記憶 · Minara Agent

四個相互聯動的存儲：會話記憶、個性化、角色記憶與學習系統

Minara 的"記憶"由四個獨立存儲組成，共享同一個 SQLite 數據庫，但各自擁有獨立的生命週期和不同的消費者。四者相互正交：一個輪次可以同時從所有四個存儲中讀取，各存儲之間互不感知。

為什麼要分四個存儲？

存儲	範圍	生命週期	寫入方
記憶系統	每用戶上下文（觀察、偏好、交易筆記、策略筆記）	每會話凍結，達到寫入閾值後軟刷新	LLM 通過 `memory_write` 工具寫入
個性化	用戶畫像：金融標籤、自定義提示詞、角色文件	持久化；手動與自動重建混合維護	用戶（REPL、CLI、REST）；推斷定時任務
角色記憶	每角色的分析決策案例及失敗模式	決策時寫入，結果對賬後異步 reconcile	分析技能；異步反思器
學習系統	工具序列學習成果、方法論存儲、場景學習	成功輪次或交易對賬時寫入	`skill_learn`；回測運行器；場景引導器

四者分離的原因在於：每個存儲的信任級別與時效語義各不相同。

記憶系統：內容新鮮，但未經驗證。
個性化：權威可信，但較為稀疏。
角色記憶：設有嚴格的統計門檻，僅 logic_error / missing_data 類別的案例會浮出。
學習系統：採用 Wilson 下界畢業機制，方法論需至少使用 10 次且正確率 ≥55% 後才會被信任。

本節頁面

Minara Memory：凍結快照、FTS5 搜索、記憶分類，以及會話快照的構建方式。
個性化與工作區：手動編輯的角色文件、自動重建的金融畫像、用戶標籤維度，以及三種重建流程。
角色記憶：每個角色的決策反思，包含兩階段 LLM 分類器（logic_error / missing_data / exogenous / variance）、PostHocProbe 證據收集，以及 failureModes 兜底機制。
學習系統：工具序列學習成果、方法論存儲與 Wilson 畢業機制、場景學習流水線、回測反饋循環。

在一個輪次中如何組合

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│                   USER TURN ARRIVES                     │
│                         │                               │
│                         ▼                               │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 1. Session memory snapshot injected as           │   │
│  │    <memory-context> block (frozen-per-session)   │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
│                         │                               │
│                         ▼                               │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 2. Personalization snapshot — user_profile       │   │
│  │    tags + custom prompt + financial_profile      │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
│                         │                               │
│                         ▼                               │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 3. Role memory hints — BM25 case recall scoped   │   │
│  │    to active-skill roles; failureModes fallback  │   │
│  │    when zero hits                                │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
│                         │                               │
│                         ▼                               │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 4. Learning system — methodology placeholder     │   │
│  │    resolution in scenario playbooks + on-demand  │   │
│  │    `methodology_lookup` tool                     │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
│                         │                               │
│                         ▼                               │
│                     LLM call                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

實際使用示例

功能 → 記憶與個性化：面向用戶的功能概述
功能 → 自我進化 Agent：從對話視角感受學習循環

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為什麼要分四個存儲？

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