AI 伙伴记忆系统

问题背景

商务场景里的 AI Agent 往往每次对话都像「第一次见面」：不知道对方是压价型还是好配合、有没有付款延迟记录、更习惯语音还是纯异步。人工 CRM 能记这些，但轻量 Agent 工作流里很少有一套可本地落地、维度固定的 Partner 画像。

技能如何工作

本技能把每个 Partner 建模为 10 个枚举维度（如 communication_style、negotiation_habit、risk_history 等），连同 confidence 一起写入 data/partners/{partner_id}.json，不依赖外部数据库。

典型流程：

• 查询：按 partner_id 读取当前记忆，用于生成回复前的上下文。
• 适配：根据维度组合调整语气、节奏和风险提示（例如 aggressive + price_pressure 时避免过度让步）。
• 更新：常规交互结束后对相关维度微调；付款/违约等事件可立即写入并将 confidence 设为 1.0；新 Partner 首次交互 confidence 从 0.3 起，长期无交互会衰减。

可与 cross-cultural-negotiation-copilot、relationship-health-score 等技能串联，把「记人」作为 Layer 5 组织行为层的数据底座。

适用边界

记忆来自交互推断与显式事件，不是背景调查或合规 KYC；枚举值需按业务约定解释，误标维度会放大策略偏差。仅适合 Python 3.9+、能读写项目本地目录的 Agent 运行时。