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- Add DailyDigestCard and ReminderToast memory components - Add temple and war-room page routes - Add memory API module with TypeScript definitions - Add chat composables: useClientTime, useDailyDigest, useSidebarPlan - Simplify chat/logs/settings pages (remove unused code) - Add settingsPage.css
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# Phase M.4：对话自动学习（Auto Memory Extraction）
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日期：2026-04-05
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状态：规划中
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依赖：M.1 (重要性评分)
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工作量：3 天
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## 1. 本阶段目的
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让 Jarvis 在每次对话结束后**自动**从对话内容中提取记忆，而不需要用户手动触发。
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当前问题：
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- `POST /brain/learn/run` 是手动触发，用户不会每次手动调
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- 没有自动学习，M.1 的评分系统、M.2 的遗忘系统都缺少输入
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- 记忆库会随时间停滞，而不是随使用不断丰富
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## 2. 核心架构
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```
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对话结束
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ConversationEndHook
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MemoryExtractor
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├── extract_facts() # 事实：你住在北京、你用 Python
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├── extract_preferences() # 偏好：你喜欢简短的回答
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├── extract_goals() # 目标：你想学 Rust
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├── extract_pain_points() # 痛点：反复问同一类问题
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└── extract_events() # 事件：今天提到的重要事情
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│
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▼
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ImportanceScorer (M.1) # 评分后存入 UserMemory
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│
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▼
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去重检查 # 避免重复存储相似记忆
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│
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▼
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UserMemory / BrainMemory
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```
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## 3. 核心实现
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### 3.1 MemoryExtractor
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```python
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class MemoryExtractor:
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async def extract_from_conversation(
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self,
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user_id: str,
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messages: list[Message],
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) -> list[ExtractedMemory]:
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"""
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从一段对话中提取记忆条目。
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调用 LLM 做结构化抽取，返回待存储的记忆列表。
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"""
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async def deduplicate(
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self,
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new_memories: list[ExtractedMemory],
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existing_memories: list[UserMemory],
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) -> list[ExtractedMemory]:
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"""
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与现有记忆做相似度对比，过滤重复项。
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相似度 > 0.85 视为重复，更新而非新增。
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"""
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```
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### 3.2 LLM 提取 Prompt（结构化输出）
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```python
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EXTRACT_PROMPT = """
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从以下对话中提取用户的记忆信息，以 JSON 格式返回：
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对话内容：
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{conversation_text}
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提取以下类型：
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- fact: 关于用户的客观事实（职业、地点、技能等）
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- preference: 用户的偏好和习惯
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- goal: 用户提到的目标或计划
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- pain_point: 反复出现或明显困扰用户的问题
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- event: 今天发生的重要事件
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输出格式：
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[
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{"type": "fact", "content": "...", "confidence": 0.9},
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{"type": "goal", "content": "...", "confidence": 0.7}
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]
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只提取明确的信息，不要猜测。
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"""
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```
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### 3.3 触发时机
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```python
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# 在 conversation router 的对话结束时异步触发
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# routers/conversation.py
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@router.post("/api/conversations/{conversation_id}/end")
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async def end_conversation(conversation_id: str, ...):
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# 原有逻辑...
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# 异步触发记忆提取，不阻塞响应
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background_tasks.add_task(
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memory_extractor.extract_from_conversation,
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user_id=current_user.id,
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messages=messages,
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)
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```
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也支持**会话超时自动触发**（超过 30 分钟无新消息视为对话结束）：
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```python
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# scheduler_service.py
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@scheduler.scheduled_task("interval", minutes=30)
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async def check_idle_conversations():
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"""检查闲置对话，触发记忆提取"""
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```
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## 4. 去重逻辑
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```python
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# 简单相似度检查（用 Mem0 自带的语义去重，或简单字符串匹配）
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async def deduplicate(self, new_memory: ExtractedMemory, user_id: str) -> bool:
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"""
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返回 True 表示是新记忆，False 表示已存在（更新原记忆即可）
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"""
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existing = await self.memory_service.search(
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query=new_memory.content,
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user_id=user_id,
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top_k=3,
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)
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for mem in existing:
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if similarity(mem.content, new_memory.content) > 0.85:
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||
# 更新现有记忆的 frequency_count，而非新建
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await self.memory_service.reinforce(mem.id)
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return False
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return True
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```
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## 5. 核心文件
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### 5.1 新增文件
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| 文件 | 职责 |
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| `services/memory/memory_extractor.py` | 对话记忆提取 |
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| `tests/services/test_memory_extractor.py` | 提取测试 |
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### 5.2 修改文件
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| 文件 | 修改内容 |
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| `routers/conversation.py` | 对话结束时触发提取 |
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| `services/scheduler_service.py` | 添加闲置对话检查 |
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## 6. 验收标准
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| 标准 | 说明 |
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| 自动触发 | 对话结束后 30 秒内完成提取 |
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| 提取准确 | fact/goal/pain_point 类型识别准确 |
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| 去重有效 | 重复内容不新建，只强化原记忆 |
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| 不阻塞对话 | 提取为后台任务，不影响响应速度 |
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| 单元测试覆盖率 | > 80% |
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## 7. 工作量估算
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| 任务 | 工作量 |
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| MemoryExtractor 实现 | 1 天 |
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| LLM Prompt 调优 | 0.5 天 |
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| 去重逻辑 | 0.5 天 |
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| 触发集成（对话结束 + 调度） | 0.5 天 |
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| 测试 | 0.5 天 |
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| **合计** | **3 天** |
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