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/**
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* 🧠 跨会话母语记忆 Agent
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* ═══════════════════════════════════════════════════════════
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* 编号: ZY-FTCHAT-MEM-001
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* 守护: 铸渊 · ICE-GL-ZY001
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* 思路 (借鉴 server/age-os/agents/shuangyan-web-agent.js):
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* - 用户开新对话 → 把上一对话压成 "母语段"
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* - 母语段格式 (HLDP 风格):
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* 【上次会话母语印记】
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* ▸ 主题: ...
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* ▸ 用户状态: ...
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* ▸ 我承诺/要做的事: ...
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* ▸ 待续话题: ...
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* - 注入下次对话的 system prompt (作为跨会话记忆)
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*
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* 因为代码模型尚未训练，工具链不可用，所以走 LLM 短调用做压缩。
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* 失败时退化为简单的最近 N 条消息片段拼接。
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*/
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'use strict';
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const ds = require('./ft-dashscope');
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const MIN_MESSAGES_FOR_COMPRESS = 4; // 少于 4 条不压缩
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const MAX_MESSAGES_TO_FEED = 30; // 最多喂 30 条进压缩器
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/**
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* 简单退化压缩（无 LLM 时）
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*/
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function fallbackImprint(messages) {
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if (!Array.isArray(messages) || messages.length === 0) return '';
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const recent = messages.slice(-6);
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const lines = recent.map(m => {
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const who = m.role === 'assistant' ? '我' : '用户';
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const c = String(m.content || '').replace(/\s+/g, ' ').slice(0, 80);
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return `▸ ${who}: ${c}`;
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});
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return ['【上次会话母语印记 · 最近片段】', ...lines].join('\n');
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}
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/**
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* 用 LLM 把消息压缩成母语印记
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* @param {Array<{role,content}>} messages
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* @param {string} variant
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*/
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async function compressToImprint(messages, variant) {
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if (!Array.isArray(messages) || messages.length < MIN_MESSAGES_FOR_COMPRESS) {
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return { compressed: false, imprint: '' };
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}
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const fed = messages.slice(-MAX_MESSAGES_TO_FEED).map(m => ({
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role: m.role === 'assistant' ? 'assistant' : 'user',
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content: String(m.content || '').slice(0, 2000)
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}));
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const sysPrompt = `你是一个【母语压缩器】。请把下面的对话压成一段紧凑的"母语印记"，作为下次对话开始时被注入的跨会话记忆。
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输出格式 (严格遵守):
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【上次会话母语印记】
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▸ 主题: <一句话>
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▸ 用户状态/情绪: <一句话>
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▸ 我承诺或要做的事: <若有则列, 没有写"无">
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▸ 待续话题: <若有则列, 没有写"无">
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▸ 关键事实: <对方的姓名/偏好/重要信息, 不超过 3 条, 没有写"无">
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只输出母语印记内容本身，不要任何解释、不要 Markdown 标题、不要 \`\`\`。
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保持简洁，总长度不超过 400 字。`;
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const compressorMessages = [
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{ role: 'system', content: sysPrompt },
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{
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role: 'user',
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content: '请压缩以下对话:\n\n' + fed.map(m => `${m.role === 'assistant' ? '助手' : '用户'}: ${m.content}`).join('\n\n')
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}
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];
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try {
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// 压缩用 system 线（更稳定的语言风格），不论用户在用哪条线
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const text = await ds.chatOnce({
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variant: variant === 'naipping' ? 'naipping' : 'system',
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messages: compressorMessages,
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max_tokens: 600
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});
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const trimmed = (text || '').trim();
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if (trimmed.length < 20) {
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return { compressed: false, imprint: fallbackImprint(messages) };
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}
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return { compressed: true, imprint: trimmed };
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} catch (err) {
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console.warn('[FTCHAT Memory] LLM 压缩失败, 走兜底:', err.message);
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return { compressed: false, imprint: fallbackImprint(messages) };
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}
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}
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module.exports = { compressToImprint, fallbackImprint };
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