四层记忆管线
记忆从用户可见的列表，到 AI 蒸馏的知识图谱，分为四层：1
记忆列表（用户可见）
你可以查看、添加、编辑、删除、启用或禁用每一条记忆。这是你直接交互的层面，拥有完全控制权。
2
证据快照（不可变）
每条记忆被创建时，系统生成一份不可变的证据快照——「为什么记住这件事」的原始依据。即使记忆后续被修改，证据永远保留。
3
核心事实（AI 蒸馏）
定期的整理进程将证据蒸馏为结构化事实——实体（人、概念、工具、项目）和关系（偏好、使用、从属）。核心事实是当前有效 facts 的读取时投影，不是第二份副本。
4
记忆图谱（可视化）
核心事实组成一张带时间标签的知识图谱。每个节点是一个实体，每条边是一个关系。你可以在 UI 中可视化浏览。
实体类型
图谱里的实体归入 10 类软词表：这是软词表：蒸馏产出的近似写法会被归一到上表；词表外的取值原样透传，前端降级显示原文，而不是硬塞进
other。所以偶尔看到没见过的类型名是正常的。矛盾处理：不删除，只迭代
当新信息与旧事实矛盾时，系统的处理方式不是「删除旧的」：- 旧事实被标记结束时间（「直到上周，用户还在用 JavaScript」）
- 新事实从当前时刻开始（「从本周开始，用户切换到 TypeScript」）
- 历史永远保留——专家能回忆起完整的决策演变
记忆整理（Dream）
记忆的蒸馏通过两种速度的「整理」进程完成：轻整理（对话后）
每次有质量的对话结束后立即提取关键记忆。提取成功后，best-effort 蒸馏到图谱。快速、即时、不丢信息。
深整理（周期调度）
定期调度器扫描未处理的证据，分批蒸馏。每批限制数量，避免单次调用超时。中途失败可续传——已处理的部分不会丢失。
分批不只是为了省钱，更是为了可续传：整段一次性喂给模型时，一次超时就把整个积压全丢了；分批以后失败只损失当前批次，已处理的证据带内容寻址的幂等键，不会重复计费。
每一次图谱变更都以 before/after 快照形式写入操作日志，形成完整的变更审计链。任何整理批次都可以原子恢复——按序列号倒序补偿，快照不匹配时整体拒绝而不是部分回滚。
检索：有界且高效
当专家需要回忆时，不是全量搜索所有记忆——而是精确的四步检索：1
候选筛选
根据当前对话内容，初筛最相关的候选记忆（上限 30 条）。
2
图谱扩展
对候选中的实体在图谱中做 1-hop 扩展——找到直接关联的其他事实。
3
重排序
综合相关性、时间新鲜度、重要程度重排序。
4
注入上下文
取 Top 20 条（不超过 2,000 token）注入当前对话上下文。
「有界」是关键设计决策。全量注入所有记忆不仅浪费 Token，还会淹没真正相关的信息。20 条精选记忆比 200 条泛泛记忆更有用。检索失败时自动降级到确定性的「最新 20 条」策略。
用户控制权
记忆系统的控制权完全在你手中。在专家的进化页面，你可以通过三个标签页管理记忆：记忆列表
查看、添加、编辑、删除、启用/禁用每一条记忆。这是用户直接操作的层面。
核心记忆
查看 AI 蒸馏出的结构化事实——实体、关系、时间标记。只读视图。
记忆图谱
可视化的知识网络。节点是实体，边是关系，一目了然地看到专家对你的理解全貌。