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openKylin OS-Agent 记忆系统

面向 openKylin 的智能体记忆提取与精准遗忘机制 —— 一套 OS 增强的智能体记忆引擎，实现偏好/知识记忆的自动提取、版本管理、冲突融合、跨语言检索，以及敏感信息识别与精准遗忘，并深度结合 4 项 Linux OS 级机制（eBPF/BPF-LSM、mmap+CoW、cgroup v2、journald 审计）。

核心特性

能力	说明
偏好动态捕捉 + 版本管理	规则+场景自动提取；版本演化、时间回溯、一键回滚
知识冲突检测与融合	语义相似度检测冲突，按来源可信度+时效裁决，败方降权保留
敏感信息识别（4类）	PII（身份证/手机号/邮箱/姓名）/ 凭据 / 自定义模式，正则 + 香农熵检测
精准遗忘	自然语言指令解析（时间+主题+类型），物理删除，不可恢复
跨语言检索	多语言 Embedding，中英文统一语义空间
RAG 检索	FAISS 向量检索，端到端 P95 ≈ 47.24ms

OS 级机制（4 项，系统创新核心）

eBPF + BPF-LSM 敏感访问拦截 —— 内核 file_open 钩子，对敏感记忆文件访问前拦截（连 root 也拒绝）
mmap + Copy-on-Write 版本化存储 —— 页缓存冷热管理，新旧版本共享未改页
cgroup v2 资源管控 —— memory.high / cpu.max 限制，防止拖累主业务
systemd-journald 审计 —— 记忆读写/遗忘操作进 OS 审计通道，可 journalctl 追溯

快速开始

bash

1. 一键部署

bash scripts/install.sh

2. 启动记忆服务

source venv/bin/activate export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com uvicorn src.api.server:app –host 127.0.0.1 –port 8000

3. 运行量化评测

python3 -m eval.run_eval

API 接口

接口	方法	功能
/memory/add	POST	写入记忆（自动脱敏 + 审计）
/memory/search	POST	语义检索（跨语言）
/memory/forget	POST	自然语言精准遗忘（物理删除，不可恢复）
/preference/extract	POST	偏好自动提取
/preference/current	GET	查当前生效偏好
/stats	GET	资源占用统计
/health	GET	健康检查

eBPF 内核拦截演示

bash cd src/os_hooks/ebpf echo “私钥 sk-secret” > /tmp/secret.txt sudo -v && sudo ./loader /tmp/secret.txt & # 启动内核拦截 cat /tmp/secret.txt # → 不允许的操作（内核拒绝） sudo pkill loader # 卸载拦截

项目结构

os-agent-memory/ ├── src/ │ ├── memory/ # 记忆核心：schema/偏好/知识/遗忘/版本 │ ├── retrieval/ # 向量化 + FAISS 检索 │ ├── sensitive/ # 敏感信息识别（PII/凭据/自定义+姓名） │ ├── os_hooks/ # OS 机制：mmap/cgroup/审计/ebpf │ └── api/ # FastAPI 服务 ├── eval/ # 评测数据集 + 脚本 ├── scripts/install.sh # 一键部署 └── README.md

评测指标（实测）

指标	实测值	目标
偏好提取准确率 / 召回率	1.00 / 1.00	≥0.85
敏感识别 F1	1.00	≥0.90
知识检索召回率	1.00	≥0.80
检索 P95 延迟	47.24ms（120次请求）	≤500ms
冲突处理正确率	1.00（8/8）	≥0.80

环境要求

openKylin 2.0 SP2 AgentOS（内核 6.6，BPF LSM 已启用）
Python 3.12
eBPF 组件需：clang + libbpf-dev（ostree 系统经 unshare -m apt 安装）

开源协议

Apache License 2.0