From 551818586839c123a15ad99985d4d8e8e4cef311 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ooodc <549496103@qq.com> Date: Sun, 26 Apr 2026 17:25:45 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0readme?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Co-authored-by: Copilot --- README.md | 644 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-------- 1 file changed, 556 insertions(+), 88 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 73b45c2..c224ec3 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,78 +1,330 @@ -PicoBot +# PicoBot -Skills (initial implementation) +PicoBot 是一个用 Rust 构建的多通道 Agent 网关。它把消息接入、LLM 调用、工具执行、会话持久化、长期记忆、技能系统和计划任务整合到同一个运行时里，适合做本地 Agent、团队机器人或带长期上下文的自动化助手。 -Agent profile injection +当前代码库已经实现以下核心能力： -PicoBot maintains a persistent agent profile file at ~/.picobot/agent/AGENT.md. +- 基于 Gateway 的统一消息入口，支持 WebSocket CLI 与飞书通道 +- 面向工具调用的 Agent 循环，支持多轮 tool calling +- SQLite 持久化会话、消息、长期记忆、技能事件和调度任务 +- 基于用户维度的长期记忆检索与写入机制 +- 基于 SKILL.md 的项目级 / 用户级技能加载与运行时管理 +- 定时任务系统，支持延迟、周期、绝对时间和 cron 调度 +- 超长上下文压缩与历史摘要 +- 持久化 Agent 配置文件注入与周期性重注入 -Behavior: -- The directory ~/.picobot/agent is created automatically when needed. -- If AGENT.md does not exist yet, PicoBot creates it with a default profile. -- When the active conversation is empty or has just been reset, AGENT.md is loaded as the first system message in the active history. -- After every configured number of user turns, PicoBot injects the latest AGENT.md content again before the next user message is appended. +## 1. 项目定位 -Config: -- Set gateway.agent_prompt_reinject_every in ~/.picobot/config.json. -- Default value is 100. -- Set it to 0 to disable periodic reinjection. +PicoBot 的设计目标不是“只会聊天”的单进程 Bot，而是一个可持续运行的 Agent 基础设施： -This profile is persisted in session history, while the skills index system prompt is still injected dynamically by AgentLoop. +- 消息从不同渠道进入统一总线 +- SessionManager 负责会话路由、上下文恢复、工具执行和回复生成 +- SQLite 作为事实来源保存跨重启状态 +- Agent 在每轮推理时可以读取文件、执行命令、发 HTTP 请求、读写记忆、管理技能和调度任务 -PicoBot now supports filesystem skills. +如果你需要一个“带长期记忆、可调用工具、可接入飞书、可计划执行任务”的机器人，这个项目的实现面基本够用。 -Skill discovery locations: -- Project skills: .picobot/skills/*/SKILL.md -- User skills: ~/.picobot/skills/*/SKILL.md +## 2. 核心架构 -Minimal required SKILL.md format: +整体链路可以概括为： +1. Channel 接收外部消息 +2. MessageBus 将消息送入统一的 inbound 队列 +3. Gateway 启动的 inbound processor 调用 SessionManager 处理消息 +4. SessionManager 加载持久化历史、注入系统提示、运行 AgentLoop、执行工具调用 +5. 生成的 assistant / tool / system 消息写入 SQLite +6. OutboundDispatcher 将结果投递到目标通道 + +主要模块如下： + +- src/gateway：网关入口、HTTP 健康检查、WebSocket 服务、Session 管理 +- src/bus：消息总线与消息结构定义 +- src/agent：AgentLoop 与上下文压缩器 +- src/providers：不同 LLM Provider 的统一抽象，当前支持 openai 和 anthropic +- src/tools：内置工具集合 +- src/storage：SQLite 持久化实现 +- src/channels：渠道适配层，当前已有飞书通道 +- src/scheduler：数据库驱动的计划任务调度器 +- src/skills：技能发现、加载与运行时管理 +- src/client / src/cli：本地 CLI 客户端和交互命令 + +## 3. 消息机制 + +PicoBot 的消息不是简单的“用户文本 + 助手文本”，而是完整的会话事件流。 + +### 3.1 消息类型 + +系统中的 ChatMessage 至少包含以下角色： + +- user：用户输入 +- assistant：模型回复 +- system：系统提示、Agent Prompt、调度附加提示、历史压缩摘要 +- tool：工具执行结果 + +此外，assistant 消息还能携带： + +- tool_calls：本轮准备调用哪些工具 +- reasoning_content：模型的补充推理文本 + +用户消息也支持附带媒体引用，当前消息结构中已经支持文本与图片 URL 形式的多模态块，以及本地媒体文件路径引用。 + +### 3.2 消息总线 + +MessageBus 维护两条异步队列： + +- inbound：Channel -> Agent +- outbound：Agent -> Dispatcher -> Channel + +这样做的好处是： + +- 渠道接入和 Agent 执行解耦 +- 可在网关内部统一处理重试、记录、路由和扩展 +- 后续增加新渠道时不需要改动核心 Agent 流程 + +### 3.3 工具调用消息流 + +当模型发起工具调用时，PicoBot 会按顺序保存： + +1. 一条 assistant 消息，记录 tool_calls +2. 一条或多条 tool 消息，记录每个工具返回结果 +3. 最终 assistant 汇总回复 + +这意味着即使进程重启，系统仍然可以恢复： + +- 当时模型调用了什么工具 +- 工具入参和返回结果是什么 +- 最终结论如何形成 + +## 4. 会话与上下文机制 + +### 4.1 会话标识 + +PicoBot 为不同渠道统一维护持久化会话： + +- CLI：session_id 等于 chat_id +- 非 CLI 渠道：session_id = channel_name:chat_id + +这样可以让： + +- CLI 显式创建、切换和管理多个会话 +- 飞书等渠道把同一个 chat 稳定映射到同一条持久化会话 + +### 4.2 Agent Prompt 注入 + +PicoBot 会在 ~/.picobot/agent/AGENT.md 维护一份持久化 Agent 画像文件。 + +行为规则： + +- 如果目录不存在会自动创建 +- 如果文件不存在会自动写入默认内容 +- 当前活动对话为空或刚 reset 时，会先把 AGENT.md 作为第一条 system 消息注入 +- 每经过指定数量的 user 轮次，会在下一条用户消息进入前重新注入最新 AGENT.md + +相关配置： + +- gateway.agent_prompt_reinject_every：默认 100 +- 设为 0 可关闭周期性重注入 + +### 4.3 上下文压缩 + +上下文压缩不是在每次请求前同步执行，而是在一轮消息处理完成、assistant / tool 消息已经按真实顺序落库之后，再异步安排后台压缩任务。这样可以先保证当前回复链路完成，再处理历史瘦身。 + +完整机制如下： + +1. 系统先对当前活动历史做一个近似 token 估算。 + 估算规则不是调用 tokenizer，而是按“约每 4 个字符约等于 1 token，并再乘以 1.2 安全系数”计算。 +2. 当估算结果超过模型上下文窗口的 50% 时，压缩器才认为“需要压缩”。 + 这里的上下文窗口来自 agent 对应模型配置里的 token_limit。 +3. 即使超过阈值，如果当前历史里的 user turn 数量不超过保留阈值，也不会压缩。 + 当前默认会完整保留最近 3 个 user turn。 +4. 一旦满足条件，压缩器会先按 user 消息切分 turn，再确定“旧历史”和“最近保留段”的分界点。 +5. 在旧历史里，不是所有 system 消息都会被折叠： + 带有 agent_prompt 和 scheduled_system_prompt 标记的 system 消息会被原样保留，避免丢失 Agent 基本设定和调度任务附加约束。 +6. 除这些必须保留的 system 消息外，分界点之前的其余消息会被整理成一段待摘要 transcript。 + transcript 会保留角色信息；tool 消息还会带上工具名，方便摘要时保留关键操作和结果。 +7. 如果 transcript 本身已经过长，会先按 context_summary_max_chars 截断，再交给模型总结。 +8. 摘要调用和主对话使用同一个 provider，提示词明确要求保留： + 用户请求、关键标识符、文件路径、URL、工具调用、命令、结果、错误、决策、偏好和当前任务状态。 + 如果摘要调用失败，会退化为直接截断 transcript，而不会中断主流程。 +9. 摘要结果会被包装成一条新的 system 消息，并打上 SYSTEM_CONTEXT_HISTORY_COMPACTION 标记，内容前缀为 [Compressed History]。 +10. 后台提交阶段不会直接修改旧消息，而是向消息表尾部追加一段“新的活动段”： + 依次写入保留的关键 system 消息、压缩摘要消息、最近保留的消息，以及在压缩快照之后新产生的 delta 消息。 +11. 提交成功后，sessions.reset_cutoff_seq 会被推进到压缩前的最大 seq。 + 这样旧消息仍然留在数据库里用于审计或全量导出，但默认恢复到运行时上下文时，只会加载新的活动段。 +12. 为避免并发覆盖，压缩提交前会检查快照是否过期： + 如果 reset_cutoff_seq 已变化，或者压缩期间又有更新导致快照不再匹配，本次压缩会跳过，不会覆盖较新的上下文。 +13. 压缩提交成功后，Session 会重新加载当前 chat 的活动历史，后续轮次看到的就是“关键 system 消息 + 压缩摘要 + 最近若干完整 turn”的新上下文。 + +这套机制的目标不是简单删历史，而是把“远端历史变成可恢复摘要”，同时保证： + +- Agent Prompt 和调度提示不丢 +- 最近对话细节仍然完整 +- 工具调用形成的重要事实被保留下来 +- 数据库里仍有完整原始消息流水 + +## 5. 持久化与存储机制 + +PicoBot 目前使用 SQLite 作为主要持久化后端，默认数据库路径为： + +- ~/.picobot/storage/sessions.db + +数据库会保存以下核心实体： + +- sessions：会话元数据 +- messages：消息流水 +- memories：长期记忆 +- skill_events：技能发现与使用事件 +- scheduler_jobs：计划任务定义与运行状态 + +设计原则是： + +- 内存对象负责运行时性能与临时状态 +- SQLite 负责跨重启、跨进程恢复 + +详细表结构和持久化说明可参考 docs/PERSISTENCE.md。 + +## 6. 长期记忆机制 + +长期记忆是 PicoBot 和普通聊天机器人最不一样的部分之一。 + +### 6.1 记忆存储模型 + +每条记忆至少包含这些维度： + +- scope_kind：当前实现为 user +- scope_key：由 channel_name:sender_id 组成 +- namespace：记忆命名空间，例如 profile、preferences、tasks +- memory_key：命名空间内的键 +- content：记忆正文 +- source_session_id / source_message_id / source_message_seq：来源追踪信息 + +这意味着记忆默认按“渠道中的某个用户”隔离，而不是按单个 chat 隔离。 + +### 6.2 记忆读取与写入工具 + +内置了两类记忆工具： + +- memory_search：只读检索，支持 search / get / list +- memory_manage：写操作，支持 put / update / delete + +推荐模式是： + +1. 先用 memory_search 回忆用户长期信息 +2. 只在确实识别到高价值长期信息时，再用 memory_manage 写入或更新 + +### 6.3 记忆机制的时机 + +长期记忆不会像会话历史那样在每轮请求开始时自动拼进上下文；它的使用时机是显式、按需、分阶段发生的。 + +完整时序如下： + +1. 用户新消息到达后，系统先恢复当前 chat 的活动历史、system 消息和 Agent Prompt。 + 这一步恢复的是会话上下文，不会自动把 memories 表里的所有长期记忆直接注入本轮请求。 +2. AgentLoop 开始推理后，如果模型判断当前问题依赖用户历史，例如语言偏好、长期任务、身份事实、历史决策或稳定工作方式，就应主动调用 memory_search。 + 因此“读记忆”的时机通常发生在本轮推理前段或中段，而不是网关层强制预加载。 +3. memory_search 的作用域不是当前 chat，而是当前 channel_name:sender_id 对应的用户范围。 + 这意味着同一个用户在同一渠道下的不同 chat，可以共享长期记忆。 +4. 当模型已经确认某条信息值得跨会话保留时，才调用 memory_manage。 + 因此“写记忆”的时机通常发生在本轮推理中后段：先理解当前问题，再决定是否沉淀为长期记忆。 +5. memory_manage 写入时会记录当前工具上下文中的 session_id、message_id、message_seq、channel_name 和 chat_id。 + 所以一旦写入成功，这条记忆会立刻持久化到 SQLite，并能追溯来源。 +6. 已写入的记忆不会自动回流到“当前这一轮”已经构建好的提示上下文。 + 它主要影响后续轮次中模型再次调用 memory_search 的结果，以及后续记忆维护后生成的托管摘要。 + +可以把两类上下文区分为： + +- 会话历史：默认参与当前 chat 的直接推理 +- 长期记忆：只有模型主动检索时才进入推理过程 + +### 6.4 记忆维护机制 + +PicoBot 不只是“把记忆存进去”，还内置了记忆整理逻辑。 + +系统会把长期记忆粗分为几类： + +- 用户事实 +- 偏好 +- 行为模式 +- 其他信息 + +随后通过记忆维护流程： + +- 去重低价值记忆 +- 合并重复或可归并的记忆项 +- 识别冲突信息 +- 生成一份受控的“用户记忆摘要” Markdown + +维护时机和生效方式是： + +1. SessionManager 会先按 scope_key 取出该用户范围下的全部长期记忆。 +2. 然后把候选记忆整理成结构化计划，交给模型做归纳和裁剪。 +3. 模型输出会包含用户事实、偏好、行为模式、需要合并的条目、低价值条目，以及一份 managed_markdown 摘要。 +4. 系统据此回写 memories 表： + 合并项会重新 put_memory，低价值项会 delete_memory，自动整理产生的记录会标记 source_type = memory_maintenance。 +5. 所有 scope 的 managed_markdown 会再被合并，并写入 ~/.picobot/agent/AGENT.md 的托管记忆区块。 + +这意味着记忆维护不是为了立刻改变当前一轮回复，而是为了影响后续新对话、后续 reset 后的新活动段，以及未来每次重新注入的 Agent Prompt。 + +### 6.5 定时记忆维护 + +Scheduler 默认内置一个任务： + +- builtin.memory_maintenance_daily +- 每天本地时间 03:00 运行 + +这个任务以 internal_event 的方式触发 memory_maintenance 事件。触发后，系统会遍历所有已有用户 scope，逐个执行记忆维护，并在全部处理完成后统一更新 AGENT.md 中的“用户记忆摘要”托管区块。 + +## 7. 技能机制 + +PicoBot 支持基于文件系统的技能系统，用来给 Agent 注入某一类任务的专门说明。 + +### 7.1 技能发现位置 + +- 项目级技能：.picobot/skills/*/SKILL.md +- 用户级技能：~/.picobot/skills/*/SKILL.md + +### 7.2 最小 SKILL.md 格式 + +```md --- -description: Summarize code architecture for Rust projects +description: 用于总结 Rust 项目架构 --- -Optional detailed instructions go here. -Notes: -- The only required frontmatter field is description. -- If name is missing, the folder name is used as the skill name. -- Invalid skill files are skipped with warning logs. +这里写详细说明。 +``` -How it is injected: -- AgentLoop adds a system message containing the available skills list (name + description). -- The model can call tool skill_activate with {"name":""}. -- PicoBot returns the skill body as tool output so the model can follow detailed instructions. +约束： -Skill management tool +- frontmatter 中必须有 description +- name 可省略，省略时使用目录名 +- 非法技能文件会被跳过，并记录 warning 日志 -PicoBot exposes a built-in tool named skill_manage for runtime skill administration. -PicoBot also exposes a read-only tool named skill_list for listing discovered skills without mutation. +### 7.3 技能注入方式 -Supported actions: -- list: List discovered skills -- get: Read one skill by name -- create: Create a skill under project or user scope -- update: Update description and/or body for an existing skill -- delete: Delete a skill directory -- reload: Re-scan skill directories and refresh the in-memory catalog +运行时会发生两件事： -Defaults: -- scope defaults to project -- reload defaults to true for create, update, and delete +- AgentLoop 动态注入“技能索引”系统提示，列出当前可用技能的名称和描述 +- 模型可以通过工具读取具体技能内容并按技能说明执行任务 -Example payloads: +### 7.4 技能管理工具 -skill_list takes no parameters. +内置工具： -{"action":"list"} -{"action":"create","scope":"project","name":"demo-skill","description":"Use when summarizing a Rust crate","body":"Step 1..."} -{"action":"update","scope":"project","name":"demo-skill","description":"Use when reviewing a Rust crate"} -{"action":"delete","scope":"project","name":"demo-skill"} -{"action":"reload"} +- skill_list：只读列出技能 +- skill_manage：运行时创建、更新、删除、读取和重载技能 -Config (optional) +skill_manage 支持的 action： -Add skills in config.json: +- list +- get +- create +- update +- delete +- reload +skills 配置示例： + +```json { "skills": { "enabled": true, @@ -81,21 +333,73 @@ Add skills in config.json: "max_listed_skills": 32 } } +``` -Scheduler +## 8. 工具机制 -PicoBot now includes a DB-backed scheduler for heartbeat, delayed jobs, interval jobs, one-shot absolute-time jobs, and cron jobs. +PicoBot 的 Agent 是围绕工具调用构建的。当前默认注册的工具包括： -Current behavior: -- Scheduler runs as a background loop inside gateway lifecycle. -- Job definitions and runtime state are persisted in SQLite instead of JSON files. -- Supported schedule types: delay, interval, at, cron. -- Supported job kinds: internal_event, outbound_message, agent_task. -- Built-in internal event: session_cleanup, used to clear expired in-memory channel sessions. -- Built-in management tool: scheduler_manage. +- calculator：简单数学计算 +- file_read：读取文件 +- file_write：写文件 +- file_edit：编辑文件 +- memory_search：读取长期记忆 +- memory_manage：写入 / 更新 / 删除长期记忆 +- scheduler_manage：管理调度任务 +- skill_list：列出技能 +- skill_manage：管理技能 +- bash：执行 shell 命令 +- http_request：发起 HTTP 请求 +- web_fetch：抓取网页正文 -Config example: +其中： +- 文件工具适合做代码库和文档操作 +- 记忆工具适合维持长期用户画像 +- scheduler_manage 允许 Agent 自主创建后续计划任务 +- bash / http_request / web_fetch 让 Agent 具备更强的外部交互能力 + +## 9. 调度器机制 + +PicoBot 带有一个基于 SQLite 的调度器，而不是纯内存或 JSON 文件驱动的任务系统。 + +### 9.1 支持的调度类型 + +- delay：延迟执行一次 +- interval：固定间隔执行 +- at：某个绝对时间执行一次 +- cron：cron 表达式调度 + +### 9.2 支持的任务类型 + +- internal_event：内部事件 +- outbound_message：直接向目标通道发消息 +- agent_task：构造一次合成用户输入，复用完整 Agent 流程执行 + +agent_task 会复用正常链路中的这些能力： + +- 历史加载 +- Agent Prompt 注入 +- 工具调用 +- 会话持久化 +- 渠道消息下发 + +### 9.3 运行时管理 + +通过 scheduler_manage 可以进行： + +- list +- get +- put +- delete +- pause +- resume + +任务定义和状态都会写进 SQLite，所以重启后仍可恢复。 + +调度器配置示例： + +```json { "scheduler": { "enabled": true, @@ -135,35 +439,199 @@ Config example: "source": "scheduler" } } - }, - { - "id": "daily.reminder", - "kind": "outbound_message", - "schedule": { - "type": "cron", - "expression": "0 9 * * *" - }, - "target": { - "channel": "feishu", - "chat_id": "oc_xxx" - }, - "payload": { - "content": "每日提醒" - } } ] } } +``` -Runtime management: -- Use scheduler_manage with action=list|get|put|delete|pause|resume. -- Jobs created by the tool are written into SQLite and picked up by the scheduler loop. -- Config-defined jobs are also synced into SQLite on startup. -- agent_task reuses the normal agent pipeline: it creates a synthetic user turn from payload.prompt and runs tools, persistence, and outbound rendering through SessionManager. -- agent_task payload fields: - - prompt: required, synthetic user input. - - agent: optional, choose which configured agent definition to use. default or any configured agent name. - - fresh_session: optional, when true reset the active chat segment before running. - - system_prompt: optional, append a task-specific system message before the synthetic user turn. - - sender_id: optional, overrides the synthetic sender id used for tool context and memory scoping. - - metadata: optional, attached to outbound messages emitted by this task. +## 10. 渠道与运行方式 + +### 10.1 当前支持的通道 + +- WebSocket CLI 客户端 +- 飞书通道 + +### 10.2 Gateway 接口 + +网关当前暴露： + +- /health：健康检查 +- /ws：CLI 客户端连接入口 + +### 10.3 CLI 使用方式 + +程序提供两个主命令： + +```bash +cargo run -- gateway +cargo run -- agent +``` + +含义： + +- gateway：启动网关服务 +- agent：以 WebSocket 方式连接网关，进入本地 CLI 会话 + +CLI 中已实现的交互命令包括： + +- /new [title] +- /reset +- /sessions +- /use +- /rename +- /archive +- /delete +- /clear +- /quit + +## 11. 配置说明 + +配置默认从以下位置加载： + +1. ~/.picobot/config.json +2. 如果不存在，则回退到当前工作目录下的 config.json + +配置加载前还会先读取环境变量，并替换配置中的占位符。 + +最小可运行配置示例： + +```json +{ + "providers": { + "default": { + "type": "openai", + "base_url": "<OPENAI_BASE_URL>", + "api_key": "<OPENAI_API_KEY>", + "extra_headers": {} + } + }, + "models": { + "default": { + "model_id": "<OPENAI_MODEL_NAME>", + "temperature": 0.2 + } + }, + "agents": { + "default": { + "provider": "default", + "model": "default", + "tool_result_max_chars": 20000, + "context_summary_max_chars": 20000, + "context_tool_result_trim_chars": 2000 + } + }, + "gateway": { + "host": "0.0.0.0", + "port": 19876, + "agent_prompt_reinject_every": 100 + }, + "scheduler": { + "enabled": true, + "tick_resolution_ms": 1000, + "misfire_policy": "skip", + "jobs": [] + } +} +``` + +常用配置项： + +- providers：Provider 连接信息 +- models：模型参数 +- agents：Agent 级别的工具轮次、token 上限和上下文裁剪参数 +- gateway：监听地址、端口、工具结果展示、会话 TTL、Prompt 重注入策略 +- scheduler：调度器开关和任务列表 +- channels：飞书等通道配置 +- skills：技能来源与索引限制 +- time.timezone：时区，默认应使用 IANA 时区名，例如 Asia/Shanghai + +## 12. 快速开始 + +### 12.1 准备配置 + +1. 复制并修改 config.json，或把配置放到 ~/.picobot/config.json +2. 配置好 Provider 的 base_url、api_key、model_id +3. 如果要接飞书，再补充 channels.feishu 配置 + +### 12.2 启动网关 + +```bash +cargo run -- gateway +``` + +### 12.3 启动本地 CLI + +```bash +cargo run -- agent +``` + +默认会连接： + +```text +ws://127.0.0.1:19876/ws +``` + +也可以手动指定： + +```bash +cargo run -- agent --gateway-url ws://127.0.0.1:19876/ws +``` + +### 12.4 检查服务状态 + +```bash +curl http://127.0.0.1:19876/health +``` + +## 13. 目录结构 + +```text +PicoBot/ +├── src/ +│ ├── agent/ # AgentLoop、上下文压缩 +│ ├── bus/ # 消息总线与消息结构 +│ ├── channels/ # 渠道适配 +│ ├── cli/ # CLI 输入命令 +│ ├── client/ # WebSocket CLI 客户端 +│ ├── config/ # 配置解析 +│ ├── gateway/ # Gateway、SessionManager、WS/HTTP +│ ├── providers/ # OpenAI / Anthropic Provider +│ ├── scheduler/ # 定时任务系统 +│ ├── skills/ # 技能运行时 +│ ├── storage/ # SQLite 持久化 +│ └── tools/ # 内置工具集合 +├── docs/ +│ ├── IMPLEMENTATION_LOG.md +│ └── PERSISTENCE.md +├── tests/ +└── config.json +``` + +## 14. 测试与维护建议 + +当前 tests 目录中已经包含 Provider 集成测试和工具调用相关测试，但部分测试依赖外部 API Key，需要先准备 tests/test.env。 + +建议维护时重点关注： + +- docs/PERSISTENCE.md：持久化结构是否与代码一致 +- src/gateway/session.rs：消息流、工具注册、记忆维护、会话恢复主逻辑 +- src/storage/mod.rs：SQLite schema 变更 +- src/config/mod.rs：配置项变更是否同步到 README + +## 15. 总结 + +PicoBot 当前已经具备一个可长期运行 Agent 系统的关键组件： + +- 有入口：Gateway + Channel +- 有状态：SQLite + Session 恢复 +- 有能力：工具调用 + 技能系统 +- 有记忆：长期记忆 + 自动维护摘要 +- 有计划：Scheduler + agent_task + +如果后续继续演进，比较自然的方向会是： + +- 增加更多渠道 +- 增强多模态能力 +- 完善记忆检索排序与冲突消解 +- 为不同 Agent 提供更清晰的配置和权限隔离