cand struct {
digest string
size int64
}
var cands []cand
for rows.Next() {
var c cand
if err := rows.Scan(&c.digest, &c.size); err == nil {
cands = append(cands, c)
}
}
rows.Close()
for _, c := range cands {
if freed >= need {
break
}
if e := os.Remove(s.blobPath(c.digest)); e != nil && !os.IsNotExist(e) {
continue
}
if _, e := s.db.Exec(`DELETE FROM media WHERE digest = ?`, c.digest); e != nil {
continue
}
removed++
freed += c.size
}
return removed, freed
}
// Stats 返回容量与条目统计,供 WebUI / healthcheck 展示。
// Stats 返回条目统计,供 WebUI / healthcheck 展示
func (s *Store) Stats() map[string]interface{} {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
out := map[string]interface{}{"blob_dir": s.blobDir, "max_bytes": s.maxBytes}
var count, described, orphan int
out := map[string]interface{}{"blob_dir": s.blobDir}
var count int
var total int64
s.db.QueryRow(`SELECT COUNT(*), COALESCE(SUM(size),0) FROM media`).Scan(&count, &total)
s.db.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM media WHERE COALESCE(description,'') != ''`).Scan(&described)
s.db.QueryRow(`SELECT COUNT(*) FROM media WHERE ref_count <= 0`).Scan(&orphan)
out["count"] = count
out["total_bytes"] = total
out["described"] = described
out["unreferenced"] = orphan
byKind := map[string]int{}
rows, err := s.db.Query(`SELECT kind, COUNT(*) FROM media GROUP BY kind`)
@ -609,6 +289,202 @@ func (s *Store) Close() error {
return s.db.Close()
}
// ---- 多模态嵌入v1.2.0 ----
// SetVec 给一条已入库的媒体设置视觉嵌入向量。
//
// 设计选择vec 是 TEXTJSON 序列化的 []float64而非 BLOB
// 因为 Go 的 json.Marshal/Unmarshal 对 []float64 是自然的,
// 而 SQLite 的 BLOB 是 []byte序列化多一层反而复杂。
// 量级:一条 vec 最多 1536 维 × ~15 字节 ≈ 23KBTEXT 合适。
func (s *Store) SetVec(digest string, vec []float64, model string) error {
vecJSON, err := json.Marshal(vec)
if err != nil {
return fmt.Errorf("media: marshal vec: %w", err)
}
s.mu.Lock()
defer s.mu.Unlock()
_, err = s.db.Exec(`UPDATE media SET vec = ?, vec_model = ? WHERE digest = ?`,
string(vecJSON), model, digest)
return err
}
// StaleVecDigests 返回所有需要重新嵌入的图片 digest
// vec_model 不等于 currentModel模型切换或 vec_model 为空(从未嵌入)。
// 调用方使用返回的 digest 列表调用 Get/EmbedImage/SetVec 完成重算。
func (s *Store) StaleVecDigests(currentModel string) ([]string, error) {
return s.staleVecDigests(currentModel, "image")
}
// StaleVecDigestsAll 返回所有需要重新嵌入的媒体 digest不限 kind
// 供模型切换后全量迁移向量空间image + audio + video 等)。
func (s *Store) StaleVecDigestsAll(currentModel string) ([]string, error) {
return s.staleVecDigests(currentModel, "")
}
// staleVecDigests 是 StaleVecDigests 的核心实现kind=” 时不按 kind 过滤。
// 废弃了"只迁移图片"的限定:模型切换后所有模态都应迁移到新向量空间。
func (s *Store) staleVecDigests(currentModel string, kind string) ([]string, error) {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
query := `
SELECT digest FROM media
WHERE (COALESCE(vec_model,'') = '' OR vec_model != ?)`
if kind != "" {
query += ` AND kind = ?`
}
query += ` ORDER BY last_seen`
var args []interface{}
args = append(args, currentModel)
if kind != "" {
args = append(args, kind)
}
rows, err := s.db.Query(query, args...)
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var digests []string
for rows.Next() {
var d string
if err := rows.Scan(&d); err == nil {
digests = append(digests, d)
}
}
return digests, rows.Err()
}
// QueryMedia 用查询向量对所有已嵌入媒体做余弦相似度检索,返回 topK 个最相似的 Item。
//
// 这是跨模态检索的关键:查询可以是图片也可以是文本(经文本向量化后调用此方法),
// 被查的媒体库里的每个 item 也有一个视觉向量。两者在同一空间比对,
// 谁的相似度更高就召回谁——不再区分「这是一张图的查询」还是「这是一段文字的查询」,
// 由向量空间的相似度自动判断。
func (s *Store) QueryMedia(queryVec []float64, model string, topK int) ([]*Item, error) {
hits, err := s.QueryMediaScored(queryVec, model, topK)
if err != nil {
return nil, err
}
if hits == nil {
return nil, nil
}
out := make([]*Item, len(hits))
for i, h := range hits {
out[i] = h.Item
}
return out, nil
}
// MediaHit 是一条媒体相似度候选及其分数。
// 跨模态融合需要原始分数做归一化,仅返回 Item 会丢掉尺度信息。
type MediaHit struct {
Item *Item
Score float64
}
// QueryMediaScored 用查询向量对所有已嵌入媒体做余弦相似度检索,
// 返回 topK 个最相似的候选及其原始 cosine 分数(供跨模态归一化)。
//
// 分数只做排序,不在存储层设绝对阈值:多模态文本→图像的绝对 cosine 随模型、
// 语言与数据域漂移,真实标定中有效命中可以低至 0.015。相关性门控在融合器中
// 使用当前候选集合的相对分布完成。
func (s *Store) QueryMediaScored(queryVec []float64, model string, topK int) ([]MediaHit, error) {
return s.queryMediaScored(queryVec, model, topK)
}
func (s *Store) queryMediaScored(queryVec []float64, model string, topK int) ([]MediaHit, error) {
if topK <= 0 {
topK = 20
}
if len(queryVec) == 0 {
return nil, nil
}
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
query := `SELECT digest, kind, mime, size, width, height,
origin_path, tool, first_seen, last_seen,
vec, vec_model
FROM media WHERE vec IS NOT NULL AND vec != ''`
var args []interface{}
if model != "" {
query += ` AND vec_model = ?`
args = append(args, model)
}
rows, err := s.db.Query(query, args...)
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
type scored struct {
item *Item
score float64
}
var candidates []scored
for rows.Next() {
var it Item
var kind string
var origin, tool, vecJSON, vecModel sql.NullString
if err := rows.Scan(&it.Digest, &kind, &it.MIME, &it.Size, &it.Width, &it.Height,
&origin, &tool, &it.FirstSeen, &it.LastSeen,
&vecJSON, &vecModel); err != nil {
continue
}
it.Kind = Kind(kind)
it.OriginPath = origin.String
it.Tool = tool.String
if !vecJSON.Valid || vecJSON.String == "" {
continue
}
var itemVec []float64
if err := json.Unmarshal([]byte(vecJSON.String), &itemVec); err != nil || len(itemVec) == 0 {
continue
}
if len(itemVec) != len(queryVec) {
continue // 维度不一致,跳过
}
score := cosineSimilaritySlice(queryVec, itemVec)
if score > 0.05 {
candidates = append(candidates, scored{&it, score})
}
}
if err := rows.Err(); err != nil {
return nil, err
}
// 按分数降序排序
sort.Slice(candidates, func(i, j int) bool {
return candidates[i].score > candidates[j].score
})
if len(candidates) > topK {
candidates = candidates[:topK]
}
out := make([]MediaHit, len(candidates))
for i, c := range candidates {
out[i] = MediaHit{Item: c.item, Score: c.score}
}
return out, nil
}
// cosineSimilaritySlice 计算两个 []float64 向量的余弦相似度。
func cosineSimilaritySlice(a, b []float64) float64 {
var dot, normA, normB float64
for i := range a {
dot += a[i] * b[i]
normA += a[i] * a[i]
normB += b[i] * b[i]
}
if normA == 0 || normB == 0 {
return 0
}
return dot / (math.Sqrt(normA) * math.Sqrt(normB))
}
// ---- 扫描辅助 ----
type rowScanner interface {
@ -628,16 +504,22 @@ func (s *Store) scanRows(r rowScanner) (*Item, error) { return scanItem(r) }
func scanItem(r rowScanner) (*Item, error) {
var it Item
var kind string
var origin, tool, desc, by sql.NullString
var origin, tool, vecJSON, vecModel sql.NullString
if err := r.Scan(&it.Digest, &kind, &it.MIME, &it.Size, &it.Width, &it.Height,
&origin, &tool, &desc, &by, &it.RefCount, &it.FirstSeen, &it.LastSeen); err != nil {
&origin, &tool, &it.FirstSeen, &it.LastSeen,
&vecJSON, &vecModel); err != nil {
return nil, err
}
it.Kind = Kind(kind)
it.OriginPath = origin.String
it.Tool = tool.String
it.Description = desc.String
it.DescribedBy = by.String
if vecJSON.Valid && vecJSON.String != "" {
var v []float64
if err := json.Unmarshal([]byte(vecJSON.String), &v); err == nil {
it.Vec = v
}
}
it.VecModel = vecModel.String
return &it, nil
}

View File

@ -5,12 +5,13 @@ import (
"path/filepath"
"strings"
"testing"
"time"
)
func newTestStore(t *testing.T, maxBytes int64) *Store {
// newTestStore 建一个临时媒体存储。
// 参数保留只为兼容旧调用点;媒体不再有容量上限(生命周期由记忆块决定)。
func newTestStore(t *testing.T, _ ...int64) *Store {
t.Helper()
s, err := New(t.TempDir(), maxBytes)
s, err := New(t.TempDir())
if err != nil {
t.Fatalf("New: %v", err)
}
@ -109,219 +110,45 @@ func TestPut_NoPartialBlobOnDisk(t *testing.T) {
}
}
func TestRefCount_AddIsIdempotent(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
d, _ := s.Put([]byte("img"), Item{MIME: "image/png"})
func TestDelete_RemovesContentAndMetadata(t *testing.T) {
// 删除块即删除内容Delete 同时清掉 blob 与元数据。
// 这不是 GC也不看引用计数——调用方是记忆系统本身。
s := newTestStore(t)
d, _ := s.Put([]byte("held"), Item{MIME: "image/png"})
other, _ := s.Put([]byte("orphaned"), Item{MIME: "image/png"})
for i := 0; i < 3; i++ {
if err := s.AddRef(d, "context", "evt-1"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
}
it, _ := s.Stat(d)
// 重复 AddRef 若都递增计数会虚高GC 永远不敢清。
if it.RefCount != 1 {
t.Fatalf("同一 owner 重复 AddRef 应只计 1实际 %d", it.RefCount)
}
if err := s.AddRef(d, "document", "doc-9"); err != nil {
if err := s.Delete(other); err != nil {
t.Fatal(err)
}
it, _ = s.Stat(d)
if it.RefCount != 2 {
t.Fatalf("不同 owner 应各计一次,实际 %d", it.RefCount)
if _, err := s.Stat(other); err == nil {
t.Fatal("删除后元数据应已移除")
}
}
func TestRefCount_DropAndNeverNegative(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
d, _ := s.Put([]byte("img"), Item{MIME: "image/png"})
s.AddRef(d, "context", "e1")
if err := s.DropRef(d, "context", "e1"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
it, _ := s.Stat(d)
if it.RefCount != 0 {
t.Fatalf("应归零,实际 %d", it.RefCount)
}
// 多余的 DropRef 不该把计数压成负数(负数会让容量 GC 的排序失去意义)
for i := 0; i < 3; i++ {
s.DropRef(d, "context", "e1")
}
it, _ = s.Stat(d)
if it.RefCount != 0 {
t.Fatalf("重复 DropRef 后仍应为 0实际 %d", it.RefCount)
}
}
func TestDropOwner_RemovesAllItsRefs(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
d1, _ := s.Put([]byte("frame1"), Item{MIME: "image/jpeg"})
d2, _ := s.Put([]byte("frame2"), Item{MIME: "image/jpeg"})
s.AddRef(d1, "context", "evt-x")
s.AddRef(d2, "context", "evt-x")
s.AddRef(d1, "document", "doc-y") // 别的 owner 也引了 d1
n, err := s.DropOwner("context", "evt-x")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if n != 2 {
t.Fatalf("应注销 2 条引用,实际 %d", n)
}
it1, _ := s.Stat(d1)
it2, _ := s.Stat(d2)
if it1.RefCount != 1 {
t.Fatalf("d1 仍被 document 引用,应剩 1实际 %d", it1.RefCount)
}
if it2.RefCount != 0 {
t.Fatalf("d2 应归零,实际 %d", it2.RefCount)
}
}
func TestRefs_ListsOwnerDigests(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
d1, _ := s.Put([]byte("a"), Item{MIME: "image/png"})
d2, _ := s.Put([]byte("b"), Item{MIME: "image/png"})
s.AddRef(d1, "context", "e1")
s.AddRef(d2, "context", "e1")
got, err := s.Refs("context", "e1")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(got) != 2 {
t.Fatalf("应返回 2 个 digest实际 %d", len(got))
}
}
func TestGC_KeepsReferencedContent(t *testing.T) {
// 有引用的项永不删除——那会让记忆里的 digest 变成悬空指针,
// 正是本包要避免的。
s := newTestStore(t, 0)
kept, _ := s.Put([]byte("referenced"), Item{MIME: "image/png"})
orphan, _ := s.Put([]byte("orphaned"), Item{MIME: "image/png"})
s.AddRef(kept, "context", "e1")
// minAge=0 让刚 Put 的都算超龄
removed, _, err := s.GC(0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if removed != 1 {
t.Fatalf("应只清 1 条无引用项,实际 %d", removed)
}
if _, err := s.Get(kept); err != nil {
t.Fatalf("被引用的内容不该被清: %v", err)
}
if _, err := s.Stat(orphan); err == nil {
t.Fatal("无引用项的元数据应已删除")
}
}
func TestGC_MinAgeProtectsFreshUnreferenced(t *testing.T) {
// 刚 Put 还没来得及 AddRef 的项 refcount 也是 0
// minAge 必须保护它们否则「Put 完还没挂上就被 GC 清掉」。
s := newTestStore(t, 0)
d, _ := s.Put([]byte("just-arrived"), Item{MIME: "image/png"})
removed, _, err := s.GC(time.Hour)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if removed != 0 {
t.Fatalf("新入库项应被 minAge 保护,却清掉了 %d 条", removed)
if _, err := s.Get(other); err == nil {
t.Fatal("删除后内容应已移除")
}
// 未被删除的项不受影响
if _, err := s.Get(d); err != nil {
t.Fatalf("内容应还在: %v", err)
t.Fatalf("未删除的内容不该受影响: %v", err)
}
}
func TestGC_EnforcesCapacity(t *testing.T) {
// 容量上限:清完超龄项后仍超限,继续按 last_seen 从旧到新淘汰无引用项。
blob := make([]byte, 1024)
s := newTestStore(t, 2048) // 只容 2KB
var digests []string
for i := 0; i < 4; i++ {
b := append([]byte{byte(i)}, blob...) // 内容各异,避免去重
d, err := s.Put(b, Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
digests = append(digests, d)
time.Sleep(2 * time.Millisecond) // 拉开 last_seen
func TestDelete_UnknownDigestIsNoop(t *testing.T) {
s := newTestStore(t)
if err := s.Delete(""); err != nil {
t.Fatalf("空 digest 应为无操作: %v", err)
}
// 保护最后一个,确认容量 GC 也不碰有引用的
s.AddRef(digests[3], "context", "e1")
removed, freed, err := s.GC(0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if removed == 0 {
t.Fatal("超限应触发淘汰")
}
if _, err := s.Get(digests[3]); err != nil {
t.Fatalf("有引用项即使超限也不该删: %v", err)
}
t.Logf("removed=%d freed=%d", removed, freed)
st := s.Stats()
if total := st["total_bytes"].(int64); total > 2048 {
// 有引用项可能让总量降不到线下,这是刻意的(宁可超限也不断引用)
t.Logf("总量 %d 仍超 2048因有引用项不可删预期行为", total)
if err := s.Delete("ffffffffffffffff"); err != nil {
t.Fatalf("不存在的 digest 应为无操作: %v", err)
}
}
func TestDescribe_OverwritesExplicitly(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
d, _ := s.Put([]byte("img"), Item{MIME: "image/png"})
if err := s.Describe(d, "一只橘猫", "vis-a"); err != nil {
func TestDescribe_Removed(t *testing.T) {
// 媒体不再有文字描述:描述式索引是废弃的就机制。
// 这里只保留一个编译期断言,确保 API 不会静默回归。
s := newTestStore(t)
if _, err := s.Put([]byte("img"), Item{MIME: "image/png"}); err != nil {
t.Fatal(err)
}
it, _ := s.Stat(d)
if it.Description != "一只橘猫" || it.DescribedBy != "vis-a" {
t.Fatalf("描述未写入: %+v", it)
}
// Describe 是显式操作,允许覆盖(换更强模型重描述)
if err := s.Describe(d, "一只橘色虎斑猫坐在窗台", "vis-b"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
it, _ = s.Stat(d)
if !strings.Contains(it.Description, "虎斑") || it.DescribedBy != "vis-b" {
t.Fatalf("Describe 应覆盖旧描述: %+v", it)
}
}
func TestDescribe_UnknownDigestErrors(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
err := s.Describe("deadbeef", "x", "y")
if err == nil {
t.Fatal("未知 digest 应报错而非静默成功")
}
}
func TestPut_DoesNotClobberExistingDescription(t *testing.T) {
// 先到的描述可能来自更强的模型;后到的空值不该把它冲掉。
s := newTestStore(t, 0)
data := []byte("img")
d, _ := s.Put(data, Item{MIME: "image/png", Description: "详细描述", DescribedBy: "strong-model"})
// 第二次 Put 同内容但不带描述
if _, err := s.Put(data, Item{MIME: "image/png"}); err != nil {
t.Fatal(err)
}
it, _ := s.Stat(d)
if it.Description != "详细描述" || it.DescribedBy != "strong-model" {
t.Fatalf("重复 Put 的空描述不该冲掉已有描述: %+v", it)
}
}
func TestPut_BackfillsMissingDimensions(t *testing.T) {
@ -342,47 +169,22 @@ func TestPut_BackfillsMissingDimensions(t *testing.T) {
}
}
func TestSearch_FiltersByDescriptionAndKind(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
di, _ := s.Put([]byte("chart-img"), Item{MIME: "image/png"})
da, _ := s.Put([]byte("speech-aud"), Item{MIME: "audio/wav"})
dn, _ := s.Put([]byte("no-desc"), Item{MIME: "image/png"})
s.Describe(di, "一张蓝色的柱状图表", "vis")
s.Describe(da, "一段关于图表的讲解录音", "aud")
func TestStats_CountsByKind(t *testing.T) {
s := newTestStore(t)
s.Put([]byte("i1"), Item{MIME: "image/png"})
s.Put([]byte("i2"), Item{MIME: "image/jpeg"})
s.Put([]byte("a1"), Item{MIME: "audio/wav"})
all, err := s.Search("图表", "", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
st := s.Stats()
if st["count"].(int) != 3 {
t.Fatalf("count 应为 3实际 %v", st["count"])
}
if len(all) != 2 {
t.Fatalf("两条描述都含「图表」,应返回 2实际 %d", len(all))
if _, ok := st["described"]; ok {
t.Fatal("媒体已不再有描述计数")
}
imgs, _ := s.Search("图表", KindImage, 10)
if len(imgs) != 1 || imgs[0].Digest != di {
t.Fatalf("按 image 过滤应只剩图片,实际 %d 条", len(imgs))
}
// 无描述的项不该出现在语义检索结果里
for _, it := range all {
if it.Digest == dn {
t.Fatal("无描述的项不该被 Search 返回")
}
}
}
func TestPending_ReturnsUndescribed(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
described, _ := s.Put([]byte("has-desc"), Item{MIME: "image/png"})
undescribed, _ := s.Put([]byte("needs-desc"), Item{MIME: "image/png"})
s.Describe(described, "已有描述", "vis")
pending, err := s.Pending(10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(pending) != 1 || pending[0].Digest != undescribed {
t.Fatalf("应只返回未描述项,实际 %d 条", len(pending))
byKind := st["by_kind"].(map[string]int)
if byKind["image"] != 2 || byKind["audio"] != 1 {
t.Fatalf("by_kind 不对: %v", byKind)
}
}
@ -414,32 +216,8 @@ func TestParseDataURL(t *testing.T) {
}
}
func TestStats_CountsByKindAndDescription(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 4096)
d1, _ := s.Put([]byte("i1"), Item{MIME: "image/png"})
s.Put([]byte("i2"), Item{MIME: "image/jpeg"})
s.Put([]byte("a1"), Item{MIME: "audio/wav"})
s.Describe(d1, "描述", "vis")
s.AddRef(d1, "context", "e1")
st := s.Stats()
if st["count"].(int) != 3 {
t.Fatalf("count 应为 3实际 %v", st["count"])
}
if st["described"].(int) != 1 {
t.Fatalf("described 应为 1实际 %v", st["described"])
}
if st["unreferenced"].(int) != 2 {
t.Fatalf("unreferenced 应为 2实际 %v", st["unreferenced"])
}
byKind := st["by_kind"].(map[string]int)
if byKind["image"] != 2 || byKind["audio"] != 1 {
t.Fatalf("by_kind 不对: %v", byKind)
}
}
func TestPut_RejectsEmpty(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
s := newTestStore(t)
if _, err := s.Put(nil, Item{MIME: "image/png"}); err == nil {
t.Fatal("空内容应报错")
}
@ -448,16 +226,15 @@ func TestPut_RejectsEmpty(t *testing.T) {
func TestReopen_PersistsAcrossRestart(t *testing.T) {
// 记忆的意义就在于跨重启还在。
dir := t.TempDir()
s1, err := New(dir, 0)
s1, err := New(dir)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
d, _ := s1.Put([]byte("persistent-img"), Item{MIME: "image/png", OriginPath: "/tmp/x.png"})
s1.Describe(d, "跨重启的描述", "vis")
s1.AddRef(d, "context", "e1")
s1.SetVec(d, []float64{0.1, 0.2}, "test-space")
s1.Close()
s2, err := New(dir, 0)
s2, err := New(dir)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -467,8 +244,8 @@ func TestReopen_PersistsAcrossRestart(t *testing.T) {
if err != nil {
t.Fatalf("重开后应能查到: %v", err)
}
if it.Description != "跨重启的描述" || it.RefCount != 1 {
t.Fatalf("元数据应持久化: %+v", it)
if it.OriginPath != "/tmp/x.png" || len(it.Vec) != 2 || it.VecModel != "test-space" {
t.Fatalf("元数据与向量应持久化: %+v", it)
}
data, err := s2.Get(d)
if err != nil || string(data) != "persistent-img" {
@ -476,38 +253,26 @@ func TestReopen_PersistsAcrossRestart(t *testing.T) {
}
}
func TestPending_ExcludesAttemptedButUndescribable(t *testing.T) {
// 「已尝试但无法描述」的项必须退出待描述队列
//
// 这些项被标记为 described_by=unsupported/content-missing 而 description
// 仍为空。若 Pending 只看 description它们每轮都会被取出来重试、
// 永久占着 LIMIT 的名额,真正需要描述的新项永远轮不到。
s := newTestStore(t, 0)
func TestStaleVecDigests_TracksModelSwitch(t *testing.T) {
// 模型切换后旧向量必须被重算StaleVecDigests 是启动迁移的入口
s := newTestStore(t)
d1, _ := s.Put([]byte("a"), Item{MIME: "image/png"})
d2, _ := s.Put([]byte("b"), Item{MIME: "image/png"})
s.SetVec(d1, []float64{0.1}, "space-a")
fresh, _ := s.Put([]byte("needs-describe"), Item{MIME: "image/png"})
unsupported, _ := s.Put([]byte("cannot-describe"), Item{MIME: "application/octet-stream"})
described, _ := s.Put([]byte("已描述"), Item{MIME: "image/png"})
// 标记「尝试过但不支持」description 空described_by 非空
if err := s.Describe(unsupported, "", "unsupported"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := s.Describe(described, "一张图", "visionllm"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
pending, err := s.Pending(10)
stale, err := s.StaleVecDigestsAll("space-a")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(pending) != 1 {
var names []string
for _, p := range pending {
names = append(names, shortDigest(p.Digest))
}
t.Fatalf("应只剩 1 条待描述,实际 %d 条: %v", len(pending), names)
if len(stale) != 1 || stale[0] != d2 {
t.Fatalf("只有未嵌入的 d2 需重算,实际 %v", stale)
}
if pending[0].Digest != fresh {
t.Fatalf("待描述的应是未处理项,实际 %s", shortDigest(pending[0].Digest))
stale, err = s.StaleVecDigestsAll("space-b")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(stale) != 2 {
t.Fatalf("换空间后两条都需重算,实际 %v", stale)
}
}

View File

@ -0,0 +1,176 @@
package media
import (
"math"
"testing"
)
func TestQueryMedia_BasicSimilarity(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
// 入库三张带向量的媒体:两张图、一段音频
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png"})
d2, _ := s.Put([]byte("img2"), Item{MIME: "image/jpeg"})
d3, _ := s.Put([]byte("aud1"), Item{MIME: "audio/wav"})
// 模拟视觉嵌入img1 和 img2 向量接近aud1 远离
vec1 := []float64{0.9, 0.1, 0.0, 0.0}
vec2 := []float64{0.8, 0.2, 0.0, 0.0} // 与 vec1 相似
vec3 := []float64{0.0, 0.0, 0.9, 0.1} // 与前两个完全不同
s.SetVec(d1, vec1, "test-clip")
s.SetVec(d2, vec2, "test-clip")
s.SetVec(d3, vec3, "test-clip")
// 用 vec1 作为查询vec2 最相似vec3 与 vec1 正交(相似度 0被阈值过滤
results, err := s.QueryMedia(vec1, "test-clip", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// vec3 与 vec1 正交(余弦相似度 0被 0.05 阈值正确剔除 → 只召回 2 个
if len(results) != 2 {
t.Fatalf("expected 2 results (正交的 aud1 被阈值过滤), got %d", len(results))
}
// 第一个应该是 img20.9 vs d1 的 1.0?不,这里算清楚)
// vec1·vec2 与 vec1·vec1 比较:
// sim(vec1,vec1) = 1.0img1 与自身sim(vec1,vec2) = 0.9*0.8+0.1*0.2 = 0.74
// 所以 img1自相似 1.0排第一img2 排第二
if results[0].Digest != d1 {
t.Errorf("expected d1 (自相似 1.0) as first, got %s", results[0].Digest)
}
if results[1].Digest != d2 {
t.Errorf("expected d2 as second, got %s", results[1].Digest)
}
// 验证分数img1 与自身是 1.0
selfScore := cosineSimilaritySlice(vec1, vec1)
if math.Abs(selfScore-1.0) > 1e-10 {
t.Errorf("self-similarity should be 1.0, got %f", selfScore)
}
// img1 与 aud1 的相似度应该很低
crossScore := cosineSimilaritySlice(vec1, vec3)
if crossScore > 0.1 {
t.Errorf("cross-modality similarity should be low, got %f", crossScore)
}
}
func TestQueryMedia_EmptyVecSkipped(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png"})
_, _ = s.Put([]byte("img2"), Item{MIME: "image/png"})
// d1 有向量d2 没有
s.SetVec(d1, []float64{0.5, 0.5}, "test")
// d2 留空
results, err := s.QueryMedia([]float64{0.5, 0.5}, "test", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(results) != 1 {
t.Fatalf("expected 1 result (d2 has no vec), got %d", len(results))
}
if results[0].Digest != d1 {
t.Errorf("expected d1, got %s", results[0].Digest)
}
}
func TestQueryMedia_DimensionMismatchSkipped(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png"})
s.SetVec(d1, []float64{0.5, 0.5}, "model-A") // 2 维
// 查询用 3 维向量:维度不匹配,应该返回空
results, err := s.QueryMedia([]float64{0.3, 0.3, 0.3}, "model-A", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(results) != 0 {
t.Fatalf("expected 0 results (dim mismatch), got %d", len(results))
}
}
func TestQueryMedia_EmptyQueryReturnsNil(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
results, err := s.QueryMedia(nil, "", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if results != nil {
t.Fatalf("expected nil, got %d results", len(results))
}
}
func TestSetVec_PersistsCorrectly(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
d, _ := s.Put([]byte("hello"), Item{MIME: "image/png"})
vec := []float64{0.1, 0.2, 0.3, 0.4}
s.SetVec(d, vec, "clip-vit-b32")
it, err := s.Stat(d)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if it.VecModel != "clip-vit-b32" {
t.Errorf("VecModel = %q, want clip-vit-b32", it.VecModel)
}
if len(it.Vec) != 4 {
t.Fatalf("Vec len = %d, want 4", len(it.Vec))
}
for i, v := range vec {
if math.Abs(it.Vec[i]-v) > 1e-10 {
t.Errorf("Vec[%d] = %f, want %f", i, it.Vec[i], v)
}
}
}
func TestStaleVecDigests(t *testing.T) {
s := newTestStore(t, 0)
defer s.Close()
// 有向量且 vec_model 匹配 → 非 stale
d1, _ := s.Put([]byte("img1"), Item{MIME: "image/png"})
s.SetVec(d1, []float64{0.1}, "space-a")
// 有向量但 vec_model 旧 → stale
d2, _ := s.Put([]byte("img2"), Item{MIME: "image/png"})
s.SetVec(d2, []float64{0.2}, "space-old")
// 从未嵌入vec_model 空)→ stale
d3, _ := s.Put([]byte("img3"), Item{MIME: "image/png"})
// 与向量/描述无关的图片同样应被迁移:图片独立参与向量空间
d4, _ := s.Put([]byte("img4"), Item{MIME: "image/png"})
// 音频不参与图片迁移StaleVecDigests 只查 kind='image'
s.Put([]byte("aud1"), Item{MIME: "audio/wav"})
stale, err := s.StaleVecDigests("space-a")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// d1 匹配模型 → 非 staled2 旧模型 + d3 未嵌入 + d4 无描述图片 = 3 staleaud1 不算
if len(stale) != 3 {
t.Fatalf("expected 3 stale digests (d2 旧模型 + d3 未嵌入 + d4 无描述), got %d: %v", len(stale), stale)
}
got := map[string]bool{}
for _, d := range stale {
got[d] = true
}
if !got[d2] || !got[d3] || !got[d4] {
t.Errorf("expected d2, d3, d4 stale, got %v", stale)
}
if got[d1] {
t.Errorf("d1 (匹配模型) 不应 stale")
}
}

View File

@ -11,19 +11,12 @@ import (
// 冒烟测试:走真实数据路径的端到端场景,而非孤立的 API 单测。
//
// 之前这套场景是 internal/memory/media/smoke/ 下一个带 //go:build smoke 的
// 独立 main得记着加 -tags smoke 才跑得到——那种早晚会被忘掉。搬成普通
// 测试后它随 go test ./... 一起跑,冒烟的意义(每次改动都过一遍真实链路)
// 才真正成立。
// 媒体存储现在只做内容寻址CAS字节 + 元数据 + 向量。
// “哪些字节还活着”由三层记忆持有的一等记忆块决定,调用方把该集合传给
// GC/检索,本层不维护 media_refs/ref_count 这类平行账本。
// makePNG 生成一张 w×h 的条带 PNG用真 PNG 而不是随机字节,
// 让入库/回读/digest 走的是与生产一致的数据形态。
//
// variant 注入到像素而不只用于选色:最初写的是
// palette[(variant+y*3/h)%5],调色盘只 5 色,于是 variant=0 与 5 产出
// 逐字节相同的 PNG——冒烟跑出「6 帧只得 5 条」,看着像存储丢了一帧,
// 实际是 CAS 正确去重了两张真同图。冒烟要验的是「不同帧各存一份」,
// 夹具就必须保证帧间真的不同。
func makePNG(w, h, variant int) []byte {
palette := [][3]byte{
{255, 0, 0}, {0, 192, 0}, {0, 0, 255}, {255, 220, 0}, {160, 0, 200},
@ -71,7 +64,7 @@ func makePNG(w, h, variant int) []byte {
func TestSmoke_SamePictureAcrossTurns(t *testing.T) {
// 场景用户连问几轮同一张截图。multimodal 每轮都会重新注入,
// 磁盘上应该只有一份,但每轮的 context 事件各持一个引用
// 内容寻址天然去重,磁盘上只应有一份
s := newTestStore(t, 50*1024*1024)
png := makePNG(400, 400, 0)
@ -96,9 +89,6 @@ func TestSmoke_SamePictureAcrossTurns(t *testing.T) {
} else if d != d0 {
t.Fatalf("同一张图第 %d 轮 digest 变了", turn)
}
if err := s.AddRef(d, "context", fmt.Sprintf("evt-%d", turn)); err != nil {
t.Fatalf("第 %d 轮 AddRef: %v", turn, err)
}
}
st := s.Stats()
@ -108,18 +98,16 @@ func TestSmoke_SamePictureAcrossTurns(t *testing.T) {
if total := st["total_bytes"].(int64); total != int64(len(png)) {
t.Fatalf("字节数应等于单张原图 %d实际 %d", len(png), total)
}
it, _ := s.Stat(d0)
if it.RefCount != 5 {
t.Fatalf("应有 5 个引用,实际 %d", it.RefCount)
// 三层记忆持有它;内容应仍可读
if _, err := s.Get(d0); err != nil {
t.Fatalf("内容应仍可读: %v", err)
}
t.Logf("同图 5 轮:条目=1 字节=%d refcount=%d", len(png), it.RefCount)
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestSmoke_VideoFramesDistinct(t *testing.T) {
// 场景see_video 抽 6 帧,帧间内容不同,应各存一份并共享一个 owner
// 场景see_video 抽 6 帧,帧间内容不同,应各存一份。
s := newTestStore(t, 50*1024*1024)
var frames []string
keep := map[string]bool{}
for i := 0; i < 6; i++ {
d, err := s.Put(makePNG(320, 240, i), Item{
MIME: "image/jpeg", Width: 320, Height: 240, Tool: "multimodal_see_video",
@ -127,160 +115,133 @@ func TestSmoke_VideoFramesDistinct(t *testing.T) {
if err != nil {
t.Fatalf("第 %d 帧: %v", i, err)
}
frames = append(frames, d)
if err := s.AddRef(d, "context", "evt-video"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
keep[d] = true
}
st := s.Stats()
if st["count"].(int) != 6 {
if st := s.Stats(); st["count"].(int) != 6 {
t.Fatalf("6 帧应各存一份,实际 %v 条", st["count"])
}
refs, err := s.Refs("context", "evt-video")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(refs) != 6 {
t.Fatalf("evt-video 应引用 6 帧,实际 %d", len(refs))
}
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestSmoke_DescribeThenRetrieve(t *testing.T) {
// 场景 C视觉模型描述落库后,描述文字成为可检索的语义入口
// 这是本方案最关键的一环——blob 可能被淘汰,描述会长期留在记忆里
s := newTestStore(t, 50*1024*1024)
func TestSmoke_NearestNeighborVectorRetrieve(t *testing.T) {
// 场景 C图片只按自己的原生向量被检索
// 没有描述文本参与——描述式索引是废弃的就机制
s := newTestStore(t)
pic, _ := s.Put(makePNG(400, 400, 0), Item{MIME: "image/png", Tool: "multimodal_see_picture"})
if err := s.Describe(pic, "一张 400x400 的三色带图:上红、中绿、下蓝", "visionllm"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
s.SetVec(pic, []float64{1, 0, 0, 0}, "space")
var frames []string
for i := 0; i < 6; i++ {
d, _ := s.Put(makePNG(320, 240, i), Item{MIME: "image/jpeg", Tool: "multimodal_see_video"})
s.SetVec(d, []float64{1, 1, float64(i) / 10, 0}, "space")
frames = append(frames, d)
if err := s.Describe(d, fmt.Sprintf("视频第 %d 帧:测试图卡,含彩条与计数器", i+1), "visionllm"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
hits, err := s.QueryMediaScored([]float64{1, 0, 0, 0}, "space", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(hits) != 7 {
t.Fatalf("7 份媒体都有同空间向量,应全部可召,实际 %d", len(hits))
}
if hits[0].Item.Digest != pic {
t.Fatalf("与查询同向的应是第一命中,实际 %s", shortDigest(hits[0].Item.Digest))
}
// 不同向量空间/模型的条目不得参与:坐标系不同,余弦无意义。
foreign := frames[0]
if err := s.SetVec(foreign, []float64{1, 0, 0, 0}, "other-space"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
hits, err = s.QueryMediaScored([]float64{1, 0, 0, 0}, "space", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
for _, h := range hits {
if h.Item.Digest == foreign {
t.Fatal("另一套空间other-space的向量不该被 space 查询召回")
}
}
if hits, _ := s.Search("三色带", KindImage, 10); len(hits) != 1 {
t.Fatalf("搜「三色带」应命中 1 条,实际 %d", len(hits))
}
if hits, _ := s.Search("计数器", KindImage, 10); len(hits) != 6 {
t.Fatalf("搜「计数器」应命中 6 帧,实际 %d", len(hits))
}
pend, _ := s.Pending(100)
if len(pend) != 0 {
t.Fatalf("应全部已描述,仍有 %d 条待描述", len(pend))
}
_ = frames
}
func TestSmoke_ArchiveTransfersOwnership(t *testing.T) {
// 场景:L0 的 context 事件被 Prune 归档进 L2 文档,
// 媒体引用需从 context owner 转到 document owner期间内容不能被 GC 掉
func TestSmoke_ContentSurvivesLayerMigration(t *testing.T) {
// 场景:同一份媒体随记忆块从 Context 迁移到 Document 再到 Graph。
// 迁移的是块本身digest 不变,因此内容在整条链路上始终可读
s := newTestStore(t, 50*1024*1024)
png := makePNG(400, 400, 0)
d, _ := s.Put(png, Item{MIME: "image/png", Tool: "multimodal_see_picture"})
for turn := 1; turn <= 5; turn++ {
s.AddRef(d, "context", fmt.Sprintf("evt-%d", turn))
}
// evt-1 被淘汰,其内容归档为一篇文档
n, err := s.DropOwner("context", "evt-1")
if err != nil {
t.Fatal(err)
// 迁移过程中该 digest 始终可读
for _, layer := range []string{"context", "document", "graph"} {
if got, err := s.Get(d); err != nil || !bytes.Equal(got, png) {
t.Fatalf("迁移到 %s 时内容应完好: %v", layer, err)
}
}
if n != 1 {
t.Fatalf("应注销 1 条引用,实际 %d", n)
}
if err := s.AddRef(d, "document", "doc_archived_001"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
it, _ := s.Stat(d)
if it.RefCount != 5 {
t.Fatalf("引用转移后总数应仍为 54 context + 1 document实际 %d", it.RefCount)
}
// 归档过程中内容必须始终可读
if got, err := s.Get(d); err != nil || !bytes.Equal(got, png) {
t.Fatalf("归档后内容应完好: %v", err)
}
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestSmoke_GCSweepsToolLeftovers(t *testing.T) {
// 场景:别的工具cmd_run 之类)产出的一次性图片没人引用
// 应被 GC 清掉;而被记忆引用的媒体一个都不能少。
s := newTestStore(t, 50*1024*1024)
func TestSmoke_DeleteRemovesOnlyThatContent(t *testing.T) {
// 场景:某个工具产出的一次性图片所在的记忆块被删除时
// 只有它自己的内容被删;其他块的内容一个都不能少。
s := newTestStore(t)
keep, _ := s.Put(makePNG(400, 400, 0), Item{MIME: "image/png"})
s.AddRef(keep, "document", "doc-1")
held, _ := s.Put(makePNG(400, 400, 0), Item{MIME: "image/png"})
var frames []string
for i := 0; i < 6; i++ {
d, _ := s.Put(makePNG(320, 240, i), Item{MIME: "image/jpeg"})
s.AddRef(d, "context", "evt-video")
frames = append(frames, d)
}
// 1000+i 保证与上面的帧、以及彼此都不重复
var ephemeral []string
for i := 0; i < 20; i++ {
s.Put(makePNG(100, 100, 1000+i), Item{MIME: "image/png", Tool: "cmd_run"})
d, _ := s.Put(makePNG(100, 100, 1000+i), Item{MIME: "image/png", Tool: "cmd_run"})
ephemeral = append(ephemeral, d)
}
before := s.Stats()["count"].(int)
removed, freed, err := s.GC(0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
for _, d := range ephemeral {
if err := s.Delete(d); err != nil {
t.Fatal(err)
}
}
after := s.Stats()["count"].(int)
if removed != 20 {
t.Fatalf("应清 20 条孤儿,实际 %d", removed)
}
if after != before-20 {
t.Fatalf("条目数应从 %d 降到 %d实际 %d", before, before-20, after)
}
if _, err := s.Get(keep); err != nil {
t.Fatalf("被文档引用的图被误删: %v", err)
if _, err := s.Get(held); err != nil {
t.Fatalf("被保留的内容被误删: %v", err)
}
for i, f := range frames {
if _, err := s.Get(f); err != nil {
t.Fatalf("第 %d 帧被误删: %v", i, err)
}
}
t.Logf("GC: %d 条 → 清 %d 条(%d 字节)→ %d 条", before, removed, freed, after)
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestSmoke_FullLifecycleAcrossRestart(t *testing.T) {
// 端到端:入库 → 描述引用 → GC → 重启 → 检索,
// 端到端:入库 → 嵌入删除一些内容 → 重启 → 向量检索,
// 并确认磁盘与元数据不出现双向孤儿。记忆的意义就在于跨重启还在。
dir := t.TempDir()
s, err := New(dir, 50*1024*1024)
s, err := New(dir)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
png := makePNG(400, 400, 0)
pic, _ := s.Put(png, Item{MIME: "image/png", Width: 400, Height: 400, Tool: "multimodal_see_picture"})
s.Describe(pic, "一张 400x400 的三色带图:上红、中绿、下蓝", "visionllm")
s.AddRef(pic, "graph_sentence", "sent-42")
s.SetVec(pic, []float64{1, 0, 0}, "space")
for i := 0; i < 6; i++ {
d, _ := s.Put(makePNG(320, 240, i), Item{MIME: "image/jpeg", Tool: "multimodal_see_video"})
s.Describe(d, fmt.Sprintf("视频第 %d 帧", i+1), "visionllm")
s.AddRef(d, "context", "evt-video")
s.SetVec(d, []float64{0, 1, float64(i)}, "space")
}
for i := 0; i < 10; i++ {
s.Put(makePNG(64, 64, 2000+i), Item{MIME: "image/png", Tool: "cmd_run"})
}
if _, _, err := s.GC(0); err != nil {
t.Fatal(err)
d, _ := s.Put(makePNG(64, 64, 2000+i), Item{MIME: "image/png", Tool: "cmd_run"})
if err := s.Delete(d); err != nil {
t.Fatal(err)
}
}
beforeCount := s.Stats()["count"].(int)
s.Close()
s2, err := New(dir, 50*1024*1024)
s2, err := New(dir)
if err != nil {
t.Fatalf("重开失败: %v", err)
}
@ -293,24 +254,24 @@ func TestSmoke_FullLifecycleAcrossRestart(t *testing.T) {
if err != nil {
t.Fatalf("重开后查不到: %v", err)
}
if it.Description == "" || it.RefCount != 1 {
t.Fatalf("元数据未持久化: %+v", it)
if len(it.Vec) != 3 || it.VecModel != "space" {
t.Fatalf("向量未持久化: %+v", it)
}
data, err := s2.Get(pic)
if err != nil || !bytes.Equal(data, png) {
t.Fatalf("重开后内容不一致: %v", err)
}
if refs, _ := s2.Refs("context", "evt-video"); len(refs) != 6 {
t.Fatalf("重开后视频帧引用应为 6实际 %d", len(refs))
hits, err := s2.QueryMediaScored([]float64{1, 0, 0}, "space", 10)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if hits, _ := s2.Search("三色带", KindImage, 10); len(hits) != 1 {
t.Fatal("重开后描述应仍可检索")
if len(hits) == 0 || hits[0].Item.Digest != pic {
t.Fatal("重开后向量检索应仍能命中")
}
// 磁盘文件数 == 元数据条数:无「元数据在文件没了」也无「文件在元数据没了」
if n := blobFileCount(t, s2); n != beforeCount {
t.Fatalf("磁盘 blob=%d 与元数据=%d 不一致", n, beforeCount)
}
checkRefIntegrity(t, s2)
t.Logf("跨重启:%d 条目、描述与引用全部完好", beforeCount)
t.Logf("跨重启:%d 条目、向量与内容全部完好", beforeCount)
}

View File

@ -12,14 +12,16 @@ import (
// TestSoak_SustainedMixedLoad 长稳测试:持续混合负载下不变量不破。
// 用 -run TestSoak -timeout 300s 单独跑,默认 short 模式跳过。
//
// 媒体没有独立生命周期管理blob 是记忆块的内容,块被删除时内容随之删除。
func TestSoak_SustainedMixedLoad(t *testing.T) {
if testing.Short() {
t.Skip("long soak test; run with -run TestSoak")
}
dur := 60 * time.Second
s := newTestStore(t, 8*1024*1024) // 8MB 上限,逼 GC 频繁工作
s := newTestStore(t)
// 常驻受保护
// 常驻受保护区:全程被记忆块持有,模拟 Graph L3 中的块
const keepN = 20
keep := make([]string, keepN)
keepData := make([][]byte, keepN)
@ -31,16 +33,13 @@ func TestSoak_SustainedMixedLoad(t *testing.T) {
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := s.AddRef(dg, "graph_sentence", fmt.Sprintf("s-%d", i)); err != nil {
t.Fatal(err)
}
keep[i] = dg
keepData[i] = d
}
stop := make(chan struct{})
var wg sync.WaitGroup
var puts, gets, gcs, describes, searches, refOps atomic.Int64
var puts, gets, deletes, embeds, searches atomic.Int64
var fatal atomic.Int64
worker := func(name string, fn func(iter int) error) {
@ -62,29 +61,17 @@ func TestSoak_SustainedMixedLoad(t *testing.T) {
}()
}
// 写入者 ×3
// 写入者 ×3:持续写入一次性内容(无人持有)
for w := 0; w < 3; w++ {
wid := w
worker(fmt.Sprintf("put-%d", wid), func(i int) error {
b := make([]byte, 2048)
rand.Read(b)
b = append([]byte(fmt.Sprintf("eph-%d-%d-", wid, i)), b...)
d, err := s.Put(b, Item{MIME: "image/png", Tool: "cmd_run"})
if err != nil {
if _, err := s.Put(b, Item{MIME: "image/png", Tool: "cmd_run"}); err != nil {
return err
}
puts.Add(1)
// 三分之一挂上引用再立刻注销,模拟短命引用
if i%3 == 0 {
own := fmt.Sprintf("tmp-%d-%d", wid, i)
if err := s.AddRef(d, "context", own); err != nil {
return err
}
if err := s.DropRef(d, "context", own); err != nil {
return err
}
refOps.Add(2)
}
return nil
})
}
@ -105,35 +92,43 @@ func TestSoak_SustainedMixedLoad(t *testing.T) {
})
}
// GC 者
worker("gc", func(i int) error {
if _, _, err := s.GC(0); err != nil {
return err
}
gcs.Add(1)
time.Sleep(5 * time.Millisecond)
return nil
})
// 描述者
worker("describe", func(i int) error {
pend, err := s.Pending(5)
// 删除者:持续删除一次性内容(模拟块创建后又被遗忘)
worker("delete", func(i int) error {
b := make([]byte, 2048)
rand.Read(b)
b = append([]byte(fmt.Sprintf("del-%d-", i)), b...)
d, err := s.Put(b, Item{MIME: "image/png", Tool: "cmd_run"})
if err != nil {
return err
}
for _, it := range pend {
// 忽略 unknown digestGC 可能在 Pending 与 Describe 之间清掉它,
// 这是正常竞态而非缺陷。
_ = s.Describe(it.Digest, fmt.Sprintf("描述 %d 含图表与文字", i), "vis")
describes.Add(1)
if err := s.Delete(d); err != nil {
return err
}
time.Sleep(2 * time.Millisecond)
deletes.Add(1)
time.Sleep(time.Millisecond)
return nil
})
// 向量写入者:持续给新内容嵌入并删除(模拟启动迁移/短命媒体)
worker("embed", func(i int) error {
b := make([]byte, 1024)
rand.Read(b)
b = append([]byte(fmt.Sprintf("emb-%d-", i)), b...)
d, err := s.Put(b, Item{MIME: "image/png", Tool: "cmd_run"})
if err != nil {
return err
}
if err := s.SetVec(d, []float64{1, float64(i % 7)}, "soak-space"); err != nil {
return err
}
embeds.Add(1)
time.Sleep(time.Millisecond)
return nil
})
// 检索者
worker("search", func(i int) error {
if _, err := s.Search("图表", KindImage, 20); err != nil {
if _, err := s.QueryMediaScored([]float64{1, 0}, "soak-space", 20); err != nil {
return err
}
if _, err := s.Stat(keep[i%keepN]); err != nil {
@ -152,8 +147,8 @@ func TestSoak_SustainedMixedLoad(t *testing.T) {
t.Fatalf("%d 个 worker 报致命错误", n)
}
t.Logf("%v 内: put=%d get=%d gc=%d describe=%d search=%d refOps=%d",
dur, puts.Load(), gets.Load(), gcs.Load(), describes.Load(), searches.Load(), refOps.Load())
t.Logf("%v 内: put=%d get=%d delete=%d embed=%d search=%d",
dur, puts.Load(), gets.Load(), deletes.Load(), embeds.Load(), searches.Load())
// 收尾断言
for i, d := range keep {
@ -164,17 +159,8 @@ func TestSoak_SustainedMixedLoad(t *testing.T) {
if !bytes.Equal(got, keepData[i]) {
t.Fatalf("受保护项内容变了 %s", shortDigest(d))
}
it, err := s.Stat(d)
if err != nil || it.RefCount != 1 {
t.Fatalf("受保护项引用计数应为 1: %+v", it)
}
}
checkRefIntegrity(t, s)
st := s.Stats()
t.Logf("收尾: 条目=%v 字节=%v 未引用=%v 已描述=%v",
st["count"], st["total_bytes"], st["unreferenced"], st["described"])
if total := st["total_bytes"].(int64); total > 8*1024*1024*3 {
t.Fatalf("容量失控: %d 远超上限", total)
}
t.Logf("收尾: 条目=%v 字节=%v 类型=%v", st["count"], st["total_bytes"], st["by_kind"])
}

View File

@ -16,10 +16,12 @@ import (
// 压力测试与冒烟测试。
//
// 关注点不是吞吐数字,而是并发下的不变量是否被破坏:
// 1. ref_count 与 media_refs 表的行数必须始终一致(错位会让 GC 误删或永不清)
// 2. GC 与读写并发时,有引用的内容绝不能被删
// 3. 同内容并发 Put 只落一份磁盘、digest 一致
// 4. SQLite 在多 goroutine 下不出现 "database is locked"
// 1. GC 与读写并发时,被记忆块持有的内容绝不能被删
// 2. 同内容并发 Put 只落一份磁盘、digest 一致
// 3. SQLite 在多 goroutine 下不出现 "database is locked"
//
// 存活判定不再依赖 media_refs/ref_count调用方把「三层记忆当前持有的
// digest 集合」传给 GC本层只做 CAS。
func randBytes(t *testing.T, n int) []byte {
t.Helper()
@ -30,37 +32,6 @@ func randBytes(t *testing.T, n int) []byte {
return b
}
// checkRefIntegrity 校验核心不变量:每个 digest 的 ref_count 等于
// media_refs 里指向它的行数。这条对不上就意味着 GC 的判断依据是错的。
func checkRefIntegrity(t *testing.T, s *Store) {
t.Helper()
rows, err := s.db.Query(`
SELECT m.digest, m.ref_count, COUNT(r.digest)
FROM media m LEFT JOIN media_refs r ON m.digest = r.digest
GROUP BY m.digest, m.ref_count`)
if err != nil {
t.Fatalf("integrity query: %v", err)
}
defer rows.Close()
var bad int
for rows.Next() {
var d string
var stored, actual int
if err := rows.Scan(&d, &stored, &actual); err != nil {
continue
}
if stored != actual {
bad++
if bad <= 5 {
t.Errorf("ref 计数错位 %s: ref_count=%d 实际引用行=%d", shortDigest(d), stored, actual)
}
}
}
if bad > 0 {
t.Fatalf("共 %d 条 digest 的 ref_count 与 media_refs 不一致", bad)
}
}
// blobFileCount 统计 CAS 目录下的实际文件数(不含 .tmp
func blobFileCount(t *testing.T, s *Store) int {
t.Helper()
@ -117,7 +88,6 @@ func TestStress_ConcurrentPutSameContent(t *testing.T) {
if got, err := s.Get(first); err != nil || !bytes.Equal(got, data) {
t.Fatalf("内容应可完整读回: err=%v len=%d", err, len(got))
}
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestStress_ConcurrentPutDistinctContent(t *testing.T) {
@ -180,69 +150,71 @@ func TestStress_ConcurrentPutDistinctContent(t *testing.T) {
if st["count"].(int) != len(records) {
t.Fatalf("库内条目应为 %d实际 %v", len(records), st["count"])
}
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestStress_ConcurrentRefChurn(t *testing.T) {
// 引用增删风暴:多 owner 对少量 digest 反复 AddRef/DropRef。
// 核心断言是最终 ref_count 与 media_refs 行数一致——错位就意味着
// GC 会误删(计数偏低)或永不清(计数虚高)。
s := newTestStore(t, 0)
func TestStress_ConcurrentDeleteAndPut(t *testing.T) {
// 删除与写入并发:核心断言是被保留的内容永远可读,
// 删除只影响目标 digest不误伤其他内容。
s := newTestStore(t)
const digestCount = 8
digests := make([]string, digestCount)
for i := range digests {
const heldCount = 8
held := make([]string, heldCount)
for i := range held {
d, err := s.Put([]byte(fmt.Sprintf("payload-%d", i)), Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
digests[i] = d
held[i] = d
}
const workers = 24
const rounds = 40
const workers = 16
const rounds = 30
var wg sync.WaitGroup
var addErr, dropErr atomic.Int64
for w := 0; w < workers; w++ {
wg.Add(1)
go func(wid int) {
defer wg.Done()
owner := fmt.Sprintf("evt-%d", wid)
for r := 0; r < rounds; r++ {
d := digests[(wid+r)%digestCount]
if err := s.AddRef(d, "context", owner); err != nil {
addErr.Add(1)
d, err := s.Put([]byte(fmt.Sprintf("tmp-%d-%d", wid, r)), Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Errorf("Put: %v", err)
return
}
// 故意重复 AddRef幂等性在并发下也必须成立
if err := s.AddRef(d, "context", owner); err != nil {
addErr.Add(1)
}
if r%2 == 0 {
if err := s.DropRef(d, "context", owner); err != nil {
dropErr.Add(1)
}
if err := s.Delete(d); err != nil {
t.Errorf("Delete: %v", err)
return
}
}
}(w)
}
// 并发读取被保留内容
for rdr := 0; rdr < 4; rdr++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for r := 0; r < rounds; r++ {
for i, d := range held {
if _, err := s.Get(d); err != nil {
t.Errorf("内容 %d 被误删: %v", i, err)
return
}
}
}
}()
}
wg.Wait()
if n := addErr.Load(); n > 0 {
t.Fatalf("AddRef 失败 %d 次", n)
for i, d := range held {
if _, err := s.Get(d); err != nil {
t.Fatalf("仍被保留的第 %d 项不可读: %v", i, err)
}
}
if n := dropErr.Load(); n > 0 {
t.Fatalf("DropRef 失败 %d 次", n)
}
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestStress_GCConcurrentWithWrites(t *testing.T) {
// GC 与读并发。最重要的断言:有引用的内容在整个过程中始终可读。
// 这条一旦破,记忆里的 digest 就成了悬空指针。
s := newTestStore(t, 0)
func TestStress_DeleteConcurrentWithReads(t *testing.T) {
// 删除与读并发。最重要的断言:被保留的内容在整个过程中始终可读。
s := newTestStore(t)
// 一批"受保护"的内容,全程持有引用
const protectedCount = 10
protected := make([]string, protectedCount)
protectedData := make([][]byte, protectedCount)
@ -252,9 +224,6 @@ func TestStress_GCConcurrentWithWrites(t *testing.T) {
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := s.AddRef(d, "document", fmt.Sprintf("doc-%d", i)); err != nil {
t.Fatal(err)
}
protected[i] = d
protectedData[i] = data
}
@ -262,10 +231,10 @@ func TestStress_GCConcurrentWithWrites(t *testing.T) {
stop := make(chan struct{})
var wg sync.WaitGroup
var readErr atomic.Int64
var gcRuns atomic.Int64
var deleteCount atomic.Int64
var putCount atomic.Int64
// 写入者:持续 Put 一次性内容(不加引用,是 GC 的正常目标
// 写入者:持续 Put 一次性内容再删除(模拟块创建后又被遗忘
for w := 0; w < 4; w++ {
wg.Add(1)
go func(wid int) {
@ -278,8 +247,13 @@ func TestStress_GCConcurrentWithWrites(t *testing.T) {
default:
}
data := append([]byte(fmt.Sprintf("ephemeral-%d-%d-", wid, i)), randBytes(t, 128)...)
if _, err := s.Put(data, Item{MIME: "image/png"}); err == nil {
putCount.Add(1)
d, err := s.Put(data, Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
continue
}
putCount.Add(1)
if err := s.Delete(d); err == nil {
deleteCount.Add(1)
}
i++
}
@ -314,33 +288,14 @@ func TestStress_GCConcurrentWithWrites(t *testing.T) {
}()
}
// GC 者minAge=0 让所有无引用项立刻可清,最大化与写入的冲突
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for {
select {
case <-stop:
return
default:
}
if _, _, err := s.GC(0); err != nil {
t.Errorf("GC 报错: %v", err)
return
}
gcRuns.Add(1)
time.Sleep(time.Millisecond)
}
}()
time.Sleep(1500 * time.Millisecond)
close(stop)
wg.Wait()
if n := readErr.Load(); n > 0 {
t.Fatalf("受保护内容读取失败 %d 次——GC 误删了有引用的项", n)
t.Fatalf("受保护内容读取失败 %d 次", n)
}
t.Logf("并发窗口内: Put=%d GC=%d", putCount.Load(), gcRuns.Load())
t.Logf("并发窗口内: Put=%d Delete=%d", putCount.Load(), deleteCount.Load())
// 收尾确认:受保护的一个都没少
for i, d := range protected {
@ -348,17 +303,12 @@ func TestStress_GCConcurrentWithWrites(t *testing.T) {
if err != nil || !bytes.Equal(got, protectedData[i]) {
t.Fatalf("收尾检查失败 %s: %v", shortDigest(d), err)
}
it, err := s.Stat(d)
if err != nil || it.RefCount != 1 {
t.Fatalf("受保护项引用计数应为 1: %+v err=%v", it, err)
}
}
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestStress_DescribeConcurrentWithSearch(t *testing.T) {
// 描述写入与检索并发。C 部分的后台描述任务会长期这样跑。
s := newTestStore(t, 0)
func TestStress_SetVecConcurrentWithQuery(t *testing.T) {
// 嵌入写入与向量检索并发(启动时的向量迁移就会长期这样跑
s := newTestStore(t)
const n = 60
digests := make([]string, n)
for i := range digests {
@ -370,55 +320,52 @@ func TestStress_DescribeConcurrentWithSearch(t *testing.T) {
}
var wg sync.WaitGroup
var descErr, searchErr atomic.Int64
var writeErr, queryErr atomic.Int64
// 描述写入者
// 向量写入者
for w := 0; w < 4; w++ {
wg.Add(1)
go func(wid int) {
defer wg.Done()
for i := wid; i < n; i += 4 {
desc := fmt.Sprintf("第 %d 张图,含蓝色图表与文字", i)
if err := s.Describe(digests[i], desc, "vis-src"); err != nil {
descErr.Add(1)
vec := []float64{1, float64(i) / 100, 0}
if err := s.SetVec(digests[i], vec, "space"); err != nil {
writeErr.Add(1)
}
}
}(w)
}
// 检索者 + Pending 消费者
// 检索者
for r := 0; r < 3; r++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for i := 0; i < 50; i++ {
if _, err := s.Search("图表", KindImage, 20); err != nil {
searchErr.Add(1)
}
if _, err := s.Pending(10); err != nil {
searchErr.Add(1)
if _, err := s.QueryMediaScored([]float64{1, 0, 0}, "space", 20); err != nil {
queryErr.Add(1)
}
}
}()
}
wg.Wait()
if v := descErr.Load(); v > 0 {
t.Fatalf("Describe 失败 %d 次", v)
if v := writeErr.Load(); v > 0 {
t.Fatalf("SetVec 失败 %d 次", v)
}
if v := searchErr.Load(); v > 0 {
t.Fatalf("Search/Pending 失败 %d 次", v)
if v := queryErr.Load(); v > 0 {
t.Fatalf("QueryMediaScored 失败 %d 次", v)
}
// 全部应已描述完
pending, err := s.Pending(1000)
// 全部应已嵌入,且都在同一空间
stale, err := s.StaleVecDigestsAll("space")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(pending) != 0 {
t.Fatalf("应全部描述完,仍有 %d 条未描述", len(pending))
if len(stale) != 0 {
t.Fatalf("应全部已嵌入,仍有 %d 条未嵌入", len(stale))
}
got, err := s.Search("图表", KindImage, 1000)
got, err := s.QueryMediaScored([]float64{1, 0, 0}, "space", 1000)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -427,61 +374,46 @@ func TestStress_DescribeConcurrentWithSearch(t *testing.T) {
}
}
func TestStress_CapacityGCUnderLoad(t *testing.T) {
// 容量上限在持续写入下必须真正生效,且不碰有引用的项
const cap = 256 * 1024 // 256KB
s := newTestStore(t, cap)
func TestStress_DeleteUnderLoad(t *testing.T) {
// 持续写入 + 删除下,被保留的项必须始终可读
s := newTestStore(t)
// 先放 3 个有引用的大项(合计约 96KB它们永不可删
const keepN = 3
keep := make([]string, keepN)
for i := range keep {
keepList := make([]string, keepN)
for i := range keepList {
data := append([]byte(fmt.Sprintf("keep-%d-", i)), randBytes(t, 32*1024)...)
d, err := s.Put(data, Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if err := s.AddRef(d, "graph_sentence", fmt.Sprintf("sent-%d", i)); err != nil {
t.Fatal(err)
}
keep[i] = d
keepList[i] = d
}
// 持续写入无引用内容,交替 GC
for round := 0; round < 30; round++ {
for i := 0; i < 3; i++ {
data := append([]byte(fmt.Sprintf("tmp-%d-%d-", round, i)), randBytes(t, 16*1024)...)
if _, err := s.Put(data, Item{MIME: "image/png"}); err != nil {
d, err := s.Put(data, Item{MIME: "image/png"})
if err != nil {
t.Fatalf("round %d Put: %v", round, err)
}
}
if _, _, err := s.GC(0); err != nil {
t.Fatalf("round %d GC: %v", round, err)
if err := s.Delete(d); err != nil {
t.Fatalf("round %d Delete: %v", round, err)
}
}
}
st := s.Stats()
total := st["total_bytes"].(int64)
t.Logf("上限 %d收尾总量 %d条目 %v", cap, total, st["count"])
// 有引用的项必须都在
for _, d := range keep {
// 被保留的项必须都在
for _, d := range keepList {
if _, err := s.Get(d); err != nil {
t.Fatalf("有引用项被容量 GC 删了 %s: %v", shortDigest(d), err)
t.Fatalf("被保留项被误删 %s: %v", shortDigest(d), err)
}
}
// 无引用项应被压到上限附近:允许略超(有引用项本身可能就占了大头),
// 但不该无界增长——30 轮 × 3 × 16KB = 1.4MB 若全留下就是失控。
if total > cap*2 {
t.Fatalf("容量 GC 未生效:总量 %d 远超上限 %d", total, cap)
}
checkRefIntegrity(t, s)
}
func TestStress_ReopenAfterHeavyChurn(t *testing.T) {
// 大量写入 + GC 之后重开:元数据与磁盘不该出现互相不认的孤儿。
// 大量写入 + 删除之后重开:元数据与磁盘不该出现互相不认的孤儿。
dir := t.TempDir()
s1, err := New(dir, 0)
s1, err := New(dir)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
@ -494,19 +426,15 @@ func TestStress_ReopenAfterHeavyChurn(t *testing.T) {
t.Fatal(err)
}
if i%5 == 0 {
if err := s1.AddRef(d, "context", fmt.Sprintf("e-%d", i)); err != nil {
t.Fatal(err)
}
kept = append(kept, d)
} else if err := s1.Delete(d); err != nil {
t.Fatal(err)
}
}
if _, _, err := s1.GC(0); err != nil {
t.Fatal(err)
}
beforeStats := s1.Stats()
s1.Close()
s2, err := New(dir, 0)
s2, err := New(dir)
if err != nil {
t.Fatalf("重开失败: %v", err)
}
@ -547,10 +475,9 @@ func TestStress_ReopenAfterHeavyChurn(t *testing.T) {
for _, d := range kept {
if _, err := s2.Get(d); err != nil {
t.Fatalf("有引用项重开后读不到 %s: %v", shortDigest(d), err)
t.Fatalf("被持有项重开后读不到 %s: %v", shortDigest(d), err)
}
}
checkRefIntegrity(t, s2)
}
func TestStress_LargeBlob(t *testing.T) {
@ -597,5 +524,4 @@ func TestStress_DataURLRoundTripAtScale(t *testing.T) {
t.Fatalf("第 %d 次入库回读不一致: %v", i, err)
}
}
checkRefIntegrity(t, s)
}

193
internal/memory/migrate.go Normal file
View File

@ -0,0 +1,193 @@
package memory
import (
"database/sql"
"encoding/json"
"fmt"
"regexp"
"strings"
"time"
)
// 旧媒体实体迁移。
//
// 历史上媒体进 L3 的方式是把正文 marker 反解成普通实体三元组:
//
// [image/png a1b2c3d4e5f6] 一张紫蓝红三色带图
// → 实体「图片 a1b2c3d4e5f6」(type=Media) -内容-> 「一张紫蓝红三色带图」
//
// 这条路径把「媒体」伪装成实体 + 用生成的描述文本当语义索引,正是要废弃的
// 将就机制。迁移做的事:把每条这类实体还原成原生记忆块,用
// sentence --contains--> block 结构边挂到它当时所属的句子上,
// 然后删掉旧实体与它的描述关系。块只按自己的向量被检索。
//
// 迁移是幂等的:实体处理完即删除,重复运行不会重复建块。
// legacyMediaDigestPattern 从旧媒体实体名尾部取出短 digest。
// 名字形如「图片 a1b2c3d4e5f6」——旧实现刻意为每种模态加中文前缀。
var legacyMediaDigestPattern = regexp.MustCompile(`([0-9a-f]{8,64})$`)
// LegacyMediaEntityDigest 从旧媒体实体名里取出短 digest取不到返回空串。
func LegacyMediaEntityDigest(name string) string {
name = strings.TrimSpace(name)
if !strings.Contains(name, " ") {
return ""
}
m := legacyMediaDigestPattern.FindStringSubmatch(name)
if m == nil {
return ""
}
return m[1]
}
// LegacyMediaResolver 把一个短 digest 解析成可用于 L3 的一等记忆块。
// 解析失败(内容已不存在)返回 false该实体将被直接删除而不建块。
type LegacyMediaResolver func(shortDigest string) (MemoryBlock, bool)
// MigrateLegacyMediaEntities 把 marker 反解出来的旧媒体实体迁移成原生块。
//
// 返回迁移的块数与删除的旧实体数。任何一步失败都会回滚整个迁移,
// 因为半途中断会留下既没有块也没有实体的句子——信息静默消失。
func (g *GraphDB) MigrateLegacyMediaEntities(resolve LegacyMediaResolver) (blocks, entities int, err error) {
if resolve == nil {
return 0, 0, nil
}
g.mu.Lock()
defer g.mu.Unlock()
rows, err := g.db.Query(`SELECT id, name FROM entities WHERE type = 'Media'`)
if err != nil {
return 0, 0, err
}
type legacyEntity struct {
id int64
name string
}
var legacy []legacyEntity
for rows.Next() {
var e legacyEntity
if err := rows.Scan(&e.id, &e.name); err != nil {
rows.Close()
return 0, 0, err
}
legacy = append(legacy, e)
}
if err := rows.Err(); err != nil {
rows.Close()
return 0, 0, err
}
rows.Close()
if len(legacy) == 0 {
return 0, 0, nil
}
tx, err := g.db.Begin()
if err != nil {
return 0, 0, err
}
defer tx.Rollback()
// 同一份字节可能被多个旧实体引用(重复注入的同一张图),
// 迁移后应指向同一个块:块的身份是内容,不是实体行。
blockIDForDigest := make(map[string]string)
for _, e := range legacy {
short := LegacyMediaEntityDigest(e.name)
if short != "" {
if block, ok := resolve(short); ok && block.PayloadDigest != "" {
id, seen := blockIDForDigest[block.PayloadDigest]
if !seen {
if err := insertMigratedBlock(tx, block); err != nil {
return 0, 0, fmt.Errorf("migrate legacy media %s: %w", short, err)
}
blockIDForDigest[block.PayloadDigest] = block.ID
id = block.ID
blocks++
}
n, err := attachBlockToLegacySentences(tx, e.id, id)
if err != nil {
return 0, 0, err
}
_ = n
}
}
// 无论能否解析出内容,旧实体与它的描述关系都必须删除:
// 留着就等于继续用描述文本当媒体索引。
if _, err := tx.Exec(`DELETE FROM relations WHERE source_id = ? OR target_id = ?`, e.id, e.id); err != nil {
return 0, 0, err
}
if _, err := tx.Exec(`DELETE FROM entities WHERE id = ?`, e.id); err != nil {
return 0, 0, err
}
entities++
}
if err := tx.Commit(); err != nil {
return 0, 0, err
}
return blocks, entities, nil
}
// insertMigratedBlock 写一条迁移来的块(不经过 PutMemoryBlocks避免重入锁
func insertMigratedBlock(tx *sql.Tx, block MemoryBlock) error {
if block.ID == "" {
return fmt.Errorf("migrated block id is required")
}
if !validBlockModality(block.Modality) {
return fmt.Errorf("migrated block %s has invalid modality %q", block.ID, block.Modality)
}
vectorJSON, err := json.Marshal(block.Vector)
if err != nil {
return err
}
created := block.CreatedAt
if created.IsZero() {
created = time.Now()
}
_, err = tx.Exec(`INSERT INTO memory_blocks (
id, modality, text_content, payload_digest, mime, size, width, height,
vector, fingerprint, source, tool, created_at, updated_at
) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
ON CONFLICT(id) DO NOTHING`,
block.ID, block.Modality, block.Text, block.PayloadDigest, block.MIME,
block.Size, block.Width, block.Height, string(vectorJSON), block.Fingerprint,
block.Source, block.Tool, created, time.Now())
return err
}
// attachBlockToLegacySentences 把迁移出的块挂到该旧实体当时所属的句子上,
// 并保留那些句子(它们可能只有媒体关系,删实体后就再无关系引用)。
func attachBlockToLegacySentences(tx *sql.Tx, entityID int64, blockID string) (int, error) {
rows, err := tx.Query(`SELECT DISTINCT s.id FROM sentences s
JOIN relations r ON r.sentence_id = s.id
WHERE r.source_id = ? OR r.target_id = ?`, entityID, entityID)
if err != nil {
return 0, err
}
var sids []int64
for rows.Next() {
var sid int64
if err := rows.Scan(&sid); err != nil {
rows.Close()
return 0, err
}
sids = append(sids, sid)
}
if err := rows.Err(); err != nil {
rows.Close()
return 0, err
}
rows.Close()
n := 0
for _, sid := range sids {
if _, err := tx.Exec(`INSERT OR IGNORE INTO memory_block_edges
(source_kind, source_id, target_kind, target_id, edge_type)
VALUES ('sentence', ?, 'block', ?, 'contains')`,
fmt.Sprintf("%d", sid), blockID); err != nil {
return n, err
}
n++
}
return n, nil
}

View File

@ -14,8 +14,8 @@ import (
"sync"
"unicode/utf8"
"github.com/yanyiwu/gojieba"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/vector"
"github.com/yanyiwu/gojieba"
)
const downloadMaxWords = 200000
@ -391,6 +391,13 @@ func (e *StaticEmbedder) Vectorize(text string) vector.Vector {
return vec
}
// EmbedImage 返回 ErrNotSupportedfastText 是纯文本词向量模型,
// 没有视觉编码器。要用图像嵌入需要外部视觉模型(如 CLIP/MobileCLIP
// 那个由 config 里的 EmbeddingModelPath 指定的视觉模型负责。
func (e *StaticEmbedder) EmbedImage(img []byte, mime string) (vector.Vector, error) {
return nil, vector.ErrNotSupported
}
func (e *StaticEmbedder) Dim() int {
e.mu.RLock()
defer e.mu.RUnlock()

View File

@ -108,7 +108,7 @@ func TestStaticEmbedderSemanticSimilarity(t *testing.T) {
e := newSynthEmbedder(t, 300)
pairs := []struct {
a, b string
a, b string
related bool
}{
{"今天天气怎么样", "明天会不会下雨", true},

View File

@ -0,0 +1,51 @@
package vector
import "math"
// FuseVectors 把同一统一空间里的多个向量融合为一个向量:
// 逐维求和后重新 L2 归一化。
//
// 用途:文档/上下文事件既带文本、又带若干一等记忆块(图片/视频),
// 二者的向量来自同一模型、同一 fingerprint、同一维度。融合后
// 一篇文档既能按文字、也能按它携带的图片内容被召回——
// 图片由自己的向量参与检索,不依赖任何生成的描述文本。
//
// 约定:调用方传入的向量应已是 L2 归一化的同空间向量。长度不一致的
// 向量会被跳过(不同模型/维度的残留);全空或全零返回 nil。
func FuseVectors(vectors ...[]float64) []float64 {
dim := 0
for _, v := range vectors {
if len(v) > dim {
dim = len(v)
}
}
if dim == 0 {
return nil
}
out := make([]float64, dim)
used := 0
for _, v := range vectors {
if len(v) != dim {
continue
}
for i, x := range v {
out[i] += x
}
used++
}
if used == 0 {
return nil
}
var norm float64
for _, x := range out {
norm += x * x
}
if norm == 0 {
return nil
}
norm = math.Sqrt(norm)
for i := range out {
out[i] /= norm
}
return out
}

View File

@ -0,0 +1,194 @@
package vector
import (
"bytes"
"context"
"encoding/base64"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"net/http"
"strings"
"sync"
"time"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/pkg/embedding"
)
func init() {
// http 也是一个普通 provider核心只按名字打开它不知道它背后是云 API、
// 自建服务还是别的语言写的模型。
embedding.Register("http", func(cfg embedding.Config) (embedding.Provider, error) {
return NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{
Endpoint: cfg.Options["endpoint"],
APIKey: cfg.Options["api_key"],
Model: cfg.Options["model"],
Fingerprint: cfg.Options["fingerprint"],
Dimension: atoiOrZero(cfg.Options["dimension"]),
Timeout: durationOrZero(cfg.Options["timeout"]),
})
})
}
func atoiOrZero(s string) int {
n := 0
for _, r := range strings.TrimSpace(s) {
if r < '0' || r > '9' {
return 0
}
n = n*10 + int(r-'0')
}
return n
}
func durationOrZero(s string) time.Duration {
d, err := time.ParseDuration(strings.TrimSpace(s))
if err != nil {
return 0
}
return d
}
// HTTPEmbedderConfig 配置一个外部多模态向量服务。
// 服务契约刻意很小POST Endpoint输入 modality/data/mime/side返回 embedding。
// 任何云 API 或自建服务只需适配这一个协议,即可复用内核全部向量存储与检索链路。
type HTTPEmbedderConfig struct {
Endpoint string
APIKey string
Model string
Dimension int
Timeout time.Duration
Fingerprint string
}
// HTTPEmbedder 是 MultimodalEmbedder 的外部 API 实现。
type HTTPEmbedder struct {
cfg HTTPEmbedderConfig
client *http.Client
mu sync.Mutex
closed bool
}
type httpEmbedRequest struct {
Model string `json:"model,omitempty"`
Modality string `json:"modality"`
Side string `json:"side"`
Text string `json:"text,omitempty"`
Data string `json:"data,omitempty"`
MIME string `json:"mime,omitempty"`
}
type httpEmbedResponse struct {
Embedding []float64 `json:"embedding"`
Data []struct {
Embedding []float64 `json:"embedding"`
} `json:"data,omitempty"`
}
func NewHTTPEmbedder(cfg HTTPEmbedderConfig) (*HTTPEmbedder, error) {
if strings.TrimSpace(cfg.Endpoint) == "" {
return nil, fmt.Errorf("vector: empty HTTP embedding endpoint")
}
if cfg.Dimension <= 0 {
return nil, fmt.Errorf("vector: invalid HTTP embedding dimension %d", cfg.Dimension)
}
if cfg.Timeout <= 0 {
cfg.Timeout = 30 * time.Second
}
if cfg.Fingerprint == "" {
cfg.Fingerprint = "http:" + cfg.Model + fmt.Sprintf(":%d", cfg.Dimension)
}
return &HTTPEmbedder{cfg: cfg, client: &http.Client{Timeout: cfg.Timeout}}, nil
}
func (e *HTTPEmbedder) VectorizeDense(text string) ([]float64, error) {
return e.embed(context.Background(), httpEmbedRequest{Model: e.cfg.Model, Modality: string(ModalityText), Side: "query", Text: text})
}
func (e *HTTPEmbedder) EmbedImageDense(img []byte, mime string) ([]float64, error) {
return e.embed(context.Background(), httpEmbedRequest{Model: e.cfg.Model, Modality: string(ModalityImage), Side: "document", Data: base64.StdEncoding.EncodeToString(img), MIME: mime})
}
func (e *HTTPEmbedder) embed(ctx context.Context, payload httpEmbedRequest) ([]float64, error) {
e.mu.Lock()
closed := e.closed
e.mu.Unlock()
if closed {
return nil, fmt.Errorf("vector: HTTP embedder closed")
}
body, err := json.Marshal(payload)
if err != nil {
return nil, err
}
req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, http.MethodPost, e.cfg.Endpoint, bytes.NewReader(body))
if err != nil {
return nil, err
}
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
if e.cfg.APIKey != "" {
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+e.cfg.APIKey)
}
resp, err := e.client.Do(req)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("vector: HTTP embedding request: %w", err)
}
defer resp.Body.Close()
b, err := io.ReadAll(io.LimitReader(resp.Body, 4<<20))
if err != nil {
return nil, err
}
if resp.StatusCode < 200 || resp.StatusCode >= 300 {
return nil, fmt.Errorf("vector: HTTP embedding status %d: %s", resp.StatusCode, strings.TrimSpace(string(b)))
}
var out httpEmbedResponse
if err := json.Unmarshal(b, &out); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("vector: decode HTTP embedding: %w", err)
}
v := out.Embedding
if len(v) == 0 && len(out.Data) > 0 {
v = out.Data[0].Embedding
}
if len(v) != e.cfg.Dimension {
return nil, fmt.Errorf("vector: HTTP embedding dimension %d, want %d", len(v), e.cfg.Dimension)
}
return v, nil
}
func (e *HTTPEmbedder) Fingerprint() string { return e.cfg.Fingerprint }
func (e *HTTPEmbedder) Dim() int { return e.cfg.Dimension }
// Embed 实现公共 provider 契约:核心只传模态与不透明字节,本实现负责把它
// 翻译成外部服务的协议。
func (e *HTTPEmbedder) Embed(ctx context.Context, in embedding.Input) ([]float64, error) {
req := httpEmbedRequest{
Model: e.cfg.Model,
Modality: string(in.Modality),
Side: string(in.Purpose),
Text: in.Text,
MIME: in.MIME,
}
if in.Modality != embedding.ModalityText {
req.Data = base64.StdEncoding.EncodeToString(in.Data)
}
return e.embed(ctx, req)
}
// Info 声明本 provider 的向量空间身份。外部服务的支持模态无法在本地探测,
// 因此只声明 text/image 这两条内核真正会走到的路径。
func (e *HTTPEmbedder) Info() embedding.Info {
return embedding.Info{
Dimension: e.cfg.Dimension,
Fingerprint: e.cfg.Fingerprint,
Modalities: []embedding.Modality{embedding.ModalityText, embedding.ModalityImage},
}
}
func (e *HTTPEmbedder) Loaded() bool {
e.mu.Lock()
defer e.mu.Unlock()
return !e.closed
}
func (e *HTTPEmbedder) Close() {
e.mu.Lock()
e.closed = true
e.mu.Unlock()
}

View File

@ -0,0 +1,178 @@
package vector
import (
"encoding/json"
"net/http"
"net/http/httptest"
"testing"
)
func TestHTTPEmbedder_RequiresEndpoint(t *testing.T) {
_, err := NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{Dimension: 512})
if err == nil {
t.Fatal("应拒绝空 endpoint")
}
}
func TestHTTPEmbedder_RequiresDimension(t *testing.T) {
_, err := NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{Endpoint: "http://localhost"})
if err == nil {
t.Fatal("应拒绝 dimension<=0")
}
}
func TestHTTPEmbedder_TextEmbedding(t *testing.T) {
// 模拟返回 4 维向量的外部服务
srv := httptest.NewServer(http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != http.MethodPost {
t.Errorf("期望 POST实际 %s", r.Method)
}
var req httpEmbedRequest
if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if req.Modality != "text" {
t.Errorf("期望 modality=text实际 %s", req.Modality)
}
if req.Text == "" {
t.Fatal("text 不应为空")
}
w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
w.Write([]byte(`{"embedding":[0.1,0.2,0.3,0.4]}`))
}))
defer srv.Close()
e, err := NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{
Endpoint: srv.URL,
Dimension: 4,
Model: "test-model",
})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer e.Close()
if !e.Loaded() {
t.Fatal("应处于 loaded 状态")
}
vec, err := e.VectorizeDense("hello world")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(vec) != 4 || vec[0] != 0.1 || vec[3] != 0.4 {
t.Errorf("向量不符合预期: %v", vec)
}
if e.Fingerprint() != "http:test-model:4" {
t.Errorf("指纹不符合预期: %s", e.Fingerprint())
}
}
func TestHTTPEmbedder_ImageEmbedding(t *testing.T) {
srv := httptest.NewServer(http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var req httpEmbedRequest
json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req)
if req.Modality != "image" {
t.Errorf("期望 modality=image实际 %s", req.Modality)
}
if req.MIME != "image/png" {
t.Errorf("期望 mime=image/png实际 %s", req.MIME)
}
w.Write([]byte(`{"embedding":[0.5,0.5,0.5]}`))
}))
defer srv.Close()
e, err := NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{
Endpoint: srv.URL,
Dimension: 3,
Model: "img-model",
})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer e.Close()
vec, err := e.EmbedImageDense([]byte("fake-png-data"), "image/png")
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
if len(vec) != 3 {
t.Errorf("期望 3 维,实际 %d", len(vec))
}
}
func TestHTTPEmbedder_CustomFingerprint(t *testing.T) {
e, err := NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{
Endpoint: "http://localhost:1234",
Dimension: 512,
Fingerprint: "jina-v5-omni-nano:2026",
})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer e.Close()
if e.Fingerprint() != "jina-v5-omni-nano:2026" {
t.Errorf("自定义指纹未生效: %s", e.Fingerprint())
}
}
func TestHTTPEmbedder_DimensionMismatchReturnsError(t *testing.T) {
srv := httptest.NewServer(http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.Write([]byte(`{"embedding":[1,2]}`)) // 返回 2 维,配置期望 4
}))
defer srv.Close()
e, err := NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{
Endpoint: srv.URL,
Dimension: 4,
})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer e.Close()
_, err = e.VectorizeDense("test")
if err == nil {
t.Fatal("维度不匹配时应返回错误")
}
}
func TestHTTPEmbedder_ServerErrorReturnsError(t *testing.T) {
srv := httptest.NewServer(http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.WriteHeader(http.StatusBadGateway)
w.Write([]byte("gateway down"))
}))
defer srv.Close()
e, err := NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{
Endpoint: srv.URL,
Dimension: 4,
})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer e.Close()
_, err = e.VectorizeDense("test")
if err == nil {
t.Fatal("服务端错误时应返回错误")
}
}
func TestHTTPEmbedder_ClosePreventsFurtherCalls(t *testing.T) {
e, err := NewHTTPEmbedder(HTTPEmbedderConfig{
Endpoint: "http://localhost:1234",
Dimension: 4,
})
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
e.Close()
if e.Loaded() {
t.Fatal("关闭后 Loaded() 应返回 false")
}
_, err = e.VectorizeDense("test")
if err == nil {
t.Fatal("关闭后应返回错误")
}
}

View File

@ -0,0 +1,83 @@
package vector
import (
"context"
"sync"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/pkg/embedding"
)
// ProviderAdapter translates the public model-neutral embedding.Provider SPI
// to the small internal interface used by the existing memory consumers.
// Model selection, media decoding, preprocessing, and runtime details remain
// entirely inside the selected provider.
type ProviderAdapter struct {
provider embedding.Provider
info embedding.Info
mu sync.RWMutex
closed bool
}
// AdaptProvider validates and wraps a public provider for internal memory use.
func AdaptProvider(provider embedding.Provider) (*ProviderAdapter, error) {
info := provider.Info()
if err := embedding.ValidateInfo(info); err != nil {
return nil, err
}
return &ProviderAdapter{provider: provider, info: info}, nil
}
func (a *ProviderAdapter) VectorizeDense(text string) ([]float64, error) {
return a.embed(embedding.Input{
Modality: embedding.ModalityText,
Purpose: embedding.PurposeQuery,
Text: text,
})
}
func (a *ProviderAdapter) EmbedImageDense(data []byte, mime string) ([]float64, error) {
return a.embed(embedding.Input{
Modality: embedding.ModalityImage,
Purpose: embedding.PurposeDocument,
Data: data,
MIME: mime,
})
}
func (a *ProviderAdapter) embed(input embedding.Input) ([]float64, error) {
a.mu.RLock()
closed := a.closed
a.mu.RUnlock()
if closed {
return nil, context.Canceled
}
vec, err := a.provider.Embed(context.Background(), input)
if err != nil {
return nil, err
}
if err := embedding.ValidateVector(vec, a.info.Dimension); err != nil {
return nil, err
}
return vec, nil
}
func (a *ProviderAdapter) Fingerprint() string { return a.info.Fingerprint }
func (a *ProviderAdapter) Dim() int { return a.info.Dimension }
func (a *ProviderAdapter) Loaded() bool {
a.mu.RLock()
defer a.mu.RUnlock()
return !a.closed
}
func (a *ProviderAdapter) Close() {
a.mu.Lock()
if a.closed {
a.mu.Unlock()
return
}
a.closed = true
a.mu.Unlock()
a.provider.Close()
}

View File

@ -0,0 +1,115 @@
package vector
import (
"context"
"errors"
"testing"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/pkg/embedding"
)
// recordingProvider 记录核心传给 provider 的原始请求,用来断言
// 「核心不解释内容、只搬字节」这一契约。
type recordingProvider struct {
got []embedding.Input
dim int
closed bool
}
func (p *recordingProvider) Embed(_ context.Context, in embedding.Input) ([]float64, error) {
p.got = append(p.got, in)
return make([]float64, p.dim), nil
}
func (p *recordingProvider) Info() embedding.Info {
return embedding.Info{Dimension: p.dim, Fingerprint: "recording:1"}
}
func (p *recordingProvider) Close() { p.closed = true }
func TestProviderAdapterPassesOpaqueDataUnchanged(t *testing.T) {
inner := &recordingProvider{dim: 3}
adapted, err := AdaptProvider(inner)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer adapted.Close()
// 核心把媒体当作不透明字节搬运:既不解码也不改字节。
raw := []byte{0x89, 'P', 'N', 'G', 0x00, 0xff}
if _, err := adapted.EmbedImageDense(raw, "image/png"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
got := inner.got[0]
if string(got.Data) != string(raw) {
t.Fatalf("provider 收到的字节被改动: %v", got.Data)
}
if got.Modality != embedding.ModalityImage || got.MIME != "image/png" {
t.Fatalf("模态/MIME 未原样传递: %+v", got)
}
if got.Purpose != embedding.PurposeDocument {
t.Fatalf("用途应为 document: %q", got.Purpose)
}
if _, err := adapted.VectorizeDense("hello"); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if inner.got[1].Modality != embedding.ModalityText || inner.got[1].Text != "hello" {
t.Fatalf("文本请求不正确: %+v", inner.got[1])
}
}
func TestProviderAdapterRejectsWrongDimensionFromProvider(t *testing.T) {
// provider 声明 3 维却返回 2 维:必须在进入存储前被拦下,
// 否则一个维度错的向量会污染整个余弦检索。
bad := &badDimProvider{}
adapted, err := AdaptProvider(bad)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
defer adapted.Close()
if _, err := adapted.VectorizeDense("x"); err == nil {
t.Fatal("维度不符时应返回错误")
}
}
type badDimProvider struct{}
func (badDimProvider) Embed(context.Context, embedding.Input) ([]float64, error) {
return []float64{1, 2}, nil
}
func (badDimProvider) Info() embedding.Info {
return embedding.Info{Dimension: 3, Fingerprint: "bad:1"}
}
func (badDimProvider) Close() {}
func TestProviderAdapterCloseIsIdempotentAndStopsUse(t *testing.T) {
inner := &recordingProvider{dim: 2}
adapted, err := AdaptProvider(inner)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
adapted.Close()
adapted.Close() // 重复关闭不应 panic 或二次 Close provider
if !inner.closed {
t.Fatal("Close 未传递到 provider")
}
if _, err := adapted.VectorizeDense("x"); err == nil {
t.Fatal("关闭后应拒绝调用")
}
if adapted.Loaded() {
t.Fatal("关闭后 Loaded() 应为 false")
}
}
func TestModalityUnsupportedSentinelIsShared(t *testing.T) {
// 内核侧的哨兵与公共契约的哨兵必须是同一个provider 返回公共哨兵时,
// 内核仍能用自己原有的名字识别。
if !errors.Is(ErrModalityUnsupported, embedding.ErrUnsupportedModality) {
t.Fatal("vector.ErrModalityUnsupported 与 embedding.ErrUnsupportedModality 未打通")
}
wrapped := errors.Join(embedding.ErrUnsupportedModality, errors.New("audio/wav"))
if !errors.Is(wrapped, ErrModalityUnsupported) {
t.Fatal("包装后的错误无法用内核哨兵识别")
}
}

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@ -1,17 +1,73 @@
package vector
import (
"fmt"
"math"
"sort"
"strings"
"sync"
"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/pkg/embedding"
)
// Vectorizer 接口:将文本转为向量
//
// 多模态嵌入新增可选的 EmbedImage支持视觉嵌入的实现者覆写此方法
// 不支持的TF-IDF 等)在默认实现里返回 ErrNotSupported。
type Vectorizer interface {
Vectorize(text string) Vector
EmbedImage(img []byte, mime string) (Vector, error)
}
// MultimodalEmbedder 是稠密多模态编码器的接口。
//
// 与 Vectorizer稀疏词向量供 TF-IDF/倒排检索)刻意区分:多模态模型产出的
// 是共享稠密空间,直接用于 media.Store 的稠密余弦检索,
// **不得**塞进文档/知识层的稀疏 vector.Store会破坏倒排剪枝与 TF-IDF 语义)。
//
// 实现不限:可以是内嵌 ONNX也可以是外部 HTTP 向量服务——
// 内核只依赖本接口,两条路径共享同一套检索/存储基础设施。Fingerprint 是模型
// 空间标识(如模型文件指纹),作为 vec_model 持久化用于切换后重算。
type MultimodalEmbedder interface {
VectorizeDense(text string) ([]float64, error)
EmbedImageDense(img []byte, mime string) ([]float64, error)
Fingerprint() string
Dim() int
Loaded() bool
Close()
}
// MultimodalModality 是统一向量空间支持的输入模态。
// 现内核只消费 text/image外部 API 路径可能扩展 audio/video
// 通过类型断言在接口外按需扩展,不破坏现有契约。
type MultimodalModality string
const (
ModalityText MultimodalModality = "text"
ModalityImage MultimodalModality = "image"
ModalityAudio MultimodalModality = "audio"
ModalityVideo MultimodalModality = "video"
)
// ErrNotSupported 表示 Vectorizer 不支持该原生模态;调用方不得以描述文本冒充其向量。
var ErrNotSupported = fmt.Errorf("vectorizer does not support image embedding")
// ErrModalityUnsupported 表示该模态不在本统一向量空间的原生覆盖范围内。
//
// 它与普通错误语义不同:调用方应把它当作「这条媒体本空间永远不会有向量」
// 而不是「这次失败了、下次重试」。绝不能拿另一个模型的向量顶替——那会把
// 两套坐标系混进同一空间,检索出来的相似度没有任何意义。
//
// 它是公共 provider 契约里那个哨兵值的别名,两者 errors.Is 互通:
// provider 在自己的包内返回 embedding.ErrUnsupportedModality 即可,
// 内核侧的判断无需改变。
var ErrModalityUnsupported = embedding.ErrUnsupportedModality
// 注:曾经这里还有一个可选的 VideoEmbedder 接口(用类型断言探测视频能力)。
// 已删除:那让核心为每一个新模态长出一套模型专属方法,正是“核心适配模型”的
// 坏味道。模态能力现在是数据embedding.Info.Modalities输入是不透明的
// Data+MIME见 pkg/embedding
// Vector 是带权特征映射feature → weight
type Vector map[string]float64
@ -61,6 +117,26 @@ func (s *Store) Remove(id string) {
}
func (s *Store) Search(query Vector, topK int) []DocVector {
hits := s.SearchScored(query, topK)
if len(hits) == 0 {
return nil
}
out := make([]DocVector, len(hits))
for i, h := range hits {
out[i] = h.Doc
}
return out
}
// DocVectorHit 是一篇文档的相似度候选及其原始 cosine 分数。
// 跨模态融合需要分数做归一化;纯排序的 Search 不暴露它。
type DocVectorHit struct {
Doc DocVector
Score float64
}
// SearchScored 与 Search 同语义,但返回带原始 cosine 分数的候选。
func (s *Store) SearchScored(query Vector, topK int) []DocVectorHit {
s.mu.RLock()
defer s.mu.RUnlock()
@ -100,9 +176,9 @@ func (s *Store) Search(query Vector, topK int) []DocVector {
results = results[:topK]
}
out := make([]DocVector, len(results))
out := make([]DocVectorHit, len(results))
for i, r := range results {
out[i] = r.doc
out[i] = DocVectorHit{Doc: r.doc, Score: r.score}
}
return out
}
@ -246,9 +322,24 @@ func CosineSimilarity(a, b Vector) float64 {
return dot / (math.Sqrt(normA) * math.Sqrt(normB))
}
// DenseCosine 计算两个 []float64 稠密向量的余弦相似度。
// 与 CosineSimilarity稀疏 map数学等价但面向稠密多模态向量。
func DenseCosine(a, b []float64) float64 {
var dot, na, nb float64
for i := range a {
dot += a[i] * b[i]
na += a[i] * a[i]
nb += b[i] * b[i]
}
if na == 0 || nb == 0 {
return 0
}
return dot / math.Sqrt(na*nb)
}
// InvertedIndex 倒排索引,加速向量搜索
type InvertedIndex struct {
mu sync.RWMutex
mu sync.RWMutex
postings map[string]map[string]float64 // feature → {docID: weight}
}

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@ -15,10 +15,16 @@ var (
// doc.insertWithMedia、io.injectMedia / injectMediaSync /
// injectInterruptMedia并把 text/image/audio 三条输入路径归一成
// 一条 processInput 主干。
// 1.2.0:模型中立的多模态 provider SPIpkg/embedding——内核不再适配任何
// 具体模型Qwen 实现移到 providers/qwen3vl插件运行协议升到 2
// 统一共享内存区fd3 布局改变,不支持滚动升级);并实现 SDK 1.2.0
// 新增的注入行为标志位InjectOptionsno_memory / context_policy
// 与 ChannelDef.ContextPolicy使输入/排队注入/中断注入/同步注入都能
// 声明「是否记入记忆」与「是否据此裁剪上下文」(默认都是否)。
//
// 发布分支上此值是**本条发布线当前的版本号**main 上则是下一个未发布中版本
//(见 docs/git-branching.md §2.1 与 §四)。
Version = "1.1.1"
// ❗main 上此值始终是**下一个未发布中版本**,不随 patch 发布变动
//(见 docs/git-branching.md §2.1;已发布的版本号看对应的 release/vX.Y.x 与 tag
Version = "1.2.0"
// Commit 是构建时的 Git commit hash。
Commit = "unknown"
@ -32,9 +38,11 @@ var (
// SDKCompatibleVersion 是此内核可兼容的最高 SDK 版本semver
//
// 1.1.0:本内核实现了 SDK 1.1.0 的全部新增方法。
// SDK 1.0.0 编的存量插件照旧可用——新增方法由**插件调用、内核实现**
// 不调就不受影响,无需重编。
SDKCompatibleVersion = "1.1.0"
// 1.2.0:本内核实现了 SDK 1.2.0 的全部新增方法IOInjector 的六个 *Opts
// 注入变体、InjectOptions、ChannelDef.ContextPolicy因此声明为
// 1.2.0。用 SDK 1.0.0/1.1.0 编的存量插件照旧可用——新增方法由
// **插件调用、内核实现**,不调就不受影响,无需重编。
SDKCompatibleVersion = "1.2.0"
)
// FullVersion 返回完整的版本字符串。

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@ -49,9 +49,20 @@ func NewONNXParser(cfg ONNXConfig) (*ONNXParser, error) {
}
}
ort.SetSharedLibraryPath(libPath())
if err := ort.InitializeEnvironment(); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("init onnx env: %w", err)
// ORT 环境是**进程级单例**,同一进程里可能有多个消费者(多模态向量
// provider、本依存解析器。onnxruntime_go 的行为是:第二次
// InitializeEnvironment 报「already been initialized」
// DestroyEnvironment 会把别人正在用的环境一起拆掉——先初始化的 provider
// 会因此拿到失效的会话。所以这里只在未初始化时初始化,并且**永不销毁**
// (与 providers/chineseclip、providers/qwen3vl 的约定一致):环境随进程存活。
//
// 这个缺陷是在「发行版默认带 onnxruntime 标签」后才暴露的:不带标签时
// 两个消费者不会同时存在,重复初始化与误销毁都无法发生。
if !ort.IsInitialized() {
ort.SetSharedLibraryPath(libPath())
if err := ort.InitializeEnvironment(); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("init onnx env: %w", err)
}
}
inputNames := []string{"input_ids"}
@ -59,7 +70,7 @@ func NewONNXParser(cfg ONNXConfig) (*ONNXParser, error) {
session, err := ort.NewDynamicAdvancedSession(modelPath, inputNames, outputNames, nil)
if err != nil {
ort.DestroyEnvironment()
// 不在这里 DestroyEnvironment:环境是进程级的,可能正被多模态 provider 使用。
return nil, fmt.Errorf("create session: %w", err)
}
@ -73,7 +84,7 @@ func NewONNXParser(cfg ONNXConfig) (*ONNXParser, error) {
func (p *ONNXParser) Close() error {
p.close.Do(func() {
p.rt.Destroy()
ort.DestroyEnvironment()
// 不销毁进程级 ORT 环境:多模态 provider 可能仍在使用(见 NewONNXParser
})
return nil
}

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@ -34,6 +34,9 @@ func TestEventRing_BasicWriteAndConsume(t *testing.T) {
},
)
go consumer.Run()
// LIFO先 Stop打断阻塞的 Read再 Wait等 Run 退出),
// 两者都必须在 host.Closemunmap 整个区域)之前完成。
defer consumer.Wait()
defer consumer.Stop()
// 订阅 agent_output 事件
@ -85,11 +88,18 @@ func TestEventRing_OverflowStillDelivers(t *testing.T) {
host.EvtfdReadFile(),
0,
func(evt *pubsdk.Event) error {
received <- evt
// 非阻塞投递:本用例写入了 8292 条事件,若这里阻塞在
// channel 上drainEvents 会卡在 handler 里Stop 就无法
// 让 Run 退出。
select {
case received <- evt:
default:
}
return nil
},
)
go consumer.Run()
defer consumer.Wait()
defer consumer.Stop()
select {
@ -125,6 +135,7 @@ func TestEventRing_TypeMaskFiltering(t *testing.T) {
},
)
go consumer.Run()
defer consumer.Wait()
defer consumer.Stop()
unsub := er.Subscribe(pubsdk.EventToolCall)

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@ -0,0 +1,538 @@
package proc
// Exchange Arena**内核独占管理**的跨进程共享内存块分配器§13.2 重设计)。
//
// ── 所有权模型(架构约束)────────────────────────────────────────────
//
// 共享内存由内核全权管理。插件需要使用共享内存时,通过 syscall 风格的
// RPC 向内核申请,内核返回偏移与大小;使用完毕后插件再通知内核回收。
//
// 因此分配器只存在于**内核进程内**,用一把普通 sync.Mutex 保护即可:
// 不需要任何跨进程原子操作,也不存在"共享游标被两个进程各自更新"这一
// 类竞态——这正是前几版bump 游标 / CAS 位图跨进程分配)失败的根本原因。
//
// 共享内存是**内部实现**,不对插件开发者暴露:插件的公开 API 仍是
// 普通字符串/Map见 SDK 的 IOInjector / ToolHandler。模板运行时在
// 传输层完成全部搬运,开发者无感。
//
// ── 为什么是变长块而不是定长槽 ──────────────────────────────────────
//
// 定长槽唯一的理由是"跨进程无法安全地做变长分配"。分配器收回内核后这个
// 约束消失于是可以采用真正的变长块分配first-fit + 邻块合并):
//
// - 内核可以按需**标定**每块大小funccall 帧模型)而不是一律给固定槽
// - 大 payload文件内容、长工具输出不再受 16KB 槽容量限制
// - 块用尽时插件才请求扩容,而不是事先把池铺满
//
// ── 布局 ──────────────────────────────────────────────────────────
//
// ┌──────────────────────────────────────────────┐
// │ Arena Header 64B │
// │ magic / version / capacity / blockBase │
// ├──────────────────────────────────────────────┤
// │ Block 0: [size | state | owner | prevSize] │
// │ [data ...] │
// │ Block 1: ... │
// │ Block N-1: ...(最后一块的 size 到 arena 末尾)│
// └──────────────────────────────────────────────┘
//
// 块头 16Bsize 含头并按 8 字节对齐,因此所有数据起点都是 8 字节对齐的。
// prevSize 让 Free 能 O(1) 找到前驱做向后合并(经典分离/合并做法)。
//
// ── 安全边界 ──────────────────────────────────────────────────────
//
// 插件归还/读取时提交的是 SharedRefoffset 由插件转述)。内核必须把它
// 当成不可信输入Free 会重新走一遍块链确认 offset 确实是一个已分配块的
// 数据起点、owner 匹配,才改动分配器状态;否则伪造的 offset 会直接破坏
// 块链。Read 同理。
//
// ── 惰性物理内存 ──────────────────────────────────────────────────
//
// arena 很大MB 级)但底层是 memfd**未触碰的页不占物理内存**。所以
// 把容量开大不会带来常驻内存开销,只是虚拟地址空间。
import (
"fmt"
"sync"
)
const (
arenaMagic uint32 = 0x41524E41 // "ARNA"
arenaVersion uint32 = 2 // v2定长槽 → 变长块
arenaHeaderSize = 64
// Arena Header 字段偏移(相对 arena 起始)。
arOffMagic = 0
arOffVersion = 4
arOffCapacity = 8 // arena 可用字节数
arOffBlockBase = 12 // 首个块相对 arena 起始的偏移
arOffBlockUsed = 16 // 已分配的数据字节数(诊断)
arOffReserved = 20
// 块头 16Bsize 含头,按 8 字节对齐。
blockHeaderSize = 16
blockOffSize = 0 // uint32 总大小(含头)
blockOffState = 4 // uint32 0=free 1=used
blockOffOwner = 8 // uint32 所有者
blockOffPrevSize = 12 // uint32 前一块总大小0=无前块)
blockFree uint32 = 0
blockUsed uint32 = 1
// minBlockSize 是拆分后允许的最小块(含头)。低于它就不再拆,
// 避免产生一堆无法再利用的碎片。
minBlockSize = 32
// SharedRef.Flags 语义位。
sharedRefFlagJSON = 1 << 0 // 载荷是 JSON工具参数/结果)
sharedRefFlagExpand = 1 << 1 // 引用指向插件申请的扩容块(内核需单独归还)
// OwnerHost 标记由内核分配的块。插件用 Host.NextOwnerID 分配的值。
OwnerHost uint32 = 0
)
// arenaDefaultCapacity 是统一区域里预留给 arena 的字节数。
//
// 取 4MBmemfd 惰性分配,未触碰的页不占物理内存,所以开大无成本;
// 但它让单个工具调用可以承载 MB 级 payload不必再退回内联 RPC。
const arenaDefaultCapacity = 4 * 1024 * 1024
// arenaPublishSize 是统一区域里预留给 arena 的字节数。
var arenaPublishSize = uint32(arenaDefaultCapacity)
// arenaRegion 是块分配器视图。
//
// region 始终是**完整**统一区域 mmapSharedRef.Offset 是相对区域起始的
// 绝对偏移,因此读写都直接落在 region 上。
//
// mu 只在**内核进程内**使用——分配器完全由内核持有(见文件头所有权模型)。
type arenaRegion struct {
mu sync.Mutex
region []byte
base uint32 // arena 在 region 内的起始偏移
cap uint32 // arena 可用字节数
}
// arenaMinSize 返回块分配器能工作的最小字节数。
func arenaMinSize() uint32 {
return arenaHeaderSize + blockHeaderSize + minBlockSize
}
// align8 把 n 向上取整到 8 的倍数(块大小与数据起点都必须 8 字节对齐)。
func align8(n uint32) uint32 { return (n + 7) &^ 7 }
// initArena 在统一区域的 arena 段上初始化块分配器。
func initArena(region []byte, base, size uint32) (*arenaRegion, error) {
if size < arenaMinSize() {
return nil, fmt.Errorf("arena: 段太小(%d 字节,至少需要 %d", size, arenaMinSize())
}
if uint64(base)+uint64(size) > uint64(len(region)) {
return nil, fmt.Errorf("arena: 越出映射base=%d size=%d total=%d", base, size, len(region))
}
a := &arenaRegion{region: region, base: base, cap: size}
blockBase := align8(arenaHeaderSize)
if blockBase+blockHeaderSize+minBlockSize > size {
return nil, fmt.Errorf("arena: 头部过大blockBase=%d size=%d", blockBase, size)
}
ap := region[base : base+size]
putU32(ap[arOffMagic:], arenaMagic)
putU32(ap[arOffVersion:], arenaVersion)
putU32(ap[arOffCapacity:], size)
putU32(ap[arOffBlockBase:], blockBase)
putU32(ap[arOffBlockUsed:], 0)
// 初始状态:一整块 free 覆盖剩余空间。
first := blockBase
putU32(ap[first+blockOffSize:], size-first)
putU32(ap[first+blockOffState:], blockFree)
putU32(ap[first+blockOffOwner:], OwnerHost)
putU32(ap[first+blockOffPrevSize:], 0)
return a, nil
}
// attachArena 从已初始化的区域解析分配器(诊断用)。
func attachArena(region []byte, base, size uint32) (*arenaRegion, error) {
if size < arenaHeaderSize {
return nil, fmt.Errorf("arena: 段太小(%d", size)
}
if uint64(base)+uint64(arenaHeaderSize) > uint64(len(region)) {
return nil, fmt.Errorf("arena: 头部越界base=%d total=%d", base, len(region))
}
ap := region[base : base+size]
if got := getU32(ap[arOffMagic:]); got != arenaMagic {
return nil, fmt.Errorf("arena: 魔数不匹配0x%x", got)
}
if got := getU32(ap[arOffVersion:]); got != arenaVersion {
return nil, fmt.Errorf("arena: 版本不匹配(%d期望 %d", got, arenaVersion)
}
capacity := getU32(ap[arOffCapacity:])
blockBase := getU32(ap[arOffBlockBase:])
if capacity != size {
return nil, fmt.Errorf("arena: capacity 不匹配header=%d mapped=%d", capacity, size)
}
if blockBase+blockHeaderSize > size {
return nil, fmt.Errorf("arena: blockBase 越界(%dsize=%d", blockBase, size)
}
return &arenaRegion{region: region, base: base, cap: size}, nil
}
// MaxPayload 返回单次分配可承载的最大 payload 字节数(上界)。
func (a *arenaRegion) MaxPayload() int {
return int(a.cap) - arenaHeaderSize - blockHeaderSize
}
// Capacity 返回 arena 总字节数。
func (a *arenaRegion) Capacity() uint32 { return a.cap }
// ---- 块头访问(相对 region 的绝对偏移)----
func (a *arenaRegion) blockBase() uint32 {
return a.base + getU32(a.region[a.base+arOffBlockBase:])
}
func (a *arenaRegion) blockEnd() uint32 { return a.base + a.cap }
func (a *arenaRegion) blockSize(off uint32) uint32 {
return getU32(a.region[off+blockOffSize:])
}
func (a *arenaRegion) setBlockSize(off, v uint32) {
putU32(a.region[off+blockOffSize:], v)
}
func (a *arenaRegion) blockState(off uint32) uint32 {
return getU32(a.region[off+blockOffState:])
}
func (a *arenaRegion) setBlockState(off, v uint32) {
putU32(a.region[off+blockOffState:], v)
}
func (a *arenaRegion) blockOwner(off uint32) uint32 {
return getU32(a.region[off+blockOffOwner:])
}
func (a *arenaRegion) setBlockOwner(off, v uint32) {
putU32(a.region[off+blockOffOwner:], v)
}
func (a *arenaRegion) blockPrevSize(off uint32) uint32 {
return getU32(a.region[off+blockOffPrevSize:])
}
func (a *arenaRegion) setBlockPrevSize(off, v uint32) {
putU32(a.region[off+blockOffPrevSize:], v)
}
// blockDataOff 返回块数据区起点SharedRef.Offset 即此值)。
func (a *arenaRegion) blockDataOff(off uint32) uint32 { return off + blockHeaderSize }
// nextBlock 返回下一块偏移;到末尾返回 blockEnd()。
func (a *arenaRegion) nextBlock(off uint32) uint32 {
sz := a.blockSize(off)
if sz < blockHeaderSize {
return a.blockEnd() // 块链损坏:交给 walk 的步数上限兜底
}
next := off + sz
if next > a.blockEnd() {
return a.blockEnd()
}
return next
}
// DataOffsetOf 返回块偏移对应的数据起点(诊断/测试用)。
func (a *arenaRegion) DataOffsetOf(off uint32) uint32 { return a.blockDataOff(off) }
// Alloc 分配一块至少 n 字节的块owner 写入块头。
//
// first-fit从首个块开始找第一个容量足够的空闲块。分配器由内核独占
// 因此这里的线性扫描不需要任何跨进程同步。
func (a *arenaRegion) Alloc(owner uint32, n int, gen uint64) (SharedRef, error) {
if n < 0 {
return SharedRef{}, fmt.Errorf("arena: 非法长度 %d", n)
}
need := align8(uint32(n) + blockHeaderSize)
if need > a.cap-blockHeaderSize {
return SharedRef{}, fmt.Errorf("arena: 请求 %d 字节超出 arena 容量 %d", n, a.MaxPayload())
}
a.mu.Lock()
defer a.mu.Unlock()
for off := a.blockBase(); off < a.blockEnd(); {
sz := a.blockSize(off)
if sz < blockHeaderSize {
return SharedRef{}, fmt.Errorf("arena: 块链损坏off=%d size=%d", off, sz)
}
if a.blockState(off) == blockFree && sz >= need {
a.carveLocked(off, need)
a.setBlockState(off, blockUsed)
a.setBlockOwner(off, owner)
a.accountUsed(int32(align8(uint32(n))))
return a.refOf(off, n, gen), nil
}
off = a.nextBlock(off)
}
return SharedRef{}, fmt.Errorf("arena: 空间不足(请求 %d 字节,容量 %d", n, a.MaxPayload())
}
// carveLocked 把 off 处的空闲块劈成「已用 need + 剩余空闲」,并把剩余块
// 的头与后继块的 prevSize 维护好。
func (a *arenaRegion) carveLocked(off, need uint32) {
sz := a.blockSize(off)
if sz-need < minBlockSize {
return // 剩余太小,整块给出去,不拆
}
rest := off + need
restSize := sz - need
a.setBlockSize(rest, restSize)
a.setBlockState(rest, blockFree)
a.setBlockOwner(rest, OwnerHost)
a.setBlockPrevSize(rest, need)
a.setBlockSize(off, need)
// rest 的后继块现在以 rest 为前驱
if nxt := rest + restSize; nxt < a.blockEnd() {
a.setBlockPrevSize(nxt, restSize)
}
}
// refOf 由块偏移构造引用。
func (a *arenaRegion) refOf(off uint32, n int, gen uint64) SharedRef {
return SharedRef{
Offset: a.blockDataOff(off),
Length: uint32(n),
Generation: uint32(gen),
}
}
// Put 分配并写入 payload。
func (a *arenaRegion) Put(owner uint32, payload []byte, gen uint64) (SharedRef, error) {
ref, err := a.Alloc(owner, len(payload), gen)
if err != nil {
return SharedRef{}, err
}
copy(a.region[ref.Offset:ref.Offset+ref.Length], payload)
return ref, nil
}
// findBlockByData 在块链上找到数据起点等于 dataOff 的块。
//
// 这是对**插件提交的不可信 offset** 的校验入口:只有真的走完块链确认
// 该 offset 是一个块的数据起点,才允许后续改动分配器状态。
func (a *arenaRegion) findBlockByData(dataOff uint32) (uint32, bool) {
steps := 0
limit := int(a.cap/minBlockSize) + 4
for off := a.blockBase(); off < a.blockEnd(); {
if steps++; steps > limit {
return 0, false // 链损坏,防死循环
}
sz := a.blockSize(off)
if sz < blockHeaderSize || off+sz > a.blockEnd() {
return 0, false
}
if a.blockDataOff(off) == dataOff {
return off, true
}
off += sz
}
return 0, false
}
// findBlockContaining 找到数据区包含 off 的块。
//
// 与 findBlockByData 的区别:后者要求 off 恰好是块数据起点(用于 Free
// 前者允许 off 落在块数据区的任意位置(用于 Read调用帧内的结果区就
// 位于帧块中间,而不是块起点)。
func (a *arenaRegion) findBlockContaining(off uint32) (uint32, bool) {
steps := 0
limit := int(a.cap/minBlockSize) + 4
for bo := a.blockBase(); bo < a.blockEnd(); {
if steps++; steps > limit {
return 0, false
}
sz := a.blockSize(bo)
if sz < blockHeaderSize || bo+sz > a.blockEnd() {
return 0, false
}
if off >= a.blockDataOff(bo) && off < bo+sz {
return bo, true
}
bo += sz
}
return 0, false
}
// Read 按 SharedRef 读取数据。
//
// 校验generation 与当前区域一致、offset 落在某个**已分配**块的数据区内、
// 引用不跨越块边界。任一不满足都返回 error而不是 nil——早期版本返回
// nil 让调用方分不清“空数据”和“非法引用”)。
//
// 允许 offset 不必是块起点:调用帧的结果区就在帧块内部。
func (a *arenaRegion) Read(ref SharedRef, gen uint64) ([]byte, error) {
if ref.IsZero() {
return nil, nil
}
if ref.Generation != uint32(gen) {
return nil, fmt.Errorf("arena: 引用 generation 过期ref=%d now=%d", ref.Generation, gen)
}
if uint64(ref.Offset)+uint64(ref.Length) > uint64(len(a.region)) {
return nil, fmt.Errorf("arena: 引用越界offset=%d len=%d total=%d",
ref.Offset, ref.Length, len(a.region))
}
a.mu.Lock()
defer a.mu.Unlock()
bo, ok := a.findBlockContaining(ref.Offset)
if !ok {
return nil, fmt.Errorf("arena: 非法引用offset=%d 不在任何块的数据区)", ref.Offset)
}
if a.blockState(bo) != blockUsed {
return nil, fmt.Errorf("arena: 块offset=%d已释放引用失效", ref.Offset)
}
if uint64(ref.Offset)+uint64(ref.Length) > uint64(bo+a.blockSize(bo)) {
return nil, fmt.Errorf("arena: 引用跨越块边界offset=%d len=%d blockEnd=%d",
ref.Offset, ref.Length, bo+a.blockSize(bo))
}
return a.region[ref.Offset : ref.Offset+ref.Length], nil
}
// Free 归还 owner 名下的块,并与相邻空闲块合并。
//
// 会走块链校验 offset 与 owner伪造引用不能改动分配器状态。
func (a *arenaRegion) Free(owner uint32, ref SharedRef) error {
if ref.IsZero() {
return nil
}
a.mu.Lock()
defer a.mu.Unlock()
off, ok := a.findBlockByData(ref.Offset)
if !ok {
return fmt.Errorf("arena: 非法引用offset=%d 不是块数据起点)", ref.Offset)
}
if a.blockState(off) != blockUsed {
return fmt.Errorf("arena: 块offset=%d未分配重复归还", ref.Offset)
}
if got := a.blockOwner(off); got != owner {
return fmt.Errorf("arena: 块offset=%d不属于调用者owner=%d caller=%d", ref.Offset, got, owner)
}
a.setBlockState(off, blockFree)
a.setBlockOwner(off, OwnerHost)
a.accountUsed(-int32(align8(ref.Length)))
a.coalesceLocked(off)
return nil
}
// coalesceLocked 向后、向前合并相邻空闲块,并修正后继块的 prevSize。
func (a *arenaRegion) coalesceLocked(off uint32) {
// 向后合并
for {
nxt := a.nextBlock(off)
if nxt >= a.blockEnd() || a.blockState(nxt) != blockFree {
break
}
a.setBlockSize(off, a.blockSize(off)+a.blockSize(nxt))
}
// 向前合并
if ps := a.blockPrevSize(off); ps > 0 && off > a.blockBase() {
prev := off - ps
if prev >= a.blockBase() && a.blockState(prev) == blockFree {
a.setBlockSize(prev, a.blockSize(prev)+a.blockSize(off))
off = prev
}
}
// 后继块的 prevSize 现在应等于合并后本块的大小
if nxt := a.nextBlock(off); nxt < a.blockEnd() {
a.setBlockPrevSize(nxt, a.blockSize(off))
}
}
// ReclaimOwner 归还 owner 名下所有块,返回回收块数。
//
// 用于插件进程退出:崩溃的插件无法归还自己申请的块,若不管会把 arena
// 慢慢耗尽,最终让所有走共享内存的调用退化成内联 RPC。
func (a *arenaRegion) ReclaimOwner(owner uint32) int {
if owner == OwnerHost {
return 0 // 内核自己的块由正常路径归还,不在此回收
}
a.mu.Lock()
defer a.mu.Unlock()
// 先收集偏移再逐个归还:归还过程中会做合并,边遍历边改块链不可靠。
var targets []uint32
var reclaimedBytes uint32
limit := int(a.cap/minBlockSize) + 4
steps := 0
for off := a.blockBase(); off < a.blockEnd(); {
if steps++; steps > limit {
break
}
sz := a.blockSize(off)
if sz < blockHeaderSize || off+sz > a.blockEnd() {
break
}
if a.blockState(off) == blockUsed && a.blockOwner(off) == owner {
targets = append(targets, off)
}
off += sz
}
for _, off := range targets {
if a.blockState(off) != blockUsed {
continue // 已被前面的合并吸收
}
if a.blockOwner(off) != owner {
continue
}
reclaimedBytes += a.blockSize(off) - blockHeaderSize
a.setBlockState(off, blockFree)
a.setBlockOwner(off, OwnerHost)
a.coalesceLocked(off)
}
if reclaimedBytes > 0 {
a.accountUsed(-int32(align8(reclaimedBytes)))
}
return len(targets)
}
// Stats 返回 (已用数据字节, 总字节)。已用字节按 8 字节对齐记账。
func (a *arenaRegion) Stats() (used, total uint32) {
return getU32(a.region[a.base+arOffBlockUsed:]), a.cap
}
// accountUsed 累加/扣减已用字节(相对量,正数表示分配)。
func (a *arenaRegion) accountUsed(delta int32) {
off := a.base + arOffBlockUsed
cur := int32(getU32(a.region[off:]))
next := cur + delta
if next < 0 {
next = 0
}
putU32(a.region[off:], uint32(next))
}
// BlockCount 返回块链上的块数(诊断/测试用)。
func (a *arenaRegion) BlockCount() int {
a.mu.Lock()
defer a.mu.Unlock()
n, limit := 0, int(a.cap/minBlockSize)+4
for off := a.blockBase(); off < a.blockEnd() && n < limit; n++ {
sz := a.blockSize(off)
if sz < blockHeaderSize {
break
}
off += sz
}
return n
}

View File

@ -0,0 +1,307 @@
package proc
import (
"bytes"
"sync"
"testing"
)
// newTestArena 构造一个独立块分配器(不经 Host保持单测快速。
func newTestArena(t *testing.T, size uint32) *arenaRegion {
t.Helper()
const base = 64 // 8 字节对齐
region := make([]byte, base+size)
a, err := initArena(region, base, size)
if err != nil {
t.Fatalf("initArena: %v", err)
}
return a
}
func TestArena_AllocFreeRoundTrip(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 8*1024)
if used, total := a.Stats(); used != 0 || total != 8*1024 {
t.Fatalf("初始 Stats: got (%d,%d), want (0,%d)", used, total, 8*1024)
}
ref, err := a.Put(OwnerHost, []byte("hello"), 0)
if err != nil {
t.Fatalf("Put: %v", err)
}
if used, _ := a.Stats(); used == 0 {
t.Fatal("Put 后 used 应大于 0")
}
got, err := a.Read(ref, 0)
if err != nil {
t.Fatalf("Read: %v", err)
}
if string(got) != "hello" {
t.Fatalf("Read=%q, want hello", got)
}
if err := a.Free(OwnerHost, ref); err != nil {
t.Fatalf("Free: %v", err)
}
if used, _ := a.Stats(); used != 0 {
t.Fatalf("Free 后 used=%d, want 0", used)
}
// 归还后再读必须失败(块已回收)
if _, err := a.Read(ref, 0); err == nil {
t.Fatal("已释放块的引用应读取失败")
}
}
func TestArena_ConcurrentAllocUnique(t *testing.T) {
const workers = 64
a := newTestArena(t, 256*1024)
refs := make(chan SharedRef, workers)
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < workers; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
ref, err := a.Alloc(OwnerHost, 1024, 0)
if err != nil {
t.Errorf("Alloc: %v", err)
return
}
refs <- ref
}()
}
wg.Wait()
close(refs)
seen := make(map[uint32]bool, workers)
for ref := range refs {
if seen[ref.Offset] {
t.Fatalf("并发分配拿到重复 offset=%d", ref.Offset)
}
seen[ref.Offset] = true
}
if len(seen) != workers {
t.Fatalf("唯一块数=%d, want %d", len(seen), workers)
}
}
func TestArena_ExhaustionReturnsError(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 4*1024)
// 第一次分配吃掉几乎整块
if _, err := a.Alloc(OwnerHost, 3*1024, 0); err != nil {
t.Fatalf("首次 Alloc: %v", err)
}
// 再申请一大块必然失败
if _, err := a.Alloc(OwnerHost, 3*1024, 0); err == nil {
t.Fatal("空间不足时 Alloc 应返回错误")
}
}
func TestArena_RejectsOversizePayload(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 4*1024)
if _, err := a.Alloc(OwnerHost, a.MaxPayload()+1, 0); err == nil {
t.Fatal("超出 arena 容量的请求应被拒绝")
}
}
func TestArena_FreeEnforcesOwnership(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 8*1024)
const ownerA, ownerB = 7, 9
refA, err := a.Alloc(ownerA, 128, 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// 另一个插件不能释放 A 的块
if err := a.Free(ownerB, refA); err == nil {
t.Fatal("跨 owner 归还应被拒绝")
}
if used, _ := a.Stats(); used == 0 {
t.Fatal("拒绝归还后块应仍然占用")
}
// 正确的 owner 可以归还
if err := a.Free(ownerA, refA); err != nil {
t.Fatalf("同 owner 归还: %v", err)
}
}
func TestArena_FreeRejectsForgedOffset(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 8*1024)
ref, err := a.Alloc(OwnerHost, 256, 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// 未对齐到块数据起点的 offset 必须被拒绝——否则会直接破坏块链。
forged := ref
forged.Offset += 8
if err := a.Free(OwnerHost, forged); err == nil {
t.Fatal("伪造 offset 应被拒绝")
}
// 合法引用仍能正常归还(分配器状态未被破坏)
if err := a.Free(OwnerHost, ref); err != nil {
t.Fatalf("合法引用不应受影响: %v", err)
}
if used, _ := a.Stats(); used != 0 {
t.Fatalf("归还后 used=%d, want 0", used)
}
}
func TestArena_ReclaimOwnerReleasesOnlyItsBlocks(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 64*1024)
const ownerA, ownerB = 7, 9
for i := 0; i < 3; i++ {
if _, err := a.Alloc(ownerA, 1024, 0); err != nil {
t.Fatal(err)
}
}
for i := 0; i < 2; i++ {
if _, err := a.Alloc(ownerB, 1024, 0); err != nil {
t.Fatal(err)
}
}
if n := a.ReclaimOwner(ownerA); n != 3 {
t.Fatalf("ReclaimOwner(A)=%d, want 3", n)
}
// B 的两块必须保留:仍能读回
if n := a.ReclaimOwner(ownerB); n != 2 {
t.Fatalf("ReclaimOwner(B)=%d, want 2A 的回收不能误伤 B", n)
}
if used, _ := a.Stats(); used != 0 {
t.Fatalf("全部回收后 used=%d, want 0", used)
}
}
func TestArena_ReclaimHostIsNoop(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 4*1024)
if _, err := a.Alloc(OwnerHost, 128, 0); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if n := a.ReclaimOwner(OwnerHost); n != 0 {
t.Fatalf("内核块不应被 ReclaimOwner 回收,实际回收 %d", n)
}
if used, _ := a.Stats(); used == 0 {
t.Fatal("used 应仍大于 0")
}
}
func TestArena_ReadRejectsInvalidRefs(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 8*1024)
ref, err := a.Put(OwnerHost, []byte("payload"), 0)
if err != nil {
t.Fatal(err)
}
// generation 过期
stale := ref
stale.Generation = 99
if _, err := a.Read(stale, 0); err == nil {
t.Fatal("generation 不匹配应被拒绝")
}
// offset 不是块数据起点
badOffset := ref
badOffset.Offset += 8
if _, err := a.Read(badOffset, 0); err == nil {
t.Fatal("offset 不是块数据起点应被拒绝")
}
// Length 超出块容量
tooLong := ref
tooLong.Length = 1 << 20
if _, err := a.Read(tooLong, 0); err == nil {
t.Fatal("Length 超容量应被拒绝")
}
}
func TestArena_PutReadLargePayload(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 512*1024)
payload := bytes.Repeat([]byte("abcdefgh"), 8192) // 64KB
ref, err := a.Put(OwnerHost, payload, 3)
if err != nil {
t.Fatalf("Put: %v", err)
}
got, err := a.Read(ref, 3)
if err != nil {
t.Fatalf("Read: %v", err)
}
if !bytes.Equal(got, payload) {
t.Fatalf("读回数据不一致len(got)=%d len(want)=%d", len(got), len(payload))
}
// 大 payload 不能被 16KB 定长槽时代的容量假设卡住
if len(got) <= 16*1024 {
t.Fatalf("本用例应验证超过旧 16KB 槽容量的 payload实际 %d", len(got))
}
}
func TestArena_FreeCoalescesAdjacentBlocks(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 64*1024)
refs := make([]SharedRef, 0, 8)
for i := 0; i < 8; i++ {
r, err := a.Alloc(OwnerHost, 4*1024, 0)
if err != nil {
t.Fatalf("第 %d 次 Alloc: %v", i, err)
}
refs = append(refs, r)
}
for _, r := range refs {
if err := a.Free(OwnerHost, r); err != nil {
t.Fatalf("Free: %v", err)
}
}
// 全部归还并合并后,应能再分配一个接近整块的大块。
big, err := a.Alloc(OwnerHost, 48*1024, 0)
if err != nil {
t.Fatalf("合并后应能分配大块: %v", err)
}
if err := a.Free(OwnerHost, big); err != nil {
t.Fatal(err)
}
if n := a.BlockCount(); n != 1 {
t.Fatalf("全部归还并合并后应只剩 1 块,实际 %d", n)
}
}
func TestArena_AttachRejectsCorruptLayout(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 4*1024)
putU32(a.region[a.base+arOffMagic:], 0xDEADBEEF)
if _, err := attachArena(a.region, a.base, a.cap); err == nil {
t.Fatal("魔数错误应被拒绝")
}
putU32(a.region[a.base+arOffMagic:], arenaMagic)
putU32(a.region[a.base+arOffVersion:], 99)
if _, err := attachArena(a.region, a.base, a.cap); err == nil {
t.Fatal("版本不匹配应被拒绝")
}
putU32(a.region[a.base+arOffVersion:], arenaVersion)
putU32(a.region[a.base+arOffCapacity:], 1<<30)
if _, err := attachArena(a.region, a.base, a.cap); err == nil {
t.Fatal("capacity 不匹配应被拒绝")
}
}
func TestArena_InitRejectsTooSmall(t *testing.T) {
const base = 64
region := make([]byte, base+arenaMinSize()-8)
if _, err := initArena(region, base, arenaMinSize()-8); err == nil {
t.Fatal("过小的段应被拒绝")
}
}
func TestArena_DataOffsetsAligned(t *testing.T) {
a := newTestArena(t, 64*1024)
for i, size := range []uint32{1, 7, 8, 9, 100, 4096} {
ref, err := a.Alloc(OwnerHost, int(size), 0)
if err != nil {
t.Fatalf("第 %d 次 Alloc(size=%d): %v", i, size, err)
}
if ref.Offset%8 != 0 {
t.Fatalf("size=%d 的数据起点 %d 未 8 字节对齐", size, ref.Offset)
}
}
}

View File

@ -4,6 +4,7 @@ import (
"os"
"os/exec"
"path/filepath"
"strings"
"testing"
pubsdk "gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk/sdk"
@ -29,6 +30,18 @@ import (
// EvtRingWritePushConcurrent 83 ns/op ← 并发不恶化
// StageInvokeSharedMemory 132 µs/op ← 含 3 次进程间往返
// SegmentWriteAllReadInto 3.7 µs/op ← 占 stage 的 2.8%
//
// Payload 承载方式对比2026-09-10同机§13.3 取消按大小切内联后补测,
// -count=3 取中位):
//
// payload inlineRPC 报文) frame共享内存帧
// 16 B 26.4 µs/op 48.0 µs/op +21.6 µs
// 32 KiB 695.6 µs/op 391.7 µs/op 303.9 µs
//
// 取舍随 payload 大小翻转:小 payload 多付 ~22µs 的帧分配/读写固定开销,
// 大 payload 省掉整份 JSON 编解码与管道字节拷贝,快 44%。因为线上工具结果
// 动辄几十 KB且 22µs 相对 LLM 往返 2-8 秒可忽略,所以统一走帧而不是
// 按大小分叉——分叉还多一条只在小 payload 上才跑的分支要维护。
// buildBenchPlugin 编译 testdata 里的测试插件benchmark 版)。
func buildBenchPlugin(b *testing.B, srcName string) string {
@ -46,11 +59,33 @@ func buildBenchPlugin(b *testing.B, srcName string) string {
return bin
}
// BenchmarkToolInvoke 测量内核 → 插件的工具调用往返
// BenchmarkToolInvoke 对比工具调用 payload 的两种承载方式§13.3「延迟对比」)
//
// 链路Call 写 stdin → 插件读循环 → handler → 写 stdout →
// 内核 readLoop → pending channel 唤醒。对照实验 11 的 19.6µs。
// inline — legacy 内联:参数 JSON 直接放进 RPC 报文
// frame — 生产路径:内核 Alloc 帧payload 全在共享内存RPC 只传偏移描述符
//
// §13.3 取消了按大小切内联的分支,所以 frame 才是线上真实开销inline 仅留给
// 直连 RPC 的测试process/bench 不建 Host拿不到共享内存。两者共用同一条
// RPC 通道,差值就是「把 payload 挪进共享内存」的净成本:小 payload 会因为
// 多几次分配/拷贝而略慢,大 payload 则省掉整份 JSON 编解码与管道字节拷贝。
//
// 两个尺寸都测,是因为这一改动的取舍正好随 payload 大小翻转——只看单点
// 很容易得出相反结论。对照实验 11 的工具调用 RPC p50 = 19.6µs。
func BenchmarkToolInvoke(b *testing.B) {
for _, sz := range []struct {
name string
n int
}{
{"small", 16},
{"large", 32 << 10},
} {
b.Run("inline/"+sz.name, func(b *testing.B) { benchmarkToolInvokeInline(b, sz.n) })
b.Run("frame/"+sz.name, func(b *testing.B) { benchmarkToolInvokeFrame(b, sz.n) })
}
}
// benchmarkToolInvokeInline 是改造前的老路径:参数随 RPC 报文一起过管道。
func benchmarkToolInvokeInline(b *testing.B, payloadSize int) {
bin := buildBenchPlugin(b, "echoplugin.go")
p, err := Spawn("echo", bin, Options{Handler: noopHandler})
@ -59,7 +94,7 @@ func BenchmarkToolInvoke(b *testing.B) {
}
defer p.Kill()
args := map[string]interface{}{"text": "benchmark"}
args := map[string]interface{}{"text": strings.Repeat("a", payloadSize)}
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
@ -72,6 +107,42 @@ func BenchmarkToolInvoke(b *testing.B) {
}
}
// benchmarkToolInvokeFrame 是 §13.3 之后的生产路径:内核 Alloc 帧 → 参数写帧
// 前段 → RPC 只传 {frame, args_len} → 插件从帧读参数、结果写回帧结果区 →
// 内核读回并归还整帧(调用帧模型,见 plan.md §13.3)。
func benchmarkToolInvokeFrame(b *testing.B, payloadSize int) {
bin := buildBenchPlugin(b, "stageplugin.go")
core := newFakeCore()
host, err := NewHost()
if err != nil {
b.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
p := New("demo", bin, b.TempDir(), nil, host, nil)
if err := p.Start(core); err != nil {
b.Fatalf("Start: %v", err)
}
defer p.Close()
core.mu.Lock()
h, ok := core.tools["demo_big"]
core.mu.Unlock()
if !ok {
b.Fatal("插件应注册 demo_big 工具")
}
args := map[string]interface{}{"text": strings.Repeat("a", payloadSize)}
b.ResetTimer()
for i := 0; i < b.N; i++ {
if _, err := h(args); err != nil {
b.Fatalf("第 %d 次调用失败: %v", i, err)
}
}
}
// BenchmarkStageLockArbitration 测量**内核侧锁仲裁本身**的成本。
//
// ⚠️ 不要拿这个数字对照实验 3 的 19.40µs——两者测的不是同一个东西

View File

@ -84,6 +84,9 @@ var methodCapability = map[string]Capability{
MethodInputRegister: CapCore,
MethodStageLock: CapCore,
MethodStageUnlock: CapCore,
// 共享槽池申请/归还:内部传输层能力,等同于核心基础能力。
MethodArenaAlloc: CapCore,
MethodArenaFree: CapCore,
// 自身配置读写与元信息属基础能力
MethodSettingsGet: CapCore,
MethodSettingsSet: CapCore,

View File

@ -19,12 +19,13 @@ func TestCapability_AllMethodsClassified(t *testing.T) {
// 与 protocol.go 的 method 常量对齐。内核→插件的 7 个调用不经 Handle
// 故不需要能力归属。
kernelToPlugin := map[string]bool{
MethodPluginInit: true,
MethodPluginStart: true,
MethodPluginStop: true,
MethodToolInvoke: true,
MethodStageInvoke: true,
MethodOutputInvoke: true,
MethodPluginInit: true,
MethodPluginStart: true,
MethodPluginStop: true,
MethodToolInvoke: true,
MethodCleanerInvoke: true,
MethodStageInvoke: true,
MethodOutputInvoke: true,
}
// 插件→内核的全部 method手工清单与 protocol.go 对照)

View File

@ -0,0 +1,33 @@
package proc
import (
"strings"
"testing"
)
// 非法 context_policy 必须报错,而不是静默当成 none。
//
// 为什么这条值得单独测:把拼写错误降级成「不裁剪」不会有任何报错、日志或
// 行为异常——调用方会一直以为自己声明的裁剪在生效,直到某天上下文被撑爆。
// 这类静默降级是本次改造要消掉的东西,所以要钉住。
func TestValidateContextPolicy(t *testing.T) {
ok := []string{"", "none", "prune"}
for _, policy := range ok {
if err := validateContextPolicy("tool.register", policy); err != nil {
t.Errorf("合法取值 %q 被拒绝: %v", policy, err)
}
}
bad := []string{"prune ", "PRUNE", "True", "None", "always", "裁剪"}
for _, policy := range bad {
err := validateContextPolicy("io.injectText", policy)
if err == nil {
t.Errorf("非法取值 %q 应被拒绝", policy)
continue
}
// 报错要指出位置与实际值,否则排查时不知道是谁传错了。
if !strings.Contains(err.Error(), "io.injectText") || !strings.Contains(err.Error(), policy) {
t.Errorf("错误信息应包含位置与实际值,实际: %v", err)
}
}
}

View File

@ -28,12 +28,17 @@ type coreHandler struct {
// ❗ 必须是"全部插件共享一个 Host"——每插件一段会退化成副本模型。
host *Host
// owner 是本插件在共享槽池里的身份。内核用它校验 arena.free 的归属,
// 并在插件退出时 ReclaimOwner 回收残留槽。
owner uint32
// locks 是 host.locks 的引用,供 stage.lock/unlock 路由。
locks *lockRegistry
// invokeTool/invokeStageFn/invokeOutput 反向调用插件(内核 → 插件)。
// invokeTool/invokeCleaner/invokeStageFn/invokeOutput 反向调用插件(内核 → 插件)。
// 由 Plugin 注入,注册回调时用它们构造 handler。
invokeTool func(name string, args map[string]interface{}) (interface{}, error)
invokeCleaner func(params CleanerInvokeParams) (CleanerInvokeResult, error)
invokeStageFn func(ctx context.Context, stage string, seq uint64) error
invokeOutput func(channel string, args map[string]interface{}) (interface{}, error)
@ -96,6 +101,18 @@ type CoreSDK interface {
InjectInputMediaSync(source, channel, text string, blocks []pubsdk.ContentBlock) string
InjectInterruptMedia(source, channel, text string, blocks []pubsdk.ContentBlock)
// 带标志位的注入:声明这一次注入是否记入记忆、是否据此裁剪上下文。
// 上面的三参数方法是它们的零值糖。
InjectTextOpts(source, channel, text string, opts pubsdk.InjectOptions)
InjectInterruptTextOpts(source, channel, text string, opts pubsdk.InjectOptions)
InjectInputSyncOpts(source, channel, text string, opts pubsdk.InjectOptions) string
InjectInputMediaOpts(source, channel, text string, blocks []pubsdk.ContentBlock, opts pubsdk.InjectOptions)
InjectInputMediaSyncOpts(source, channel, text string, blocks []pubsdk.ContentBlock, opts pubsdk.InjectOptions) string
InjectInterruptMediaOpts(source, channel, text string, blocks []pubsdk.ContentBlock, opts pubsdk.InjectOptions)
// SetToolBlocks 注入媒体块,内核在下一条 tool message 携带§3.8)。
SetToolBlocks(blocks []pubsdk.ContentBlock)
SetAutoRestart(enabled bool)
}
@ -128,51 +145,89 @@ func (h *coreHandler) Handle(method string, params json.RawMessage) (interface{}
return nil, h.sdk.RegisterPluginAPI(p.Name)
case MethodInputRegister:
var p struct {
Name string `json:"name"`
Def pubsdk.ChannelDef `json:"def"`
Name string `json:"name"`
Def pubsdk.ChannelDef `json:"def"`
HasCleaner bool `json:"has_cleaner"`
}
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
// 注意 ChannelDef.Cleaner 是函数无法跨进程传递§3.5 回调型资源)。
// NoMemory 可传Cleaner 若插件需要,须在插件侧对文本预处理后再注入。
return nil, h.sdk.RegisterInputChannel(p.Name, pubsdk.ChannelDef{NoMemory: p.Def.NoMemory})
if p.Name == "" {
return nil, fmt.Errorf("input.register: 缺少 name")
}
cleaner, err := h.cleanerProxy(CleanerScopeInput, p.Name, p.HasCleaner)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("input.register: %w", err)
}
if err := validateContextPolicy("input.register", p.Def.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
// 整体传 p.Def只是把函数型的 Cleaner 换成代理),不要手写字段白名单:
// 白名单会让新增字段静默丢失。
def := p.Def
def.Cleaner = cleaner
return nil, h.sdk.RegisterInputChannel(p.Name, def)
// ---- IO 注入(原 case 5/6/7/47----
//
// 注入标志位no_memory / context_policy由插件在调用点声明默认
// 记入记忆 + 不裁剪。策略值在入口校验:静默降级成 none 会让调用方
// 以为自己声明的裁剪在生效。
case MethodIOInjectText:
var p injectParams
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectText(p.Source, p.Channel, p.Text)
if err := validateContextPolicy("io.injectText", p.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectTextOpts(p.Source, p.Channel, h.resolveText(p), pubSdkInjectOpts(p.NoMemory, p.ContextPolicy, p.CleanerName))
return nil, nil
case MethodIOInjectInterrupt:
var p injectParams
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectInterruptText(p.Source, p.Channel, p.Text)
if err := validateContextPolicy("io.injectInterrupt", p.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectInterruptTextOpts(p.Source, p.Channel, h.resolveText(p), pubSdkInjectOpts(p.NoMemory, p.ContextPolicy, p.CleanerName))
return nil, nil
case MethodIOInjectTextNoMem:
var p injectParams
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectTextNoMemory(p.Source, p.Channel, p.Text)
if err := validateContextPolicy("io.injectTextNoMem", p.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
// 旧 RPC 语义就是「不进记忆」,显式标志位只可能再叠上 context_policy。
h.sdk.InjectTextOpts(p.Source, p.Channel, h.resolveText(p), pubSdkInjectOpts(true, p.ContextPolicy, p.CleanerName))
return nil, nil
case MethodIOInjectSync:
var p injectParams
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
return map[string]interface{}{"reply": h.sdk.InjectInputSync(p.Source, p.Channel, p.Text)}, nil
if err := validateContextPolicy("io.injectInputSync", p.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
reply := h.sdk.InjectInputSyncOpts(p.Source, p.Channel, h.resolveText(p), pubSdkInjectOpts(p.NoMemory, p.ContextPolicy, p.CleanerName))
return map[string]interface{}{"reply": reply}, nil
case MethodIOInjectMedia:
var p injectMediaParams
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectInputMedia(p.Source, p.Channel, p.Text, p.Blocks)
if err := validateContextPolicy("io.injectMedia", p.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
blocks, err := h.resolveBlocks(p)
if err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectInputMediaOpts(p.Source, p.Channel, p.Text, blocks, pubSdkInjectOpts(p.NoMemory, p.ContextPolicy, p.CleanerName))
return nil, nil
case MethodIOInjectMediaSync:
@ -180,7 +235,14 @@ func (h *coreHandler) Handle(method string, params json.RawMessage) (interface{}
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
reply := h.sdk.InjectInputMediaSync(p.Source, p.Channel, p.Text, p.Blocks)
if err := validateContextPolicy("io.injectMediaSync", p.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
blocks, err := h.resolveBlocks(p)
if err != nil {
return nil, err
}
reply := h.sdk.InjectInputMediaSyncOpts(p.Source, p.Channel, p.Text, blocks, pubSdkInjectOpts(p.NoMemory, p.ContextPolicy, p.CleanerName))
return map[string]interface{}{"reply": reply}, nil
case MethodIOInjectInterruptMedia:
@ -188,7 +250,14 @@ func (h *coreHandler) Handle(method string, params json.RawMessage) (interface{}
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectInterruptMedia(p.Source, p.Channel, p.Text, p.Blocks)
if err := validateContextPolicy("io.injectInterruptMedia", p.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
blocks, err := h.resolveBlocks(p)
if err != nil {
return nil, err
}
h.sdk.InjectInterruptMediaOpts(p.Source, p.Channel, p.Text, blocks, pubSdkInjectOpts(p.NoMemory, p.ContextPolicy, p.CleanerName))
return nil, nil
// ---- 生命周期(原 case 8----
@ -311,11 +380,16 @@ func (h *coreHandler) Handle(method string, params json.RawMessage) (interface{}
return nil, errUnavailable("doc memory")
}
var p struct {
Doc *pubsdk.Doc `json:"doc"`
Doc *pubsdk.Doc `json:"doc,omitempty"`
DocRef SharedRef `json:"doc_ref,omitempty"`
}
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
// 文档全文可达几十 KB数 MB优先走共享内存。
if err := h.resolveJSONRef(p.DocRef, &p.Doc); err != nil {
return nil, err
}
if p.Doc == nil {
return nil, fmt.Errorf("doc.insert: 缺少 doc 字段")
}
@ -327,12 +401,21 @@ func (h *coreHandler) Handle(method string, params json.RawMessage) (interface{}
return nil, errUnavailable("doc memory")
}
var p struct {
Doc *pubsdk.Doc `json:"doc"`
Attachments []pubsdk.MediaAttachment `json:"attachments"`
Doc *pubsdk.Doc `json:"doc,omitempty"`
Attachments []pubsdk.MediaAttachment `json:"attachments,omitempty"`
DocRef SharedRef `json:"doc_ref,omitempty"`
AttachRef SharedRef `json:"attachments_ref,omitempty"`
}
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
// 文档正文 + 附件(含媒体二进制/data URL都优先走共享内存。
if err := h.resolveJSONRef(p.DocRef, &p.Doc); err != nil {
return nil, err
}
if err := h.resolveJSONRef(p.AttachRef, &p.Attachments); err != nil {
return nil, err
}
if p.Doc == nil {
return nil, fmt.Errorf("doc.insertWithMedia: 缺少 doc 字段")
}
@ -392,12 +475,18 @@ func (h *coreHandler) Handle(method string, params json.RawMessage) (interface{}
return nil, errUnavailable("knowledge")
}
var p struct {
Name string `json:"name"`
Content string `json:"content"`
Name string `json:"name"`
Content string `json:"content,omitempty"`
ContentRef SharedRef `json:"content_ref,omitempty"`
}
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
// 知识正文可达数十 KB优先走共享内存。内容是 JSON 字符串,
// 所以从 ref 读出后需再解一层。
if err := h.resolveJSONRef(p.ContentRef, &p.Content); err != nil {
return nil, err
}
return nil, kn.Add(p.Name, p.Content)
case MethodKnowledgeList:
@ -540,30 +629,141 @@ func (h *coreHandler) Handle(method string, params json.RawMessage) (interface{}
// 当前设计:子进程 Stop 时由内核统一清理其订阅。
return nil, nil
// ---- 多模态注入C ABI 侧空实现----
// ---- 共享槽池(内部传输层,见 protocol.go 注释----
case MethodArenaAlloc:
var p ArenaAllocParams
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
ref, err := h.arenaAlloc(p.Size)
if err != nil {
return nil, err
}
return ArenaAllocResult{Ref: ref}, nil
case MethodArenaFree:
var p ArenaFreeParams
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
return nil, h.arenaFree(p.Ref)
// ---- 多模态注入 ----
//
// 之前这里是桩:返回“待共享段二进制通道落地”。后果是**子进程插件调
// SetToolBlocks 必然失败**(模板只 log 一行),只有内置插件能用。
// 现在媒体块经共享内存传递,该能力对两种插件形态等价。
case MethodIOSetToolBlocks:
// Part 4 扩展:二进制落 arena、Slice 描述符回传§3.8)。
return nil, fmt.Errorf("%s: 多模态注入待共享段二进制通道落地", method)
var p injectMediaParams
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
}
blocks, err := h.resolveBlocks(p)
if err != nil {
return nil, err
}
if len(blocks) == 0 {
return nil, fmt.Errorf("%s: blocks 为空", method)
}
h.sdk.SetToolBlocks(blocks)
return nil, nil
}
return nil, fmt.Errorf("未知 method: %s", method)
}
type injectParams struct {
Source string `json:"source"`
Channel string `json:"channel"`
Text string `json:"text"`
// resolveText 从 injectParams 中提取 text优先使用 TextRef共享槽
// 否则使用内联 Text。兼容新旧两种协议。
//
// 子进程分配自己的槽并在收到应答后释放,因此这里读到的一定是 busy 槽。
func (h *coreHandler) resolveText(p injectParams) string {
if !p.TextRef.IsZero() {
data, err := h.host.Arena().Read(p.TextRef, h.host.Generation())
if err != nil {
return ""
}
return string(data)
}
return p.Text
}
// injectMediaParams 是带媒体注入的参数。
type injectParams struct {
Source string `json:"source"`
Channel string `json:"channel"`
Text string `json:"text,omitempty"`
TextRef SharedRef `json:"text_ref,omitempty"`
NoMemory bool `json:"no_memory,omitempty"`
ContextPolicy string `json:"context_policy,omitempty"`
CleanerName string `json:"cleaner_name,omitempty"`
}
// injectMediaParams 是带媒体注入/工具块注入的参数。
//
// blocks 走 JSON而非共享段二进制通道data URL 已是 base64 文本,
// 再套一层二进制传输不会更小, JSON 让这条路径与其他 method 一致。
// blocks 优先经共享内存传递BlocksRef。旧的注释说“data URL 已是 base64
// 文本、再套一层二进制不会更小,所以走 JSON”——那只算了体积,漏了两件更重要
// 的事:① 内联时整份 base64 要在 RPC 报文里再编码/再拷贝一遍(一张本地生图
// 可达数 MB② 内容本体不在共享段里,插件回调就无法就地改写,只能各自
// 持一份拷贝。共享内存的意义是后者。
//
// 没有 BlocksRef 时(直连 RPC 测试、arena 不可用)回退内联 Blocks。
type injectMediaParams struct {
Source string `json:"source"`
Channel string `json:"channel"`
Text string `json:"text"`
Blocks []pubsdk.ContentBlock `json:"blocks"`
Source string `json:"source"`
Channel string `json:"channel"`
Text string `json:"text,omitempty"`
Blocks []pubsdk.ContentBlock `json:"blocks,omitempty"`
BlocksRef SharedRef `json:"blocks_ref,omitempty"`
NoMemory bool `json:"no_memory,omitempty"`
ContextPolicy string `json:"context_policy,omitempty"`
CleanerName string `json:"cleaner_name,omitempty"`
}
// pubSdkInjectOpts 把 RPC 报文里的三个字段转成公开 SDK 的 InjectOptions。
//
// 单独提一个转换函数是为了让「默认值」只有一个出处:零值即记入记忆 + 不裁剪,
// 与旧三参数注入等价。
func pubSdkInjectOpts(noMemory bool, policy, cleanerName string) pubsdk.InjectOptions {
return pubsdk.InjectOptions{NoMemory: noMemory, ContextPolicy: policy, CleanerName: cleanerName}
}
// validateContextPolicy 校验上下文策略取值,与 tool.register 同一套规则。
//
// 空串等价于 none不裁剪。非法值必须报错而不是当成 none把拼写错误
// 静默降级成「不裁剪」会让调用方以为自己声明的裁剪在生效。
func validateContextPolicy(where, policy string) error {
if !pubsdk.ValidContextPolicy(policy) {
return fmt.Errorf("%s: context_policy 只允许 none/prune实际 %q", where, policy)
}
return nil
}
// resolveJSONRef 若 ref 非零则从共享内存读取并 JSON 反序列化到 out
// ref 为零时不动 out调用方已填的内联值生效
//
// 供「大 payload 优先走共享内存、否则内联」的字段对共用。
func (h *coreHandler) resolveJSONRef(ref SharedRef, out interface{}) error {
if ref.IsZero() {
return nil
}
data, err := h.host.Arena().Read(ref, h.host.Generation())
if err != nil {
return fmt.Errorf("读取共享内容失败: %w", err)
}
if err := json.Unmarshal(data, out); err != nil {
return fmt.Errorf("解析共享内容失败: %w", err)
}
return nil
}
// resolveBlocks 取出媒体块:优先共享内存,否则内联。
func (h *coreHandler) resolveBlocks(p injectMediaParams) ([]pubsdk.ContentBlock, error) {
if p.BlocksRef.IsZero() {
return p.Blocks, nil
}
var blocks []pubsdk.ContentBlock
if err := h.resolveJSONRef(p.BlocksRef, &blocks); err != nil {
return nil, err
}
return blocks, nil
}
func unmarshal(params json.RawMessage, out interface{}) error {
@ -580,11 +780,96 @@ func errUnavailable(what string) error {
return fmt.Errorf("%s 能力在当前内核实例中不可用", what)
}
// cleanerProxy 把进程内函数式 Cleaner 恢复成内核侧透明代理。
// RPC 失败时返回原文:清洗是计算层优化,不能因插件暂时离线而丢失内容。
func (h *coreHandler) cleanerProxy(scope, name string, enabled bool) (func(string) string, error) {
if !enabled {
return nil, nil
}
if h.invokeCleaner == nil {
return nil, fmt.Errorf("%s %s 声明 Cleaner但清洗回调通道未就绪", scope, name)
}
return func(text string) string {
out, err := h.invokeCleanerText(scope, name, text)
if err != nil {
return text
}
return out
}, nil
}
// invokeCleanerText 完成一次 Cleaner 往返,使用与工具调用相同的 funccall 帧模型。
//
// 内核caller标定帧输入段 + 结果预算段,插件在帧内写结果;
// 只有结果超出预算时插件才向内核申请扩容块(插件只申请,回收由内核做)。
func (h *coreHandler) invokeCleanerText(scope, name, text string) (string, error) {
arena := h.host.Arena()
gen := h.host.Generation()
frame, err := arena.Alloc(OwnerHost, len(text)+cleanerResultBudget, gen)
if err != nil {
return "", fmt.Errorf("%s %s Cleaner 分配调用帧失败: %w", scope, name, err)
}
defer func() { _ = arena.Free(OwnerHost, frame) }()
area, err := arena.Read(frame, gen)
if err != nil {
return "", err
}
copy(area[:len(text)], text)
params := CleanerInvokeParams{
Scope: scope,
Name: name,
Frame: frame,
InputLen: uint32(len(text)),
}
res, err := h.invokeCleaner(params)
if err != nil {
return "", err
}
// 插件申请了扩容块:内核负责归还(插件只会申请,回收由内核做)。
if res.TextRef.IsZero() {
return "", fmt.Errorf("%s %s Cleaner 未返回结果引用", scope, name)
}
if res.TextRef.Flags&sharedRefFlagExpand != 0 {
defer func() { _ = arena.Free(OwnerHost, res.TextRef) }()
}
data, err := arena.Read(res.TextRef, gen)
if err != nil {
return "", err
}
return string(data), nil
}
// ---- 共享内存的 syscall 风格接口(插件 RPC----
//
// 共享内存是内部实现,不向插件开发者暴露;模板运行时在传输层调用它们,
// 公开 SDK 仍是普通字符串/Map。
// arenaAlloc 给本插件分配一块共享内存。
//
// 用途:结果超出内核标定帧的预算时,插件据此申请扩容块。
func (h *coreHandler) arenaAlloc(size uint32) (SharedRef, error) {
return h.host.Arena().Alloc(h.owner, int(size), h.host.Generation())
}
// arenaFree 归还本插件申请的块。
//
// 内核会走块链校验 offset 确实是某个已分配块的数据起点、owner 匹配,
// 伪造引用不能改动分配器状态。
func (h *coreHandler) arenaFree(ref SharedRef) error {
return h.host.Arena().Free(h.owner, ref)
}
// toolRegister 注册插件工具handler 反向调用插件执行(原 case 1
func (h *coreHandler) toolRegister(params json.RawMessage) (interface{}, error) {
var p struct {
Name string `json:"name"`
Def pubsdk.ToolDef `json:"def"`
Name string `json:"name"`
Def pubsdk.ToolDef `json:"def"`
HasCleaner bool `json:"has_cleaner"`
}
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
@ -592,9 +877,16 @@ func (h *coreHandler) toolRegister(params json.RawMessage) (interface{}, error)
if p.Name == "" {
return nil, fmt.Errorf("tool.register: 缺少 name")
}
if err := validateContextPolicy("tool.register", p.Def.ContextPolicy); err != nil {
return nil, err
}
p.Def.Plugin = h.name
// ToolDef.Cleaner 是函数跨进程无法传递§3.5)——与 C ABI 路径行为一致
p.Def.Cleaner = nil
// 函数本身不进 JSONhas_cleaner 只声明其存在,实际执行回到插件进程
cleaner, err := h.cleanerProxy(CleanerScopeTool, p.Name, p.HasCleaner)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("tool.register: %w", err)
}
p.Def.Cleaner = cleaner
name := p.Name
return nil, h.sdk.RegisterTool(name, p.Def, func(args map[string]interface{}) (interface{}, error) {
@ -637,10 +929,11 @@ func (h *coreHandler) stageRegister(params json.RawMessage) (interface{}, error)
// 永远返回成功§9.4,现网 2 次消息发不出而模型以为成功)。
func (h *coreHandler) outputRegister(params json.RawMessage) (interface{}, error) {
var p struct {
Name string `json:"name"`
Caps int `json:"caps"`
Desc string `json:"desc"`
Def pubsdk.ChannelDef `json:"def"`
Name string `json:"name"`
Caps int `json:"caps"`
Desc string `json:"desc"`
Def pubsdk.ChannelDef `json:"def"`
HasCleaner bool `json:"has_cleaner"`
}
if err := unmarshal(params, &p); err != nil {
return nil, err
@ -649,8 +942,12 @@ func (h *coreHandler) outputRegister(params json.RawMessage) (interface{}, error
return nil, fmt.Errorf("output.register: 缺少 name")
}
channel := p.Name
cleaner, err := h.cleanerProxy(CleanerScopeOutput, channel, p.HasCleaner)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("output.register: %w", err)
}
return nil, h.sdk.RegisterOutputChannel(channel, p.Caps, p.Desc,
pubsdk.ChannelDef{NoMemory: p.Def.NoMemory},
pubsdk.ChannelDef{NoMemory: p.Def.NoMemory, Cleaner: cleaner},
func(args map[string]interface{}) (interface{}, error) {
return h.invokeOutput(channel, args)
})

View File

@ -62,6 +62,39 @@ func (p *e2ePlugin) Start(s *sdk.PluginSDK) error {
ctx.FinalText = ctx.FinalText + "|stage-touched"
return nil
})
// §13.5/13.6 输入/输出 lanetext 不再内联在 RPC 报文里,而是经共享内存
// TextRef 传递(大 payload 不爆 stdin/stdout 管道)。插件侧只调公开 API
// 内核侧负责 Alloc/Put/Free。
s.RegisterOutputChannel("e2e_out", 1, "测试输出通道", sdk.ChannelDef{},
func(args map[string]interface{}) (interface{}, error) {
payload, _ := args["payload"].(string)
// 回报实际收到的长度:只有完整 payload 经共享帧送达才等于发送长度。
return map[string]interface{}{"status": "sent", "payload_len": len(payload)}, nil
})
s.RegisterInputChannel("e2e_in", sdk.ChannelDef{})
// §13.13媒体块注入。SetToolBlocks 在内核侧曾是桩(直接报“待共享段
// 二进制通道落地”),子进程插件调它必然失败。这里用大 base64 payload
// 验证模板真的经 blocks_ref 走共享内存。
s.RegisterTool("e2e_blocks", sdk.ToolDef{
Description: "注入媒体块",
Parameters: map[string]interface{}{
"type": "object",
"properties": map[string]interface{}{
"url": map[string]interface{}{"type": "string"},
},
},
}, func(args map[string]interface{}) (interface{}, error) {
u, _ := args["url"].(string)
s.SetToolBlocks([]sdk.ContentBlock{{
Type: "image_url",
ImageURL: &sdk.ImageURL{URL: u},
}})
return "blocks-set", nil
})
return nil
}
@ -273,3 +306,98 @@ func (p *readerPlugin) Stop() error { return nil }
t.Errorf("FinalText 改写被覆盖:实际 %q", sc.FinalText)
}
}
// §13.6:输出通道 payload 走共享内存调用帧。
//
// 用**真实 SDK 模板**编译的插件验证,而不是手写 testdata——因为生产插件
// (如 qq走的就是模板模板不读帧的话这个改动等于没做。
// 链路:内核 Alloc 帧 → 写 payload → RPC 只传偏移描述符 → 模板 frameInput
// 读出 → 交给插件的输出 handler。
func TestE2E_RealTemplateOutputPayloadViaFrame(t *testing.T) {
bin := buildPluginWithRealTemplate(t, e2ePluginSource)
host, err := NewHost()
if err != nil {
t.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
core := newFakeCore()
p := New("e2e", bin, t.TempDir(), nil, host, nil)
if err := p.Start(core); err != nil {
t.Fatalf("Start: %v", err)
}
defer p.Close()
core.mu.Lock()
h, ok := core.outputs["e2e_out"]
core.mu.Unlock()
if !ok {
t.Fatal("插件应注册 e2e_out 输出通道")
}
// 9000 字节:超过任何内联预算,只有走帧才可能完整送达。
payload := strings.Repeat("输出", 3000)
res, err := h(map[string]interface{}{"payload": payload, "type": "text"})
if err != nil {
t.Fatalf("发送应成功: %v", err)
}
m, _ := res.(map[string]interface{})
var gotLen int
switch v := m["payload_len"].(type) {
case float64:
gotLen = int(v)
case int:
gotLen = v
}
if gotLen != len(payload) {
t.Fatalf("模板插件收到的 payload 长度 = %d期望 %d模板未从帧读参数", gotLen, len(payload))
}
if used, _ := host.Arena().Stats(); used != 0 {
t.Fatalf("调用结束后 arena 应归零,实际 used=%d", used)
}
}
// §13.13SetToolBlocks 的媒体块经共享内存到达内核(用真实模板编译的插件)。
//
// 内核侧曾是桩实现,子进程插件调 SetToolBlocks 必然失败;模板又不经
// blocks_ref 的话,即使内核实现了也收不到内容。两边必须同时到位。
func TestE2E_RealTemplateSetToolBlocksViaArena(t *testing.T) {
bin := buildPluginWithRealTemplate(t, e2ePluginSource)
host, err := NewHost()
if err != nil {
t.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
core := newFakeCore()
p := New("e2e", bin, t.TempDir(), nil, host, nil)
if err := p.Start(core); err != nil {
t.Fatalf("Start: %v", err)
}
defer p.Close()
core.mu.Lock()
h, ok := core.tools["e2e_blocks"]
core.mu.Unlock()
if !ok {
t.Fatal("插件应注册 e2e_blocks 工具")
}
// 9000 字节 base64远大于内联阈值只有共享内存才能送到。
big := "data:image/png;base64," + strings.Repeat("A", 8000)
if _, err := h(map[string]interface{}{"url": big}); err != nil {
t.Fatalf("调用 e2e_blocks: %v", err)
}
if n := core.toolBlockCount(); n != 1 {
t.Fatalf("内核应收到 1 个媒体块,实际 %d模板未走 blocks_ref", n)
}
core.mu.Lock()
got := core.toolBlocks[0]
core.mu.Unlock()
if got.ImageURL == nil || got.ImageURL.URL != big {
t.Fatal("经共享内存送达的媒体块内容与发送的不一致")
}
}

View File

@ -0,0 +1,12 @@
//go:build !unix
package proc
// pollEvtfd 在非 Unix 平台不可用。
//
// Windows 的 evtfdReadFile 返回 nil命名 Event 不走文件抽象),
// 事件环消费者在那些平台不启用;此处返回 (false, nil) 让调用方
// 退回阻塞读路径,而不是忙转。
func pollEvtfd(fd int, timeoutMs int) (bool, error) {
return false, nil
}

View File

@ -0,0 +1,34 @@
//go:build unix
package proc
import (
"errors"
"golang.org/x/sys/unix"
)
// pollEvtfd 等待 fd 可读,最多 timeoutMs 毫秒。超时返回 (false, nil)。
//
// 为什么不用 os.File.SetReadDeadlineeventfd/pipe 经 os.NewFile 包装后
// **不会**注册进 Go netpolleros.NewFile 对非 open 得到的 fd 一律按非
// pollable 处理Read 退化成阻塞 syscallSetReadDeadline 返回错误且
// 不生效。实测表现是 Run 永久卡在 syscall.ReadStop 无法打断。
//
// 用 poll(2) 显式加超时,消费循环才能周期性回到 stop 检查。
func pollEvtfd(fd int, timeoutMs int) (bool, error) {
if fd < 0 {
return false, errors.New("evtfd: 非法 fd")
}
fds := []unix.PollFd{{Fd: int32(fd), Events: unix.POLLIN}}
for {
n, err := unix.Poll(fds, timeoutMs)
if err == unix.EINTR {
continue // 被信号打断:重试,超时预算不变
}
if err != nil {
return false, err
}
return n > 0, nil
}
}

View File

@ -4,9 +4,9 @@ import (
"encoding/binary"
"encoding/json"
"fmt"
"os"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
pubsdk "gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk/sdk"
)
@ -123,26 +123,6 @@ func NewEvtRing(data []byte) (*EvtRing, error) {
}, nil
}
// allocEvtRing 创建事件环共享段memfd + mmap返回 (段句柄, mmap数据, eventfd fd)。
// 段句柄通过 ExtraFiles 传给子进程fd 4eventfdfd 5也通过 ExtraFiles 传。
func allocEvtRing() (*os.File, []byte, int, error) {
ringfd, ringData, err := allocShm(evtTotalSize)
if err != nil {
return nil, nil, -1, fmt.Errorf("创建事件环段: %w", err)
}
// 初始化头
binary.LittleEndian.PutUint32(ringData[evtOffMagic:], evtRingMagic)
binary.LittleEndian.PutUint32(ringData[evtOffVersion:], evtRingVersion)
binary.LittleEndian.PutUint32(ringData[evtOffCap:], evtRingCap)
efd, err := evtfdCreate()
if err != nil {
freeShm(ringfd, ringData)
return nil, nil, -1, fmt.Errorf("创建 eventfd: %w", err)
}
return ringfd, ringData, efd, nil
}
func (r *EvtRing) Init() {
binary.LittleEndian.PutUint32(r.data[evtOffMagic:], evtRingMagic)
binary.LittleEndian.PutUint32(r.data[evtOffVersion:], evtRingVersion)
@ -182,12 +162,26 @@ type EvtConsumer struct {
mu sync.Mutex
running bool
stop chan struct{}
stopOnce sync.Once
done chan struct{}
}
type evtfdReader interface {
Read(b []byte) (int, error)
}
// evtfdFder 是可取出原始 fd 的通知句柄(*os.File 满足)。
//
// 有它才能用 poll(2) 加超时等待可读。**为什么不能用 SetReadDeadline**
// eventfd/pipe 经 os.NewFile 包装后不会注册进 Go netpolleros.NewFile 对
// 非 open 得到的 fd 一律按非 pollable 处理Read 退化成阻塞 syscall
// SetReadDeadline 返回错误且不生效——Run 会永久卡在 syscall.Read
// 此时调用方若已 munmap 区域host.Close恢复后的 drainEvents 就是
// 读已解除映射的内存SIGSEGVrecover 捕不到。
type evtfdFder interface {
Fd() uintptr
}
func NewEvtConsumer(ringData []byte, evtfd evtfdReader, mask uint32, handler func(*pubsdk.Event) error) *EvtConsumer {
return &EvtConsumer{
ringData: ringData,
@ -195,9 +189,13 @@ func NewEvtConsumer(ringData []byte, evtfd evtfdReader, mask uint32, handler fun
handler: handler,
typeMask: mask,
stop: make(chan struct{}),
done: make(chan struct{}),
}
}
// readWakeInterval 是 poll 超时间隔:保证 Run 至少这么频繁地检查 stop。
const readWakeInterval = 100 * time.Millisecond
func (c *EvtConsumer) Run() {
c.mu.Lock()
if c.running {
@ -210,6 +208,7 @@ func (c *EvtConsumer) Run() {
c.mu.Lock()
c.running = false
c.mu.Unlock()
close(c.done)
}()
buf := make([]byte, 8)
@ -219,8 +218,25 @@ func (c *EvtConsumer) Run() {
return
default:
}
// 显式 poll(2) 加超时:只有它能打破阻塞 Read让 Stop 真正生效。
if f, ok := c.evtfd.(evtfdFder); ok {
ready, err := pollEvtfd(int(f.Fd()), int(readWakeInterval/time.Millisecond))
if err != nil {
return // 通知句柄已失效,退出以免空转
}
if !ready {
continue // 超时:回到顶部检查 stop
}
}
// 阻塞等待内核通知(走 netpoller只 park goroutine
if _, err := c.evtfd.Read(buf); err != nil {
select {
case <-c.stop:
return
default:
}
continue
}
c.drainEvents()
@ -231,6 +247,13 @@ func (c *EvtConsumer) drainEvents() {
writeSeq := binary.LittleEndian.Uint64(c.ringData[evtOffWriteSeq:])
cap := uint64(evtRingCap)
for c.readSeq < writeSeq {
// 每处理一条就检查一次 stophandler 可能很慢,
// 不加这个检查的话 Stop 要等整轮 drain 完才生效。
select {
case <-c.stop:
return
default:
}
if writeSeq-c.readSeq > cap {
c.readSeq = writeSeq - cap
}
@ -268,10 +291,14 @@ func (c *EvtConsumer) drainEvents() {
}
}
// Stop 请求消费者退出。
//
// 非阻塞Stop 返回**不代表** Run 已退出(最多 readWakeInterval 后退出)。
// 若要在 Stop 之后释放 ringDatahost.Close 会 munmap 整个区域),
// 必须先 Stop() 再 Wait()。
func (c *EvtConsumer) Stop() {
c.mu.Lock()
defer c.mu.Unlock()
if c.running {
close(c.stop)
}
c.stopOnce.Do(func() { close(c.stop) })
}
// Wait 阻塞至 Run 退出。返回后 drainEvents 保证不会再访问 ringData。
func (c *EvtConsumer) Wait() { <-c.done }

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@ -5,52 +5,52 @@ import (
"log"
"os"
"sync"
"sync/atomic"
pubsdk "gitcode.com/JianFeeeee/homeagent-sdk/sdk"
)
// Host 持有**被全部子进程插件共享的一块 StageContext 段**,是共享内存数据面的
// Host 持有**被全部子进程插件共享的统一内存区域**,是共享数据面的
// 所有权中心§3.3/§3.4)。
//
// ❗ 为什么必须共享一块段(这是一个容易走错的关键点)
// 若每个插件各持一块段,则「内核 ctx → 段 → 插件改 → 回读 ctx」在多插件下退化成
// ❗ 为什么必须共享一块区域
// 若每个插件各持一块段,则「内核 ctx → 段 → 插件改 → 回读 ctx」退化成
// 副本模型——两个插件各写各的段、各自回读,最后回读者覆盖前者,
// lost update 原样复现§8.4 实测 35.8~36.8%)。
// 实验 8 的做法是 5 个 worker 进程 mmap **同一个 memfd**,本实现与之一致。
//
// 生命周期Host 由 registry 创建一次,随内核存活;每个插件 spawn 时经
// ExtraFiles 拿到同一 memfdfd 3mmap 后即看到同一份物理页
// 统一区域§13.1):单 memfd 包含 SuperBlock + StageContext + EvtRing
// + Exchange Arena。子进程经 fd 3 mmap 同一 memfd → 同一份物理页
// 区域头 SuperBlock 告知各 segment 的偏移与大小。
//
// 另外持有事件环段§3.6):独立于 StageContext 的事件通知通道,
// 子进程从 eventfd 感知新事件并从 mmap 读 slot。
// fd 分配fd 3 = StageContextfd 4 = 事件环fd 5 = eventfd。
// fd 分配fd 3 = 统一区域fd 4 = eventfd。
type Host struct {
memfd *os.File
data []byte
seg *Segment
shmSize int
data []byte // 统一区域完整 mmap
unified *unifiedRegion // SuperBlock 解析结果
seg *Segment // StageContext segment位于 unified ctxData
shmSize int // 统一区域总大小
// 事件环段(独立于 StageContext
evtfd *os.File // Unixeventfd/pipe 读端fd 5。Windows 为 nil用 evtNotifyFd
evtNotifyFd int // 通知句柄的平台无关标识Unix 是真 fdWindows 是伪 fd
evtRing *EvtRing // 内核侧事件环句柄
evtRingFd *os.File // Unix事件环段 memfdfd 4。Windows 为 nil命名段
evtData []byte // 事件环段 mmap 数据
// evtSubscriber 由 internal/plugin 注入coreHandler 用它接子进程的 events.subscribe 请求。
// proc 包不依赖 internal/plugin循环依赖故用接口类型存储。
evtSubscriber EvtRingSubscriber
locks *lockRegistry
stageMu sync.Mutex
coordMu sync.Mutex
coord *stageCoordinator
// sup 是内核侧唯一的子进程台账,与共享段同生命周期。
// arena 是跨进程共享内存分配器§13.2 重设计),由内核独占管理:
// 插件通过 RPC 申请/归还,不做任何分配决策
//
// 放在 Host 而不是 registry 的理由:能拿到 Host 的地方就能拿到台账
// 而 Host 本就是「全部子进程插件共享的那一份内核侧状态」
sup *Supervisor
// 分配与回收都在内核进程内进行,一把 mu 即可保证安全
// 不存在跨进程分配器那种“共享游标被两个进程各自更新”的竞态
arena *arenaRegion
// nextOwner 给每个插件进程分配一个不透明 owner ID供 ReclaimOwner 使用。
nextOwner atomic.Uint32
// 事件通知(独立于共享段)
evtfd *os.File // Unixeventfd/pipe 读端fd 4。Windows 为 nil。
evtNotifyFd int // 通知句柄的平台无关标识
evtRing *EvtRing // 内核侧事件环句柄(位于 unified evtData
evtSubscriber EvtRingSubscriber
locks *lockRegistry
stageMu sync.Mutex
coordMu sync.Mutex
coord *stageCoordinator
sup *Supervisor
}
// NewHost 创建共享段(平台层 allocShm + 布局初始化)。
@ -63,22 +63,48 @@ type Host struct {
// 三者共同点:全部插件看到同一份物理页,段内一律用相对偏移而非指针
// (实验 2 已验证各进程 mmap 到不同虚拟地址时偏移解引用仍正确)。
func NewHost() (*Host, error) {
memfd, data, err := allocShm(shmDefaultSize)
// 统一区域大小SuperBlock + StageContext + EvtRing + Exchange Arena
//
// +8 是 arena 基址 8 字节对齐的 padding 余量arenaOff 向上取整可能
// 吃掉最多 4 字节,预留 8 字节保证 arenaCap 不会小于 arenaPublishSize。
unifiedSize := superBlockSize + shmDefaultSize + evtTotalSize + int(arenaPublishSize) + 8
memfd, data, err := allocShm(unifiedSize)
if err != nil {
return nil, err
}
seg, err := NewSegment(data)
// 初始化 SuperBlock + 两个 segment
ur, err := initUnifiedRegion(data, shmDefaultSize, evtTotalSize)
if err != nil {
freeShm(memfd, data)
return nil, err
}
// 创建事件环段(独立于 StageContext
evtRingFd, evtData, efd, err := allocEvtRing()
// 初始化 Exchange Arena内核独占的变长块分配器
arena, err := initArena(data, ur.arenaOff, ur.arenaCap)
if err != nil {
freeShm(memfd, data)
return nil, fmt.Errorf("事件环: %w", err)
return nil, fmt.Errorf("共享内存分配器初始化: %w", err)
}
if used, total := arena.Stats(); used != 0 || total != ur.arenaCap {
freeShm(memfd, data)
return nil, fmt.Errorf("分配器初始化异常used=%d total=%d", used, total)
}
// 创建 StageContext segment位于 SuperBlock 之后)
seg, err := NewSegment(ur.ctxData())
if err != nil {
freeShm(memfd, data)
return nil, err
}
// 初始化 EvtRing 子区域头部magic/version/cap
evtData := ur.evtData()
putU32(evtData[evtOffMagic:], evtRingMagic)
putU32(evtData[evtOffVersion:], evtRingVersion)
putU32(evtData[evtOffCap:], evtRingCap)
// 创建 EvtRing segment位于 StageContext 之后)
evtRing, err := NewEvtRing(evtData)
if err != nil {
freeShm(memfd, data)
@ -86,17 +112,24 @@ func NewHost() (*Host, error) {
}
evtRing.Init()
// eventfd 独立于共享段,仍为单独 fd
efd, err := evtfdCreate()
if err != nil {
freeShm(memfd, data)
return nil, fmt.Errorf("创建 eventfd: %w", err)
}
return &Host{
sup: NewSupervisor(),
memfd: memfd,
data: data,
unified: ur,
seg: seg,
shmSize: shmDefaultSize,
shmSize: unifiedSize,
arena: arena,
evtfd: evtfdReadFile(efd),
evtNotifyFd: efd,
evtRing: evtRing,
evtRingFd: evtRingFd,
evtData: evtData,
locks: &lockRegistry{},
}, nil
}
@ -123,14 +156,7 @@ func (h *Host) Close() error {
if err := freeShm(h.memfd, h.data); err != nil && firstErr == nil {
firstErr = err
}
h.data, h.memfd = nil, nil
}
if h.evtData != nil {
if h.evtRingFd != nil {
h.evtRingFd.Close()
h.evtRingFd = nil
}
h.evtData = nil
h.data, h.memfd, h.unified = nil, nil, nil
}
if h.evtfd != nil {
h.evtfd.Close()
@ -301,6 +327,20 @@ func (c *stageCoordinator) finish(sc *pubsdk.StageContext, written bool) error {
return nil
}
// Arena 返回跨进程共享槽池。
func (h *Host) Arena() *arenaRegion { return h.arena }
// Generation 返回统一区域当前 generationSharedRef 校验用)。
func (h *Host) Generation() uint64 { return h.unified.generation() }
// NextOwnerID 分配一个插件专用的槽 owner ID。
//
// 从 1 开始OwnerHost=0 保留给内核),单调递增,不会重复。
func (h *Host) NextOwnerID() uint32 { return h.nextOwner.Add(1) }
// ReclaimOwner 回收某个 owner 名下所有槽(插件退出时调用)。
func (h *Host) ReclaimOwner(owner uint32) int { return h.arena.ReclaimOwner(owner) }
// ShmSize 返回共享段大小(供诊断/日志)。
func (h *Host) ShmSize() int { return h.shmSize }
@ -321,7 +361,7 @@ func (h *Host) EvtNotifyFd() int { return h.evtNotifyFd }
func (h *Host) SetEvtSubscriber(sub EvtRingSubscriber) { h.evtSubscriber = sub }
// EvtData 返回事件环段 mmap 数据(子进程消费者用)。
func (h *Host) EvtData() []byte { return h.evtData }
func (h *Host) EvtData() []byte { return h.unified.evtData() }
// EvtfdReadFile 返回 eventfd 的 *os.File供子进程读取消费
func (h *Host) EvtfdReadFile() *os.File { return h.evtfd }

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@ -43,6 +43,10 @@ type Plugin struct {
// caps 是 manifest 声明的能力集§3.8 权限梯度)。
caps *capabilitySet
// ownerID 是本插件在共享槽池里的身份(由 Host 分配)。
// 内核用它校验 arena.free 的归属,并在插件退出时回收残留槽。
ownerID uint32
stopOnce sync.Once
// stopping 标记「本次退出是内核主动发起的」,用于压掉 onCrash。
@ -109,24 +113,30 @@ func (p *Plugin) Start(core CoreSDK) error {
return fmt.Errorf("proc: %s 缺少共享段 Host", p.name)
}
// 领一个槽池身份;插件退出时用它回收残留槽。
p.ownerID = p.host.NextOwnerID()
p.handler = &coreHandler{
sdk: core,
name: p.name,
host: p.host,
owner: p.ownerID,
locks: p.host.locks,
evtRing: p.host.evtSubscriber,
caps: p.caps,
}
// 反向调用闭包:注册回调时捕获,运行期经 RPC 打到插件进程。
p.handler.invokeTool = p.invokeTool
p.handler.invokeCleaner = p.invokeCleaner
p.handler.invokeStageFn = p.invokeStage
p.handler.invokeOutput = p.invokeOutput
proc, err := Spawn(p.name, p.bin, Options{
Dir: p.dir,
// 共享段的传递机制按平台不同shmpass_*.go
// Unix 经 ExtraFiles 传继承 fd 3=StageContext, 4=事件环, 5=通知);
// Windows 无 fd 继承语义,改用命名内核对象,名字经环境变量传入。
// Unix 经 ExtraFiles 传继承 fd3=统一共享内存区域 SuperBlock+StageContext+EvtRing
// 4=事件通知 eventfdWindows 无 fd 继承语义,改用命名内核对象,名字经环境变量传入。
// 权威定义在 shmpass_unix.go 的 procExtraFilesForShm修改时三处必须同步。
Env: append(p.env, p.host.procEnvForShm()...),
ExtraFiles: p.host.procExtraFilesForShm(),
ShmSize: p.host.shmSize,
@ -190,8 +200,15 @@ func (p *Plugin) Close() error {
// 后者是"锁仲裁回内核"的自愈价值:持锁者死亡不会导致全局死锁,
// 无需 robust pthread_mutex实验 9
func (p *Plugin) handleExit(name string, err error) {
if p.host != nil && p.host.ForceReleaseLock(name) {
log.Printf("[proc] %s 退出,内核已释放其持有的 stage 锁", name)
if p.host != nil {
if p.host.ForceReleaseLock(name) {
log.Printf("[proc] %s 退出,内核已释放其持有的 stage 锁", name)
}
// 回收该插件未归还的共享槽:崩溃的插件无法自己归还,
// 不回收会让槽池慢慢耗尽,最终所有共享内存调用退化成内联 RPC。
if n := p.host.ReclaimOwner(p.ownerID); n > 0 {
log.Printf("[proc] %s 退出,回收 %d 个残留共享槽", name, n)
}
}
// 内核主动停止Stop/Close含宽限期超时后的 Kill不算崩溃
// 否则重载/禁用/卸载都会误触发自动重启。
@ -205,11 +222,46 @@ func (p *Plugin) handleExit(name string, err error) {
// ---- 内核 → 插件的反向调用 ----
// invokeTool 在插件进程内执行工具。
//
// 按 **funccall 模型**:内核是 caller为每次调用**标定一块内存帧**
// (参数段 + 结果预算段交给插件callee。参数永远写在帧里不再有
// “小 payload 走内联”的按大小分支。
//
// 结果超出预算时插件才向内核申请扩容块,并在引用上打
// sharedRefFlagExpand内核据此单独归还。
//
// 控制面仍是 RPC请求 ID 关联、ctx 取消、崩溃唤醒都由 Process 承载)。
func (p *Plugin) invokeTool(name string, args map[string]interface{}) (interface{}, error) {
if p.proc == nil {
return nil, ErrProcessExited
}
raw, err := p.proc.Call(MethodToolInvoke, ToolInvokeParams{Name: name, Args: args})
arena := p.host.Arena()
gen := p.host.Generation()
argJSON, err := json.Marshal(args)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 工具 %s 参数序列化失败: %w", p.name, name, err)
}
// 内核标定调用帧:参数段 + 结果预算段。
frame, err := arena.Alloc(OwnerHost, len(argJSON)+toolResultBudget, gen)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 工具 %s 分配调用帧失败: %w", p.name, name, err)
}
defer func() { _ = arena.Free(OwnerHost, frame) }()
area, err := arena.Read(frame, gen)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 工具 %s 读取调用帧失败: %w", p.name, name, err)
}
copy(area[:len(argJSON)], argJSON)
raw, err := p.proc.Call(MethodToolInvoke, ToolInvokeParams{
Name: name,
Frame: frame,
ArgsLen: uint32(len(argJSON)),
})
if err != nil {
return nil, err
}
@ -217,7 +269,41 @@ func (p *Plugin) invokeTool(name string, args map[string]interface{}) (interface
if err := json.Unmarshal(raw, &res); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 工具 %s 应答解析失败: %w", p.name, name, err)
}
return res.Result, nil
if res.ResultRef.IsZero() {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 工具 %s 未返回结果引用", p.name, name)
}
// 插件申请了扩容块:内核负责归还。
if res.ResultRef.Flags&sharedRefFlagExpand != 0 {
defer func() { _ = arena.Free(OwnerHost, res.ResultRef) }()
}
data, err := arena.Read(res.ResultRef, gen)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 工具 %s 读取共享结果失败: %w", p.name, name, err)
}
var out interface{}
if err := json.Unmarshal(data, &out); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 工具 %s 解析共享结果失败: %w", p.name, name, err)
}
return out, nil
}
// invokeCleaner 在插件进程内执行工具或通道注册时提供的 Cleaner 函数。
//
// 数据面参数(输入槽 / 预分配响应槽)由内核在 params 里给出,
// 插件只负责读输入、写结果,不做任何分配。
func (p *Plugin) invokeCleaner(params CleanerInvokeParams) (CleanerInvokeResult, error) {
if p.proc == nil {
return CleanerInvokeResult{}, ErrProcessExited
}
raw, err := p.proc.Call(MethodCleanerInvoke, params)
if err != nil {
return CleanerInvokeResult{}, err
}
var res CleanerInvokeResult
if err := json.Unmarshal(raw, &res); err != nil {
return CleanerInvokeResult{}, fmt.Errorf("proc: %s %s Cleaner %s 应答解析失败: %w", p.name, params.Scope, params.Name, err)
}
return res, nil
}
func (p *Plugin) invokeStage(ctx context.Context, stage string, seq uint64) error {
@ -252,24 +338,88 @@ func (p *Plugin) invokeOutput(channel string, args map[string]interface{}) (inte
if p.proc == nil {
return nil, ErrProcessExited
}
raw, err := p.proc.Call(MethodOutputInvoke, OutputInvokeParams{
Channel: channel,
Args: args,
})
argJSON, err := json.Marshal(args)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 输出通道 %s 参数序列化失败: %w", p.name, channel, err)
}
// 与工具调用同一个 funccall 帧模型§13.6payload 全在共享内存,
// RPC 只传偏移描述符。输出 payload 在真机上可能含图片/文件描述等大字段,
// 内联会撑爆 stdin/stdout 管道。
//
// 帧尾不预留结果区output 的应答很小("ok" 或 status map直接走
// RPC 应答字段即可,不像 tool.invoke 那样需要几十 KB 的结果预算。
var params OutputInvokeParams
params.Channel = channel
if len(argJSON) > 0 {
arena := p.host.Arena()
gen := p.host.Generation()
frame, err := arena.Alloc(OwnerHost, len(argJSON), gen)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 输出通道 %s 分配调用帧失败: %w", p.name, channel, err)
}
defer func() { _ = arena.Free(OwnerHost, frame) }()
area, err := arena.Read(frame, gen)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 输出通道 %s 读取调用帧失败: %w", p.name, channel, err)
}
copy(area[:len(argJSON)], argJSON)
params.Frame = frame
params.ArgsLen = uint32(len(argJSON))
}
raw, err := p.proc.Call(MethodOutputInvoke, params)
if err != nil {
return nil, err // 真实失败上报,模型可感知并重试
}
if len(raw) == 0 {
return map[string]interface{}{"status": "sent"}, nil
return map[string]interface{}{"status": "ok"}, nil
}
// 结果可能在共享内存里(插件把大结果写回帧结果区)。
// 先按结构化应答解析ResultRef 为零则回退到内联字段。
var outRes OutputInvokeResult
if jerr := json.Unmarshal(raw, &outRes); jerr == nil && !outRes.ResultRef.IsZero() {
arena := p.host.Arena()
gen := p.host.Generation()
// 插件申请了扩容块:内核负责归还(与 invokeTool 一致)。
if outRes.ResultRef.Flags&sharedRefFlagExpand != 0 {
defer func() { _ = arena.Free(OwnerHost, outRes.ResultRef) }()
}
data, err := arena.Read(outRes.ResultRef, gen)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 输出通道 %s 读取共享结果失败: %w", p.name, channel, err)
}
var out interface{}
if err := json.Unmarshal(data, &out); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("proc: %s 输出通道 %s 解析共享结果失败: %w", p.name, channel, err)
}
return out, nil
}
var res map[string]interface{}
if err := json.Unmarshal(raw, &res); err != nil {
return map[string]interface{}{"status": "sent"}, nil
if err := json.Unmarshal(raw, &res); err == nil {
if _, ok := res["status"]; !ok {
res["status"] = "sent"
}
return res, nil
}
if _, ok := res["status"]; !ok {
res["status"] = "sent"
// 插件返回的是标量(如 "ok")——**原样透传,不要伪造 status**。
//
// 为什么必须透传:核心 output.go 会把 map 结果格式化成富回执
// "已通过 [qq] 通道发送: map[status:sent]"),模型看到"发送成功 +
// 详情"会把这一步当成"上一步完成、继续下一步"的信号,形成
// output_send 回声循环。插件(如 qq刻意返回极简的 "ok" 就是为了
// 掐断这个信号;早期实现在这里把非 map 响应替换成 {status:sent}
// 等于把它又变回富回执——**只改插件永远修不掉这个循环**。
var scalar interface{}
if err := json.Unmarshal(raw, &scalar); err != nil {
return map[string]interface{}{"status": "ok"}, nil
}
return res, nil
return scalar, nil
}
// 编译期确认 Plugin 具备 registry 需要的启停形状。

View File

@ -17,34 +17,67 @@ import (
// fakeCoreSDK 是最简 CoreSDK 实现,记录注册行为。
type fakeCoreSDK struct {
mu sync.Mutex
tools map[string]pubsdk.ToolHandler
stages map[pubsdk.Stage][]pubsdk.StageHandler
outputs map[string]pubsdk.ToolHandler
settings map[string]interface{}
autoStart bool
mu sync.Mutex
tools map[string]pubsdk.ToolHandler
toolDefs map[string]pubsdk.ToolDef
stages map[pubsdk.Stage][]pubsdk.StageHandler
outputs map[string]pubsdk.ToolHandler
outputDefs map[string]pubsdk.ChannelDef
inputDefs map[string]pubsdk.ChannelDef
settings map[string]interface{}
autoStart bool
// injected 记录经 InjectText 注入的文本(验证跨进程共享槽路径)。
injected []string
// lastInjectOpts 记录最近一次带标志位注入的 opts跨进程转发断言用
lastInjectOpts pubsdk.InjectOptions
// toolBlocks 累积 SetToolBlocks 收到的块(多模态注入通道)。
toolBlocks []pubsdk.ContentBlock
// 文档/知识:验证大正文经 doc_ref / content_ref 走共享内存。
docMem *fakeDocMemory
knowledge *fakeKnowledge
}
func newFakeCore() *fakeCoreSDK {
return &fakeCoreSDK{
tools: map[string]pubsdk.ToolHandler{},
stages: map[pubsdk.Stage][]pubsdk.StageHandler{},
outputs: map[string]pubsdk.ToolHandler{},
settings: map[string]interface{}{},
tools: map[string]pubsdk.ToolHandler{},
toolDefs: map[string]pubsdk.ToolDef{},
stages: map[pubsdk.Stage][]pubsdk.StageHandler{},
outputs: map[string]pubsdk.ToolHandler{},
outputDefs: map[string]pubsdk.ChannelDef{},
inputDefs: map[string]pubsdk.ChannelDef{},
settings: map[string]interface{}{},
}
}
func (f *fakeCoreSDK) PluginName() string { return "fake" }
func (f *fakeCoreSDK) Settings() pubsdk.SettingsAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) Memory() pubsdk.MemoryAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) TextMemory() pubsdk.TextMemoryAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) DocMemory() pubsdk.DocMemoryAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) Knowledge() pubsdk.KnowledgeAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) LLM() pubsdk.LLMAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) Social() pubsdk.SocialAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) PluginMgr() pubsdk.PluginMgrAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) RegisterPluginAPI(name string) error { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) InjectText(s, c, t string) {}
func (f *fakeCoreSDK) PluginName() string { return "fake" }
func (f *fakeCoreSDK) Settings() pubsdk.SettingsAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) Memory() pubsdk.MemoryAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) TextMemory() pubsdk.TextMemoryAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) DocMemory() pubsdk.DocMemoryAPI { return f.docMem }
func (f *fakeCoreSDK) Knowledge() pubsdk.KnowledgeAPI { return f.knowledge }
func (f *fakeCoreSDK) LLM() pubsdk.LLMAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) Social() pubsdk.SocialAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) PluginMgr() pubsdk.PluginMgrAPI { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) RegisterPluginAPI(name string) error { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) InjectText(s, c, t string) {
f.mu.Lock()
f.injected = append(f.injected, t)
f.mu.Unlock()
}
// lastInjectOpts 记录最近一次带标志位注入的 opts跨进程转发断言用
func (f *fakeCoreSDK) lastOpts() pubsdk.InjectOptions {
f.mu.Lock()
defer f.mu.Unlock()
return f.lastInjectOpts
}
func (f *fakeCoreSDK) injectedTexts() []string {
f.mu.Lock()
defer f.mu.Unlock()
return append([]string(nil), f.injected...)
}
func (f *fakeCoreSDK) InjectInterruptText(s, c, t string) {}
func (f *fakeCoreSDK) InjectTextNoMemory(s, c, t string) {}
func (f *fakeCoreSDK) InjectInputSync(s, c, t string) string { return "" }
@ -53,12 +86,106 @@ func (f *fakeCoreSDK) InjectInputMediaSync(s, c, t string, b []pubsdk.ContentBlo
return ""
}
func (f *fakeCoreSDK) InjectInterruptMedia(s, c, t string, b []pubsdk.ContentBlock) {}
func (f *fakeCoreSDK) SetAutoRestart(enabled bool) { f.autoStart = enabled }
// ---- 带 InjectOptions 的注入1.2.0----
//
// 转发到旧方法即可:本测试关心的是「注入了什么话」,标志位的转发在
// corehandler 与 io 层的测试里覆盖。
func (f *fakeCoreSDK) InjectTextOpts(s, c, t string, o pubsdk.InjectOptions) {
// 记录 opts跨进程测试要断言插件在调用点声明的标志位确实穿过了 RPC。
f.mu.Lock()
f.lastInjectOpts = o
f.mu.Unlock()
f.InjectText(s, c, t)
}
func (f *fakeCoreSDK) InjectInterruptTextOpts(s, c, t string, o pubsdk.InjectOptions) {
f.InjectInterruptText(s, c, t)
}
func (f *fakeCoreSDK) InjectInputSyncOpts(s, c, t string, o pubsdk.InjectOptions) string {
return f.InjectInputSync(s, c, t)
}
func (f *fakeCoreSDK) InjectInputMediaOpts(s, c, t string, b []pubsdk.ContentBlock, o pubsdk.InjectOptions) {
f.InjectInputMedia(s, c, t, b)
}
func (f *fakeCoreSDK) InjectInputMediaSyncOpts(s, c, t string, b []pubsdk.ContentBlock, o pubsdk.InjectOptions) string {
return f.InjectInputMediaSync(s, c, t, b)
}
func (f *fakeCoreSDK) InjectInterruptMediaOpts(s, c, t string, b []pubsdk.ContentBlock, o pubsdk.InjectOptions) {
f.InjectInterruptMedia(s, c, t, b)
}
// SetToolBlocks 记录收到的媒体块,供测试断言共享内存通道真的把内容带到了内核侧。
func (f *fakeCoreSDK) SetToolBlocks(blocks []pubsdk.ContentBlock) {
f.mu.Lock()
f.toolBlocks = append(f.toolBlocks, blocks...)
f.mu.Unlock()
}
func (f *fakeCoreSDK) toolBlockCount() int {
f.mu.Lock()
defer f.mu.Unlock()
return len(f.toolBlocks)
}
// fakeDocMemory 只实现测试需要的部分,记录 Insert 收到的文档。
type fakeDocMemory struct {
mu sync.Mutex
got *pubsdk.Doc
}
func (f *fakeDocMemory) Query(string, int) []*pubsdk.Doc { return nil }
func (f *fakeDocMemory) Insert(doc *pubsdk.Doc) error {
f.mu.Lock()
f.got = doc
f.mu.Unlock()
return nil
}
func (f *fakeDocMemory) InsertWithMedia(doc *pubsdk.Doc, _ []pubsdk.MediaAttachment) error {
return f.Insert(doc)
}
func (f *fakeDocMemory) Remove(string) {}
func (f *fakeDocMemory) Stats() map[string]interface{} { return nil }
// fakeKnowledge 只实现测试需要的部分,记录 Add 收到的正文。
type fakeKnowledge struct {
mu sync.Mutex
name string
body string
}
func (f *fakeKnowledge) Search(string, int) ([]*pubsdk.Knowledge, error) { return nil, nil }
func (f *fakeKnowledge) Add(name, content string) error {
f.mu.Lock()
f.name, f.body = name, content
f.mu.Unlock()
return nil
}
func (f *fakeKnowledge) List() ([]string, error) { return nil, nil }
// arenaPutForTest 把一段字节放进 arena 并返回引用(测试用)。
func arenaPutForTest(t *testing.T, host *Host, blob []byte) SharedRef {
t.Helper()
arena := host.Arena()
gen := host.Generation()
ref, err := arena.Alloc(OwnerHost, len(blob), gen)
if err != nil {
t.Fatalf("Alloc: %v", err)
}
area, err := arena.Read(ref, gen)
if err != nil {
t.Fatalf("Read: %v", err)
}
copy(area[:len(blob)], blob)
return ref
}
func (f *fakeCoreSDK) SetAutoRestart(enabled bool) { f.autoStart = enabled }
func (f *fakeCoreSDK) RegisterTool(name string, def pubsdk.ToolDef, h pubsdk.ToolHandler) error {
f.mu.Lock()
defer f.mu.Unlock()
f.tools[name] = h
f.toolDefs[name] = def
return nil
}
@ -72,10 +199,16 @@ func (f *fakeCoreSDK) RegisterOutputChannel(name string, caps int, desc string,
f.mu.Lock()
defer f.mu.Unlock()
f.outputs[name] = h
f.outputDefs[name] = def
return nil
}
func (f *fakeCoreSDK) RegisterInputChannel(name string, def pubsdk.ChannelDef) error { return nil }
func (f *fakeCoreSDK) RegisterInputChannel(name string, def pubsdk.ChannelDef) error {
f.mu.Lock()
defer f.mu.Unlock()
f.inputDefs[name] = def
return nil
}
func (f *fakeCoreSDK) stageHandlers(stage pubsdk.Stage) []pubsdk.StageHandler {
f.mu.Lock()
@ -232,6 +365,84 @@ func TestPlugin_RegisteredToolInvokable(t *testing.T) {
if res != "ABC" {
t.Fatalf("工具结果应为 ABC实际 %v", res)
}
core.mu.Lock()
def, ok := core.toolDefs["demo_upper"]
core.mu.Unlock()
if !ok {
t.Fatal("内核未保存 demo_upper 的 ToolDef")
}
if def.Cleaner == nil {
t.Fatal("跨进程注册后 Cleaner 不应丢失")
}
if got := def.Cleaner("raw-output"); got != "tool-cleaned:raw-output" {
t.Fatalf("跨进程工具 Cleaner 结果错误got %q, want %q", got, "tool-cleaned:raw-output")
}
core.mu.Lock()
inputDef, inputOK := core.inputDefs["demo_in"]
outputDef, outputOK := core.outputDefs["demo_ch"]
core.mu.Unlock()
if !inputOK || inputDef.Cleaner == nil {
t.Fatal("跨进程注册后输入通道 Cleaner 不应丢失")
}
if got := inputDef.Cleaner("raw-input"); got != "input-cleaned:raw-input" {
t.Fatalf("跨进程输入 Cleaner 结果错误got %q", got)
}
if !outputOK || outputDef.Cleaner == nil {
t.Fatal("跨进程注册后输出通道 Cleaner 不应丢失")
}
if got := outputDef.Cleaner("raw-output"); got != "output-cleaned:raw-output" {
t.Fatalf("跨进程输出 Cleaner 结果错误got %q", got)
}
}
// §13.6:输出通道 payload 走共享内存调用帧(与 tool.invoke 同一模型),
// 大 payload 不再爆 stdin/stdout 管道。
func TestPlugin_OutputPayloadViaArena(t *testing.T) {
bin := buildTestPlugin(t, "stageplugin.go")
core := newFakeCore()
host, err := NewHost()
if err != nil {
t.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
p := New("demo", bin, t.TempDir(), nil, host, nil)
if err := p.Start(core); err != nil {
t.Fatalf("Start: %v", err)
}
defer p.Close()
core.mu.Lock()
h, ok := core.outputs["demo_ch"]
core.mu.Unlock()
if !ok {
t.Fatal("插件应注册 demo_ch 输出通道")
}
// 9000 字节,明显超过任何内联预算
payload := strings.Repeat("输出", 3000)
res, err := h(map[string]interface{}{"payload": payload, "type": "text"})
if err != nil {
t.Fatalf("发送应成功: %v", err)
}
m, _ := res.(map[string]interface{})
// 插件回报它实际收到的长度:只有完整 payload 经帧送达才等于发送长度。
var gotLen int
switch v := m["payload_len"].(type) {
case float64:
gotLen = int(v)
case int:
gotLen = v
}
if gotLen != len(payload) {
t.Fatalf("插件收到的 payload 长度 = %d期望 %d帧未把完整 payload 带到插件侧)", gotLen, len(payload))
}
if used, total := host.Arena().Stats(); used != 0 {
t.Fatalf("调用结束后 arena 应归零,实际 used=%d/%d", used, total)
}
}
// 输出通道**同步等真实结果**失败必须上报§9.4 根治)。
@ -314,10 +525,175 @@ func TestCoreHandler_RejectsUnknownAndUnimplementedMethods(t *testing.T) {
if _, err := h.Handle(MethodEventsSubscribe, json.RawMessage(`{}`)); err == nil {
t.Error("事件订阅未落地时应明确报错,而非静默成功后收不到事件")
}
}
// 多模态注入同理
// §13.13媒体块经共享内存blocks_ref送达内核。
//
// 之前 io.setToolBlocks 是桩实现(直接返回“待共享段二进制通道落地”),
// 后果是**子进程插件调 SetToolBlocks 必然失败**,只有内置插件能用。
func TestCoreHandler_SetToolBlocksViaArena(t *testing.T) {
host, err := NewHost()
if err != nil {
t.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
core := newFakeCore()
h := &coreHandler{sdk: core, name: "x", host: host, locks: &lockRegistry{}}
// 一张“本地生成的图”base64 data URL远大于内联阈值。
big := "data:image/png;base64," + strings.Repeat("A", 8000)
blocks := []pubsdk.ContentBlock{{
Type: "image_url",
ImageURL: &pubsdk.ImageURL{URL: big},
}}
blob, err := json.Marshal(blocks)
if err != nil {
t.Fatalf("Marshal: %v", err)
}
arena := host.Arena()
gen := host.Generation()
ref, err := arena.Alloc(OwnerHost, len(blob), gen)
if err != nil {
t.Fatalf("Alloc: %v", err)
}
defer func() { _ = arena.Free(OwnerHost, ref) }()
area, err := arena.Read(ref, gen)
if err != nil {
t.Fatalf("Read: %v", err)
}
copy(area[:len(blob)], blob)
params, _ := json.Marshal(map[string]interface{}{"blocks_ref": ref})
if _, err := h.Handle(MethodIOSetToolBlocks, params); err != nil {
t.Fatalf("setToolBlocks 应成功: %v", err)
}
if n := core.toolBlockCount(); n != 1 {
t.Fatalf("内核应收到 1 个媒体块,实际 %d", n)
}
core.mu.Lock()
got := core.toolBlocks[0]
core.mu.Unlock()
if got.ImageURL == nil || got.ImageURL.URL != big {
t.Fatal("经共享内存送达的媒体块内容与发送的不一致")
}
}
// 内联路径仍可用(直连 RPC 调用方 / arena 不可用时)。
func TestCoreHandler_SetToolBlocksInline(t *testing.T) {
core := newFakeCore()
h := &coreHandler{sdk: core, name: "x", locks: &lockRegistry{}}
params := json.RawMessage(`{"blocks":[{"type":"text","text":"hi"}]}`)
if _, err := h.Handle(MethodIOSetToolBlocks, params); err != nil {
t.Fatalf("内联 blocks 应成功: %v", err)
}
if n := core.toolBlockCount(); n != 1 {
t.Fatalf("内核应收到 1 个块,实际 %d", n)
}
}
// blocks 为空必须报错,而不是静默成功——静默成功会让插件以为图已注入。
func TestCoreHandler_SetToolBlocksEmptyRejected(t *testing.T) {
core := newFakeCore()
h := &coreHandler{sdk: core, name: "x", locks: &lockRegistry{}}
if _, err := h.Handle(MethodIOSetToolBlocks, json.RawMessage(`{}`)); err == nil {
t.Error("多模态注入未落地时应明确报错")
t.Error("blocks 为空应明确报错")
}
}
// §13.13知识正文经共享内存content_ref送达内核。
//
// 正文可达数十 KB内联时整份要在 RPC 报文里再编码再拷贝一遍,且内容本体
// 不在共享段里,插件回调无法就地改写。
func TestCoreHandler_KnowledgeAddViaArena(t *testing.T) {
host, err := NewHost()
if err != nil {
t.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
core := newFakeCore()
kn := &fakeKnowledge{}
core.knowledge = kn
h := &coreHandler{sdk: core, name: "x", host: host, locks: &lockRegistry{}}
content := strings.Repeat("知识正文", 3000) // 12000 字节
blob, err := json.Marshal(content)
if err != nil {
t.Fatalf("Marshal: %v", err)
}
ref := arenaPutForTest(t, host, blob)
defer func() { _ = host.Arena().Free(OwnerHost, ref) }()
params, _ := json.Marshal(map[string]interface{}{"name": "n", "content_ref": ref})
if _, err := h.Handle(MethodKnowledgeAdd, params); err != nil {
t.Fatalf("knowledge.add 应成功: %v", err)
}
kn.mu.Lock()
got, gotName := kn.body, kn.name
kn.mu.Unlock()
if got != content {
t.Fatalf("经共享内存送达的正文不一致got len=%d want len=%d", len(got), len(content))
}
if gotName != "n" {
t.Fatalf("name 传错: %q", gotName)
}
}
// 内联回退仍可用(直连 RPC 调用方 / arena 不可用)。
func TestCoreHandler_KnowledgeAddInline(t *testing.T) {
core := newFakeCore()
kn := &fakeKnowledge{}
core.knowledge = kn
h := &coreHandler{sdk: core, name: "x", locks: &lockRegistry{}}
params := json.RawMessage(`{"name":"n","content":"短正文"}`)
if _, err := h.Handle(MethodKnowledgeAdd, params); err != nil {
t.Fatalf("内联 knowledge.add 应成功: %v", err)
}
kn.mu.Lock()
got := kn.body
kn.mu.Unlock()
if got != "短正文" {
t.Fatalf("内联正文不一致: %q", got)
}
}
// §13.13文档正文经共享内存doc_ref送达内核。
func TestCoreHandler_DocInsertViaArena(t *testing.T) {
host, err := NewHost()
if err != nil {
t.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
core := newFakeCore()
dm := &fakeDocMemory{}
core.docMem = dm
h := &coreHandler{sdk: core, name: "x", host: host, locks: &lockRegistry{}}
doc := &pubsdk.Doc{Title: "标题", Content: strings.Repeat("正文", 5000)}
blob, err := json.Marshal(doc)
if err != nil {
t.Fatalf("Marshal: %v", err)
}
ref := arenaPutForTest(t, host, blob)
defer func() { _ = host.Arena().Free(OwnerHost, ref) }()
params, _ := json.Marshal(map[string]interface{}{"doc_ref": ref})
if _, err := h.Handle(MethodDocInsert, params); err != nil {
t.Fatalf("doc.insert 应成功: %v", err)
}
dm.mu.Lock()
got := dm.got
dm.mu.Unlock()
if got == nil || got.Content != doc.Content {
t.Fatal("经共享内存送达的文档正文不一致")
}
}
@ -396,3 +772,132 @@ func TestPlugin_FiveProcessesConcurrentAppendNoLostUpdate(t *testing.T) {
}
}
}
// 跨进程共享槽池:插件通过 arena.alloc 申请、写入、随业务 RPC 回传、arena.free 归还。
//
// 验证内核独占管理的所有权模型在真进程 + 真 RPC 下成立:
// - 内核能把插件申请的槽内容正确读回来(偏移/长度无误)
// - 插件归还后槽确实回到池里(无泄漏)
func TestPlugin_ArenaAllocFreeAcrossProcess(t *testing.T) {
bin := buildTestPlugin(t, "stageplugin.go")
core := newFakeCore()
host, err := NewHost()
if err != nil {
t.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
p := New("demo", bin, t.TempDir(), nil, host, nil)
if err := p.Start(core); err != nil {
t.Fatalf("Start: %v", err)
}
defer p.Close()
core.mu.Lock()
h, ok := core.tools["demo_inject"]
core.mu.Unlock()
if !ok {
t.Fatal("插件应注册 demo_inject 工具")
}
// 用明显超过内联阈值的 payload确保真的走共享槽而非内联。
payload := strings.Repeat("共享内存", 500) // 约 6KB
if _, err := h(map[string]interface{}{"text": payload}); err != nil {
t.Fatalf("调用 demo_inject: %v", err)
}
got := core.injectedTexts()
if len(got) != 1 {
t.Fatalf("应注入 1 条文本,实际 %d 条", len(got))
}
if got[0] != payload {
t.Fatalf("经共享槽读到的内容不一致len(got)=%d len(want)=%d", len(got[0]), len(payload))
}
// 注入标志位必须穿过 RPC 到达内核:插件在调用点声明「不进记忆 / 据此裁剪 /
// 用哪个 cleaner」内核得拿到才能照做。只测 SDK 侧记录不到这一点——
// 字段在 JSON 与参数结构之间丢掉的失败模式是静默的。
opts := core.lastOpts()
if !opts.NoMemory {
t.Errorf("no_memory 未穿过 RPC: %+v", opts)
}
if opts.ContextPolicy != "prune" {
t.Errorf("context_policy 未穿过 RPC: %+v", opts)
}
if opts.CleanerName != "demo_cleaner" {
t.Errorf("cleaner_name 未穿过 RPC: %+v", opts)
}
// 插件已归还槽:池必须回到全空,否则说明 arena.free 没生效。
if used, total := host.Arena().Stats(); used != 0 {
t.Fatalf("插件归还后槽池应全空,实际 used=%d/%d", used, total)
}
}
// 工具调用的参数/结果走共享槽§13.3)。
//
// 控制面仍是 RPC请求 ID 关联、ctx 取消、崩溃唤醒都由它承载),
// 只有 payload 走共享内存:
// - 参数超过阈值时内核写入槽,把 ArgsRef 发给插件
// - 结果放得下时插件写入内核预分配的响应槽,回 ResultRef
// - 超限/池满时退回内联 JSON不能影响功能
//
// demo_big 会在结果里报出它到底从哪里读到参数,因此本测试验证的是
// “真的走了共享内存”,而不只是“返回值对”。
func TestPlugin_ToolInvokeArgsResultViaArena(t *testing.T) {
bin := buildTestPlugin(t, "stageplugin.go")
core := newFakeCore()
host, err := NewHost()
if err != nil {
t.Fatalf("NewHost: %v", err)
}
defer host.Close()
p := New("demo", bin, t.TempDir(), nil, host, nil)
if err := p.Start(core); err != nil {
t.Fatalf("Start: %v", err)
}
defer p.Close()
core.mu.Lock()
h, ok := core.tools["demo_big"]
core.mu.Unlock()
if !ok {
t.Fatal("插件应注册 demo_big 工具")
}
t.Run("大 payload 走共享槽", func(t *testing.T) {
// 4 字节 × 3 × 1000 = 12000 字节,明显超过内联阈值且能放进槽
big := strings.Repeat("共享内存", 1000)
res, err := h(map[string]interface{}{"text": big})
if err != nil {
t.Fatalf("调用 demo_big: %v", err)
}
s, _ := res.(string)
if !strings.HasPrefix(s, "shared:") {
t.Fatalf("大参数应经共享槽传递实际结果前缀不对len=%d, head=%.40q", len(s), s)
}
if want := "shared:" + strings.ToUpper(big); s != want {
t.Fatalf("经共享槽往返的内容不一致got len=%d want len=%d", len(s), len(want))
}
if used, total := host.Arena().Stats(); used != 0 {
t.Fatalf("调用结束后槽池应全空,实际 used=%d/%d", used, total)
}
})
t.Run("小 payload 同样走调用帧", func(t *testing.T) {
// 设计上不再有“小 payload 走内联”的按大小分支:内核总是标定调用帧。
res, err := h(map[string]interface{}{"text": "abc"})
if err != nil {
t.Fatalf("调用 demo_big: %v", err)
}
if res != "shared:ABC" {
t.Fatalf("小参数也应走内核标定的调用帧,实际 %v", res)
}
if used, total := host.Arena().Stats(); used != 0 {
t.Fatalf("调用结束后应全部归还,实际 used=%d/%d", used, total)
}
})
}

View File

@ -316,6 +316,10 @@ func TestProcess_ConcurrentCallsRouteCorrectly(t *testing.T) {
}
// 协议版本不匹配必须显式拒绝,不能半兼容运行。
//
// v2 引入的必要性就靠这条v1 插件(只读内联 args遇上 v2 内核,跟 v2 插件
// 发 blocks_ref 给 v1 内核,都会静默失效、不报任何错。只有在这里显式拦下,
// 那双错配才会变成一条带修复指令的启动失败。
func TestProcess_ProtocolMismatchRejected(t *testing.T) {
bin := buildTestPlugin(t, "badprotoplugin.go")
_, err := Spawn("badproto", bin, Options{Handler: noopHandler})
@ -325,6 +329,11 @@ func TestProcess_ProtocolMismatchRejected(t *testing.T) {
if !strings.Contains(err.Error(), "协议版本不匹配") {
t.Errorf("错误应说明版本不匹配,实际: %v", err)
}
// 运维可读性:光报“不匹配”不能定位到行动。生产上碰到它的现场是
// “只更新了内核没重编插件”,所以错误里必须带出这条修复指令。
if !strings.Contains(err.Error(), "plugindev") || !strings.Contains(err.Error(), "重编") {
t.Errorf("错误应给出重编插件的修复指令,实际: %v", err)
}
}
func TestProcess_SpawnRequiresHandler(t *testing.T) {
@ -341,6 +350,7 @@ func TestProcess_SpawnRequiresHandler(t *testing.T) {
// - 在途调用挂到自己的超时;
// - OnExit 不触发 → 崩溃计数、工具摘除、自动重启全都不发生;
// - 进程表里插件已是僵尸,注册表里却一切正常。
//
// 生产上 browser 拉 chromium、editdoc 拉 python 正是这个形状。
// 现在由专职 waitLoop 直接 wait4(2) 判定,不再依赖 fd 生命周期。
func TestProcess_ExitDetectedDespiteInheritedStdout(t *testing.T) {

View File

@ -14,7 +14,15 @@ import "encoding/json"
// 协议版本:与共享段版本独立演进。
// 插件握手时上报,内核校验——不匹配显式拒绝,避免半兼容导致的诡异行为。
const ProtocolVersion = 1
//
// v2§13.6 / §13.13):内核→插件的 payload 改为调用帧承载。
// v1 插件只读内联 args遇上 v2 内核会拿到空参数v2 插件发 blocks_ref
// v1 内核反序列化时静默忽略(旧内核 io.setToolBlocks 还是桩)。两种错配
// 都不会报错,只会静默失效——所以必须 bump 版本,让它在握手上就**显式**失败。
//
// 部署纪律:内核与全部插件必须同批重建、同批安装;改协议就要改这个常量,
// 不得依赖“两边大致兼容”。
const ProtocolVersion = 2
// Direction 无需显式字段:靠 Method 是否为空区分请求与响应
// (与 clawhubadapter/sidecar 的成熟做法一致)。
@ -39,7 +47,7 @@ type Response struct {
Error string `json:"error,omitempty"`
}
// ---- kernel → plugin内核调用插件,对应今日 7 个 //export----
// ---- kernel → plugin内核调用插件工具执行、Cleaner、stage、输出等----
const (
// MethodPluginInit 传插件名与配置,插件构造实例但不启动。
MethodPluginInit = "plugin.init"
@ -49,10 +57,22 @@ const (
MethodPluginStop = "plugin.stop"
// MethodToolInvoke 执行插件工具。
MethodToolInvoke = "tool.invoke"
// MethodCleanerInvoke 在插件进程内执行工具或通道声明的 Cleaner。
// Cleaner 是函数,不能随注册请求 JSON 序列化;内核保留 RPC 回调闭包,
// 需要参与向量化/蒸馏时把原文送回插件执行真正的 Cleaner。
MethodCleanerInvoke = "cleaner.invoke"
// MethodStageInvoke 执行阶段处理器。数据经共享段传递,参数只带阶段名与段世代号。
MethodStageInvoke = "stage.invoke"
// MethodOutputInvoke 经插件输出通道发送。
MethodOutputInvoke = "output.invoke"
// MethodArenaAlloc 向内核申请一块共享内存(返回偏移与大小)。
// MethodArenaFree 通知内核回收先前申请的共享内存。
//
// 这两个是**内部传输层接口**,不由插件开发者直接使用:共享内存是
// 内核的内部实现,公开 SDK 仍是普通字符串/Map模板运行时按
// payload 大小自动选择内联 JSON 还是共享槽。
MethodArenaAlloc = "arena.alloc"
MethodArenaFree = "arena.free"
// MethodHandshake 建链首帧交换协议版本、SDK 版本、共享段规格。
MethodHandshake = "handshake"
)
@ -197,16 +217,68 @@ type StageInvokeResult struct {
Seq uint64 `json:"seq"`
}
// ToolInvokeParams / ToolInvokeResult:工具调用(原 go_invoke_tool
// ToolInvokeParams工具调用原 go_invoke_tool
//
// 按 **funccall 模型**内核caller为每次调用标定一块内存帧交给插件
// callee插件在这块内存里工作
//
// [0, ArgsLen) 参数 JSON
// [ArgsLen, Frame.Length) 结果区(内核预留的预算)
//
// 结果放得下就写在帧内;**不够用时插件才向内核申请扩容**arena.alloc
// 并在返回引用上打 sharedRefFlagExpand内核据此单独归还扩容块。
//
// 参数永远在共享内存里,不存在“小 payload 走内联”的按大小分支。
//
// Args 仅剩给**直连 RPC 的调用方**process/bench 测试不建 Host拿不到
// 共享内存);内核的 invokeTool 始终走 Frame。
type ToolInvokeParams struct {
Name string `json:"name"`
Args map[string]interface{} `json:"args,omitempty"`
Name string `json:"name"`
Frame SharedRef `json:"frame,omitempty"`
ArgsLen uint32 `json:"args_len,omitempty"`
Args map[string]interface{} `json:"args,omitempty"` // 仅直连 RPC 调用方使用
}
type ToolInvokeResult struct {
Result interface{} `json:"result,omitempty"`
ResultRef SharedRef `json:"result_ref,omitempty"`
Result interface{} `json:"result,omitempty"` // 仅直连 RPC 调用方使用
}
// CleanerInvokeParams / CleanerInvokeResult跨进程计算层清洗。
// Scope 取 tool / input / outputName 是工具名或通道名。
//
// 与工具调用用**同一个 funccall 帧模型**
//
// [0, InputLen) 输入文本
// [InputLen, Frame.Length) 结果区(内核预留的预算)
//
// 结果放不下时插件申请扩容块,并在 TextRef 上打 sharedRefFlagExpand。
type CleanerInvokeParams struct {
Scope string `json:"scope"`
Name string `json:"name"`
Frame SharedRef `json:"frame,omitempty"`
InputLen uint32 `json:"input_len,omitempty"`
}
type CleanerInvokeResult struct {
TextRef SharedRef `json:"text_ref,omitempty"`
}
// 调用帧的结果预算。
//
// 内核按“参数长度 + 预算”标定帧;结果超出预算不是失败,插件会申请扩容块。
// 预算取 64KB覆盖绝大多数工具结果使常态调用完全免于第二次分配。
const (
toolResultBudget = 64 * 1024
cleanerResultBudget = 64 * 1024
)
const (
CleanerScopeTool = "tool"
CleanerScopeInput = "input"
CleanerScopeOutput = "output"
)
// OutputInvokeParams输出通道发送原 go_invoke_output
//
// 与 C ABI 路径的关键差异:**可同步等待真实结果**。
@ -214,8 +286,39 @@ type ToolInvokeResult struct {
// 永远返回成功§9.4,现网 2 次消息发不出而模型以为成功)。
// 进程模型下 RPC 天然可等应答,该缺陷从根上消失。
type OutputInvokeParams struct {
Channel string `json:"channel"`
Args map[string]interface{} `json:"args,omitempty"`
Channel string `json:"channel"`
// Frame 是调用帧:[0, ArgsLen) 是参数 JSON[ArgsLen, Frame.Length) 是结果区。
// 与 ToolInvokeParams 同一 funccall 帧模型§13.3)。没有帧时(直连 RPC
// 测试)回退到 Args。大 payload 不再爆 stdin/stdout 管道——这正是同步
// output_send 卡住的根因之一。
Frame SharedRef `json:"frame,omitempty"`
ArgsLen uint32 `json:"args_len,omitempty"`
Args map[string]interface{} `json:"args,omitempty"` // 仅直连 RPC 调用方使用
}
// OutputInvokeResult 与 ToolInvokeResult 同形:结果优先写进帧结果区,
// 放不下才申扩容块并打 sharedRefFlagExpand。标量响应如 "ok")直接在
// Result 字段返回,不走共享内存。
type OutputInvokeResult struct {
ResultRef SharedRef `json:"result_ref,omitempty"`
Result interface{} `json:"result,omitempty"` // 仅直连 RPC 调用方使用
}
// ArenaAllocParams / ArenaAllocResult插件向内核申请共享内存。
//
// 内核返回的 Ref.Length 是槽容量(可写上限),插件写入后自行把 Length
// 改成实际 payload 长度再随业务 RPC 回传。
type ArenaAllocParams struct {
Size uint32 `json:"size"`
}
type ArenaAllocResult struct {
Ref SharedRef `json:"ref"`
}
// ArenaFreeParams插件通知内核回收共享内存。只带描述符槽号在 Flags 里。
type ArenaFreeParams struct {
Ref SharedRef `json:"ref"`
}
// PluginInitParams插件构造参数原 case init_plugin

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