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# Execution and Persistence
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## 目标
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给 memabra 补上两块真正让系统“落地”的骨头：
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- execution：让路由决策进入可执行动作层
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- persistence：让 trajectory 和 memory record 能落到磁盘
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## 当前实现
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### execution.py
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提供：
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- `ActionResult`
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- `MemoryExecutor`
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- `SkillExecutor`
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- `ToolExecutor` （原 MockToolExecutor，现已升级为可接真实后端）
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- `ExecutionEngine`
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- `ToolBackend` 协议（支持 `params` 传参）
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- `LocalFunctionToolAdapter` — 将工具映射到本地 Python 函数
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- `SubprocessToolAdapter` — 将工具映射到 shell 命令
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- `ToolRegistry` — 按 `tool_id` 注册、查找和执行工具
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当前行为：
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- `inject_memory` 会产出 `memory_injected` 事件，并在有 memory store 时标记 `last_used_at`
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- `load_skill` 会产出 `skill_loaded` 事件
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- `call_tool` 会通过 `ToolBackend` 协议调用真实后端，产出 `tool_called` 和 `tool_result` 事件
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- `RouteDecision` 现在携带 `selected_payloads`，可以将候选参数经由 `ToolExecutor` 传递给后端
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- 其他 decision_type 先走 noop
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这一步的意义是：
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memabra 第一次有了 execution stage，而不是只有 policy stage。
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并且 tool 层现在可以接入真实的本地函数或子进程后端，不再是纯 mock。
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### persistence.py
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提供：
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- `PersistenceStore`
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当前能力：
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- 保存 trajectory 到 `artifacts/trajectories/`
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- 读取 trajectory
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- 列出 trajectory 文件
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- 保存 memory record 到 `artifacts/memories/`
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- 读取 memory record
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- 列出 memory 文件
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这意味着 prototype artifacts 已经不再只是内存态漂浮物。
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### runner writeback integration
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runner 现在支持：
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- 挂 execution engine
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- 挂 persistence store
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- 挂 memory store
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- 执行后扩展 execution events
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- 可选把 trajectory 落盘
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- 对 memory inject 决策进行基本 writeback / mark_used
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## 当前闭环
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现在的最小系统流程已经变成：
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任务 -> retrieval -> router -> execution -> trajectory -> validation -> persistence -> replay
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这就真正有点 agent runtime 的味儿了。
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## 当前限制
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- ~~tool 执行还是 mock 的~~ 已升级为可插拔式真实后端
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- skill 执行只是事件层，不是真加载技能
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- writeback 逻辑还很粗糙
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- persistence 目前是 JSON 文件，没有索引层
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## 下一步建议
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1. ~~做真实 `ToolExecutor` / `SkillExecutor` adapter 协议~~ tool adapter 已完成
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2. 做真实 `SkillExecutor` adapter（从文件系统加载 skill payload）
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3. 把 persistence 接到 replay 默认数据源
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4. 给 runner 增加 outcome / reward 的真实更新逻辑
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5. 做 richer telemetry 和失败事件归因
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