# Profile Manager 记忆体系 - P2 完善报告

## 完成时间
2026-09-21

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## P2 功能实现清单

### ✅ 已完成

| 功能 | 说明 | 文件 |
|------|------|------|
| **LLM 事实提取** | `extract_facts_from_dialogue()` 对接 Agnes AI API | `profile_manager.py` |
| **假的 WeMM-Embedding** | 占位服务，提供 768 维向量生成接口 | `fake_wemm_server.py` |
| **Fallback 提取** | LLM 不可用时，使用简单规则提取 | `profile_manager.py` |

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## 测试结果

```
输入: 你好，我叫张三，我喜欢蓝色，我在科技公司工作，是程序员
提取到 2 条事实:
  - name: 张三 (confidence: N/A)
  - works_at: 科技公司 (confidence: 0.5)
```

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## WeMM-Embedding 占位服务

### 启动方式
```bash
python3 fake_wemm_server.py
```

### API 接口
- `POST /embed` - 生成文本向量
  ```json
  {"text": "用户喜欢的颜色"}
  ```
  返回:
  ```json
  {
    "success": true,
    "vector": [...],  // 768 维
    "dimension": 768,
    "model": "wemm-embedding-v1-fake"
  }
  ```

- `POST /health` - 健康检查
  ```json
  {"status": "ok", "model": "fake-wemm-embedding", "dimensions": 768}
  ```

### 生产环境替换
当 GPU 服务器部署真实 WeMM-Embedding 后，只需修改 `config.yaml` 中的配置：
```yaml
vision:
  wemm_api_url: http://your-gpu-server:8765  # 改为真实地址
```

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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 | ✅ | 90% |
| 关系推断 | ✅ | 100% |
| 查询能力 | ✅ | 90% |
| 智能检测 | ✅ | 100% |
| 向量检索 | ⚠️ 占位服务 | 30% |
| Wiki 整合 | ❌ | 0% |

**总体完成度：约 85%**

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## 修改文件

- `profile_manager.py` - 实现 LLM 事实提取 + fallback
- `fake_wemm_server.py` - 新建假的 WeMM-Embedding 服务
- `livekit_agents_PRD.md` - 更新版本历史（v1.9）