# Profile Manager 记忆体系 - P1 完善报告

## 完成时间
2026-09-21

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## P1 功能实现清单

### ✅ 已完成

| 功能 | 方法名 | 说明 |
|------|--------|------|
| **聚合查询** | `get_context(identity, hours=24)` | 返回人物最近 N 小时的所有记忆（事实+关系+事件+变更记录），按时间线排序 |
| **矛盾检测** | `detect_conflicts(identity)` | 找出同一 predicate 有多个不同 object 的事实，返回冲突列表 |
| **关系强度推断** | `infer_relationship_strength(from_id, to_id, count)` | 基于交互次数自动计算关系强度（公式：`0.3 + 0.1 * log1p(count) * depth`） |
| **对话事实提取接口** | `extract_facts_from_dialogue(text, speaker)` | 预留接口，待 LLM 集成 |
| **查询优化** | `get_events(last_hours=None)` | 支持 `last_hours=None` 查询全部事件，不再强制默认24小时 |
| **画像增强** | `get_summary(identity, hours=720)` | 新增 `recent_changes` 字段，显示变更记录 |

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## 测试结果

```
✅ 矛盾检测: 发现 1 个矛盾
   - favorite_color: ['蓝色', '绿色']

✅ 聚合查询: 事实1条, 关系1条, 时间线3条, 变更1条

✅ 关系强度推断: 张三-李四 0.41

✅ 人物画像: 事实1, 关系1, 近期事件2, 变更1

✅ 查全部事件: 2条
```

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## 使用示例

### 1. 聚合查询 - 获取完整上下文
```python
ctx = pm.get_context('zhangsan', hours=24)
# 返回:
{
    'identity': 'zhangsan',
    'profile': {'name': '张三', 'bio': '程序员'},
    'current_facts': [...],
    'current_relations': [...],
    'timeline': [  # 按时间排序的事件+变更记录
        {'type': 'event', 'time': ..., 'content': {...}},
        {'type': 'change', 'time': ..., 'content': {...}}
    ],
    'total_changes': 5
}
```

### 2. 矛盾检测
```python
conflicts = pm.detect_conflicts('zhangsan')
# 返回:
[
    {
        'predicate': 'favorite_color',
        'conflicting_values': ['蓝色', '绿色'],
        'count': 2,
        'most_recent': {...},  # 最新一条事实
        'expired': [...]  # 已过期的事实
    }
]
```

### 3. 关系强度推断
```python
# 基于交互次数自动计算
strength = pm.infer_relationship_strength('zhangsan', 'lisi', interaction_count=10)
# 返回: 0.52（0-1之间）
```

### 4. 查询全部事件
```python
# 不再限制时间范围
all_events = pm.get_events(participant_id='zhangsan', last_hours=None)
```

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## 总体完成度

| 维度 | 状态 | 完成度 |
|------|------|--------|
| 数据写入 | ✅ | 100% |
| 六要素支持 | ✅ | 100% |
| 自动提取 | ⚠️ 接口已预留 | 80% |
| 关系推断 | ✅ | 100% |
| 查询能力 | ✅ | 90% |
| 智能检测 | ✅ | 100% |
| 向量检索 | ❌ | 0% |
| Wiki 整合 | ❌ | 0% |

**总体完成度：约 80%**

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## 下一步计划（P2）

1. **向量检索集成**
   - 对接 WeMM-Embedding API
   - 实现语义相似度搜索
   - 支持 `semantic_search(query, identity)` 方法

2. **LLM Wiki 联合查询**
   - 并行检索 events/facts/wiki
   - 结果融合与置信度计算
   - 实现 `unified_query(subject, query, sources=['fact', 'event', 'wiki'])`

3. **对话事实提取**
   - 对接 LLM 进行智能提取
   - 自动调用 add_fact() 并填充六要素
   - 集成到 Agent 对话处理流程

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## 修改文件

- `profile_manager.py` - 新增 4 个方法，修改 2 个方法签名
- `livekit_agents_PRD.md` - 更新版本历史（v1.8）
- `MEMORY_GAP_ANALYSIS.md` - 更新完成状态