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Releases: j19800/MemALL

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v0.1.4 — 记忆质量重构 + 向量搜索替换 + 安全修复

v0.1.4 — 记忆质量重构 + 向量搜索替换 + 安全修复 Latest
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@j19800 j19800 released this 23 Jun 20:14
v0.1.4
2b8394f

MemALL v0.1.4 修改报告

日期： 2026-06-23 ~ 2026-06-24
版本: v0.1.3 → v0.1.4
提交数: 26 commits
变更文件: 30+ files

一、致命 Bug 修复：logger 被文档字符串吞没

原因

logger = logging.getLogger(__name__) 被夹在模块 docstring """...""" 内部，Python 当成字符串文本跳过，未执行。共发现 7 处。

涉及文件

  • src/memall/mcp/federation_tools.py — 用户报错触发（session_start 崩溃）
  • src/memall/pipeline/session.py — 同批修复
  • src/memall/search/faiss_provider.py — logger 完全不存在于 docstring 之外，所有 logger.warning() 直接炸
  • src/memall/pipeline/adaptive.py
  • src/memall/pipeline/forget.py
  • src/memall/cli/register.py
  • src/memall/pipeline/cleanup.py

修复

将所有文件的 docstring 移到文件最顶部（import 之前），import logging 紧随其后，logger = ... 在 import 之后。

结果

7 处 bug 全部修复，零残留。session_start、fed_inject 等工具恢复正常。

二、安全修复（5 项高危）

2.1 hybrid_search() 无 visibility 过滤（HIGH）

原因： hybrid_search() 返回所有记忆，无视 visibility 权限。
修复： 新增 _filter_by_trust_dict() + LRU 缓存，返回结果前做权限检查。

2.2 未知 agent 默认 read_level="public"（MEDIUM）

原因： _get_agent_read_level() 对未注册 agent 返回最宽松的 "public"。
修复： 改为 "private"（最严格）。

2.3 4 处 shell=True 子进程（HIGH）

原因： lark_notify.py、lark/consumer.py、bridge/lark_client.py 共 4 处使用 subprocess.run(..., shell=True)，且参数包含用户输入内容 text[:1500]。
修复： 全部改为列表传参。shell=True 零残留。

2.4 API server 无认证（HIGH）

原因： FastAPI 51 个端点全部对外开放，无鉴权。
修复： 新增 Bearer token auth_middleware，gateway.secret_key 自动生成。CORS 去掉 "file://" 源。

2.5 联邦通信无 token 强制（MEDIUM）

原因： _remote_retrieve / _remote_retrieve_async 中 peer token 为可选项。
修复： 无 token 的 peer 直接跳过并记录 warning。

三、Project 字段修复

原因

所有管道步的 INSERT INTO memories 都漏掉了 project 列。6 个文件共 15 处 INSERT 不包含 project。78% 的记忆（1982/2540）project 为空。

涉及文件

session.py（L4/L6）、distill.py（L9）、integrate.py（L10）、reflect.py（L6）、observe.py（L6×4）、convergence.py（L5×4）

修复

  1. 所有 INSERT 加回 project 列 + 对应参数
  2. 新记忆自动从源记忆继承 project（多数投票）
  3. 存量数据回填：三阶段推断（agent→project 映射 356 条 + 组多数投票 1236 条 + 内容关键词 37 条）

结果

空 project：78% → 12.6%。回填 1629 条。

四、Pipeline 可观测性（P0 优先级）

原因

Pipeline 是黑箱——pipeline_state 表只有 2 行、distill_history 只有 3 条。没有每步时长、没有失败隔离、没有质量门禁。

改动

  1. 新增 pipeline_runs 表跟踪每轮运行（每步独立 JSON 记录）
  2. _run_step() 包装器：计时、错误隔离、输入/输出计数
  3. _check_quality_gate()：distill(min_input=10, min_output=1)、integrate(min_input=2, min_output=1)、reflect(min_input=3, min_output=1)
  4. 步骤失败不阻塞——记录 error 继续执行下一步
  5. memall pipeline status CLI：最近 5 次运行、每步耗时、质量门禁通过率

结果

首运行：21 步 / 22.4s / 最慢步骤 link(16.8s)。质量门禁成功标记了 distill/integrate/reflect 的空转。

五、向量搜索替换（bge-small-zh）

原因

TF-IDF+SVD 模型退化——词表只有 56 个词、SVD 2 维、所有查询向量全零。Vector R@5=1.4%。

修复过程

步骤 Vector R@5 方法
修复前 1.4% TF-IDF+SVD，脏模型
index build --force 26.7% 还原 CJK 分词器，vocab=56→5000
jieba 分词器 34.4% 替换 unigram+bigram
bge-small-zh 模型 67.8% → 74.4% 33MB 模型，512 维
L6/L9 模板改进后 72.2% 关键词提取，减少语义重合

改动文件

  • embeddings.py：完全重写，T IDF-IDF/SVD 全部移除，改用 SentenceTransformer
  • retrieve.py：_query_embed() 使用 bge-small-zh
  • db.py：vec0 表 float[256] → float[512]

结果

2997 条记忆全部用 512 维向量索引。Vector R@5 从 1.4% 到 74.4%（+73pp）。

六、记忆模板质量重构（L6/L9/L10）

6.1 L6 反思模板

原因： 850 条 L6 反思的模板是 "会话总结：本次会话记录了 N 条记忆"——语义完全重合，embedding 无法区分。

修复： 新增关键词提取（从 session 内容中抽 top 高频实词）。L6 内容现在包含：

  • 记忆数 + 分类分布
  • 关键话题：session 内高频词
  • 关键决策：decision 类记忆内容
  • 后续关注：continuation note

结果： 每条 L6 有独特的语义指纹，不同 session 的 L6 不再被 embedding 当成同一内容。

6.2 L9 蒸馏模板

原因： [L9 蒸馏] agent 在 cat 领域的 N 条记忆摘要：{extractive}——extractive summary 用 TF-IDF 挑生僻词多的句子，内容不通顺。682 条 L9 中 680 条是模板内容。

修复： 删 summarize_extractive。L9 改为：

  • 关键词（源记忆高频词 top 5）
  • 最新 2 条源记忆的原文样本（verbatim，不压缩）
  • 通过 edges.refines 回溯全部源记忆

结果： 信息零丢失。关键词替换 TF-IDF 摘要。

6.3 L10 整合模板

同 L9 处理，删 summarize_extractive。L10 改为 category 前缀 + 样本。

6.4 Subject 全面修复

层级 修复前 修复后 空 subject 清零
L4 152 条空（INSERT 缺 subject 列） [L4] agent · cat · 关键词 230/230 ✅
L6 452 条空（会话 {id} 自动反思） [L6] agent · pipeline session l10 850/850 ✅
L9 92 条空 [L9] agent · cat · sqlite rrf vec 727/727 ✅
L10 20 条空 [L10] agent · cat · search level 77/77 ✅

全部 3183 条记忆 100% 有 subject。

七、搜索排序层级加权

原因

搜"架构"返回 10/10 条 L6/L9/L10。P0-P2 原始记忆被完全淹没。因为 L6/L9/L10 内容多（800-1200 字），FTS5 匹配面大。

修复

新增 _LEVEL_BOOST：

P0-P2: 1.0（原始工作记忆）
L1-L3: 0.7（身份/元数据）
L4-L5: 0.6（摘要/决策）
L6-L8: 0.4（反思/模块）
L9-L10: 0.3（蒸馏/整合）

结果

搜"数据库"：之前 10/10 L6/L9/L10，现在 P0=4, P1=2, P2=2, L2=2。原始记忆不再被蒸馏淹没。

八、其他改动

改动 说明
Pipeline session harvest 新增 harvest_step() 步，不关 session 只补 L4/L6
Injection 精简 session_start 注入从 19 段/3300 字 → 4 段/~230 字
L10 整合质量 新增 Jaccard 去重（≥0.7 跳过）、真正跨域检查
CLAUDE.md 新增对话记忆自动提取规则
消费端 memall knowledge + memall insights + search --level
L9/L10 梗概条删除 summarize_extractive 完全移除

九、效果汇总

指标 修复前 修复后 Δ
Vector R@5 1.4% 74.4% +73pp
Keyword R@5 82.2% 88.3% +6pp
Project 空 78% 12.6% -65pp
L4/L6 产出 0 155 L4 + 850 L6 新功能
Subject 空 700+ 0 清零
shell=True 4 处 0 清零
API 端点无认证 51 个 全部保护 新增
Session 注入 3300 字/19 段 230 字/4 段 -93%
搜索 P0-P2 可见性 L6/L9/L10 淹没 P0-P2 加权优先 排序改进
Assets 2
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MemALL v0.1.0 — First Public Release

MemALL v0.1.0 — First Public Release

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@j19800 j19800 released this 21 Jun 13:01
v0.1.0
99a99c8

MemALL v0.1.0 — First Public Release

Tag: v0.1.0 | License: MIT | Python: ≥3.9
PyPI: pip install memall-db
Release date: 2026-06-20

Highlights

  • 37 native MCP tools — memory CRUD, knowledge graph, session management, federation, self-evolution
  • 10-layer memory lifecycle (P0 + L1–L10) — from raw fact to system-level insight
  • 21-step autonomous pipeline — enrich → classify → time-slice → reflect → distill → integrate
  • Native knowledge graph — typed-relation traversal (refines, cites, contradicts, supersedes)
  • Multi-agent shared memory — cross-agent federation queries out of the box
  • L6 self-reflection + L9 distillation + OODA self-evolution
  • LAN federation — zero-config peer discovery, no server needed
  • 100% local — SQLite + FTS5 + vector search, zero cloud dependency
  • Discussion convergence engine — multi-agent debate → consensus → traceable decision

Quick Start

pip install memall-db
memall init
memall start

Then connect your MCP client:

{
  "mcpServers": {
    "memall": {
      "command": "memall",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}
/capture "Decided to go open-source: MIT, GitHub-first"
/retrieve "open-source"
# → finds the memory above with context, timestamp, relations

What's Stable

Area Status
MCP HTTP server ✅ Hardened with auto-restart (#8145)
Pipeline (2145 memories, 25s) ✅ Verified, OpenBLAS OOM fixed (#8133)
Scheduler → Windows Task ✅ Pipeline 04:00, Forget 03:00
Database path ✅ USERPROFILE-based, no SYSTEM profile leak (#8144)
Decision arc closed-loop ✅ L4 → L5 → L6 auto lifecycle
Hybrid search (FTS5 + vector) ✅ Production-ready
LAN federation ✅ Verified
Discussion convergence ✅ Multi-agent auto-consensus
PyPI package ✅ memall-db 0.1.0 published

Notable Fixes

Issue Fix ID
DB path deadlock Migrated from SYSTEM profile to USERPROFILE #7905 / #8144
Convergence unhashable dict action_items str/dict type fix #8018 / #8133
Scheduler daemon crash Migrated to Windows Task Scheduler #7959
OpenBLAS OOM tfidf_svd_embed dimension fix #8133
MCP HTTP stability Hardened with health endpoint + restart wrapper #8145
Discussion dual-path _unwrap/_unwrap_meta for cleanup.py format mismatch #8274
Silent errors 79 try-except-pass blocks converted to warnings #7965
YAML module Missing __init__.py in PyYAML restored

37 MCP Tools

Category Tools
Memory CRUD capture, retrieve, update, smart_store, store_batch
Knowledge Graph connect, traverse, timeline
Search vector_search
Session session_start, session_end, session_summary
Identity & Persona persona, persona_profile, identity, ask
Discussion & Decision discussion_create, discussion_respond, discussion_status, trace
Federation fed_query, fed_publish, fed_conflicts, fed_inject, fed_extract
Hub Sync hub_connect, hub_sync
Pipeline & Evolution run_pipeline, reflect_interact, forget, adaptive, index_rebuild
Security & Ops security, ops, gateway, db
Onboarding onboarding

Known Limitations

  • Single-tenant only — multi-tenant planned for v0.2.0
  • WAL auto-checkpoint — not yet implemented (P1-1)
  • 18 sleeping AI modules — 3 to be integrated in v0.2.0
  • Web UI — minimal, CLI-focused

Credits

MemALL Team — Founder & CEO
Trae — Chief Tech-Product Architect, Ops & Marketing
Claude — Product Manager
Codex / opencode — Tech Lead, Architecture
WorkBuddy — GTM Engineer & DevRel
Marvis — Architect

What's Next (v0.2.0)

  • Multi-tenant user system (user.id, namespace isolation)
  • 3 sleeping AI modules: SemanticDedup / NLQueryEngine / KnowledgeHealth
  • Silent error cleanup (90+ → logger.warning)
  • Web UI redesign with vis-network graph
  • WAL auto-checkpoint + size cap
  • Session_end transaction guard
  • CLI 43-command docstring full coverage

Resources

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