OpenClaw最大短板被补齐!这个插件直接帮你砍掉60% Token成本-夜雨聆风

OpenClaw最大短板被补齐!这个插件直接帮你砍掉60% Token成本

如果你最近在折腾 Agent，大概率已经听说过 OpenClaw (没错clawbot又又又又改名了)。

它能自动操作电脑、跨端执行任务、像个“数字打工人”一样帮你跑流程——体验确实惊艳。

但只要你真的用上几天，就会开始隐隐作痛：

👉 Token 花得比打车还快 👉 记忆看似有，其实不太聪明

好消息是——这两个问题，现在有解了。

今天聊一个刚上线、但很可能会成为 OpenClaw 标配的插件： MemOS OpenClaw 插件。

一句话总结：

让 Agent 会记、少烧钱、还更稳定。

为什么很多人用着用着就开始“肉疼”？

先说个很多人没意识到的事实：

OpenClaw 本质上是“上下文驱动”的 Agent。

对话越多，历史越长，模型每次处理的信息也越多——Token 就像滚雪球一样涨。

看个典型轨迹：

• 第1轮：约 500 tokens

• 第2轮：1300 tokens

• 第3轮：接近 2000 tokens

• 第10轮：轻松破万

如果你让它：

• 长时间盯屏

• 自动执行任务

• 跑复杂流程

那基本等于—— Token 持续燃烧模式开启。

很多人用了一周之后的第一反应都是：

“功能是真的强，但钱包有点顶不住。”

真正拖后腿的，其实是“记忆机制”

不少用户觉得 OpenClaw 的 Memory 已经不错。

但深度用过的人通常会发现三个典型问题：

1️⃣ 全局记忆越多，系统越乱

理论上，全局记忆是好东西。

现实是——

你只是问个简单问题，它却把三个月前的聊天都翻出来。

结果：

👉 上下文膨胀 👉 推理变慢 👉 成本上涨

2️⃣ 每日记忆几乎等于“难以召回”

当记录越来越多：

• 想查昨天干了啥？

• 得额外走一轮召回流程

跨会话保持连续性？更难。

3️⃣ 记忆依赖模型主动记录

这点很多人忽略。

如果模型没判断“值得记住”——它就不会存。

于是就会出现一个经典场景：

昨天刚强调的项目配置今天重新开聊——它完全不记得。

懂的都懂，那一刻血压会升高。

MemOS 插件到底改变了什么？

先给结论版：

👉 Token 可下降约 60% 👉 只加载真正相关的记忆 👉 偏好能长期保存

核心逻辑其实就一句话：

从“历史越多越贵” 变成 “只为当前任务付费”

接入后通常是这样的状态：

• 每次只检索 3～5 条记忆

• 上下文稳定在 2000–3000 tokens

• 对话再长，成本也不会指数爆炸

这对长期运行 Agent 的人来说——几乎是质变。

更关键的是：它让“记忆变得像记忆”

MemOS 做了三件特别正确的事：

✅ 自动记录，而不是赌模型心情

所有对话都会被结构化保存。

不再出现：

“我明明说过啊！”

✅ 基于意图检索，而不是暴力加载

只拿和当前任务有关的内容。

过去那种“历史大礼包”式上下文，基本消失。

✅ 单独管理用户偏好

比如：

• 喜欢 Python

• 在做电商项目

• 写代码偏好某种风格

这些都能跨会话持续存在。

Agent 开始真的“像认识你”。

成本模型，被彻底改写了

这是很多人没意识到的升级点。

传统模式：

成本 = 历史长度函数

MemOS 之后：

成本 = 任务相关性函数

简单说：

不是聊得越久越贵，而是只为“有用的信息”买单。

本地 Agent 的可控性直接提升一个量级。

安装其实比想象中简单

如果你已经装好 OpenClaw，整个流程大概几分钟。

Step 1：确认 OpenClaw 已安装

npm install -g openclaw@latestopenclaw onboard

Step 2：获取 MemOS API Key

去 MemOS Cloud 控制台申请一个 Key，然后写入环境变量：

mkdir -p ~/.openclaw && echo"MEMOS_API_KEY=你的key" > ~/.openclaw/.env

Step 3：安装插件

openclaw plugins install github:MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Pluginopenclaw gateway restart

完成。

不用额外操作，插件会自动：

• 运行前 → 注入相关记忆

• 运行后 → 保存新记忆

非常符合“懒人友好型设计”。

建议你一定要做的测试

试一个简单场景：

第一轮：

“我最常用的语言是 Python。” “我在开发一个电商系统。”

重启 Agent。

第二轮直接问：

“还记得我用什么语言吗？”

如果回答正确——说明记忆链已经跑通。

这一步建议每个人都亲自体验一下，感知会非常直观。

后台还能直接“看见记忆”

MemOS 提供了一个可视化 Dashboard，你可以：

• 查看存储的记忆

• 删除无用信息

• 分析偏好结构

• 导出历史

某种程度上，这已经不像插件了。

更像给 Agent 装了一个“外置大脑”。

一个趋势判断（建议认真看）

未来 Agent 的竞争，很可能不再是：

谁更聪明

而是：

谁记得更好。

因为：

• 推理能力正在被拉平

• 模型差距在缩小

但——

长期记忆 + 用户理解 = 护城河。

MemOS 这种“记忆操作系统”路线，我个人是非常看好的。

最后一句

如果你只是偶尔玩玩 Agent，这个插件可能只是“锦上添花”。

但如果你：

• 长时间运行 OpenClaw

• 把 Agent当生产力工具

• 希望它越来越懂你

那我会很直接地说：

MemOS，大概率会成为必装组件。

未来的 AI，不该只是“能回答”。

而应该：

记得你是谁。

OpenClaw最大短板被补齐!这个插件直接帮你砍掉60% Token成本

wang

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