Memory overview

OpenClaw 通过在您的 Agent 工作区中写入纯 Markdown 文件来记住事物。模型仅“记住”保存到磁盘的内容——不存在隐藏状态。

工作原理

您的 Agent 拥有三个与内存相关的文件：

MEMORY.md — 长期记忆。持久的事实、偏好和决策。在每次私信会话开始时加载。
memory/YYYY-MM-DD.md（或 memory/YYYY-MM-DD-<slug>.md）——每日笔记。运行上下文和观察记录。今天和昨天的笔记会自动加载，现在连同仅包含日期的文件一起，也会加载由 /new 或 /reset 上的内置会话-memory hook 写入的带 slug 变体。
DREAMS.md（可选）——供人工审阅的梦境日记和梦境扫描摘要，包括有依据的历史回填条目。

这些文件位于代理工作区中（默认为 ~/.openclaw/workspace）。

什么放在哪里

MEMORY.md 是紧凑、精选的层。将其用于持久事实、偏好、长期决策以及应在主私有会话开始时可用的简短摘要。它并非旨在作为原始记录、每日日志或详尽档案。

memory/YYYY-MM-DD.md 文件是工作层。将它们用于详细的每日笔记、观察、会话摘要以及稍后可能仍有用的原始上下文。这些文件为 memory_search 和 memory_get 建立了索引，但不会在每一轮中注入到正常的引导提示中。

随着时间的推移，代理应将每日笔记中的有用材料提炼到 MEMORY.md 中，并删除陈旧的长期条目。生成的工作区指令和心跳流可以定期执行此操作；您无需为每个记忆的细节手动编辑 MEMORY.md。

如果 MEMORY.md 增长超出引导文件预算，OpenClaw 会保持磁盘上的文件完整，但会截断注入到模型上下文中的副本。应将其视为一个信号，将详细材料移回 memory/*.md，在 MEMORY.md 中仅保留持久摘要，或者如果您明确希望花费更多提示预算，则可以提高引导限制。使用 /context list、/context detail 或 openclaw doctor 查看原始与注入的大小以及截断状态。

推断的承诺

有些后续事项并非持久性事实。如果你提到明天有一场面试，有用的记忆可能是“面试后跟进”，而不是“将此永久存储在 MEMORY.md 中”。

Commitments 是针对此类情况的自愿选择、短期的后续记忆。OpenClaw 会在隐藏的后台过程中推断它们，将它们限定在相同的代理和渠道，并通过心跳传递到期的检查事项。明确的提醒仍使用 scheduled tasks。

记忆工具

智能体有两个用于处理记忆的工具：

memory_search — 使用语义搜索查找相关笔记，即使措辞与原文不同。
memory_get — 读取特定的内存文件或行范围。

这两个工具均由活动的内存插件提供（默认：memory-core）。

Memory Wiki 伴生插件

如果你希望持久性记忆更像是一个维护中的知识库，而不仅仅是原始笔记，请使用随附的 memory-wiki 插件。

memory-wiki 将持久性知识编译到一个具有以下功能的 wiki 仓库中：

确定性页面结构
结构化的声明和证据
矛盾和新鲜度跟踪
生成的仪表板
供智能体/运行时使用者使用的编译摘要
类似 wiki 的原生工具，如 wiki_search、wiki_get、wiki_apply 和 wiki_lint

它不会替换活动的内存插件。活动的内存插件仍然拥有召回、提升和 dreaming 功能。memory-wiki 在其旁边添加了一个具有丰富来源信息的知识层。

参见 Memory Wiki。

记忆搜索

当配置了嵌入提供商时，memory_searchAPI 使用混合搜索——结合向量相似度（语义含义）与关键词匹配（如 ID 和代码符号等精确术语）。一旦你拥有任何受支持提供商的 API 密钥，此功能即可开箱即用。

有关搜索工作原理、调优选项和提供商设置的详细信息，请参阅 Memory Search。

Memory backends

Builtin (default)

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

QMD

本地优先的伴随服务，具有重排序、查询扩展以及索引工作区外目录的能力。

Honcho

AI 原生的跨会话内存，具有用户建模、语义搜索和多智能体感知功能。需安装插件。

LanceDB

内置的 LanceDB 支持的内存，具有 OpenAI 兼容的嵌入、自动召回、自动捕获以及本地 Ollama 嵌入支持。

Knowledge wiki layer

Memory Wiki

将持久化内存编译成具有丰富溯源信息的 wiki 知识库，包含声明、仪表盘、桥接模式和 Obsidian 友好的工作流程。

Automatic memory flush

在 compaction 总结你的对话之前，OpenClaw 会运行一个静默轮次，提醒代理将重要上下文保存到内存文件中。此功能默认开启——你无需配置任何内容。

为了在本地模型上保留该维护轮次，请设置一个精确的内存刷新模型覆盖：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "memoryFlush": {
          "model": "ollama/qwen3:8b"
        }
      }
    }
  }
}

该覆盖仅适用于内存刷新轮次，不继承活动会话的回退链。

梦境

Dreaming 是一个可选的内存后台整合过程。它收集短期信号，对候选项进行评分，并仅将合格的项目提升到长期内存 (MEMORY.md) 中。

其设计旨在保持长期记忆的高信噪比：

可选加入：默认禁用。
定时：启用后，memory-core 自动管理一个循环的 cron 作业以进行完整的 dreaming 扫描。
基于阈值：晋升必须通过评分、召回频率和查询多样性的门槛。
可审核：阶段摘要和日记条目被写入 DREAMS.md 以供人工审核。

有关阶段行为、评分信号和梦境日记的详细信息，请参阅 Dreaming。

基于事实的回填和实时晋升

梦境系统现在有两条密切相关的审查通道：

Live dreaming 作用于 memory/.dreams/ 下的短期 dreaming 存储，这是正常的深度阶段在决定什么可以升级到 MEMORY.md 时所使用的方法。
Grounded backfill 将历史 memory/YYYY-MM-DD.md 笔记作为独立的日文件读取，并将结构化的审核输出写入 DREAMS.md。

当您想要回放较旧的笔记并检查系统认为哪些内容是持久的，而无需手动编辑 MEMORY.md 时，Grounded backfill 非常有用。

当您使用：

openclaw memory rem-backfill --path ./memory --stage-short-term

有据的持久化候选项不会被直接提升。它们被暂存到与常规深度阶段使用的相同的短期梦境存储中。那意味着：

DREAMS.md 仍然是人工审核界面。
短期存储仍然是面向机器的排序界面。
MEMORY.md 仍然仅由深度提升写入。

如果您决定回放没有用处，您可以删除暂存的工件，而无需触及普通日记条目或正常的召回状态：

openclaw memory rem-backfill --rollback
openclaw memory rem-backfill --rollback-short-term

CLI

openclaw memory status          # Check index status and provider
openclaw memory search "query"  # Search from the command line
openclaw memory index --force   # Rebuild the index