小龙虾🦞OpenClaw 个人实践 · B‑18

Active Memory 配置系列 · 最佳实践 · 信息截至 2026 年 4 月

OpenClaw Active Memory 最佳配置实践:从卡死到丝滑的完整指南

基于真实用户反馈 · 机制解析 + 完整配置案例 · 截至 2026 年 4 月

“使用 OpenClaw，打开 Active Memory 会卡死。我的虾告诉我配置的 embedding 模型没问题，能向量检索，但是形成摘要注入上下文时用的大模型 MiniMax M2.7 总是超时。” 这是我最近收到的一条真实用户反馈。

看到这条消息时，我正好在调试 OpenClaw 的记忆配置。瞬间明白了——这不是 Active Memory 的 bug，而是模型选错了。

Active Memory 是 OpenClaw 自 v2026.4.10 起引入的功能，专门解决“明明记过，怎么又像没记住”的问题。但它有一个很容易踩的坑：如果为它配置了响应缓慢的模型，整个对话就会卡住。

本文将从工作机制、模型选择标准、国内外推荐模型、完整配置方案以及常见踩坑五个维度，把 Active Memory 的正确使用方法讲清楚，帮助你从卡死走向丝滑。

本文不会宣称 Active Memory 是万能的，而是基于 2026 年 4 月的实践，告诉你 Active Memory 为什么可能卡死、哪些模型适合用作记忆生成、如何配置以及如何避免常见坑。

一、Active Memory 是什么？为什么会卡死？

用生活类比解释

想象你雇了一名私人助理，每次回答你的问题之前，它会先翻阅你的笔记本，找到 3‑5 条相关历史记录，在心里整理成一段 200 字左右的摘要，然后才开始回答。如果这个“整理摘要”的步骤用了 30 秒，你会觉得如何？这正是 Active Memory 卡住时的真实体验。

技术视角的工作流程

从技术视角来看，Active Memory 的工作流程可以拆分为四个步骤：

1. 你发送消息。
2. Embedding 模型向量检索：
   通常 1‑2 秒，非常快。
3. 主模型生成摘要：
   如果使用 MiniMax M2.7 这样的慢模型，可能需要 15‑30 秒。
4. 摘要注入上下文，然后由主模型正式回复。

关键：步骤 2 和步骤 4 可以使用不同的模型。如果你没有显式为 Active Memory 设置模型，它默认继承主模型。在用户反馈的配置中，主模型是 MiniMax M2.7，因此摘要生成也走了 MiniMax M2.7，导致检索 1 秒、摘要 25 秒、对话卡死。

{   "agents": {     "defaults": {       "model": {         "primary": "minimax-portal/M2.7"  // 主对话模型       }     }   },   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "enabled": true           // ❌ 没有配置 model,继承了 MiniMax M2.7         }       }     }   } }

结果：向量检索耗时 1 秒 ✅；MiniMax M2.7 生成摘要 25 秒 ❌；对话超时，体验极差。

二、模型选择标准：快、便宜、够用

用于生成摘要的模型不需要复杂推理能力，只需要读懂检索结果并压缩成 150‑250 字后快速返回。因此选择模型时要关注三个硬指标，并避开慢模型。

在模型类型选择上，务必避开思考型模型、响应慢的模型、本地大模型和旗舰模型，它们要么慢、要么贵、要么浪费。相反，优先选择快速小模型、Agent 优化模型或价格低廉的模型。

三、国内外模型推荐（按优先级）

🥇 首选：Qwen Portal（通义千问） — 免费

模型标识：qwen-portal/coder-model

推荐原因：

• 完全免费：每天 1000 次调用、每分钟 60 次，无需信用卡。

• OAuth 认证：无需 API Key，浏览器登录即可。

• 响应快：平均 2‑3 秒。

• 稳定性高：依托阿里云基础设施。

配置方法：

# 启用插件 openclaw plugins enable qwen-portal-auth  

# 重启 Gateway openclaw gateway restart  

# OAuth 登录（会打开浏览器） openclaw models auth login --provider qwen-portal

完整配置：

{   "agents": {     "defaults": {       "model": {         "primary": "你的主模型"       }     }   },   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "enabled": true,           "agents": ["main"],           "model": "qwen-portal/coder-model",           "allowedChatTypes": ["direct"],           "timeoutMs": 30000,           "maxSummaryChars": 220         }       }     }   } }

成本：每次摘要生成 ¥0.00，每月成本 ¥0.00，真正的零边际成本。     

🥈 次选：DeepSeek Chat — 极致性价比

模型标识：deepseek/deepseek-chat

推荐原因：

• 价格极低：输入 ¥0.001/千 tokens，输出 ¥0.002/千 tokens。

• 响应快：平均 3‑4 秒。

• 性能好：接近 GPT‑4o 水准。

• ⚠️ 需要 API Key，新用户有赠送额度。

务必避免使用 deepseek‑reasoner，它属于思考型模型，响应慢且成本高。

配置示例：

{   "env": {     "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-..."   },   "models": {     "providers": {       "deepseek": {         "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",         "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}",         "api": "openai-completions",         "models": [           {             "id": "deepseek-chat",             "name": "DeepSeek Chat"           }         ]       }     }   },   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "model": "deepseek/deepseek-chat",           "timeoutMs": 30000         }       }     }   } }

成本估算：假设每次摘要 200 tokens，每天 50 次对话，每月成本约 ¥0.60。     

🥉 备选：GLM‑5‑Turbo — Agent 专用优化

模型标识：glm/glm-5-turbo

推荐原因：

• 专为 OpenClaw 的 Agent 场景优化。

• 工具调用能力强，适合记忆生成。

• 支持 200K 上下文，能处理超长对话。

• 需要 API Key。

定价：输入 ¥0.005/千 tokens，输出 ¥0.005/千 tokens。

配置示例：

{   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "model": "glm/glm-5-turbo",           "timeoutMs": 30000         }       }     }   } }

🎁 免费备选：Kimi K2.5 — 新用户额度

模型标识：moonshot/kimi-k2.5

新注册用户享有 15 元赠送额度，OpenClaw 官方合作，支持 256K 上下文，需要 API Key。

🌍 国际模型：GPT‑3.5‑Turbo / Gemini Flash

模型标识：openai/gpt-3.5-turbo 或 google/gemini-3-flash

推荐原因：

• 速度极快：1‑2 秒响应。

• 稳定性强：经过海量验证。

• 费用低：GPT‑3.5 仅 $0.5/M tokens。

限制：需要国际网络和信用卡，因此不适合所有人。

配置示例：

{   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "model": "openai/gpt-3.5-turbo",  // 或 google/gemini-3-flash           "modelFallback": "qwen-portal/coder-model",           "timeoutMs": 30000         }       }     }   } }

如果国内环境无法稳定访问，可使用 Qwen Portal 作为回退模型。

四、推荐配置方案

根据不同的使用场景，这里提供三套代表性的配置方案，帮助你在成本与体验之间取得平衡。

方案 1：完全免费（适合个人用户）

{   "agents": {     "defaults": {       "model": {         "primary": "你的主模型"       }     }   },   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "enabled": true,           "agents": ["main"],           "model": "qwen-portal/coder-model",           "allowedChatTypes": ["direct"],           "queryMode": "recent",           "promptStyle": "balanced",           "timeoutMs": 30000,           "maxSummaryChars": 220,           "persistTranscripts": false,           "logging": true         }       }     }   } }

说明：仅在主代理启用，限制为私聊使用；使用最近几轮对话进行检索；摘要长度限制在 220 字；关闭持久化，打开日志方便调试。

方案 2：极致性价比（适合中度使用）

{   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "model": "deepseek/deepseek-chat",  // 每月 6 毛钱           "modelFallback": "qwen-portal/coder-model",           "timeoutMs": 30000,           "maxSummaryChars": 200         }       }     }   } }

说明：主模型不变，Active Memory 使用 DeepSeek Chat 并设定回退模型为 Qwen Portal；将摘要长度缩短到 200 字以节省 token 消耗。

方案 3：高可用性（适合生产环境）

{   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "model": "openai/gpt-3.5-turbo",  // 主模型           "modelFallback": "deepseek/deepseek-chat",  // 第一备用           "agents": ["main", "coding"],  // 多 agent 启用           "timeoutMs": 30000,           "maxSummaryChars": 220,           "logging": true         }       }     }   } }

说明：适用于对稳定性要求极高的生产环境，主模型使用 GPT‑3.5，第一备用模型为 DeepSeek Chat，可在多个代理中启用，开启日志便于排查。

五、配置参数详解

Active Memory 插件有多个可调参数，了解它们的含义有助于更好地结合自身场景进行配置。

queryMode 选择指南

⭐️promptStyle 选择指南 详见下一期：B-19

六、常见问题排查

问题 1：登录成功但模型调用失败

症状：执行 openclaw agent --message "test" 返回 “Model not found”。

原因：Active Memory 配置的模型名称错误或插件未启用。

检查清单：

# 1. 确认模型已设置 openclaw models status  

# 2. 确认 Gateway 已重启 openclaw gateway restart 

 # 3. 确认模型名称正确 openclaw models list | grep qwen

解决方案：检查配置文件中的模型标识是否正确并确保插件启用。

问题 2：Qwen OAuth 回调失败

症状：浏览器显示 “无法访问此网站”。

原因：在远程服务器或 headless 环境下，localhost 回调地址无法访问。

解决方案：手动复制回调 URL 后粘贴到终端：

# 1. 执行登录命令 openclaw models auth login --provider qwen-portal  

# 2. 浏览器跳转后，复制完整回调 URL # 格式: http://localhost:xxxx/auth/callback?code=...  

# 3. 粘贴回终端

问题 3：DeepSeek Chat 响应仍然慢

检查点：

• 确认使用的是 deepseek-chat，而非 deepseek-reasoner。

• 确认网络连接正常。

• 适当增加超时时间，例如 timeoutMs: 60000。

如果仍然慢，建议切换到 Qwen Portal 免费版。

问题 4：成本控制

症状：DeepSeek 账单比预期高。

可能原因：使用了 deepseek-reasoner 等成本高的模型；queryMode: "full" 检索范围过大；主模型也在使用 DeepSeek。

优化方案：

{   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "model": "deepseek/deepseek-chat",  // 确认是 chat 版本           "queryMode": "recent",  // 不要用 full           "maxSummaryChars": 150,  // 减少摘要长度           "frequency": "low"  // 降低调用频率（部分版本支持）         }       }     }   } }

问题 5：如何验证 Active Memory 是否生效？

可以通过调试命令验证 Active Memory 的状态：

# 1. 启用调试模式（在对话中发送） /verbose on /trace on  

# 2. 发送测试消息 你好，测试 Active Memory  

# 3. 查看输出 # 应该包含类似： Active Memory: status=ok elapsed=XXXms query=recent summary=XX chars

如果没有输出，请检查 enabled: true 是否配置、当前代理是否在 agents 列表内，以及查看日志 openclaw logs 是否有错误信息。

七、成本对比：三种配置的月度成本

假设每天 50 次对话，每次摘要 200 tokens，三种配置的成本比较如下：

结论：个人用户选择方案 1（Qwen Portal 免费）；中度使用选择方案 2（DeepSeek Chat）；生产环境选择方案 3（GPT‑3.5）。

八、适合 vs 不适合的场景

✅ 适合启用 Active Memory 的场景

• 长期项目管理：
  持续数周或数月的项目，需要记住需求、决策、踩坑记录，可选择 queryMode: "recent" 或 "full"。
• 个人知识助理：
  记住个人偏好、习惯和常用配置，减少重复说明，推荐 queryMode: "recent"、promptStyle: "balanced"。
• 客户支持场景：
  记住客户历史问题和解决方案，提高服务连贯性，可选择 queryMode: "full"，将 maxSummaryChars 设为 250。

❌ 不适合启用 Active Memory 的场景

• 一次性查询：
  诸如“今天天气怎么样？1+1 等于几？”这类问题没有长期上下文，启用 Active Memory 反而浪费成本。
• 群聊/公开频道：
  多人对话上下文混乱，且可能泄露他人隐私。默认配置只在私聊启用。
• 极度敏感的对话：
  涉及密码、密钥、个人隐私时，避免记录到记忆文件。
• 追求极致速度的场景：
  实时对话每毫秒都很关键，Active Memory 会增加 1‑3 秒延迟。

九、完整诊断工具

下面的命令帮助你验证配置是否生效以及测试不同模型的响应时间。

验证配置是否生效

# 查看当前配置 

cat ~/.openclaw/openclaw.json | grep -A 15 "active-memory"  

# 查看 Active Memory 状态 

openclaw plugins list | grep -i memory 

 # 在对话中测试 

/active-memory status /verbose on 测试消息  

# 查看日志 

openclaw logs --follow | grep -i "active-memory\|timeout"  

# 检查模型是否可用 

openclaw agent --model qwen-portal/coder-model --message "测试" 

性能基准测试

# Qwen Portal 响应时间 time openclaw agent --model qwen-portal/coder-model --message "总结:测试"  

# DeepSeek Chat 响应时间 time openclaw agent --model deepseek/deepseek-chat --message "总结:测试" 

 # 对比 Reasoner（预计明显更慢） time openclaw agent --model deepseek/deepseek-reasoner --message "总结:测试" 

十、总结与建议

核心要点

• Active Memory 不是万能的：
  适合长期项目或个人助理场景，不适合一次性查询、群聊或极致速度场景。
• 模型选择是关键：
  优先选择快速小模型（Qwen Portal、DeepSeek Chat、GPT‑3.5），避免慢模型（MiniMax M2.7、DeepSeek Reasoner、大型本地模型）。
• 配置三步走：
  显式配置模型，不要继承主模型；设置合理的超时时间（建议 30 秒）；根据场景选择合适的 queryMode。
• 成本可控：
  个人用户可选择 Qwen Portal 免费方案；中度使用可选择 DeepSeek Chat（每月约 6 毛钱）；生产环境可选择 GPT‑3.5 再配备用模型。

推荐配置速查

个人用户（完全免费）：

{   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "model": "qwen-portal/coder-model",           "queryMode": "recent",           "timeoutMs": 30000         }       }     }   } }

企业用户（稳定性优先）：

{   "plugins": {     "entries": {       "active-memory": {         "enabled": true,         "config": {           "model": "openai/gpt-3.5-turbo",           "modelFallback": "deepseek/deepseek-chat",           "timeoutMs": 30000,           "logging": true         }       }     }   } }

写下这篇文章时，我想起那位用户的问题——“总是超时”。希望看完之后，你的 Active Memory 可以顺畅运行。如果还有问题，欢迎在评论区交流。

❗️promptStyle 选择指南 详见下一期：B-19

参考资料：OpenClaw 官方文档、OpenClaw v2026.4.12 Release Notes、Qwen Portal OAuth 文档、DeepSeek API 定价页面。

更新日期：2026 年 4 月 27 日

基于版本：OpenClaw v2026.4.23