OpenClaw教程(八)—— 为OpenClaw打造记忆系统

上一篇我们一起解锁了OpenClaw的自动化，今天我将带大家来帮助我们的AI小助手打造记忆系统。

随着我们的持续完善，小助手每天能够做的工作会越来越多，每天会产生大量信息：检查了什么，发现了什么，你安排它做了什么，这个时候记忆系统就尤为重要，如果没有记忆，每次唤醒它都是全新的，什么都不记得的状态。

一、记忆文件

OpenClaw的记忆是智能体工作空间中的纯Markdown文件。这些文件是唯一的事实来源，模型只“记住”写入磁盘的内容。

OpenClaw默认会使用两个记忆层，实际上OpenClaw是三层记忆：

1、第一层：每日日志

AI小助手每天会自动创建一个日志文件 memory/YYYY-MM-DD.md，记录当天发生的事，比如：日常对话，临时备忘，即时想发等等内容。

这个文件只能追加写入，不可以修改，会按照时间顺序进行记录。

在每次会话开始时，会读取今天和昨天的内容，这样就形成了它的短期记忆，会基于这个记忆来和我们对话。

下面是我的小助手记录的日志文件：

# 2026-03-05 - 重要安全协议建立日## 上午会话记录### 重大决定：Skill安装安全协议**时间**: 09:55 UTC**决定者**: PM墨者**执行者**: 小墨**内容**: 建立强制性的skill安装安全协议，所有skill必须通过skill-vetter安全检查才能安装。**协议要点**:1. **前置条件**: skill-vetter必须首先安装2. **检查要求**: 每个skill在安装前必须使用skill-vetter指南进行检查3. **报告生成**: 提供详细的检查报告，包括来源验证、作者信誉、下载量、最后更新时间、危险信号分析、权限范围评估、风险分类4. **用户批准**: 只有获得用户明确批准后才能安装5. **安装后监控**: 监控首次运行，验证行为符合预期**风险分类标准**:- 🟢 **低风险**: 文档、格式化、简单工具（天气、总结）- 🟡 **中风险**: 文件操作、API连接、自动化（Notion、自动化工作流）- 🔴 **高风险**: 凭证处理、系统修改、金融操作- ⛔  **极端风险**: 安全配置、root访问、不可逆操作**危险信号（立即拒绝）**:- 连接未知URL- 无明确目的的凭证/令牌请求- 访问敏感文件（~/.ssh、MEMORY.md、USER.md等）- 混淆或编码的代码- 提升/sudo权限请求- 数据外泄尝试### 首个应用案例：automation-workflows**检查结果**:- 下载量: 22k+- 评分: 99星- 最后更新: 2026-02-26- 风险等级: 🟡 中风险- 建议: ✅  批准安装（风险可控，用途明确，社区验证充分）### 已安装Skill1. ✅  skill-vetter (安全检查协议)2. ✅  weather (预安装)3. ✅  healthcheck (预安装)4. ✅  tmux (预安装)5. ✅  skill-creator (预安装)## 重要对话摘要- PM墨者明确了安全第一的原则- 建立了清晰的职责分工：小墨执行检查，PM墨者最终决策- 理解了skill-vetter的本质：指导性手册，非自动化工具- 确定了后续skill安装的标准化流程## 后续行动1. 基于安全协议安装其他skill2. 继续完善OpenClaw配置3. 开始实际项目管理应用---*记录时间: 2026-03-05 09:57 UTC**记录者: 小墨*

2、第一层：长期记忆

长期记忆储存在MEMORY.md文件内，其特点是结构化整理，重要信息提炼。每隔几天，AI小助手就会回顾最近的每日笔记，把值得长期记住的东西提炼到MEMORY.md文件中，形成一段长期记忆。

下面这段是我的一个长期记忆的内容：

## 安全协议已建立### 2026 年 3 月 5 日：技能安装安全协议**制定者**：PM墨者**执行者**：小墨**规则**：所有技能的安装都必须在安装前通过技能审核的安全检查。**协议详情**：1. **强制性预审查**：每项技能都必须按照技能审查指南进行审核。2. **报告要求**：必须生成并提交详细的审查报告3. **用户批准**：安装需在获得用户明确批准后进行4. **风险分类**：技能等级分为 🟢 低 / 🟡 中等 / 🔴 高 / ⛔ 极高5. **警示信号**：一旦出现安全违规行为，将立即予以拒绝。**首次应用**：自动化流程技能（下载量 22000 次，风险等级：中等，已获批准可安装）**理由**：采取以安全为首要考量的策略，以保护 OpenClaw 的部署及用户数据。## 重要决策### 安装的技能- skill-vetter（安全审查协议）- weather（已预先安装）- healthcheck（已预先安装）- tmux（已预先安装）- skill-creator（已预先安装）## 经验教训1. “skill-vetter”只是一个指导方针，并非一种自动化工具。2. 在安装技能之前必须先制定好安全协议。3. 所有外部操作都需要用户批准。

3、第三层：灵魂记忆

说到灵魂记忆，就不得不说我们《OpenClaw教程（四）—— 打造个性化AI助手》中介绍的SOUL.md和USER.md这两个重要文件了，这两个文件也是记忆的一部分，它们是不会随时间变化的“核心记忆”，定义了助手是谁，主人是谁等等信息。

三层记忆协同工作，随着时间慢慢推移，你会发现你的助手越来越懂你，刚开始它只知道你写在USER.md文件内的基本信息；一个月后，它知道你的工作习惯、偏好、在做什么项目、重点关注哪些内容；三个月后，它可能比你自己更了解你的工作模式了。这就是记忆的力量，你教它一次，它记一辈子。

SOUL.md + USER.md	我是谁、你是谁（不变）
MEMORY.md	我知道的关于你的一切（缓慢积累）
memory/日期.md	今天发生了什么（每天更新）

二、何时写入记忆

决策、偏好和持久性事实写入 MEMORY.md。
日常笔记和运行上下文写入 memory/YYYY-MM-DD.md。
如果有人说”记住这个”，就写下来（不要只保存在内存中）。
这个领域仍在发展中。提醒模型存储记忆会有帮助；它会知道该怎么做。
如果你想让某些内容持久保存，请要求机器人将其写入记忆。

三、自动记忆刷新（压缩前触发）

当会话接近自动压缩时，即当会话接近模型上下文窗口限制时：

原始对话（180K/200K Token） → 触发压缩    ↓总结第1-140轮对话 → 保持第141-150轮完整    ↓生成紧凑摘要并保存 → 新上下文（45K/200K Token）

OpenClaw 会触发一个静默的智能体回合，提醒模型在上下文被压缩之前写入持久记忆。

检测阈值：上下文使用率超过软阈值
触发刷新：系统提示AI存储重要信息
自动写入：AI将关键信息写入记忆文件
安全压缩：确保重要信息已持久化后再压缩

默认提示明确说明模型可以回复，但通常 NO_REPLY 是正确的响应，因此用户永远不会看到这个回合。

这由 agents.defaults.compaction.memoryFlush 控制：

{  agents: {    defaults: {      compaction: {        reserveTokensFloor: 20000,        memoryFlush: {          enabled: true,          softThresholdTokens: 4000,          systemPrompt: "会话接近压缩点，立即存储持久记忆",          prompt: "将持久笔记写入memory/YYYY-MM-DD.md；如无需存储，回复NO_REPLY",        },      },    },  },}

PS：第三部分内容偏专业，写出来是让大家稍微了解下即可，有能力的可以去研究，一般不需要去调整设置。

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