PaminMemory：AI Agent 长期记忆 / RAG 系统产品系统

传统 RAG 或知识库系统在长期使用中容易出现上下文丢失、事实变化无法追踪、检索结果不可解释、历史记忆难以维护等问题。PaminMemory 面向 AI Agent 长期记忆场景，目标是让 Agent 能够持续维护用户事实、项目上下文、历史决策和长期知识，并在回答时返回更准确、可解释的上下文。

PaminMemory 是一个 Local-First 的 AI Agent 长期记忆引擎，支持混合检索、结构化页面树、向量语义搜索、全文/精确词搜索、时间关系图谱遍历和透明 RRF 重排序。系统能够在记忆更新后进行后台索引刷新，维护图结构、页面树、向量索引、全文索引、全局记忆摘要和结构化知识产物。适合用于 AI Agent 记忆系统、企业知识库、个人知识管理、RAG 检索优化和长期上下文维护。

本人负责系统整体设计与核心实现，包括长期记忆模型、混合检索流程、页面树结构检索、向量/全文/精确词检索融合、时间关系图遍历、RRF 重排序、后台索引刷新和可解释上下文选择机制。项目重点解决传统 RAG 在长期知识维护、事实演化、检索可解释性和上下文选择方面的不足。