Skill: 717986230/memory-complete (version 4.0.0)

--- name: memory-complete version: "4.0.0" description: Complete Memory System - Unified integration of all memory features author: Erbing license: MIT keywords: - memory - sqlite - lancedb - tom - emotional - retrieval - gbrain - mempalace - ollama category: productivity requires: - python >= 3.7 - sqlite3 - lancedb >= 0.3.0 (optional) - sentence-transformers >= 2.0.0 (optional) - networkx >= 2.0 (optional) install: post_install: | # Create database directory mkdir -p memory/database # Initialize database python scripts/init_complete_database.py # Verify installation python scripts/verify_complete_install.py --- # Complete Memory System v4.0 完整记忆系统 - 整合所有记忆相关功能 ## 功能特性 ### 核心功能 - [OK] **双脑架构** - SQLite（结构化）+ LanceDB（向量） - [OK] **四层记忆栈** - 工作记忆、情景记忆、语义记忆、程序记忆 - [OK] **四策略检索** - 按需归因、时间衰减、重要性优先、向量语义 - [OK] **Theory of Mind** - 心智模型推理引擎 - [OK] **情感分析** - EQ改进，7种情绪类型 - [OK] **增强检索** - 关键词提取、相关记忆检测 - [OK] **Ollama集成** - 本地模型嵌入（可选） ### GBrain核心 - [OK] **Originals Folder** - 原创想法捕获 - [OK] **Entity Detection** - 实体检测 - [OK] **Brain-First Lookup** - 大脑优先查找 - [OK] **Compiled Truth + Timeline** - 编译真理+时间线 - [OK] **Dream Cycle** - 夜间自动维护 ### MemPalace功能 - [OK] **Agent日记系统** - AAAK压缩格式 - [OK] **情感标记系统** - 6种情感标记 - [OK] **历史追溯能力** - 完整时间线 ### Ultimate Memory v3.0 - [OK] **多平台接入层** - Feishu、Telegram、Discord等 - [OK] **分层上下文** - 5层上下文管理 - [OK] **自进化系统** - 自动学习和改进 - [OK] **工具注册** - 工具能力管理 - [OK] **互联网获取** - Agent-Reach集成 - [OK] **安全扫描** - CyberMind/HexMind集成（可选） ## 数据库表（20个） ### 核心记忆表（4个） 1. `memories` - 通用记忆 2. `episodic_memories` - 情景记忆 3. `semantic_memories` - 语义记忆（知识图谱） 4. `procedural_memories` - 程序记忆（技能） ### 工作记忆表（1个） 5. `working_memory` - 工作记忆（会话临时） ### Agent日记表（1个） 6. `agent_diary` - Agent日记 ### 检索策略表（1个） 7. `retrieval_cache` - 检索缓存 ### GBrain表（3个） 8. `originals` - 原创想法 9. `entities` - 实体（人员/公司/概念） 10. `entity_timelines` - 实体时间线 ### 上下文表（1个） 11. `layered_context` - 分层上下文 ### 自进化表（1个） 12. `evolution_log` - 自进化记录 ### 工具注册表（1个） 13. `registered_tools` - 工具注册 ### 平台消息表（1个） 14. `platform_messages` - 多平台消息 ### 会话摘要表（1个） 15. `session_summaries` - 会话摘要 ### 安全扫描表（3个） 16. `security_scans` - 安全扫描 17. `vulnerability_findings` - 漏洞发现 18. `osint_intel` - OSINT情报 ### 攻击链表（1个） 19. `attack_chains` - 攻击链 ### 配置表（1个） 20. `system_config` - 系统配置 ## 安装 ### 1. 初始化数据库 ```bash python scripts/init_complete_database.py ``` ### 2. 验证安装 ```bash python scripts/verify_complete_install.py ``` ## 使用方法 ### 基本使用 ```python from complete_memory_system import CompleteMemorySystem # 初始化 system = CompleteMemorySystem() system.initialize() # 添加记忆 mem_id = system.add_memory( memory_type="learning", title="学习Python", content="今天学习了Python基础语法", importance=8 ) # 搜索记忆 results = system.search("Python", limit=10) # 智能搜索（四策略） smart = system.smart_search("Python", mode="balanced") # 情感分析 emotion = system.analyze_emotion("I am very happy!") # 写日记 system.write_diary( summary="完成Python学习", learnings=["基础语法", "数据结构"], decisions=["继续深入学习"] ) # 添加知识 system.add_knowledge("Python", "is", "programming_language") # 添加技能 system.add_skill( skill_name="Python编程", skill_type="programming", description="Python编程技能", steps=["学习语法", "练习项目", "阅读源码"] ) # 获取统计 stats = system.get_statistics() # 关闭 system.close() ``` ### 四策略检索 ```python from retrieval_strategies import FourStrategyRetrieval retrieval = FourStrategyRetrieval() # 策略1: 按需归因检索 results = retrieval.retrieve_by_attribution("Python") # 策略2: 时间衰减检索 results = retrieval.retrieve_by_time_decay("Python", half_life_days=30) # 策略3: 重要性优先检索 results = retrieval.retrieve_by_importance(min_importance=8) # 策略4: 向量语义检索 results = retrieval.retrieve_by_semantic("Python") # 智能检索（组合模式） smart = retrieval.smart_retrieve("Python", mode="balanced") ``` ### MemPalace四层记忆 ```python from memory_palace import MemPalace palace = MemPalace() palace.connect() # 添加情景记忆 palace.add_episodic( event_type="learning", content="学习了MemPalace四层架构", emotion="curiosity", importance=7 ) # 添加知识（语义记忆） palace.add_knowledge("MemPalace", "has_layer", "working_memory") # 添加技能（程序记忆） palace.add_skill( skill_name="记忆管理", skill_type="cognitive", description="记忆管理技能", steps=["分类", "索引", "检索"] ) # 写日记 palace.write_diary( summary="完成MemPalace学习", learnings=["四层架构", "AAAK压缩"], decisions=["应用到实际项目"] ) # 获取最近情景 episodes = palace.get_recent_episodes(limit=10) palace.close() ``` ### Theory of Mind ```python from tom_engine import ToMEngine tom = ToMEngine() tom.initialize() # 更新信念 tom.update_belief( entity="user", belief_type="preference", content="喜欢Python", confidence=0.8 ) # 推断意图 intent = tom.infer_intent("user", "我想学习Python") # 检测情绪 emotion = tom.detect_emotion("user", "I am very happy!") # 获取信念 beliefs = tom.get_beliefs("user") tom.close() ``` ### 情感分析 ```python from emotional_analyzer import EmotionalAnalyzer analyzer = EmotionalAnalyzer() # 分析情感 result = analyzer.analyze("I am very happy with this!") print(f"情感: {result['primary_emotion']}") print(f"置信度: {result['confidence']}") # 检测情感倾向 sentiment, confidence = analyzer.detect_sentiment("This is great!") # 生成情感响应 response = analyzer.get_emotional_response("I love this!") # 批量分析 texts = ["I'm happy", "This is bad", "It's okay"] results = analyzer.batch_analyze(texts) ``` ### 增强检索 ```python from enhanced_retrieval import EnhancedRetrieval retrieval = EnhancedRetrieval() retrieval.initialize() # 增强搜索 results = retrieval.search( query="Python", limit=10, min_importance=7, category="learning", days_old=30 ) # 语义搜索 results = retrieval.semantic_search("编程语言", limit=10) # 获取相关记忆 related = retrieval.get_related_memories(memory_id=123, limit=5) # 获取热门记忆 trending = retrieval.get_trending_memories(days=7, limit=10) # 获取统计 stats = retrieval.get_statistics() retrieval.close() ``` ### Ollama嵌入（可选） ```python from ollama_embedding import OllamaEmbedding ollama = OllamaEmbedding(model="nomic-embed-text") # 检查连接 if ollama.check_connection(): # 生成嵌入 embedding = ollama.embed("Python is great") print(f"维度: {len(embedding)}") # 批量生成 embeddings = ollama.embed_batch(["Python", "Java", "C++"]) # 计算相似度 sim = ollama.similarity(embedding1, embedding2) print(f"相似度: {sim:.2f}") ``` ## 配置 ### 系统配置 ```python config = { 'use_ollama': True, 'ollama_model': 'nomic-embed-text', 'ollama_url': 'http://localhost:11434', 'min_confidence': 0.3, 'cleanup_interval_days': 90 } system = CompleteMemorySystem(config=config) ``` ### Ollama推荐模型 - `nomic-embed-text` - 轻量级（274MB，768维） - `mxbai-embed-large` - 高精度（669MB，1024维） - `all-minilm` - 超轻量（120MB，384维） ## 架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 统一记忆系统 v4.0 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 接入层 (Access Layer) │ │ │ │ Feishu | Telegram | Discord | Matrix | Email | Web │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 四层记忆栈 (Four-Layer Memory Stack) │ │ │ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │ │ │ │ 工作记忆 │ │ 情景记忆 │ │ 语义记忆 │ │ 程序记忆 │ │ │ │ │ │ Working │ │ Episodic│ │ Semantic│ │Procedural│ │ │ │ │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │ │ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ │ │ Agent 日记 (AAAK 压缩格式) │ │ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 检索层 (Retrieval Layer) │ │ │ │ 四策略检索 + 智能检索模式 + 语义搜索 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 智能层 (Intelligence Layer) │ │ │ │ ToM心智模型 | 情感分析 | 自进化 | 实体检测 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 上下文层 (Context Layer) │ │ │ │ 5层上下文：Session | Task | Project | Global | Meta │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 存储层 (Storage Layer) │ │ │ │ SQLite (结构化) + LanceDB (向量) + Ollama (本地) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 文件结构 ``` memory/ ├── SKILL.md ├── README.md ├── package.json ├── scripts/ │ ├── complete_memory_system.py # 统一入口 │ ├── retrieval_strategies.py # 四策略检索 │ ├── memory_palace.py # MemPalace实现 │ ├── tom_engine.py # ToM引擎 │ ├── emotional_analyzer.py # 情感分析器 │ ├── enhanced_retrieval.py # 增强检索 │ ├── ollama_embedding.py # Ollama嵌入 │ ├── init_complete_database.py # 数据库初始化 │ └── verify_complete_install.py # 安装验证 ├── docs/ │ ├── GBRAIN_GUIDE.md # GBrain指南 │ ├── GBRAIN_REPORT.md # GBrain报告 │ ├── MEMPALACE_USAGE.md # MemPalace使用 │ ├── ULTIMATE_V3.md # 终极系统v3.0 │ ├── ARCHITECTURE.md # 架构文档 │ └── API.md # API文档 └── examples/ └── complete_usage_demo.py ``` ## 版本历史 ### v4.0 (2026-04-11) - [OK] 整合所有记忆相关功能 - [OK] 20个数据库表 - [OK] 四层记忆栈 - [OK] 四策略检索 - [OK] ToM心智模型 - [OK] 情感分析 - [OK] GBrain核心 - [OK] MemPalace功能 - [OK] Ultimate Memory v3.0 - [OK] Ollama集成 ## 许可证 MIT License ## 作者 Erbing - OpenClaw Workspace Agent ## 贡献 欢迎提交Issue和Pull Request！ ## 支持 如有问题，请提交Issue或联系作者。


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