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Author	SHA1	Message	Date
Eason (陈医生)	887ae0593c	fix: 统一 Collection 名称为 mem0_v4_shared - 2026-02-27 - 所有 mem0 配置统一使用 mem0_v4_shared (陈医生/张大师共用) - 修改文件：mem0_client.py, config.yaml, skill.json, config-life.yaml, life-agent.json - 更新文档：SYSTEM_ARCHITECTURE.md, MEMORY.md - 创建操作日志：logs/operations/2026-02-27-08-55-00-unify-collection-name.log - 验证：Qdrant Collection 已创建，维度 1024，状态 green 王院长指示：关键配置修改必须经过确认，不得随意更改	1 month ago
Eason (陈医生)	5357a628f4	docs: 更新架构文档 - 单库融合记忆系统 - 修正 Embedding 模型：text-embedding-v3 → text-embedding-v4 (Gemini Pro) - 修正 Collection 架构：多 Collection 物理隔离 → 单库融合 + metadata 软隔离 - 添加隔离机制代码示例 - 更新单一实体架构图（添加 agent_id 标注）	1 month ago
Eason (陈医生)	abaf1b5719	fix(mem0): 单库融合架构修正 - 统一使用 mem0_global_v4 + agent_id 元数据隔离 🚨 修复致命架构错误： 1. Embedding 模型修正: - 注释更新：text-embedding-v3 → text-embedding-v4 (Gemini Pro) - 所有配置文件统一使用 v4 模型 2. 摧毁多 Collection 物理隔离: - config.yaml: mem0_v4_local → mem0_global_v4 - config-life.yaml: mem0_v4_life → mem0_global_v4 - skill.json: mem0_local → mem0_global_v4 - life-agent.json: mem0_v4_life → mem0_global_v4 - mem0_client.py: mem0_v4_shared → mem0_global_v4 3. 单库融合 + 元数据软隔离: - 所有 Agent 共享唯一 Collection: mem0_global_v4 - 通过 metadata.agent_id 区分 (main/life) - 检索时使用 filters={"agent_id": "..."} 过滤架构优势: - ✅ 避免向量数据库崩溃风险 (维度统一) - ✅ 降低运维复杂度 (单 Collection) - ✅ 支持跨 Agent 记忆共享 (可选) - ✅ 符合 Mem0 最佳实践	1 month ago

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Eason (陈医生)

887ae0593c

fix: 统一 Collection 名称为 mem0_v4_shared - 2026-02-27

- 所有 mem0 配置统一使用 mem0_v4_shared (陈医生/张大师共用)
- 修改文件：mem0_client.py, config.yaml, skill.json, config-life.yaml, life-agent.json
- 更新文档：SYSTEM_ARCHITECTURE.md, MEMORY.md
- 创建操作日志：logs/operations/2026-02-27-08-55-00-unify-collection-name.log
- 验证：Qdrant Collection 已创建，维度 1024，状态 green

王院长指示：关键配置修改必须经过确认，不得随意更改

1 month ago

Eason (陈医生)

5357a628f4

docs: 更新架构文档 - 单库融合记忆系统

- 修正 Embedding 模型：text-embedding-v3 → text-embedding-v4 (Gemini Pro)
- 修正 Collection 架构：多 Collection 物理隔离 → 单库融合 + metadata 软隔离
- 添加隔离机制代码示例
- 更新单一实体架构图（添加 agent_id 标注）

1 month ago

Eason (陈医生)

abaf1b5719

fix(mem0): 单库融合架构修正 - 统一使用 mem0_global_v4 + agent_id 元数据隔离

🚨 修复致命架构错误：

1. Embedding 模型修正:
   - 注释更新：text-embedding-v3 → text-embedding-v4 (Gemini Pro)
   - 所有配置文件统一使用 v4 模型

2. 摧毁多 Collection 物理隔离:
   - config.yaml: mem0_v4_local → mem0_global_v4
   - config-life.yaml: mem0_v4_life → mem0_global_v4
   - skill.json: mem0_local → mem0_global_v4
   - life-agent.json: mem0_v4_life → mem0_global_v4
   - mem0_client.py: mem0_v4_shared → mem0_global_v4

3. 单库融合 + 元数据软隔离:
   - 所有 Agent 共享唯一 Collection: mem0_global_v4
   - 通过 metadata.agent_id 区分 (main/life)
   - 检索时使用 filters={"agent_id": "..."} 过滤

架构优势:
- ✅ 避免向量数据库崩溃风险 (维度统一)
- ✅ 降低运维复杂度 (单 Collection)
- ✅ 支持跨 Agent 记忆共享 (可选)
- ✅ 符合 Mem0 最佳实践

1 month ago

3 Commits (887ae0593cb5fa029cf86e5a5d66b9ec9660a81d)