feat(agent): 增加记忆、文件索引及蒸馏功能支持

- 集成 Qdrant 向量存储与语义模型嵌入，支持长期记忆回溯和保存
- 新增文件索引服务，支持后台自动索引项目文件内容
- 添加记忆蒸馏调度器，定时优化记忆数据
- 扩展内置工具，新增记忆存储、检索、蒸馏及文件搜索工具
- 优化 Agent 消息处理流程，接入记忆调取及原始记忆保存机制
- 增加配置项支持 embedding、qdrant、memory、distillation 及 fileIndex 参数
- 更新配置加载逻辑，支持将 JSON 配置转换为 Agent 所需结构
- 改进上下文构建，加入工具使用指导文档
- 优化日志输出，添加语义模型及记忆系统启动提示
- 修改文件相关工具描述，明确推荐的使用流程
- onebot 通道新增消息撤回及发送图片功能工具
- 升级依赖，新增 DJL 本地语义模型及 Ktor JSON 序列化支持
- 修改启动脚本，增加 JVM 参数支持代理设置环境注入

Author: ZenthXSin

build.gradle.kts

@@ -15,12 +15,22 @@ repositories {
 dependencies {
     implementation("com.aallam.openai:openai-client:4.1.0")
     implementation("io.ktor:ktor-client-okhttp:3.0.0")
+    implementation("io.ktor:ktor-client-content-negotiation:3.0.0")
+    implementation("io.ktor:ktor-serialization-kotlinx-json:3.0.0")
     implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.10.2")
     implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-serialization-json:1.7.3")
-    implementation("org.slf4j:slf4j-simple:2.0.13")
+    implementation("ch.qos.logback:logback-classic:1.5.12")
 
     implementation("top.mrxiaom.mirai:overflow-core:1.1.0")
 
+    // 内置语义模型（DJL + HuggingFace sentence-transformers，本地推理）
+    implementation("ai.djl:api:0.31.1")
+    implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:0.30.0")
+    implementation("ai.djl.pytorch:pytorch-engine:0.30.0")
+    implementation("ai.djl.pytorch:pytorch-model-zoo:0.30.0")
+
+    // 向量存储（Qdrant REST API，通过 Ktor HTTP 客户端调用）
+
     testImplementation(kotlin("test"))
 }
 
@@ -48,6 +58,15 @@ tasks.shadowJar {
 tasks.matching { it.name in setOf("startShadowScripts", "shadowDistTar", "shadowDistZip") }
     .configureEach { enabled = false }
 
+// JDK 17+ 需要显式 --add-opens 才能反射注入进程环境变量
+// （BuiltinEmbeddingClient.configureProxy 需要给原生 tokenizer 注入 HTTPS_PROXY）
+tasks.withType<JavaExec>().configureEach {
+    jvmArgs(
+        "--add-opens=java.base/java.util=ALL-UNNAMED",
+        "--add-opens=java.base/java.lang=ALL-UNNAMED",
+    )
+}
+
 tasks.build {
     dependsOn(tasks.shadowJar)
 }

src/main/kotlin/org/example/vicky/agent/Agent.kt

@@ -1,4 +1,4 @@
-package org.example.vicky.agent
+package org.example.vicky.agent
 
 import com.aallam.openai.api.model.ModelId
 
@@ -16,6 +16,7 @@ import com.aallam.openai.api.model.ModelId
  * @property agentMd 基础系统提示文本 (人设/指令)，直接内联，不再读文件。
  * @property debug 打开后输出框架运行日志 (每轮推理 / 工具调用) 及底层 HTTP 日志。
  * @property think 打开后把 agent 每轮的中间思考文本 (调用工具前的 content) 打到日志。
+ * @property embedding 语义模型配置；null = 未启用。内置 / 外置互斥，见 [EmbeddingConfig]。
  */
 data class AgentConfig(
     val model: ModelId,
@@ -30,4 +31,33 @@ data class AgentConfig(
     val debug: Boolean = false,
     val think: Boolean = false,
     val builtinTools: Boolean = true,
+    val embedding: EmbeddingConfig? = null,
+    // Qdrant 配置
+    val qdrantHost: String? = null,
+    val qdrantGrpcPort: Int = 6334,
+    val qdrantHttpPort: Int = 6333,
+    // 记忆配置
+    val memoryEnabled: Boolean = false,
+    val memoryTopK: Int = 5,
+    val memoryTokenBudget: Int = 800,
+    val memoryMaxPerUser: Int = 500,
+    val memoryExpiryDays: Int = 90,
+    val memoryRawRetentionDays: Int = 30,
+    val memoryDistilledRetentionDays: Int = 7,
+    val memoryCollection: String = "vicky_memories",
+    val memoryRawCollection: String = "vicky_memories_raw",
+    // 蒸馏配置
+    val distillationEnabled: Boolean = true,
+    val distillationSchedule: String = "0 2 * * *",
+    val distillationMaxConversations: Int = 10,
+    val distillationTemperature: Double = 0.1,
+    val distillationMaxTokens: Int = 1000,
+    // 文件索引配置
+    val fileIndexEnabled: Boolean = false,
+    val fileIndexCollection: String = "vicky_files",
+    val fileIndexChunkSize: Int = 500,
+    val fileIndexChunkOverlap: Int = 50,
+    val fileIndexIgnorePatterns: List<String> = listOf(".git", ".gradle", "build", "node_modules"),
+    val fileIndexPaths: List<String> = emptyList(),
+    val fileIndexAutoIndexOnStart: Boolean = true,
 )

src/main/kotlin/org/example/vicky/agent/AgentConfig.kt

@@ -0,0 +1,41 @@
+package org.example.vicky.agent
+
+/**
+ * 语义模型（embedding）配置。
+ *
+ * 内置（[Builtin]）与外置（[External]）二选一，互斥。
+ * - [Builtin]：进程内本地推理（DJL + HuggingFace sentence-transformers）。
+ * - [External]：OpenAI 协议兼容的远程 embeddings 端点。
+ */
+sealed class EmbeddingConfig {
+    /**
+     * 内置：本地 Java/Kotlin 模型。
+     *
+     * 加载优先级：[modelPath] > [endpoint] > 官方 huggingface.co。
+     *
+     * @property model     HuggingFace 模型 id，例如 "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"。
+     * @property modelPath 本地模型目录（非空时直接离线加载，不走网络）。
+     *                    目录需含 tokenizer.json + 模型权重（model.safetensors / pytorch_model.bin / traced_model.pt）。
+     * @property endpoint HuggingFace 镜像端点，如 "https://hf-mirror.com"，仅 [modelPath] 为空时生效。
+     * @property proxy    HTTP 代理 URL（如 "http://127.0.0.1:7892"），用于远程下载时穿越网络。
+     */
+    data class Builtin(
+        val model: String,
+        val modelPath: String = "",
+        val endpoint: String = "",
+        val proxy: String = "",
+    ) : EmbeddingConfig()
+
+    /**
+     * 外置：OpenAI 协议兼容端点。
+     *
+     * @property baseUrl 例如 "https://api.openai.com/v1/"。
+     * @property apiKey  API key。
+     * @property model   模型 id，例如 "text-embedding-3-small"。
+     */
+    data class External(
+        val baseUrl: String,
+        val apiKey: String,
+        val model: String,
+    ) : EmbeddingConfig()
+}