OpenClaw记忆救星,再也不怕你的小龙虾失忆了

OpenClaw记忆优化方案

在 X 社区看到一个高频问题：

“用 OpenClaw 聊了三天，昨天刚配好的 API 权限，今天它就忘得一干二净，又问了我一遍。”

底下一堆人附和：

“我也是！上周搭的系统，这周它就不记得了。”

“每次都要重新提醒，太烦了。”

[问题/场景拆解]

先搞清楚：

OpenClaw 自带一套完整的记忆系统，不是“没记忆”。

OpenClaw 官方记忆现在已经默认支持向量搜索了！首先要升级到3.12及以上版本。

配合lossless-claw这个插件共同解决了大多数智能体面临的两大核心问题：

那为什么还会“忘”？

因为：

还有人错误的尝试是：

正确的思路是：

三层记忆配合：

记忆不是记住所有东西，而是三层配合，在需要的时候能快速找到。 💬

[OpenClaw实战演示]

我先理清楚三层怎么配合，然后装作者推荐的 lossless-claw：

我：先跟我确认一下 OpenClaw 官方记忆的用法，然后帮我装 lossless-claw 插件，GitHub 链接是 https://github.com/martian-engineering/lossless-claw

OpenClaw：好的，先快速过官方记忆：

1. 决策/偏好/持久事实 -> 写 MEMORY.md
2. 日常笔记 -> 写 memory/YYYY-MM-DD.md
3. 想找之前的内容 -> 用 memory_search（**配置好 embedding 后支持向量搜索**）

然后看 lossless-claw README：

它用基于 DAG 的摘要系统替换了 OpenClaw 的内置滑动窗口压缩，在保持活动上下文在模型 token 限制内的情况下，保留了每条消息。

安装步骤：

1. 克隆仓库
2. 装依赖
3. 在 OpenClaw 配置里加插件路径和触发规则

要我现在执行吗？

装完之后，我让它生成了一条测试记忆，然后重启 OpenClaw：

我（重启后）：你还记得刚才我们聊了什么吗？分两部分：

1. 官方记忆的用法
2. 装了什么插件

OpenClaw：等一下，我先用 lcm_describe 查一下最近的对话… 哦对：

1. 官方记忆用法：决策/偏好写 MEMORY.md，日常写 memory/YYYY-MM-DD.md，找内容用 memory_search（**配置好 embedding 后支持向量搜索**）
2. 刚装了 lossless-claw，它用基于 DAG 的摘要系统替换了 OpenClaw 的内置滑动窗口压缩，在保持活动上下文在模型 token 限制内的情况下，保留了每条消息

官方记忆（配置好 embedding 后）已经支持向量搜索了，不一定需要 memory-lancedb-pro 这个插件！ 💬

[lossless-claw 参数配置说明]

lossless-claw 的配置示例：

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "lossless-claw": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "freshTailCount": 32,
          "contextThreshold": 0.75,
          "incrementalMaxDepth": -1,
          "ignoreSessionPatterns": [
            "agent:*:cron:**"
          ],
          "summaryProvider": "anthropic",
          "summaryModel": "claude-3-5-haiku"
        }
      }
    }
  }
}

参数说明：

[进阶配置技巧]

技巧 1：自定义 lossless-claw 的保留策略 + 配合官方记忆刷新

· 适用场景：想控制 Token 消耗，又不想丢太多对话细节，同时让官方记忆也能用到这些内容

· 具体操作：

· 注意事项：别把 freshTailCount 设太大，否则还是会烧 Token

技巧 2：配置官方记忆的 embedding 支持向量搜索

· 适用场景：想用上官方记忆的向量搜索，解决会话间失忆问题

· 具体操作：

· 注意事项：如果没配置 embedding provider，官方记忆的向量搜索会禁用

技巧 3：给关键记忆打标签（支持双端）

· 适用场景：有些信息（比如 API 密钥、重要配置）想让它优先找到，无论是用官方工具还是插件工具

· 具体操作：

· 注意事项：别打太多重要标签，否则上下文窗口占用太多AI会变笨

记忆不是存得越多越好，而是三层配合、有条理、能快速检索。 💬

[结尾]

OpenClaw 的记忆问题，

本质不是“没自带记忆”，

而是“不知道怎么配合官方记忆（配置好 embedding 后支持向量搜索）+ lossless-claw”——

搞清楚分层，配合好工具，它就能从“ chatbot”变成“真的懂你工作的助手”。