V0.1.6

Full Changelog: 0.1.5...0.1.6

V0.1.5

Full Changelog: 0.1.4...0.1.5

V0.1.3

Full Changelog: 0.1.2...0.1.3

V0.1.2

版本发布摘要：amrita_plugin_memory v0.1.2

我们很高兴宣布 amrita_plugin_memory 0.1.2 版本正式发布。本次更新引入了 记忆作用域（scope） 概念，实现了群共享记忆与用户专属记忆的隔离，大幅提升多租户场景下的灵活性和隐私保护能力。

---

🚀 主要亮点

• 群/用户记忆隔离 – 所有工具函数新增 scope 参数（"group" / "user"），LLM 可明确指定记忆的归属范围：
  • "group"：记忆存入群共享空间，群内所有成员可见。
  • "user"：记忆存入个人专属空间，仅当前用户可见。
• 自动分区路由 – 底层根据 scope 自动生成不同的分区键（group_{group_id} 或 session_id），确保数据物理隔离。
• 私聊保护 – 在私聊场景下尝试使用 scope="group" 时会返回明确的错误提示，避免误用。

---

✨ 新增功能

• scope 参数全面覆盖 – 所有五个工具函数（write_memory、read_memory、update_memory、delete_memory、list_memory）均要求传入 scope，确保每次操作都明确指定作用域。
• 元数据记录作用域 – 每条记忆的元数据中新增 scope 字段，便于后续审计和扩展。
• 列表展示作用域 – list_memory 返回结果中增加 scope 字段，让用户清晰知道每条记忆的归属。

---

🔧 改进

• 参数校验 – 统一的 _resolve_scope_id 函数负责解析 scope 并生成分区键，错误处理更集中、更健壮。
• 日志增强 – 调试日志中同时输出 scope 和 partition_id，便于追踪数据流向。
• 类型安全 – 引入 Scope 类型别名（Literal["group", "user"]），配合静态类型检查减少拼写错误。

---

🐛 Bug 修复

• 修复了更新记忆时 scope 可能被错误覆盖的问题，更新操作现在会保留原有 scope，除非显式传入新的 scope（但当前设计不允许修改 scope，保持一致性）。

---

📚 升级指南

执行以下命令更新插件：

ambot plugin update amrita_plugin_memory

⚠️ 破坏性变更：所有工具函数均新增了必填参数 scope，现有调用（如自定义脚本或外部集成）需要相应调整。建议在更新后检查所有记忆相关调用，确保传入正确的 scope 值。

---

📝 配置与兼容性

• 无需额外配置，scope 功能直接可用。
• 旧版存储的记忆默认被归类为 "user" 作用域，以保证向后兼容（但建议按需迁移）。
• 依赖项未发生变动，Python 版本仍要求 3.10–3.13。

感谢您的使用与反馈！如有问题，请访问我们的 GitHub 仓库 提交 Issue。

Full Changelog: 0.1.1...0.1.2

V0.1.1

版本发布摘要：amrita_plugin_memory v0.1.1

我们很高兴宣布 amrita_plugin_memory 0.1.1 版本正式发布。本次更新在文档、代码质量和性能方面均有显著提升，同时简化了依赖关系并修复了若干问题。

---

🚀 主要亮点

• 文档全面重构 – README 完全重写，新增：
  • 清晰的技术栈表格。
  • 架构概述，逐文件说明。
  • 工具函数详细参数表（含类型、必填项和描述）。
  • 配置文件说明（文件配置与环境变量）。
  • 安装和开发指南。
• 原子性记忆更新 – 在向量存储中新增 update_note 方法，取代原先“删除后添加”的方式，使用 ChromaDB 原生 update 操作，保证数据一致性，避免编辑时丢失元数据。
• 依赖精简 – 插件现直接依赖 amrita>=1.3，不再依赖体积较大的 amrita[full]，减少无关传递依赖，加快安装速度。

---

✨ 新增功能

• AsyncUserMemory.update_note – 支持安全、原子地更新记忆条目，杜绝数据损坏风险。
• 共享辅助函数 – 在 tools.py 中引入 _get_session_id、_make_operator、_ok 和 _err，集中通用逻辑，减少重复代码，统一错误响应格式。

---

🔧 改进

• 代码质量：
  • 使用 typing_extensions 的 @override 装饰器，增强类型检查。
  • 完善 vector.py 中的返回类型注解和重载。
  • 将 AmritaChatObject 替换为新的 AmritaBotContext，更好地与核心框架集成。
• 错误处理 – 所有工具函数现已包裹 try-except，返回标准化的 JSON 错误响应。
• 配置 – 修正 embedding_proctol 的字面量值，从 "openai-embed" 改为 "openai"，以匹配实际协议名称。
• 性能 – 记忆数量限制检查现在使用 >= 精确判断，正确执行上限控制。

---

🐛 Bug 修复

• 修复了会话记忆数量恰好达到上限时限制未生效的逻辑错误。
• 增强更新/删除/列表操作的错误信息，当记忆 ID 未找到时给出更明确的提示。

---

📦 依赖更新

• amrita-core 升级至 0.12.2。
• 新增 amrita-sense 作为间接依赖（由 amrita-core 引入）。
• 移除 amrita[full] 额外依赖，改用普通 amrita>=1.3。
• 删除未使用的依赖：aiopg、pip、stubs 以及间接依赖的 anthropic。
• Python 版本要求仍为 3.10–3.13。

---

🧹 移除内容

• OpenAI 嵌入适配器 – 已移除 OpenAIEmbeddingAdapter 类。插件现仅支持 Ollama 嵌入协议（ollama-embed）。如需使用 OpenAI 兼容端点，请改用 Ollama 或自行适配。

---

📚 升级指南

执行以下命令更新插件：

uv add amrita_plugin_memory --upgrade

更新后，请检查配置（特别是手动设置的 embedding_proctol），并测试新的原子更新行为。

Full Changelog: 0.1.0...0.1.1

V0.1.0-Exp

Full Changelog: https://github.com/AmritaBot/plugin-memory/commits/0.1.0