Initial standalone memabra release

docs/RUNNER_AND_STORE.md

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+# Runner, Schemas, and Memory Store
+
+## 目标
+
+把 memabra 从“能分别检索、路由、回放”推进到“能产出合法 draft trajectory、能校验数据、能管理 typed memory records”。
+
+## 当前实现
+
+### runner.py
+提供：
+- `MemabraRunner`
+
+能力：
+- 接收 `TaskContext`
+- 调用 retriever 获取候选
+- 调用 router 生成动作决策
+- 自动生成 draft trajectory
+- 产出最小事件流：
+  - `task_received`
+  - `candidates_recalled`
+  - `action_selected`
+
+意义：
+这让 memabra 第一次具备了一个 task-to-trajectory 的实际入口。
+
+### schemas.py
+提供：
+- `SchemaRegistry`
+- `SchemaValidationError`
+
+当前策略：
+- 先做轻量级 runtime validation
+- 不依赖外部库
+- 先校验关键 required keys
+
+这还不是完整 JSON Schema engine，但足够先守住地板线，避免样本结构乱飞。
+
+### memory_store.py
+提供：
+- `MemoryRecord`
+- `MemorySource`
+- `VerificationState`
+- `InMemoryMemoryStore`
+
+当前能力：
+- upsert
+- get
+- list_by_type
+- mark_used
+- verify
+- revoke
+
+意义：
+现在 memabra 终于不是只会“谈记忆”，而是有一个 typed memory record runtime 了。
+
+## 当前闭环
+
+现在已有：
+- retrieval
+- router
+- runner
+- replay
+- memory store
+- schema validation
+
+也就是：
+任务 -> 候选召回 -> 路由决策 -> trajectory 草稿 -> 回放统计
+并且 memory record 本身也能做校验和状态变更。
+
+## 还差什么
+
+- execution adapter（真实工具/skill/memory 注入）
+- 完整 JSON Schema 验证
+- trajectory 持久化层
+- richer reward aggregation
+- counterfactual replay
+
+## 建议下一步
+
+1. 做 `execution.py`
+2. 做 `persistence.py`
+3. 给 runner 接上 memory store 和 telemetry writeback
+4. 做 richer router scoring v2