# Jarvis Memory 升级执行清单 日期:2026-04-04 状态:执行清单 升级方向:拟人化记忆系统 --- ## 使用说明 - 完成前使用 `- [ ]` - 完成后改成 `- [x]` - Day M.2 默认依赖 Day M.1 的重要性评分完成后再推进 - Day M.3 默认依赖 Day M.1 和 M.2 完成后再推进 --- ## Day M.1:重要性评分系统(4天) Day M.1 目标:让 Jarvis 知道「什么对你重要」。 ### Task M.1.1:实现 FrequencyTracker - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/frequency_tracker.py` - [ ] 实现 `FrequencyTracker` 类 - [ ] 实现 `increment()` 方法 ```python def increment(self, memory: UserMemory) -> UserMemory: memory.frequency_count += 1 memory.last_recalled_at = datetime.now() return memory ``` - [ ] 实现 `get_time_decay()` 方法 ### Task M.1.2:实现 EmotionAnalyzer - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/emotion_analyzer.py` - [ ] 实现 `EmotionAnalyzer` 类 - [ ] 定义 `EMOTION_KEYWORDS` 字典 ```python EMOTION_KEYWORDS = { "急": 1.0, "很重要": 0.9, "困扰": 0.8, "担心": 0.7, "想解决": 0.6, "无所谓": 0.1, } ``` - [ ] 实现 `extract()` 方法 - 从文本提取情绪关键词 - [ ] 实现 `calculate_score()` 方法 - 计算情绪分数 ### Task M.1.3:实现 ImpactEvaluator - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/impact_evaluator.py` - [ ] 实现 `ImpactEvaluator` 类 - [ ] 实现 `evaluate()` 方法 ```python def evaluate(self, memory: UserMemory) -> float: # 关联话题越多,影响面越大 return min(1.0, len(memory.associated_topics) / IMPACT_THRESHOLD) ``` ### Task M.1.4:实现 ImportanceScorer - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/importance_scorer.py` - [ ] 实现 `ImportanceScorer` 类 - [ ] 实现 `calculate_score()` 综合评分方法 ```python def calculate_score(self, memory: UserMemory) -> float: frequency = self.tracker.get_frequency_score(memory) * 0.35 recency = self.tracker.get_recency_score(memory) * 0.20 emotion = self.emotion_analyzer.calculate_score(memory) * 0.25 impact = self.impact_evaluator.evaluate(memory) * 0.20 return frequency + recency + emotion + impact ``` - [ ] 实现 `get_importance_level()` 方法 - [ ] 实现 `should_escalate()` 方法 ### Task M.1.5:修改 UserMemory 模型 - [ ] 修改 `backend/app/models/memory.py` - [ ] 增加字段: ```python frequency_count: int = 0 last_recalled_at: DateTime = None emotion_tags: list[str] = [] importance_score: float = 0.5 importance_level: str = "medium" associated_topics: list[str] = [] ``` ### Task M.1.6:集成到 MemoryService - [ ] 修改 `backend/app/services/memory_service.py` - [ ] 集成 `ImportanceScorer` - [ ] 修改 `add_memory()` 方法计算重要性 - [ ] 修改 `recall_memories()` 方法按重要性排序 ### Task M.1.7:补测试 - [ ] 新增 `backend/tests/services/test_importance_scorer.py` - [ ] 测试频率追踪 - [ ] 测试情绪分析 - [ ] 测试重要性评分 - [ ] 测试重要性等级划分 ### Day M.1 验收 - [ ] 频率追踪正常(recall_count 每次 +1) - [ ] 情绪识别准确(「急」「很重要」等能识别) - [ ] 重要性分数正确(高频+情绪 = importance >= 0.8) - [ ] 评分影响排序(高重要性记忆排在前面) - [ ] 单元测试覆盖率 > 80% --- ## Day M.2:遗忘曲线系统(3天) Day M.2 目标:让 Jarvis 知道「什么可以忘记」。 ### Task M.2.1:实现 ForgettingCurve - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/forgetting_curve.py` - [ ] 实现 `ForgettingCurve` 类 - [ ] 实现 `calculate_decay()` 方法 ```python def calculate_decay(self, memory: UserMemory) -> float: half_life = self.get_half_life(memory) days = (datetime.now() - memory.last_accessed_at).days return exp(-days / half_life) ``` - [ ] 实现 `get_half_life()` 方法(重要性影响半衰期) ### Task M.2.2:实现 MemoryDecay - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/memory_decay.py` - [ ] 实现 `MemoryDecay` 类 - [ ] 实现 `should_archive()` 方法(decay < 0.2) - [ ] 实现 `should_deprioritize()` 方法(decay < 0.5) - [ ] 实现 `archive_memory()` 方法 - [ ] 实现 `restore_from_archive()` 方法 ### Task M.2.3:实现 MemoryReinforcement - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/reinforcement.py` - [ ] 实现 `MemoryReinforcement` 类 - [ ] 实现 `trigger()` 方法(召回时强化) - [ ] 实现 `auto_reinforce()` 方法(定期强化 high 级别) ### Task M.2.4:修改 UserMemory 模型 - [ ] 修改 `backend/app/models/memory.py` - [ ] 增加字段: ```python decay_score: float = 1.0 is_archived: bool = False last_accessed_at: DateTime = None archive_at: DateTime = None ``` ### Task M.2.5:集成到 MemoryService - [ ] 修改 `backend/app/services/memory_service.py` - [ ] 集成 ForgettingCurve - [ ] 修改 recall_memories() 更新 last_accessed_at - [ ] 集成 MemoryReinforcement ### Task M.2.6:添加调度任务 - [ ] 修改 `backend/app/services/scheduler_service.py` - [ ] 添加每日遗忘检查(cron: 03:00) - [ ] 添加每周强化任务(cron: 周一 04:00) ### Task M.2.7:补测试 - [ ] 新增 `backend/tests/services/test_forgetting_curve.py` - [ ] 测试遗忘曲线计算 - [ ] 测试高重要性记忆衰减慢 - [ ] 测试归档/恢复 ### Day M.2 验收 - [ ] 遗忘曲线正确(30 天后 decay ≈ 0.5) - [ ] 高重要性记忆衰减慢(high 衰减速度是 low 的 1/6) - [ ] 归档正常(decay < 0.2 自动归档) - [ ] 恢复正常(归档记忆可以恢复) - [ ] 调度任务正常(每日检查、周强化执行) - [ ] 单元测试覆盖率 > 80% --- ## Day M.3:主动提醒系统(6天) Day M.3 目标:让 Jarvis 从「等用户问」变成「主动关心」。 ### Task M.3.1:实现 DailyDigestGenerator - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/daily_digest.py` - [ ] 实现 `DailyDigestGenerator` 类 - [ ] 定义 `DailyDigest` 数据类 - [ ] 实现 `generate()` 方法 ```python async def generate(self, user_id: int, date: date = None) -> DailyDigest: # 1. 获取今日对话摘要 # 2. 获取高重要性记忆 # 3. 获取待解答问题 # 4. 生成建议 ``` - [ ] 实现 `get_recent_digests()` 方法 ### Task M.3.2:实现 ReminderScheduler - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/reminder_scheduler.py` - [ ] 定义 `Reminder` 数据类 - [ ] 实现 `ReminderScheduler` 类 - [ ] 实现 `create_reminder()` 方法 - [ ] 实现 `get_due_reminders()` 方法 - [ ] 实现 `snooze()` 方法 - [ ] 实现 `dismiss()` 方法 ### Task M.3.3:实现 ProactiveInformer - [ ] 新增 `backend/app/services/memory/proactive_informer.py` - [ ] 实现 `ProactiveInformer` 类 - [ ] 定义 `TRIGGERS` 配置 - [ ] 定义 `INFORM_PROBABILITY` 配置 - [ ] 实现 `should_inform()` 方法 - [ ] 实现 `get_inform_message()` 方法 - [ ] 实现 `check_and_inform()` 方法 ### Task M.3.4:创建提醒数据模型 - [ ] 修改数据库支持 `reminders` 表 - [ ] 新增 `backend/app/models/reminder.py` - [ ] 或在现有模型文件中增加 Reminder 类 ### Task M.3.5:集成到 MemoryService - [ ] 修改 `backend/app/services/memory_service.py` - [ ] 集成 DailyDigestGenerator - [ ] 集成 ProactiveInformer - [ ] 修改 recall_memories() 触发主动告知检查 ### Task M.3.6:集成到 SchedulerService - [ ] 修改 `backend/app/services/scheduler_service.py` - [ ] 添加每日摘要生成(cron: 22:00) - [ ] 添加提醒检查任务(cron: 每 15 分钟) ### Task M.3.7:前端 - 每日摘要展示 - [ ] 修改前端对话页面 - [ ] 新增每日摘要卡片组件 - [ ] 获取和展示今日摘要 ### Task M.3.8:前端 - 主动提醒推送 - [ ] 新增主动提醒 Toast 组件 - [ ] 实现稍后/知道了按钮 - [ ] 推送 WebSocket 集成 ### Task M.3.9:补测试 - [ ] 新增 `backend/tests/services/test_proactive_reminder.py` - [ ] 测试每日摘要生成 - [ ] 测试提醒创建和调度 - [ ] 测试主动告知概率 ### Day M.3 验收 - [ ] 每日摘要生成正常(22:00 自动生成) - [ ] 提醒创建正常(用户可创建提醒) - [ ] 提醒到期触发(定时推送) - [ ] 主动告知概率正确(按配置的概率触发) - [ ] 告知消息自然(像人说话,不生硬) - [ ] 用户可控制(可以关闭主动提醒) - [ ] 单元测试覆盖率 > 80% --- ## 总验收清单 ### Phase M.1-M.3 必须完成 - [ ] 重要性评分系统正常工作 - [ ] 遗忘曲线系统正常工作 - [ ] 主动提醒系统正常工作 - [ ] 单元测试覆盖率 > 80% - [ ] 集成测试通过 - [ ] 原有记忆功能无回退 --- ## 总工作量估算 | Phase | 工作量 | |-------|--------| | M.1 重要性评分 | 4 天 | | M.2 遗忘曲线 | 3 天 | | M.3 主动提醒 | 6 天 | | **合计** | **13 天** | --- ## 产出清单 | 产出 | 对应 Phase | |------|-----------| | `services/memory/frequency_tracker.py` | M.1 | | `services/memory/emotion_analyzer.py` | M.1 | | `services/memory/impact_evaluator.py` | M.1 | | `services/memory/importance_scorer.py` | M.1 | | `services/memory/forgetting_curve.py` | M.2 | | `services/memory/memory_decay.py` | M.2 | | `services/memory/reinforcement.py` | M.2 | | `services/memory/daily_digest.py` | M.3 | | `services/memory/reminder_scheduler.py` | M.3 | | `services/memory/proactive_informer.py` | M.3 | | `models/memory.py` 更新 | M.1, M.2 | | `models/reminder.py` 新增 | M.3 | | 前端摘要卡片 | M.3 | | 前端提醒 Toast | M.3 | | 单元测试 > 80% | M.1, M.2, M.3 | | 集成测试通过 | M.1, M.2, M.3 | --- ## 与 Agent Phase 关系 | Agent Phase | Memory 协作内容 | |-------------|----------------| | Phase 1 | Memory 追踪用户交互频率 | | Phase 2 | Memory 服务被 Librarian Agent 调用 | | Phase 3 | 支持动态协作时的记忆共享 | | Phase 4 | Memory 重要性可视化 | | Phase 5 | 高级记忆关联分析 | **Phase M 可与 Agent Phase 1-5 并行推进。**