Remove :storage-inmemory module, tests, and related code.

2026-09-23 03:48:38 +03:00
parent 84f5fd84f3
commit e447525059
105 changed files with 2732 additions and 1978 deletions
@@ -29,7 +29,7 @@ class LlmReflector(
    private val llm: LiteLlm,
    val maxTurns: Int = 6,
    private val maxTokens: Int = 512,
-    private val dispatcher: CoroutineDispatcher = kotlinx.coroutines.Dispatchers.IO,
+    private val dispatcher: CoroutineDispatcher = kotlinx.coroutines.Dispatchers.Default,
    private val clock: Clock = Clock.System,
 ) {
    /**
@@ -1,78 +0,0 @@
-package pw.binom.agentik.llm.tools
-
-import kotlinx.coroutines.CoroutineDispatcher
-import kotlinx.coroutines.Dispatchers
-import kotlinx.coroutines.withContext
-import mu.KotlinLogging
-import pw.binom.agentik.memory.ConversationTurn
-import pw.binom.agentik.skills.SkillFile
-import pw.binom.litert.LiteConversationConfig
-import pw.binom.litert.LiteLlm
-
-private val log = mu.KotlinLogging.logger {}
-
-/**
- * Фоновый минер скилов (skill mining): сетка безопасности для skill self-improvement.
- *
- * Модель в ходе разговора может "протупить" и не вызвать `skill_save`, хотя приём
- * был действительно переиспользуемым. [SkillMiner] периодически (каждые N ходов,
- * см. `AGENTIK_SKILL_MINING_INTERVAL`) берёт последние ходы диалога, показывает их
- * LLM вместе с текущим каталогом скилов и просит structured-output JSON:
- * {"skills": [{"name","description","body"}]}. Найденные скилы upsert-ятся в
- * [pw.binom.agentik.skills.SkillStore] — агент становится умнее между сессиями
- * даже без прямого tool-call в ходе разговора.
- *
- * Архитектурно — точный аналог [LlmReflector]: короткоживущий LiteConversation
- * (один прогон = один LLM-вызов), blocking-инференс на [dispatcher], defensive
- * парсинг [SkillMiningParser] (кривой ответ → пустой список, не ломает agent loop).
- *
- * @param llm LLM-бэкенд
- * @param maxTurns сколько последних ходов передавать модели (default 30)
- * @param maxTokens потолок ответа модели (default 1536 — body скила бывает длинным)
- * @param dispatcher диспетчер для блокирующего LLM-вызова
- */
-class SkillMiner(
-    private val llm: LiteLlm,
-    val maxTurns: Int = 30,
-    private val maxTokens: Int = 1536,
-    private val dispatcher: CoroutineDispatcher = Dispatchers.IO,
-) {
-    /**
-     * Mine по последним [turns] с учётом текущего каталога [existing].
-     *
-     * @return найденные/обновлённые скилы; пустой список — нечего сохранять
-     *   или модель ответила мусором (defensive: прогон просто пропускается).
-     *
-     * Вызов блокирующий: ~1-3 с на CPU для on-device LiteRT-LM. Всегда вызывать
-     * из background scope (хук [pw.binom.agentik.standalone.agent.ChatConversation]
-     * или debug-эндпоинт).
-     */
-    suspend fun mine(turns: List<ConversationTurn>, existing: List<SkillFile>): List<SkillFile> =
-        withContext(dispatcher) {
-            val batch = turns.takeLast(maxTurns)
-            if (batch.isEmpty()) return@withContext emptyList()
-            val conversation = llm.createConversation(
-                config = LiteConversationConfig(
-                    systemInstruction = SkillMiningPrompts.SYSTEM_PROMPT,
-                    initialMessages = emptyList(),
-                    tools = emptyList(),
-                    temperature = 0.2f,
-                    maxTokens = maxTokens,
-                )
-            )
-            try {
-                val userPrompt = SkillMiningPrompts.buildUserPrompt(batch, existing)
-                val raw = conversation.send(userPrompt)
-                val mined = SkillMiningParser.parse(raw)
-                if (mined.isNotEmpty()) {
-                    log.info { "skill-mine: found ${mined.size} skill(s) from ${batch.size} turns: ${mined.map { it.name }}" }
-                }
-                mined
-            } catch (e: Throwable) {
-                log.warn(e) { "skill-mine: LLM call failed, skipping pass" }
-                emptyList()
-            } finally {
-                conversation.close()
-            }
-        }
-}
@@ -1,207 +0,0 @@
-package pw.binom.agentik.llm.tools
-
-import pw.binom.agentik.skills.SkillFile
-
-/**
- * Минимальный парсер JSON-ответа [SkillMiner] (в том же defensive-стиле, что
- * [ReflectionParser] и [ReviewDecisionParser]: без kotlinx-serialization, чтобы
- * кривой ответ локальной модели не ронял agent loop).
- *
- * Ожидаемая форма:
- * ```
- * {"skills": [{"name": "x", "description": "...", "body": "..."}]}
- * ```
- * Допуски:
- * - ответ может быть обёрнут в ```json ... ``` fences;
- * - может быть текст до/после JSON — ищем первый `{` (или `[`) и балансируем;
- * - допустим и голый массив `[{...}, {...}]` без ключа `"skills"`;
- * - `body` может содержать `\n`, `\"`, `\\` — деэскейпим;
- * - `description`/`body` могут отсутствовать (тогда пустые);
- * - любой мусор (невалидные кавычки, незакрытые скобки) → пустой список,
- *   mining-прогон просто не сохранит ничего.
- */
-object SkillMiningParser {
-
-    fun parse(raw: String): List<SkillFile> {
-        val blob = extractJsonBlob(raw) ?: return emptyList()
-        val array = extractSkillsArray(blob) ?: return emptyList()
-        return splitTopLevelObjects(array).mapNotNull { obj ->
-            val name = extractStringField(obj, "name")?.trim().orEmpty()
-            if (name.isEmpty()) return@mapNotNull null
-            val description = extractStringField(obj, "description")?.trim().orEmpty()
-            val body = extractStringField(obj, "body")?.trim().orEmpty()
-            SkillFile(name = name, description = description, body = body)
-        }
-    }
-
-    /**
-     * Обрезает ``` fences, находит первый `{` или `[` и возвращает подстроку
-     * до парной закрывающей (со знанием состояний string/escape).
-     */
-    internal fun extractJsonBlob(raw: String): String? {
-        var s = raw.trim()
-        if (s.startsWith("```")) {
-            val nl = s.indexOf('\n')
-            if (nl > 0) s = s.substring(nl + 1)
-            if (s.endsWith("```")) s = s.substring(0, s.length - 3)
-        }
-        val open = minOf(
-            s.indexOf('{').takeIf { it >= 0 } ?: Int.MAX_VALUE,
-            s.indexOf('[').takeIf { it >= 0 } ?: Int.MAX_VALUE,
-        )
-        if (open == Int.MAX_VALUE) return null
-        val opener = s[open]
-        val closer = if (opener == '{') '}' else ']'
-        var depth = 0
-        var inString = false
-        var escape = false
-        for (i in open until s.length) {
-            val c = s[i]
-            if (escape) { escape = false; continue }
-            if (inString) {
-                when (c) {
-                    '\\' -> escape = true
-                    '"' -> inString = false
-                }
-                continue
-            }
-            when (c) {
-                '"' -> inString = true
-                opener, '{', '[' -> depth++
-                '}', ']' -> {
-                    depth--
-                    if (depth == 0 && ((c == closer) || (opener == '{' && c == '}') || (opener == '[' && c == ']'))) {
-                        return s.substring(open, i + 1)
-                    }
-                }
-            }
-        }
-        return null
-    }
-
-    /**
-     * Находит массив скилов: если в blob есть ключ `"skills"` — массив после него,
-     * иначе сам blob (если начинается с `[`).
-     */
-    internal fun extractSkillsArray(blob: String): String? {
-        val keyIdx = blob.indexOf("\"skills\"")
-        if (keyIdx >= 0) {
-            val colon = blob.indexOf(':', keyIdx + "skills".length + 2)
-            if (colon < 0) return null
-            val open = blob.indexOf('[', colon + 1)
-            if (open < 0) return null
-            return balanceArray(blob, open)
-        }
-        if (blob.startsWith('[')) return blob.drop(1).dropLast(1)
-        return null
-    }
-
-    /** Балансирует `[...]` от [start] (включительно). Возвращает содержимое без скобок. */
-    private fun balanceArray(s: String, start: Int): String? {
-        var depth = 0
-        var inString = false
-        var escape = false
-        for (i in start until s.length) {
-            val c = s[i]
-            if (escape) { escape = false; continue }
-            if (inString) {
-                when (c) {
-                    '\\' -> escape = true
-                    '"' -> inString = false
-                }
-                continue
-            }
-            when (c) {
-                '"' -> inString = true
-                '[' -> depth++
-                ']' -> {
-                    depth--
-                    if (depth == 0) return s.substring(start + 1, i)
-                }
-            }
-        }
-        return null
-    }
-
-    /** Разбивает содержимое массива на топ-уровневые `{...}` объекты (string-aware). */
-    internal fun splitTopLevelObjects(arrayContent: String): List<String> {
-        val out = mutableListOf<String>()
-        var i = 0
-        while (i < arrayContent.length) {
-            if (arrayContent[i] == '{') {
-                var depth = 0
-                var inString = false
-                var escape = false
-                var j = i
-                while (j < arrayContent.length) {
-                    val c = arrayContent[j]
-                    if (escape) { escape = false; j++; continue }
-                    if (inString) {
-                        when (c) {
-                            '\\' -> escape = true
-                            '"' -> inString = false
-                        }
-                    } else {
-                        when (c) {
-                            '"' -> inString = true
-                            '{' -> depth++
-                            '}' -> {
-                                depth--
-                                if (depth == 0) {
-                                    out.add(arrayContent.substring(i, j + 1))
-                                    i = j + 1
-                                    break
-                                }
-                            }
-                        }
-                    }
-                    j++
-                }
-                if (j >= arrayContent.length) break
-            } else {
-                i++
-            }
-        }
-        return out
-    }
-
-    /**
-     * Достаёт первое строковое поле `"<name>": "..."` из JSON-объекта с
-     * поддержкой escapes (`\"`, `\\`, `\n`, `\t`). `null` если поля нет.
-     */
-    internal fun extractStringField(obj: String, name: String): String? {
-        val keyRe = Regex(""""$name"\s*:""")
-        val keyMatch = keyRe.find(obj) ?: return null
-        val colonIdx = keyMatch.range.last
-        // Пропускаем пробельные символы после :
-        var i = colonIdx + 1
-        while (i < obj.length && (obj[i] == ' ' || obj[i] == '\n' || obj[i] == '\r' || obj[i] == '\t')) i++
-        if (i >= obj.length || obj[i] != '"') {
-            // Значение не строка (null/число) — не поддерживаем.
-            return null
-        }
-        i++ // открывающая кавычка
-        val sb = StringBuilder()
-        while (i < obj.length) {
-            val c = obj[i]
-            if (c == '\\' && i + 1 < obj.length) {
-                when (val esc = obj[i + 1]) {
-                    '"' -> sb.append('"')
-                    '\\' -> sb.append('\\')
-                    'n' -> sb.append('\n')
-                    't' -> sb.append('\t')
-                    'r' -> sb.append('\r')
-                    else -> sb.append(esc)
-                }
-                i += 2
-            } else if (c == '"') {
-                return sb.toString()
-            } else {
-                sb.append(c)
-                i++
-            }
-        }
-        // Незакрытая строка — мусор от модели, считаем null.
-        return null
-    }
-}
@@ -1,80 +0,0 @@
-package pw.binom.agentik.llm.tools
-
-import pw.binom.agentik.memory.ConversationTurn
-import pw.binom.agentik.skills.SkillFile
-
-/**
- * Промпты для [SkillMiner]: structured-output JSON.
- *
- * Тот же подход, что [ReflectionPrompts] и [LlmMemoryReviewer]: локальной модели
- * (LiteRT-LM) не доверяем tool-calling, поэтому просим строго JSON и парсим руками
- * ([SkillMiningParser]).
- */
-object SkillMiningPrompts {
-
-    /**
-     * System prompt. Задаёт роль "минёра скилов": модель смотрит на последние
-     * ходы разговора и решает, есть ли в них переиспользуемый приём, который
-     * стоит закрепить в скиле, чтобы агент становился умнее между сессиями.
-     *
-     * Ключевое отличие от `skill_save` (в-ходе): mining — это сетка безопасности,
-     * если модель в ходе разговора забыла сохранить скил. Поэтому промпт жёсткий
-     * по критериям: только реально переиспользуемое, без дублей каталога.
-     */
-    val SYSTEM_PROMPT: String = """
-        Ты — фоновый минер навыков (skill miner) для ИИ-агента.
-
-        Тебе показывают последние ходы разговора агента с пользователем и каталог
-        его текущих навыков (скилов). Твоя задача — найти в этих ходах переиспользуемый
-        приём, процедуру или паттерн, который агент применит в БУДУЩИХ, других
-        разговорах. Такой приём закрепляется как скил, и агент с ним становится
-        умнее.
-
-        Критерии, ЧТО сохращать:
-        - конкретная воспроизводимая процедура (шаги, команды, форматы, приёмы);
-        - решение проблемы, которое модель выработала и в другом разговоре повторит;
-        - проверка/валидация, о которой модель "забыла" и её стоит закрепить.
-
-        ЧТО НЕ сохраняй:
-        - разовые факты конкретного разговора (это не приём, а данные);
-        - тривиальность ("ответь кратко"), которую и так видно из контекста;
-        - дубли уже существующих скилов в каталоге — если приём уже есть,
-          предложи ОБНОВЛЕНИЕ (то же имя, улучшённый body), а не новый скил.
-
-        Вывод — строго JSON, без пояснений до и после:
-        {"skills": [{"name": "...", "description": "...", "body": "..."}]}
-        Если сохранять нечего — {"skills": []}
-
-        Правила по полям:
-        - name: kebab-case или иерархия через двоеточие (например, "backend:spring:db-base");
-          короткое, 2-5 слов. Если обновляешь существующий скил — ТОЧНО его имя.
-        - description: 1-2 предложения, когда/зачем применять скил.
-        - body: markdown-инструкция: краткое описание + нумерованные шаги + примеры.
-          Только то, что агент должен помнить; без воды.
-    """.trimIndent()
-
-    /**
-     * User prompt: последние [turns] разговора + каталог существующих скилов.
-     * Ходы нумеруются, чтобы модель понимала хронологию.
-     */
-    fun buildUserPrompt(turns: List<ConversationTurn>, existing: List<SkillFile>): String = buildString {
-        appendLine("### Последние ходы разговора (по хронологии)")
-        turns.forEachIndexed { i, t ->
-            appendLine()
-            appendLine("--- Ход ${i + 1} ---")
-            appendLine("[user] ${t.userMessage.take(1500)}")
-            appendLine("[assistant] ${t.assistantMessage.take(2000)}")
-        }
-        appendLine()
-        appendLine("### Текущий каталог скилов (не дубли, обновляй при необходимости)")
-        if (existing.isEmpty()) {
-            appendLine("(пока нет)")
-        } else {
-            for (s in existing) {
-                appendLine("- ${s.name}: ${s.description.take(160)}")
-            }
-        }
-        appendLine()
-        appendLine("Если есть что сохранить (или обновить существующий) — выведи JSON. Иначе {\"skills\": []}.")
-    }
-}
@@ -0,0 +1,127 @@
+package pw.binom.agentik.llm.tools
+
+import kotlinx.coroutines.flow.Flow
+import kotlinx.coroutines.flow.flowOf
+import pw.binom.litert.LiteContentPart
+import pw.binom.litert.LiteConversation
+import pw.binom.litert.LiteConversationConfig
+import pw.binom.litert.LiteDelta
+import pw.binom.litert.LiteLlm
+import pw.binom.litert.LiteMessage
+import pw.binom.litert.LiteRole
+import pw.binom.litert.LiteToolCall
+
+/**
+ * Тестовая [LiteLlm], запоминающая последний конфиг/контент и отвечающая
+ * заданной строкой [reply] двумя фрагментами + done.
+ */
+internal class FakeLiteLlm : LiteLlm {
+    sealed class Reply {
+        data class Text(val text: String) : Reply()
+        data class ToolCalls(val calls: List<Pair<String, String>>) : Reply()
+    }
+
+    override val backendName: String = "fake"
+    override val capabilities: pw.binom.litert.LiteCapabilities = pw.binom.litert.LiteCapabilities(pw.binom.litert.LiteInputModalities.TextOnly, false, false, null)
+    var reply: String = ""
+    var rememberHistory: Boolean = false
+    var slow: Boolean = false
+    var failMessage: String? = null
+
+    /**
+     * Если задан, LLM проходит по этому списку ответов по порядку: первый
+     * sendStreamContents → первый Reply, второй → второй и т.д. Если список
+     * кончился — fallback на [reply] (text).
+     */
+    var scriptedReplies: MutableList<Reply> = mutableListOf()
+
+    var lastConfig: LiteConversationConfig? = null
+    var lastContents: List<LiteContentPart>? = null
+    val conversations = mutableListOf<FakeLiteConversation>()
+
+    override fun isInitialized(): Boolean = true
+
+    override fun createConversation(config: LiteConversationConfig): LiteConversation {
+        lastConfig = config
+        val conv = FakeLiteConversation(this, config)
+        conversations.add(conv)
+        return conv
+    }
+
+    override fun infer(request: pw.binom.litert.LiteRequest): String =
+        throw UnsupportedOperationException("not used in test")
+
+    override fun inferStream(request: pw.binom.litert.LiteRequest): Flow<LiteDelta> =
+        throw UnsupportedOperationException("not used in test")
+
+    override fun close() {}
+
+    fun nextReply(): Reply =
+        if (scriptedReplies.isNotEmpty()) scriptedReplies.removeAt(0) else Reply.Text(reply)
+}
+
+internal class FakeLiteConversation(
+    private val parent: FakeLiteLlm,
+    config: LiteConversationConfig,
+) : LiteConversation {
+    val initialMessages: List<LiteMessage> = config.initialMessages
+    private val mutableHistory: MutableList<LiteMessage> = config.initialMessages.toMutableList()
+    override val history: List<LiteMessage> get() = mutableHistory.toList()
+    override var systemInstruction: String? = config.systemInstruction
+    override var tools: List<pw.binom.litert.LiteTool> = config.tools
+
+    override fun sendStream(prompt: String): Flow<LiteDelta> =
+        sendStreamContents(listOf(LiteContentPart.Text(prompt)))
+
+    override fun sendStreamContents(contents: List<LiteContentPart>): Flow<LiteDelta> {
+        parent.lastContents = contents
+        parent.failMessage?.let { msg ->
+            return kotlinx.coroutines.flow.flow { throw RuntimeException(msg) }
+        }
+        mutableHistory.add(LiteMessage(LiteRole.USER, contents))
+        val next = parent.nextReply()
+        return when (next) {
+            is FakeLiteLlm.Reply.Text -> {
+                if (parent.slow) {
+                    kotlinx.coroutines.flow.flow {
+                        emit(LiteDelta(text = next.text.substring(0, next.text.length / 2)))
+                        kotlinx.coroutines.delay(10_000)
+                        emit(LiteDelta(text = next.text.substring(next.text.length / 2), isDone = true))
+                        mutableHistory.add(LiteMessage.model(next.text))
+                    }
+                } else {
+                    val first = next.text.substring(0, next.text.length / 2)
+                    val second = next.text.substring(next.text.length / 2)
+                    flowOf(
+                        LiteDelta(text = first),
+                        LiteDelta(text = second, isDone = true),
+                    ).also { mutableHistory.add(LiteMessage.model(next.text)) }
+                }
+            }
+            is FakeLiteLlm.Reply.ToolCalls -> {
+                val calls = next.calls.map { (name, args) ->
+                    LiteToolCall(name = name, arguments = args)
+                }
+                flowOf(LiteDelta(text = "", toolCalls = calls, isDone = true))
+            }
+        }
+    }
+    override fun replaceHistory(newHistory: List<LiteMessage>) {
+        mutableHistory.clear()
+        mutableHistory.addAll(newHistory)
+    }
+
+    override fun send(prompt: String): String {
+        parent.lastContents = listOf(LiteContentPart.Text(prompt))
+        return parent.reply
+    }
+    override fun sendContents(contents: List<LiteContentPart>): String {
+        parent.lastContents = contents
+        return parent.reply
+    }
+    override fun cancel() {}
+    override fun tokenCount(): Int = history.size
+    override fun addToolResult(callId: String?, name: String, result: String): LiteDelta =
+        LiteDelta(text = "", isDone = true)
+    override fun close() {}
+}
@@ -0,0 +1,71 @@
+package pw.binom.agentik.llm.tools
+
+import kotlin.test.Test
+import kotlin.test.assertEquals
+import kotlin.test.assertNotNull
+import kotlin.test.assertNull
+import pw.binom.agentik.llm.tools.ReflectionParser
+
+class ReflectionParserTest {
+
+    @Test
+    fun `parses clean JSON`() {
+        val raw = """{"score": 4, "summary": "ok", "weakSpots": ["a", "b"]}"""
+        val p = ReflectionParser.parse(raw)
+        assertNotNull(p)
+        assertEquals(4, p.score)
+        assertEquals("ok", p.summary)
+        assertEquals(listOf("a", "b"), p.weakSpots)
+    }
+
+    @Test
+    fun `parses JSON wrapped in json fences`() {
+        val raw = "```json\n" +
+            "{\"score\": 3, \"summary\": \"norm\", \"weakSpots\": []}\n" +
+            "```"
+        val p = ReflectionParser.parse(raw)
+        assertNotNull(p)
+        assertEquals(3, p.score)
+        assertEquals(listOf<String>(), p.weakSpots)
+    }
+
+    @Test
+    fun `parses JSON with leading and trailing text`() {
+        val raw = "Вот мой ответ:\n" +
+            "{\"score\": 2, \"summary\": \"плохо\", \"weakSpots\": [\"путаю\", \"медленно\"]}\n" +
+            "Конец."
+        val p = ReflectionParser.parse(raw)
+        assertNotNull(p)
+        assertEquals(2, p.score)
+        assertEquals(listOf("путаю", "медленно"), p.weakSpots)
+    }
+
+    @Test
+    fun `accepts score as string`() {
+        val raw = """{"score": "5", "summary": "ok", "weakSpots": []}"""
+        val p = ReflectionParser.parse(raw)
+        assertNotNull(p)
+        assertEquals(5, p.score)
+    }
+
+    @Test
+    fun `returns null on missing score`() {
+        val raw = """{"summary": "x", "weakSpots": []}"""
+        assertNull(ReflectionParser.parse(raw))
+    }
+
+    @Test
+    fun `returns null on invalid JSON`() {
+        assertNull(ReflectionParser.parse("not even json"))
+    }
+
+    @Test
+    fun `handles escape sequences in weakSpots`() {
+        // raw содержит 4 backslashes подряд; парсер \\ → \, итого 2 backslashes в результате
+        val raw = """{"score": 3, "summary": "ok", "weakSpots": ["path\\\\file"]}"""
+        val p = ReflectionParser.parse(raw)
+        assertNotNull(p)
+        // парсер снимает один escape: \\\\ → \\
+        assertEquals(listOf("path\\\\file"), p.weakSpots)
+    }
+}
@@ -0,0 +1,186 @@
+package pw.binom.agentik.llm.tools.memory
+
+import kotlinx.coroutines.Dispatchers
+import kotlinx.coroutines.test.runTest
+import pw.binom.agentik.memory.MemoryCategory
+import pw.binom.agentik.memory.MemoryNote
+import pw.binom.agentik.memory.MemorySource
+import pw.binom.agentik.memory.MemoryStore
+import pw.binom.agentik.memory.MemoryStoreEvent
+import pw.binom.agentik.memory.ReviewedTurn
+import pw.binom.agentik.llm.tools.FakeLiteLlm
+import kotlin.test.Test
+import kotlin.test.assertEquals
+import kotlin.test.assertNotNull
+import kotlin.test.assertTrue
+import kotlin.time.Instant
+import pw.binom.agentik.llm.tools.LlmMemoryReviewer
+import pw.binom.agentik.llm.tools.ReviewPrompts
+
+class LlmMemoryReviewerTest {
+
+    /**
+     * Минимальный in-memory store для тестов — реализует [MemoryStore],
+     * хранит заметки в MutableList, поддерживает events flow.
+     */
+    private class InMemoryStore : MemoryStore {
+        private val notes = mutableMapOf<String, MemoryNote>()
+        private val _events = kotlinx.coroutines.flow.MutableSharedFlow<MemoryStoreEvent>(extraBufferCapacity = 16)
+
+        override suspend fun upsert(note: MemoryNote) {
+            notes[note.id] = note
+            _events.emit(MemoryStoreEvent.Upserted(note))
+        }
+
+        override suspend fun get(id: String): MemoryNote? = notes[id]
+        override suspend fun list(
+            category: MemoryCategory?,
+            conversationId: String?,
+            limit: Int,
+            offset: Int,
+        ): List<MemoryNote> = notes.values
+            .filter { category == null || it.category == category }
+            .filter { conversationId == null || it.conversationId == conversationId }
+            .sortedByDescending { it.lastUsedAt }
+            .drop(offset)
+            .take(limit)
+
+        override suspend fun search(query: pw.binom.agentik.memory.MemorySearchQuery): List<pw.binom.agentik.memory.MemorySearchResult> = emptyList()
+
+        override suspend fun delete(id: String): Boolean = notes.remove(id) != null
+
+        override suspend fun markUsed(id: String, at: Instant) {
+            notes[id]?.let {
+                notes[id] = it.copy(lastUsedAt = at, useCount = it.useCount + 1)
+            }
+        }
+
+        override fun events(): kotlinx.coroutines.flow.Flow<MemoryStoreEvent> = _events
+
+        override fun close() {}
+
+        // Helper for tests to seed notes
+        fun seed(note: MemoryNote) {
+            notes[note.id] = note
+        }
+    }
+
+    @Test
+    fun `review parses save JSON and applies upsert`() = runTest {
+        val llm = FakeLiteLlm().apply {
+            reply = """{"save":[{"category":"USER","content":"Имя — Саша"}],"delete":[]}"""
+        }
+        val store = InMemoryStore()
+        val reviewer = LlmMemoryReviewer(llm, store, Dispatchers.Unconfined)
+
+        val decision = reviewer.review(
+            ReviewedTurn(
+                userMessage = "Меня Саша зовут",
+                assistantMessage = "Приятно познакомиться, Саша!",
+            )
+        )
+        assertEquals(1, decision.toSave.size)
+        assertEquals(MemoryCategory.USER, decision.toSave[0].category)
+
+        val applied = reviewer.apply(decision, MemorySource.AUTO_REVIEW)
+        assertEquals(1, applied.saved)
+
+        val all = store.list()
+        assertEquals(1, all.size)
+        assertEquals("Имя — Саша", all[0].content)
+        assertEquals(MemorySource.AUTO_REVIEW, all[0].source)
+    }
+
+    @Test
+    fun `review applies delete decisions`() = runTest {
+        val llm = FakeLiteLlm().apply {
+            reply = """{"save":[],"delete":["mem-stale-1"]}"""
+        }
+        val store = InMemoryStore().apply {
+            seed(
+                MemoryNote(
+                    id = "mem-stale-1",
+                    category = MemoryCategory.USER,
+                    content = "stale",
+                    createdAt = Instant.parse("2026-01-01T00:00:00Z"),
+                    lastUsedAt = Instant.parse("2026-01-01T00:00:00Z"),
+                    useCount = 0,
+                    source = MemorySource.AUTO_REVIEW,
+                )
+            )
+        }
+        val reviewer = LlmMemoryReviewer(llm, store, Dispatchers.Unconfined)
+
+        val decision = reviewer.review(ReviewedTurn("удали это", "ок"))
+        val applied = reviewer.apply(decision, MemorySource.AUTO_REVIEW)
+        assertEquals(0, applied.saved)
+        assertEquals(1, applied.deleted)
+        assertEquals(0, store.list().size)
+    }
+
+    @Test
+    fun `review returns empty decision when LLM produces garbage`() = runTest {
+        val llm = FakeLiteLlm().apply { reply = "Извини, я не могу помочь с этим." }
+        val store = InMemoryStore()
+        val reviewer = LlmMemoryReviewer(llm, store, Dispatchers.Unconfined)
+
+        val decision = reviewer.review(ReviewedTurn("hi", "hello"))
+        assertTrue(decision.toSave.isEmpty())
+        assertTrue(decision.toDelete.isEmpty())
+    }
+
+    @Test
+    fun `review handles empty LLM reply`() = runTest {
+        val llm = FakeLiteLlm().apply { reply = "" }
+        val store = InMemoryStore()
+        val reviewer = LlmMemoryReviewer(llm, store, Dispatchers.Unconfined)
+
+        val decision = reviewer.review(ReviewedTurn("hi", "hello"))
+        assertTrue(decision.toSave.isEmpty())
+    }
+
+    @Test
+    fun `review creates conversation with review system prompt`() = runTest {
+        val llm = FakeLiteLlm().apply {
+            reply = """{"save":[],"delete":[]}"""
+        }
+        val store = InMemoryStore()
+        val reviewer = LlmMemoryReviewer(llm, store, Dispatchers.Unconfined)
+
+        reviewer.review(ReviewedTurn("u", "a"))
+
+        assertNotNull(llm.lastConfig)
+        assertEquals(ReviewPrompts.REVIEW_SYSTEM_PROMPT, llm.lastConfig!!.systemInstruction)
+    }
+
+    @Test
+    fun `reviewPreCompaction processes batch of turns`() = runTest {
+        val llm = FakeLiteLlm().apply {
+            reply = """
+                {"save":[
+                    {"category":"USER","content":"Работает в Яндексе"},
+                    {"category":"WORLD","content":"JVector — pure-Java ANN"}
+                ],"delete":[]}
+            """.trimIndent()
+        }
+        val store = InMemoryStore()
+        val reviewer = LlmMemoryReviewer(llm, store, Dispatchers.Unconfined)
+
+        val turns = listOf(
+            pw.binom.agentik.memory.ConversationTurn(
+                userMessage = "Я в Яндексе работаю",
+                assistantMessage = "Круто!",
+            ),
+            pw.binom.agentik.memory.ConversationTurn(
+                userMessage = "А что за JVector?",
+                assistantMessage = "ANN-библиотека на Java.",
+            ),
+        )
+
+        val decision = reviewer.reviewPreCompaction(turns)
+        val applied = reviewer.apply(decision, MemorySource.AUTO_REVIEW)
+
+        assertEquals(2, applied.saved)
+        assertEquals(2, store.list().size)
+    }
+}
@@ -0,0 +1,107 @@
+package pw.binom.agentik.llm.tools.memory
+
+import pw.binom.agentik.memory.MemoryCategory
+import pw.binom.agentik.memory.MemoryReviewDecision
+import kotlin.test.Test
+import kotlin.test.assertEquals
+import kotlin.test.assertTrue
+import pw.binom.agentik.llm.tools.ReviewDecisionParser
+
+class ReviewDecisionParserTest {
+
+    @Test
+    fun `parses save array with USER category`() {
+        val raw = """{"save":[{"category":"USER","content":"Имя пользователя — Саша"}],"delete":[]}"""
+        val decision = ReviewDecisionParser.parse(raw)
+        assertEquals(1, decision.toSave.size)
+        assertEquals(MemoryCategory.USER, decision.toSave[0].category)
+        assertEquals("Имя пользователя — Саша", decision.toSave[0].content)
+        assertTrue(decision.toDelete.isEmpty())
+    }
+
+    @Test
+    fun `parses all three categories`() {
+        val raw = """
+            {"save":[
+                {"category":"USER","content":"Работает в Яндексе"},
+                {"category":"WORLD","content":"JVector — pure-Java ANN от DataStax"},
+                {"category":"PREFERENCE","content":"Отвечать кратко"}
+            ],"delete":[]}
+        """.trimIndent()
+        val decision = ReviewDecisionParser.parse(raw)
+        assertEquals(3, decision.toSave.size)
+        assertEquals(MemoryCategory.USER, decision.toSave[0].category)
+        assertEquals(MemoryCategory.WORLD, decision.toSave[1].category)
+        assertEquals(MemoryCategory.PREFERENCE, decision.toSave[2].category)
+    }
+
+    @Test
+    fun `parses delete array with ids`() {
+        val raw = """{"save":[],"delete":["mem-123","mem-456"]}"""
+        val decision = ReviewDecisionParser.parse(raw)
+        assertTrue(decision.toSave.isEmpty())
+        assertEquals(listOf("mem-123", "mem-456"), decision.toDelete)
+    }
+
+    @Test
+    fun `returns empty decision on empty input`() {
+        assertEquals(MemoryReviewDecision(), ReviewDecisionParser.parse(""))
+        assertEquals(MemoryReviewDecision(), ReviewDecisionParser.parse("   "))
+    }
+
+    @Test
+    fun `returns empty decision on non-JSON garbage`() {
+        val raw = "Извини, я не могу помочь с этим."
+        assertEquals(MemoryReviewDecision(), ReviewDecisionParser.parse(raw))
+    }
+
+    @Test
+    fun `returns empty decision on malformed JSON`() {
+        val raw = """{"save":[{"category":"USER","content":"foo"""  // truncated
+        assertEquals(MemoryReviewDecision(), ReviewDecisionParser.parse(raw))
+    }
+
+    @Test
+    fun `extracts JSON from markdown code block`() {
+        val raw = """
+            Вот JSON:
+            ```json
+            {"save":[{"category":"WORLD","content":"SQLite 3.51"}],"delete":[]}
+            ```
+        """.trimIndent()
+        val decision = ReviewDecisionParser.parse(raw)
+        assertEquals(1, decision.toSave.size)
+        assertEquals(MemoryCategory.WORLD, decision.toSave[0].category)
+        assertEquals("SQLite 3.51", decision.toSave[0].content)
+    }
+
+    @Test
+    fun `skips entries with unknown category`() {
+        val raw = """{"save":[
+            {"category":"USER","content":"valid"},
+            {"category":"NOT_A_CATEGORY","content":"should be skipped"},
+            {"category":"WORLD","content":"valid too"}
+        ],"delete":[]}"""
+        val decision = ReviewDecisionParser.parse(raw)
+        assertEquals(2, decision.toSave.size)
+        assertEquals("valid", decision.toSave[0].content)
+        assertEquals("valid too", decision.toSave[1].content)
+    }
+
+    @Test
+    fun `skips entries with blank content`() {
+        val raw = """{"save":[
+            {"category":"USER","content":""},
+            {"category":"WORLD","content":"   "}
+        ],"delete":[]}"""
+        assertEquals(MemoryReviewDecision(), ReviewDecisionParser.parse(raw))
+    }
+
+    @Test
+    fun `handles escaped quotes in content`() {
+        val raw = """{"save":[{"category":"USER","content":"Сказал \"привет\""}],"delete":[]}"""
+        val decision = ReviewDecisionParser.parse(raw)
+        assertEquals(1, decision.toSave.size)
+        assertEquals("Сказал \"привет\"", decision.toSave[0].content)
+    }
+}