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摘要

本文深入探讨 OpenClaw 框架中的记忆系统设计与应用。从 MEMORY.md 长期记忆机制、memory/YYYY-MM-DD.md 每日日志、memory_search 语义搜索到记忆维护策略，全面解析如何让 AI Agent 拥有持久化记忆能力。通过实际案例演示记忆的写入、检索、维护流程，帮助开发者构建具有上下文连续性的智能应用，解决 AI "健忘"问题，实现真正的个性化服务。🧠

1. 引言 - AI 的"健忘"问题

1.1 为什么 AI 需要记忆？

你是否遇到过这样的场景：

传统 AI 系统的"健忘"问题，本质上是上下文窗口有限和无持久化存储导致的。OpenClaw 通过记忆系统解决了这个问题。

1.2 OpenClaw 记忆系统架构

OpenClaw 提供了三层记忆架构：

1.3 记忆类型对比

2. MEMORY.md 长期记忆

2.1 什么是 MEMORY.md？

MEMORY.md 是 OpenClaw 的长期记忆存储，用于保存：

• 用户个人信息和偏好
• 重要决策和约定
• 项目关键上下文
• 需要跨会话记住的知识

2.2 MEMORY.md 文件结构

# MEMORY.md - 长期记忆 ## 用户信息 - 姓名：张三 - 昵称：老大 - 时区：Asia/Shanghai - 语言偏好：中文 ## 项目上下文 - 当前项目：OpenClaw 技术文章撰写 - 目标：完成100篇技术文章 - 进度：已完成40篇 ## 重要决策 - 2026-03-14：决定采用由浅入深的文章结构 - 2026-04-02：选择飞书作为主要沟通渠道 ## 待办事项 - [ ] 完成第41篇记忆系统文章 - [ ] 整理文章截图 ## 注意事项 - 用户喜欢简洁的表达风格 - 文章需要包含代码示例和图表

2.3 MEMORY.md 读写规则

读取时机

根据 AGENTS.md 的规定，MEMORY.md只在主会话（Main Session）中加载：

### 🧠 MEMORY.md - Your Long-Term Memory - **ONLY load in main session** (direct chats with your human) - **DO NOT load in shared contexts** (Discord, group chats, sessions with other people) - This is for **security** — contains personal context that shouldn't leak to strangers

写入时机

• 用户明确说"记住这个"
• 做出重要决策时
• 学习到需要长期保存的知识
• 用户偏好发生变化时

2.4 实战：MEMORY.md 使用示例

场景：用户告诉 AI 自己的偏好

用户：我比较喜欢简洁的表达，不要太啰嗦 AI：好的，我会记住你的偏好。让我更新 MEMORY.md...

MEMORY.md 更新：

## 用户偏好 - 表达风格：简洁，不喜欢啰嗦 - 沟通语言：中文

3. memory/YYYY-MM-DD.md 每日日志

3.1 什么是每日日志？

每日日志是 OpenClaw 的短期记忆存储，用于记录：

• 当天完成的任务
• 临时性的决定
• 会话中的重要信息
• 需要后续跟进的事项

3.2 每日日志文件结构

# 2026-04-13 工作记录 ## 完成的任务 ### 1. 撰写记忆系统文章 - 开始撰写第41篇文章 - 完成摘要和引言部分 ### 2. 用户反馈处理 - 用户要求调整文章结构 - 已按要求修改 ## 重要决策 - 决定将记忆系统作为独立章节 ## 待办事项 - [ ] 完成文章剩余部分 - [ ] 添加代码示例 ## 备注 - 用户今天心情不错

3.3 日志写入时机

3.4 日志维护策略

4. memory_search 语义搜索

4.1 什么是语义搜索？

memory_search 是 OpenClaw 提供的语义检索工具，可以：

• 在 MEMORY.md 和每日日志中搜索相关内容
• 基于语义相似度排序
• 返回最相关的记忆片段

4.2 memory_search 工具详解

工具签名

memory_search(query:str,# 搜索查询maxResults:int=5,# 最大返回结果数minScore:float=0.5# 最小相关性分数)

返回格式

{"results":[{"path":"MEMORY.md","lines":"10-15","content":"用户偏好：简洁表达风格","score":0.95},{"path":"memory/2026-04-10.md","lines":"20-25","content":"用户要求文章不要太长","score":0.82}]}

4.3 使用场景

4.4 实战：语义搜索示例

场景：用户问"我们之前讨论的文章结构是什么样的？"

# AI 内部调用memory_search(query="文章结构 讨论",maxResults=3)

返回结果：

{"results":[{"path":"MEMORY.md","content":"文章结构：由浅入深，从入门到精通","score":0.91},{"path":"memory/2026-03-14.md","content":"决定采用5阶段100篇文章的规划","score":0.85}]}

AI 回复：

根据之前的讨论，我们决定采用由浅入深的文章结构，分为5个阶段共100篇文章。

5. 记忆维护最佳实践

5.1 记忆写入原则

5.2 记忆分类建议

# MEMORY.md 推荐结构 ## 👤 用户信息 - 基本信息 - 沟通偏好 - 时区/语言 ## 📋 项目上下文 - 当前项目 - 目标和进度 - 关键里程碑 ## 🎯 重要决策 - 决策内容 - 决策原因 - 决策时间 ## ⚠️ 注意事项 - 用户不喜欢的事情 - 需要避免的行为 - 特殊要求 ## 📝 待办事项 - 长期待办 - 需要跟进的事项

5.3 记忆清理策略

5.4 安全注意事项

6. 完整实战案例

6.1 场景：构建个性化 AI 助手

目标：让 AI 记住用户偏好，提供个性化服务

步骤1：初始化 MEMORY.md

# MEMORY.md ## 用户信息 - 姓名：张龙生 - 昵称：老大 - 时区：Asia/Shanghai (GMT+8) - 飞书用户 ## 沟通偏好 - 表达风格：简洁直接，不喜欢啰嗦 - 语言：中文 - 回复格式：表格 + 代码块 ## 项目上下文 - 当前项目：OpenClaw 技术文章撰写 - 目标：完成100篇技术文章 - 已完成：40篇 ## 注意事项 - 文章需要包含 Mermaid 图表 - 代码示例要完整可运行 - 不要在群聊中透露个人信息

步骤2：日常使用中更新记忆

用户：我最近在研究飞书多维表格，帮我记住 AI：好的，让我更新记忆... # 更新 MEMORY.md ## 当前关注 - 飞书多维表格（Bitable）开发

步骤3：使用语义搜索回忆

用户：我之前说的文章进度是多少来着？ AI：（内部调用 memory_search） 根据记忆，你已完成40篇文章，目标是100篇。

6.2 场景：多会话任务跟踪

场景：用户在多个会话中推进一个长期任务

每日日志记录：

# 2026-04-13 工作记录 ## 任务进度 - 第41篇文章：记忆系统 - ✅ 完成摘要和引言 - ✅ 完成 MEMORY.md 章节 - 🔄 进行中：语义搜索章节 - ⏳ 待完成：实战案例 ## 明日计划 - 完成第41篇文章 - 开始第42篇文章

跨会话恢复：

用户：昨天写到哪了？ AI：（搜索 memory/2026-04-12.md） 昨天你完成了第40篇文章（多智能体协作进阶）， 今天应该继续写第41篇：记忆系统。

7. 记忆系统 API 参考

7.1 memory_search

# 语义搜索记忆memory_search(query="用户的偏好",# 搜索查询maxResults=5,# 返回结果数minScore=0.5# 最小相关性分数)

7.2 memory_get

# 安全读取记忆片段memory_get(path="MEMORY.md",# 文件路径from=10,# 起始行lines=20# 读取行数)

7.3 自动记忆触发

OpenClaw 会在以下情况自动触发记忆操作：

8. 常见问题与解决

Q1：记忆文件太大怎么办？

解决方案：

1. 定期清理过时信息
2. 将详细日志归档
3. 只保留关键信息在 MEMORY.md

Q2：如何避免记忆冲突？

解决方案：

1. 使用时间戳标记信息
2. 新信息覆盖旧信息时记录原因
3. 定期审查和合并重复信息

Q3：群聊中如何处理记忆？

解决方案：

1. MEMORY.md 不在群聊中加载
2. 群聊信息写入单独的日志
3. 敏感信息不记录到记忆

Q4：记忆搜索不准确怎么办？

解决方案：

1. 优化查询关键词
2. 调整 minScore 阈值
3. 使用更具体的查询语句

9. 总结

9.1 核心要点

9.2 最佳实践清单

• 为每个用户创建 MEMORY.md
• 每日记录工作日志
• 定期清理和归档记忆
• 使用语义搜索快速定位信息
• 注意隐私和安全保护

9.3 下一步

• 第42篇：OpenClaw 日志记忆：memory/YYYY-MM-DD.md
• 第43篇：OpenClaw memory_search：语义搜索实战
• 第44篇：OpenClaw 记忆维护：自动整理与归档

参考资料

• OpenClaw 官方文档
• OpenClaw GitHub
• AGENTS.md 记忆系统说明