[Feature] 为长期记忆提供事实提炼、可追溯整理与受控召回流程 #239

目标、依据与优先级

现有聊天历史、摘要和多种外部记忆适配不等于统一长期记忆流程。本单将会话工作集、完整历史与跨会话记忆分开，复用 #136/#137 的信任和预算机制。

建议阶段：后续增强，基础定义和隔离闭环完成后。AgentScope Java 参考基线 7976a20d7c59f535737f2df1b16a2bc24051575a，ARGI Core 76d44429fdaa6a69320e21a1cb77119d0889d792 / Extensions 495414b76a37aca4d7c1022d973a8e5b9a7e92e6。本单是能力落地建议，来源于源码与文档对照，并非已复现的 BUG 或已完成实现。

参考：https://github.com/agentscope-ai/agentscope-java/blob/7976a20d7c59f535737f2df1b16a2bc24051575a/docs/v2/en/docs/harness/memory.md

范围与验收

• 定义可追溯事实记录与整理视图两层，MEMORY.md 可作为一种呈现方式，不强制所有后端依赖 Markdown 文件。
• 提炼包含来源、作用域、时间、版本与冲突/失效信息；模型生成记忆不直接成为授权或 System 指令。
• 提炼/整理与主执行生命周期解耦但受预算、节流、取消和资源所有权控制；失败不能删除原事实或中断已完成的业务交付。
• 召回明确来源、相关性、大小及信任，接入动态上下文来源和完整请求预算，不重复开发摘要器或记忆数据库。
• 覆盖多会话隔离、重复提炼、相互矛盾事实、修正/遗忘、整理并发和任务重启，整理失败仍可查原始记录。
• 压缩模型工作集不删除权威执行历史；持久化实现归 Extensions，对已有 Mem0/Redis 等适配按契约接入。
• 自动提炼默认启用与否需显式决定；先有关闭开关、可查询来源和评测证据，再扩大自动维护范围。

归属、依赖与约束

关联：#132、#136、#137、#203；agentic-ai-java/argi-extensions#34。本单作为具体交付任务，相关总单继续负责总体契约，不重复实现其存储、预算、授权或版本注册体系。

独立 ReAct / Workflow 消费中立契约，不以 Graph/Loop 为执行后端。Loop 为可选图编排能力。Core 不依赖 Extensions 或 AgentScope SDK；复用现有组件，不因职责分层机械新增 Maven 模块。定义、数据或公共 API 的破坏性变更需比较兼容方案，并说明收益、消费者影响、目标版本、迁移与回滚；保留合理现有实现。不以直接复制 AgentScope 类或引入整套平台作为验收。

生命周期插件化补充

• 记忆召回作为上下文贡献处理器，提炼/整理作为受控后台或运行结束处理器，通过 [Architecture][P1] 定义 Agent 生命周期扩展点与类型化插件契约 #298/[Feature][P2] 支持声明式生命周期处理器与外部处理器接入 #300 挂载；存储仍通过可选适配器，不把数据库实现塞进回调。
• 明确仅成功交付后提炼还是记录失败事实，保留来源和授权；提炼失败不反向改写已提交终态，后台失败可查询，取消和预算有界。
• 记忆插件停用不删除权威历史，不撤销既有事实；卸载前检查资源及运行引用，复用 [Architecture][FW-06] 建立声明式能力包、作用域注册与可撤销生命周期 #202。