功能建议：增加节点溯源能力，支持定位和提取原始对话片段（注我让我的agent写的）

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问题描述

目前 graph-memory 能够很好地将会话内容提炼为结构化的知识图谱节点（TASK/SKILL/EVENT），并通过 gm_search 实现跨会话召回。但在实际使用中，我们发现一个痛点：

当想要回顾某个节点的完整讨论过程时，无法定位到原始对话片段。

例如：

• 通过 gm_search 找到了一个 TASK 节点："setup-task-progression-workflow"
• 节点内容是提炼后的摘要，但我想看当时完整的讨论过程
• 目前只能手动翻 memory/YYYY-MM-DD.md 日志，效率很低

建议的解决方案

方案 1：增强节点元数据（推荐）

在节点中添加 sourceContext 字段，保存：

• 消息 ID 列表：关联到原始 Discord/Telegram 消息
• 时间戳范围：记录讨论的起止时间
• 会话片段：保存关键对话片段（不是全文，而是精选的重要部分）

优点：

• 可以通过节点定位到原始消息
• 保持压缩率的同时提供回溯能力
• 可以在 Discord 中直接跳转到原始消息

方案 2：利用现有的 memory/ 日志

当前 memory/YYYY-MM-DD.md 已经保存了每日的完整对话记录。可以：

1. 在节点中添加 sourceFile 和 timestamp 字段
2. 通过时间戳定位到 memory/ 日志中的具体位置
3. 提供一个 gm_recall_context(nodeId) 工具，根据节点 ID 提取原始对话片段

优点：

• 不需要重复存储
• 利用现有的日志系统
• 实现相对简单

使用场景

1. 复盘学习：回顾某个任务的完整讨论过程，学习决策思路
2. 问题排查：当某个 EVENT 节点记录了错误，想看完整的错误上下文
3. 知识传承：新会话中召回旧节点，但想看当时的完整讨论细节

期望效果

# 搜索节点
gm_search "定时任务 子区"

# 找到节点后，提取原始对话
gm_recall_context "setup-task-progression-workflow"

# 输出：
# - 节点摘要
# - 原始对话片段（带时间戳和消息 ID）
# - 可选：Discord 消息跳转链接

补充说明

目前 graph-memory 的压缩率（75%）和跨会话召回能力已经非常优秀，这个功能建议是为了进一步增强"可追溯性"，让知识图谱不仅能"记住"，还能"回溯"。

感谢作者开发了这么优秀的插件！🎉

[adoresever]

感谢提出这个问题！

现有架构已经用 sessionId 区分不同对话，但召回查询是全局的，没有 agent 级别的隔离。

计划：在节点和边上新增 agent_ids（JSON 数组，和现有的 source_sessions 同一模式）。

• 写入：提取时标记当前 agentId
• 召回（默认）：按当前 agent 过滤，双层检索只在该 agent 的知识空间内进行
• 召回（全局）：不传过滤条件，跨所有 agent 检索
• 子 agent：继承父 agent 的 agentId，共享同一套知识
• 去重合并：一个实体可以属于多个 agent（合并时 agent_ids 取并集）
• 向后兼容：默认值 ["default"]，现有单 agent 用户无感

同一个 SQLite，同一张表，加一个字段。会在后续版本中发布。

[Arrosam]

正如同人不会只靠记忆力记住一切，一些精确到每一个字乃止标准符号的细节，还是需要精准的保留每一个字，然后用语义搜索或者纯文字匹配来在需要的时候通过粗糙的记忆回想起有这么件事，然后再搜索详细文字。

[adoresever]

当前节点已保存 sourceSessions，assemble 会为高优先级节点从 gm_messages 拉取关联 user/assistant 原始片段并作为 episodic context 注入，已实现“摘要定位原始对话”的核心能力。关闭为已完成。