Long Term Memory — 长期记忆

长期记忆概述 此技能为 OpenClaw 代理提供了跨会话持久的长期记忆。它用自动捕获和结构化存储替换了手动的 MEMORY.md 方法。所有操作都在本地运行——无需云服务，数据不会离开您的机器。

核心工作流 会话开始 → 1. inject_context() → 获取相关历史记录 会话运行 → 2. remember() / auto_capture() → 保存重要信息 会话结束 → 3. summarize() → 将会话压缩到记忆中

脚本 scripts/memory_engine.py — 核心引擎 # 保存记忆 python3 scripts/memory_engine.py remember "决定：使用 FastAPI 框架" --tags 决策，技术 --importance 8 --project saas # 搜索记忆 python3 scripts/memory_engine.py search "技术方案" --tags 技术 --min-imp 5 # 获取上下文以注入提示 python3 scripts/memory_engine.py inject "当前任务描述..." # 从文本自动捕获（扫描决策、事实、偏好） python3 scripts/memory_engine.py auto "我们决定采用 SQLite 作为数据库，技术栈为 FastAPI..." # 会话管理 python3 scripts/memory_engine.py session-start # 返回会话 ID 和上下文 python3 scripts/memory_engine.py session-end <会话 ID> --summary "..." # 统计 python3 scripts/memory_engine.py stats

scripts/setup.py — 一次性工作空间设置 python3 scripts/setup.py

记忆结构 存储：SQLite + FTS5 全文搜索 字段：内容、标签[]、重要性（1-10）、来源、会话、项目、时间戳 标签：用于筛选的记忆标签（例如决策、技术、用户、项目：X） 重要性：1-10 的比例。8+ = 关键事实，6-7 = 有用的上下文，1-5 = 正常

自动捕获 引擎自动从文本中检测重要内容： 触发关键字 标签 默认重要性 决定、选择、采用、改为、升级、弃用 决策 7 项目名、产品名、公司、版本、价格 事实 6 喜欢、偏好、习惯、不要、推荐 偏好 6 技术栈、框架、语言、数据库、API、部署 技术 5 问题、bug、报错、异常、失败 问题 5

AGENTS.md 集成 将以下内容添加到您的 AGENTS.md（或相关代理的配置文件）中：

长期记忆规则

• 会话开始时：运行 python3 scripts/memory_engine.py inject "current task" 并使用输出作为上下文
• 当用户分享重要信息时：使用 remember() 保存它
• 跟踪决策：使用 --importance 8 和标签 decision 保存关键决策
• 在回答 "remember" 或 "previous" 问题之前：先搜索记忆
• 会话结束时：总结关键结果以供下一个会话使用

数据存储 ~/.openclaw/workspace/long-term-memory/ ├── memory.db # SQLite 数据库 ├── config.json # 配置 └── current_context.md # 最后构建的上下文（用于调试）

提示 要有选择性：并非所有内容都需要记忆。保存决策、偏好、问题。 使用标签：项目：X 标签可以使跨项目记忆可搜索。 重要性很重要：8+ 为永久事实，5-7 为有用的上下文，3-4 为临时。 搜索前回答：如果用户询问 "你记得 X 吗？"，先搜索记忆。