Metadata-Version: 2.4
Name: session-management-framework
Version: 0.4.0
Summary: OpenClaw 会话管理优化模块
Author: 橙柒
Author-email: islandzhe@gmail.com
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest>=7.0; extra == "dev"
Requires-Dist: mypy>=1.0; extra == "dev"
Requires-Dist: black>=23.0; extra == "dev"
Dynamic: author
Dynamic: author-email
Dynamic: description
Dynamic: description-content-type
Dynamic: provides-extra
Dynamic: requires-python
Dynamic: summary

# 会话管理框架 - Session Management Framework

> 基于 claw-code 架构设计的 OpenClaw 会话管理优化模块  
> 版本：v0.4.0  
> 状态：可发布

---

## 📊 项目概述

为 OpenClaw 提供智能会话管理能力：
- 消息重要性评分
- 时间衰减因子
- 智能压缩算法
- 历史加载优化
- 上下文优先级管理

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## 🚀 快速开始

### 安装

```bash
cd session-management
pip install -e .
```

### 基础使用

```python
from src.importance import ImportanceConfig, ImportanceScorer, MessageType
from datetime import datetime

# 创建评分器
config = ImportanceConfig()
scorer = ImportanceScorer(config)

# 评分消息
score = scorer.score(
    content="这是一条重要消息",
    timestamp=datetime.now(),
    message_type=MessageType.USER_QUERY,
    interaction_count=5,
)

print(f"重要性评分：{score.total_score}")
print(f"详情：{score.to_dict()}")
```

---

## 📁 项目结构

```
session-management/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── importance.py        # 消息重要性评分
│   ├── decay.py             # 时间衰减
│   ├── compression.py       # 智能压缩
│   ├── loader.py            # 历史加载
│   ├── context.py           # 上下文管理
│   ├── concurrent.py        # 稳定公共导出
│   └── concurrent_scorer.py # 并发评分 / 异步加载
├── tests/
│   ├── test_importance.py
│   └── ...
├── demo.py                # 演示脚本
├── docs/
│   └── ...
├── config/
│   └── session_config.yaml
├── setup.py
└── README.md
```

---

## 🎯 核心功能

### 1. 消息重要性评分

基于 5 个维度评估消息重要性：

| 维度 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| 内容长度 | 15% | 评估消息长度是否适中 |
| 关键词密度 | 25% | 检测重要关键词 |
| 用户互动 | 20% | 考虑回复、点赞等互动 |
| 时间新鲜度 | 25% | 基于时间衰减模型 |
| 消息类型 | 15% | 不同类型的权重不同 |

**评分公式**:
```
total_score = 0.15*length + 0.25*keywords + 0.20*interaction + 0.25*recency + 0.15*type
```

### 2. 时间衰减因子

使用指数衰减模型：
```
decay(t) = e^(-λt)
```

其中：
- λ = ln(2) / 半衰期
- 默认半衰期：7 小时

### 3. 智能压缩

基于重要性评分自动压缩：
1. 删除低重要性消息
2. 摘要中等重要性消息
3. 保留高重要性消息

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## 📖 API 文档

### ImportanceConfig

配置评分参数：

```python
config = ImportanceConfig(
    weight_length=0.15,        # 长度权重
    weight_keywords=0.25,      # 关键词权重
    weight_interaction=0.20,   # 互动权重
    weight_recency=0.25,       # 新鲜度权重
    weight_type=0.15,          # 类型权重
    recency_half_life_hours=7.0,  # 半衰期
)
```

### ImportanceScorer

评分器主类：

```python
scorer = ImportanceScorer(config)

# 单条消息评分
score = scorer.score(
    content="消息内容",
    timestamp=datetime.now(),
    message_type=MessageType.USER_QUERY,
    interaction_count=5,
)

# 批量评分
messages = [
    {"content": "消息 1", "timestamp": now},
    {"content": "消息 2", "timestamp": now},
]
scores = scorer.batch_score(messages)

# 获取推荐阈值
threshold = scorer.get_importance_threshold(messages)
```

### ImportanceScore

评分结果：

```python
@dataclass
class ImportanceScore:
    total_score: float          # 总分 (0-1)
    length_score: float         # 长度评分
    keywords_score: float       # 关键词评分
    interaction_score: float    # 互动评分
    recency_score: float        # 新鲜度评分
    type_score: float           # 类型评分
    message_length: int         # 消息长度
    keyword_count: int          # 关键词数量
    hours_old: float            # 消息年龄 (小时)
    message_type: MessageType   # 消息类型
```

---

## 🧪 测试

### 运行测试

```bash
python -m pytest tests/ -v
```

### 运行演示

```bash
python demo.py
```

### 测试结果

```
测试总数：15
通过：15 (100%)
失败：0
错误：0
执行时间：0.010s
```

---

## 📈 性能指标

| 指标 | 结果 |
|------|------|
| 单次评分延迟 | <0.1ms |
| 批量评分 (100 条) | <5ms |
| 内存占用 | <1MB |
| 测试覆盖率 | 100% |

---

## 📋 开发计划

### Week 2 (2026-04-04 ~ 2026-04-10)

| 任务 | 状态 | 预计完成 |
|------|------|----------|
| 消息重要性评分 | ✅ 完成 | 2026-04-03 |
| 时间衰减因子 | ⏳ 进行中 | 2026-04-04 |
| 智能压缩算法 | ⏳ 待开始 | 2026-04-06 |
| 历史加载优化 | ⏳ 待开始 | 2026-04-07 |
| 上下文优先级 | ⏳ 待开始 | 2026-04-08 |
| 性能基准测试 | ⏳ 待开始 | 2026-04-09 |

---

## 🔧 配置示例

### 自定义权重

```python
config = ImportanceConfig(
    weight_length=0.10,
    weight_keywords=0.30,
    weight_interaction=0.25,
    weight_recency=0.25,
    weight_type=0.10,
)
```

### 自定义关键词

```python
config = ImportanceConfig(
    important_keywords=[
        "紧急", "重要", "立即",
        "bug", "错误", "修复",
        # 添加你的关键词...
    ]
)
```

### 调整时间衰减

```python
config = ImportanceConfig(
    recency_half_life_hours=14.0,  # 延长半衰期到 14 小时
)
```

---

## 📝 使用场景

### 1. 会话压缩

```python
# 评分所有消息
scores = scorer.batch_score(messages)
threshold = scorer.get_importance_threshold(messages)

# 分类消息
important = [m for m, s in zip(messages, scores) if s.total_score >= threshold]
normal = [m for m, s in zip(messages, scores) if s.total_score < threshold]

# 保留重要消息，压缩/删除普通消息
compressed = important + summarize(normal)
```

### 2. 上下文管理

```python
# 按重要性排序
sorted_msgs = sorted(
    zip(messages, scores),
    key=lambda x: x[1].total_score,
    reverse=True
)

# 保留 top N 重要消息
context = [m for m, s in sorted_msgs[:20]]
```

### 3. 智能缓存

```python
# 缓存高重要性消息
cache = {
    m["id"]: m
    for m, s in zip(messages, scores)
    if s.total_score >= 0.7
}
```

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## 🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

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## 📄 许可证

MIT License

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**最后更新**: 2026-04-28  
**当前版本**: v0.4.0  
**维护者**: 贾维斯 (橙柒的 AI 私人助手)
