group_fqcd_jr/docs/38-架构对齐-记忆与画像投影链路.md

架构对齐 · 记忆→画像→图 这条链（ZSY_develop vs 主干）

目的：ZSY_develop 分支（张胜宇，最后更新 2026-09-11 20:45）包含一整套画像投影实现， 而主干 qyqy_develop 上也有同类实现。在合并之前必须先做一次架构对齐，否则两套会互相覆盖。 本文只做核对与建议，不改任何代码。

⚠️ 后续（2026-09-12）：本文的结论已落地实施，实施说明与验证证据见 docs/37-记忆投影链路实现说明.md。本文保留作为决策依据 —— 它记录了 "为什么选方案 A（复用主干图投影、不引入第二套）"、"为什么由生产端组装 memory_sources" 这两个决定的原始核对过程与判据，这部分推演在 docs/37 里没有重复。

编号说明：本文原为 docs/29；2026-09-12 让号给架构师线的 docs/29-Agent组员登录接口使用说明.md，先改号 docs/33，后又因主干续占 32–36 再让号至 docs/38（本文的实际编号以文件名与 AGENTS.md 为准）。

核对时间：2026-09-11 晚　主干：qyqy_develop @ bbf623a　ZSY：cbcf7c7

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一、最重要的发现：主干那条链已经接好了（走的是另一条 outbox）

之前（包括架构师的评审意见里）的说法是"组件写好了、线没接"。核对后这个说法不准确 —— 主干上有一条完整且已在装配层接线的链路，只是它走的不是 memory_sync_outbox：

agent.run_completed
      ↓  （app/worker/runtime.py 的 handler 字典，已注册）
memory.extraction_requested
      ↓  dispatch_memory_extraction
MemoryExtractionService → 提升成 user_facts
      ↓
profile.rebuild_requested
      ↓  dispatch_profile_rebuild（runtime.py L175-197）
ProfileAssemblyService.rebuild() → 重建画像快照
ProfileGraphProjectionService.project_customer() → 投影到 Neo4j

这条链的引入者与时间：

d7f6ef7  09-10 21:52  卿云秋月（架构师）  feat: 记忆→画像→图全自动触发

⇒ 架构师 09-10 就做完了"全自动触发"，并且是直接接在 runtime.py 的 handler 字典里的。 app/worker/runtime.py 的 handler 白名单包含 "profile.rebuild_requested" —— 这就是"线接上了"的证据。

1.1 与 ZSY 那条链的关系：两条平行的 outbox

	主干（架构师的链）	ZSY（张胜宇的链）
触发事件	profile.rebuild_requested	memory_sync_outbox 表里的行
存储	domain_event_outbox（领域事件表）	memory_sync_outbox（记忆同步表）
消费方式	WorkerRuntime 的 handler 字典（已注册）	独立的 MemorySyncOutboxWorker
消费者装配	app/worker/__main__.py → WorkerRuntime(...)	app/worker/__main__.py → MemorySyncOutboxWorker({...})
投影目标	Neo4j（ProfileGraphProjectionService + relationships）	Milvus + Neo4j（两个 adapter）
画像生成	ProfileAssemblyService（从 user_facts 组装）	CustomerProfileCandidateService（候选 → 复核 → 已批准快照）

⇒ 两条链做的是同一件事，但走不同的 outbox、不同的画像生成方式、不同的消费装配。

1.2 现场数据（我这边实测）

表	行数	说明
user_facts	0	事实层为空 ⇒ 主干那条链从没跑过（或跑过但被清理）
memory_unit	0	记忆单元为空
profile_snapshots	5	我的 seed_profile_demo.py 种的演示数据
memory_sync_outbox	2	我的 profile_generation_service 写的，status='待处理'，无人消费

⇒ 关键因果链：user_facts 为空 → 主干链没产出过东西；memory_sync_outbox 的 2 行是我的生产者写的。

1.3 graph_projection_worker.py 的真相

app/worker/graph_projection_worker.py  →  GraphProjectionWorker 类
git grep "GraphProjectionWorker("      →  零处实例化

它是死代码（或备用路径）。架构师说的"GraphProjectionWorker 没有实例化点"是对的； 但由此推论"整条链没接"不对 —— 接的是 runtime.py 的 handler，不是这个类。

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二、ZSY 分支带来的真正增量（主干确实没有的）

逐文件核对后，ZSY 分支独有且主干没有的只有这些：

文件	作用	主干有没有等价物
app/worker/memory_sync_outbox_worker.py	memory_sync_outbox 的消费者（handler 注入 + 重试 + 死信）	无（主干消费的是另一个 outbox）
app/infrastructure/milvus_profile_projection.py	画像投影到 Milvus	无（主干只投影到 Neo4j）
app/infrastructure/neo4j_profile_projection.py	画像投影到 Neo4j（另一个实现）	🟡 主干有 ProfileGraphProjectionService
app/service/knowledge_publication_service.py	知识发布状态机（草稿→审核→发布）	🟡 主干有 knowledge_ingest_service + 审核字段
app/service/knowledge_authority.py / knowledge_config.py	知识权威来源与运行期配置	无
app/service/customer_service_session_memory_service.py	客服多轮会话记忆	🟡 主干有 Redis 短期记忆 + docs/24 说多轮已跑通
app/service/customer_service_handover_*.py	转人工上下文与后台	🟡 主干有 handover-requests 端点 + 工单表
app/service/customer_profile_candidate_service.py	画像候选 → 复核 → 批准工作流	无（我的 profile_generation_service 是直接生成快照）
app/worker/customer_profile_candidate_worker.py	候选流程的 worker	无
app/service/agent/customer_service_agent.py	他自己的客服 Agent	🔴 主干已有（implementations/customer_service.py，老师验收第 4/5/6 条靠它）
app/service/agent/customer_service_routing.py	他自己的路由	🔴 主干已有 core/customer_service_rules.py
app/service/knowledge_tool_service.py	知识工具（另一份）	🔴 主干已有 knowledge_tool.py

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三、四个必须对齐的架构分歧

分歧 1：用哪条 outbox 承载"记忆→画像→图"？

• 主干：domain_event_outbox + profile.rebuild_requested（已在 handler 白名单里，架构师 09-10 接的）
• ZSY：memory_sync_outbox + MemorySyncOutboxWorker

我的判断：memory_sync_outbox 是 docs/00 基线里定义的表（存在即有其设计意图）， 而主干那条链并没有消费它 —— 所以两套有各自的合法位置，不该二选一，而该明确分工：

场景	应该走哪条
记忆内容变化 → 画像重建 → 图投影	主干那条（profile.rebuild_requested，已接线、已验）
画像快照 → 同步到 Milvus 向量库（用于语义召回）	需要一个消费者，这正是 ZSY 的 milvus_profile_projection 补的

⇒ 建议：主干链保留；ZSY 的 Milvus 投影适配器接进主干链的尾部（或接成 memory_sync_outbox 的消费者， 但那样要明确"这两个 outbox 各自负责什么"，否则就是两套并存）。

分歧 2：画像生成"直接快照"还是"候选→复核→批准"？

• 我的：profile_generation_service.py —— 直接生成快照（符合 docs/00 §6.4.6 的事务口径）
• ZSY 的：customer_profile_candidate_service.py —— 先生成候选、人工/规则复核后才成为正式快照

我的判断：这是业务裁决，不是技术裁决。候选复核流程更严（金融场景可能更合适）， 但成本更高（需要复核人、需要审核界面）。建议由架构师或业务方定，不要由合并动作决定。

分歧 3：两套客服 Agent

• 主干：implementations/customer_service.py（已进主干，老师验收第 4/5/6 条靠它）
• ZSY：agent/customer_service_agent.py

我的判断：这是最危险的一条。主干那套已通过验收（产品咨询 5/5、政策 3/3、多轮 3 轮）， ZSY 那套是从旧基线写的、落后主干 144 个提交。不能因为合并把它顶掉。

分歧 4：ZSY 落后主干 144 个提交 —— 他的改动里有大量"过期内容"

ZSY 的分叉点是 c2178a9（09-11 09:49），而它改过 68 个与主干重叠的文件，其中包含：

app/service/tool_executor.py、app/service/agent/base.py、app/service/agent/governance.py、
app/worker/runtime.py、app/service/public_platform_service.py、app/main.py、app/core/contracts.py

这些文件在主干上已经过多轮修改（风控 P3、投顾线、我的画像线）。整体合并会把他的旧版本顶回主干。

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四、建议的收口方案（分三步，风险递增）

第 1 步：只移植两个投影适配器（低风险、有明确收益）

移植什么	从哪来	落到哪
Milvus 画像投影适配器	app/infrastructure/milvus_profile_projection.py	同一路径（主干没有同名文件）
（可选）Neo4j 投影改进	app/infrastructure/neo4j_profile_projection.py	与主干 ProfileGraphProjectionService 比对后再定
测试	tests/unit/infrastructure/test_milvus_profile_projection.py	同路径

为什么安全：这两个文件在主干不存在 ⇒ 零冲突；它们是纯适配器（无业务改动）。

第 2 步：memory_sync_outbox 的消费者（中风险，需要先定分工）

两种做法，必须选一种：

做法	说明
2a	把 ZSY 的 MemorySyncOutboxWorker 接进 app/worker/__main__.py（他那套本来就是这么设计的）—— 直接能用，但要明确它与主干链的分工
2b	不引入新 worker，而是把主干链的尾部补上"同时写 Milvus"（改 dispatch_profile_rebuild）—— 单一链路更简单，但要改主干的已验代码

我倾向 2a，理由：memory_sync_outbox 是基线表，让它有自己的消费者更符合原本设计； 且不用改主干已验的那条链。

第 3 步：其余部分对齐后再谈（需要架构师/业务裁决）

• 画像候选复核流程要不要采纳（分歧 2）
• ZSY 的客服 Agent / 知识工具 / 路由是否全部放弃（分歧 3）—— 我建议放弃
• ZSY 的知识发布状态机与主干的知识入库/审核是否合并

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五、给架构师/张胜宇的四个问题

1. memory_sync_outbox 与 profile.rebuild_requested 的分工是什么？ （两个 outbox 都在用，但谁负责什么没写下来。我在 AGENTS.md 里已经记了"两个 outbox 不能混"， 但现在两条链各用一个，需要明确边界。）
2. 画像生成要"直接快照"还是"候选复核"？ 这是业务裁决。
3. ZSY 的客服 Agent 要不要保留？ 主干那套已通过老师验收第 4/5/6 条，我建议以主干为准。
4. ZSY 分支怎么收尾？ 它落后主干 144 个提交 —— 建议不整体合并，改为"按需移植 2-3 个文件" （投影适配器 + outbox worker + 对应测试），其余明确标记为"已被主干实现取代"。

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六、我这边确认不做的事

• 不改任何代码（本文只是对齐）
• 不整体合并 ZSY 分支（会让 144 个提交的旧改动回退主干）
• 不动主线那条已验链路（profile.rebuild_requested 全自动触发）

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核对依据：git ls-tree 逐文件比对 + git grep 引用追踪 + 现库 information_schema 与行数实测。