feat: 统一自动化任务调度配置并增强聊天流恢复

backend/src/core/agentscope/runtime/runner.py

@@ -319,7 +319,7 @@ class AgentScopeRunner:
             content = user_blocks
 
         user_msg = Msg(name="user", role="user", content=content)
-        return [user_msg, *context_messages]
+        return [*context_messages, user_msg]
 
     async def _run_worker_stage(
         self,

backend/src/core/config/static/automation/memory_extraction.yaml

@@ -1,11 +1,23 @@
 input_template: |
-  你正在执行自动化记忆提取任务。必须只使用 memory_forget 与 memory_write，不要执行任何 calendar 或 user_lookup 工具。
-  步骤1：基于最近两天聊天上下文，抽取“有证据支持”的用户长期偏好变化，禁止编造。
-  步骤2：对已失效或被用户明确否定的信息，调用 memory_forget 执行遗忘。
-  步骤3：对新增或变化的信息，调用 memory_write 执行写入。
-  步骤4：两类工具都必须使用批量参数 operations（对象数组），并保证参数是结构化 JSON，不要把数组或对象写成字符串。
-  步骤5：只写入被证据覆盖的最小字段集；无证据字段不要写。
-  输出要求：仅基于工具结果给出一句执行摘要（包含 success/failed 计数）。
+  你正在执行一次“自动化记忆回顾与整理”任务。
+
+  任务目标：
+  1) 回顾最近两天的聊天与上下文，识别用户长期偏好、习惯和关键事实的变化。
+  2) 对已经失效、被否定或明显过期的信息执行遗忘。
+  3) 对新增且有证据支持的信息执行写入。
+  4) 严禁编造；没有证据就不要写入。
+  5) 只更新最小必要字段，避免过度覆盖。
+
+  输出要求：
+  - 必须使用以下固定格式输出；每一行都要有：
+    【记忆回顾】<一句人性化总结，说明今天主要发生了什么>
+    【新增记忆】<按“X条：要点1；要点2”描述；没有则写“0条”>
+    【遗忘记忆】<按“X条：要点1；要点2”描述；没有则写“0条”>
+    【未来展望】<基于本次记忆变化，给出1-2条温和、可执行的后续建议；若暂无建议则说明“可继续观察”>
+
+  表达风格：
+  - 语言自然、温和、可读，像助理在做每日回顾。
+  - 结论先行，避免空话，不要输出与任务无关的闲聊内容。
 enabled_tools:
   - memory.write
   - memory.forget
@@ -18,3 +30,4 @@ schedule:
   run_at:
     hour: 8
     minute: 0
+  weekdays: null