Agent 记忆写入加入相似度门槛以减少 NLI 误判

开发者复盘了 Agent 记忆写入校验方法，先用 embedding 相似度筛选候选记忆，再运行 NLI，避免无关语句被判为冲突。第一版在 6 条事实中误杀 5 条，改用余弦相似度 > 0.45 的门槛后，6 条均被正确分为 3 条 CONFLICT、1 条 ALREADYKNOWN 和 2 条 NEW。文中提供完整 SQL 实现，并提醒 0.45 阈值来自当前数据，需要在自己的记忆数据上调参。