LAB 01
Token 预算仪表盘
对应 Day 2。调整三段式上下文（System / History / Retrieved Memory）的预算占比与上下文总长度， 观察分配饼图与溢出预警 —— 当 History 超预算时触发「自动摘要」压缩策略。
context_budget.monitor
module 02 // memory lab
记忆实验室 Memory Lab
五个可在浏览器中直接运行的交互沙盒。所有计算均在本地完成，无需联网、无需 API Key。
LAB 02
记忆检索沙盒
对应 Day 3。同一个查询，并排对比四种检索策略在 12 条预置记忆上的召回差异： 向量语义（字符 n-gram 余弦模拟）、BM25 关键词、RRF 混合、图谱推理（关系路径加分）。 试试查询「用户饮食禁忌」「项目管理工具」「咖啡」。
retrieval.sandbox
向量语义
BM25 关键词
RRF 混合
图谱推理
LAB 03
记忆质量分析仪
对应 Day 3 / Day 5。粘贴一批记忆条目（每行一条），自动检测重复 / 近似重复与矛盾事实对； 下方衰减模拟器可调整半衰期，观察不同重要性的记忆随时间的权重变化。
quality.scan
decay.simulator
三条曲线：普通记忆（importance=1.0）、较重要（×1.5）、关键事件（永不衰减）。 公式：w(t) = importance × 0.5^(t / half_life)
LAB 04
多 Agent 记忆模拟器
对应 Day 6。选择记忆架构模式，点击 RUN：PM Agent 写入一条团队记忆， 观察在不同模式下 Dev / QA / Intern 三个 Agent 能「看到」什么 —— 共享池全部可见，分层模式按角色过滤，联邦模式只共享摘要。
multiagent.topology
LAB 05
反思与摘要工坊
对应 Day 5。输入一段长对话记录，一键生成渐进式三级摘要（L1 事件 → L2 信念 → L3 画像）， 并计算 L1 与原文的 ROUGE-L 风格重叠度作为摘要质量参考。
reflect.workshop
// 等待运行…
本地启发式演示：抽取式句子选择 + 词频信念提炼。生产环境应替换为 LLM 生成式摘要 + BERTScore 评估。