核心用法
RMN Visualizer是一款专为AI Agent设计的记忆网络可视化工具。用户通过触发关键词（如"可视化记忆"、"看看我的大脑"等）激活后，工具自动扫描工作区内的记忆文件（MEMORY.md、memory/.md、.issues/等），运用正则表达式与启发式算法将记忆内容解析为5层递归神经网络结构，并通过D3.js力导向图在浏览器中实时渲染。
启动方式：推荐运行node scripts/launch.js，该脚本会智能启动本地HTTP服务并尝试通过Cloudflare Tunnel建立公网访问，输出一行可直接分享的公网URL；若未安装cloudflared则自动降级为纯本地模式（serve.js），默认访问 http://localhost:3459。
可视化特性：
- 五层彩色节点体系：Identity（红色，身份层）→ Semantic（橙色，语义层）→ Episodic（黄色，情景层）→ Working（绿色，工作层）→ Sensory（蓝色，感知层）
- 节点大小映射记忆权重，连线表示记忆关联强度
- 悬停交互显示详情，权重低的节点伴随衰减动画逐渐透明
- 实时统计面板展示节点总数、连接数、各层分布及平均权重
显著优点
1. 零依赖架构：纯Node.js内置模块实现HTTP服务，D3.js内嵌无需CDN或npm install，即插即用
2. 智能分层：基于启发式规则的自动记忆分层，无需人工标注即可构建符合认知科学的多级记忆模型
3. 双重访问模式：Cloudflare Tunnel一键公网分享，或纯本地隐私优先，灵活适应不同场景
4. 实时交互：力导向物理模拟带来直观的网络拓扑感知，衰减动画增强时效性认知
潜在缺点与局限性
- 启发式分层局限：自动分层依赖正则与规则匹配，复杂语义理解可能存在误判，无法完全替代人工校准
- Cloudflare依赖：公网模式依赖外部cloudflared工具及网络连通性，企业内网环境可能受限
- 性能边界：大规模记忆文件（>10MB）下D3.js力导向模拟可能出现帧率下降
- 无持久化配置：环境变量覆盖方式简陋，缺乏配置文件热重载机制
适合人群
- 开发调试阶段的AI Agent构建者，需直观理解记忆结构
- 多Agent协作场景下的系统架构师，评估记忆关联健康度
- 教学演示场景，向非技术用户解释AI记忆机制
- 个人知识管理用户，希望将markdown笔记可视化为认知网络
常规风险
- 数据泄露风险：Cloudflare Tunnel虽加密传输，但公网URL可能被拦截，敏感记忆内容需谨慎分享
- 本地端口暴露：默认3459端口若未配置防火墙，局域网内可访问
- 路径遍历风险：环境变量
RMN_WORKSPACE若指向系统敏感目录，结合文件读取逻辑可能存在越权风险 - XSS潜在面：D3.js渲染用户生成的记忆内容，若输入未充分转义，存在反射型XSS可能
- 资源消耗：力导向模拟持续占用CPU，长时运行可能影响宿主机器性能