哈希娱乐拒绝“金鱼记忆”!深度解析 OpenClaw 的 Agent 记忆系统工程化实践
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随着 LLM 上下文窗口(Context Window)的不断扩大,很多开发者产生了一个误区:只要窗口够大,把所有历史对话丢进去,Agent 就有了记忆。
但在工程实践中,我们发现上下文 ≠ 记忆。单纯堆叠上下文不仅会带来昂贵的 Token 成本 and 极高的延迟,还会让 Agent 陷入黑箱——你无法决定它记住了什么,也无法修正它的错误认知。
今天,我们以OpenClaw为标杆,拆解一套Markdown + SQLite + 混合检索的本地优先(Local-First)记忆系统设计方案。这是一套非常适合个人助手及中小团队的轻量级工程化实践。
不同于将记忆深埋在向量数据库的黑盒中,OpenClaw 将所有记忆以人类可读的 Markdown 文件形式存储在本地文件系统中。
•人工干预:发现 Agent 记错了?直接编辑 Markdown 文件即可修正。
在底层技术栈上,它坚持零外部依赖,使用SQLite + FTS5(全文检索)+ sqlite-vec(向量扩展)的纯本地方案,无需维护庞大的向量数据库集群,部署简单且隐私性极佳。
并不是所有信息都值得被同等对待。OpenClaw 参考人类记忆模型,将记忆分为了三个层级:
•作用:每天一份追加日志,系统启动时默认加载今天和昨天的记录。它构成了 Agent 的近期工作记忆。
•作用:存储用户偏好(User Preference)、长期目标、关键事实。这部分信息只在私聊等特定场景加载,是 Agent 的核心人格与知识库。
•作用:每次会话结束后完整归档,支持跨会线;怎么查这个问题上,OpenClaw 并没有盲目迷信向量检索,而是采用了
的加权融合方式。这种组合拳能有效覆盖从模糊概念到精确代码的各种检索场景。04. 亮点机制:自动 Flush 与 成本控制
Flush 机制。当 Context 长度接近阈值时(例如预留 20K token 缓冲),系统会触发一个静默 Agent 回合。它会利用大模型自动提炼当前对话中的关键决策、待办事项和约定,写入到 MEMORY.md 或当天的日志中,然后再对历史消息进行压缩。
这就保证了:即使对话被截断,重要的信息也已经永久固化为长期记忆。极致的成本优化
推荐使用 embedding-gemma 等本地模型,零成本且保护隐私。
2.智能缓存:基于内容 Hash 建立 embedding_cache 表。相同的内容绝不计算第二次。
05. 写在最后OpenClaw 的实践告诉我们,一个优秀的 Agent 记忆系统不一定需要复杂的微服务架构。
挖掘本地算力的潜能,再加上混合检索与自动沉淀的策略,我们在个人与小团队场景下,完全可以构建出既聪明、又透明、还省钱的 AI 记忆中枢。一句话总结:不要试图记住所有,而是构建一个会做笔记的系统。
参考资料:Agent 记忆系统实践:以 OpenClaw 为主线的工程化设计
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