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Some checks failed
CD Pipeline / deploy (push) Failing after 59s
- 建立 Gitea Actions CD pipeline (.gitea/workflows/cd.yaml) - 部署模式: rsync Python 檔案至 188 → docker restart (volume mount) - Dockerfile/requirements 變動時自動重建 Docker image - 部署通知: Telegram (開始/成功/失敗) - 健康檢查: https://mo.wooo.work/health (最多 5 次重試) - 同步最新 CLAUDE.md / ADR-008 / memory (2026-04-19) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# ADR-001：三 Agent 自主學習分工（Hermes / NemoTron / OpenClaw）
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- **Status**: Accepted
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- **Date**: 2026-04-18
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- **Decision Maker**: 統帥（系統架構顧問）
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- **Author**: Claude
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## Context
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MOMO Pro 的 OpenClaw Bot 已具備三個 AI 服務（Hermes 本地、NemoTron NIM、OpenClaw/Gemini 雲端），但學習工作流（採集→處理→應用）尚未明確分工。當前現象：
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- PPT 每次重新呼叫 AI → token 浪費 + 半年前歷史簡報失真
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- `services/openclaw_learning_service.py` 雖有 `store_insight()` 等 API，但只寫不讀，未形成 cache-aside 閉環
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- 三個 Agent 沒有清楚邊界，可能未來重複工作或越權
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## Decision
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採用「**漏斗型算力分配**」：
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| Agent | 模型 | 主機 | 角色 | 月成本目標 |
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| Hermes | hermes3:latest 8B | Ollama @ 192.168.0.111 | 資料工程師（採集層） | $0 |
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| NemoTron | meta/llama-3.1-8b-instruct | NVIDIA NIM | 神經中樞（處理層） | $0（免費 60/天） |
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| OpenClaw | gemini-2.0-flash | Google 雲端 | 策略大腦（應用層） | < $5 |
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**三段分工**：
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1. **採集層（Hermes）**：embedding 生成、tag 抽取、相似度去重、品質分數計算
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2. **處理層（NemoTron）**：Tool Calling 寫入 KM、對話分類、跨 Agent 派發
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3. **應用層（OpenClaw）**：PPT 主筆、用戶對話、週報 meta-analysis
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## Alternatives Considered
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| 方案 | 拒絕原因 |
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| 全用 OpenClaw / Gemini | 月成本爆炸、外部依賴單點 |
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| 全用 Hermes 本地 | 品質不夠、用戶感知差 |
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| 用 LangChain Agent 自動路由 | 黑盒、debug 困難、不符 FinOps 透明原則 |
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## Consequences
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### Positive
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- 月成本可控：< $5（從 $50+ 降下來）
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- 失真消除：歷史 snapshot 寫死後內容永遠一致
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- 抗故障：單一 Agent 掛掉不影響全局（fallback 鏈，見 ADR-004）
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### Negative / Trade-offs
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- 增加維運複雜度（三個 Agent 都要監控）
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- KM 表 schema 必須穩定，schema 變動成本高
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- Hermes 本地主機成為單點（需要 192.168.0.111 高可用）
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## Related ADRs
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- ADR-002（pgvector）：KM 儲存層
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- ADR-003（本地 embedding）：Hermes 採集層的具體實作
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- ADR-004（NemoTron fallback）：應對 NIM 配額耗盡
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- ADR-005（時間衰減）：應用層 RAG 取數的時間權重
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