/root/.openclaw/workspace/tasks/task-embed-further-b1f87d/task.md/root/.openclaw/workspace/tasks/task-embed-further-b1f87d/session.md基于已有的 Qwen3-Embedding-0.6B 测试结论（见背景文件），进一步调研以下三个问题：
Q1：还有哪些可能加速 Qwen3-0.6B 的方案？
- 已测方案（不需重复）：线程调优、batch_size 调优、BF16、fastembed ONNX、ONNX INT8
- 重点调研方向：torch.compile（文献预期 +10~30%）、FlashAttention、TorchScript、量化（GPTQ/AWQ/bitsandbytes）、模型蒸馏/剪枝、向量缓存策略等
- RS1000 硬件：4 vCPU 虚拟机，AMD EPYC 9634，支持 AVX-512+BF16，当前最优配置 batch=8 threads=4 FP32，17.3条/秒
Q2：当前 17.3 条/秒是否足够实际使用？
- 背景：全量 21,680 条 session 记录，建索引约 18.7 分钟（一次性）
- 分析场景：新增记录频率（session 多久积累多少条）、查询延迟（P50=59ms，P95=784ms）、是否存在瓶颈场景
- 结论：是否需要进一步提速，还是当前性能已经"够用"
Q3：有没有免费的线上 embedding API？准确率和我们的比如何？
- 候选：SiliconFlow（Qwen3 免费额度）、Jina AI（1M tokens/月免费）、Cohere 免费层、HuggingFace Inference API 等
- 对比维度：CMTEB 基准分、免费限额、延迟（API round-trip vs 本地推理）、隐私（数据外发问题）
- 结论：本地推理 vs 云端 API，哪种更适合爱衣的记忆搜索场景
重要约束：
- Researcher 只负责调研和写报告，不需要亲自执行测试或 SSH
- 基于已有报告、文献和在线资料��SearXNG / web_fetch）进行调研即可
- 报告写入 session.md
/root/.openclaw/workspace/tasks/task-qwen3-optimize-46278/session.md/root/.openclaw/workspace/memory/docs/embedding-decision.mdresearcher → 爱衣质检
agent:researcher:main）任务：调研上述三个问题，将完整报告追加到 session.md
开始时：
1. 先读背景文件（task-qwen3-optimize-46278/session.md 和 embedding-decision.md）了解已有结论，避免重复
2. 发工作日志：
bash
/root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher receive "Qwen3-Embedding 进阶调研" task-embed-further-b1f87d
完成后：
1. 将报告追加到 session.md
2. 发工作日志：
bash
/root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher handoff "Qwen3-Embedding 进阶调研" main task-embed-further-b1f87d
3. sessions_send 通知爱衣（agent:main:main，必须传 timeoutSeconds=0，禁止省略）：
task_id=task-embed-further-b1f87d
task=/root/.openclaw/workspace/tasks/task-embed-further-b1f87d/task.md
du -sb /root/.openclaw/workspace/tasks/task-embed-further-b1f87d/
wc -l /root/.openclaw/workspace/tasks/task-embed-further-b1f87d/session.md
若行数 N > 0，read session.md 全文。
通用检查（每次必须）：
- 产出是否符合原始需求？
- 执行过程是否有明显问题？
任务特定检查：
- Q1 是否列出了 torch.compile 等新方案，并标明预期收益和可行性？
- Q2 是否给出了"17.3条/秒够不够"的明确结论？
- Q3 是否找到了至少 2 个免费线上 embedding API，并比较了 CMTEB 分数？
- 是否避免了重复已有测试内容（方案A-E 的结论不需再写）？
通过 →
1. 将报告中的关键结论追加更新到 /root/.openclaw/workspace/memory/docs/embedding-decision.md（在文档末尾新增一节"进阶调研补充"）
2. 发工作日志：
bash
/root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main done "Qwen3-Embedding 进阶调研" task-embed-further-b1f87d
3. 用 message 工具发送给主人（telegram, 92763607），归纳三个问题的结论
⚠️ 必须调用 message 工具，不能只在主对话回复
不通过（rejectCount == 0） →
1. 分析问题根因，设计新执行链
2. 创建新的 task.md（task_id 加后缀 -retry1），session.md 独立
3. 在原 session.md 末尾追加一行 rejectCount=1
4. sessions_send 给新执行链起始 Agent
5. 发工作日志：
bash
/root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main retry "Qwen3-Embedding 进阶调研" "<新执行链>" <起始role> 1 task-embed-further-b1f87d
rejectCount >= 1（第二次仍失败） →
1. 发工作日志：
bash
/root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main fail "Qwen3-Embedding 进阶调研" task-embed-further-b1f87d
2. message 主人，归纳问题和两次失败原因，请主人裁决