名称: chaos-memory
描述: 面向 AI 代理的混合搜索记忆系统。支持手动搜索与存储,自动捕获功能需手动启用。
主页: https://github.com/hargabyte/Chaos-mind
元数据:
{
"openclaw":
{
"emoji": "🧠",
"install":
[
{
"id": "chaos-install",
"kind": "shell",
"command": "bash install.sh",
"label": "安装 CHAOS Memory",
},
],
},
}
Context-aware Hierarchical Autonomous Observation System
面向 AI 代理的混合搜索记忆系统,融合四种检索信号:
- BM25 - 关键词匹配
- Vector - 语义相似度
- Graph - 关系奖励
- Heat - 访问模式与优先级
初次使用? 运行以下命令查看完整参考:
chaos-cli --help
快速工作流:
1. 任务前: chaos-cli search "关键词" --mode index --limit 10
2. 任务中: chaos-cli store "重要事实" --category decision --priority 0.9
3. 任务后: chaos-cli list 10
节省 Token: 使用 --mode index 可节省约 90% 的 Token(约 75 Token/结果)。
更多帮助: 运行 chaos help-agents 获取面向 AI 优化的参考指南。
安装后,使用 chaos-cli 命令:
# 搜索记忆
chaos-cli search "定价决策" --limit 5
# 存储记忆
chaos-cli store "企业版:99美元/月" --category decision
# 列出最近记忆
chaos-cli list 10
快速搜索(摘要模式):
chaos-cli search "架构模式" --mode summary --limit 5
快速扫描(索引模式,节省 90% Token):
chaos-cli search "团队决策" --mode index --limit 10
完整详情:
chaos-cli search "模型选择" --mode full --limit 3
模式对比:
| 模式 | Token/结果 | 适用场景 |
|------|------------|----------|
| index | ~75 | 快速扫描,结果较多时 |
| summary | ~250 | 平衡模式(默认) |
| full | ~750 | 深度分析 |
# 决策
chaos-cli store "默认模型为 Qwen3-1.7B" --category decision --priority 0.9
# 核心事实
chaos-cli store "数据库运行在 3307 端口" --category core --priority 0.7
# 研究发现
chaos-cli store "设置 think=false 带来 43 倍加速" --category research --priority 0.8
类别: decision(决策)、core(核心)、semantic(语义)、research(研究)
优先级: 0.0-1.0(数值越高越重要)
chaos-cli get <记忆ID>
chaos-cli list # 默认显示 10 条
chaos-cli list 20 # 显示 20 条
⚠️ 默认禁用,以保护隐私。
启用自动捕获:
nano ~/.chaos/config/consolidator.yamlauto_capture.enabled: trueauto_capture.sourcesollama pull qwen3:1.7bchaos-consolidator --auto-capture --once提取内容: 决策、事实、见解
跳过内容: 问候语、填充词、确认语
运行位置: 100% 本地(您的机器,无外部 API 调用)
速度: 每条消息约 2.6 秒(约 42 秒处理 16 条消息的会话)
隐私: 仅处理您明确配置的文件。详见 SECURITY.md。
CHAOS Memory 可与其他工具集成,实现更深层次的智能:
功能: 将记忆锚定到特定的代码位置和文件。
使用场景: 使记忆具备上下文感知能力,例如“此决策影响 Auth.tsx 第 45-67 行”。
工作原理:
- CHAOS 在启动时检测 cx 是否可用。
- 自动创建语义链接:记忆 → 代码位置。
- 搜索结果包含相关代码片段。
安装 Cortex:
# Cortex 是一个独立工具
# 从以下地址安装:https://github.com/hargabyte/cortex
示例:
# 未安装 Cortex 时
chaos-cli search "认证流程"
→ "已将认证改为使用 JWT 令牌"
# 安装 Cortex 后
chaos-cli search "认证流程"
→ "已将认证改为使用 JWT 令牌"
→ 📍 Auth.tsx:45-67, middleware/auth.js:12
功能: 将记忆链接到任务和问题。
使用场景: 追踪哪些记忆导致了哪些任务,决策如何转化为实现。
工作原理:
- CHAOS 在启动时检测 beads 或 beads-rust 是否可用。
- 创建双向链接:记忆 ↔ 任务。
- 记忆可自动引用问题 ID。
安装 Beads:
# Beads 是一个独立的任务管理工具
# 从以下地址安装:https://github.com/hargabyte/beads
示例:
# 存储带任务引用的记忆
chaos-cli store "需要重构认证模块" --category decision --task AUTH-123
# 搜索显示相关任务
chaos-cli search "认证重构"
→ "需要重构认证模块"
→ 📋 任务:AUTH-123(进行中)
当三个工具协同工作时:
chaos-cli search "性能优化"
→ 记忆:"添加了 Redis 缓存层"
→ 📍 代码:cache/redis.js:34-89
→ 📋 任务:PERF-042(已完成)
→ 🔗 相关:3 条其他记忆,2 个代码文件,1 个 PR
状态检测:
- Cortex:启动时自动检测(日志显示 [OPT] Cortex Engine: FOUND)。
- Beads:启动时自动检测(日志显示 [OPT] Beads Task Manager: FOUND)。
- 查看状态:运行 chaos-mcp 时检查启动日志。
默认配置文件位置:~/.chaos/config/consolidator.yaml
# 自动捕获默认禁用
auto_capture:
enabled: false # 配置路径后改为 true
sources: [] # 在此添加您的会话路径
# 示例(审查后取消注释):
# sources:
# - ~/.openclaw-*/agents/*/sessions/*.jsonl
qwen:
model: qwen3:1.7b # 锁定为默认值
chaos:
mode: mcp
mcp:
env:
CHAOS_DB_PATH: "~/.chaos/db"
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
CHAOS_HOME |
~/.chaos |
安装目录 |
CHAOS_DB_PORT |
3307 |
数据库端口 |
CHAOS_MODEL |
qwen3:1.7b |
提取模型 |
安装脚本会自动处理依赖项。
命令未找到:
export PATH="$HOME/.chaos/bin:$PATH"
数据库错误:
cd ~/.chaos/db && dolt sql-server --port 3307 &
无搜索结果:
chaos-cli list # 检查是否存在记忆
数据存储: 所有记忆均存储在您的本地机器上(~/.chaos/db)。
- 无云同步或外部传输。
- 您的数据永远不会离开您的计算机。
- 数据库采用版本控制(Dolt),便于审计。
自动捕获(需手动启用):
- 默认禁用 - 您必须明确启用并配置。
- 需在 ~/.chaos/config.yaml 中手动配置会话路径。
- 仅处理您在 auto_capture.sources 中明确指定的文件。
- 使用您自己的 Ollama 实例在本地运行(无外部 API 调用)。
权限:
- 读取:会话记录文件(仅限您配置的路径)。
- 写入:本地数据库(~/.chaos/db)。
- 网络:无(所有处理均在本地进行)。
控制:
# 查看自动捕获将处理的内容(试运行)
chaos-consolidator --auto-capture --once --dry-run
# 禁用自动捕获
# 编辑 ~/.chaos/config.yaml:
# auto_capture:
# enabled: false
# 或者,直接不配置会话路径
透明度:
- 安装脚本源码:包含在仓库中(install.sh)。
- 所有二进制文件均通过 GitHub Actions 构建(可复现)。
- 数据库为纯 Dolt(可使用 dolt sql 检查)。
版本 1.0.0 | 由 HSA 团队创建