MIA - Memory-Intelligent Assistant#

MIA 是一个智能记忆助手系统，让 OpenClaw 具备"经验学习"能力 —— 不是每次遇到问题都从零开始，而是能记住过去如何解决类似问题，并在未来复用这些经验。

🎯 核心特性#

• 通用结构匹配 —— 不依赖具体实体，识别问题的抽象模式
• 优胜劣汰 —— 只保留最高效的解决轨迹
• 无硬编码 —— 所有配置通过环境变量传入

🏗️ 架构组成#

MIA 由三个核心模块组成：

模块功能路径Memory智能记忆存储与检索，支持优胜劣汰memory/Planner任务规划与分解，支持参考历史优化planner/Feedback执行反馈收集（仅针对全新问题）feedback/

📋 工作流程#

text

用户问题
    ↓
[MIA Memory] 检索相似轨迹（基于通用结构）
    ↓
[MIA Planner] 生成执行计划（参考历史或全新生成）
    ↓
[OpenClaw 执行者] 执行搜索、验证、生成答案
    ↓
[MIA Memory] 存储新轨迹（自动优胜劣汰）
    ↓
[MIA Feedback] 收集反馈（仅针对全新问题）

🚀 安装#

bash

cd /path/to/mia
npm install

⚙️ 配置#

Planner 配置#

环境变量必需默认值说明MIA_PLANNER_MODE否local运行模式： local 或 api``MIA_PLANNER_URL否-自定义API端点MIA_PLANNER_MODEL否Qwen3-8B/ gpt-4模型名称MIA_PLANNER_API_KEYapi模式必需-API密钥

本地部署示例：

bash

export MIA_PLANNER_MODE=local
export MIA_PLANNER_URL=http://localhost:8000/v1/chat/completions
export MIA_PLANNER_MODEL=Qwen3-8B

OpenAI API 示例：

bash

export MIA_PLANNER_MODE=api
export MIA_PLANNER_API_KEY=sk-xxx
export MIA_PLANNER_MODEL=gpt-4

阿里云 DashScope 示例：

bash

export MIA_PLANNER_MODE=api
export MIA_PLANNER_API_KEY=sk-xxx
export MIA_PLANNER_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
export MIA_PLANNER_MODEL=qwen3-8b

Memory 配置#

环境变量默认值说明MIA_MEMORY_FILE``./memory/memory.jsonl记忆文件路径MIA_SIMILARITY_THRESHOLD``0.90相似度阈值

Feedback 配置#

环境变量默认值说明MIA_FEEDBACK_FILE``./feedback/feedback.jsonl反馈文件路径

📖 使用方式#

Memory 模块#

bash

# 查找最相似的记忆
node memory/mia-memory.mjs search "你的问题"

# 存储新轨迹（自动优胜劣汰）
node memory/mia-memory.mjs store '{"question": "...", "plan": "...", "execution": [...]}'

# 列出记忆
node memory/mia-memory.mjs list [数量]

输出示例：

json

{
  "found": true,
  "similarity": 0.93,
  "record": { ... }
}

Planner 模块#

bash

# 生成 Plan（本地模式）
node planner/mia-planner.mjs "你的问题"

# 参考历史轨迹生成优化 Plan
node planner/mia-planner.mjs "你的问题" --reference "历史Plan文本"

输出示例：

json

{
  "question": "用户问题",
  "plan": "完整的计划文本",
  "steps": ["步骤1", "步骤2", "步骤3"],
  "reference_used": true,
  "model": "使用的模型",
  "timestamp": "2026-03-15T..."
}

Feedback 模块#

bash

# 存储反馈
node feedback/mia-feedback.mjs store "问题" "答案" "good"

# 列出反馈
node feedback/mia-feedback.mjs list [数量]

🔍 相似度计算原理#

MIA Memory 提取以下通用结构特征（不依赖具体实体）：

特征识别模式说明TIME_REF那年、当年、时候、举办时间参照DUAL_ENTITY_COMPAREA和B、A比B、谁更双实体比较ATTRIBUTE_CONFIRM是不是、是否、都是属性确认NUMERIC_QUERY多少、几、多大数值查询RELATIONSHIP_QUERY关系、关联、联系关系查询RANKING_QUERY第一、第二、冠军排名查询

相似度权重：

• 结构特征相似度：50%
• 模板相似度：30%
• 语义相似度：20%

📊 效率评估#

MIA Memory 的优胜劣汰机制基于以下指标：

指标权重说明search_count40%搜索次数step_count30%执行步骤数success30%是否成功

新轨迹效率分数 > 旧轨迹 → 替换

新轨迹效率分数 ≤ 旧轨迹 → 丢弃

📝 注意事项#

• Planner 不执行搜索 —— 只生成 Plan，由调用者执行
• Memory 严格优胜劣汰 —— 只保留最高效轨迹
• Feedback 智能判断 —— 仅对全新问题收集反馈，避免打扰用户
• 所有配置通过环境变量 —— 无硬编码，灵活部署

📄 许可证#

ISC