diff --git a/app/service/memory_service.py b/app/service/memory_service.py
index f71f389..76c44e8 100644
--- a/app/service/memory_service.py
+++ b/app/service/memory_service.py
@@ -217,9 +217,16 @@ class MemoryService:
     async def _conflict_right_id(self, memory: MemoryUnit) -> int:
         """冲突右侧标识：优先取同键历史版本行，否则取新版本的合成标识。
 
-        同一行原地更新时旧值与新值落在同一行，库中没有"新值行"的主键可用；
-        这里用左侧 id 的相反数作为新版本的稳定标识——它必然不等于左侧 id，
-        且与任何自增主键（恒为正）不冲突，因此不会与真实记忆行混淆。
+        同一行原地更新时旧值与新值落在同一行，库中没有"新值行"的主键可用，
+        因此需要一个不会与真实记忆行混淆的合成标识。
+
+        **已修正的缺陷**：原实现返回 `-memory.id`，但库中 `right_memory_id` 是
+        `BIGINT UNSIGNED NOT NULL`，写入负数在 MySQL 上直接报 1264 Out of range，
+        后果是**记忆内容一旦发生变化，整条更新就失败**（实测触发：同一 key 的
+        投资期限从"约三年"改成"长期（5年以上）"）。因为基线字段不可变更
+        （AGENTS.md 第 4 条禁止改动已有字段的类型），这里改为在无符号范围内的高位
+        取值：真实自增主键从 1 开始且远小于 2^63，因此合成标识既为正、又必然
+        不等于任何真实记忆行的主键，原设计"左右不相等且不混淆"的意图得以保留。
         """
         historical = await self.session.scalar(
             select(MemoryUnit.id)
@@ -233,7 +240,7 @@ class MemoryService:
         )
         if historical is not None:
             return int(historical)
-        return -int(memory.id)
+        return 2**63 + int(memory.id)
 
     async def record_evidence(
         self,
diff --git a/app/worker/memory_extraction_worker.py b/app/worker/memory_extraction_worker.py
index 921029c..73aac8e 100644
--- a/app/worker/memory_extraction_worker.py
+++ b/app/worker/memory_extraction_worker.py
@@ -1,6 +1,7 @@
 import logging
 from datetime import UTC, datetime
 from typing import Any
+from uuid import uuid4
 
 from sqlalchemy import select
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
@@ -121,6 +122,26 @@ class MemoryExtractionWorker:
             source_record_id=str(source_message_id),
             occurred_at=now,
         )
+        if recorded:
+            # 画像重建**不能在这里直接调用**：本方法的记忆写入还在当前事务里、尚未提交，
+            # 另开 session 去重建画像看不到这条新记忆——实测踩到过：画像重建确实执行了、
+            # 快照也多了一条，但新事实没进 user_facts、画像字段没更新、图里也没多出关系。
+            # 改为写一条事件：它只可能在本事务**提交之后**被消费，届时数据一定可见，
+            # 而且与记忆写入共享事务边界（要么都成功，要么都不留痕）。
+            self.session.add(DomainEventOutbox(
+                id=0,
+                event_id=str(uuid4()),
+                event_type="profile.rebuild_requested",
+                aggregate_type="customer_profile",
+                aggregate_id=str(customer_id),
+                trace_id=run_id,
+                payload={"customer_id": customer_id, "trigger": "memory_extraction"},
+                status="pending",
+                retry_count=0,
+                occurred_at=now,
+                created_at=now,
+                updated_at=now,
+            ))
         return recorded
 
     async def _event_id(self, run_id: str, result_message_id: int) -> str | None:
diff --git a/app/worker/runtime.py b/app/worker/runtime.py
index 40eb0d0..a0770df 100644
--- a/app/worker/runtime.py
+++ b/app/worker/runtime.py
@@ -79,6 +79,7 @@ class WorkerRuntime:
         endpoint_resolver: ExtractionEndpointResolver | None = None,
         memory_cache: CacheDeleteAdapter | None = None,
         projection_cleaner: ProjectionCleaner | None = None,
+        relationships: Any | None = None,
     ) -> None:
         self.factory = factory if factory is not None else get_agent_factory()
         self.settings = settings or get_settings()
@@ -99,6 +100,15 @@ class WorkerRuntime:
         # Milvus/Neo4j 删除客户端：当前组装层没有提供（bootstrap 只装配召回用的读适配器），
         # 因此默认 None = 投影清理显式降级并留痕，绝不写成"删除成功"。
         self.projection_cleaner = projection_cleaner
+        # 图关系服务：画像投影用它写入节点与关系（投顾的多跳推荐、风控的关系网络都读它）。
+        # 默认取生产装配；图库不可用时该值为 None，投影如实降级而不是失败。
+        if relationships is not None:
+            self.relationships = relationships
+        else:
+            # 延迟导入：bootstrap 会间接导入本模块，模块级导入会形成循环依赖
+            from app.service.agent.bootstrap import get_relationship_service
+
+            self.relationships = get_relationship_service()
         # episode 聚合是低频批处理，按轮次节流而不是每轮都查。
         self._episode_rounds = 0
 
@@ -129,6 +139,34 @@ class WorkerRuntime:
             async def dispatch_cache_invalidate(payload: dict[str, Any]) -> None:
                 await self._invalidate_config_cache(payload)
 
+            async def dispatch_profile_rebuild(payload: dict[str, Any]) -> None:
+                """画像重建 + 图投影，由记忆写入后发出的事件驱动。
+
+                为什么绕一层事件而不在记忆抽取处直接调用：抽取时那条记忆还在**未提交**的
+                事务里，另开 session 去重建画像看不到它（实测：快照加了、事实没进、图里
+                也没多出关系）。事件只可能在本事务提交之后被消费，届时数据一定可见。
+                """
+                customer_id = payload.get("customer_id")
+                if not customer_id:
+                    raise ValueError("profile.rebuild_requested payload is incomplete")
+                # 延迟导入：bootstrap 会间接导入本模块，模块级导入会形成循环依赖
+                from app.service.profile_assembly_service import ProfileAssemblyService
+                from app.service.profile_graph_projection_service import (
+                    ProfileGraphProjectionService,
+                )
+
+                outcome = await ProfileAssemblyService(session).rebuild(int(customer_id))
+                if outcome.get("profile") is None:
+                    # 客户尚未开户：画像行由开户流程创建（trade_account 等字段属注册侧所有），
+                    # 这里不代建。事实已提升进 user_facts，开户后再重建即可。
+                    logger.info("profile rebuild skipped (not opened) customer_id=%s", customer_id)
+                    return
+                projection = ProfileGraphProjectionService(session, self.relationships)
+                result = await projection.project_customer(int(customer_id))
+                if result.degraded:
+                    logger.warning("graph projection degraded customer_id=%s reason=%s",
+                                   customer_id, result.reason)
+
             async def dispatch_projection_cleanup(payload: dict[str, Any]) -> None:
                 # memory.invalidated / memory.deleted 由 MemoryLifecycleService 按
                 # memory_uuid 写入，这里做幂等的投影清理（Milvus 向量、Neo4j 关系）。
@@ -159,6 +197,8 @@ class WorkerRuntime:
                 # 投影清理：这两类事件此前没有消费者，永久 pending。
                 "memory.invalidated": dispatch_projection_cleanup,
                 "memory.deleted": dispatch_projection_cleanup,
+                # 画像重建：记忆写入后自动触发，使「记忆 → 画像 → 图」全链路无需手工介入
+                "profile.rebuild_requested": dispatch_profile_rebuild,
             }
             return await OutboxWorker(session, handlers).publish_one(aggregate_id=run_id)