夜雨聆风最近跟几个朋友见面，开场白都变成了：你养了几只小龙虾 OpenClaw？
现在 OpenClaw 已经火爆到人人上手养虾，但随之而来，也有不少让人头疼的问题。
比如好不容易积累的丰富经验，对话上下文窗口一长，下次再问，OpenClaw 就像失忆了一样。
如何让小龙虾记住我们的一切、越用越好聪明，成了大部分人都在找的答案。
偶然翻看 GitHub，发现之前提过的 MemOS 超强记忆系统，刚好开源了个 OpenClaw 插件。
据官方给出的数据，Token 消耗直接省了 72% 多。项目本身也是开源免费的，算是把这个痛点给填上了。
话不多说，下面带大家一起看看。
越用越准
很多朋友对 AI 记忆还是充满质疑，说实话我也一样，但 MemOS 在这方面做的相当不错。
比如说：我们和 OpenClaw 花了两个小时，把一个项目成功部署了，中间踩了十几个坑，又来回调试了好几天。
MemOS 会把这两个小时的经验自动压缩复盘：目标是什么，有哪些关键步骤，哪里的配置出过问题，最后是怎么解决的。
然后开始评估：这个任务的流程看起来很清晰了，可以沉淀成一个可复用的技能？
确认这是值得复用的技能，就直接生成 SKILL.md + 执行脚本 + 验证检查，整套技能在后台打包完毕。
如果下次再遇到类似场景， OpenClaw 会直接调用技能，在 5 分钟之内就跑完。
更棒的是，如果后续发现了更好的方法，MemOS 也会自动更新对应的 Skill。
多 Agent 协作，记忆怎么隔离、共享？
但真正让我觉得 MemOS 值得一用的地方，其实是它为 OpenClaw 提供了 「团队记忆」功能。
如今一只龙虾已经满足不了大部分人的需求，通常都是组建一个龙虾军团。
有的负责写代码，有的负责查资料，有的跑自动化，有的专门写 PR 或整理文档。
随之而来会出现很多问题，如果每只龙虾都没有记忆，每次协作都得重新解释一遍背景，效率就和单兵作战差不多。
而 MemOS 提供的 OpenClaw 插件给出了解决方案：部署一个团队记忆（官方叫 Hub），让各个龙虾分身按权限连接进来。
每只龙虾依然保持记忆隔离，避免污染。但那些被标记为共享的经验，如调试方案、部署步骤、最佳实践这些会自动沉淀到团队的知识中枢里。
这样做之后，一个虾踩过的坑，其他虾就不用再踩第二遍。并且还会转变为团队技能，后续可通过语义检索把技能直接调出来用。
另外，Skill 技能还能直接共享给其他龙虾，不仅能调用，甚至还能继续优化迭代，让整个龙虾军团不断持续进化。
数据放哪里，我们说了算
在使用 OpenClaw 的时候，涉及到代码、密钥、内部架构、数据库等等敏感数据，大家都不放心传到云端。
MemOS 本地版把所有数据全部存储在用户本地，地址就在 ~/.openclaw/memos-local/memos.db，一个 SQLite 文件搞定，清清楚楚，随时可查。
没有遥测，没有数据收集，没有任何第三方追踪。
甚至可以离线运行——内置本地 Embedding 模型，不需要配置任何 API Key 就能跑起来。
对于想在私有服务器、树莓派或者低配云主机上长期部署 Agent 的朋友，这是目前最省心的方案。
当然，如果有多设备同步的需求，MemOS 也提供云端版本，两个版本均已全开源，按需选择即可。
甚至有了面板可以管理记忆
以往管理 AI 记忆，只能靠接口调用、翻文件、改配置，排查问题全靠猜。
这次 MemOS 带来的 Memory Viewer 可视化面板，把所有操作都搬上了界面，6 大管理页面，一目了然。
Memories：时间线浏览，支持增删改查和语义搜索，想找哪条记忆直接搜。
Tasks：任务列表，结构化总结全部归档，每次调试经历有据可查。
Skills：技能管理，版本历史可追溯，支持一键下载，把调教好的技能随时带走。
Analytics：读写统计、活跃度图表、记忆分布，一眼看清 AI 在帮你积累什么。
Logs：工具调用日志、输入输出、耗时统计，排查问题不再靠猜。
Settings：在线配置，模型随时可切换，不用重启服务。
安全层面，密码保护 + Session Cookie，仅绑定 127.0.0.1 本地访问，外部网络无法连入。中英双语界面，明暗双主题，深夜 Coding 也不伤眼。
记忆性能，这次认真提了一大截
功能之外，记忆的检索精度和速度也做了全面升级。
底层采用 FTS5 全文检索 + 向量双通道，配合 RRF 融合排序与 MMR 重排，找到的记忆更准，注入上下文的内容更精，不会把无关信息灌进对话里。
系统还通过语义分块和 SHA-256 内容去重，确保每条记忆都完整有效，不重复堆积。
已经在用 OpenClaw 的朋友，也不用担心数据丢失的问题。Memory Viewer 的 Import 页面支持一键迁移原生记忆，历史对话、调试经验、技术方案，智能去重、断点续传，过往积累的一条不丢。
迁移完成后还可以选择自动生成任务摘要和技能沉淀。
60 秒完成部署
1）安装插件
从 npm 安装后启动网关即可。
openclaw plugins install @memtensor/memos-lite-openclaw-pluginopenclaw gateway start
2）配置 openclaw.json
网页面板：http://127.0.0.1:18799 登录后点「设置」。
或直接编辑 openclaw.json：
{"plugins": {"slots": { "memory": "memos-lite" },"entries": {"memos-lite": {"config": {"embedding": {"provider": "openai_compatible","model": "bge-m3","endpoint": "https://your-api-endpoint/v1","apiKey": "sk-••••••"},"summarizer": {"provider": "openai_compatible","model": "gpt-4o-mini","endpoint": "https://your-api-endpoint/v1","apiKey": "sk-••••••"},"skillEvolution": {"summarizer": {"provider": "openai_compatible","model": "claude-4.6-opus","endpoint": "https://your-api-endpoint/v1","apiKey": "sk-••••••"}}}}}}}
3）启动 Gateway
openclaw gateway start启动后，打开 http://127.0.0.1:18799，Memory Viewer 就在浏览器等你了。
写在最后
从 ZeroClaw 解决性能问题，到 OpenFang 打通自动化流程，Agent 基础设施正在快速向工业级标准靠拢。
但始终有一件事没有被认真解决：经验的积累。
每个开发者每天都在和 AI 产生大量有价值的对话。这些经验如果能沉淀下来、持续迭代，意味着什么？
意味着不再需要每次打开新对话都重新介绍自己，不再踩重复的坑，不再把同样的技术偏好说了又说。
我们拥有的，是一个随着使用时间越来越懂你的 Agent。
MemOS 做的，正是把这件事变成现实。
往深处看，当每个开发者都能把自己的经验资产系统化沉淀，一个人能管理的 Agent 流程有多少，产出就相当于多少人的团队。
未来的竞争，拼的可能不只是谁用了更强的模型，而是谁积累的经验资产更扎实、更可复用。
GitHub 项目地址：https://github.com/MemTensor/MemOS
MemOS 官网：https://memos.openmem.net
插件地址：https://memos-claw.openmem.net
今天的分享到此结束，感谢大家抽空阅读，我们下期再见，Respect！
