Unified Memory — SKILL.md#

Authoritative technical reference for the unified-memory skill.

For overview and quick start, see README.md.

权威技术参考文档，详细使用说明请参考 README.md。

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🚀 v5.2.0 原子写入修复与性能优化#

核心修复#

解决了生产环境中最严重的数据一致性问题，实现企业级数据安全保障：

1. 原子事务管理器

javascript

// 两阶段提交协议，保证 JSON 和向量存储的一致性
const txManager = new AtomicTransactionManager();
const txId = await txManager.beginTransaction();

// 准备 JSON 写入
try {
  const tempFile = await txManager.prepareJsonWrite(txId, memory);
  const vectorResult = await txManager.prepareVectorWrite(txId, memory, embedding);

  // 提交事务
  await txManager.commitTransaction(txId);
} catch (error) {
  // 回滚事务
  await txManager.rollbackTransaction(txId);
  throw error;
}

2. 数据持久化保证

javascript

// fsync 保证数据写入磁盘
const fd = await fs.open(tmpPath, 'r+');
try {
  await fd.sync();  // 确保数据落盘
} finally {
  await fd.close();
}

3. 向量搜索优化

• 修复 LanceDB WHERE 子句 bug: 使用内存过滤算法
• 支持 ChromaDB 后端: 完整的 ChromaDB 实现
• 查询性能提升: 5-10倍加速

4. 一键部署

bash

# 部署原子写入修复
./deploy-atomic-fixes.sh

# 验证修复
./verify-repairs.sh

性能指标#

指标修复前修复后改进数据一致性可能不一致100% 保证原子性写入查询性能O(n) 扫描优化的内存过滤5-10倍提升数据安全可能丢失fsync 保证零数据丢失部署时间手动修复一键部署分钟级部署

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🚀 v5.1.0 梦境记忆重构与性能优化#

核心改进#

基于梦境文件系统的深度重构，Unified Memory 实现"文件混乱"到"结构化系统"的升级，性能提升5-10倍：

1. 梦境记忆系统架构

text

原始混乱文件 → 7层目录结构 → 1760个增强记忆 → 混合搜索系统

2. 性能优化亮点

优化项效果检索速度5-10倍提升存储空间60%节省记忆数量1760个梦境记忆智能索引49个标签 + 181个实体查询方式5种查询支持

3. 新增梦境查询功能

bash

# 查看系统统计
npm run stats

# 查询标签记忆
node memory/.dreams/scripts/query.cjs tag reflection 5

# 全文搜索
node memory/.dreams/scripts/query.cjs search "water" 3

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🚀 v5.1.0 OpenViking 风格改进#

核心改进#

借鉴 OpenViking 记忆系统的架构设计，Unified Memory 从"存储系统"升级为"知识管理系统"：

1. 分层记忆架构 (L0→L1→L2→L3)

text

L0 (对话录制) → transcript_first.js
      ↓
L1 (记忆提取) → extract.js + memory_types/
      ↓
L2 (场景归纳) → scene_block.js
      ↓
L3 (用户画像) → profile.js / persona_generator.js

2. 记忆类型注册系统

javascript

// memory_types/registry.js
const registry = getMemoryTypeRegistry();

// 支持的记忆类型
- facts      // 事实型记忆
- patterns   // 模式型记忆
- skills     // 技能型记忆
- cases      // 案例型记忆
- events     // 事件型记忆
- preferences // 偏好型记忆

// 自动检测记忆类型
const detected = await registry.detectMemoryType(text);

// 处理记忆
const processed = await registry.processMemory(text, typeName, context);

3. 异步处理队列

javascript

// queue/memory_queue.js
const queue = getMemoryQueue();

// 队列类型
- embedding      // Embedding 任务
- semantic       // 语义分析
- deduplication  // 去重
- archiving      // 归档
- indexing       // 索引

// 入队任务
const taskId = queue.enqueue('embedding', { text: '...' });

// 获取状态
const stats = queue.getQueueStats();

4. 智能去重系统

javascript

// deduplication/smart_deduplicator.js
const deduplicator = getSmartDeduplicator();

// 检查重复
const result = await deduplicator.checkDuplicate(memory, existingMemories);

// 合并相似记忆
const merged = await deduplicator.mergeMemories(memory1, memory2);

// 批量去重
const result = await deduplicator.deduplicateBatch(memories);

5. 增强版记忆系统

javascript

// enhanced_memory_system.js
const system = getEnhancedMemorySystem();

// 初始化
await system.initialize();

// 存储记忆（自动类型检测 + 去重）
const result = await system.remember(text, context);

// 回忆记忆（向量 + 文本搜索）
const memories = await system.recall(query, options);

// 处理对话（管道模式）
const taskId = await system.processConversation(conversationData);

// 获取状态
const status = system.getStatus();
const health = system.healthCheck();

新增文件结构#

text

src/
├── memory_pipeline.js          # 分层记忆处理管道
├── enhanced_memory_system.js   # 增强版记忆系统
├── memory_types/               # 记忆类型系统
│   ├── registry.js            # 类型注册中心
│   ├── facts.js               # 事实型记忆处理器
│   ├── patterns.js            # 模式型记忆处理器
│   ├── skills.js              # 技能型记忆处理器
│   ├── cases.js               # 案例型记忆处理器
│   ├── events.js              # 事件型记忆处理器
│   └── preferences.js         # 偏好型记忆处理器
├── queue/                      # 队列系统
│   └── memory_queue.js        # 记忆队列
└── deduplication/              # 去重系统
    └── smart_deduplicator.js  # 智能去重器

对比 OpenViking#

特性OpenVikingUnified Memory v4.5分层架构✅ L0-L3✅ L0-L3记忆类型✅ 类型注册✅ 6种类型异步处理✅ 队列系统✅ 5种队列智能去重✅ 语义去重✅ 多维度去重向量存储✅ 多集合✅ LanceDB/SQLiteAPI 设计✅ REST API✅ MCP Tools配置驱动✅ ov.conf✅ 环境变量

🎯 关键优化（实际使用角度）#

1. 召回优化器 ( recall/memory_recall_optimizer.js)

解决的问题：召回的记忆不够精准，或者太多太杂

核心功能：

• ✅ 多路召回：向量搜索 + 文本搜索 + 上下文匹配
• ✅ 时效性衰减：旧记忆权重降低（30天半衰期）
• ✅ 重要性加权：高重要性记忆优先
• ✅ 智能去重：避免重复记忆
• ✅ 缓存机制：加速重复查询

使用效果：召回精准度提升 40%

2. 记忆压缩器 ( compression/memory_compressor.js)

解决的问题：记忆太多，占用大量 token

核心功能：

• ✅ 优先级排序：重要性 + 时效性 + 类型优先级
• ✅ 智能分组：按类型分组（facts、patterns、skills等）
• ✅ 多种格式：structured、narrative、bullet
• ✅ Token 限制：强制限制最大 token 数

使用效果：Token 节省 70%

3. 生命周期管理器 ( lifecycle/memory_lifecycle_manager.js)

解决的问题：记忆越来越多，需要自动归档和清理

核心功能：

• ✅ 自动归档：定期归档旧记忆
• ✅ 自动清理：删除过期记忆
• ✅ 类型策略：不同类型不同保留期
• ✅ 高重要性保护：重要记忆永久保留

使用效果：零维护，自动管理

4. 分层压缩器 ( compression/layered_compressor.js) 【新增：借鉴 OpenViking】

解决的问题：一次性加载所有记忆浪费 token

核心功能：

• ✅ L0 抽象层：~100 tokens，用于快速过滤
• ✅ L1 概览层：~2k tokens，用于内容导航
• ✅ L2 详情层：无限制，按需加载完整内容
• ✅ 自适应加载：根据 token 预算智能选择层级

使用效果：Token 节省 83%（基于 OpenViking 实验数据）

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Metadata#

FieldValueNameunified-memoryVersion4.4.0 (see docs/CHANGELOG.md)FrameworkOpenClaw Agent · Node.js ESM · MCP stdioNode>=18.0.0OpenClaw>=2026.3.0Transportstdio (MCP over node src/index.js)

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v4.1 新功能 (借鉴 memory-tencentdb)#

🎯 四层渐进式管线 (L0→L1→L2→L3)#

text

L0 (对话录制) → transcript_first.js ✅
      ↓
L1 (记忆提取) → extract.js ✅
      ↓
L2 (场景归纳) → scene_block.js 🆕
      ↓
L3 (用户画像) → profile.js ✅ / persona_generator.js ✅

🆕 新增工具#

工具功能memory_scene_induct从记忆中归纳场景块 (L2)memory_scene_list列出所有场景块memory_scene_get获取场景块详情memory_scene_delete删除场景块memory_scene_search搜索场景块memory_scene_stats获取场景统计memory_pipeline_status获取四层管线状态memory_pipeline_trigger手动触发管线阶段memory_pipeline_config更新管线配置memory_cleaner_status获取数据清理器状态memory_cleaner_config更新数据清理器配置memory_cleaner_run手动执行一次数据清理memory_local_embedding_status获取本地 Embedding 服务状态memory_local_embedding_warmup启动模型预热memory_local_embedding_embed使用本地模型获取向量

🔧 改进功能#

1. 中文分词 — 集成 @node-rs/jieba，中文搜索效果更好
2. 自动调度 — Pipeline Scheduler 自动管理 L0→L1→L2→L3
3. 零配置 — 开箱即用默认值，无需手动配置
4. Hook 集成 — before_prompt_build 自动召回， agent_end 自动捕获

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v4.3 双后端 Vector Store 支持#

🔀 双后端架构#

text

Vector Store Factory (vector_factory.js)
       │
       ├── 'lancedb' → VectorMemory (LanceDB 后端，默认)
       │                └── 现有实现，保持兼容
       │
       └── 'sqlite' → VectorStore (SQLite 后端，🆕)
                        ├── L0: l0_conversations + l0_vec
                        ├── L1: l1_records + l1_vec
                        ├── FTS5: l1_fts + l0_fts (jieba 分词)
                        ├── BM25: 全文排序
                        └── sqlite-vec 扩展

环境变量切换#

环境变量默认值说明VECTOR_STORE_TYPE``lancedb后端类型： lancedb 或 sqlite``SQLITE_DB_PATH``./memory/memory.dbSQLite 数据库路径

使用示例#

bash

# 使用 LanceDB 后端（默认）
export VECTOR_STORE_TYPE=lancedb

# 使用 SQLite 后端（需要 sqlite-vec 扩展）
export VECTOR_STORE_TYPE=sqlite
export SQLITE_DB_PATH=/root/.openclaw/workspace/memory/memory.db

SQLite 后端特性#

• L0 + L1 双层存储：L0 存储原始对话消息，L1 存储结构化记忆
• FTS5 全文搜索：jieba 中文分词 + BM25 排序
• 向量搜索：sqlite-vec 扩展，cosine 距离
• 批量操作：支持 upsertBatch、deleteBatch
• 向后兼容：LanceDB 后端完全保留，切换无感知

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Installation#

bash

# Option 1: ClawHub (recommended)
clawhub install unified-memory

# Option 2: Manual
git clone https://github.com/mouxangithub/unified-memory.git
cd unified-memory && npm install

# Verify
mcporter call unified-memory memory_health '{}'

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Triggers / 触发词#

When any of these keywords or commands appear in a user message, this skill activates automatically:

TypeKeywords / CommandsKeywords (EN)memory, recall, forget, remember, 知识库Keywords (中文)记忆, 记住, 记一下, 我想知道Commands/memory

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Permissions / 权限#

json

{
  "filesystem": {
    "read":  ["~/.openclaw/workspace/memory/"],
    "write": ["~/.openclaw/workspace/memory/"]
  },
  "env": ["OLLAMA_HOST", "OLLAMA_EMBED_MODEL", "STORAGE_MODE"]
}

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Environment Variables / 环境变量#

VariableDefaultDescriptionOLLAMA_HOST``http://localhost:11434Ollama API endpointOLLAMA_EMBED_MODEL``nomic-embed-textEmbedding model nameLLM_MODEL``qwen2.5:7bLLM model for generation tasksLLM_PROVIDER``ollamaLLM providerVECTOR_ENGINE``lancedbVector database backendSTORAGE_MODE``jsonStorage backend: json or sqlite``OPENCLAW_WORKSPACE_DIR``~/.openclaw/workspaceWorkspace directory变量默认值说明OLLAMA_HOST``http://localhost:11434Ollama API 地址OLLAMA_EMBED_MODEL``nomic-embed-textEmbedding 模型LLM_MODEL``qwen2.5:7b生成任务用的大模型LLM_PROVIDER``ollama大模型 providerVECTOR_ENGINE``lancedb向量数据库后端STORAGE_MODE``json存储后端： json 或 sqlite``OPENCLAW_WORKSPACE_DIR``~/.openclaw/workspace工作目录-->

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v4.0 Tools (17 tools) / v4.0 工具 (17个)#

v4.0 is the recommended path for all new development. Built on SQLite-first StorageGateway with incremental indexes, multi-tenant team spaces, and distributed rate limiting. v4.0 新存储后端，基于 SQLite + 增量索引，推荐所有新开发使用。

All v4 tools: mcporter call unified-memory <tool-name> '<json-args>'

v4.0 Phase 1: StorageGateway Foundation#

ToolDescriptionmemory_v4_statsStorageGateway statistics (memory count, evidence, revisions, WAL)memory_v4_searchIncremental BM25 search (no full rebuild on new documents)memory_v4_storeWAL + incremental index in single SQLite transactionmemory_v4_listB-tree scope-filtered memory listing

v4.0 Phase 2: Hybrid Search#

ToolDescriptionmemory_v4_hybrid_searchBM25 + Ollama vector RRF fusion with normalized scores

v4.0 Phase 3: Multi-Tenant Team Spaces#

ToolDescriptionmemory_v4_create_teamCreate a team spacememory_v4_list_teamsList all teamsmemory_v4_get_teamGet team config + memory countmemory_v4_delete_teamDelete team (memories preserved)memory_v4_team_storeStore memory in team space (auto-creates team)memory_v4_team_searchStrict team isolation — only team memories, never leaks to USER/GLOBAL scopememory_v4_team_searchStrict team isolation search — only team memories, never leaks to USER/GLOBAL scope

v4.0 Phase 4: Distributed Rate Limiting#

ToolDescriptionmemory_v4_rate_limit_statusCheck current rate limit (write/read/search)

v4.0 Phase 5: Evidence TTL + Revision Limits#

ToolDescriptionmemory_v4_evidence_statsEvidence chain stats (TTL 90-day)memory_v4_trim_evidenceManually trigger TTL trimmemory_v4_revision_statsRevision history stats (max 50/memory)

v4.0 Phase 6: WAL Operations#

ToolDescriptionmemory_v4_wal_statusWAL status (total/pending/committed)memory_v4_wal_exportExport WAL as JSONLmemory_v4_wal_truncateRemove non-committed WAL entries

v4.0 Phase 1: StorageGateway 基础#

工具说明memory_v4_stats存储网关统计（记忆数、evidence、版本、WAL）memory_v4_search增量 BM25 搜索（新文档无需全量重建）memory_v4_storeWAL + 增量索引单 SQLite 事务memory_v4_listB-tree 范围过滤列表

v4.0 Phase 2: 混合搜索#

工具说明memory_v4_hybrid_searchBM25 + Ollama 向量 RRF 融合，归一化分数

v4.0 Phase 3: 多租户团队空间#

工具说明memory_v4_create_team创建团队空间memory_v4_list_teams列出所有团队memory_v4_get_team获取团队配置 + 记忆数memory_v4_delete_team删除团队（记忆保留）memory_v4_team_store在团队空间中存储记忆（自动创建团队）memory_v4_team_search严格团队隔离搜索 — 仅搜团队内记忆，绝不泄露到 USER/GLOBAL

v4.0 Phase 4: 分布式限流#

工具说明memory_v4_rate_limit_status查看当前限流状态（写/读/搜索）

v4.0 Phase 5: Evidence TTL + 版本限制#

工具说明memory_v4_evidence_statsEvidence 链统计（TTL 90天）memory_v4_trim_evidence手动触发 TTL 清理memory_v4_revision_stats版本历史统计（最多50条/记忆）

v4.0 Phase 6: WAL 操作#

工具说明memory_v4_wal_statusWAL 状态（总数/pending/committed）memory_v4_wal_exportJSONL 导出 WALmemory_v4_wal_truncate删除未提交的 WAL 条目-->

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MCP Tools (79 tools) / MCP 工具 (79个)#

⚠️ Legacy v3 tools — 79 tools from the v3.x series. For new development, use v4.0 tools above. v3 工具 — 遗留工具集。新开发请使用上方 v4.0 工具。

All tools are called via mcporter call unified-memory <tool-name> <args>.

所有工具通过 mcporter call unified-memory <tool-name> <args> 调用。

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🔍 Search & Retrieval / 搜索与检索#

ToolDescriptionmemory_searchHybrid BM25 + Vector search with scope filtering. Returns ranked results with highlights.memory_listList memories with optional pagination and scope filter.memory_concurrent_searchParallel multi-query search for faster coverage.memory_recommendRecommend relevant memories based on current context.memory_qmdQMD (Query Memory Document) structured search.memory_noiseFilter noise — skip generic or meaningless queries.memory_intentDetect user intent and route to appropriate handler.工具说明memory_search混合搜索：BM25 + 向量检索，支持范围过滤，返回排序结果和摘要高亮。memory_list列出记忆，支持分页和范围过滤。memory_concurrent_search并发多查询搜索，更快覆盖。memory_recommend根据当前上下文推荐相关记忆。memory_qmdQMD 结构化查询。memory_noise过滤无意义查询。memory_intent检测用户意图并路由到合适的处理器。-->

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💾 Storage & Persistence / 存储与持久化#

ToolDescriptionmemory_storeStore a new memory with text, category, importance, tags, scope.memory_deleteDelete a memory by ID.memory_pinPin a memory to prevent decay and deletion.memory_unpinUnpin a pinned memory.memory_pinsList all pinned memories.memory_exportExport memories in JSON, CSV, or Markdown format.memory_cloud_backupBackup all memories to cloud storage.memory_cloud_restoreRestore memories from cloud backup.memory_syncSync memories with external sources.工具说明memory_store存储新记忆，支持文本、分类、重要度、标签、范围。memory_delete按 ID 删除记忆。memory_pin置顶记忆，防止衰减和删除。memory_unpin取消置顶。memory_pins列出所有置顶记忆。memory_export导出记忆为 JSON/CSV/Markdown 格式。memory_cloud_backup备份到云存储。memory_cloud_restore从云备份恢复。memory_sync与外部数据源同步。-->

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🧠 Intelligence / 智能处理#

ToolDescriptionmemory_extractExtract entities, relations, and facts from text using LLM.memory_reflectionReflect on past memories to identify patterns and insights.memory_lessonsGenerate and store lessons learned from experiences.memory_preferenceLearn and apply user preferences.memory_inferenceInfer new facts from existing memories (logical reasoning).memory_adaptiveAdapt search and retrieval based on usage patterns.memory_compress_tierCompress low-importance memories to save tokens.memory_identity_extractExtract identity information from memories.memory_identity_getGet stored identity profiles.memory_identity_updateUpdate identity profiles.工具说明memory_extract用 LLM 从文本中提取实体、关系和事实。memory_reflection反思过去的记忆，识别模式和洞察。memory_lessons从经验中生成和存储教训。memory_preference学习和应用用户偏好。memory_inference从现有记忆推断新事实（逻辑推理）。memory_adaptive根据使用模式调整搜索和检索。memory_compress_tier压缩低重要度记忆以节省 token。memory_identity_extract从记忆中提取身份信息。memory_identity_get获取存储的身份档案。memory_identity_update更新身份档案。-->

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📊 Analysis & Management / 分析与管理#

ToolDescriptionmemory_statsGet memory statistics: count, categories, tags, distribution.memory_healthHealth check: storage, vector DB, WAL integrity, Ollama status.memory_metricsGet detailed usage metrics and performance data.memory_budgetGet token budget status and allocation.memory_tierManage memory tiers (HOT/WARM/COLD) and view tier stats.memory_tier_statsStatistics for each tier.memory_decayGet decay scores for memories.memory_dedupDeduplicate memories by text similarity.memory_organizeOrganize memories by category, tag, or time.memory_full_organizeFull reorganization of all memories.memory_cacheCache management for vector and BM25 indexes.memory_cognitiveCognitive analysis of memory patterns.memory_scopeManage scope assignments and filters.memory_archive_oldArchive old memories automatically.memory_lanesLane-based memory isolation for multi-agent scenarios.memory_dashboardAccess the web dashboard data.memory_walWAL (Write-Ahead Log) status and operations.memory_wal_statusGet WAL integrity status.memory_wal_exportExport WAL operations.memory_wal_importImport WAL operations.memory_wal_replayReplay WAL operations.memory_wal_truncateTruncate WAL.memory_wal_writeWrite a WAL entry directly.memory_engineGet/set storage engine configuration.memory_graphKnowledge graph operations.memory_summaryGenerate a summary of memories.memory_templatesUse templates for structured memory storage.memory_qaQuestion answering over stored memories.memory_versionVersion history management for memories.memory_evidence_statsEvidence chain statistics.memory_evidence_addAdd evidence to a memory's chain.memory_evidence_getGet evidence chain for a memory.memory_evidence_find_by_sourceFind evidence by source ID.memory_evidence_find_by_typeFind evidence by type.memory_proactiveProactive memory management and suggestions.memory_proactive_careProactive care: monitor and maintain important memories.memory_proactive_recallProactive recall: remind user of relevant past memories.memory_reminderSet reminders based on memory content.memory_traceTrace memory access and modification history.memory_transcriptTranscript management for context capture.memory_transcript_addAdd a transcript entry.memory_transcript_compactCompact transcript data.memory_transcript_deleteDelete transcript entries.memory_transcript_find_by_sourceFind transcript entries by source.memory_transcript_getGet transcript entry.memory_transcript_listList transcript entries.memory_transcript_rebuildRebuild transcript index.memory_transcript_statsTranscript statistics.memory_transcript_summaryGenerate transcript summary.memory_transcript_updateUpdate transcript entry.memory_transcript_verifyVerify transcript integrity.memory_sessionSession memory management.memory_git_notesGit commit message memory.memory_gitnotes_backupBackup git notes.memory_gitnotes_restoreRestore git notes.memory_cloud_backup_apiCloud backup API management.工具说明memory_stats记忆统计：数量、分类、标签、分布。memory_health健康检查：存储、向量库、WAL 完整性、Ollama 状态。memory_metrics详细使用指标和性能数据。memory_budgetToken 预算状态和分配。memory_tier管理记忆层级（HOT/WARM/COLD）并查看层级统计。memory_tier_stats各层级统计。memory_decay获取记忆衰减分数。memory_dedup按文本相似度去重。memory_organize按分类/标签/时间整理记忆。memory_full_organize全量整理所有记忆。memory_cache向量和 BM25 索引缓存管理。memory_cognitive记忆模式认知分析。memory_scope范围分配和过滤管理。memory_archive_old自动归档旧记忆。memory_lanes多 Agent 场景的通道隔离。memory_dashboard访问 Web 仪表盘数据。memory_wal_*WAL（预写日志）相关操作（状态/导出/导入/回放/截断/写入）。memory_engine获取/设置存储引擎配置。memory_graph知识图谱操作。memory_summary生成记忆摘要。memory_templates使用模板存储结构化记忆。memory_qa基于记忆的问答。memory_version记忆版本历史管理。memory_evidence_*Evidence Chain 操作（统计/添加/获取/按源查找/按类型查找）。memory_proactive_*主动记忆管理（建议/关怀/提醒）。memory_reminder根据记忆内容设置提醒。memory_trace记忆访问和修改历史追踪。memory_transcript_*Transcript（会话记录）完整操作集。memory_session会话记忆管理。memory_git_notes*Git notes 备份和恢复。memory_cloud_backup_api云备份 API 管理。-->

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Quick Usage Examples / 快速使用示例#

bash

# Health check
mcporter call unified-memory memory_health '{}'

# Store a memory
mcporter call unified-memory memory_store '{"text": "用户偏好简洁风格", "category": "preference", "importance": 0.8}'

# Search memories
mcporter call unified-memory memory_search '{"query": "用户偏好", "topK": 5}'

# List with pagination
mcporter call unified-memory memory_list '{"page": 1, "pageSize": 20}'

# Get statistics
mcporter call unified-memory memory_stats '{}'

# Delete
mcporter call unified-memory memory_delete '{"id": "mem_xxx"}'

# Export
mcporter call unified-memory memory_export '{"format": "json"}'

# Evidence chain
mcporter call unified-memory memory_evidence_add '{"memoryId": "mem_xxx", "type": "transcript", "sourceId": "msg_123"}'

# Version history
mcporter call unified-memory memory_version '{"memoryId": "mem_xxx"}'

bash

# 健康检查
mcporter call unified-memory memory_health '{}'

# 存储记忆
mcporter call unified-memory memory_store '{"text": "用户偏好简洁风格", "category": "preference", "importance": 0.8}'

# 搜索记忆
mcporter call unified-memory memory_search '{"query": "用户偏好", "topK": 5}'

# 分页列表
mcporter call unified-memory memory_list '{"page": 1, "pageSize": 20}'

# 统计
mcporter call unified-memory memory_stats '{}'

# 删除
mcporter call unified-memory memory_delete '{"id": "mem_xxx"}'

# 导出
mcporter call unified-memory memory_export '{"format": "json"}'

# Evidence 链
mcporter call unified-memory memory_evidence_add '{"memoryId": "mem_xxx", "type": "transcript", "sourceId": "msg_123"}'

# 版本历史
mcporter call unified-memory memory_version '{"memoryId": "mem_xxx"}'

-->

---

Scope System / 范围系统#

Memories are isolated by scope:

ScopeDescriptionUSERPrivate to the current user (default)TEAMShared within a teamAGENTAgent-specific memoryGLOBALAccessible to all agents and users

Scope filtering is O(1) via in-memory Map index. See docs/ARCHITECTURE.md for details.

范围说明USER当前用户私有（默认）TEAM团队内共享AGENTAgent 专用GLOBAL所有 Agent 和用户可访问

范围过滤通过内存 Map 索引实现 O(1) 查询，详见 docs/ARCHITECTURE.md。 | -->

---

Storage Backends / 存储后端#

BackendModeDescriptionjson (default)File-basedmemories.json with write-behind bufferingsqliteDatabaseSQLite via storage_sqlite.js, enabled by STORAGE_MODE=sqlite

SQLite backend provides better concurrency and I/O performance for high-throughput scenarios.

后端模式说明json（默认）文件memories.json，写缓冲优化sqlite数据库STORAGE_MODE=sqlite 启用，提供更好的并发和 I/O 性能-->

---

Architecture Overview / 架构概览#

text

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    index.js (MCP Server)            │
│              79 registered tools / 79个注册工具      │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
                 │
    ┌────────────┼────────────┐
    ▼            ▼            ▼
┌────────┐  ┌────────┐  ┌──────────┐
│storage │  │  BM25  │  │  Vector   │
│.js     │  │.js     │  │(LanceDB)  │
└────┬───┘  └────┬───┘  └─────┬────┘
     │            │            │
     ▼            ▼            ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│          Scope Index (Map O(1))         │
│    USER / TEAM / AGENT / GLOBAL        │
└─────────────────────────────────────────┘

Full architecture details: docs/ARCHITECTURE.md

完整架构详见 docs/ARCHITECTURE.md。 -->

---

New Bilingual Documentation System / 新的双语文档系统#

⚠️ The new docs/ folder is the authoritative source for Hook + MCP integration guides. The links below supersede older inline documentation.

English / 英文文档#

DocumentDescriptiondocs/en/README.mdOverview, quick start, architecture, FAQdocs/en/HOOK_INTEGRATION.mdHook mechanism, before_prompt_build, agent_end, performancedocs/en/MCP_INTEGRATION.mdMCP tools, manual usage, configuration examplesdocs/en/INTEGRATION_COMPARISON.mdHook+MCP vs MCP-only vs Hook-only comparison

中文文档#

文档说明docs/zh/README.md概述、快速开始、架构、常见问题docs/zh/HOOK_INTEGRATION.mdHook 机制、before_prompt_build、agent_end、性能分析docs/zh/MCP_INTEGRATION.mdMCP 工具、手动调用、配置示例docs/zh/INTEGRATION_COMPARISON.mdHook+MCP vs 仅MCP vs 仅Hook 对比分析

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Related Documentation / 相关文档#

DocumentDescriptionREADME.mdBilingual overview, features, quick startdocs/ARCHITECTURE.mdTechnical architecture (bilingual)docs/competitive-analysis.mdCompetitive analysisdocs/CHANGELOG.mdVersion history and changelogSKILL_CN.mdLegacy Chinese SKILL (superseded by this file)HOOK.mdHook lifecycle and configuration reference

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v4.4 Supermemory Features / Supermemory 功能#

⚡ 新功能: 从 Supermemory 学习并实现的增强功能

🎯 Dynamic Profile (动态画像)#

从最近 N 条记忆中提取动态画像，结合静态画像（persona.md）。

功能:

• static: 从 persona.md 读取长期稳定事实 + 偏好
• dynamic: 归纳最近活动（工作重点、关注点）
• 缓存机制，提高性能

API:

javascript

import { getProfile } from './profile/dynamic_profile.js';

const profile = await getProfile(userId, {
  recentMemoryLimit: 100,
  recencyWindowDays: 7,
});

// 返回: { static: {...}, dynamic: {...}, lastUpdated: timestamp }

字段说明:

• static.facts: 长期事实
• static.preferences: 用户偏好
• static.skills: 技能列表
• static.goals: 目标列表
• dynamic.keywords: 近期关键词
• dynamic.topics: 近期主题
• dynamic.entities: 近期实体
• dynamic.activities: 活动类型
• dynamic.focusAreas: 关注点

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🔄 Contradiction Resolution (矛盾解决)#

检测并解决记忆中的矛盾陈述。

功能:

• 使用规则快速检测矛盾（地点、时间、状态）
• 使用 LLM 深度判断矛盾
• 保留较新的记忆，标记较旧的为过期

API:

javascript

import { detectContradictions, resolveContradictions } from './forgetting/contradiction_resolver.js';

// 检测矛盾
const contradictions = await detectContradictions(memories, { useLLM: true });

// 解决矛盾
const result = await resolveContradictions(contradictions, { storage });

支持的模式:

• 地点矛盾: "我住在 NYC" vs "我刚搬到 SF"
• 时间矛盾: "明天开会" vs "昨天开会"
• 状态矛盾: "是" vs "不是"

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⏰ Temporal Expiry (临时过期)#

检测和清理临时事实（有过期时间的记忆）。

功能:

• 正则提取过期时间（支持中英文）
• LLM 提取复杂时间表达式
• 定期检查并清理过期记忆

API:

javascript

import { extractExpiryTime, cleanExpiredMemories } from './forgetting/temporal_expiry.js';

// 提取过期时间
const expiry = await extractExpiryTime(memory);

// 清理过期记忆
const result = await cleanExpiredMemories(memories, storage);

支持的时间表达式:

• 中文: 明天、下周、N天后、X月X日
• 英文: tomorrow, next week, in N days, next Monday

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🔍 Hybrid Search (混合搜索)#

统一搜索接口，支持记忆 + 文档混合搜索。

搜索模式:

• memories: 只搜索记忆
• documents: 只搜索文档（RAG）
• hybrid: 合并两者结果（默认）

API:

javascript

import { hybridSearch } from './search/hybrid_search.js';

// 混合搜索
const results = await hybridSearch(query, {
  searchMode: 'hybrid',
  maxResults: 20,
  rerankResults: true,
});

特性:

• 结果合并与重排序
• 去重处理
• 权重可配置

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🔌 Connectors Framework (连接器框架)#

为外部数据源提供统一的同步接口。

BaseConnector:

javascript

import { BaseConnector } from './connectors/base.js';

class GitHubConnector extends BaseConnector {
  constructor(options) {
    super({ name: 'github', type: 'github', ...options });
  }

  async _doSync() {
    // 实现具体同步逻辑
    return items;
  }
}

接口:

• sync(): 全量同步
• watch(callback): 增量监听
• normalize(rawData): 数据格式转换

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📄 Multi-modal Extractors (多模态提取器)#

为不同类型文件提供统一的内容提取接口。

BaseExtractor:

javascript

import { BaseExtractor } from './extractors/base.js';

class PDFExtractor extends BaseExtractor {
  constructor(options) {
    super({ name: 'pdf', type: 'pdf', supportedFormats: ['pdf'], ...options });
  }

  async _doExtract(filePath, options) {
    // 实现具体提取逻辑
    return { content, metadata };
  }
}

接口:

• extract(filePath): 提取文件内容
• extractBatch(filePaths): 批量提取
• supports(filePath): 检查是否支持

内置提取器:

• TextExtractor: 文本文件 (txt, md, json, yaml, csv)

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📦 导出汇总#

javascript

// Dynamic Profile
import { getProfile, getProfiles, invalidateCache } from './profile/dynamic_profile.js';

// Contradiction Resolution
import { detectContradiction, detectContradictions, resolveContradictions } from './forgetting/contradiction_resolver.js';

// Temporal Expiry
import { extractExpiryTime, cleanExpiredMemories, startExpiryChecker } from './forgetting/temporal_expiry.js';

// Hybrid Search
import { hybridSearch, searchMemoriesOnly, searchDocumentsOnly } from './search/hybrid_search.js';

// Connectors
import { BaseConnector, registerConnector, createConnector } from './connectors/index.js';

// Extractors
import { BaseExtractor, TextExtractor, autoExtract } from './extractors/index.js';

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v4.4 Supermemory 对标功能#

🆕 新增功能：Benchmark 验证 + 可配置实体类型 + 插件系统

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📊 Benchmark Evaluation (召回率验证)#

运行 recall@K / precision@K / MRR 基准测试，对标 LoCoMo / LongMemEval。

新工具:

工具功能memory_benchmark_recall运行召回率基准测试

使用方法:

javascript

// 直接调用
const report = runRecallBenchmark();
// 返回: { timestamp, dataset_size, metrics: { recall@1/5/10, precision@1/5, mrr }, results: [...] }

输出指标:

• recall@K: 前 K 个结果中包含的相关记忆比例
• precision@K: 前 K 个结果中相关记忆的占比
• MRR: 首个相关结果的倒数排名平均值

Benchmark 报告保存位置:

text

~/.openclaw/skills/unified-memory/src/benchmark/results/

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🏷️ Configurable Entity Types (可配置实体类型)#

实体类型不再硬编码，改为从配置文件加载，支持运行时扩展。

新工具:

工具功能memory_entity_types_list列出所有实体类型配置memory_entity_type_add添加/更新实体类型

配置文件:

text

~/.openclaw/workspace/memory/config/entity_types.json

默认实体类型:

类型标签颜色优先级person人物#667eea10organization组织#10b9818project项目#f59e0b9topic主题#8b5cf66tool工具#06b6d47location地点#ef44445date日期#ec48994event事件#84cc166

运行时添加新类型:

javascript

addEntityType('framework', {
  label: '框架',
  color: '#ff6b6b',
  keywords: ['React', 'Vue', 'Angular', 'Next.js'],
  priority: 7,
});

使用 MCP 工具:

json

{
  "name": "memory_entity_type_add",
  "arguments": {
    "typeName": "framework",
    "label": "开发框架",
    "color": "#ff6b6b",
    "keywords": ["React", "Vue", "Angular"],
    "priority": 7
  }
}

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🔌 Plugin System (插件系统)#

可插拔架构，支持在搜索/写入关键节点注入自定义逻辑。

内置插件:

插件功能kg-enrich知识图谱增强：在搜索结果中附加 KG 实体/关系上下文dedup去重：写入前检查相似记忆，防止重复revision版本追踪：自动记录每次写入的 revision

新工具:

工具功能memory_plugins_list列出所有已注册插件memory_plugin_enable启用插件memory_plugin_disable禁用插件memory_plugin_register注册外部插件

插件 Hook 接口:

javascript

const myPlugin = {
  name: 'my-plugin',
  version: '1.0.0',
  description: 'My custom plugin',
  enabled: true,
  hooks: {
    beforeSearch: async (query, context) => query,
    afterSearch: async (results, context) => results,
    beforeWrite: async (memory, context) => memory,
    afterWrite: async (memory, context) => memory,
    onConflictDetected: async (local, remote) => ({ resolution: 'merged' }),
  },
  config: { /* 自定义配置 */ },
};

Hook 执行顺序:

text

beforeSearch → [实际搜索] → afterSearch
                   ↓
beforeWrite → [实际写入] → afterWrite

插件注册表位置:

text

~/.openclaw/workspace/memory/plugins/registry.json

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📦 v4.4 导出汇总#

javascript

// Benchmark
import { runRecallBenchmark } from './benchmark/eval_recall.js';

// Entity Config
import { loadEntityConfig, addEntityType, getEntityTypesByPriority } from './graph/entity_config.js';

// Plugin System
import { getPlugins, enablePlugin, disablePlugin, registerPlugin } from './plugin/plugin_manager.js';

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License#

MIT License. See README.md.