名称： agent-memory-ultimate
版本： 3.1.0
描述： "为你的 OpenClaw 智能体配备一个真正能在会话间工作的记忆系统。基于研究，开源实现。"
元数据：
{
"openclaw":
{
"emoji": "🧠",
"os": ["linux", "darwin"],
"requires":
{
"bins": ["sqlite3"],
},
"notes":
{
"security": "此技能将记忆存储于本地 SQLite 数据库中。所有数据均保留在您的设备上。无云端调用，无外部 API，无数据外泄。向量嵌入在本地计算。记忆整合与衰减作为本地进程运行。",
},
},
}

智能体记忆终极版

你的智能体总是遗忘一切。让我们来解决这个问题。

你花了 20 分钟解释你的架构。下一次会话时，它问：“能提醒一下我们正在做什么吗？”

你经过详细推理，决定使用 PostgreSQL 而非 MongoDB。但在压缩后，它问：“你用的是哪个数据库？”

你告诉它你妻子的名字是 Sasha。三个会话后，它却叫她 Sarah。

这不是一个 bug。这就是原版 OpenClaw 的常态——上下文填满、压缩触发、线程丢失。每一次。每一次都如此。

我们构建了什么

一个记忆技能，它能显著提升你的智能体记住重要信息的能力。并非完美——这在 AI 领域仍是一个未解难题——但足够好，好到它不会再在本周第三次问你“什么项目？”。

• 语义向量搜索 —— 即使你换种说法，也能找到相关上下文。
• 双层索引 —— 快速检索，而非扫描 50KB 的日志。
• 自动整合 —— 决策、偏好和事实在会话间持久保存。
• 自然记忆衰减 —— 陈旧无关的内容逐渐淡出，近期记忆更快浮现。
• 节省 60–80% 的令牌 —— 仅加载相关内容，而非将所有内容塞入上下文。
• 基于 SQLite —— 一切本地化、持久化，重启后依然存在。
• 完全离线 —— 无云端、无 API 调用、无数据离开你的设备。

我们的架构并非凭空猜测。它基于两篇研究论文：

• HIPPOCAMPUS —— 受生物学启发的记忆形成，具备 O(1) 概念查找能力。
• ENGRAM —— 将上下文压缩视为缓存驱逐，而非摘要。摘要会破坏细节，而缓存驱逐能保留它。

因为我们就是如此执着。

你将获得什么

一个能记住你的技术栈、你的偏好、你团队成员的名字以及你已做决策的智能体——无需你在每个会话中重复自己。它并非全知全能，但相比默认状态，这是一个巨大的改进。

搭配使用效果更佳

• jarvis-voice —— 会“说话”的记忆
• ai-humor-ultimate —— 一个既有记忆又有“个性”的智能体
• agent-boundaries-ultimate —— 拥有完美记忆，同时明确其使用界限

👉 探索完整项目： github.com/globalcaos/clawdbot-moltbot-openclaw

克隆它。分叉它。测试它。让它成为你的。