memos这个插件会不会拯救openclaw?-夜雨聆风

memos这个插件会不会拯救openclaw?

2026OPENCLAW PLUGIN

AI记忆管理拯救7秒记忆

给OpenClaw装一个
超级海马体

70% Token降本，多Agent记忆共享

上周，GitHub上有个项目突然火了起来。名字叫 MemOS，专门给OpenClaw做的一个插件。

简单说它的功能：1. 每次对话前，自动把最相关的记忆注入上下文 2. 每次对话后，自动把新内容存进共享记忆池 3. 多个OpenClaw实例，可以共享同一个记忆池

更狠的是——节省70%的Token消耗。

这个问题，是个大问题

用过OpenClaw的人都知道，这玩意有个痛：每次新会话，都要从头解释”你是谁、你做什么、你要什么”。更疼的是——上下文窗口是有限的。对话历史越来越长，模型越来越慢，Token越烧越多。有人算了算：每个月多花几百美元在无意义的重复上下文上。

每次会话都是从零开始？

这不是bug，是所有LLM Agent的通病

MemOS怎么解决的？

第一层：智能注入

不是把整个对话历史塞进去，而是只注入当前最相关的3-5条记忆。不是大海捞针，是精准打捞。

第二层：共享记忆池

基于user_id建一个共享记忆池。A聊过的内容，B下次直接用。

第三层：多Agent协作

Agent A做完的需求，Agent B可以直接看到，不用重复解释。

数字说话

• Token节省：70%

• 多Agent协作：首次实现”无缝交接”

• LoCoMo基准测试得分68.42%，超过OpenViking的52.08%

• Token消耗比OpenClaw+LanceDB方案降低91%

• 每千Token的得分效率提升18倍

装了值不值？

如果你跑多Agent或在意Token成本，答案是肯定的

End

AI时代，记忆是核心资源。不是谁模型最强，是谁记得最多。

MemOS做的事，本质上是——给OpenClaw装了一个”海马体”。海马体是什么？人脑中负责长期记忆的部分。装完这个插件的OpenClaw，终于不是一个”每次都健忘”的助手了。