概述
Mind Memory Lab 是一个记忆导向的智能体框架实验室原型，旨在验证长期记忆与对话连续性在 LLM 应用中的可行性。核心关注点包括：受控的信息检索、工作区隔离与回合级编排。
架构
项目采用 pnpm monorepo 组织（9 packages + 1 app）：
| 模块 | 职责 | 测试 |
|---|---|---|
@mind/kernel | 回合流水线、领域类型、LLM 端口 | 5 通过 |
@mind/memory | 记忆落盘、分块、SQLite FTS 索引与召回 | 8 通过 |
@mind/workspace | 工作区沙箱与忽略规则 | 3 通过 |
@mind/adapters-llm | Anthropic / OpenAI / Ollama / 阿里云适配器 | 3 通过 |
@mind/agent-host | 多轮工具编排 AgentToolLoop | - |
@mind/tools-core | 只读工作区工具与 ToolPolicy | - |
@mind/agent-contract | Agent 工具与 MCP/Hooks/Skills 端口类型 | 无运行时依赖 |
@mind/adapters-web-search | Web 搜索适配器 | - |
@mind/native-mindmem | N-API 绑定（可选） | 回退验证 |
c/ | C99 原语库（分块、指纹、计数） | - |
@mind/web | Web UI + 本地 API | - |
Web UI 功能
- 对话：AI Agent 对话界面（会话管理、流式响应、思考过程展示）
- 记忆库：记忆条目管理（列表浏览、筛选、详情查看）
- 检索：全文检索功能
当前状态
回合流水线、记忆持久化与 FTS 检索、多 LLM 后端适配、Web UI 已实现。向量检索、消息总线与多 ThinkingUnit 并行仍在开发中。