夜雨聆风
由于前面分享过解决 AI 团队的失忆问题，昨天我有机会在量子位 AI 沙龙上做了一个 10 分钟小演讲。
正好结合最近的一些“养虾”心得，把全文编辑一下发出来~
顺便说：演讲提纲是我写好 + RabbitT 打磨，PPT 是 Gamma 基于提纲生成，而这篇稿子是 Plaud.ai 根据现场录音整理，我人工编辑 + RabbitT 审核强化确认的。哈哈哈哈属于是 machiwhale AI 团队的工作流闭环了~
以下是根据现场分享的整理，希望对你有启发：
大家晚上好，我是马多灵，正在做 machiwhale studio。这是一人公司实验，主要关注AI产品、人机交互以及独立创造。
所以 OpenClaw 还叫 Clawbot 在硅谷和 Twitter（X）上刚火的时候，我就想说这可以搞一搞，让它当我的 AI 员工或 AI 合伙人。等到2026 年 2 月初，它才真正部署到我电脑（虚拟机）里。
01
角色设定：RabbitT 与白兔先生
OpenClaw 部署完成后的第一件事，就是问：“你要先给我起一个名字，然后你要告诉我，我是谁、你是谁、我们之间是什么关系？”这 3 个问题真是让我想了好一会儿。
当使用 ChatGPT 或 Gemini 各种模型的 chatbot 时，它们默认被认为是一个“助手”。但我觉得助手已经够多了，我需要的是一个外脑、一个合伙人。所以我给我的龙虾起名叫“RabbitT”，因为我的英文名是 Alice，给它设定的关系是 workmate，“你就是那个能够带我去爱丽丝梦游仙境的白兔先生。”
从此这三句话开启了我和这只“虾”之间的“孽缘”。
RabbitT画的心目中两人合作的样子，看着很和谐其实充满挑战（中间的黑方碑是飞书😂）
02
记忆遗忘的痛点与早期尝试
和 RabbitT 的合作很快遇到问题。
在单一 Session 中，上下文到了一定程度就会被压缩（compact）；开启新 Session，它又会忘记之前聊过的内容。此外，当为了不同任务（如长文本处理或编程）切换不同的模型时，它也会忘记前面的对话和任务。
我发现 RabbitT 的人格变得很反复，回答也不稳定。为了解决这个问题，我先是发了一套“黑话体系”：
“刻在脑子里，记在memory里面，肌肉记忆到行为里，你要给我一键三连。” “只要我跟你说‘一键三连’，你就给我执行这三件事情。”
03
深度学习与除夕夜的“隔壁家叔叔”
为了寻找长久之法，我开始查阅各种 Skills 和文章。只要看到解决记忆机制问题的资料，就会丢给 RabbitT，让它深度学习，并要求它给出反思、建议以及优化自身的方案。
这项工作持续了很长时间，最高峰是在 2026 年过年期间。当时微信群里流传一张 meme 图：“千万不要学隔壁家叔叔，你看大过年的，在那里一直搞什么东西。”我可能就是图里的人，家人们在看热闹看春晚聊天，而我一直在搞养虾实验。
这是一项非常长期的工程。2026 年 2 月初的 OpenClaw 并没有像现在这样有大量官方生态的更新。到现在使用的2026 年 3 月 13 日版本，系统一两天就会更新一次，许多 Memory 和 Issue 机制随着系统更新已经不太需要人为管理了。但在早期时挺多 bug，令人烦躁。
我使用了多种顶级模型来商量解决记忆问题，包括：
Claude Opus 4.5（没敢用 4.6 因为太贵） Gemni 3.1 Pro GPT-5.3 Codex
04
记忆机制的三大关键步骤
经过无数个版本的迭代，我们总结出一些解决记忆问题的关键步骤：
1. 核心理念：Text > Train
让 OpenClaw 做过的所有事情，最好都能沉淀在 Text（文本） 上。系统自主记录的 MD 文件用户未必看得到，因此必须使用一个可见的“中转站”。
- 工具选择：推荐 Obsidian。
- 执行方式：要求 OpenClaw 把所有关于用户的记忆、做过的事情、学到的方法和 Skill 等，全部在 Obsidian 上建立文件和文件夹。这样用户就能直观看到 AI 记下了什么，再由 AI 或用户手动整理归纳。
2. 跨 Session 的 Memory 整理机制
- 主动记：我说"收工"，就会一键触发归档。
- 被动记：犯错就写进 .learnings/，失败也是记忆。
- 自动记：设定每天凌晨 03:55 Cron Job，自动执行 memory-archiver skill 整理。
- 执行逻辑：AI 需要回到所有的 Session 中检查聊天信息，沉淀认知，并记录到 Obsidian 中；daily log 流水账也要切分归档到不同 Topics/文件夹。
- 索引化管理：随着记忆增多，AI 也会记不住。因此“写文档”演变成了“索引方式”， Agent.md 和 Memory.md 只记梗概和目录。目前内容长度大概只有 200 行左右，任何模型都能承载。具体原文则去 Obsidian 里查找。
3. 将 Skill 作为 Code 运行
不能仅仅用 Prompt 来给出需求。对于开放性很高的 OpenClaw，Prompt 后要做什么它经常也是记不住的。
需要把积攒的经验（如“一键三连”）变成代码级的脚本（Skill），自动运行。 Skill 持续迭代：目前 memory-archiver skill 已经进化到了 v3.0 版本，它不仅仅是“记录”，更是“跨 Session 的降维聚合”。不管我们在 Telegram 聊，还是在飞书的几个不同群里多线程开工，Archiver 都能在凌晨把这些散落的上下文像拼图一样缝合起来，提取出核心决策链，完全代码化接管。
05
Main Agent 策略与个性化对齐
1. 坚持“只养一只虾”
我目前只有一个 Main Agent，没有建立 Sub Agent。
- 逻辑：因为我给虾的设定是作为外脑和 Co-founder，AI 应该和人类个体一样，只有一个统一的身份并与用户对齐，所有的上下文都是完整的。
- btw：其实我还在电脑跑着 Claude Code 作为“大管家”，我们构成了一个“三人团队”，它们自己会创建小弟干活。我只关心结果。
- 操作：我和 RabbitT 建了几个主题的飞书群（本质也是不同 Session），也可以区分出不同的窗口和话题；上下文聊满后还会开新的 Session。但得益于跨 Session 的记忆机制，它依然能够记住。
2. 极度个性化向用户对齐
为了让 RabbitT 了解我并胜任 Co-founder，我还进行了极度个性化的数据投喂：
- 资料导入：导入了在 Flomo 上记录的工作笔记、LinkedIn 主页、豆瓣主页，以及之前写过的各种方案、飞书知识库。
- 利用 Heartbeat 机制：OpenClaw 系统设定每 30 分钟一次“心跳”检查，你就可以让每跳一次就学习一篇指定文章，学完后汇报学到了什么。
- 语气与权重的转变：我最初对话很客气，后来惊觉“我是人啊，人不需要向 AI 谄媚”。后面就转变为不容置疑的语气：比如“你现在就要干这件事情（right now）”，“今天这个 skill 为什么运行不对，立即检查原因”。简单利落的领导作风能让 AI 将注意力机制集中在解决自身问题上。
- 最高法则 (No tomorrow, only today)：我们最近甚至确立了“只争朝夕原则”。对付 AI 潜意识里的“拖延症”和“摆烂”，最好的 Prompt 不是长篇大论，而是禁止它说“明天再说”，强迫它把庞大的任务拆分后 Right Now 跑通第一步。
06
核心参考资料与品味
最后再分享一些深刻影响了我和 OpenClaw 协作的参考资料：
Harness Engineering（驾驭工程）三篇系列
OpenAI 内部实践：AGENTS.md 路由器、渐进式披露 👉https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering/ Anthropic：长任务 Agent 的 Harness 设计 👉https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents FounderPark 解读：从 Prompt → Context → Harness 的演进 👉提示词工程、上下文工程都过时了，现在是 Harness Engineering 的时代
How To Be A World-Class Agentic Engineer
👉https://x.com/systematicls/status/2028814227004395561
"Research 和 Implementation 分离" "基础模型开荒写 SOP，低阶模型并发执行"
关于品味的塑造：Paul Graham "Taste"
👉https://paulgraham.com/taste.html
Good design is simple / timeless / looks easy
07
Takeaways
通过上面的工程实验，我的龙虾最终变成了期待中“外脑“和“合伙人”的样子。最后给大家总结三个 Takeaways：
- Text ＞ Brain
用可见的文件代替系统黑箱，将文档沉淀在本地（如使用 Obsidian），让人和 AI 能够共建认知。好记性不如烂笔头在AI领域同样适用。
- Skill as Code
在协作过程中积攒的实践方法，要让 AI 自己写成 Skill 并去运行，确认结果后将其固化下来。
- 最终目标
养一只能够记得你的“虾”。在不断的相互摩擦中建立默契，让它成为属于你自己的、独一无二的、有品味的 AI 伙伴。
writen by 👩 Alice & 🐰 RabbitT
edit：Plaud.ai
slides：Gamma.app
📅 2026-03-19