开发日志与路线图进度。

Track 2 记忆系统设计演化

2026-05-03 - design notes .melo/track2_plan_cn.md

Track 2 现在有了更清晰的 memory-session 结构：online path 会把值得记忆的 candidate 拆到两条并行分支，一条进入快速的 working memory，另一条进入 负责 durable 或 specialized placement 的 Hippo。

• agent 在 v1 中只做轻量 write proposal：判断 candidate 是否值得记忆，保持 bool 决策。
• working 存短期 active task/session context，使用 LRU-style refresh；设计方向区分 fresh 和 rehearsed memories。
• long-term persistence 需要等待相关 working memory 进入 rehearsed，或出现其他 strong write signal。
• Hippo 用五类明确 action 路由 durable writes：NEW、UPDATE、RELATED、CONFLICT 和 IGNORE。
• long 和 profile 在 v1 中共享一个 physical long-term store，通过 semantic、episodic、profile、reflection 等 metadata kinds 区分。
• tools 仍是 authoritative registry，同时扩展 procedural skill/template memory，但不能绕过 checker 或 executor policy。
• PersonalizedMemory 是 Track 4 的 filtered sleep-sample staging area，不是 raw history dump。
• history 保持 append-only 或 near-append-only，只用于 debugging、replay、auditability 和 provenance lookup，不参与 normal recall。

v1 foundation 已经补齐 persistent-memory 文档、multi-session SQLite stress coverage、真实 backend long-term retrieval evidence，以及 PersonalizedMemory selected-sample schema freeze。后续 Track 2 会进入 working-memory stages、Hippo write routing、long/profile semantics、 procedural memory 和 evaluation。

真实后端 memory smoke 已归档

2026-05-10 - issue #4

OMLX、Ollama 和 MLC-LLM 已经使用同一个 Qwen3 0.6B embedding family 完成 persistent long-term retrieval smoke。长期归档位置是 tests_result/backend-smoke/2026-05-10-qwen3-embedding-0.6b/； 临时 runner output 保持分离。

下面的时间是端到端场景 wall-clock time，包含 chat generation、embedding calls、persistence/retrieval 和 agent-loop overhead；不能当作 embedding-only latency 解读。

MLC 使用真实编译产物，没有 symlink 或临时 alias。OMLX 目前通过本地 OpenAI-compatible wrapper 记录，后续再接入共享 smoke backend registry。

运行时存储、反思边界与 smoke 验证

2026-04-29 - PRs #8 to #20

当前 runtime baseline 已经从「能跑」推进到「能验证」。这轮主要收紧了持久化、reflection prompt、onboarding 校验，并补齐了最小 smoke 路径文档。

• SQLite history 和长期记忆改为 async aiosqlite 持久化，支持懒连接和写入串行化。
• Working memory 只保留最新一条压缩 reflection；超预算时强制 decompose。
• Onboarding 在保存配置前会 probe chat 和 embedding provider。
• Executor 边界测试覆盖工作区外绝对路径和 symlink 越界。
• Chat 移入 agent 内部命名空间。
• Quickstart 补齐 direct CLI、gateway、session 复用、no-embedding 和 backend smoke 命令。
• tests/smoke/ 新增可被 pytest 发现的本地 backend smoke。

Online core loop 基础完成

2026-03-29 - issue #3

Track 1 建立了第一条可用 online agent loop：检索、工具解析、规划、执行、记忆写回，以及 direct CLI / gateway 两个入口的响应路径。

• 后端注册表支持 Ollama、MLC、vLLM、SGLang 本地适配器，以及 OpenAI、Anthropic、Gemini、NVIDIA 云端适配器。
• chat_backend 与 embedding_backend 分离配置。
• Attempt-based agent loop，包含结构化 reflection 与 utility gate。
• Ollama native chat provider，支持 thinking/answer 拆分。
• 数据驱动 smoke benchmark，用于 backend 对比。

初始架构拆分

2026-03-25

• 运行时拆分到 melo/，基础设施拆分到 support/。
• 引入 provider contracts，降低 core runtime 与 backend implementation 的耦合。
• 建立 memory 和 sleep 包边界，为后续个性化工作留出位置。
• 围绕初始架构扩展早期回归测试。