智能体记忆系统

技能简介

Agent Memory Ultimate 为 OpenClaw 智能体提供生产级记忆能力，解决上下文丢失导致的重复沟通问题。采用双层级索引与生物启发式架构，实现跨会话的事实、偏好与决策持久化。

业务背景

智能体记忆系统解决客服、销售等场景中用户反复说明同一问题的痛点。通过跨会话持久化记忆，智能体能自动记住客户偏好、历史决策和关键事实，无需用户重复交代背景，显著提升服务连贯性与用户体验，同时降低人工介入成本。

落地案例：某企业售后智能体接入记忆系统后，当客户两周后再次咨询时，自动调出此前记录的产品型号、故障现象及处理方案，直接延续对话而非从零开始。客户无需复述问题，智能体基于记忆给出针对性跟进建议，沟通效率明显提升。

能做什么

• 语义向量搜索：用不同表述也能找到相关记忆
• 两级索引结构：快速检索，避免扫描大量日志
• 自动记忆整合：关键决策与事实跨会话保留
• 自然记忆衰减：旧信息淡化，新记忆优先浮现
• 节省60-80% Token：仅加载相关内容到上下文
• 完全离线运行：无云端调用，数据不出本机

使用说明

安装前提：系统需预装 sqlite3 二进制文件。

安装步骤：

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/globalcaos/clawdbot-moltbot-openclaw.git
2. 进入技能目录并参考项目文档完成配置
3. 确保 SQLite 数据库路径可写，启动后自动初始化表结构

日常使用：智能体自动将对话中的关键信息写入本地数据库，下次会话通过向量相似度召回相关记忆。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 所有数据存储于本地 SQLite 文件，需自行备份防止磁盘损坏丢失
• 向量嵌入与记忆整合在本地计算，大容量记忆可能占用较多CPU资源
• 记忆衰减算法基于时间权重，重要信息建议主动确认以强化保留
• 当前版本不支持多设备同步，切换机器时记忆不共享

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/globalcaos/agent-memory-ultimate/SKILL.md
来源类型：GitHub 开源项目