苏米的课

主题

2026-03-04

07. 记忆系统 ​

核心概念 ​

OpenClaw 的记忆系统非常简洁：纯 Markdown 文件。

没有复杂的向量数据库，没有花哨的 RAG 管道。AI 的记忆就是写在磁盘上的 Markdown 文件，模型只"记住"写到磁盘上的内容。

记忆文件结构 ​

~/.openclaw/workspace/
├── MEMORY.md              # 长期记忆（精选的重要信息）
└── memory/
    ├── 2026-02-25.md      # 今天的日志
    ├── 2026-02-24.md      # 昨天的日志
    └── ...                # 更早的日志

两层记忆 ​

层级文件用途加载时机
长期记忆MEMORY.md精选的持久信息（偏好、决策、重要事实）主会话启动时
每日日志memory/YYYY-MM-DD.md当天的笔记和上下文每次会话加载今天+昨天

记忆工具 ​

AI 有两个记忆工具：

  • memory_search — 语义搜索，从所有记忆中找相关内容
  • memory_get — 精确读取某个记忆文件的特定内容

什么时候写记忆？ ​

  • 决策和偏好 → 写入 MEMORY.md

    • "我喜欢用 Claude 而不是 GPT"
    • "项目用 TypeScript + React"
    • "每周一上午 10 点开周会"

  • 日常笔记 → 写入 memory/YYYY-MM-DD.md

    • "今天和老李讨论了新功能"
    • "发现了一个 bug，明天修"

  • 用户说"记住这个" → 立刻写入记忆文件

主动让 AI 记住 ​

直接告诉 AI：

记住：我的 GitHub 用户名是 laojin-dev
记住：项目部署在 Hetzner 的 VPS 上，IP 是 xxx.xxx.xxx.xxx
记住：我不喜欢在代码里用分号

AI 会自动把这些写入 MEMORY.md。

自动记忆刷新（防丢失） ​

OpenClaw 有一个聪明的机制：当会话快要被压缩（compaction）时，会自动触发一个隐藏的 Agent 轮次，提醒 AI 把重要信息写入记忆文件。

配置：

json
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "reserveTokensFloor": 20000,
        "memoryFlush": {
          "enabled": true,
          "softThresholdTokens": 4000,
          "systemPrompt": "Session nearing compaction. Store durable memories now.",
          "prompt": "Write any lasting notes to memory/YYYY-MM-DD.md; reply with NO_REPLY if nothing to store."
        }
      }
    }
  }
}

这意味着：即使对话很长，重要信息也不会丢失。

记忆插件 ​

默认使用 memory-core 插件。如果不需要记忆功能：

json
{
  "plugins": {
    "slots": {
      "memory": "none"
    }
  }
}

多语言记忆（v2026.2.22 新功能） ​

v2026.2.22 新增多语言记忆支持：

  • 西班牙语
  • 葡萄牙语
  • 日语
  • 韩语
  • 阿拉伯语

AI 可以用这些语言写入和搜索记忆。

记忆最佳实践 ​

  1. 定期整理 MEMORY.md — 删除过时信息，保持精简
  2. 让 AI 主动记录 — 重要对话后说"把今天讨论的要点记下来"
  3. 分类存储 — 在 MEMORY.md 中用标题分类（工作、项目、偏好等）
  4. 不要存敏感信息 — 密码、API Key 等不要写入记忆文件

下一步 ​

记忆系统搞定！去 08. 多 Agent 路由 学习如何运行多个 AI 助手！

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