STEP 01 · RAW HISTORY

可编辑的历史长对话

20轮跨5次课程交互，包含学生消息、AI回复、判题器结果和教师策略。

0MESSAGES

history_dialogue.txt

数据源图谱

学生自然语言偏好 · 困惑 · 自我反馈

AI导师回复提示 · 解释 · 教学动作

系统工具事件判题 · 分数 · 提示次数

教师策略约束 · 教学目标

为什么需要长对话？

单轮对话只能看见“学生现在说了什么”；长程记忆需要同时维护能力变化、任务进展、偏好更新和教学约束。

STEP 02 · BUILD

从历史对话构建事件库

执行结构化抽取、字段校验、复合键生成与初始版本归并。

READY · 等待执行

原始消息→LLM结构化抽取→JSON Schema校验→复合键计算→事件账本

点击“运行 Build()”启动逐行扫描

STEP 03 · WRITE

现场可编辑第6—7课的新交互，系统只抽取增量事件，不重建全部历史。

READY · 等待执行

new_dialogue.txt · 可编辑新增对话0 MESSAGES

新增对话实时扫描 · LIVE SCANNERLINE BY LINE

候选事件缓冲区 · WRITE BUFFER0 EVENTS

点击 Write 后，左下方逐行扫描，候选事件在此实时写入

STEP 04 · UPDATE

覆盖新增、重复、支持、冲突、替代、完成和失效七类关系。

READY · 等待执行

需要先完成历史 Build 和新增 Write

STEP 05 · RETRIEVE

所有候选事件都会显示，包括被版本过滤器拦截的旧记忆。

READY · 等待查询

输入问题后运行检索

STEP 06 · GROUNDED GENERATION

大模型只接收有效、相关且通过反证据检查的记忆。

需要先完成 Retrieve