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💬 Conversation Archive（对话记忆仓库）#

核心理念#

「记忆会骗人，但对话记录不会。」

当缪斯说「我不记得了」「我可能理解错了」——去对话仓库里找原始记录，比问老豆更快、更准。

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工作流程#

text

Session 结束
    ↓
1. ARCHIVE（归档）
   - 保存原始对话 JSON
   - 生成结构化摘要
   - 提取关键信息（主题/决策/教训）
   ↓
2. INDEX（索引）
   - 按日期/主题/关键词写入 index.json
   - （未来：生成 embedding 向量）
   ↓
3. RETRIEVE（检索）
   - 当需要回溯时 → 搜对话仓库
   - 当发现误解时 → 拉原始记录纠正
   ↓
4. INTEGRATE（整合）
   - 与 memory-never-forget 联动
   - 从归档中提取值得记忆的内容 → 4层分类

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目录结构#

text

conversation_archive/
├── sessions/           # 原始对话存档
│   └── YYYY-MM/
│       └── {session_id}.json
├── index.json          # 内存索引
└── embeddings/         # 预留：向量索引（未来）

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Session JSON 格式#

json

{
  "sessionId": "ccba19e7-...",
  "date": "2026-04-07",
  "channel": "webchat",
  "participants": ["Simon", "Muse"],
  "topics": ["OpenClaw升级", "Dreaming", "记忆系统"],
  "decisions": [
    {"text": "开启Dreaming每天0点运行", "context": "老豆同意"}
  ],
  "feedback": [
    {"user": "不要用Markdown表格", "from": "Simon"}
  ],
  "summary": "讨论了OpenClaw升级和记忆系统...",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "...", "time": "..."},
    {"role": "assistant", "content": "...", "time": "..."}
  ],
  "archivedAt": "2026-04-07T17:30:00+08:00"
}

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工具（Tools）#

1. archive_session — 归档当前 session#

触发时机： session 结束前 / 手动触发 / cron 触发

json

{
  "name": "archive_session",
  "arguments": {
    "sessionKey": "agent:main:main",
    "includeMessages": true
  }
}

自动触发逻辑：

• 当 session 被 compact 或 restart 时自动归档
• 每次 webchat 超过 30 分钟无活动时归档

2. search_archive — 搜索对话#

触发时机： 老豆问「我之前说过什么」「那次对话」「记得3月29日吗」

json

{
  "name": "search_archive",
  "arguments": {
    "query": "OpenClaw升级",
    "date": "2026-03-29",
    "limit": 5
  }
}

3. get_session — 获取原始对话#

触发时机： 发现缪斯理解错了，用原始记录纠正

json

{
  "name": "get_session",
  "arguments": {
    "sessionId": "ccba19e7-..."
  }
}

4. extract_memories — 从归档中提取记忆#

触发时机： 与 memory-never-forget 联动时

json

{
  "name": "extract_memories",
  "arguments": {
    "sessionId": "ccba19e7-...",
    "types": ["user", "feedback", "project"]
  }
}

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检索策略#

当前（关键词模式）#

python

# 搜索逻辑
1. 在 index.json 中模糊匹配 query
2. 匹配 topic、keywords、summary 字段
3. 按日期倒序返回 top N
4. 展示匹配的摘要片段

未来（向量模式）#

当 embedding 配置好后：

python

# 向量搜索
1. query → embedding 向量
2. 在 embeddings/ 目录做余弦相似度搜索
3. 返回 top N 最语义相关的对话

接入条件： agents.defaults.memorySearch 配置了 embedding provider

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与 memory-never-forget 的联动#

text

conversation_archive  ──→  memory-never-forget
     │                              │
     │ 提取值得记忆的内容              │ 使用4层分类
     ↓                              ↓
decisions/feedback/          memory/{user,feedback,
project/                     project,reference}/
     │                              │
     └───────────升华──────────────→ knowledge/

联动触发： 每次归档后，自动调用 extract_memories 把值得记忆的内容传给 memory-never-forget 处理。

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自动归档规则#

立即归档：

• session restart / compact 时
• 超过 30 分钟无活动时
• 每天 23:59 强制归档所有活跃 session

保留对话：

• 最近 7 天：完整原始记录
• 7-30 天：仅摘要（messages 字段清除）
• 30 天以上：压缩归档，保留摘要和元数据

安全清理：

• 不存 API key、token、密码等敏感信息
• messages 字段在归档时做敏感信息扫描和脱敏

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误解纠正流程#

当缪斯意识到自己可能理解错了：

1. 用 search_archive 搜相关对话
2. 用 get_session 拉原始记录
3. 核对原始对话，确认误解点
4. 更新对应分类记忆（feedback/）
5. 在这次 session 末尾做修正性回复

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触发关键词#

老豆说缪斯做「我之前说过...」search_archive(query="...")「那天...」search_archive(date="YYYY-MM-DD")「你不记得了？」search_archive + 展示原始记录「理解错了」get_session + 纠正 + 更新记忆

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版本：v1.0 | 日期：2026-04-07 | 对话记忆仓库 + 未来向量检索预留