feat: 新增 Agent CLI — Web 版 AI 运维 Agent（参考 opsxcli 移植）
后端引擎 backend/pkg/agentcli/（纯引擎库，零业务依赖，剥离 CLI/TUI 外壳）： - llm: OpenAI 兼容客户端，复用 model.LLMConfig - tools: ssh_execute（复用 pkg/remoteexec）+ analyze_output + 风险评估黑名单 - safety: 三级安全模式 + 五级风险 + WebSocket 异步确认 - prompt: 五层 System Prompt - core: ReAct 16 轮循环 + 自适应检查点 + 循环检测 - evolver: 四层记忆 + 进化循环，data/agentcli/ 文件存储 集成层： - controller/agent_cli.go: WebSocket 控制器（事件流推流 + 高危确认 + 会话持久化） - model/agent_cli.go: agent_cli_sessions/messages 表 + AutoMigrate - 路由 /ws/agent-cli + /api/v1/aiops/agent-cli/sessions - seed 权限 aiops:agent-cli / aiops:llm-config 前端： - AgentCLI.tsx: 对话流 + 工具块 + 高危确认 + 四模块 tips 面板 - LLMConfig.tsx: 大模型设置独立页 - api/agentCli.ts + Sidebar/App 菜单路由 文档： - docs/agent/ 11 篇（opsxcli 同名文档适配改写 + 00-README 映射总览） 其他： - CLAUDE.md 补充 agent-cli 模块说明 - 修正 .gitignore 根级二进制规则（前导 /，避免误伤 frontend/src/components/aiops/） Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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92a2247390
37 files changed
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@@ -0,0 +1,246 @@
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// Package evolver 实现 Agent CLI 的自进化引擎（Evolver）。 // Logan.Li
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// 设计参考 opsxcli internal/agent/evolver，保留四层记忆 + 进化循环思想，精简适配为后端库：
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// - 记忆持久化用文件（data/agentcli/*.jsonl），与 opsxcli 原生一致，零 DB 依赖。
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// - 进化循环异步执行，失败优雅降级，绝不影响主 ReAct 循环。
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// - LLM 可用时用于提炼经验/事实；不可用时退化为规则生成。
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package evolver
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import (
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"encoding/json"
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"os"
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"path/filepath"
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"strings"
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"sync"
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"time"
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)
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// ---- 基础文件存储 ---- // Logan.Li
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// ensureDir 确保目录存在 // Logan.Li
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func ensureDir(dir string) error { return os.MkdirAll(dir, 0o755) }
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// readJSONL 读取 JSONL 文件为切片 // Logan.Li
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func readJSONL[T any](path string) []T {
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raw, err := os.ReadFile(path)
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if err != nil || len(raw) == 0 {
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return nil
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}
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var out []T
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for _, line := range strings.Split(strings.TrimSpace(string(raw)), "\n") {
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line = strings.TrimSpace(line)
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if line == "" {
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continue
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}
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var item T
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if json.Unmarshal([]byte(line), &item) == nil {
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out = append(out, item)
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}
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}
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return out
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}
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// appendJSONL 追加一行 JSON // Logan.Li
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func appendJSONL[T any](path string, item T) error {
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b, err := json.Marshal(item)
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if err != nil {
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return err
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}
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b = append(b, '\n')
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f, err := os.OpenFile(path, os.O_APPEND|os.O_CREATE|os.O_WRONLY, 0o644)
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if err != nil {
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return err
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}
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defer f.Close()
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_, err = f.Write(b)
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return err
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}
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// readJSON 读取整个 JSON 文件（失败返回默认值） // Logan.Li
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func readJSON[T any](path string, def T) T {
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raw, err := os.ReadFile(path)
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if err != nil {
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return def
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}
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var v T
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if json.Unmarshal(raw, &v) != nil {
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return def
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}
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return v
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}
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// writeJSON 写入整个 JSON 文件 // Logan.Li
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func writeJSON[T any](path string, v T) error {
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b, err := json.MarshalIndent(v, "", " ")
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if err != nil {
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return err
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}
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return os.WriteFile(path, b, 0o644)
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}
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// ---- 四层记忆 ---- // Logan.Li
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// ExperienceEntry 经验记忆条目（最核心，直接注入下次 Prompt） // Logan.Li
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type ExperienceEntry struct {
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TaskType string `json:"task_type"`
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Query string `json:"query"`
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Hint string `json:"hint"` // 经验提示
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ToolSequence []string `json:"tool_sequence"` // 推荐工具序列
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Success bool `json:"success"`
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Timestamp int64 `json:"timestamp"`
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}
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// FactEntry 事实记忆条目（持久事实） // Logan.Li
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type FactEntry struct {
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Fact string `json:"fact"`
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Source string `json:"source"`
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Timestamp int64 `json:"timestamp"`
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}
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// SkillEntry 程序记忆条目（运维技能/流程） // Logan.Li
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type SkillEntry struct {
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Name string `json:"name"`
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When string `json:"when"`
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Steps []string `json:"steps"`
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Timestamp int64 `json:"timestamp"`
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}
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// Memories 四层记忆集合（线程安全） // Logan.Li
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type Memories struct {
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dir string
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mu sync.Mutex
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expPath string // experience.jsonl
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facPath string // factual.jsonl
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sklPath string // procedural.jsonl
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envPath string // environment.json
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}
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// NewMemories 创建四层记忆（dir 为 data/agentcli） // Logan.Li
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func NewMemories(dir string) *Memories {
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return &Memories{
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dir: dir,
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expPath: filepath.Join(dir, "experience.jsonl"),
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facPath: filepath.Join(dir, "factual.jsonl"),
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sklPath: filepath.Join(dir, "procedural.jsonl"),
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||||
envPath: filepath.Join(dir, "environment.json"),
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}
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}
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// AddExperience 追加经验 // Logan.Li
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func (m *Memories) AddExperience(e ExperienceEntry) error {
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m.mu.Lock()
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defer m.mu.Unlock()
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||||
if e.Timestamp == 0 {
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e.Timestamp = time.Now().Unix()
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}
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return appendJSONL(m.expPath, e)
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}
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// FindExperiences 按 task_type 查找最近的经验（最多 n 条，优先成功） // Logan.Li
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func (m *Memories) FindExperiences(taskType string, n int) []ExperienceEntry {
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all := readJSONL[ExperienceEntry](m.expPath)
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var matched []ExperienceEntry
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for _, e := range all {
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if taskType == "" || e.TaskType == taskType {
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matched = append(matched, e)
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}
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}
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// 优先成功经验，按时间倒序取前 n
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successFirst := make([]ExperienceEntry, 0, len(matched))
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||||
others := make([]ExperienceEntry, 0, len(matched))
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||||
for _, e := range matched {
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if e.Success {
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||||
successFirst = append(successFirst, e)
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} else {
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others = append(others, e)
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}
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}
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// 简单逆序（文件本身就是时间顺序，取末尾最新）
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pick := func(s []ExperienceEntry) []ExperienceEntry {
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if len(s) <= n {
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return s
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}
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return s[len(s)-n:]
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}
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||||
out := append(pick(successFirst), pick(others)...)
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||||
if len(out) > n {
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||||
out = out[len(out)-n:]
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}
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||||
return out
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}
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// AddFact 追加事实 // Logan.Li
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func (m *Memories) AddFact(f FactEntry) error {
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m.mu.Lock()
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defer m.mu.Unlock()
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||||
if f.Timestamp == 0 {
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f.Timestamp = time.Now().Unix()
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}
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return appendJSONL(m.facPath, f)
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}
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// RelevantFacts 返回与 query 关键词相关的事实（最多 n 条） // Logan.Li
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func (m *Memories) RelevantFacts(query string, n int) []FactEntry {
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all := readJSONL[FactEntry](m.facPath)
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if len(all) == 0 {
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return nil
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}
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kw := strings.ToLower(query)
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var out []FactEntry
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for _, f := range all {
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||||
if strings.Contains(strings.ToLower(f.Fact), kw) || strings.Contains(kw, strings.ToLower(f.Fact)) {
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||||
out = append(out, f)
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}
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||||
}
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||||
if len(out) > n {
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||||
out = out[len(out)-n:]
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}
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return out
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}
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// AddSkill 追加技能 // Logan.Li
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func (m *Memories) AddSkill(s SkillEntry) error {
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m.mu.Lock()
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defer m.mu.Unlock()
|
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if s.Timestamp == 0 {
|
||||
s.Timestamp = time.Now().Unix()
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}
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return appendJSONL(m.sklPath, s)
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}
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// KnownHosts 已知主机（环境记忆） // Logan.Li
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type KnownHosts struct {
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Hosts []string `json:"hosts"`
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}
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// AddHost 记录已知主机（去重） // Logan.Li
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func (m *Memories) AddHost(host string) error {
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if host == "" {
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return nil
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}
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m.mu.Lock()
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defer m.mu.Unlock()
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env := readJSON(m.envPath, KnownHosts{})
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for _, h := range env.Hosts {
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if h == host {
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return nil
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}
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}
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env.Hosts = append(env.Hosts, host)
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return writeJSON(m.envPath, env)
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}
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// Hosts 返回已知主机列表 // Logan.Li
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func (m *Memories) Hosts() []string {
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return readJSON(m.envPath, KnownHosts{}).Hosts
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}
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// CountStats 统计各层记忆条目数 // Logan.Li
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func (m *Memories) CountStats() map[string]int {
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return map[string]int{
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"experience": len(readJSONL[ExperienceEntry](m.expPath)),
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"factual": len(readJSONL[FactEntry](m.facPath)),
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"skill": len(readJSONL[SkillEntry](m.sklPath)),
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"hosts": len(readJSON(m.envPath, KnownHosts{}).Hosts),
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}
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}
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