支持 QwenPaw 集成

[Salingo]

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我在日常工作中同时使用多个 AI 工具（Codex、OpenCode等），已经通过 Nowledge Mem 将它们统一管理。但我还有一个主力使用的 agent 框架 —— QwenPaw（阿里通义团队开源的 QwenPaw），它的会话记录和记忆目前是独立存储的，无法汇入 Nowledge Mem 的统一记忆体系。

具体问题：

• QwenPaw 有自己的持久化记忆系统（工作目录下的 MEMORY.md、PROFILE.md，以及 memory_search 语义检索工具），但这些记忆与其他 AI 工具是隔离的
• QwenPaw 的会话历史通过 recall_history 工具持久化到内部数据库，支持 Scroll Context（每轮对话持久化 + 按需召回），但无法导入 Nowledge Mem 的 Threads
• 在 QwenPaw 里做出的决策、学到的东西，Codex 里看不到；反之亦然
• 目前我只能手动把 QwenPaw 里的关键结论复制到 Nowledge Mem，体验割裂

Describe the solution you'd like

希望 Nowledge Mem 能以原生连接器的方式支持 QwenPaw，集成可分三个层面：

1. MCP 集成（最快路径，QwenPaw 已原生支持 MCP）

QwenPaw 的 agent.json 已支持标准 MCP 客户端配置（stdio/HTTP/SSE 传输）。用户只需在 QwenPaw 的 MCP 设置中添加 Nowledge Mem 的 MCP Server 即可获得 memory_search、memory_add、memory_update、read_working_memory、thread_search 等工具。这部分理论上现在已经可以通过手动配置实现，但缺少官方指南和验证。

2. 会话捕获（核心需求）

QwenPaw 的 Scroll Context 机制保证了每轮对话都被持久化，且提供了 recall_history 工具用于按需召回（支持按 seq 区间展开、关键词搜索、单条 tool call 重读）。理想的集成方案是：

• 提供 nmem t sync --from qwenpaw 命令，读取 QwenPaw 的会话存储（~/.qwenpaw/workspaces/{agent_id}/chats.json）并导入为 Nowledge Mem Threads
• 或者在 QwenPaw 的 session 生命周期中注入 hook（会话结束时自动保存），类似 Claude Code / Codex 的现有连接器行为

3. Context Bundle / Working Memory 注入

在 QwenPaw 会话启动时自动加载 Working Memory 简报，让 agent 在开始工作前就知道当前上下文。QwenPaw 支持 AGENTS.md 和 SOUL.md 等 persona 文件，可以在这些文件中注入 Nowledge Mem 的意图策略（类似现有 MCP 的推荐系统提示）。

Describe alternatives you've considered

目前我尝试过的替代方案：

1. 手动使用 nmem CLI：QwenPaw 的 execute_shell_command 工具可以调用 nmem，但每次都要手动执行，没有自动化，体验很差。nmem t sync --from qwenpaw 也不存在。

2. 通过浏览器扩展捕获 Web 版 QwenPaw：如果使用 QwenPaw 的 Web 控制台，理论上浏览器扩展可以捕获对话。但我主要使用终端/CLI 模式，且 QwenPaw 的 Web 界面不是主要的交互方式。

3. 直接手动配置 MCP 接入：已经把 Nowledge Mem MCP Server 配置到 QwenPaw 的 agent.json 中了（测试可行），但这只解决了"搜索和保存记忆"的问题，无法解决"会话自动捕获"和"启动上下文注入"这两个核心痛点。

4. Workspace 文件同步：QwenPaw 的记忆文件（MEMORY.md 等）存放在 workspace 目录，可以同步到 Obsidian 再由 Nowledge Mem 读取。但这是迂回路线，绕了太多弯，且只能同步"提炼后的记忆"，无法同步"原始对话"。

Additional context

QwenPaw 架构关键信息（便于评估集成难度）：

特性	说明
仓库	https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw
会话存储	~/.qwenpaw/workspaces/{agent_id}/chats.json，Scroll Context 持久化
记忆文件	workspace 下的 MEMORY.md、PROFILE.md、memory/YYYY-MM-DD.md
MCP 支持	✅ 已原生支持，agent.json 中配置 stdio/HTTP/SSE transport
REST API	✅ 有 HTTP API
Skills 系统	✅ 支持 Skills，有 marketplace
多 Agent	✅ 支持多 agent 协作（chat_with_agent、spawn_subagent）
召回工具	recall_history（支持 expand/search/recall_tool 操作）、memory_search（语义检索）
多平台	macOS / Linux / Windows，Docker 部署

Nowledge Mem 已有类似集成可供参考：

QwenPaw 的定位与 Arkloop、OpenClaw 等多 agent 框架有相似之处，这些已有的原生连接器可以作为参考。也跟 CodeBuddy / WorkBuddy（腾讯内部 agent 工具）的集成场景接近。