Elite Longterm Memory — 精英长期记忆#

一句话描述: 终极AI智能体记忆系统，6层记忆架构永不忘上下文。

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功能概述#

结合6种成熟方法的终极记忆系统。永不丢失上下文、永不忘记决策、永不重复错误。

架构概览#

text

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ELITE LONGTERM MEMORY                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │
│  │   HOT RAM   │  │  WARM STORE │  │  COLD STORE │             │
│  │             │  │             │  │             │             │
│  │ SESSION-    │  │  LanceDB    │  │  Git-Notes  │             │
│  │ STATE.md    │  │  Vectors    │  │  Knowledge  │             │
│  │             │  │             │  │  Graph      │             │
│  │ (survives   │  │ (semantic   │  │ (permanent  │             │
│  │  compaction)│  │  search)    │  │  decisions) │             │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘             │
│         │                │                │                     │
│         └────────────────┼────────────────┘                     │
│                          ▼                                      │
│                  ┌─────────────┐                                │
│                  │  MEMORY.md  │  ← Curated long-term           │
│                  │  + daily/   │    (human-readable)            │
│                  └─────────────┘                                │
│                          │                                      │
│                          ▼                                      │
│                  ┌─────────────┐                                │
│                  │ SuperMemory │  ← Cloud backup (optional)     │
│                  │    API      │                                │
│                  └─────────────┘                                │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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5层记忆架构#

第1层: HOT RAM (SESSION-STATE.md)#

来源: bulletproof-memory

活跃工作记忆，在压缩后仍然保留。写前日志协议。

markdown

# SESSION-STATE.md — 活跃工作记忆

## 当前任务
[我们现在正在做什么]

## 关键上下文
- 用户偏好: ...
- 已做决策: ...
- 阻塞项: ...

## 待处理动作
- [ ] ...

规则: 响应前写入。由用户输入触发，非智能体记忆。

第2层: WARM STORE (LanceDB向量)#

来源: lancedb-memory

跨所有记忆的语义搜索。自动回忆注入相关上下文。

bash

# 自动回忆（自动发生）
memory_recall query="项目状态" limit=5

# 手动存储
memory_store text="用户偏好暗色模式" category="preference" importance=0.9

第3层: COLD STORE (Git-Notes知识图)#

来源: git-notes-memory

结构化决策、学习和上下文。分支感知。

bash

# 存储决策（静默 — 永不宣布）
python3 memory.py -p $DIR remember '{"type":"decision","content":"前端使用React"}' -t tech -i h

# 检索上下文
python3 memory.py -p $DIR get "frontend"

第4层: 精选档案 (MEMORY.md + daily/)#

来源: OpenClaw原生

人类可读的长期记忆。每日日志 + 提炼智慧。

text

workspace/
├── MEMORY.md              # 精选长期（精华）
└── memory/
    ├── 2026-01-30.md      # 每日日志
    ├── 2026-01-29.md
    └── topics/            # 主题特定文件

第5层: 云备份 (SuperMemory) — 可选#

来源: supermemory

跨设备同步。与你的知识库聊天。

bash

export SUPERMEMORY_API_KEY="your-key"
supermemory add "重要上下文"
supermemory search "我们决定了什么关于..."

第6层: 自动提取 (Mem0) — 推荐#

新: 自动事实提取

Mem0自动从对话中提取事实。80% token减少。

bash

npm install mem0ai
export MEM0_API_KEY="your-key"

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WAL协议（关键）#

写前日志: 响应前写入状态，非之后。

触发器动作用户陈述偏好写入SESSION-STATE.md → 然后响应用户做出决策写入SESSION-STATE.md → 然后响应用户给出截止日期写入SESSION-STATE.md → 然后响应用户纠正你写入SESSION-STATE.md → 然后响应

为什么？ 如果你先响应然后在保存前崩溃/压缩，上下文丢失。WAL确保持久性。

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核心参数#

参数类型默认值说明autoRecallbooltrue自动回忆autoCaptureboolfalse自动捕获minImportancefloat0.7最小重要性阈值maxResultsint10最大结果数minScorefloat0.3最小相似度分数

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使用示例#

示例工作流#

text

用户: "这个项目我们用Tailwind，不用vanilla CSS"

智能体（内部）:
1. 写入SESSION-STATE.md: "决策：用Tailwind，不用vanilla CSS"
2. 存储到Git-Notes: 关于CSS框架的决策
3. memory_store: "用户偏好Tailwind胜过vanilla CSS" importance=0.9
4. 然后响应: "好的 — 用Tailwind..."

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维护命令#

bash

# 审计向量记忆
memory_recall query="*" limit=50

# 清除所有向量（核选项）
rm -rf ~/.openclaw/memory/lancedb/
openclaw gateway restart

# 导出Git-Notes
python3 memory.py -p . export --format json > memories.json

# 检查记忆健康
du -sh ~/.openclaw/memory/
wc -l MEMORY.md
ls -la memory/

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版本历史#

版本日期变化v1.0.02026-04-12ClawHub发布版

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