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JianFeeeee 1d52ba85d5 docs: 术语与架构措辞对齐（coldcontext / stablemem / security+device 模块）

1. 术语统一：
   - doc_query / doc_commit → coldcontext_query / coldcontext_commit
   - 「图记忆 / Graph 层」→「稳定记忆 / Stablemem 层（L3）」
   - 分层命名补上 L1/L2/L3 语义：Context(热) / Cold-context(冷) / Stablemem(持久)
   涉及 README.md、README_EN.md、assets/docs/{zh,en}/{ARCHITECTURE,OVERVIEW}.md

2. 补上本次最大的结构变化（文档里此前完全没有）：
   - 安全防火墙作为**独立内核模块**：凭据闸门、工具黑白名单+沙箱、
     敏感词与提示词注入预警、按主体授权与插件命名限式；显式代理而非 monkey patch
   - device 数据面作为**独立内核模块**：工具注册与路由、inputch/outputch、设备登记；
     路由表在 internal/toolroute 以避免 core ↔ kernelboot 成环

3. 历史计划文档（memory-*.md / context-overflow-l4-design / entities-retirement /
   git-branching）加**归档说明**：明确术语已过时、现行口径以 ARCHITECTURE.md 为准。
   刻意不改写历史正文 —— 那是决策记录，改写等于伪造。

剩余旧词只出现在归档文档与 scripts/capability-bench/PLAN.md（评测历史记录）。

2026-10-27 09:58:14 +08:00

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Raw Blame History

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HologramAgent — 项目概览

这是什么

HologramAgent 是一个持续运行的个人智能 Agent 框架。

核心架构：一个长时间运行的内核进程（homed），通过插件系统接入各种 IO 通道（QQ、Web、命令行等）。内核负责 LLM 调用编排、记忆管理、知识检索；插件负责所有外部 IO——收发消息、执行文件操作、搜索网络等。

设计要点

核心域与应用域分离 — 内核（核心域）不执行任何 IO 操作，所有 IO 能力归属插件（应用域）。边界通过 PluginSDK 明确定义：

插件向内核注册工具（Tool），供 LLM 调用
插件挂入处理管道（Stage），在各阶段拦截/改写消息流
插件订阅/发布事件（Event），松耦合通信
插件通过 IO API 排队或打断投递输入

这一划分的意义在于职责边界清晰：内核专注于编排与记忆管理，插件负责具体 IO 实现，二者互不耦合。

业务语义留在插件层 — 内核不定义业务对象：终端、命令历史、设备状态、媒体库都属于插件域。以终端为例，PTY、会话生命周期与输出缓冲全归 agentcli；WebUI 与 CLI 需要终端面板时，订阅事件总线（EventTerminalOutput + EventToolCall）自己攒视图，而不是去读内核里的某个状态组件。内核只提供事件总线与插件注册面—— 新增一类能力不需要改内核，也不会在核心里堆出第二套业务真相。

三层记忆架构 — 三层不是三种数据结构，而是同一批记忆块的三层持有关系：

Context 层（L1，直接投喂）：内存中预训练词嵌入评分的事件窗口（StaticEmbedder 词向量 → CosineSimilarity，TF-IDF 回退），实时维护最近上下文，低相关性事件自动下沉到下一层
Document 层（L2，不直接投喂）：与 L1 结构同构——同样的事件 + 同样的块，只是不直接进模型视野；支持显式提交和隐式归档，冷数据蒸馏到稳定记忆（stablemem）
Stablemem 层（L3，持久）：SQLite 图数据库，顶层仍是三元组（节点 + 关系边），但节点从 entities 表升级为 memory_blocks；BFS 遍历召回，蒸馏管道从对话中提取三元组

★ L1 与 L2 唯一区别是「是否被直接投喂给模型」：L2 不是 L1 的摘要层，也不是另一种数据形态。召回 = 把事件（连同它持有的块）从“不投喂”的持有层迁回“投喂”的持有层。

★ 正文（含多媒体正文）内联在块里：文本块的 Text 是正文，媒体块的 Data 是字节。不存在「块 + 外部正文」的分离形态。任何一层都不压缩 —— 视图（检索摘要、渲染结果）可以是压缩的，但视图不是记忆。

三层流动：上下文 → 冷归档 → 长期稳定记忆，构成从短期到持久的信息衰减与整合管道；每一次都是迁移（块 ID 与向量不变，只换持有层），不是复制。

媒体记忆（v1.2.0 起：一等记忆块） — 图片/音频不是附属物，而是记忆的一等节点：

内容寻址存储（CAS）：digest 寻址，元数据在 SQLite、blob 在磁盘（两级分桶），相同字节只存一份，每次 Get 重校 digest（磁盘损坏静默返回脏数据比报错更危险）
媒体块直接参与向量检索：块携带自己的多模态向量与指纹，正文里不再有任何媒体标记
无独立 GC、无引用计数、无 keep-set：记忆块遵循单层不变量——Context → Document → Graph 是块的迁移，不是复制、也不靠引用保活；删除块即删内容
v1.1.1 起贯通插件边界：插件可通过 InsertWithMedia / InjectInputMedia 读写媒体，模型可用 memory_commit / coldcontext_commit 的 media_digests 参数关联媒体
旧机制已整体拆除：此前把视觉模型生成的描述写进正文、以 [<mime> <短digest>] <描述> 标记参与检索的描述式索引，以及 media_refs 引用计数，均已在 v1.2.0 删除——描述是模型生成的二手信息，检索「别人转述的图片」不如检索图片自己的向量

它实际做了什么

代码位于项目仓库根目录，Go 语言实现。

内核 (internal/agent/core/)：

eventloop.go — 消息循环（eventLoop），从 IO 层排队接收输入
process.go / stages.go — 处理管道：记忆召回 → 人格注入 → LLM 调用 → 工具执行 → 输出发送，7 阶段钩子
toolcall.go — 工具调度与执行
context.go — 上下文管理（预训练词嵌入评分 StaticEmbedder → CosineSimilarity，TF-IDF 回退），自动剪枝低相关性事件
LLM 调用通过 Provider 接口抽象，多源自动降级

记忆系统 (internal/memory/)：

GraphDB (graph.go) — SQLite，entities + relations 表，BFS 遍历
Document Store (document/document.go) — 临时记忆，JSON 文件 + TF-IDF 向量索引，消费即删
Text Memory (text/text.go) — 原始对话日志，JSONL 文件轮转
Social Store (social/social.go) — 人格特质 + 关系网，包装 GraphDB
Memory Indexer (indexer.go) — 自动将 GraphDB 实体向量化，用户输入时召回注入 system prompt

知识库 (internal/knowledge/knowledge.go)：

文件系统目录 knowledge/<name>/content.md
TF-IDF 向量搜索，独立于记忆系统的索引实例
LLM 通过 knowledge_search / knowledge_create / knowledge_list 三个工具操作

插件系统 (internal/plugin/)：

内置插件：Go init() 自注册，编译进内核
外部插件（v1.0.0 起）：编译为普通 Go 二进制 plugin.bin，内核 spawn 为独立子进程，经 stdio JSON-RPC（控制面）+ 共享内存段（数据面）+ 事件环（通知面）通信；也支持 Lua 脚本插件（C ABI 动态库通道 -buildmode=c-shared 已在 v1.0.0 整体删除）
PluginSDK (internal/sdk/) 定义四通道：RegisterTool / RegisterStage / Subscribe / RegisterOutputChannel
阶段钩子 7 个：on_input → pre_action → post_action → before_toolcall → after_toolcall → before_output → after_output

LLM Provider (internal/agent/api/provider.go)：

Provider 接口：Name / Chat / ChatStream / MaxContextTokens
唯一实现 LuaAdaptedProvider：所有源都经 Lua 适配脚本做请求/响应变换；适配器脚本位于 internal/lua/adapters/，每类协议一个 .lua 脚本
内置 10 个适配器：deepseek / openai / anthropic / gemini / mistral / groq / github / kimicode / ollama / server
源（core.llm.sources.<name>.*）由部署时配置，数量不固定，不随内置适配器数绑定

WebUI (internal/plugins/webui/)：

嵌入式 SPA 仪表盘（dashboard.html 通过 //go:embed 打包）
REST API：状态查询、配置管理、记忆操作、知识库管理、插件管理
兼容 OpenAI API 格式的 /v1/chat/completions 端点
SSE 事件流 /api/v1/chat/events

ClawHub 适配器 (internal/plugins/clawhubadapter/)：

统一加载 OC 插件（Node.js）、Python sidecar、JS sidecar、SKILL 四种插件类型
RegistryDispatcher 模式：Tool/Provider/Channel/Stage 注册通知分发
ClawHub 市场搜索与安装：clawhubadapter_search / clawhubadapter_npm_install
9 种 Provider 类型映射为 LLM 可用工具（图片生成、搜索、语音等）
OC 通道自动注册为 IO 设备，支持文本/文件/图片/音频能力标志

项目状态

核心功能已可运行。插件系统和 SDK 已就绪，可独立开发外部插件。

内置插件（13 个）：webui / cli / agentcli / cfgmgr / healthcheck / kbtree / multimodal / pluginmgr / clawhubadapter / remotedevice / skillmgr / seemedia / seq
判定标准：只有必须使用内部 SDK 能力（公开 SDK 没有的接口面）的插件才内置，其余一律外置为 .hmap 插件（详见 ARCHITECTURE「内置插件的判定标准」）
外部插件示例（hologramagentsdk 仓库 example/，含 Go 和 Lua 两种类型）：qq / files / a2a / ai_image / bili / browser / calendar / editdoc / memo / music / ocr / rss / sanitizer / weather / luademo
打包分发：.hmap 插件包格式，通过 WebUI 安装

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