【deerflow】记忆中间件 / Memory Middleware

1、memory_middleware 文件

核心功能：

agent执行完成之后，提取消息，过滤信息，加入记忆更新队列

_extract_message_text：从消息对象中提取纯文本内容，用于过滤和信号检测
_filter_messages_for_memory:过滤对话消息，只保留需要存入长期记忆的内容(移除工具调用等信息)
detect_correction：检测用户是否对助手的回复进行了纠正
detect_reinforcement： 检测用户对助手回复的正面强化信号

2、memory/queue 文件
add:合并纠正和强化信号、重置队列中已有的相同的thread_id的数据 or 新加入队列
_reset_timer：重置防抖定时器
_process_queue：处理数据，检查_processing标志，防止重入，拷贝并清空队列，然后更新记忆（间隔0.5s避免触发限流）
flush：强制立即处理队列，取消定时器，清空列表

3、memory/updater 文件
delete_memory_fact:根据id和agent删除一条记忆，并更新记忆数据
update_memory_fact：更新某条记忆
_strip_upload_mentions_from_memory：从所有内存摘要和fact中删除文件上传相关描述（防止agent读取到不存在的文件）
4、memory/prompt 文件
format_memory_for_injection： 将内存记忆格式化为可以注入到prompt的文本
格式化 User Context — 拼接 Work / Personal / Current Focus
格式化 History — 拼接 Recent / Earlier / Background
格式化 Facts — 按置信度降序排列，逐条计算 token 消耗，在 max_tokens 预算内尽可能多地加入
如果是 correction 类别的 fact 且包含 sourceError，格式化为：- [correction | 0.95] … (avoid: …)
否则格式化为：- [preference | 0.80] …
Token 预算截断 — 如果总 token 数超出 max_tokens，按估算字符比例截断尾部

5、memory/storage 文件
create_empty_memory：创建一个空的内存数据结构模板

    {
        "version": "1.0",
        "lastUpdated": utc_now_iso_z(),
        "user": {
            "workContext": {"summary": "", "updatedAt": ""},
            "personalContext": {"summary": "", "updatedAt": ""},
            "topOfMind": {"summary": "", "updatedAt": ""},
        },
        "history": {
            "recentMonths": {"summary": "", "updatedAt": ""},
            "earlierContext": {"summary": "", "updatedAt": ""},
            "longTermBackground": {"summary": "", "updatedAt": ""},
        },
        "facts": [],
    }

load: 默认读取缓存，通过mtime来判断缓存是否失效