RoadMap

XnneHangLab 项目的开发路线图与技术债务清理计划。

工具系统重构：Plugin 化 + Skill 分层

状态： 设计完成，Phase 1 待执行 优先级： 高 设计文档： #262 | 讨论记录： #260

当前 MCP 工具系统存在结构性问题：内置工具走 MCP HTTP 开销过大、ToolRegistry 手写路由表、tool loop 和具体工具硬耦合。计划重构为 Tool / Skill / Plugin 三层共存架构。

Phase 路线：

Phase	内容	Issue	状态
Phase 1	内置工具脱离 MCP，直接 function calling	#261	待执行
Phase 2	Plugin 注册机制 + ToolManager	待开	规划中
Phase 3	Skill 文件系统 + SkillLoader	待开	规划中
Phase 4	Hook 机制 + SystemPromptBuilder + Profile 配置	待开	规划中
Phase 5	memory_bench chat_router 迁移到 src/lab	待开	规划中
Phase 6	文档同步	待开	规划中

Memory Bench 定位调整

状态： 设计完成 优先级： 高 关联： #262 | #224

memory_bench 定位为"纯记忆后端（脑子）"，只负责：

1. 记忆检索 → 注入 → 转发给 LLM
2. 从 LLM 返回中提取知识 → 写入 mem0 + Neo4j
3. 保存对话记录

不包含 tool call 执行、skill 加载等"行动"逻辑。当前 chat_router.py 的 tool loop 将在 Phase 5 迁移到 src/lab 的 Plugin 层。

待完成：

• [ ] 职责分离重构（透明代理 vs 自治 agent）— #224
• [ ] EMOTION 结构化响应
• [ ] 上下文裁剪策略

功能开发

独立翻译大模型

状态： 规划中 优先级： 中

当前翻译依赖外部 DeepLX 服务，计划接入独立的翻译大模型。

候选模型：

• Tencent-Hunyuan/HY-MT1.5-1.8B — 腾讯混元翻译模型

待完成：

• [ ] 模型集成与推理封装
• [ ] 路由层适配（保持 API 兼容）
• [ ] 性能对比测试（vs DeepLX）

技术债务

CLI 模块定位

状态： 待讨论 优先级： 低

cli.py 当前只用于 ASR 命令行工具，是否保留需要评估。

选项：

1. 保留并扩展为完整的 CLI 工具集
2. 移除，ASR 功能通过 API 调用
3. 拆分到独立的 lab-cli 包

---

本文档持续更新，反映项目最新规划。