v0.25.10 / v0.25.11
記憶系統最後一片拼圖到位，三層架構正式完整。
隨著長期使用持續進化的記憶系統。
上下文記憶
Layer 1 — 對話紀錄
使用近 16（可自訂）條對話為 LLM context，搭配自動摘要（summary.json），確保當前對話的完整語境。
Layer 2 — 語意搜尋（ToriiDB）
向量資料庫覆蓋近 5MB 對話紀錄，並提供向量搜尋工具，能直接透過語意搜尋最相關的結果。
Layer 3 — 關鍵字全文搜尋（SQLite）
持久化保存完整歷史紀錄，搭配 FTS5 全文索引確保任何一個字都能在毫秒內找到。
三層各司其職，邊界清晰：熱資料進 context，溫資料走向量，冷資料交 FTS。
錯誤記憶 — 跨 Session 的經驗累積（ToriiDB）
工具失敗後 Agent 會優先嘗試處理，並在解決問題後主動診斷後結構化存入四個欄位：
- 症狀 — 工具實際回傳了什麼、在哪個步驟卡住
- 根因 — 確認後的失敗原因（參數錯誤、權限不足、timeout、無結果…）
- 方法 — 做了什麼能解決（改用英文關鍵字重試、改呼叫其他工具、調整參數…）
- 結果 —
resolved、failed、abandoned
下次遇到相同情境，先搜錯誤記憶，直接依據解決方法處理。
記憶保留 90 天，並且被搜尋到的紀錄會自動延長。
RAG — 外部知識檢索（KuraDB）
自製本地文件索引，將你的筆記、文件、程式碼建成獨立資料庫。並提供工具方便 Agent 檢索：
-
rag_search_semantic走 OpenAI embedding 語意搜尋 -
rag_search_keyword走 gse 分詞精確比對，支援中文斷詞
啟用 RAG 時，系統強制執行 RAG-first：任何資訊查詢，Agent 優先搜知識庫，網路則是補充，不是第一選擇。
當 KuraDB 離線時，會自動移除相關工具，避免工具不存在的錯誤。
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