dual-mem 记忆层模型¶
dual-mem 实现 L0-L4、L6、L7 七个有明确 producer 和 consumer 的层。未实现的 L5 已删除，避免空枚举制造错误能力预期。
分层总览¶
事实/情境主线 (NORMAL_LAYERS, episodic)
L1 RAW → L2 FACT → L3 SUMMARY
画像/意图主线 (PROFILE / PROACTIVE, profile)
L0 BASIC → L4 IDENTITY → L6 SCHEMA → L7 INTENTION存储分界（概念对标 hy_memory 的 VDB/Graph 分界）：
- L0-L4：写入 Chroma 向量库；SQLite 保存队列与审计信息。
- L6-L7：写入 Kuzu 图存储，并通过图向量检索召回。
逐层定义¶
L0_BASIC_INFO — 基础信息层¶
结构化基础画像（姓名/年龄/所在地…）。
- Category：
profile - 产生方：System1
BasicProfile（dual_mem/agent/basic_profile.py） - 读路径：作为 profile 结果参与 hybrid 召回。
L1_RAW — 原始对话层¶
写入即落的原始文本，Append-Only；写后转 SHADOW。
- Category：
raw - 产生方：写入即落（
dual_mem/writer/memory_writer.py） - 读路径：raw 不进入默认语义召回池，避免与结构化记忆重复。
L2_FACT — 原子事实层¶
从对话抽取的离散、版本化事实记录。
- Category：
fact - 产生方：System1 Extractor（
dual_mem/agent/extractor.py）→ fast-write 落 L2；Reconciler 可SUPERSEDE。 - 读路径：归入
NORMAL_LAYERS与VDB_RECALL_LAYERS，是语义/BM25 召回主力。
L3_SUMMARY — 会话摘要层¶
超过配置阈值的长文本摘要；默认关闭，启用后默认阈值为 600 tokens。
- Category：
summary - 产生方：System1 Summarizer（
dual_mem/agent/mem_agent.py） - 读路径：归入
NORMAL_LAYERS与VDB_RECALL_LAYERS。
L4_IDENTITY — 身份画像层¶
用户身份与长期偏好的核心画像。
- Category：
profile - 产生方：System1 Extractor（identity 字段）→ fast-write 落 L4；Reconciler / System2 可整理。
- 读路径：归入 normal，与 L2/L3 一起参与 hybrid 召回。
L6_SCHEMA — 心智模型层¶
跨证据归纳出的抽象行为模式/叙事模板（Graph 层）。
- Category：
schema - 产生方：System2
System2Agent（dual_mem/system2/system2_agent.py）。 - 读路径：归入
PROFILE_LAYERS（hybrid 路径_PROFILE_LAYERS含 L6），图证据加成。
L7_INTENTION — 前瞻意图层¶
用户未来待触发的具象意图（Graph 层）。
- Category：
intention - 产生方：System1 intention 抽取（
dual_mem/agent/mem_agent.py）+ System2s2_tools.create_intention。 - 读路径：归入
PROACTIVE_LAYERS，proactive 召回通道。
模式与写入层数¶
| 模式 | 写入层 |
|---|---|
| system1（默认） | L0–L4 |
| dual | L0–L4、L6–L7 |