仿生四层记忆 AI Agent 系统（漏洞挖掘智能体）产品系统

立项原因：解决安全研究员在漏洞挖掘中「知识遗忘、决策链断裂、重复试错」的痛点。业务背景：AI辅助安全测试与自动化，面向安全研究与办公自动化场景，需要一套能持续记忆、自主决策、闭环执行的智能体系统。

系统包含四大功能模块：①四层记忆引擎（瞬时→工作→短时向量检索→长时知识图谱），实现知识的自动沉淀与召回；②LLM决策引擎，集成 20+ 领域算子与状态机，完成「观察-假设-验证」的自主决策循环；③执行层含自研 MCP Server（10+工具），全链路自动化；④错题复盘机制，同信号自动召回历史失败经验。全流程真实跑通。

本人独立完成全部架构设计与代码落地。技术栈：Python + LLM + 文件向量库 + 图存储 + MCP协议。难点在于四层记忆的跨层流转与决策链持久化，通过算子化 + 状态机 + 证据门机制解决。