一、系統總體架構

整體架構融合了：

• LangGraph + EmoRAG_Graph（LangChain Graph設計）
  → 提供多 Agent 之間的記憶一致性框架與對話邏輯圖。

• 多模態 Dense Passage Retrieval (DPR) 檢索系統
  → 基於 BERT + DeepFace 的跨模態檢索與情緒一致性學習。

• 多 Agent 記憶一致性與分布式任務協作
  → 具備一致性快取、分布式索引更新與語義對齊。

二、整合後的運作流程

1. 使用者輸入查詢

• 文本或圖像查詢送入多模態管線

• 若為對話型輸入，LangGraph 會負責代理分流與情緒標記

2. 模態編碼階段

• DeepFace → 圖像情緒特徵 (128-D)

• BERT → 文本語義特徵 (384-D)

• 投影至統一空間 (256-D)

3. 特徵融合與一致性檢查

• 自適應門控網路動態加權

• 檢查情緒一致性（Emotion-Aware Learning）

• 若多 Agent 記憶中已有相關上下文 → 觸發 Memory Merge

4. 分布式記憶同步

• 透過一致性協議（如 Raft/Lamport 時序）

• 各 Agent 更新記憶節點 (memory node)

• 支援快取層與分片索引更新（FAISS incremental）

5. 語義檢索與回應生成

• 檢索結果經 reranker 過濾

• LangGraph 節點根據情緒與上下文生成回應

• 若多模態查詢 → EmoRAG_Graph 負責對齊與加權輸出

三、技術亮點整合

四、合併後建議的模組層級

├── Agent Layer
│   ├── Emotion Agent
│   ├── Memory Agent
│   ├── Retriever Agent (DPR)
│   └── Generator Agent (LLM)
│
├── Memory Layer
│   ├── Distributed Memory Store
│   ├── Consistency Checker
│   └── Cache/Index Manager (FAISS)
│
├── Retrieval Layer
│   ├── DeepFace Encoder
│   ├── BERT Encoder
│   └── Cross-Modal Fusion Network
│
└── Application Layer
    ├── FastAPI RESTful 接口
    ├── LangGraph Pipeline
    └── Monitoring Dashboard

五、實作與部署建議

• 開發環境

Python >= 3.8
torch==1.12.0+cu113
tensorflow==2.10.0
transformers==4.25.0
faiss-gpu
fastapi, uvicorn

• 部署方案

  • 使用 Docker + Uvicorn 部署 API

  • Redis / SQLite 做記憶暫存與索引快取

  • 若需橫向擴展 → 建議採用 Ray 或 LangServe