ARIA hatte bisher KEIN Tool um eigene Notizen sauber zu persistieren —
sie ist deshalb aufs Claude-Code-File-Memory ausgewichen (das wir mit
dem letzten Commit per tmpfs abgeklemmt haben). Jetzt schliesst sich
der Loop: ein echtes memory_save-Tool gegen die Qdrant-DB.
Brain:
- agent.py: memory_save als Meta-Tool mit Schema (title, content,
type, optional category/tags/pinned). Tool-Description erklaert
die Type-Wahl (identity/rule/preference/tool/skill = pinned,
fact/conversation/reminder = cold) und sagt explizit: "Du hast
KEIN File-Memory mehr, schreibe nicht in ~/.claude/projects/..."
- Dispatcher: validiert type-enum, ruft self.embedder.embed +
self.store.upsert, pushed memory_saved als _pending_events damit
Bridge eine Bubble broadcasten kann.
Side-Channel-Pipeline (gleich wie skill_created/trigger_created):
- Bridge send_to_core + _handle_trigger_fired: forwarden
memory_saved als RVS-Event
- rvs/server.js: ALLOWED_TYPES += memory_saved
- diagnostic/server.js: relayed memory_saved von RVS an Browser
- diagnostic UI: addMemorySavedBubble (gelber Border) + Auto-Refresh
des Gehirn-Tabs wenn aktiv
- android: ChatMessage.memorySaved-Feld, Listener fuer memory_saved,
renderMessage-Spezialbubble, History-Replace-Schutz (lokal-only)
Damit ist die Architektur konsistent:
"merk dir X" → ARIA ruft memory_save → Eintrag in Qdrant →
Diagnostic-Gehirn-Tab zeigt's sofort → bei naechstem Turn liefert
Cold Memory (Semantic Search) das Wissen wieder rein.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
duffyduckandClaude Opus 4.7
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