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https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
synced 2026-09-21 17:38:10 +00:00
2c5f9ff262
- 根目录清理: branding/docs/knowledge -> assets/, package/tools/deploy -> deploy/ - meta.go: Version 0.7.2, SDKCompatibleVersion 语义改为最高兼容 - Makefile: 版本回退 0.7.2 - registry.go: 系统提示词改用 meta.Version 格式化 - Agent 心跳: reorgGraph 拆分为三个独立循环(archive/merge/review)，各自可配间隔 - GraphDB: 新增 sentences 表 + 关系句子溯源 + ClearSentenceID + CleanupOrphanedSentences - Knowledge: 支持词嵌入向量化器 - NLP 四阶段流水线: Parse -> Extract -> Verify -> Fuse + SentenceRef - 移除远程 HTTP 解析器(remote_parser.go) - 新增内嵌 ONNX 模型(vocab + dep_parser.onnx): +build onnxruntime: 全量 ONNX Runtime 推理 !build onnxruntime: 内嵌词表规则式降级解析器 - config: core.agent.onnx_model_path 替代 dep_parser_url
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[English](../en/ARCHITECTURE.md) | **中文**
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# HomeAgent 架构
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## 体系结构原则
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HomeAgent 的认知架构由三个核心子系统构成：事件循环（eventLoop）、上下文窗口（RelevanceContext）与阶段管道（StageHost）。三者共同组成编排框架。LLM 在其中作为可调度的推理执行单元运行；认知连续性由事件循环、上下文窗口与阶段管道维持。
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**事件循环（eventLoop）** 是一个三路 select 循环：`a.io.InputChan()` 接收外部用户输入并分发至 `processTextInput` / `processMediaInput`；`a.selfInputCh` 接收内部系统任务（如记忆合并、蒸馏回调），以 `_consolidation_` 输出通道标识区分，走 `processConsolidation` 路径；`a.ctx.Done()` 接受关闭信号。与之并行运行的 `interceptLoop` 协程独立监听 `a.io.InputInterruptChan()`，收到高优先级中断时先取消当前 LLM HTTP 请求（`a.cancelLLM()`），再将事件写入 `a.interceptCh`——该通道在 `process()` 每次 LLM 调用前由 `drainInterrupts()` 非阻塞排空，以 `[打断消息]` 格式注入消息历史。三条中断投递路径各具语义：`cancelLLM` 终结当前 HTTP 请求，`interceptCh` 在下一轮 LLM 调用前注入文本，`InjectInput` 在 eventLoop 空闲时触发新一轮处理。
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**阶段管道（StageHost）** 管理两类注册：工具定义（ToolDef）与阶段处理器（StageHandler）。ToolDef 包含 `NoMemory bool` 和 `Cleaner func(string) string` 两个可选的记忆控制字段：`NoMemory=true` 时工具输出不参与向量化/jieba/蒸馏计算（原文保留）；`Cleaner` 在输出进入计算层前执行过滤（如提取 JSON 的 `content` 字段）。两者均不修改原文，只影响计算层输入。`RegisterTool` 拒绝同名注册，推断工具所属插件名，并维护工具到插件的映射表 `toolPlugins`。`RegisterStage` 将处理器追加至对应阶段的处理器列表。触发阶段执行时（`RunStage`），**所有已注册处理器通过 goroutine 并行执行**，共享同一 `*StageContext` 实例（通过 `sync.RWMutex` 保护并发访问）。单个处理器的 panic 被独立恢复，不影响其他处理器。短路语义通过检查 `ctx.Response != nil` 实现——任一阶段处理器可设置此值提前终止当前链路。工具执行 `ExecuteTool` 内置 panic 恢复与栈追踪记录。`UnregisterPluginTools` 在插件热重载时移除对应工具集。
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**上下文窗口（RelevanceContext）** 维护一个按时间排序的事件列表。`Append` 在录入前经 `CleanTemplateText` 剥离 QQ 模板与时间戳噪声，再通过三分支向量策略（agent 事件用 Response，用户事件用 Input，cold_storage 用 Input+Response）计算嵌入向量。`Prune` 在事件数超过 `topK` 时触发，**无条件保护最近 10 条事件不被裁剪**（recency bias），对剩余候选事件计算与当前输入的 CosineSimilarity，按评分降序保留 `topK - 10` 条（下限为 0），之后按时间戳重排序。裁剪出的事件中，过滤掉 `agentcli` 和 `terminal` 来源后，其余通过 `docStore.ContextToDoc` 归档至 Document 层，保留原始时间戳。持久化采用 5 秒防抖写入磁盘 JSON 文件。
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**工具定义聚合自五个来源**：IOManager 注册的插件工具；StageHost 注册的 SDK 插件工具；Indexer 提供的记忆索引工具；内置条件工具（依据 memory / knowledge / docStore / social / pluginReg / providerManager 等模块的非空状态选择性添加，包括记忆操作、知识检索、文档查询、社交网络、插件重载、子代理生成、输出通道工具、LLM 源切换等）；以及按 `pendingMedia` 状态添加的媒体处理工具。`buildToolDefs()` 在每次 process 周期中重新聚合所有这些来源。
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**Provider 调用采用有序降级策略**：`ProviderManager.OrderedProviders()` 返回按注册顺序排列的 provider 列表。`process()` 内循环遍历该列表依次尝试 `Chat()` 调用。401/403 状态码将对应 provider 标记为永久不可用；其他错误类型同样标记不可用但容忍度更高。全部 provider 失败时返回错误返回调用方。若调用因 context 取消而中断且 Agent 仍在运行，则重试（仅当处理非 consolidation 路径时）。
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**记忆体系采用三级存储层级结构（Context → Document → Graph），按访问局部性与持久化需求进行数据分置**：Context 层为高速易失工作窗口，使用 StaticEmbedder（预训练词嵌入）进行语义相关性评分，以 TF-IDF 为回退策略；Document 层与 Context **共享同一 StaticEmbedder 向量空间**（agent 启动时将 embedder 注入 Document Store），使 Context 裁剪时的事件相关性评分与 Document 查询时的语义检索处于同一向量空间中，确保冷热数据之间的相似度可比——TF-IDF 仅在 embedder 未加载时作为兜底方案；Graph 层以 SQLite 为持久化载体，entities 表与 relations 表分别存储节点与有向边，支持 BFS 遍历召回。三级之间定义数据迁移策略：低分事件从 Context 下沉至 Document（以归档时相同的 embedder 向量化写入），冷文档经 72 小时未访问阈值判定后通过 `docToTriples` 蒸馏为三元组写入 Graph。Indexer 通过双路召回（实体向量相似度搜索 + jieba 关键词提取）构建 Graph 查询种子，结合 `MarkRecalled` 机制避免已被工具调用取回的实体重复注入系统提示。
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**核心域与应用域的职责域分离**是一项系统级架构决策：内核的责任边界限定在 LLM 编排、记忆管理与知识检索三个维度内，不直接承载任何 IO 操作；所有外部交互通过插件域接入。该分离将核心域的复杂度控制在可验证范围内，同时赋予插件域独立的演化自由度——后者可独立开发、独立发布、热加载，且不对核心域的稳定性构成直接影响。
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## 消息处理流程
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### 完整链路
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外部输入（通过插件 InjectInput）
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eventLoop() → processTextInput()
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│
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├── on_input stage 插件可拦截/改写/短路
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├── Context.Append 记录到上下文窗口
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├── Context.Prune 低相关性事件归档到 Document
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├── buildMemoryContext() Indexer 召回 → GraphDB BFS 遍历
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│
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├── pre_action stage 插件可注入 system 消息
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│
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├── [工具循环] process()
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│ ├── buildSystemPrompt 人格 + 记忆 + 知识 + 上下文
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│ ├── buildToolDefs 内置工具 + 插件工具
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│ ├── provider.Chat() LLM 调用
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│ ├── post_action stage 插件可见 LLM 输出 + 工具列表
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│ ├── 有工具?
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│ │ ├── before_toolcall 插件可拒绝/改参
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│ │ ├── executeToolCall 路由到插件/内置
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│ │ ├── after_toolcall 插件可改结果
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│ │ └── → 回到 post_action
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│ └── 无工具 → 退出循环
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│
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├── Context.Append(response)
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├── before_output stage 插件可改最终文本
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├── emitResponse() 通过 output_send 发送
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└── after_output stage 插件只读，收尾
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代码：`internal/agent/core/process.go` — `process()` 是工具循环主体
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### 7 个阶段钩子
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| 阶段 | 触发时机 | 插件可做 |
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| `on_input` | 消息到 Agent，零处理 | 黑名单/限流/短路回复 |
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| `pre_action` | 上下文就绪，LLM 调用前 | 注入外部数据到 context |
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| `post_action` | LLM 返回文本+工具列表 | 敏感词过滤/强制 redirect |
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| `before_toolcall` | 单个工具执行前 | 审计/拒绝/改参 |
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| `after_toolcall` | 单个工具执行完 | 脱敏/排序结果 |
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| `before_output` | 最终文本就绪，发送前 | 格式适配 |
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| `after_output` | 已发送 | 统计日志 |
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代码：`internal/agent/core/stages.go` — `StageHost` 编排
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### 循环规则
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`post_action → [before_toolcall → 执行 → after_toolcall] → post_action` 构成内循环。
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退出条件：LLM 无工具调用 / 全部被拒绝 / 超上限。
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### 短路规则
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任意阶段设 `ctx.Response` 即跳到 `after_output`。
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## 三层记忆
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### 记忆流转
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① Context (工作窗口)
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RelevanceContext — 内存 events[] + JSON持久化
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Append: 每次输入, CleanTemplateText → 三分支向量(textForVector)
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agent事件→Response, 用户事件→Input, cold_storage→Input+Response
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StaticEmbedder 预训练词嵌入 / TF-IDF 回退
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Prune: StaticEmbedder CosineSimilarity, 保留 topK + 最近10条
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├── 保留 → timeline → 按时间排序 → system prompt
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└── 低分 → Document 层归档 (原始时间戳)
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Save: 5s debounce 写盘
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↓ Prune 归档 ↑ LLM 主动召回
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② Document (文件记忆)
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DocStore — JSON文件 + 与 Context 共享的 StaticEmbedder 向量空间（兜底: TF-IDF InvertedIndex）
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写入: Prune归档 / doc_commit / Graph快照(syncGraphToDocs)
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读取:
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├── 自动注入: Query(input, top3) → 同一向量空间下相似度摘要 → 【相关记忆文档】→ system prompt (只读)
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└── LLM主动: doc_query → Consume(读取并删除)
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→ 逐条 context.Append{Timestamp: d.CreatedAt, Source: "cold_storage"}
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→ 文档以原始时间戳写入 context 时间线, 从 docStore 删除
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冷化: FindColdDocs(72h, ≤2次访问) → docToTriples → Graph
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↓ 冷文档蒸馏 ↑ 自动召回
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③ Graph (图数据库)
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SQLite — entities + relations 表
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写入: memory_commit / 冷文档蒸馏 / Pipeline 规则蒸馏 / memory_merge
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读取:
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├── 自动召回: Indexer.BuildContext(input)
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│ → CleanTemplateText → 向量实体搜索 + jieba关键词 → SQLite LIKE + BFS depth=2
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│ → 【记忆索引】→ system prompt
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└── LLM主动: memory_recall / memory_merge / memory_purge / memory_edit / memory_delete_entity
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Social: person_query / set_trait / relate (包装 GraphDB)
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④ 蒸馏管道 (每30min心跳)
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distillContext → 窗口>2×maxSize → 强制Prune
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syncGraphToDocs → Graph 快照写入 Document(跨层可搜索)
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reorgGraph:
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Step1: indexer.Sync — 重建实体向量索引
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Step2: docStore.Reindex — 重建文档向量索引
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Step3: 冷文档 → docToTriples → GraphDB.Commit
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Step4: 实体相似度(Bigram Jaccard>0.75) → consolidation → LLM判断合并
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Step5: evaluateGraphQuality → LLM判断保留/删除
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⑤ Pipeline 规则蒸馏器 (每心跳)
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distillOnce → 正则匹配个人信息:
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我叫X / 我住在X / 我喜欢X / 我X岁 / 我的工作是X
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→ 三元组 → GraphDB.Commit
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### 向量化：预训练词嵌入 + TF-IDF 回退
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所有向量化统一使用 `StaticEmbedder`（`internal/memory/static_embedder.go`）：
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**主策略 — 预训练词嵌入（词对齐 300 维）**
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- 模型来源：ConceptNet Numberbatch（77 语对齐）/ fastText 中文 / fastText 英文
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- 通过 `core.agent.embedding_model_path` 配置（逗号分隔多模型）
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- 路径名含 `numberbatch` → 自动下载 ConceptNet，含 `cc.zh.` → fastText 中文，含 `cc.en.` → fastText 英文
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- 不匹配则默认 ConceptNet
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- **前处理**：`CleanTemplateText` 剥离 QQ 工具调用模版、时间戳噪声，避免垃圾干扰相似度
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- **三分支向量来源**：agent→Response，用户→Input，cold_storage→Input+Response
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- **TF-IDF 回退**：模型下载失败或未配置时自动回退词袋 TF-IDF，服务不中断
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| 位置 | 文件 | 用途 | 算法 |
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|------|------|------|------|
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| Context Prune | `context.go:155` | 裁剪低相关性上下文事件 | VectorizeClean → CosineSimilarity(queryVec, evt.Vector) |
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| DocStore Query | `document.go:206` | 文档记忆召回 | StaticEmbedder.Vectorize（首选）/ TF-IDF（兜底）→ vec.Search |
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| Indexer 实体搜索 | `indexer.go:96+111` | Graph实体召回 | 向量实体搜索 + jieba关键词 → SQLite LIKE + BFS |
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| 实体相似度检测 | `distill.go` | Graph中相似实体 | Bigram Jaccard (>0.75 → consolidation) |
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### Context 层
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`internal/agent/core/context.go` — `RelevanceContext`
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- 维护最近事件列表，每次 Append/Prune 写入 JSON 防丢
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- 向量化前统一经 `CleanTemplateText` 去模版噪声
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- 三分支 `textForVector`：agent 事件用 Response、用户事件用 Input、cold_storage 用 Input+Response
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- 预训练词嵌入 `StaticEmbedder` → CosineSimilarity，模型不可用时自动回退 TF-IDF
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- 保护最近 10 条记录免于淘汰，超出部分按相关性排序归档到文档记忆
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- 归档事件以原始时间戳写入文档记忆，后续 `doc_query` 召回时按原始时间戳插回时序
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### Document 层
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`internal/memory/document/document.go` — `Store`
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- 消费即删模式：`doc_query` 检索到后删除
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- 双路召回：与 Context 共享的 StaticEmbedder 语义向量搜索 + jieba 关键词提取（模型未加载时回退 char-bigram TF-IDF）
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### Graph 层
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`internal/memory/graph.go` — `GraphDB`
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- SQLite WAL 模式，两张表（驱动：mattn/go-sqlite3，CGo）
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- `Commit(triples)` — UPSERT entities + INSERT relations
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- `Recall(keywords, depth)` — 关键词 LIKE 搜索 + BFS 遍历
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### 记忆工具（LLM 可直接调用）
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| 工具 | 作用 |
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|------|------|
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| `memory_recall` | 从 Graph 召回 |
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| `memory_commit` | 写入 Graph 三元组 |
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| `memory_merge` | 合并两个实体节点 |
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| `memory_purge` | 删除指定实体 |
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| `memory_edit` | 编辑已有实体/关系 |
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| `memory_delete_entity` | 删除实体及其所有关系 |
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| `memory_introspect` | 查看记忆统计 |
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| `doc_query` | 从 Document 搜索 |
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| `doc_commit` | 写入 Document |
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### 其他记忆层
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- **Social** (`internal/memory/social/social.go`) — 人格特质和关系网，包装 GraphDB 实体类型
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- **Text Memory** (`internal/memory/text/text.go`) — 原始对话 JSONL 日志，轮转策略
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- **Memory Indexer** (`internal/memory/indexer.go`) — 实体向量化 + jieba 关键词提取，自动注入 system prompt
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### 蒸馏管道
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`internal/memory/pipeline/pipeline.go`
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- 10 分钟 tick，7 天保留
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- 规则提取三元组（name / location / likes / age / job 模式）
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- 写入 GraphDB
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### 上下文剪枝
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心跳 30min:
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├── distillContext() — 蒸馏当前上下文
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├── syncGraphToDocs() — Graph→Document 同步
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└── reorgGraph()
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├── Indexer.Sync()
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├── DocStore.Reindex()
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├── 冷文档→Graph
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└── 实体冲突 → enqueueConsolidationTask()
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selfInputCh → LLM 判断合并/跳过
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```
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实体冲突检测启发式（bigram Jaccard > 0.75），走 `selfInputCh` 内部通道，LLM 最终判断是否合并。
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## 知识库
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`internal/knowledge/knowledge.go`
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- 文件目录 `knowledge/<name>/content.md`
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- 独立 TF-IDF 索引，与记忆系统不冲突
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- `knowledge_search` / `knowledge_create` / `knowledge_list`
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## Provider 与 Lua 适配层
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Agent
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Provider 接口 (Name / Chat / ChatStream)
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├── OpenAIProvider — 标准 OpenAI API
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├── OllamaProvider — 本地 Ollama
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└── LuaAdaptedProvider (主要)
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├── 序列化 CompletionRequest → JSON
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├── adapter.transform_request() → API 格式
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├── HTTP 请求 + adapter.headers
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├── adapter.transform_response() → 统一格式
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└── 反序列化
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```
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代码：`internal/agent/api/provider.go`
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ProviderManager 管理多个源，按注册顺序 fallback。Lua 适配器位于 `internal/lua/adapters/`，每个 `.lua` 脚本定义 `transform_request` / `transform_response` / `transform_stream_chunk`。
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VM 内置 `json.encode` / `json.decode` / `log` / `http_get` / `http_post`。
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## 插件系统
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### 四种加载方式
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| 方式 | 注册机制 | 编译 | 用途 |
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|------|----------|------|------|
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| 内置插件 | `init()` → `RegisterFactory` | `internal/plugins/` 编译进内核 | webui/cli/timer/mcp 等 |
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| 外部 `.so` | C ABI 动态加载 | `-buildmode=c-shared` + bridge | qq/files/web/memo 等 |
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| Lua 脚本插件 | 解析 `main.lua` 注册工具 | 无需编译，热加载 | luaplugintest/testlua 等 |
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| SKILL 插件 | 解析 `SKILL.md` | Markdown 定义 | clawhubadapter 兼容加载 |
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内置插件注册：`internal/plugins/all.go` 空白导入 → 各插件 `init()` → `Registry.Load()` 扫描目录匹配工厂。
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外部插件加载：`internal/plugin/dynamic.go` → 复制到 SHA256 临时路径（绕过 `plugin.Open` 路径缓存）→ `Open` + `Lookup("NewPlugin")`。
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Lua 脚本插件加载：`internal/lua/` → 通过 Lua VM 解析 `main.lua`，调用 `start()` 注册工具。
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### PluginSDK 四通道
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```
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插件 ──→ 核心
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RegisterTool(name, fn) ──→ buildToolDefs() / executeToolCall()
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RegisterStage(stage, fn, scope...) ──→ runStage() 在对应阶段调用（scope 控制全局/仅自己工具）
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Subscribe(event, fn) ──→ Publish() 通知所有订阅者
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RegisterOutputChannel(name, caps, desc, handler) ──→ output_send__{name} 工具生成
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```
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`internal/sdk/` 桥接外部 SDK 接口到内核，定义完整 PluginSDK：
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```go
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sdk.RegisterTool(name, def, handler)
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sdk.RegisterStage(stage, handler, scope...)
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sdk.Publish(event)
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sdk.InjectInput(source, channel, payload)
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sdk.InjectInterrupt(source, channel, payload)
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sdk.Memory().Recall/Commit
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sdk.Knowledge().Search/Create
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sdk.Settings().Get/Set/List
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sdk.RegisterOutputChannel("qq", sdk.CapText|sdk.CapAudio|sdk.CapImage, "QQ消息通道，详见 output_send__qq_help", handler)
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```
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### Plugin 接口
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```go
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type Plugin interface {
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Name() string
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Start(sdk *PluginSDK) error
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Stop() error
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}
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```
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## 输出通道系统
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每个输出通道生成两个工具：
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| 工具 | 类型 | 作用 |
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|------|------|------|
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| `output_send__{name}` | function | 接受 `payload`(消息载荷)、`meta`(JSON 路由元数据)、`type`(枚举) 三个参，路由到插件 handler |
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| `output_send__{name}_help` | function | 返回通道的 meta 格式和 type 枚举说明 |
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能力标志位：
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| 标志 | 值 | 含义 |
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|------|-----|------|
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| CapText | 1 | 纯文本 |
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| CapFile | 2 | 文件 |
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| CapImage | 4 | 图片 |
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| CapAudio | 8 | 音频 |
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| CapStructured | 16 | 结构化数据 |
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系统提示注入：输出门控规则、多调用支持、长消息拆分。
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子代理权限：`output_send__` 前缀工具允许使用。
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## LLM 链事件
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- 事件类型 `agent_llm_chain`，每次 LLM 轮次后发射
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- 包含完整 LLM 响应（文本 + 工具调用 + 推理）
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- WebUI 通过 SSE 订阅此事件实现实时显示
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- 插件可通过 EventSubscriber 订阅（外部插件只读）
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## 受限外部插件 API
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分层架构：内部插件获得完整 PluginSDK，外部插件获得受限 SDK。
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| API | 内部插件 | 外部插件 |
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|-----|----------|----------|
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||
| SocialAPI | 完整读写 | 只读（GetPerson / GetTrait / GetRelations / GetNetwork / ListPersons） |
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| EventSubscriber | 订阅 + 发布 | 仅订阅（无 Publish 能力） |
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扩展字段：
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- Triple 扩展：Confidence、SubjectType、ObjectType
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- Relation 扩展：Confidence
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## 中断机制
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```
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interceptLoop (goroutine)
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├── InputInterruptChan() ← 定时器/消息通知
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├── (a) cancelLLM() → 取消 Provider HTTP 请求
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├── (b) interceptCh → process() 轮前读 [打断消息]
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||
└── (c) InjectInput() → 空闲时触发新处理
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||
```
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三种投递路径：
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| 路径 | 效果 | 时机 |
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|------|------|------|
|
||
| cancelLLM | 取消当前 HTTP 请求 | 收到 context.Canceled |
|
||
| interceptCh | process() 中插入 `[打断消息]` | 每个 LLM call 前 |
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||
| InjectInput | eventLoop 空闲时触发新处理 | 无进行中请求 |
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|
||
代码：`internal/agent/core/eventloop.go` — `interceptLoop` / `drainInterrupts`
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## 配置系统
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`internal/config/registry.go` — ConfigRegistry
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- SQLite 存储，`config` 表 + `config_<plugin>` 独立表
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- 命名空间：`core.*` / `plugin.<name>.*`
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- `RegisterDefault` 插入 ~80 个默认键（8 个 LLM 源的 seeds）
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- WebUI 设置页 `/api/v1/settings` 读写
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## 代码结构
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cmd/homed/main.go — 入口：组装所有子系统
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cmd/waiter/main.go — CLI 客户端 (Unix socket)
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internal/
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├── agent/
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│ ├── core/ — Agent 核心 (eventLoop/process/stages/context)
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│ │ └── plugin_health.go — 插件健康监控与自动重启
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│ ├── api/ — Provider 接口 + LuaAdaptedProvider
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│ ├── io/ — IOManager (排队/中断/输出)
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│ └── personal.go — 人格加载
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├── plugin/
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│ ├── registry.go — 注册表 + 生命周期
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│ ├── dynamic.go — .so 动态加载器
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│ └── manifest.go — plugin.json 元数据
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├── plugins/ — 内置插件实现
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│ ├── all.go — 空白导入
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│ ├── webui/ — HTTP 服务器 + 嵌入式 SPA
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│ ├── cli/ — Unix socket CLI
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│ ├── timer/ — 定时器
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│ ├── cmd/ — 命令执行
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│ ├── mcp/ — MCP 协议
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│ ├── files/ — 文件操作
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│ ├── clawhubadapter/ — ClawHub 适配器（OC 插件/SKILL/JS/Python sidecar）
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│ ├── agentcli/ — PTY 终端
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│ ├── healthcheck/ — 健康检查
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│ ├── pluginmgr/ — 插件管理器
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│ └── cfgmgr/ — 配置管理
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├── sdk/ — PluginSDK 定义
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│ ├── plugin.go — Plugin 接口 + PluginSDK
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│ ├── memory.go — MemoryAPI
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│ ├── knowledge.go — KnowledgeAPI
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│ ├── settings.go — SettingsAPI
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│ └── llm.go — LLMAPI
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├── memory/
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│ ├── graph.go — SQLite 图数据库
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│ ├── indexer.go — 图→向量索引
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│ ├── vector/store.go — TF-IDF 向量引擎
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│ ├── document/document.go — 文档记忆
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│ ├── text/text.go — 文本日志
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│ └── pipeline/ — 蒸馏器
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├── knowledge/knowledge.go — 知识库
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├── lua/
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│ ├── vm.go — Lua VM (json/log/http)
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│ └── adapters/ — 8 个 LLM 适配器脚本
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├── config/registry.go — SQLite 配置中心
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├── events/bus.go — 事件总线
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├── tracker/ — OverlayFS 变更追踪
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├── supervisor/ — 守护进程管理
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├── skill/ — Skill 插件管理
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│ └── manager.go — Skill 加载/匹配
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└── meta/ — 元信息
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└── meta.go — Agent 元数据
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