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第12章:高级记忆插件

第12章:高级记忆插件

12章:高级记忆插件

课程培训教材· 小白入门版

1.12.1 为什么需要高级记忆插件?

2.12.2 Claude-Mem 安装与配置

3.12.3 Lossless Claw (LCM) 安装与配置

4.12.4 两种方案的对比与选择

5.12.5 Token 优化实战

6.12.6 本章小结

12.1 为什么需要高级记忆插件?

虽然 OpenClaw 自带的记忆系统已经很好用,但在某些场景下,你可能需要更强大的记忆能力:

·对话历史太长,Token 消耗太大

·需要跨会话、跨 Agent 共享记忆

·需要更精准的记忆检索

·需要记忆的版本管理和回溯

这时候,就需要安装高级记忆插件来增强记忆系统。

12.2 Claude-Mem 安装与配置

Claude-Mem 是一个渐进式记忆插件,官方数据显示可将 Token 消耗降低 96%。

安装方法

方法一:一键安装(推荐)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/thedotmack/claude-mem/main/openclaw/install.sh | bash

方法二:通过 Git 克隆安装

git clone https://github.com/thedotmack/claude-mem.git ~/.openclaw/extensions/claude-memcd ~/.openclaw/extensions/claude-memnpm install

配置

“plugins”: {  “entries”: {    “@thedotmack/claude-mem”: {      “enabled”: true,      “config”: {        “project”: “my-project”,        “syncMemoryFile”: false,        “workerPort”: 37777,        “workerHost”: “127.0.0.1”,        “observationFeed”: {          “enabled”: false        }      }    }  }}

启动服务

Claude-Mem 需要 Bun 运行时。如果没有安装,OpenClaw 会自动安装。

检查 Bun 是否安装bun –version启动 Claude-Mem 服务openclaw gateway restart

12.3 Lossless Claw (LCM) 安装与配置

Lossless Claw 采用 DAG(有向无环图)结构进行无损压缩,在 OOLONG 基准测试中得分 74.8 分。

安装方法

方法一:使用 OpenClaw 插件命令openclaw plugins install @martian-engineering/lossless-claw方法二:通过 Git 克隆git clone https://github.com/martian-engineering/lossless-claw.git ~/.openclaw/extensions/lossless-clawcd ~/.openclaw/extensions/lossless-clawnpm install

配置

“plugins”: {  “slots”: {    “contextEngine”: “lossless-claw”  }}

12.4 两种方案的对比与选择

特性

Claude-Mem

Lossless Claw (LCM)

核心优势

渐进式披露,Token 节省 96%

DAG 无损压缩,上下文完整

工具调用上限

提升 20 倍

提升约 10 倍

安装复杂度

中等(需要 Bun)

简单

适用场景

追求极致 Token 效率

追求上下文完整性

成本

免费

免费(少量 LLM 调用费)

选择建议:

·如果你在意 API 费用,优先选择 Claude-Mem

·如果你在意对话完整性,优先选择 Lossless Claw

·两者可以同时使用,互补不足

12.5 Token 优化实战

除了安装记忆插件,还可以通过以下方式优化 Token 消耗:

·配置记忆预压缩(第6章已介绍)

·使用本地模型处理简单任务

·设置合理的 reserveTokensFloor

·开启 memoryFlush 防止上下文丢失

·定期使用 /compact 命令手动压缩

本章小结

·高级记忆插件可以大幅降低 Token 消耗

·Claude-Mem 适合追求 Token 效率

·Lossless Claw 适合追求上下文完整性

·两者可以互补使用

·结合其他优化策略效果更好

下一章:第13章:让 AI 主动学习成长