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# Architecture
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## 整体目标
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构建一个面向 SOC case 研判辅助的记忆系统 POC，用于提升 AI agent 在以下环节的效果：
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- 告警研判
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- 历史 case 检索
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- 上下文补全
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- 结论生成
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- 高价值记忆沉淀
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## 总体架构图
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```text
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┌────────────────────────────┐
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│ 知识源 / 数据源 │
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│ KB / Playbook / 月报 / 报告 │
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│ Ticket / Intel / 历史 Case │
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└─────────────┬──────────────┘
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│ ingest / normalize
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┌──────────────────────────────┐
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│ Pipeline 层 │
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│ connectors / transforms / jobs│
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└─────────────┬────────────────┘
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│ extracted inputs
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┌──────────────────────────────┐
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│ Skills 层 │
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│ ingest / classify / retrieve │
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│ summarize / commit / prune │
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└───────┬─────────────┬────────┘
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│ │
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query/write │ │ write notes / long-term
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▼ ▼
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┌────────────────────┐ ┌────────────────────┐
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│ Memory Gateway │ │ Obsidian Vault │
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│ MCP / REST / Auth │ │ Human-maintained │
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└─────────┬──────────┘ └────────────────────┘
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│
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▼
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┌────────────────────┐
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│ OpenViking │
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│ context / memory │
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│ resources / skills │
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└─────────┬──────────┘
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│
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┌─────────┴──────────┐
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▼ ▼
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┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
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│ Session / Online │ │ EverMemOS │
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│ retrieval │ │ long-term memory │
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└──────────────────┘ └──────────────────┘
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▲
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┌────────────────────┐
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│ AI Agent / Harness │
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│ Nanobot / Hermes │
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│ OpenClaw / others │
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└────────────────────┘
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```
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## 分层说明
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### 1. 知识源层
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外部系统和已有资料：
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- KB
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- Playbook
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- 月报
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- 报告
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- Ticket system
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- 情报系统
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- 历史 case
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特点：
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- 来源多样
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- 结构不一致
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- 不能直接全部当记忆使用
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### 2. Pipeline 层
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负责：
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- 数据接入
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- 格式标准化
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- 提取元数据
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- 过滤噪声
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边界：
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- 不做最终检索
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- 不做最终长期沉淀判断
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### 3. Skills 层
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负责：
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- 抽取高价值记忆
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- 分类为 knowledge / case / process / session
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- 检索相关上下文
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- 生成 case 总结
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- 写回 OpenViking / Obsidian / EverMemOS
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这是整套系统的流程编排层。
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### 4. Memory Gateway 层
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负责：
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- 给 AI agent 提供统一入口
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- 屏蔽 OpenViking 细节
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- 提供 MCP / REST 接口
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- 处理鉴权和协议兼容
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### 5. OpenViking 统一上下文层
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负责：
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- 保存 memory
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- 保存 resources
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- 组织 skills
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- 按 namespace 管理不同类型上下文
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### 6. Obsidian 层
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负责人工可维护的知识沉淀：
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- 高质量 case note
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- playbook
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- 月报 / 报告摘要
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- 关键实体说明
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### 7. EverMemOS 层
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负责后台长期记忆整理：
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- episode -> long-term memory
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- 去重
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- 合并
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- 更新
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- 衰减
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## 多 Agent 共享方式
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多 agent 不直接彼此共享临时内存，而是通过统一上下文层协作：
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- 公共稳定知识走 `soc/knowledge`
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- 历史案例走 `soc/case`
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- 当前任务走 `session/<session_id>`
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- agent 私有偏好走 `agent/<agent_id>`
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这样可以做到：
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- 公共知识共享
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- 当前会话隔离
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- 不同 agent 框架可复用同一体系
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## 检索质量控制原则
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为避免“所有东西全塞进去”导致检索质量下降，必须坚持：
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- 原始资料不直接全部进入长期记忆
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- 只保留高价值摘要、模式、结论、证据
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- session / process memory 默认短期保留
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- 历史 case 和 playbook 优先于泛知识
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- Obsidian 只放人工维护内容，不放全量原文
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## 第一阶段默认方案
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第一阶段推荐组合：
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- OpenViking：统一 context / memory 层
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- Memory Gateway：统一访问入口
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- Skills：检索、总结、沉淀
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- Obsidian：人工可维护知识沉淀
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- EverMemOS：后台长期记忆整理
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推荐原因：
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- 模块边界清晰
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- 最适合 POC 小步快跑
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- 最容易控制系统复杂度
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- 最容易对不同 agent 框架复用
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