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Medium/heavy coding users pay large prompt tokens for the version-evolution diff block; make MEMORY_CODING_CHAIN_BLOCK_ENABLED opt-in (default false). Write-side observe is unchanged; HCM_BLOCK_OFF remains an advanced kill switch. Co-authored-by: alvinfei <alvinfei@tencent.com> Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# HY Memory 环境变量配置示例
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# 复制为 .env 并填入实际值
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# 这里只列常用且当前有效的配置。完整列表见 docs/env_reference.md。
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# ── 通用 ──
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# MEMORY_DATA_DIR=~/.hy_memory # 数据存储根目录
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# MEMORY_LOG_DIR= # 运行日志根目录；pipeline JSONL 默认在 {DATA_DIR}/logs/pipeline
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# MEMORY_LOG_LEVEL=INFO # DEBUG | INFO | WARNING | ERROR
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# MEMORY_LOG_FORMAT=text # text | json
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# HY_MEMORY_SERVER_HOST=127.0.0.1
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# HY_MEMORY_SERVER_PORT=19527
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# ── 可观测性（落库开关）──
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# MEMORY_PIPELINE_TRACE_ENABLED=true # pipeline_logs 表（LLM 调用链中间结果，供 Inspector）。JSONL 文件日志始终写入，不受此开关影响
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# MEMORY_MEMORY_OPERATIONS_ENABLED=false # memory_operations 表（知识库 ADD/UPDATE 审计日志）。默认关闭
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# MEMORY_LOG_LLM_CONTENT=false # 危险调试开关；true 才记录完整 LLM prompt/response
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# ── LLM（记忆提取/处理用，OpenAI 兼容协议）──
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MEMORY_LLM_MODEL=deepseek-chat
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MEMORY_LLM_API_KEY=sk-your-key
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MEMORY_LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
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# MEMORY_LLM_TEMPERATURE=0.1
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# MEMORY_LLM_OMIT_TEMPERATURE=false # true: 请求中完全不发送 temperature
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# MEMORY_LLM_MAX_TOKENS=1024
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# MEMORY_AGENT_MAX_TOKENS=2000
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# MEMORY_LLM_TIMEOUT=180
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# MEMORY_LLM_MAX_RETRIES=5
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# MEMORY_LLM_RETRY_DELAY=1.0
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# MEMORY_LLM_EXTRA_HEADERS={} # JSON，透传请求头
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# MEMORY_LLM_EXTRA_BODY={} # JSON，透传请求体
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# ── Embedding（向量化，OpenAI 兼容协议）──
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MEMORY_EMBEDDER_MODEL=text-embedding-v4
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MEMORY_EMBEDDER_API_KEY=sk-your-key
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MEMORY_EMBEDDER_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
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MEMORY_EMBEDDING_DIMS=1024
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# MEMORY_EMBEDDER_TIMEOUT=15
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# MEMORY_EMBEDDER_MAX_RETRIES=2
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# MEMORY_EMBEDDER_RETRY_DELAY=0.3
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# MEMORY_EMBEDDER_EXTRA_HEADERS={}
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# MEMORY_EMBEDDER_EXTRA_BODY={}
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# ── 向量存储 ──
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# 可选: chroma (默认，本地文件) | qdrant | faiss
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MEMORY_VECTOR_STORE=chroma
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# MEMORY_COLLECTION_NAME=agent_memories
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# MEMORY_VECTOR_API_KEY= # 远程向量后端 API Key
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# MEMORY_PERSIST_DIR= # 本地向量库持久化目录
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# --- Qdrant ---
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# MEMORY_VECTOR_HOST=localhost
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# MEMORY_VECTOR_PORT=6333
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# ── 图数据库（默认关闭）──
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# MEMORY_ENABLE_GRAPH=false # 仅 pro 生效；lite 强制关闭，ultra 强制开启
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# MEMORY_GRAPH_PROVIDER=kuzu # kuzu (默认) | neo4j
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# MEMORY_GRAPH_DB_PATH= # Kuzu 数据库目录
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# --- Neo4j ---
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# NEO4J_URL=bolt://localhost:7687
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# NEO4J_USERNAME=neo4j
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# NEO4J_PASSWORD=
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# NEO4J_DATABASE=neo4j
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# ── 缓存 ──
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# MEMORY_CACHE_BACKEND=sqlite # sqlite (默认) | mysql
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# MEMORY_CACHE_DB_PATH= # SQLite 路径（默认 {DATA_DIR}/data/cache.db）
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# MEMORY_MYSQL_HOST=localhost
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# MEMORY_MYSQL_PORT=3306
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# MEMORY_MYSQL_USER=root
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# MEMORY_MYSQL_PASSWORD=
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# MEMORY_MYSQL_DATABASE=hy_memory
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# MEMORY_MYSQL_POOL_SIZE=10
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# MEMORY_MYSQL_POOL_RECYCLE=3600
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# ── 处理模式 ──
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# MEMORY_MODE=pro # lite | pro | ultra
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# ── Coding Memory（生产力 / 编码场景独立链路，默认开启）──
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# 独立于 chat 记忆的一套链路：写入端对 messages 判类，coding 场景抽「任务→方案」存 sqlite；
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# 搜索端 scene=productivity 时走这套库（见 query rewrite / working memory 融合逻辑）。
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# 也可通过 from_config({"coding": {...}}) 按 client 配置（键名去掉 MEMORY_CODING_ 前缀，小写）。
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# MEMORY_CODING_ENABLED=true # false: 关闭 coding 链，所有 add 走 chat 链
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# MEMORY_CODING_DB_PATH= # coding_memory.db 路径（默认 {DATA_DIR}/data/coding_memory.db）
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# MEMORY_CODING_TOOL_RESULT_MAX_BYTES=2048 # 单条 tool_result 截断字节上限
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# MEMORY_CODING_VERBATIM_FALLBACK_ENABLED=false # 模型无结果时是否保存原文 fact；默认关，避免 tool trace 外泄
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# MEMORY_CODING_CHAIN_BLOCK_ENABLED=false # search 是否注入版本演进链块（diff）；默认关，省 token
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# MEMORY_EXTRACT_HISTORY_TURNS=5 # 除本次 write 外，额外注入 extractor 的历史 user-turn 数
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# ── 写入流程开关 ──
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# RECONCILE_ENABLED=true # false: 跳过 reconcile，extractor 结果直插 VDB
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# MEMORY_ENABLE_SEARCH_QUERY=false # true: reconcile 前 LLM 扩写 search query（默认关，用 hybrid 直接搜）
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# MEMORY_FEW_SHOT_ENABLED=false # true: extractor 与 reconcile prompt 附加 few-shot 示例（默认关）
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# MEMORY_ENABLE_INTENTION=true # false: 不抽取/写入 L7 intention
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# ── System 2 (ultra 模式) ──
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# SWEEPER_ENABLED=true # false: 跳过 cross-domain sweeper
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# MEMORY_SUMMARY_ENABLED_IN_SYS2=false # true: S2 preprocess 扫描包含 L3_SUMMARY
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# MEMORY_EVOLING_BALANCED_CATALOG_ENABLED=false # Ultra evolve: 从 active/latest L2 选择 exact、分领域 catalog，默认关
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# MEMORY_EVOLING_BALANCED_CATALOG_MAX_FACTS=120 # 写侧最多审阅的 L2 数
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# MEMORY_EVOLING_BALANCED_CATALOG_CONTENT_CHARS=180 # 写侧 prompt 每条 L2 截断；可见 catalog 保留完整 exact L2
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# MEMORY_EVOLING_BALANCED_CATALOG_MAX_TOKENS=512 # catalog 编号选择的最大输出 tokens
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# MEMORY_EVOLING_SPECIFIC_SUPPLEMENT_ENABLED=false # Ultra evolve: 生成 exact-evidence supplement
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# MEMORY_USER_PROFILE_BALANCED_CATALOG_ENABLED=false # get_user_profile: 附加 active balanced catalog，默认关
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# MEMORY_USER_PROFILE_SPECIFIC_SUPPLEMENT_ENABLED=false # get_user_profile: 附加 active specific supplement，默认关
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# ── Sweeper 碰撞参数 ──
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# MEMORY_CROSS_DOMAIN_ENABLE=true # sweeper 内部开关
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# MEMORY_CROSS_DOMAIN_MIN_BASICS=5 # 碰撞扫描最低 schema 数（beh_embed 不受此限制）
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# MEMORY_CROSS_DOMAIN_BEH_THRESHOLD=0.70 # 行为相似度碰撞阈值
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# MEMORY_CROSS_DOMAIN_CON_THRESHOLD=0.60 # 内容相似度碰撞阈值（低于此值才算跨域）
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# ── Reader 配置 ──
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# HY_MEMORY_READER=legacy # legacy | hybrid
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# MEMORY_LOCAL_RERANK_ENABLED=false # 本地 cross-encoder rerank；默认关闭
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# MEMORY_LOCAL_RERANK_MODEL=nreimers/mmarco-mMiniLMv2-L6-H384-v1
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# MEMORY_LOCAL_RERANK_POOL_FACTOR=3
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# MEMORY_LOCAL_RERANK_MAX_LENGTH=512
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# MEMORY_LOCAL_RERANK_BATCH_SIZE=16
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# MEMORY_LOCAL_RERANK_DEVICE=auto
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# ── Query Rewrite（搜索端指代消解 + 时间跨度，client 级，默认关）──
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# 针对「我昨天说的那个 xx」「上周聊的重要的事」这类缺时间/指代的 query。开启后 search 调一次
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# LLM 用 queries 上下文改写成简洁 query，相对时间换算成 created_after 下界过滤。与 working
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# memory（coding.enable）同开时合并为一次 LLM（判类+改写），chat 场景不走两次 LLM。
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# MEMORY_ENABLE_QUERY_REWRITE=false # 只控制 default + 显式 queries=[...]；default 单 query 始终零 LLM
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# MEMORY_QUERY_REWRITE_MAX_CHARS=1000 # default 多-query 的长度保护；agentic 使用内部有界视图
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# ── Memory Strength（基于闲置时长的时间衰减排序，默认关闭）──
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# strength = (1 + log(access_count)) * exp(-idle_days / tau)，乘进 normal 通道分数
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# MEMORY_RECALL_STRENGTH_ENABLED=false # 总开关（默认关闭）：开启后才做 strength 重排 + 回写 access
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# MEMORY_RECALL_STRENGTH_TAU=180 # 衰减时间常数（天）
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# MEMORY_RECALL_ACCESS_TRACKING=true # 搜索后回写 access_count/last_accessed_at（受总开关约束）
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# ── Entity Store（默认关闭）──
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# 仅控制写入侧为 L2_FACT 建立独立 entity collection；当前 reader 不直接消费该 collection。
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# 旧数据可用 client.build_entity_store(user_id) 补建；需要 spaCy en_core_web_sm。
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# MEMORY_ENTITY_STORE_ENABLED=false
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