/**
 * OpenViking 分层历史索引 v5.1
 *
 * 三层架构：
 * - L0: 时间线索引（始终加载，极度精简，~200-500 tok）
 *       → 什么时间做了什么事，像书的目录
 *       → 时间戳本身就是 ID（如 202602260705），一举两得
 * - L1: 关键决策摘要（按日期按需加载，~1000-2000 tok）
 *       → 每个事件的具体细节，像每章的摘要
 *       → 每条决策带 [202602260705]，关联到 L0 和 L2
 * - L2: 完整对话（按需加载，极少触发）
 *       → 原始 JSONL 文件，像书的正文
 *       → 通过时间戳 ID 从 L1/L0 定位到对应 session
 *
 * 时间戳 ID 格式: YYYYMMDDHHmm（精确到分钟，如 202602260705）
 * - 天然唯一，不需要额外字段
 * - 同时承担"可读时间"和"唯一标识"双重角色
 * - 节省 token（不需要单独的 sid:xxx 字段）
 *
 * 关联链路：
 *   L0 (时间戳ID) → L1 ([时间戳ID]) → L2 (通过 tsid-session-map.json 映射到 sessionId)
 *
 * v5.1 变更（相对 v5）：
 * - 去掉 sid:xxx，改用时间戳 ID
 * - L0 格式: "- 202602260705 | 摘要"
 * - L1 格式: "- [202602260705] 决策内容"
 * - 新增 tsid-session-map.json 映射文件
 * - loadL2Session 通过时间戳 ID 反查 sessionId 再读 JSONL
 *
 * 放置位置: src/agents/history-index.ts
 */
/** L0 加载结果（始终加载） */
export interface L0TimelineResult {
    available: boolean;
    /** L0 时间线文本，直接注入 system prompt */
    prompt: string;
    /** L0 原始文本（不带 XML 标签，给路由模型用） */
    rawTimeline: string;
    /** 分层模式下保留的最近对话轮数 */
    recentTurns: number;
    /** 日期(YYYY-MM-DD) → 时间戳ID[] 映射 */
    dateTsidMap: Record<string, string[]>;
    /** 时间戳ID → sessionId 映射（用于 L2 加载） */
    tsidSessionMap: Record<string, string>;
}
/** L1 加载结果（按日期按需加载） */
export interface L1DecisionsResult {
    available: boolean;
    /** L1 关键决策文本 */
    prompt: string;
}
/** L2 加载结果（按需加载） */
export interface L2SessionResult {
    available: boolean;
    /** L2 完整对话文本 */
    prompt: string;
    /** 实际加载的 sessionId 列表 */
    loadedSessionIds: string[];
}
/**
 * 从 L1 文本中提取所有时间戳 ID
 * 匹配格式: [202602260705]
 */
export declare function extractTsids(l1Text: string): string[];
/**
 * 从 L0 的 dateTsidMap 中根据日期提取时间戳 ID 列表
 */
export declare function extractTsidsFromL0(l0Result: L0TimelineResult, dates?: string[]): string[];
/**
 * 将时间戳 ID 列表转换为 sessionId 列表（用于 L2 加载）
 */
export declare function resolveSessionIdsFromTsids(tsids: string[], tsidSessionMap: Record<string, string>): string[];
/**
 * 按 sessionId 加载完整对话内容（L2）
 *
 * 触发条件：Viking 路由判断 needsL2: true
 * 来源：从 L1/L0 提取时间戳 ID → 通过 tsidSessionMap 转换为 sessionId → 读取 JSONL
 */
export declare function loadL2Session(params: {
    agentDir: string;
    sessionIds: string[];
    maxTotalChars?: number;
}): Promise<L2SessionResult>;
export declare function appendTimelineEntry(params: {
    agentDir: string;
    sessionKey: string;
    sessionId: string;
    prompt: string;
    assistantTexts: string[];
    toolMetas: Array<{
        toolName: string;
    }>;
    durationMs: number;
    model?: unknown;
    modelRegistry?: unknown;
    provider?: string;
}): Promise<void>;
export declare function loadL0Timeline(params: {
    agentDir: string;
}): Promise<L0TimelineResult>;
/**
 * 从 decisions.md 中提取指定日期和/或时间戳 ID 的决策内容
 *
 * decisions.md 格式：
 * ## 2026-02-24
 * - [202602241600] 决策1
 * - [202602241600] 决策2
 *
 * ## 2026-02-26
 * - [202602260705] 决策3
 *
 * 过滤优先级：
 * 1. 如果指定了 tsids，精确匹配包含这些时间戳 ID 的条目
 * 2. 如果指定了 dates，加载整个日期段
 * 3. 都不指定则加载全部
 */
export declare function loadL1Decisions(params: {
    agentDir: string;
    /** 指定要加载的日期列表 */
    dates?: string[];
    /** 指定要加载的时间戳 ID 列表（更精确的过滤） */
    tsids?: string[];
}): Promise<L1DecisionsResult>;
export declare function maybeTriggerL1Summary(params: {
    agentDir: string;
    config?: unknown;
    model?: unknown;
    modelRegistry?: unknown;
    provider?: string;
}): Promise<void>;
export declare function loadLayeredHistory(params: {
    agentDir: string;
    sessionKey: string;
    config?: unknown;
}): Promise<{
    enabled: boolean;
    prompt: string;
    recentTurns: number;
}>;