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Agent 记忆系统选型与集成策略 (2026-02-25 · v5.0 OpenRouter + pgvector 本地库架构)

修订说明 (v5.0)：将 A 层从 ChromaDB + Ollama 切换为 OpenRouter Embedding API + 本地 PostgreSQL/pgvector。目标是不运行本地 embedding 模型，同时保留本地向量存储与 Git 增量同步能力。

本方案面向基于 PARA 架构 的 Obsidian Vault，提供一套纯 Agent 驱动的记忆系统。系统不依赖 Obsidian 插件，通过 CLI 与大模型协作，解决 Agent "跨 Session 上下文连续性"和"复杂笔记语义召回"问题。

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0. 设计目标与约束

1. 不使用本地 embedding 模型：避免本机常驻 Ollama。
2. 本地持久化：向量与元数据留在本地 PostgreSQL。
3. 增量优先：基于 Git 变更做文件级 upsert/delete。
4. 强一致：删除、重命名、隔离、降阈值时不允许幽灵向量残留。
5. 安全可控：敏感内容不入检索库；检索注入具备 Prompt 注入防护。

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1. 核心架构：双层记忆模型

A 层：文档语义记忆（OpenRouter + pgvector）

• Embedding 生成：调用 OpenRouter Embedding API。
• 向量存储与检索：本地 PostgreSQL + pgvector。
• 数据源：01_Projects、02_Areas。
• 排除目录：00_Inbox、04_Archive、Infrastructure、Home-Automation。

B 层：事实与偏好记忆（Claude Memory）

• 来源：动态读取 Claude Code MEMORY.md。
• 用途：补充用户偏好、约束、近期状态。

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2. 组件职责

组件	职责	解决的问题
OpenRouter Embedding API	文本向量化	不在本地部署 embedding 模型
PostgreSQL + pgvector	向量持久化与相似度检索	本地可控存储、低运维
Git post-commit Hook	触发增量索引	避免全量重建
黑名单与敏感扫描	安全隔离	防止凭据入库与注入
Claude MEMORY.md	偏好/事实注入	保持跨 Session 连续性

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3. 验收指标（MVP）

1. Recall@5 >= 70%（包含 source）。
2. post-commit 不阻塞：索引后台异步执行。
3. 单文件增量 P95 < 1s（不含远端 API 网络抖动）。
4. 端到端冷启动 <= 4.5s（含 OpenRouter 请求）。
5. 安全红线：敏感目录与敏感内容不得写入 Primary 检索表。
6. 一致性红线：delete/rename/quarantine/prune 后旧 ID 必须删除。

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4. 安全与一致性策略

1. 路径部位精确匹配：按 Path.parts 做目录排除。
2. 内容单命中隔离：任一高危特征命中即隔离。
3. 强一致删除：增量事件中 D/R 先删旧 ID，再处理新路径。
4. 单写者锁：索引写操作串行化。
5. 只读上下文注入：检索结果包装为引用块，禁止当指令执行。
6. 长度截断：注入前全局 max_chars=2500。

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5. 关键权衡

1. 优点

• 不跑本地模型，设备压力低。
• 向量在本地 DB，数据控制力强。
• 与现有 Git 工作流兼容。

2. 代价

• embedding 文本会发送到 OpenRouter（不是纯本地隐私）。
• 受网络与 API 可用性影响。
• 需配置 API key 与请求限流/重试策略。