Memory 系统

这一课你将能做到

1. 用 openclaw memory 管理记忆索引、搜索、重置
2. 理解 MEMORY.md 在记忆体系中的角色
3. 设计「团队约定进 MEMORY.md，个人偏好进自动记忆」的分层策略

为什么要学

没有记忆的 bot 是金鱼——每次对话都从零开始，「我们团队用 pnpm 不用 npm」说了一百遍还是会被问。Memory 系统让 bot 把重要信息沉淀下来，下次自动想起。但记忆不是越多越好：错误的记忆会误导，敏感的记忆会泄露，混乱的记忆会稀释关键信息。

人话：Memory 是 bot 的「工作笔记」，记什么、怎么记、怎么查，决定了它是越用越聪明还是越用越糊涂。

先建立图像

记忆来源
  ├── 自动提取：对话中模型判断「这值得记」→ 写入记忆存储
  ├── 手动写入：MEMORY.md（workspace 文件，团队硬性约定）
  └── 会话历史：原始对话记录（ compaction 后保留摘要）

记忆存储
  └── SQLite 数据库（~/.openclaw/ 下），带向量索引

记忆检索
  ├── 语义搜索：openclaw memory search "部署流程"
  └── 自动注入：每轮对话时相关记忆自动进入上下文

维护操作
  ├── openclaw memory index    ← 重建索引
  ├── openclaw memory search   ← 语义搜索
  ├── openclaw memory status   ← 健康检查
  ├── openclaw memory forget   ← 按来源删除
  └── openclaw memory reset    ← 清空重建

跟着做

步骤 1：检查记忆系统状态

openclaw memory status
openclaw memory status --deep --agent main

--deep 做完整健康检查，--agent 指定查看某个 agent 的记忆。

步骤 2：手动写入团队约定到 MEMORY.md

编辑 ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md：

# 团队约定

- 包管理器：pnpm，禁止 npm/yarn
- 分支策略：main 保护，feature 分支前缀 `feat/`
- 代码评审：至少一人 approve 才能合并
- 部署时间：每周二、四下午 3 点，其他时间禁发

这些内容是「团队宪法」，应该永远被 bot 记住。

步骤 3：让 bot 自动积累记忆

正常对话即可。当模型判断某信息值得长期保存时（用户偏好、项目决策、常用命令），会自动写入记忆存储。你可以在 Control UI 的 Memory 面板查看已积累的记忆条目。

步骤 4：搜索验证

openclaw memory search "包管理器"
openclaw memory search "deploy" --max-results 5 --json

步骤 5：维护与清理

# 重建索引（记忆检索异常时）
openclaw memory index --force

# 按会话来源删除记忆
openclaw memory forget --agent main --session <session-id> --dry-run

# 完全重置（谨慎）
openclaw memory reset --agent main --yes
openclaw memory index --agent main

讲清楚要点

1. MEMORY.md 是「手动记忆」，自动记忆是「模型自选」：MEMORY.md 由人编写，内容确定、优先级最高；自动记忆由模型判断，覆盖日常细节。两者并存，不冲突。
2. 记忆检索是语义搜索，不是关键词匹配：搜「怎么发版」也能命中「部署流程」的记忆，因为底层是向量索引。这要求记忆描述本身清晰。
3. memory forget 是精确删除，memory reset 是核弹：forget 按 session、按参与者、按 hook 来源删除；reset 清空全部重建。生产环境优先 forget。