ST-BME 记忆图谱 SYSTEM_ACTIVE
正在加载当前聊天图谱
READY NODES: 0 | EDGES: 0 LAYOUT: --
角色认知清单
空间控制台

### 节点详情

配置

## ST-BME 配置工作区

在这里集中配置第二记忆模型、功能开关、细粒度参数、任务预设和面板主题。

API 配置

### 模型连接与向量接入

统一管理独立记忆 LLM 和 Embedding 的连接方式，保留现有后端代理与直连兜底逻辑。

记忆 LLM
留空时复用当前聊天模型；填写后会自动识别常见渠道，未识别时按自定义 OpenAI 兼容接口处理。
LLM 配置模板
LLM API 地址
留空时复用当前聊天模型。支持自动识别 OpenAI 兼容渠道、Anthropic Claude、Google AI Studio / Gemini；填写完整 endpoint 时会自动规整为可复用的 base URL。
LLM API Key
LLM 模型
Embedding
后端模式优先复用酒馆向量源，直连模式保留独立 URL/Key/Model。
向量模式
后端向量源
后端模型
后端 API 地址
自动补全 /embeddings 后缀
如果当前页面是 HTTPS 而你填的是 HTTP，本地浏览器可能会拦截混合内容；远程部署时请优先使用 HTTPS 或宿主可访问的同源入口。
直连模式会使用下面这组独立配置。
Embedding API 地址
Embedding API Key
Embedding 模型
高级网络设置
默认折叠；统一控制 LLM、Embedding、后端向量与本地向量请求超时。
统一超时（毫秒）
默认值为 300000ms（5 分钟）。留空或填写无效值时会回退到默认值。
功能开关

### 主链路与增强能力

先决定哪些能力参与记忆链路，再到详细参数里微调各模块行为。

插件总开关
关闭后停用 ST-BME 的自动提取、召回、向量、维护与手动操作；配置面板仍可打开，方便你随时重新启用或调整设置。
生成前召回
在生成前检索相关记忆并注入 prompt。
生成后提取
AI 回复生成后自动抽取新记忆并写入图谱。
并发模式
1 严格串行：全部同步执行。
记忆整合
去重/冲突检测 + 反向修正既有记忆 + 建立关联边。
层级总结
按提取节奏生成原文锚定小总结，并自动折叠成更高层总结。
认知边界
限制角色只访问自己可感知的记忆。
交叉检索
扩展到多跳邻域和跨线索召回。
惊奇触发
在高信息量或指定模式时提升提取敏感度。
主动遗忘
周期性清理低价值节点（归档）。
自动压缩
按提取周期做层级压缩，减少同类记忆越积越散。
概率召回
允许少量弱相关记忆以概率方式入围。
反思
按周期生成长期叙事反思与关注点。
云端存储模式
自动模式沿用当前镜像同步；手动模式停止自动云端写入，改为按当前聊天手动备份与恢复。
存储模式
自动储存会继续按当前镜像逻辑同步；手动储存只保留本地写入，需要你主动备份和恢复。
世界书过滤
控制 ST-BME 读取世界书条目时的过滤策略。默认模式自动过滤 MVU 相关条目；自定义模式仅按条目名称关键词过滤。
过滤模式
过滤关键词
条目名称中包含任一关键词即跳过（不区分大小写）。留空则不过滤任何条目（仅跳过已禁用的条目）。
隐藏旧楼层
不删除聊天内容，只是把较早楼层临时标成系统消息，让主回复和 ST-BME 自己读取聊天时一起跳过它们。
启用旧楼层隐藏 适合长聊天控 token。切聊天会自动重新应用，不会删除原楼层。
保留最近 N 条消息
设置修改后会自动生效。`0` 表示不隐藏；“取消全部隐藏”会立即把当前聊天里由 ST-BME 隐藏的楼层恢复。
当前隐藏：0 层；未应用
限制聊天区渲染楼层 只控制前端最多加载最近多少层；不等于隐藏，未隐藏楼层仍可能进入上下文。
最多渲染最近 N 条消息
用于减少超长聊天界面卡顿；真正节省上下文 token 仍由上方“旧楼层隐藏”负责。
提示信息
控制提取、召回等顶部通知的显示样式。
显示模式
精简模式会将工作中的提示压缩为标题卡片；错误和警告仍显示完整内容，避免关键信息被隐藏。
调试日志
默认关闭，需要排查问题时再临时打开浏览器控制台日志。
启用调试日志 只在开启后输出内部诊断日志与流程跟踪，可能包含脱敏后的 prompt 组装摘要。
Native 性能加速
控制图布局、图谱增量写回与加载 hydrate 是否尝试使用 Worker / WASM 加速；默认按阈值自动命中。
全局强制关闭 Native 打开后会统一禁止 layout / persist / hydrate 的 native 路径，直接走 JS 回退。 Fail-open 回退 native 模块不可用或执行失败时，自动回退到 JS；关闭后会按严格模式抛错。 图布局使用 native Worker / WASM Persist Delta 使用 native 加速 快照 Hydrate 使用 native 加速
当前会在这里显示 native rollout 总状态与最近一次命中/回退摘要。
阈值与超时
调整 layout / persist / hydrate 什么时候值得尝试 native；通常保持默认即可。
布局节点阈值
布局边阈值
Layout Worker 超时（ms）
Persist 记录数阈值
Persist 结构变化阈值
Persist 序列化体积阈值
Hydrate 记录数阈值
美化用户输入
控制 Recall Card 是否接管本轮用户输入的展示方式，不影响实际召回与注入。
显示模式
只调整聊天楼层里的显示方式，不改变记忆召回、注入 prompt 或消息实际发送内容。
详细参数

### 细粒度行为与评分策略

这里承接旧设置页里的高级项。若对应功能关闭，参数会置灰并提示先到“功能开关”启用。

提取
控制自动提取的频率和按轮计的上下文窗口。默认 2 轮，通常约等于向前补 4 层普通消息。
每 N 条回复提取
提取上下文轮数
自动提取晚一楼
开启后，最新 AI 楼先不自动提取，要等下一条 AI 楼出现后，才提取前一批内容。提取未处理和范围重提不受影响。
提取高级项
控制提取 prompt 的表达方式，以及结构化 recentMessages 的裁剪。通常保持默认即可。
结构化消息上限（0 = 不限）
只限制提取 prompt 里的 structured recentMessages 条数，不影响实际提取切片范围。
提取输入格式
控制 LLM 在提取时看到的是纯 transcript、结构化 recentMessages，还是两者同时提供。通常保持“混合”即可。
提取时世界书
提取时包含活跃总结 提取时包含故事时间线
召回与注入
控制最终注入层级。当前注入走 IN_CHAT@Depth，数值越大越靠前。
在“功能开关”中启用后生效。
注入深度（数值越大越靠前）
使用权威 generation 输入（实验性）
开启后，召回查询将优先使用更接近真实发送入口的文本（如 send-intent、宿主快照、planner handoff），而非回退到 chat tail 或 textarea。
向量预筛
控制是否启用向量候选检索，以及向量阶段输出的 Top-K 宽度。
在“功能开关”中启用后生效。
启用向量预筛
向量预筛 Top-K
图扩散
控制是否沿图结构继续扩散候选，以及扩散阶段保留的候选上限。
在“功能开关”中启用后生效。
启用图扩散
图扩散 Top-K
召回增强
先调多意图、扩散回拉和时间链；更后面的候选整理与弱信号补抓收进折叠里。
在“功能开关”中启用后生效。
启用多意图拆分
最多拆分段数
扩散回拉强度
启用时间链合成边
时间链强度
更多高级项
收纳上下文混合查询、文字补分，以及 DPP、共现补强和弱信号残差召回。
作用域记忆
让召回优先理解“谁怎么记得这件事”和“当前地区的客观事实”，避免所有记忆都用上帝视角混在一起。
启用作用域记忆召回 启用角色 / 用户 POV 记忆 启用地区客观层加权 启用多角色认知层 启用地区邻接图 启用剧情时间层 启用剧情时间软导演 注入时间标签
角色 POV 权重
用户 POV 权重
当前地区客观权重
邻近地区客观权重
全局客观权重
注入用户 POV 记忆 注入少量全局客观记忆 允许低置信客观记忆直接注入
查询纠偏
让召回在“那后来呢”“他为什么这么做”这类追问里，也能借最近上下文稳一点。
启用上下文混合查询
最近 assistant 权重
上一条 user 权重
启用文字命中补分
文字补分权重
DPP 与共现补强
用来减少重复候选，并在需要时轻推经常一起出现的相关节点。
启用 DPP 多样性去重
DPP 候选倍率
DPP 质量权重
启用共现补强
共现补强系数
每个锚点最多补强邻居
弱信号召回
仅在直连 embedding 且本地有足够向量时使用，用于补抓被主主题压住的弱线索。
启用弱信号残差召回
语义基底节点上限
NMF 主题数
新颖度阈值
残差阈值
残差二次检索 Top-K
混合评分
评分层始终运行；下面 3 个权重共同决定图扩散、向量相似和重要度在召回中的占比。
在“功能开关”中启用后生效。
图扩散权重
向量权重
重要度权重
LLM 精确召回
控制是否启用 LLM 精排，以及传给 LLM 的上下文消息数、候选池大小与最终保留上限。
在“功能开关”中启用后生效。
启用 LLM 精排
LLM 精排上下文消息数
LLM 精排候选池
LLM 最终选择上限
记忆整合
控制近邻搜索规模和冲突判定阈值。
在“功能开关”中启用后生效。
近邻数量
冲突判定阈值
层级总结
控制小总结触发周期；大总结会按 3 条同层小总结自动折叠。
在“功能开关”中启用后生效。
每 N 次提取生成小总结
惊奇触发
高信息量触发规则和阈值。
在“功能开关”中启用后生效。
自定义触发模式
触发阈值
睡眠遗忘
配置遗忘阈值和执行周期。
在“功能开关”中启用后生效。
遗忘阈值
每 N 次提取执行
自动整合触发
本批新增节点不足时，仍会检查是否与旧记忆高度重复；命中后照样自动整合。
最少新增节点数
自动压缩周期
按提取次数计数；只有到周期点时才会尝试自动压缩。
在“功能开关”中启用后生效。
每 N 次提取尝试一次
概率召回
调整弱相关记忆被纳入召回的概率。
在“功能开关”中启用后生效。
触发概率
反思
控制叙事反思节点的生成间隔。
在“功能开关”中启用后生效。
每 N 次提取生成
任务预设

### 任务预设工作区

在这里为每个任务维护独立预设，统一配置 prompt 编排、生成参数和正则规则。

ENA 规划器

### 剧情规划 · LLM 接入

发送前自动拦截并调用规划 LLM，从角色卡、世界书、BME 记忆、历史 plot 中收集上下文，生成 `<plot>` 和 `<note>` 追加到你的输入。

加载中… 就绪
基本设置
启用后，发送消息将先走规划 LLM；输入中已存在 `<plot>` 标签时自动跳过。
启用规划器
跳过已有规划的输入
检测到输入里已有 `<plot>` 标签时跳过规划，避免重复拼接。
快速测试
输入一段剧情描述，立即调用规划 LLM 试跑一次，日志会写入下方“调试 & 日志”。
测试输入（留空使用默认）
规划 LLM · 连接
默认跟随当前全局 BME API，也可以切换到任意已保存的 API 预设。
API 预设
留空表示直接跟随当前全局 API；选择某个预设后，规划器会固定使用那套 URL / Key / Model。
生成参数 · Prompt 编排
这两部分现在统一收敛到任务预设里的“规划”任务，避免 ENA 面板和任务面板各维护一套配置。
现在每个规划预设都可以同时携带自己的生成参数和 Prompt block。ENA 这里仍然只负责连接配置、上下文来源、输出过滤和调试日志。
上下文 · 世界书
默认读取角色卡绑定的世界书；可选择是否附加全局世界书。
读取全局世界书
排除 position=4 的条目
按条目名称关键词排除（逗号分隔）
上下文 · 聊天与历史
控制从历史消息中提取的 plot 数量，以及过滤 AI 回复里的干扰标签。
保留的规划输出标签（逗号分隔）
仅支持英文标签（如 plot, note, memory）。留空表示不按标签过滤（仅去除 `<think>`）。无效标签会自动忽略。
清理 AI 回复中的干扰标签（逗号分隔）
携带最近 N 条历史 plot
调试 · 诊断
直接诊断世界书/角色卡读取是否正常，定位上下文拼装问题。

调试 · 日志
保留最近的规划调用，便于查看请求消息、原始回复与过滤结果。
持久化日志
最大日志条数
暂无日志
面板外观

### 主题与视觉同步

这里的主题选择会和顶部调色盘快捷入口保持同步，并立即刷新图谱配色。

面板主题
选择最适合当前故事氛围和阅读习惯的面板风格。
数据清理

### 图谱、缓存与存储清理

在这里执行高危清理操作。所有操作均需二次确认，部分操作不可撤销。

图谱清理
清空整个图谱或删除指定楼层范围内的记忆节点。操作不可撤销。
按楼层范围清理：删除指定楼层范围内的所有节点和相关边。留空则不执行。
起始楼层
结束楼层
总结状态清理
清空当前聊天的层级总结状态，不影响图谱节点与聊天原文。
缓存清理
清空运行时向量缓存或提取历史。不影响已持久化的图谱节点。
数据存储清理
删除本地 OPFS / IndexedDB 图谱存储，或清理服务端同步数据。
「清空全部 BME 本地存储」和「清空服务端同步数据」需要输入 DELETE 确认。
任务监控

## ST-BME 任务流工作区

实时查看所有任务管线的运行状态与当前批次进度。

### 节点详情

实时图谱（全屏）