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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://openclaw.zhcndoc.com/llms.txt

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OpenClaw 通过在你的 agent 工作区中写入 纯 Markdown 文件 来记住内容。模型只会“记住”那些被保存到磁盘上的内容——不存在隐藏状态。

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它是如何工作的

你的 agent 有三个与记忆相关的文件：
  • MEMORY.md —— 长期记忆。持久的事实、偏好和决策。会在每次 DM 会话开始时加载。
  • memory/YYYY-MM-DD.md —— 每日笔记。运行中的上下文和观察。今天和昨天的笔记会自动加载。
  • DREAMS.md（可选）—— Dream Diary 和 dreaming sweep 总结，供人工审阅，其中包括有依据的历史回填条目。
这些文件位于 agent 工作区中（默认 ~/.openclaw/workspace）。
如果你希望你的 agent 记住某件事，只要告诉它：“记住我更喜欢 TypeScript。” 它就会把这件事写入相应的文件。

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推断出的承诺

某些未来跟进事项并不是持久事实。如果你提到明天有面试，那么有用的记忆可能是“面试后跟进”，而不是“把这件事永久存到 MEMORY.md 里”。 Commitments 是针对这种情况的可选、短期跟进记忆。OpenClaw 会在一个隐藏的后台轮次中推断它们，将其限定在同一个 agent 和频道内，并通过 heartbeat 发送到期的跟进提醒。显式提醒仍然使用 scheduled tasks。

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记忆工具

agent 有两个用于处理记忆的工具：
  • memory_search —— 即使措辞与原文不同，也能通过语义搜索找到相关笔记。
  • memory_get —— 读取指定的记忆文件或行范围。
这两个工具都由当前激活的 memory 插件提供（默认：memory-core）。

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Memory Wiki 配套插件

如果你希望持久记忆的行为更像一个维护良好的知识库，而不只是原始笔记，可以使用附带的 memory-wiki 插件。 memory-wiki 会将持久知识编译到一个 wiki 保管库中，具备以下特性：
  • 确定性的页面结构
  • 结构化的主张和证据
  • 矛盾与新鲜度跟踪
  • 生成式仪表盘
  • 面向 agent/runtime 消费者的编译摘要
  • wiki 原生工具，如 wiki_search、wiki_get、wiki_apply 和 wiki_lint
它不会取代当前激活的 memory 插件。当前激活的 memory 插件仍然负责回忆、晋升和 dreaming。memory-wiki 只是在旁边增加一层带有来源证明的知识层。 参见 Memory Wiki。

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记忆搜索

当配置了 embedding 提供方时，memory_search 会使用 混合搜索——将向量相似度（语义含义）与关键词匹配（如 ID 和代码符号等精确术语）结合起来。只要你为任一支持的提供方配置了 API key，这项功能就会开箱即用。
OpenClaw 会根据可用的 API key 自动检测你的 embedding 提供方。如果你配置了 OpenAI、Gemini、Voyage 或 Mistral 的 key，记忆搜索会自动启用。
关于搜索的工作方式、调优选项以及提供方设置的详情，请参见 Memory Search。

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记忆后端

内置（默认）

基于 SQLite。开箱即用，支持关键词搜索、向量相似度和混合搜索。无需额外依赖。

QMD

本地优先的 sidecar，支持 reranking、query expansion，以及索引工作区之外目录的能力。

Honcho

具备用户建模、语义搜索和多 agent 感知能力的 AI 原生跨会话记忆。通过插件安装。

LanceDB

内置的基于 LanceDB 的记忆，支持与 OpenAI 兼容的 embeddings、自动回忆、自动捕获，以及本地 Ollama embedding 支持。

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知识 wiki 层

Memory Wiki

将持久记忆编译为一个带有来源证明的 wiki 保管库，包含主张、仪表盘、桥接模式，以及适合 Obsidian 的工作流。

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自动记忆刷新

在 compaction 总结你的对话之前，OpenClaw 会运行一个静默轮次，提醒 agent 将重要上下文保存到记忆文件中。此功能默认开启——你无需进行任何配置。 若要在本地模型上保留这个 housekeeping 轮次，请设置一个精确的 memory-flush model override： 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "memoryFlush": {
          "model": "ollama/qwen3:8b"
        }
      }
    }
  }
}
该 override 仅应用于 memory-flush 轮次，不会继承 active session fallback chain。
记忆刷新可以防止在 compaction 期间丢失上下文。如果你的 agent 在对话中有重要事实尚未写入文件，它们会在总结发生之前自动保存。

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Dreaming

Dreaming 是一个可选的后台记忆整合过程。它会收集短期信号，给候选项打分，并且只将符合条件的条目晋升到长期记忆（MEMORY.md）中。 它的设计目标是让长期记忆保持高信噪比：
  • 可选启用：默认关闭。
  • 定时执行：启用后，memory-core 会自动管理一个用于完整 dreaming sweep 的定期 cron 作业。
  • 设有阈值：晋升必须通过分数、回忆频率和查询多样性门槛。
  • 可审阅：阶段总结和日记条目会写入 DREAMS.md 供人工审阅。
关于各阶段行为、评分信号以及 Dream Diary 细节，请参见 Dreaming。

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有依据的回填与实时晋升

如今 dreaming 系统有两条密切相关的审阅通道：
  • 实时 dreaming 依赖 memory/.dreams/ 下的短期 dreaming 存储，这也是正常 deep phase 在决定哪些内容可以晋升到 MEMORY.md 时所使用的内容。
  • 有依据的回填 会读取历史的 memory/YYYY-MM-DD.md 笔记，将其作为独立的日文件，并把结构化审阅输出写入 DREAMS.md。
当你想回放旧笔记，并查看系统认为哪些内容是持久的，而无需手动编辑 MEMORY.md 时，有依据的回填就很有用。 当你使用： 
openclaw memory rem-backfill --path ./memory --stage-short-term
时，有依据的持久候选项不会被直接晋升。它们会被暂存到正常 deep phase 已经使用的同一个短期 dreaming 存储中。这意味着：
  • DREAMS.md 仍然是供人工审阅的界面。
  • 短期存储仍然是面向机器的排序界面。
  • MEMORY.md 仍然只会由 deep promotion 写入。
如果你认为这次回放没有用，可以移除这些暂存产物，而不会影响普通日记条目或正常的回忆状态： 
openclaw memory rem-backfill --rollback
openclaw memory rem-backfill --rollback-short-term

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CLI

openclaw memory status          # 检查索引状态和提供方
openclaw memory search "query"  # 从命令行搜索
openclaw memory index --force   # 重建索引

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延伸阅读

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