Features: - Add V2.9 enhancements: Cron Skill, User Profiling, Feedback Loop, Multi-Intent Handling - Create modular development plan documents (database, engines, services, memory, tasks) - Add V2.5/V2.6/V2.8/V2.9 design documents for architecture evolution - Add system design white papers and implementation guides Architecture: - Dual-Brain Architecture (SOP + ReAct engines) - Three-layer memory system (Flow Log, Hot Memory, History Book) - ProfilerService for personalized responses - SchedulerService with Cron Skill support Also includes: - Frontend nginx config updates - Backend test scripts for WeChat signature - Database backup files Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# **IIT Manager Agent V2.8:记忆信息映射指南**
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**核心逻辑:** \> \* **即时/全局信息** ![][image1] 存入 **Hot Memory (Markdown)** ![][image1] 每次对话都带。
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* **历史/阶段信息** ![][image1] 存入 **Weekly Reports (Database)** ![][image1] 查历史时全量读取。
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## **1\. 信息存储位置映射表**
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| 信息类型 | 存储位置 | 存储形式 | 举例 | 谁来维护? |
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| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
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| **用户偏好** (User Preferences) | **Hot Memory** (Level 3\) | iit\_project\_memory 中的 Markdown 列表 | "PI 喜欢简报格式" "不要在周末发消息" | **人工编辑** (Admin) 或 **每日 AI 提炼** |
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| **经常出现的上下文** (Frequent Context) | **Hot Memory** (Level 3\) | iit\_project\_memory 中的 Markdown 文本 | "当前处于入组冲刺阶段" "P001 是重点关注对象" | **每日 AI 提炼** (Cron Job) |
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| **关键决策** (Key Decisions) | **Weekly Reports** (Level 2\) | iit\_weekly\_reports 中的 summary 字段 | "2026-02-01 决定放宽入排标准" "确认 P003 不良事件不相关" | **每周 AI 归档** (Scheduler) |
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| **踩过的坑/经验教训** (Lessons Learned) | **双重存储** | **Hot** (如果是永久教训) **Weekly** (如果是历史记录) | **Hot**: "严禁直接调用 API 修改数据" **Weekly**: "W5 因参数错误导致同步失败" | **人工** (定规矩) **AI** (记流水) |
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## **2\. 详细存储机制**
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### **2.1 用户偏好 & 经常出现的上下文 \-\> Hot Memory (Markdown)**
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这部分信息需要\*\*“时刻生效”\*\*,所以必须存成轻量级的 Markdown,每次对话都注入 System Prompt。
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* **存储表**:iit\_project\_memory (config 字段)
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* **内容示例**:
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\# User Preferences
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\- \[PI\]: 汇报时只看数据,不要废话。
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\- \[CRC\]: 下午 2 点后比较忙,尽量上午推任务。
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\# Active Context
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\- 当前重点任务:清理 3 月份的 Query。
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\- 风险提示:P005 患者依从性差,需每日提醒。
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* **更新机制**:
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1. **被动更新**:管理员在后台手动修改。
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2. **主动更新**:每天凌晨,AI 扫描昨日对话,如果发现用户说了“以后别...”,自动追加到这里。
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### **2.2 关键决策 & 踩过的坑 \-\> Weekly Reports (编年史)**
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这部分信息属于\*\*“项目历史”\*\*,不需要每次对话都挂在嘴边,但当用户问“回顾一下”时,需要能查到。
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* **存储表**:iit\_weekly\_reports
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* **内容示例 (Week 2026-05)**:
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\[进度\]: 本周入组 3 人,累计 15 人。
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\[决策\]: 2月3日 PI 会议决定:暂停筛选 "间质性肺炎" 既往史患者。
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\[问题\]: 曾尝试自动录入化验单,但因 OCR 精度不足失败(踩坑记录),已回退为人工复核模式。
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* **使用机制**:
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* 当用户问:“我们之前为什么暂停筛选肺炎患者?”
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* 意图识别判断为 QUERY\_HISTORY。
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* 系统一次性拉取过去所有周报 (150条记录),拼接成“编年史”,喂给 LLM 阅读并回答。
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## **3\. 为什么这样设计?**
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1. **偏好 (Preferences)** 必须是 **Hot** 的:
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* 如果存到周报里,AI 可能聊着聊着就忘了“老板不喜欢废话”这个规矩。只有放在 Hot Memory (System Prompt) 里,才能保证每一句回复都符合老板口味。
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2. **决策 (Decisions)** 必须是 **Time-Series** 的:
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* 决策往往有时间背景。存到周报里,天然带有时间戳(Week 5 做的决定)。这样 AI 才能回答“上个月做了什么决定”。
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3. **踩坑 (Lessons)** 需要 **人工干预**:
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* 如果只是 AI 自动总结,可能会漏。
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* V2.8 允许你在 Hot Memory 里手动写上一条:“【系统禁令】严禁在未授权情况下删除数据”。这条“人工植入的记忆”比任何 AI 总结都管用。
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## **4\. 总结:信息流向图**
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graph TD
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User\[用户输入\] \--\>|对话流| Raw\[原始日志\]
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subgraph "实时影响 (Hot)"
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Raw \--\>|每日提炼| Prefs\[用户偏好\]
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Raw \--\>|每日提炼| Context\[高频上下文\]
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Admin\[人工干预\] \--\>|手动编辑| Prefs
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end
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subgraph "历史归档 (History)"
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Raw \--\>|每周汇总| Decisions\[关键决策\]
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Raw \--\>|每周汇总| Lessons\[踩坑记录\]
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end
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Prefs \--\>|注入| NextPrompt\[下一次对话\]
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Context \--\>|注入| NextPrompt
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Decisions \-.-\>|按需查询| NextPrompt
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[image1]: <data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABMAAAAXCAYAAADpwXTaAAAAX0lEQVR4XmNgGAWjYCQAeXn50+hiZAOgYU/QxcgGcnJy2kA8HV2cbAB03SwgDkIXB0lIkomnAfF1oBHM1DBsERCfRzGMHCCPy5ukAmgETEAXJwvIUzFpMMpTM9GOcAAAmV0cRTlI2MMAAAAASUVORK5CYII=> |