Agent Memory Tools

多源记忆召回与事实管理。通过Ollama本地运行（0€）。

架构

问题 → unified_recall.py → 扇出4个来源 → 合并 → 评分 → 重排序 → 回答
├─ 事实存储（Convex或本地JSON）
├─ 向量嵌入（nomic）
├─ BM25全文检索（QMD）
└─ 知识图谱（JSON）

文件变更 → auto_ingest.py → 提取事实 → 矛盾检查 → 存储
→ 更新嵌入 → 重建图谱

设置

bash

安装Ollama模型（一次性）

验证一切正常

要求：Python 3.9+、Ollama、curl。可选：QMD CLI（bun install -g qmd）。

核心脚本

搜索记忆

bash

统一召回 — 推荐（全部4个来源，评分+重排序）

多跳推理（链式搜索+LLM综合）

时间衰减（近期事实得分更高，错误受保护）

提取并存储事实

bash

从文本提取

从文件提取

从标准输入管道输入

事实在存储前会在本地进行矛盾检查（gemma3，约2秒）。分类：knowledge、error、timeline、preference、tool、client、hr。

自动摄取工作区变更

bash
python3 scripts/auto_ingest.py --scan # 一次性：处理已修改的.md文件
python3 scripts/auto_ingest.py --watch # 守护进程：每30秒轮询变更
python3 scripts/auto_ingest.py --file doc.md # 单个文件

通过内容哈希+5分钟冷却期去重。触发流程：事实提取→存储→嵌入缓存更新→图谱重建。

构建知识图谱

bash
python3 scripts/knowledge_graph.py # 完整重建
python3 scripts/knowledge_graph.py --dry-run # 预览而不写入

图谱存储在.cache/knowledge-graph.json。由auto_ingest.py增量自动重建。

运行测试

bash
python3 scripts/tests.py # 28个单元测试

配置

编辑scripts/config.json。完整指南见references/configuration.md。

存储后端 — 自动检测：

• - 设置了convexUrl → 使用Convex（agentMemory API）
• 无convexUrl → 使用本地.cache/agent-facts.json

模型预设 — 通过一个标志切换LLM/嵌入提供者：

bash
python3 scripts/unified_recall.py 查询 --preset ollama # 默认
python3 scripts/unified_recall.py 查询 --preset lmstudio
python3 scripts/unified_recall.py 查询 --preset openai

按脚本模型覆盖 — 在config.json中 → scriptOverrides：

json
scriptOverrides: {
recall: { llm: { model: gemma3:4b, apiFormat: ollama } },
extract: { llm: { model: gemma3:4b, apiFormat: ollama } }
}

按内存推荐模型：

⚠ 避免在JSON任务中使用Qwen 3.5 — 输出会进入thinking字段而非响应。

平台自动触发

示例见references/configuration.md。

文件结构

scripts/
├── unified_recall.py # 多源搜索+评分+综合
├── extract_facts.py # 事实提取+矛盾检查+存储
├── auto_ingest.py # 文件监视器/扫描器流水线
├── multihop_search.py # 链式推理搜索
├── decay_search.py # 时间加权搜索
├── knowledge_graph.py # 实体/关系图谱构建器
├── fact_store.py # 存储抽象层（Convex/本地JSON）
├── llm_client.py # LLM/嵌入客户端（Ollama/LM Studio/OpenAI）
├── selftest.py # 设置验证
├── tests.py # 单元测试（28个）
└── config.json # 配置+预设
references/
└── configuration.md # 完整配置指南