> 不是管道，是认知循环。
| 能力 | 说明 | 触发方式 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| Adaptive Router | 判断是否需要检索，简单问题直接答 | 自动（每次 memory_search 前） |
| Capsule Pre-filter | 42个胶囊标题预匹配，缩小范围 90% | 自动（Router 通过后） |
| Vector Search | bge-m3 向量检索 Top-20 | memory_search 工具 |
| LLM Re-rank | 语义重排序 Top-20 → Top-5 | 检索后自动 |
| CRAG Evaluator | 质量评估 + 低分补搜 | 检索后自动 |
| L3 Gatekeeper | 输出前与核心洞察校验 | 生成前自动 |
| Memory Bridge | Active Memory ↔ Phoenix 双向桥接 | 对话结束时 |
此 Skill 是协议层，不需要显式调用。它通过以下方式生效：
rules/adaptive-rag-protocol.md — 获取完整决策树memory/topics/.capsule-index.json — 获取 42 个胶囊元数据SubAgent 在执行任务时：
| 文件 | 用途 |
|---|---|
| ------ | ------ |
rules/adaptive-rag-protocol.md | 完整协议（决策树/分类/bridge/CRAG/L3） |
memory/topics/.capsule-index.json | 42个胶囊的结构化索引 |
scripts/build-capsule-index.py | 重建胶囊索引脚本 |
scripts/rag-evaluate.py | CRAG 质量评估脚本 |
# 重建胶囊索引
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/adaptive-rag-engine/scripts/build-capsule-index.py
# 评估检索质量
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/adaptive-rag-engine/scripts/rag-evaluate.py --query "xxx" --results "result1, result2"
三者关系：phoenix-memory 是仓库，dynamic-rag-capsule 是打包器，adaptive-rag-engine 是导航仪
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