diff --git a/protocol/practice/execution-best-practice.md b/domain/prompt/practice/execution-best-practice.md
similarity index 100%
rename from protocol/practice/execution-best-practice.md
rename to domain/prompt/practice/execution-best-practice.md
diff --git a/domain/prompt/practice/memory-best-practice.md b/domain/prompt/practice/memory-best-practice.md
new file mode 100644
index 0000000..8e86e58
--- /dev/null
+++ b/domain/prompt/practice/memory-best-practice.md
@@ -0,0 +1,253 @@
+# DPML记忆模式提示词框架最佳实践
+
+> **TL;DR:** 本文档提供DPML记忆模式提示词框架的最佳实践指南，包括知识库设计、记忆类型选择、操作建议和具体示例。
+
+## 💡 最佳实践
+
+### 知识库设计
+
+角色的先验知识库设计应考虑以下因素：
+
+- **结构化程度**：
+ - 高度结构化：适合专业领域知识，便于精确检索
+ - 半结构化：适合通用知识，平衡灵活性和组织性
+ - 低结构化：适合创意和启发性内容，保持关联灵活性
+
+- **知识粒度**：
+ - 宏观框架：定义领域整体认知结构
+ - 中观原则：定义关键概念和方法论
+ - 微观细节：定义具体事实和操作步骤
+
+- **表达方式推荐**：
+ - 领域地图：使用思维导图表达知识间的关系
+ - 分类表格：使用表格整理分类知识
+ - 核心原则：使用编号列表表达重要规则和原则
+
+- **资源引用特性**：
+ - 预加载原则：knowledge标签中的所有资源引用都会在角色初始化时加载
+ - 内容与引用平衡：综合使用直接内容和资源引用
+ - 分级引用：核心知识内联，扩展知识通过资源引用
+
+### 记忆类型选择
+
+协议实现可以根据需求采用不同的记忆类型分类方法，以下是基于认知心理学的常见分类：
+
+1. **陈述性记忆(declarative)**：事实性知识，包括：
+ - 语义记忆：通用事实，如"Python是编程语言"
+ - 时态记忆：时间相关信息，如"上次会话在昨天"
+
+2. **程序性记忆(procedural)**：过程和技能知识，如：
+ - 操作步骤：如"解决环境配置问题的方法"
+ - 行动模式：如"用户代码风格偏好"
+
+3. **情景记忆(episodic)**：特定经历和场景，如：
+ - 交互记录：如"用户之前遇到的报错"
+ - 场景重建：如"项目开发历程"
+
+不同类型记忆的选择建议：
+- 存储事实性信息时，考虑使用陈述性记忆方式
+- 存储方法和步骤时，考虑使用程序性记忆方式
+- 存储具体交互经历时，考虑使用情景记忆方式
+
+### 记忆操作使用建议
+
+- **knowledge最佳实践**：
+ - 将核心知识组织为分层结构
+ - 使用可视化图表表达知识间的关系
+ - 区分"确定性知识"和"启发性知识"
+ - 避免过于琐碎的细节，保持适当抽象
+ - 确保所有关键知识都在角色初始化时可用
+ - 平衡内联内容和资源引用，内联核心概念，引用详细信息
+ - 使用资源引用时考虑加载成本，避免引用过大的资源
+
+- **evaluate最佳实践**：
+ - 明确设定评估标准
+ - 综合考虑信息的稀有性、实用性和时效性
+ - 避免过度记忆导致的信息冗余
+
+- **store最佳实践**：
+ - 为记忆提供足够的上下文
+ - 建立适当的记忆关联
+ - 设置合理的过期策略
+
+- **recall最佳实践**：
+ - 设计清晰的记忆检索触发条件
+ - 制定多层次的检索策略
+ - 规划记忆应用的具体步骤
+ - 处理记忆缺失的回退策略
+ - 资源引用按需加载，注意引用路径的准确性
+
+## 📋 使用示例
+
+### 基础使用示例
+
+```xml
+
+
+
+ # 技术领域基础知识
+
+ ## 核心概念（直接内联，预加载）
+ - 编程语言：Python、JavaScript、Go
+ - 开发框架：React、Django、Flask
+ - 数据库技术：SQL、MongoDB、Redis
+
+ ## 详细资料（资源引用，预加载）
+ - @file://references/programming_languages.md
+ - @file://references/frameworks.md
+
+
+
+
+
+ 用户提供了特定的代码风格偏好，这对提供一致的代码建议很重要。
+ 评分：实用性=8，稳定性=9，总分8.5 > 阈值7.5
+
+
+
+
+ {
+ "indent": "2spaces",
+ "naming": "camelCase",
+ "brackets": "sameLine"
+ }
+
+
+```
+
+### 高级使用示例
+
+```xml
+
+
+
+
+ # 技术支持专家知识库
+
+ ```mermaid
+ mindmap
+ root((技术支持))
+ 常见问题
+ 依赖冲突
+ 环境配置
+ 性能优化
+ 诊断方法
+ 日志分析
+ 错误模式识别
+ 性能分析
+ 解决策略
+ 快速修复
+ 根本解决
+ 预防措施
+ ```
+
+ ## 优先级框架
+ | 问题类型 | 优先级 | 响应时间 |
+ |---------|-------|---------|
+ | 系统宕机 | 紧急 | <30分钟 |
+ | 功能障碍 | 高 | <2小时 |
+ | 性能问题 | 中 | <1天 |
+ | 功能建议 | 低 | <1周 |
+
+ ## 知识库引用（全部预加载）
+ - @file://kb/common_errors.md
+ - @http://internal.docs/troubleshooting-guide.html
+ - @db://support/solutions
+
+
+
+
+
+ 分析用户遇到的依赖安装错误:
+
+ 1. 问题特点:
+ - 特定版本冲突问题
+ - 解决方法非官方文档所列
+ - 多次在社区中被报告
+
+ 2. 记忆价值:
+ - 解决方案不易找到
+ - 可能重复出现
+ - 节省未来排查时间
+
+ 记忆价值评分：9/10，超过阈值
+ 决策：应当记忆此解决方案
+
+
+
+
+
+ 问题：TensorFlow 2.4安装与CUDA 11.2版本冲突
+ 解决方案：使用兼容性补丁并降级CUDA驱动
+
+
+
+ # 存储流程
+
+ ```mermaid
+ flowchart TD
+ A[接收内容] --> B[验证格式]
+ B --> C[分类标记]
+ C --> D[构建索引]
+ D --> E[写入持久存储]
+ ```
+
+
+
+ 1. 解决方案记忆优先级设为高
+ 2. 建立与相关技术的关联索引
+ 3. 保存完整的上下文信息
+
+
+
+
+
+
+ 根据当前用户描述的错误信息分析:
+ - 涉及TensorFlow与CUDA版本问题
+ - 错误模式与之前记录的类似
+ - 应当检索相关解决方案
+
+
+
+ # 记忆应用计划
+
+ ```mermaid
+ flowchart TD
+ A[识别问题模式] --> B[检索相关记忆]
+ B --> C[验证适用性]
+ C -->|适用| D[应用解决方案]
+ C -->|不适用| E[寻找替代方案]
+ D --> F[监控结果]
+ ```
+
+ 1. 检索TensorFlow相关解决方案
+ 2. 验证版本兼容性
+ 3. 提供定制化指导
+
+
+ @file://solutions/tensorflow_cuda_fixes.md
+
+
+
+```
+
+## 实现考虑事项
+
+### 知识预加载与按需加载的平衡
+
+- **预加载考虑**：knowledge标签中的所有内容和资源引用都预加载
+ - 优点：对话开始时角色就拥有完整知识
+ - 缺点：初始化成本高，特别是引用大型资源时
+
+- **混合策略建议**：
+ - 核心知识直接内联在knowledge标签中
+ - 必要但不常用的知识通过资源引用方式组织
+ - 极少使用的扩展知识放在recall中按需引用
+
+- **性能优化**：
+ - 对大型知识库考虑使用索引+按需加载模式
+ - 使用分层加载策略：核心立即加载，细节延迟加载
+ - 为循环引用建立保护机制，避免无限递归加载
+
+> **注意**：memory协议现在包含四个核心组件：knowledge(先验知识库)、evaluate(评估)、store(存储)和recall(回忆)，共同构成完整的记忆系统。knowledge定义预加载知识，而其他组件负责运行时记忆管理。
\ No newline at end of file
diff --git a/protocol/practice/resource-best-practice.md b/domain/prompt/practice/resource-best-practice.md
similarity index 100%
rename from protocol/practice/resource-best-practice.md
rename to domain/prompt/practice/resource-best-practice.md
diff --git a/protocol/practice/role-best-practice.md b/domain/prompt/practice/role-best-practice.md
similarity index 100%
rename from protocol/practice/role-best-practice.md
rename to domain/prompt/practice/role-best-practice.md
diff --git a/protocol/practice/thought-best-practice.md b/domain/prompt/practice/thought-best-practice.md
similarity index 100%
rename from protocol/practice/thought-best-practice.md
rename to domain/prompt/practice/thought-best-practice.md
diff --git a/domain/prompt/prompt_developer_role.md b/domain/prompt/prompt_developer_role.md
new file mode 100644
index 0000000..8fb615a
--- /dev/null
+++ b/domain/prompt/prompt_developer_role.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+
+
+
+
+
+
+ # 提示词设计思路
+
+ ```mermaid
+ mindmap
+ root((提示词设计))
+ 结构规划
+ 协议选择
+ 标签组织
+ 语义设计
+ 指令清晰性
+ 上下文定义
+ 用户体验
+ 交互流畅度
+ 反馈机制
+ 测试验证
+ 边界测试
+ 异常处理
+ ```
+
+
+
+ # 提示词开发流程
+
+ ```mermaid
+ flowchart TD
+ A[需求分析] --> B[协议选择]
+ B --> C[结构设计]
+ C --> D[内容编写]
+ D --> E[测试验证]
+ E --> F{是否符合需求}
+ F -->|是| G[完成]
+ F -->|否| H[调整优化]
+ H --> D
+ ```
+
+
+
+ # 提示词设计风险点
+
+ ```mermaid
+ mindmap
+ root((设计风险))
+ 结构问题
+ 标签嵌套过深
+ 语义不清晰
+ 内容问题
+ 指令歧义
+ 信息冗余
+ 执行问题
+ 边界条件处理
+ 错误恢复能力
+ ```
+
+
+
+
+
+
+ # 提示词编写指南
+
+ - 保持标签结构简洁清晰，避免过度嵌套
+ - 使用自解释性强的标签和属性名称
+ - 内容采用Markdown格式，充分利用其表现力
+ - 视觉化表达优于纯文本描述
+ - 组件化设计，促进提示词模块复用
+
+
+
+ # 提示词开发规范
+
+ 1. 严格遵循DPML语法规则和标签定义
+ 2. 每个标签必须有明确的语义目的
+ 3. 标签必须正确闭合，属性值使用双引号
+ 4. 内容必须符合Markdown语法规范
+ 5. 协议实现关系必须遵循"A:B"格式规范
+
+
+
+ # 开发限制条件
+
+ - 仅使用已定义的DPML协议和标签
+ - 遵循协议的优先级和组合规则
+ - 考虑不同AI模型的理解能力差异
+
+
+
+ # 提示词质量评估标准
+
+ | 指标 | 目标值 | 评估方法 |
+ |-----|-------|---------|
+ | 结构清晰度 | 高 | 标签嵌套深度≤3 |
+ | 语义准确性 | 高 | AI理解准确率>95% |
+ | 执行一致性 | 高 | 相同输入产生一致输出 |
+ | 复用性 | 中高 | 组件可在多种场景使用 |
+
+
+
+
+
+
+ # DPML知识来源
+
+ 核心协议文档:
+ - @file://PromptX/protocol/dpml.protocol.md
+ - @file://PromptX/protocol/base/thought.protocol.md
+ - @file://PromptX/protocol/base/execution.protocol.md
+ - @file://PromptX/protocol/base/memory.protocol.md
+ - @file://PromptX/protocol/base/resource.protocol.md
+ - @file://PromptX/protocol/base/role.protocol.md
+
+ 最佳实践文档:
+ - @file://PromptX/protocol/practice/thought-best-practice.md
+ - @file://PromptX/protocol/practice/execution-best-practice.md
+ - @file://PromptX/protocol/practice/memory-best-practice.md
+ - @file://PromptX/protocol/practice/resource-best-practice.md
+ - @file://PromptX/protocol/practice/role-best-practice.md
+
+ 模板文档:
+ - @file://PromptX/protocol/template/protocol-framework-template.md
+
+
+
diff --git a/protocol/base/memory.protocol.md b/protocol/base/memory.protocol.md
deleted file mode 100644
index c14f3bd..0000000
--- a/protocol/base/memory.protocol.md
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-# DPML记忆模式提示词框架
-
-> **TL;DR:** DPML记忆模式提示词框架定义了AI系统的记忆管理提示词模板，支持三种记忆类型(陈述性、程序性、情景记忆)的提示词构建，并提供完整的记忆生命周期(评估、存储、调用)管理提示词。
-
-### 目的与功能
-
-DPML记忆模式提示词框架为AI系统提供完整的记忆能力提示词模板，主要功能包括：
-- 定义不同类型记忆的提示词结构和语义
-- 提供记忆评估、存储和检索的标准化提示词机制
-- 实现跨会话的信息持久化提示词模板
-- 支持复杂的记忆关联和检索模式的提示词构建
-
-## 🔍 基本信息
-
-**框架名称:** `` (DPML记忆模式提示词框架)
-**版本:** 1.0.0
-**类别:** 记忆类提示词
-**状态:** 草稿
-
-## 📝 语法定义
-
-```ebnf
-(* EBNF形式化定义 *)
-memory_element ::= '' memory_content ''
-attributes ::= (' ' attribute)+ | ''
-attribute ::= name '="' value '"'
-name ::= [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_-]*
-value ::= [^"]*
-
-memory_content ::= (text | evaluate_element | store_element | recall_element)+
-
-evaluate_element ::= '' thought_content ''
-store_element ::= '' (text | execution_element)* ''
-recall_element ::= '' resource_reference ''
-
-thought_content ::= (* 符合thought协议的内容 *)
-execution_element ::= (* 符合execution协议的元素 *)
-resource_reference ::= (* 符合resource协议的引用 *)
-
-text ::= (* 任何文本内容 *)
-```
-
-## 🧩 语义说明
-
-memory标签表示AI系统的记忆管理单元，定义了记忆的结构和操作方式。它使用三层机制管理记忆的完整生命周期：
-
-### 记忆操作
-
-memory标签包含三个核心子标签，分别对应记忆的三个操作阶段：
-
-1. **``**：评估信息是否值得记忆
- - 通过thought协议实现评估过程
- - 判断信息的价值、相关性和可信度
- - 决定是否将信息存入记忆系统
-
-2. **``**：将信息存入记忆系统
- - 通过execution协议实现存储操作
- - 定义存储过程、规则和约束
- - 管理记忆的添加、更新和组织
-
-3. **``**：从记忆系统检索信息
- - 通过resource协议实现检索操作
- - 使用@memory://路径引用存储的记忆
- - 支持过滤、分页和条件检索
-
diff --git a/protocol/dpml.protocol.md b/protocol/dpml.protocol.md
index 66a2420..25e482c 100644
--- a/protocol/dpml.protocol.md
+++ b/protocol/dpml.protocol.md
@@ -83,6 +83,30 @@ markdown_text ::= (* 任何有效的Markdown文本 *)
| 内容表达 | 使用Markdown表达的实际提示文本 | `# 步骤\n1. 首先...` |
| 组合提示 | 多个提示单元组合形成完整提示 | `......` |
+### 属性约束
+
+DPML对属性采用以下约束和规范：
+
+1. **属性的通用性原则**：
+ - 属性是通用机制，可应用于任何标签
+ - 同一属性可用于不同标签，但语义一致
+ - 属性独立于标签单独定义，不绑定于特定标签
+
+2. **属性定义原则**：
+ - DPML本身不预定义具体属性，仅提供属性的语法框架
+ - 所有使用的属性必须在具体协议或属性规范中明确定义
+ - 未定义的属性不允许使用
+ - 属性值必须符合规定的类型和范围
+
+3. **属性规范管理**：
+ - 属性在单独的属性规范文档中定义
+ - 每个属性定义包括：名称、数据类型、适用范围、语义
+ - 新属性需遵循规范化流程引入
+ - 兼容性变更需考虑向后兼容性
+
+
+属性约束确保提示词的一致性和互操作性。在使用DPML开发提示词时，开发者应遵循已定义的属性规范，不得创建私有或未文档化的属性。
+
### 协议实现绑定
DPML中的冒号(`:`)语法是核心语义机制，用于表达标签间的实现关系：
@@ -255,6 +279,16 @@ DPML中的冒号(`:`)语法是核心语义机制，用于表达标签间的实
```
错误原因：属性值缺少双引号，应为`type="analysis"`
+**3. 使用未定义属性**
+```
+
+
+ 思考内容...
+
+
+```
+错误原因：使用了未在属性规范中定义的`color`和`importance`属性
+
## 💡 最佳实践
1. **标签命名自释义**：选择具有自解释性的标签名称，使其本身就能清晰表达逻辑语义，即使没有计算机处理，人和AI也能轻松理解标签结构的逻辑上下文
@@ -264,6 +298,7 @@ DPML中的冒号(`:`)语法是核心语义机制，用于表达标签间的实
5. **属性合理性**：只使用必要的属性，避免过度配置
6. **一致性**：在整个项目中保持一致的DPML结构风格
7. **命名空间明确性**：使用命名空间时，确保左侧表示"做什么"(功能)，右侧表示"怎么做"(实现)
+8. **属性合规性**：只使用已正式定义的属性，遵循属性规范中的类型和值约束
## 📌 总结
diff --git a/protocol/practice/memory-best-practice.md b/protocol/practice/memory-best-practice.md
deleted file mode 100644
index c95fecb..0000000
--- a/protocol/practice/memory-best-practice.md
+++ /dev/null
@@ -1,132 +0,0 @@
-# DPML记忆模式提示词框架最佳实践
-
-> **TL;DR:** 本文档提供DPML记忆模式提示词框架的最佳实践指南，包括记忆类型选择、操作建议和具体示例。
-
-## 💡 最佳实践
-
-### 记忆类型选择
-
-协议实现可以根据需求采用不同的记忆类型分类方法，以下是基于认知心理学的常见分类：
-
-1. **陈述性记忆(declarative)**：事实性知识，包括：
- - 语义记忆：通用事实，如"Python是编程语言"
- - 时态记忆：时间相关信息，如"上次会话在昨天"
-
-2. **程序性记忆(procedural)**：过程和技能知识，如：
- - 操作步骤：如"解决环境配置问题的方法"
- - 行动模式：如"用户代码风格偏好"
-
-3. **情景记忆(episodic)**：特定经历和场景，如：
- - 交互记录：如"用户之前遇到的报错"
- - 场景重建：如"项目开发历程"
-
-不同类型记忆的选择建议：
-- 存储事实性信息时，考虑使用陈述性记忆方式
-- 存储方法和步骤时，考虑使用程序性记忆方式
-- 存储具体交互经历时，考虑使用情景记忆方式
-
-### 记忆操作使用建议
-
-- **evaluate最佳实践**：
- - 明确设定评估标准
- - 综合考虑信息的稀有性、实用性和时效性
- - 避免过度记忆导致的信息冗余
-
-- **store最佳实践**：
- - 为记忆提供足够的上下文
- - 建立适当的记忆关联
- - 设置合理的过期策略
-
-- **recall最佳实践**：
- - 优先使用精确查询
- - 指定合理的置信度阈值
- - 处理记忆缺失的回退策略
-
-## 📋 使用示例
-
-### 基础使用示例
-
-```xml
-
-
- 用户使用MacOS系统
-
-
-
-
-
-
- 用户连续三次使用了相同的代码风格(缩进2空格、驼峰命名)，
- 这是重要的个人偏好信息，应记住以提供一致的代码建议。
- 评分：实用性=8，稳定性=9，总分8.5 > 阈值7.5
-
-
-
-
- {
- "indent": "2spaces",
- "naming": "camelCase",
- "brackets": "sameLine"
- }
-
-
-```
-
-### 高级使用示例
-
-```xml
-
-
-
-
-
- 分析用户遇到的依赖安装错误:
-
- 1. 问题特点:
- - 特定版本冲突问题
- - 解决方法非官方文档所列
- - 多次在社区中被报告
-
- 2. 记忆价值:
- - 解决方案不易找到
- - 可能重复出现
- - 节省未来排查时间
-
- 记忆价值评分：9/10，超过阈值
- 决策：应当记忆此解决方案
-
-
-
-
-
- 问题：TensorFlow 2.4安装与CUDA 11.2版本冲突
- 解决方案：使用兼容性补丁并降级CUDA驱动
-
-
-
- # 存储流程
-
- ```mermaid
- flowchart TD
- A[接收内容] --> B[验证格式]
- B --> C[分类标记]
- C --> D[构建索引]
- D --> E[写入持久存储]
- ```
-
-
-
- 1. 解决方案记忆优先级设为高
- 2. 建立与相关技术的关联索引
- 3. 保存完整的上下文信息
-
-
-
-
-
- @memory://solutions/tensorflow?confidence=0.7
-
-
-```
-
-> **注意**：memory协议与thought(评估)、execution(存储)、resource(检索)协议紧密结合，形成完整的记忆系统。
\ No newline at end of file
diff --git a/protocol/base/execution.protocol.md b/protocol/tag/execution.tag.md
similarity index 100%
rename from protocol/base/execution.protocol.md
rename to protocol/tag/execution.tag.md
diff --git a/protocol/tag/memory.tag.md b/protocol/tag/memory.tag.md
new file mode 100644
index 0000000..4e80813
--- /dev/null
+++ b/protocol/tag/memory.tag.md
@@ -0,0 +1,87 @@
+# DPML记忆模式提示词框架
+
+> **TL;DR:** DPML记忆模式提示词框架定义了AI系统的记忆管理提示词模板，支持先验知识库定义与运行时记忆管理，包含知识库(knowledge)、评估(evaluate)、存储(store)和回忆(recall)四个核心组件，实现完整的记忆能力。
+
+### 目的与功能
+
+DPML记忆模式提示词框架为AI系统提供完整的记忆能力提示词模板，主要功能包括：
+- 定义角色的知识库和初始认知结构
+- 提供运行时记忆的评估、存储和检索的标准化提示词机制
+- 实现跨会话的信息持久化提示词模板
+- 支持复杂的记忆关联和检索模式的提示词构建
+
+## 🔍 基本信息
+
+**框架名称:** `` (DPML记忆模式提示词框架)
+**版本:** 1.1.0
+**类别:** 记忆类提示词
+**状态:** 草稿
+
+## 📝 语法定义
+
+```ebnf
+(* EBNF形式化定义 *)
+memory_element ::= '' memory_content ''
+attributes ::= (' ' attribute)+ | ''
+attribute ::= name '="' value '"'
+name ::= [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_-]*
+value ::= [^"]*
+
+memory_content ::= (text | knowledge_element | evaluate_element | store_element | recall_element)+
+
+knowledge_element ::= '' knowledge_content ''
+evaluate_element ::= '' thought_content ''
+store_element ::= '' (text | execution_element)* ''
+recall_element ::= '' thought_content ''
+
+knowledge_content ::= (* 任何文本内容，通常使用Markdown格式 *)
+thought_content ::= (* 符合thought协议的内容 *)
+execution_element ::= (* 符合execution协议的元素 *)
+
+text ::= (* 任何文本内容 *)
+```
+
+## 🧩 语义说明
+
+memory标签表示AI系统的记忆管理单元，定义了记忆的结构和操作方式。它由先验知识库定义和运行时记忆管理两大部分组成：
+
+### 记忆结构
+
+1. **``**: 定义角色的先验知识库
+ - 包含角色固有的、初始化的知识体系
+ - 这些知识在角色创建时就已存在，不是运行时获取的
+ - 构成角色认知和专业领域的基础框架
+ - **重要特性**：knowledge标签内的所有内容和资源引用（无论是@file://、@http://还是其他协议）都应在角色初始化时预加载，而不是按需加载
+
+### 记忆操作
+
+memory标签包含三个核心子标签，分别对应记忆的三个操作阶段：
+
+2. **``**：评估信息是否值得记忆
+ - 通过thought协议实现评估过程
+ - 判断信息的价值、相关性和可信度
+ - 决定是否将信息存入记忆系统
+
+3. **``**：将信息存入记忆系统
+ - 通过execution协议实现存储操作
+ - 定义存储过程、规则和约束
+ - 管理记忆的添加、更新和组织
+
+4. **``**：从记忆系统检索并应用信息
+ - 通过thought协议实现回忆过程
+ - 判断何时需要检索特定记忆
+ - 规划如何检索和应用记忆内容
+ - 可以使用多种实现方式，包括但不限于资源引用
+ - **注意**：与knowledge不同，recall标签中的资源引用默认是按需加载的
+
+### 组件关系
+
+四个核心组件之间具有明确的逻辑关系：
+- knowledge是静态基础，构成角色的知识背景
+- evaluate-store-recall构成动态记忆的完整循环
+- evaluate决定什么值得记忆
+- store定义如何保存记忆
+- recall描述何时以及如何使用记忆
+
+记忆系统的运行遵循"评估-存储-回忆"的循环模式，在knowledge定义的知识框架上不断丰富和发展角色的认知能力。
+
diff --git a/protocol/base/resource.protocol.md b/protocol/tag/resource.tag.md
similarity index 100%
rename from protocol/base/resource.protocol.md
rename to protocol/tag/resource.tag.md
diff --git a/protocol/base/role.protocol.md b/protocol/tag/role.tag.md
similarity index 100%
rename from protocol/base/role.protocol.md
rename to protocol/tag/role.tag.md
diff --git a/protocol/base/thought.protocol.md b/protocol/tag/thought.tag.md
similarity index 100%
rename from protocol/base/thought.protocol.md
rename to protocol/tag/thought.tag.md