LangGraph Supervisor 路由 + 每 Agent 独立 LLM Key
意图分类由 Supervisor LLM 决策，各 Agent 作为独立 subgraph 挂接，Command 对象传递状态无网络开销。用户可在设置页为每个 Agent 绑定不同 Provider（Interview Agent 用 Claude Opus，Notes Agent 用 DeepSeek），未指定则 fallback 至默认 Key。
pgvector + Neo4j 双轨记忆，RRF 融合召回
pgvector 承担相似向量召回（episodic/summary），Neo4j 承担显式知识图谱（技能-题目-概念关系）。两者通过 RRF（倒数排名融合）并行召回后统一置信度排序，比单一向量检索精准，且知识图谱可视化。
Markdown 文件为唯一权威源，DB 只存索引
笔记数据永远在 .md 文件中，DB 仅存元数据索引 + embedding 引用。Obsidian 可直接打开 vault 离线查阅；外部修改文件后 watchfiles inotify 触发 RabbitMQ 消息，自动回流 DB 并重新 embedding，用户数据主权不依赖平台。
RabbitMQ + Celery 四队列 + Redis 三重防护
四队列分流（agent_long / embedding / notify / vault_sync），各队列独立消费者，LLM 长链路不阻塞文件同步；Redis 布隆过滤器防穿透、分布式锁防击穿、TTL 随机抖动防雪崩——生产级缓存工程设计。