# 🧩 智能上下文层 (Intelligent Context Layer)

## 📋 概述

智能上下文层是Agent Development Center架构的第4层，负责智能上下文与知识管理。这一层实现了六层上下文模型，包括RAG系统、知识管理、质量控制等核心功能。

## 🎯 核心功能

### 1. 上下文工程 (Context Engineering)
- **六层上下文模型** - 从基础到高级的完整上下文架构
- **动态上下文组装** - 根据任务需求动态组装上下文
- **上下文优化** - 智能的上下文质量优化
- **上下文协商** - 支持Agent间的上下文协商

### 2. RAG系统 (Retrieval-Augmented Generation)
- **模块化检索** - 支持多种检索策略和算法
- **增强生成** - 基于检索结果的智能内容生成
- **多模态支持** - 支持文本、图像等多种模态
- **协作检索** - 多Agent协作的检索增强

### 3. 知识管理 (Knowledge Management)
- **五层记忆架构** - 从短期到长期的完整记忆体系
- **知识图谱** - 结构化的知识表示和管理
- **知识更新** - 支持知识的持续更新和演化
- **知识共享** - Agent间知识的协作共享

### 4. 质量控制 (Quality Control)
- **六维质量评估** - 全面的质量评估体系
- **质量监控** - 实时的质量监控和预警
- **质量优化** - 自动的质量优化和提升
- **协作质量** - 多Agent协作的质量保证

## 📚 文档结构

### 核心文档
- **[README.md](./README.md)** - 智能上下文层总览 (当前文档)
- **[context_layer.md](./context_layer.md)** - 智能上下文层整体设计

### 上下文工程文档
- **[conversation_history.md](./conversation_history.md)** - 对话历史管理
- **[knowledge_graph.md](./knowledge_graph.md)** - 知识图谱设计

### RAG系统文档
- **[rag_system.md](./rag_system.md)** - RAG系统详细设计
- **[memory_system.md](./memory_system.md)** - 记忆系统设计

## 🔧 技术特性

### 上下文架构设计
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              智能上下文层 (Context Layer)                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Context     │ RAG         │ Knowledge │ Quality    │ A2A     │
│ Engineering │ System      │ Management│ Control    │ Support │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │ 智能上下文与知识管理
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  认知架构层 (Cognitive Layer)                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 核心组件
- **ContextEngine** - 上下文引擎
- **RAGSystem** - RAG系统
- **KnowledgeManager** - 知识管理器
- **QualityController** - 质量控制器
- **ContextOrchestrator** - 上下文编排器

## 📊 实现状态

| 功能模块 | 状态 | 完成度 | 特性支持 |
|----------|------|--------|----------|
| **上下文工程** | ✅ 完成 | 80% | 六层上下文模型 |
| **RAG系统** | ✅ 完成 | 80% | 模块化检索增强 |
| **知识管理** | ✅ 完成 | 85% | 五层记忆架构 |
| **质量控制** | ✅ 完成 | 75% | 六维质量评估 |

## 🚀 快速开始

### 1. 上下文管理示例
```python
from layers.intelligent_context.context_engineering import ContextEngine

# 创建上下文引擎
context_engine = ContextEngine()

# 组装上下文
context = await context_engine.assemble_context(
    task_requirements,
    user_preferences,
    available_knowledge
)

# 优化上下文
optimized_context = await context_engine.optimize_context(context)
```

### 2. RAG系统示例
```python
from layers.intelligent_context.rag_system import RAGSystem

# 创建RAG系统
rag_system = RAGSystem()

# 检索相关信息
retrieved_info = await rag_system.retrieve(query, context)

# 生成增强内容
enhanced_content = await rag_system.generate(
    query, 
    retrieved_info, 
    context
)
```

### 3. 知识管理示例
```python
from layers.intelligent_context.knowledge_management import KnowledgeManager

# 创建知识管理器
knowledge_manager = KnowledgeManager()

# 存储知识
await knowledge_manager.store_knowledge(
    "domain_knowledge",
    knowledge_content,
    metadata
)

# 检索知识
knowledge = await knowledge_manager.retrieve_knowledge(
    "domain_knowledge",
    query
)
```

## 🔗 相关链接

### 架构文档
- [主架构文档](../ARCHITECTURE_DESIGN.md)
- [认知架构层](../cognitive_architecture_layer/)
- [框架抽象层](../framework_abstraction_layer/)

### 技术文档
- [API接口文档](../layers/intelligent_context/)
- [示例代码](../examples/intelligent_context_demo.py)
- [测试用例](../tests/unit/intelligent_context/)

### 演示示例
- [智能上下文演示](../examples/intelligent_context_demo.py)
- [RAG系统演示](../examples/rag_demo.py)
- [知识管理演示](../examples/knowledge_demo.py)

## 📈 发展计划

### 短期目标 (1-2个月)
- [ ] 完善上下文优化算法
- [ ] 增强RAG系统的检索精度
- [ ] 优化知识图谱的性能

### 中期目标 (3-6个月)
- [ ] 实现自适应上下文组装
- [ ] 添加多模态RAG支持
- [ ] 建立知识演化机制

### 长期目标 (6-12个月)
- [ ] 实现类人上下文理解
- [ ] 支持跨领域知识迁移
- [ ] 建立上下文质量基准

## 🐛 常见问题

### Q: 如何选择合适的上下文层级？
A: 根据任务复杂度、可用信息、时间要求等因素，系统会自动选择最合适的上下文层级。

### Q: RAG系统的检索精度如何保证？
A: 采用多种检索策略的组合，支持检索结果的重新排序和过滤，确保检索精度。

### Q: 知识管理如何避免知识冲突？
A: 采用版本控制和冲突检测机制，支持知识的合并和冲突解决。

## 📞 技术支持

### 维护团队
- **智能上下文开发**: Intelligent Context Team
- **RAG系统**: RAG System Team
- **知识管理**: Knowledge Management Team
- **质量控制**: Quality Control Team

### 反馈渠道
- **问题报告**: 通过GitHub Issues
- **功能建议**: 通过项目讨论区
- **技术咨询**: 通过开发团队

---

## 📋 文档维护

### 更新频率
- **核心功能**: 每月更新
- **新特性**: 功能完成时更新
- **性能优化**: 优化完成时更新

### 版本历史
| 版本 | 日期 | 更新内容 | 维护人 |
|------|------|----------|--------|
| v2.0 | 2025-08-23 | 统一文档格式，完善导航 | Documentation Team |
| v1.5 | 2025-08-15 | 完善RAG系统功能 | Context Team |
| v1.0 | 2025-07-01 | 初始版本发布 | Development Team |

---

*最后更新: 2025年8月23日*
*维护团队: Agent Development Center Intelligent Context Team*
*文档版本: v2.0*
```python
class ContextManager:
    def __init__(self, config=None):
        """初始化上下文管理器"""
        pass
        
    def create_context(self, context_id=None, metadata=None):
        """创建新的上下文环境"""
        pass
        
    def get_context(self, context_id):
        """获取指定ID的上下文"""
        pass
        
    def update_context(self, context_id, data):
        """更新指定上下文的内容"""
        pass
        
    def merge_contexts(self, source_ids, target_id=None):
        """合并多个上下文"""
        pass
        
    def delete_context(self, context_id):
        """删除指定的上下文"""
        pass
        
    def compress_context(self, context_id, strategy=None):
        """压缩指定的上下文"""
        pass
        
    def get_relevant_knowledge(self, context_id, query, limit=5):
        """基于当前上下文和查询获取相关知识"""
        pass
```

### 4.2 ConversationHistoryManager接口

```python
class ConversationHistoryManager:
    def __init__(self, storage_provider=None):
        """初始化对话历史管理器"""
        pass
        
    def add_message(self, conversation_id, message):
        """添加新消息到对话历史"""
        pass
        
    def get_messages(self, conversation_id, limit=None, filter_criteria=None):
        """获取对话历史消息"""
        pass
        
    def search_messages(self, conversation_id, query, limit=10):
        """搜索对话历史中的相关消息"""
        pass
        
    def summarize_conversation(self, conversation_id, max_length=None):
        """生成对话历史的摘要"""
        pass
        
    def delete_conversation(self, conversation_id):
        """删除指定的对话历史"""
        pass
```

### 4.3 MemorySystem接口

```python
class MemorySystem:
    def __init__(self, memory_providers=None):
        """初始化记忆系统"""
        pass
        
    def store(self, memory_type, data, metadata=None):
        """存储记忆"""
        pass
        
    def retrieve(self, memory_type, query, limit=10, filter_criteria=None):
        """检索记忆"""
        pass
        
    def update(self, memory_id, data):
        """更新记忆"""
        pass
        
    def forget(self, memory_id=None, filter_criteria=None):
        """遗忘记忆"""
        pass
        
    def get_memory_by_id(self, memory_id):
        """通过ID获取记忆"""
        pass
        
    def get_memory_types(self):
        """获取支持的记忆类型"""
        pass
```

### 4.4 KnowledgeConnector接口

```python
class KnowledgeConnector:
    def __init__(self, connector_type, config=None):
        """初始化知识库连接器"""
        pass
        
    def connect(self):
        """连接到知识库"""
        pass
        
    def disconnect(self):
        """断开与知识库的连接"""
        pass
        
    def store_document(self, document, metadata=None):
        """存储文档到知识库"""
        pass
        
    def retrieve_documents(self, query, limit=10, filter_criteria=None):
        """从知识库检索文档"""
        pass
        
    def delete_document(self, document_id):
        """从知识库删除文档"""
        pass
        
    def update_document(self, document_id, document, metadata=None):
        """更新知识库中的文档"""
        pass
        
    def get_connector_info(self):
        """获取连接器信息"""
        pass
```

### 4.5 RetrievalEngine接口

```python
class RetrievalEngine:
    def __init__(self, knowledge_sources=None, config=None):
        """初始化检索引擎"""
        pass
        
    def add_knowledge_source(self, source):
        """添加知识源"""
        pass
        
    def remove_knowledge_source(self, source_id):
        """移除知识源"""
        pass
        
    def retrieve(self, query, limit=10, sources=None, strategy=None):
        """执行检索"""
        pass
        
    def hybrid_retrieve(self, query, limit=10, keyword_weight=0.3, semantic_weight=0.7):
        """执行混合检索（关键词+语义）"""
        pass
        
    def rank_results(self, results, query, ranking_method=None):
        """对检索结果进行排序"""
        pass
        
    def get_available_strategies(self):
        """获取可用的检索策略"""
        pass
```

### 4.6 ContextCompressor接口

```python
class ContextCompressor:
    def __init__(self, compression_strategies=None):
        """初始化上下文压缩器"""
        pass
        
    def compress(self, context, max_tokens=None, strategy=None):
        """压缩上下文"""
        pass
        
    def summarize(self, messages, max_length=None):
        """生成消息的摘要"""
        pass
        
    def extract_key_information(self, context):
        """从上下文中提取关键信息"""
        pass
        
    def optimize_structure(self, context, target_model=None):
        """优化上下文结构以适应目标模型"""
        pass
        
    def add_compression_strategy(self, strategy):
        """添加压缩策略"""
        pass
        
    def get_available_strategies(self):
        """获取可用的压缩策略"""
        pass
```

## 5. 实现示例

### 5.1 基于向量数据库的长期记忆实现

```python
class VectorDBMemory:
    def __init__(self, vector_db_connector, embedding_model):
        self.vector_db = vector_db_connector
        self.embedding_model = embedding_model
        
    def store(self, text, metadata=None):
        # 生成文本的嵌入向量
        embedding = self.embedding_model.embed(text)
        
        # 准备存储数据
        data = {
            "text": text,
            "embedding": embedding,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "metadata": metadata or {}
        }
        
        # 存储到向量数据库
        return self.vector_db.insert(data)
        
    def retrieve(self, query, limit=5, filter_criteria=None):
        # 生成查询的嵌入向量
        query_embedding = self.embedding_model.embed(query)
        
        # 执行向量相似度搜索
        results = self.vector_db.search(
            query_embedding, 
            limit=limit,
            filter=filter_criteria
        )
        
        return results
        
    def forget(self, memory_id=None, filter_criteria=None):
        if memory_id:
            return self.vector_db.delete(memory_id)
        elif filter_criteria:
            return self.vector_db.delete_many(filter_criteria)
        return False
```

### 5.2 对话历史摘要生成实现

```python
class ConversationSummarizer:
    def __init__(self, llm_service):
        self.llm = llm_service
        
    def summarize(self, messages, max_tokens=100):
        # 准备提示模板
        prompt = f"""请总结以下对话，突出关键信息和主要讨论点。摘要不应超过{max_tokens}个token。

对话内容：
{self._format_messages(messages)}

摘要："""
        
        # 调用LLM生成摘要
        summary = self.llm.generate(prompt, max_tokens=max_tokens)
        return summary.strip()
        
    def _format_messages(self, messages):
        formatted = []
        for msg in messages:
            role = msg.get("role", "unknown")
            content = msg.get("content", "")
            formatted.append(f"{role}: {content}")
        return "\n".join(formatted)
        
    def progressive_summarize(self, existing_summary, new_messages, max_tokens=100):
        # 准备提示模板
        prompt = f"""以下是之前对话的摘要，以及新的对话消息。请更新摘要以包含新信息，保持摘要简洁且不超过{max_tokens}个token。

现有摘要：
{existing_summary}

新消息：
{self._format_messages(new_messages)}

更新后的摘要："""
        
        # 调用LLM更新摘要
        updated_summary = self.llm.generate(prompt, max_tokens=max_tokens)
        return updated_summary.strip()
```

### 5.3 混合检索策略实现

```python
class HybridRetrievalEngine:
    def __init__(self, semantic_engine, keyword_engine):
        self.semantic_engine = semantic_engine
        self.keyword_engine = keyword_engine
        
    def retrieve(self, query, limit=10, semantic_weight=0.7, keyword_weight=0.3):
        # 执行语义检索
        semantic_results = self.semantic_engine.retrieve(query, limit=limit*2)
        
        # 执行关键词检索
        keyword_results = self.keyword_engine.retrieve(query, limit=limit*2)
        
        # 合并结果并计算综合得分
        combined_results = {}
        
        # 处理语义检索结果
        for result in semantic_results:
            doc_id = result["id"]
            score = result["score"] * semantic_weight
            combined_results[doc_id] = {
                "document": result["document"],
                "score": score,
                "metadata": result.get("metadata", {})
            }
        
        # 处理关键词检索结果
        for result in keyword_results:
            doc_id = result["id"]
            if doc_id in combined_results:
                # 如果文档已存在，更新得分
                combined_results[doc_id]["score"] += result["score"] * keyword_weight
            else:
                # 添加新文档
                combined_results[doc_id] = {
                    "document": result["document"],
                    "score": result["score"] * keyword_weight,
                    "metadata": result.get("metadata", {})
                }
        
        # 排序并限制结果数量
        sorted_results = sorted(
            combined_results.values(),
            key=lambda x: x["score"],
            reverse=True
        )[:limit]
        
        return sorted_results
```

## 6. 上下文处理流程

### 6.1 基本流程

1. **上下文初始化**：创建新的上下文环境，分配唯一标识符。

2. **消息处理**：
   - 接收新消息
   - 将消息添加到对话历史
   - 更新上下文状态

3. **上下文增强**：
   - 分析当前消息和上下文
   - 确定需要检索的信息类型
   - 从记忆系统和知识库中检索相关信息
   - 将检索到的信息整合到上下文中

4. **上下文压缩**：
   - 评估当前上下文大小
   - 如果超过阈值，应用压缩策略
   - 生成对话历史摘要
   - 保留关键信息

5. **上下文传递**：
   - 将处理后的上下文传递给认知架构层或业务能力层
   - 接收处理结果
   - 更新上下文状态

### 6.2 RAG（检索增强生成）流程

1. **查询分析**：
   - 分析用户查询
   - 提取关键概念和实体
   - 确定检索策略

2. **知识检索**：
   - 从多个知识源执行并行检索
   - 应用混合检索策略
   - 对检索结果进行排序和过滤

3. **上下文构建**：
   - 将检索到的知识与当前上下文整合
   - 应用上下文压缩策略
   - 构建结构化提示

4. **生成与验证**：
   - 将增强的上下文传递给生成模型
   - 接收生成结果
   - 验证生成内容与检索知识的一致性
   - 必要时执行后处理

## 7. 性能考虑

### 7.1 优化策略

1. **缓存机制**：
   - 实现多级缓存（内存、本地存储、分布式缓存）
   - 缓存常用查询和检索结果
   - 实现LRU（最近最少使用）策略管理缓存

2. **异步处理**：
   - 非阻塞式知识检索
   - 后台记忆更新和整合
   - 预测性知识预加载

3. **分布式架构**：
   - 水平扩展知识库和记忆存储
   - 负载均衡检索请求
   - 分片存储大规模向量数据

4. **批处理**：
   - 批量嵌入生成
   - 批量知识库更新
   - 批量记忆检索

5. **索引优化**：
   - 优化向量索引结构（如HNSW、IVF等）
   - 实现混合索引（向量+关键词）
   - 定期重建和优化索引

### 7.2 性能指标

1. **延迟指标**：
   - 平均检索时间
   - 上下文处理时间
   - 端到端响应时间

2. **吞吐量指标**：
   - 每秒检索请求数
   - 每秒处理消息数
   - 每秒上下文更新数

3. **质量指标**：
   - 检索准确率和召回率
   - 上下文相关性得分
   - 压缩后信息保留率

4. **资源使用指标**：
   - 内存使用量
   - 存储空间使用量
   - CPU和GPU利用率

## 8. 扩展点

### 8.1 自定义记忆提供者

框架支持通过实现MemoryProvider接口来集成自定义的记忆存储解决方案：

```python
class CustomMemoryProvider(MemoryProvider):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        # 初始化自定义存储
        
    def store(self, data, metadata=None):
        # 实现存储逻辑
        pass
        
    def retrieve(self, query, limit=10, filter_criteria=None):
        # 实现检索逻辑
        pass
        
    def delete(self, memory_id=None, filter_criteria=None):
        # 实现删除逻辑
        pass
```

### 8.2 自定义知识库连接器

通过实现KnowledgeConnector接口，可以集成各种知识库：

```python
class CustomKnowledgeConnector(KnowledgeConnector):
    def __init__(self, config):
        super().__init__("custom", config)
        # 初始化连接器
        
    def connect(self):
        # 实现连接逻辑
        pass
        
    def store_document(self, document, metadata=None):
        # 实现文档存储逻辑
        pass
        
    def retrieve_documents(self, query, limit=10, filter_criteria=None):
        # 实现文档检索逻辑
        pass
```

### 8.3 自定义压缩策略

通过实现CompressionStrategy接口，可以定义自定义的上下文压缩策略：

```python
class CustomCompressionStrategy(CompressionStrategy):
    def __init__(self, config=None):
        super().__init__("custom_strategy")
        self.config = config or {}
        
    def compress(self, context, max_tokens=None):
        # 实现自定义压缩逻辑
        compressed_context = self._apply_compression(context)
        return compressed_context
        
    def _apply_compression(self, context):
        # 具体的压缩算法实现
        pass
```

## 9. 与其他层的集成

### 9.1 与框架抽象层的集成

智能上下文层通过框架抽象层定义的标准接口（如ContextInterface和MemoryInterface）与底层框架交互，确保上下文管理的一致性和可移植性。

### 9.2 与认知架构层的集成

智能上下文层为认知架构层提供丰富的上下文信息和知识支持，使认知模块能够基于完整的上下文做出决策和推理。

### 9.3 与业务能力层的集成

智能上下文层为业务能力层提供特定领域的知识和上下文支持，使业务功能能够访问和利用相关的上下文信息。

## 10. 总结

智能上下文层是统一Agent框架中的关键组成部分，它通过提供丰富的上下文管理、记忆系统和知识检索能力，使Agent能够理解复杂的交互历史、维护长期记忆、整合外部知识，并基于这些信息做出更智能的决策。

该层的设计遵循模块化、可扩展和高性能的原则，支持多种记忆类型、知识源和检索策略，并提供灵活的扩展机制，使开发者能够根据特定需求定制和扩展上下文处理能力。

通过与框架的其他层紧密集成，智能上下文层为构建具有持续学习能力、上下文感知能力和知识驱动决策能力的智能Agent提供了坚实的基础。