memory-vector 技能 v2.1
分布式记忆系统，支持知识库 + 向量检索 + 自动蒸馏 + 多层同步
🎯 整体架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 三层记忆架构 (v2.1) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 知识库层 (长期记忆) │ │
│ │ ├── MEMORY.md - 核心准则/精选记忆 │ │
│ │ ├── SOUL.md - 人设定义/性格 │ │
│ │ ├── USER.md - 用户信息/习惯/偏好 │ │
│ │ ├── IDENTITY.md - 身份定义 │ │
│ │ ├── AGENTS.md - 智能体配置/行为规则 │ │
│ │ └── TOOLS.md - 工具配置/API/环境变量 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↑ │
│ LLM 智能蒸馏同步 │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 日志层 (中期记忆) │ │
│ │ └── memory/YYYY-MM-DD.md - 每日对话日志 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↑ │
│ BGE-M3 向量化 │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 向量层 (快速检索) │ │
│ │ └── memory/vector/memories.json │ │
│ │ - 1024维向量 (BGE-M3) │ │
│ │ - 标签 + 重要性权重 │ │
│ │ - 语义搜索支持 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘📦 功能特性
v2.1 完整功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 三层存储 | 知识库 + 日志 + 向量，各司其职 |
| 多层同步 | LLM 判断写入哪个知识库文件 |
| 自动蒸馏 | 每日/每周自动提取关键信息 |
| 向量搜索 | BGE-M3 语义匹配，支持按标签/重要性筛选 |
| 智能评分 | 综合评分 = 语义×0.7 + 重要性×0.3 |
📋 知识库文件说明
| 文件 | 内容 | 蒸馏来源 |
|---|---|---|
| MEMORY.md | 核心准则、长期记忆 | 重要规则、决策 |
| SOUL.md | 我的人设、性格、说话方式 | 人设调整 |
| USER.md | 您的习惯、偏好、作息 | 用户偏好 |
| IDENTITY.md | 我的身份定义 | 身份信息 |
| AGENTS.md | 智能体配置、行为规则 | 技能配置 |
| TOOLS.md | 工具配置、API、环境变量 | 工具使用习惯 |
🔧 环境变量配置
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
EMBEDDING_URL | Embedding 服务 | http://localhost:11434/v1/embeddings |
EMBEDDING_MODEL | Embedding 模型 | bge-m3 |
EMBEDDING_API_KEY | API 密钥 | (空) |
LLM_URL | LLM 服务 | http://localhost:11434/v1/chat/completions |
LLM_MODEL | LLM 模型 | qwen2.5:7b |
DISTILL_DAYS | 蒸馏天数 | 7 |
📁 文件结构
skills/memory-vector/
├── SKILL.md # 本文件
├── dist/
│ ├── memory-distill.js # 蒸馏脚本
│ └── memory-search.js # 搜索脚本
└── references/
└── config.json # 配置文件🚀 使用方法
1. 蒸馏记忆
# 蒸馏最近7天
node skills/memory-vector/dist/memory-distill.js
# 蒸馏最近30天
node skills/memory-vector/dist/memory-distill.js 30蒸馏流程：
- 读取
memory/*.md日志文件 - LLM 分析内容，提取：
- 关键信息 + 重要性 - 内容类型（判断写入哪个知识库） - 标签
- 使用 BGE-M3 生成向量
- 存入
memory/vector/memories.json - 根据内容类型同步到对应知识库文件
2. 搜索记忆
# 基本搜索
node memory-search.js "搜索内容"
# 按标签筛选
node memory-search.js "内容" --tag 家庭
# 按重要性筛选 (0-1)
node memory-search.js "内容" --min-importance 0.7
# 查看所有标签
node memory-search.js --tags
# 列出所有记忆
node memory-search.js --list3. 自动蒸馏 (Heartbeat)
在 HEARTBEAT.md 中配置：
### 🧠 记忆维护（每3天执行一次）
1. 运行记忆蒸馏：
- 命令: `node skills/memory-vector/dist/memory-distill.js 7`
- 功能:
- 读取近期7天日志
- LLM 智能分析内容类型
- BGE-M3 向量化
- 存入向量数据库
- 同步到对应知识库文件💡 v2.1 核心改进
智能判断写入目标
// LLM 输出格式 (v2.1)
{
"targetFile": "USER.md", // 判断写入哪个文件
"importance": 0.8, // 重要性 0-1
"keyInfo": ["关键信息"],
"tags": ["家庭", "偏好"],
"summary": "一句话摘要",
"action": "append" // append / overwrite
}判断逻辑
| 内容类型 | 目标文件 | 关键词 |
|---|---|---|
| 工具/环境变量 | TOOLS.md | API、工具、配置 |
| 智能体配置 | AGENTS.md | 技能、行为、规则 |
| 我的人设 | SOUL.md | 性格、风格、说话方式 |
| 您的习惯 | USER.md | 偏好、习惯、作息 |
| 身份定义 | IDENTITY.md | 名字、角色、身份 |
| 核心准则 | MEMORY.md | 重要规则、长期记忆 |
📊 存储格式
memories.json (v2.1)
{
"version": "2.1",
"updated": "2026-03-23T12:00:00Z",
"memories": [
{
"id": "2026-03-23-xxx",
"content": "记忆内容...",
"summary": "一句话摘要",
"targetFile": "USER.md", // v2.1 新增
"tags": ["家庭", "偏好"],
"importance": 0.8,
"keyInfo": ["关键点1"],
"embedding": [0.1, -0.2, ...],
"source": "2026-03-23.md",
"created": "2026-03-23T..."
}
],
"index": {
"byTag": { "家庭": ["id1"] },
"byImportance": [{ "id": "id1", "importance": 0.8 }],
"byTargetFile": { "USER.md": ["id1"], "MEMORY.md": ["id2"] }
}
}🔐 安全机制
- 蒸馏时自动过滤敏感信息（API keys, tokens）
- 不保存完整凭据到知识库
- 知识库文件只保存脱敏后的内容
- 写入前先备份
⚠️ 注意事项
- Ollama 必须保持运行
- 首次运行需要足够日志才能生成向量
- 建议每周运行一次蒸馏
- 写入知识库前会自动备份原文件
📈 性能
- 向量维度: 1024 (BGE-M3)
- 搜索速度: <100ms
- 支持标签: 无限
- 知识库文件: 6个
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