Aelios
给 AI 装一颗跨窗口的长期记忆大脑。换窗口、换客户端、换模型，记忆跟着你走。
这份 README 分两段。上半段给人看：草履虫也能懂，照着做就能用。下半段给 AI 看：端点、MCP、管线细节，给 Codex / Claude Code / Cursor 维护调试用。
分支指路
- main：唯一主线，作者线上跑的就是这套（v2 记忆系统：六层分层、三档写入、v4 assembler 缓存、boot 包 + 召回三闸）。AGPL-3.0。
- memory-v2 分支已退役：内容已全部并入 main，不再更新，历史留档。老用户如果 Cloudflare 构建还指着 memory-v2，把 Production branch 切回 main 即可，数据不用迁。
- tg-bot：Telegram bot 集成分支（TWIN-WORKER：部署独立 worker
aelios-tgbot，共享同一 D1/Vectorize），叠在主线上。部署方式点这里：docs/telegram-bot.md（tg-bot 分支）。
想用 v1 最终版？
git clone https://github.com/wusaki0723/Aelios
cd Aelios
git checkout v1-final
v1-final 是 v1 稳定版的最终封存点，之后不再维护；注意 v1-final 里的许可证仍是 MIT（换证不溯及已发布的版本），想要轻量老版的用户可以继续按 MIT 使用，文档以该 tag 内的 README 为准。
人类版
一句话
Aelios 是一个跑在 Cloudflare 上的记忆服务。你的 AI 客户端（Chatbox、Cherry Studio、网页、脚本）连上它之后，AI 就能永远记住你的偏好、规则、项目背景和重要的话——不是这一次记得，是下一次、下下次都记得。
它替你解决了什么
- 每次开新窗口 AI 就失忆 → 它把聊天存下来，自动整理成长期记忆，下次自动召回。
- 记忆太多把 AI 搞蠢 → 它先粗筛、再精排，原文直出进上下文。
- 换个客户端记忆就没了 → 记忆存在你自己的 Cloudflare 里，换客户端只改一个地址。
- 想给 Claude Code / Codex 加记忆 → 它能当成 MCP 工具挂上去，跨设备随身。
三步搞定
1. 部署
- Fork wusaki0723/Aelios 到自己 GitHub。
- Cloudflare Dashboard → Workers & Pages → Create application → 连你的 GitHub → 选你的 fork。
- 填配置：
- Project name:
companion-memory-proxy - Production branch:
main - Root directory:
/ - Build command:
npm ci - Deploy command:
npm run deploy:cloudflare
- Project name:
⚠️ 必须是
npm run deploy:cloudflare，不是npm run deploy，不是wrangler deploy。这条命令会自动建好 D1 数据库 + Vectorize 向量库 + Queue 队列。用错命令数据库不会建。
不配任何模型 key、不配 AI Gateway，记忆召回和夜间 dream 也能跑（Workers AI 默认链路）。
2. 设一把钥匙
部署完，去 Worker 的 Settings → Variables and Secrets 加三个：
| 变量名 | 类型 | 填什么 |
|---|---|---|
CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID |
Variable | 你的 Cloudflare Account ID |
CLOUDFLARE_API_TOKEN |
Secret | 你的 Cloudflare API Token |
CHATBOX_API_KEY |
Secret | 自己编一个密码，比如 sk-my-aelios |
名字里带
KEY/TOKEN的必须选 Secret（加密、不进 git），不要选 Variable。详见 SECRETS.md。
保存后重新部署。你会拿到一个地址：https://companion-memory-proxy.<你的子域>.workers.dev
3. 接客户端
以 Chatbox 为例：
- Base URL:
https://<你的 Worker 地址>/v1 - API Key: 你设的
CHATBOX_API_KEY - Model:
companion
试着说："请记住：我的测试暗号是苹果星星-0428。" 过一会儿问："我的测试暗号是什么？" 答出来就通了。
管理面板（推荐用这个）
有面板了，日常管记忆不用敲命令。浏览器打开：
https://<你的 Worker 地址>/admin
填入 Worker URL 和 API Key，进去就是可视化界面，底部 5 个标签：
| 标签 | 干什么 |
|---|---|
| 今日 | 今天聊了什么、昨日日志、今日消息、记忆类型统计，一眼看完 |
| 审核队列 | dream 夜间整理和抽取的稳定事实会到这里，你点通过 / 丢弃 / 合并 / 取代，不让垃圾记忆污染记忆库 |
| 重要记忆 | 所有长期记忆，按类型分页浏览、搜索、编辑、删除 |
| 更多 | 珍贵记忆（只增不删的原文）、黑话表（术语别名）、世界知识、维护工具 |
| 设置 | 主题、地址、密钥 |
想让 AI 记住什么、忘掉什么、改什么，都在面板点。 不用调 API。
想要完整聊天网关（可选）
只想要记忆库可以跳过这步。想让 Aelios 当聊天转发网关：
- Cloudflare → AI → AI Gateway → 建一个 gateway，复制地址。
- 在 AI Gateway 的 Provider Keys 里加你的模型 API key。
- 回 Worker → Variables and Secrets 加：
| 变量名 | 填什么 |
|---|---|
AI_GATEWAY_BASE_URL |
刚复制的 Gateway Endpoint |
CF_AIG_TOKEN |
AI Gateway 调用 token |
保存重新部署。
⚠️ 用 OpenRouter 调 Claude，必须走「自定义 provider」加 key，不能用官方 provider 路径。 官方 provider 路径会把请求按 Anthropic 原生格式发，和 OpenRouter 的 OpenAI 兼容格式打架，导致缓存失效、格式错乱。在 AI Gateway 里选 custom-providers 加 OpenRouter key，参考：
https://dash.cloudflare.com/?to=/:account/ai/ai-gateway/custom-providers。
给 Claude Code / Codex 加记忆（可选）
环境变量加 MEMORY_MCP_API_KEY，然后在客户端的 MCP 配置里填：
URL: https://<你的 Worker 地址>/mcp?token=<MEMORY_MCP_API_KEY>
你的官方客户端就有跨设备随身记忆了。
如果你想让 Claude Code 每次发消息前自动召回长期记忆，并把对话批量写回 Aelios，可以使用仓库自带的 Claude Code Hook：
- Hook 文件：
integrations/claude-code/companion_memory_hook.py - 安装说明：
integrations/claude-code/README.md - 示例配置：
integrations/claude-code/settings.example.json
Hook 只需要你的 Aelios Worker 地址和 CHATBOX_API_KEY，不需要任何 LLM provider key。
看图模式（可选）
纯文本模型看不了图？加 GUIDE_DOG_API_KEY，客户端改成：
- Base URL:
https://<你的 Worker 地址>/v1/guide-dog - API Key:
GUIDE_DOG_API_KEY - Model:
companion
导盲犬只转述图片，不写记忆、不存聊天。
零配置也能用
默认链路不需要 AI Gateway、不需要第三方模型 key：embedding + reranker + dream（每天一次）都跑 Workers AI。部署时填好 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID、CLOUDFLARE_API_TOKEN、CHATBOX_API_KEY 就能记、能召、能夜间整理。
Workers AI 免费额度主要花在每日一次的 dream（默认 gpt-oss-120b）和偶尔的 reranker/embedding 上——不再有每轮聊天的压缩模型，额度压力小很多。真要换 EMBEDDING_MODEL 注意维度会变（需重建 Vectorize 索引，面板「更多 → 维护」里有工具）。
最容易踩的坑
- 部署命令必须是
npm run deploy:cloudflare，别的会覆盖变量、不建库。 - 重新部署变量不会丢（命令带
--keep-vars）。 - Vectorize 索引
memo-kb（1024 维 cosine）别手动删。 - 看图会切到
VISION_MODEL，留意它的价格。
到这儿就够了，剩下的交给 AI。
AI 版（维护交接）
给 Codex / Claude Code / Cursor / Gemini CLI。本节是端点、MCP、记忆管线的精确描述，用于维护和调试。
项目定位
Cloudflare Workers 上的 OpenAI-compatible Memory Proxy。帮用户部署时：只关联用户自己的 fork，Secrets / Variables 都在用户自己的 Cloudflare 账号，不要关联 wusaki0723/Aelios。
资源约定
| 资源 | 值 |
|---|---|
| Worker | companion-memory-proxy |
| D1 | companion_memory_proxy |
| Vectorize | memo-kb（1024 维 cosine） |
| Queue | companion-memory |
| Embedding | workers-ai/@cf/baai/bge-m3 |
| Dimensions | 1024（覆盖 EMBEDDING_MODEL 时输出维度需匹配） |
记忆库默认走 v2（MEMORY_LIFECYCLE_ENABLED 隐式开启）：D1 是本体，Vectorize 是镜像。兼容/回退开关默认隐藏。
三种模式边界
| 模式 | 入口 | 做什么 | 不做什么 |
|---|---|---|---|
| 完整版 | POST /v1/chat/completions |
认证、模型路由、记忆召回/注入、消息存 D1、Queue 维护、D1 清理、Claude cache | — |
| 纯记忆 MCP | /mcp |
暴露记忆工具 | 不代理聊天 |
| 导盲犬 | POST /v1/guide-dog/chat/completions |
转发 + 看图 | 不写/不读记忆、不存聊天 |
模型路由
model=companion → CHAT_MODEL
请求含 image → VISION_MODEL
anthropic/claude* → Anthropic native (/anthropic/v1/messages)
├─ 显式 cache_control 锚定稳定 system 前缀（persona_pinned / boot_stable / client_system 稳定段）
├─ 多断点策略：system 锚 + tail 锚 + 长 history 的 bridge 锚，≤4 个标记
├─ dynamic_memory_patch 后移到当前 user 块、不打 cache_control，绝不破坏缓存前缀
└─ rolling user cache 默认开，automatic cache 默认关
custom-provider/claude-* → Provider native (/custom-provider/messages)
其他 → OpenAI compat (/compat/chat/completions)
workers-ai/@cf/... → env.AI.run（不走 AI Gateway）
缓存安全要点：召回补丁（每轮都变）被从 system blocks 里剥离，作为无 cache_control 的文本块追加到当前 user turn 末尾，位于所有断点之后。历史轮的召回补丁已固化成稳定 history，落在 tail 断点之前，可正常命中缓存。verify-cache-strategy.mjs T14 校验断点数 ≤4。
OpenRouter + Claude 路由约束：OpenRouter 调 Claude 必须在 AI Gateway 里以 custom-provider 方式加 key，不能走官方 provider 路径。官方路径按 Anthropic 原生格式发请求，与 OpenRouter 的 OpenAI 兼容格式冲突，会破坏缓存和格式。模型名走 custom-provider/claude-* → Provider native 分支。
Workers AI 额度：v3 召回链路只有 embedding + reranker（每轮，用量小）+ dream（每日一次，默认 gpt-oss-120b），共享 Workers AI 免费额度。不再有 per-turn 压缩模型。换 EMBEDDING_MODEL 会改维度，需重建 Vectorize 索引。
REST 端点
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| GET | /health |
健康检查 |
| GET | /admin /memory-admin |
管理面板（HTML） |
| GET | /v1/models |
模型列表 |
| POST | /v1/chat/completions |
聊天网关（完整版） |
| POST | /v1/guide-dog/chat/completions |
导盲犬（无记忆） |
| GET / POST | /mcp /memory-mcp |
MCP 端点 |
| GET / POST | /v1/memories /v1/memory |
记忆列表 / 新建（v2 必须带 fact_key，走 upsert） |
| GET / PATCH / DELETE | /v1/memories/:id /v1/memory/:id |
单条记忆操作 |
| POST | /v1/search/memories /v1/memory/search |
记忆搜索（reranker 后原文直出；filter:false 跳 reranker，include_prompt:true 拿可注入文本；无注入记账） |
| POST | /v1/memory/recall |
v2 动态召回（见下节）；hook 客户端应优先使用 |
| POST | /v1/ingest/messages /v1/messages/ingest |
写入原始聊天（v2 只落 raw） |
| GET | /v1/memory_boot |
冷启动包：印象梯（昨日 daily + 最近 weekly/monthly）+ precious + glossary + 今日消息 + 统计 |
| GET | /v1/diary?date=YYYY-MM-DD |
读单日日记（daily_log）；无记录 404 |
| GET | /v1/diary/recent |
今日+昨日日记（存在几条给几条） |
| GET / POST / DELETE | /v1/precious /v1/precious/:id |
珍贵记忆（只增不删的原文） |
| GET / POST / PATCH / DELETE | /v1/glossary /v1/glossary/:id |
黑话表（term + aliases + definition） |
| GET | /v1/candidates |
候选审核队列列表（status 默认 pending） |
| POST | /v1/candidates/:id/approve |
通过候选 → 落库；响应带 action（created / superseded / upserted） |
| POST | /v1/candidates/:id/discard |
丢弃候选 |
| POST | /v1/candidates/:id/merge |
合并到既有记忆（target_id） |
| POST | /v1/candidates/:id/supersede |
取代既有记忆（target_id） |
| GET / PUT / DELETE | /v1/cache/:namespace/:key |
缓存 CRUD |
| GET | /api/memories/export |
记忆导出 |
| GET | /v1/debug/cache_health |
缓存健康 |
| GET | /v1/debug/vector_health |
向量库健康 |
| POST | /v1/debug/vector_reindex |
向量重建 |
| POST | /admin/monthly-rollup |
手触发月级 rollup（35 天前的 weekly_log → monthly_log） |
所有非 /health /admin /v1/models 端点都要 Authorization: Bearer <CHATBOX_API_KEY>，按 scope（memory:read / memory:write）鉴权。
POST /v1/memory/recall
与 /v1/memory/search 相同鉴权（memory:read）。JSON body：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
query |
必填，当前轮用户文本 |
namespace |
可选，默认 profile namespace |
k / top_k |
可选，召回条数上限（默认 MEMORY_TOP_K，服务端钳 1–100） |
min_score |
可选，0–1 分数地板 |
types |
可选，记忆类型过滤 |
include_prompt |
可选，为 true 且有命中时返回可注入 prompt |
走 v2 runRecall 管线，含三道去重闸（珍贵不进召回池、与核心层指纹去重、近期注入 decay）并更新 last_injected_at；每轮 hook 客户端应优先用此端点而非 /search（后者为原始搜索，不做注入记账）。
MCP 工具（/mcp）
v2 暴露 14 个工具。memory_create、digest_get、digest_set 已废弃；日记用 diary_get。
| 工具 | 作用 | 关键参数 / 备注 |
|---|---|---|
memory_search |
向量搜索长期记忆 | query；min_score（0–1，默认 0.15） |
memory_list |
列记忆 | type / status / limit / cursor |
memory_export |
导出记忆 | 返回全量 |
memory_get |
取单条 | id |
memory_delete |
软删 | id |
memory_ingest |
写入消息 + 触发维护 | v2 只落 raw |
memory_boot |
拉冷启动包 | 昨日日志 + precious + glossary |
diary_get |
读日记 | date 可选，缺省=今日+昨日 |
memory_recall |
召回并返回可注入文本 | 用于 MCP 客户端自己拼上下文 |
memory_pin |
写珍贵记忆 | 只增不删 |
glossary_set |
写黑话术语 | term / aliases / definition |
memory_upsert |
v2 主写入（需 fact_key） |
撞键 → supersede / mark-seen |
memory_supersede |
显式取代 | old_id + 新内容 |
memory_archive |
归档 | id |
记忆管线（v3）
写入：
agent 直写：memory_upsert / memory_supersede（MCP 或 REST）→ 直接落库
dream 夜间（cron `10 20 * * *`）：
├─ 从当天 raw messages 抽稳定事实 → 全部进 candidates（status=pending）
├─ 合并/更新/删除建议 → 同样进 candidates（world_fact supersede 除外，直接落库）
│ └─ dream_update 候选继承目标记忆的 fact_key（不再硬编码 null）
├─ 入队前 dedup gate 提示：向量相似命中且尚无 target → 写入 target_memory_id（不拦截）
├─ 重要原文摘录 → candidates
├─ 写 daily_log（title + summary）
├─ weekly rollup（daily_log → weekly_log）
└─ monthly rollup（35 天前的 weekly_log 按月合并；同月 ≥2 周才卷，孤儿周等下月或并入已有 monthly）
候选 approve（面板或 POST /v1/candidates/:id/approve）：
├─ target_memory_id 指向活跃记忆 → 直接 supersede
├─ target 已失效 → 回落写入查重闸
├─ 有 fact_key → upsert
├─ 无 fact_key + DEDUP_COSINE 命中 → supersede（向量异常 fail-open，走 create）
└─ 响应带 action：created / superseded / upserted
印象梯（boot 稳定前缀）： [Impressions] = 昨日 daily_log + 最近 weekly_log + 最近 monthly_log，预算 IMPRESSION_LADDER_MAX_CHARS（默认 1000），超出从月级往上截。不走召回通道。
隔离不变量： daily_log / weekly_log / monthly_log 永不 embed、永不进 /v1/memory/search 与 runRecall。
召回（聊天前 / memory_recall）：
取最后一条 user 消息 → embedding → Vectorize 搜索
→ 分数地板 → 去重 → reranker 重排 → 记忆原文直出（默认 k=3, min_score=0.15）
→ dynamic_memory_patch 追加到当前 user turn（不打 cache_control）
日记： GET /v1/diary 或 MCP diary_get——agent 自己 fetch，永不自动注入。
GitHub daily source
cmh-lite 客户端每天 23:50（本地时区）会把 archive/daily/YYYY-MM-DD.md push 到 GitHub 私库。Aelios 在现有 cron（10 20 * * * UTC = 04:10 SGT，晚于 push 约 4 小时）里顺带拉取昨天的 daily 文件，解析 turn 行与 checkpoint writer 摘要，走与 /v1/ingest/messages 相同的 saveIngestMessages 管道入库，供夜间 dream 整理。
| 变量 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
GITHUB_DAILY_REPO |
空（禁用） | owner/repo 格式 |
GITHUB_DAILY_PATH |
archive/daily |
仓库内目录 |
GITHUB_DAILY_NAMESPACE |
DREAM_NAMESPACE 或 default |
入库 namespace |
GITHUB_DAILY_TOKEN |
Secret | fine-grained PAT，只读目标仓库 Contents |
客户端怎么产出这些 daily 文件：用 memory-template 建你的私有 vault 仓库——它内建 cmh-lite hooks（压缩前 checkpoint、开场注回、每晚自动 commit/push archive/daily/）。把 Worker 的 GITHUB_DAILY_REPO 指到那个私库，链路就通了。
清理（后台 Queue，24h 节流）：
messages: 7 天删（可用 `MESSAGES_RETENTION_DAYS` 配置）
usage_logs: 30 天删
memory_events: 30 天删
idempotency_keys: 7 天删
memories: 非 pinned/identity/persona 180 天标 expired → 同步删 Vectorize
hard delete: deleted/superseded/expired 超 30 天 → 先删 Vectorize 再删 D1
（Vectorize 失败不删 D1，避免失配）
环境变量速查
最小必填
| 变量 | 说明 |
|---|---|
CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID |
Cloudflare Account ID |
CLOUDFLARE_API_TOKEN |
Cloudflare API Token（Secret） |
CHATBOX_API_KEY |
客户端 + 面板访问密钥（Secret） |
完整网关加填
| 变量 | 说明 |
|---|---|
AI_GATEWAY_BASE_URL |
AI Gateway Endpoint |
CF_AIG_TOKEN |
AI Gateway 调用 token |
模型（都有默认）
| 变量 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
CHAT_MODEL |
deepseek/deepseek-v4-pro |
主聊天 |
DREAM_MODEL |
workers-ai/@cf/openai/gpt-oss-120b |
夜间 dream（抽取+整理） |
VISION_MODEL |
workers-ai/@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it |
看图 |
EMBEDDING_MODEL |
workers-ai/@cf/baai/bge-m3 |
嵌入 |
EMBEDDING_DIMENSIONS |
1024 |
非 Workers AI embedding 目标维度 |
MEMORY_RERANKER_MODEL |
workers-ai/@cf/baai/bge-reranker-base |
reranker |
ENABLE_MEMORY_RERANKER |
true |
false 跳过 |
记忆召回 / dream
| 变量 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
DEDUP_COSINE |
0.9 |
embedding 判重阈值（judge + 写入查重闸 approve） |
IMPRESSION_LADDER_MAX_CHARS |
1000 |
boot 印象梯字符预算 |
MEMORY_FILTER_MAX_CANDIDATES |
12 |
进 reranker 候选上限 |
MEMORY_FILTER_MAX_OUTPUT |
3 |
注入条数（代理默认 k） |
MEMORY_FILTER_MIN_SCORE |
0.1 |
进 reranker 前地板（故意低） |
RECALL_MIN_SCORE |
0.15 |
召回分数地板 |
DREAM_TIME_ZONE |
Asia/Singapore |
按此时区切自然日 |
DREAM_MAX_MESSAGES |
40 |
每次 dream 最多消息数 |
DREAM_MAX_RUNS |
10 |
每次 cron 最多 dream 批数 |
DREAM_MAX_TOKENS |
8000 |
dream 输出上限 |
DREAM_MEMORY_CONTEXT_LIMIT |
40 |
dream 参考旧记忆数 |
GITHUB_DAILY_REPO |
空 | GitHub daily 源仓库，owner/repo；空 = 禁用 |
GITHUB_DAILY_PATH |
archive/daily |
daily markdown 目录 |
GITHUB_DAILY_NAMESPACE |
空 | 入库 namespace，默认跟 DREAM_NAMESPACE |
GITHUB_DAILY_TOKEN |
Secret | fine-grained PAT，只读目标仓库 Contents |
Claude 缓存
| 变量 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
ANTHROPIC_CACHE_ENABLED |
true |
prompt cache 开关 |
ANTHROPIC_CACHE_TTL |
5m |
5m / 1h |
ANTHROPIC_AUTO_CACHE_ENABLED |
true |
顶层 automatic cache |
ANTHROPIC_ROLLING_CACHE_ENABLED |
true |
滚动打点 |
ANTHROPIC_ROLLING_CACHE_WINDOW_SIZE |
20 |
历史窗口 |
ANTHROPIC_CACHE_USER_ID |
空 | 多客户端 cache 隔离用 metadata.user_id |
ANTHROPIC_THINKING_ENABLED |
false |
深度思考 |
ANTHROPIC_THINKING_BUDGET |
1024 |
思考 token（1024–32000） |
CUSTOM_ANTHROPIC_MESSAGES_PATH |
messages |
原生 messages 路径 |
高级
| 变量 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
MEMORY_TOP_K |
50 |
向量粗召回条数 |
MEMORY_MIN_SCORE |
0.1 |
召回地板（故意低，精排交给 reranker） |
MEMORY_FILTER_MAX_CONTENT_CHARS |
700 |
候选每条保留字数 |
VECTORIZE_INDEX_NAME |
memo-kb |
Vectorize 索引名 |
ENABLE_AUTO_MEMORY |
空（开启） | false 关自动记忆 |
EMPTY_MEMORY_MIN_CHARS |
4 |
清短空记忆阈值 |
PUBLIC_MODEL_NAME |
companion |
客户端看到的模型名 |
IM_API_KEY |
空 | 第二把钥匙（IM bot） |
DEBUG_API_KEY |
空 | 调试接口钥匙 |
MEMORY_MCP_API_KEY |
空 | 纯记忆 MCP 单独钥匙 |
GUIDE_DOG_API_KEY |
空 | 导盲犬单独钥匙 |
本地开发与验证
npm install
npm run deploy:cloudflare # 建库 + 升级 + 部署
npm run worker:test # 主测试套件（177 项）
node scripts/verify-extract-pipeline.mjs # 4h 抽取管线行为测试
node scripts/verify-cache-strategy.mjs # Claude 缓存断点策略（15 项）
npx tsc --noEmit # 类型检查
改记忆 / 缓存 / 抽取相关代码后，至少跑后三个脚本。
记忆库清洗
旧 Vectorize 里长块、多主题块、重复总结多时，可让 LLM 先生成清洗计划：
AELIOS_BASE_URL="https://<worker>" \
AELIOS_API_KEY="<CHATBOX_API_KEY>" \
AI_GATEWAY_BASE_URL="<AI Gateway Endpoint>" \
CF_AIG_TOKEN="<AI Gateway Token>" \
CLEANUP_MODEL="deepseek/deepseek-v4-flash" \
npm run vectorize:clean:llm
致谢
- 关系图 + 2-hop 联想召回、
fact_key事实版本化、perception 自发浮现这三个设计，参考自 LMC-5（Living Memory Coordinate-5） 的 Y/Z 轴与 spontaneous recall 模型。LMC-5 是 PostgreSQL/pgvector 参考实现，Aelios 按 CF Worker + D1 + Vectorize 的形状重写了这三样，只抄了模型没抄代码——但思路是人家的，谢谢。
License
AGPL-3.0
可自由使用、修改本软件；但若你将修改后的版本对外提供网络服务，须以相同许可开源修改后的源码。
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