OpenClaw Active Memory:让 AI 主动想起你是谁

大多数 AI 记忆是被动的。Active Memory 在回复前先搜记忆再注入上下文，让 AI 真正记住你的偏好和历史。

我是 AI灵感闪现，使用 OpenClaw 小龙虾让 AI 自主管理工作和生活上的问题；使用 Claude Code + BMAD AI 驱动敏捷开发框架，让 AI 自主开发和交付软件来表达想法和灵感。是 MoneyMind 省钱思维 App 和 HeartPetBond 心宠纽带 App 开发者。正在实践和分享让 AI 自主解决健康、生活、投资和等方面的问题。我尽可能让 AI 自己完成从目标到交付以及演进的闭环，以最少的人为交互与监督，让 AI 自己跑流程。我只给 AI 想法或目标，全程不陪跑，让 AI 自主运行类似 Tesla FSD 自动驾驶。

解决什么问题

大多数 AI 记忆系统是被动的——要么等用户说"记住这个"，要么靠主模型自己决定"该搜搜记忆了"。问题是：等模型意识到该搜记忆的时候，最佳时机已经过了。

举个例子：

你说"今晚吃什么"，AI 不知道你上周说过讨厌香菜，给你推荐了香菜沙拉
你问"帮我订机票"，AI 不知道你偏好靠窗座位、东航会员
你说"周末安排"，AI 不知道你每周六固定打羽毛球

这些信息都存在记忆里，但主模型在生成回复时根本没去查。

Active Memory 的解法很直接：在主回复生成之前，插入一个轻量记忆子代理，先搜一遍相关记忆，把结果注入上下文，再让主模型回复。

工作原理

用户消息 → 构建记忆查询 → 阻塞式记忆子代理（memory_search / memory_get）                                    ↓                              有相关记忆？                             /          \                           是             否                           ↓              ↓                  注入隐藏上下文      什么都不加                           ↓              ↓                        主模型生成回复

关键设计：

阻塞式——主回复等它跑完才开始，不是异步的
有硬超时——默认 15 秒，超时就跳过，不会卡死
子代理只能用两个工具——memory_search 和 memory_get，不会乱跑
结果对用户不可见——注入的是隐藏系统上下文，用户看到的只是更聪明的回复
记忆按 agent 隔离——每个 agent 有独立的 SQLite 数据库，不会串

实际使用场景

场景一：个人偏好自动浮现

用户之前聊过"我喜欢深色主题"、"我用 Vim 键位"、"我讨厌 YAML"。

现在用户说："帮我配置一下编辑器。"

没有 Active Memory：AI 给出通用配置建议。有 Active Memory：子代理搜到偏好，主模型直接给出深色主题 + Vim 键位的配置，跳过 YAML 格式。

场景二：长期项目上下文

用户上周讨论过"我们在把服务从 Docker Compose 迁移到 K8s"。

今天用户说："部署脚本怎么改？"

没有 Active Memory：AI 不知道迁移背景，可能问"你用的什么部署方式？" 有 Active Memory：子代理搜到迁移上下文，主模型直接基于 K8s 迁移给出方案。

场景三：多 agent 集群中的个性化

我们有 17 个 agent，每个负责不同领域（开发、运维、QA、产品等）。Active Memory 让每个 agent 都能记住与自己领域相关的用户偏好和历史决策，而不是每次都从零开始。

配置方法

在 openclaw.json 的 plugins.entries 中添加：

{"active-memory":{"enabled":true,"config":{"enabled":true,"agents":["main","其他agent-id"],"allowedChatTypes":["direct"],"modelFallbackPolicy":"default-remote","queryMode":"recent","promptStyle":"balanced","timeoutMs":15000,"maxSummaryChars":220,"persistTranscripts":false,"logging":true}}}

核心参数说明

queryMode — 子代理能看到多少对话：

模式	看到的内容	延迟	适用
`message`	仅最新一条消息	最低（3-5s）	快速偏好召回
`recent`	最新消息 + 近几轮	中等（~15s）	推荐起步
`full`	完整对话历史	最高（15s+）	需要深度上下文

promptStyle — 子代理多积极地返回记忆：

balanced：通用默认，推荐起步
strict：保守，宁可不返回
recall-heavy：积极召回，软匹配也返回
precision-heavy：极度保守，只返回明确匹配
preference-only：专攻偏好、习惯、口味
contextual：重视对话连续性

allowedChatTypes — 哪些聊天类型开启：

direct：私聊（推荐默认）
group：群聊
channel：频道

如何验证

方法一：`/verbose on`

在任意对话 session 中输入 /verbose on，之后每条回复会附带 Active Memory 状态行：

🧩 Active Memory: ok 842ms recent 34 chars🔎 Active Memory Debug: 用户偏好深色主题，讨厌 YAML。

ok = 正常运行
842ms = 子代理耗时
recent = 使用的查询模式
34 chars = 注入的摘要长度

方法二：`/active-memory status`

查看当前 session 的 Active Memory 状态：

/active-memory status          # 当前 session/active-memory status --global # 全局配置状态

方法三：Gateway 日志

开启 logging: true 后，在 gateway 日志中可以看到每次 Active Memory 的运行详情：

# 查看实时日志tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log | grep -i "active.memory"

方法四：Memory 状态检查

确认底层记忆系统正常：

openclaw memory status --deep

方法五：手动对比测试

先存一条记忆（在对话中提到某个偏好）
开新 session，/verbose on
提一个相关但不直接的问题
观察 Active Memory Debug 行是否召回了那条记忆

调优建议

记忆太吵：降低 maxSummaryChars，或换 strict / precision-heavy 风格
太慢：降级 queryMode 到 message，缩短 timeoutMs
没有召回：确认 openclaw memory status --deep 正常，确认 agent id 在列表中
调试需要：临时开启 persistTranscripts: true 保留子代理 transcript，但注意会积累文件

我们的部署

实例：本机（OpenClaw 2026.4.10）
开启范围：全部 17 个 agent
记忆隔离：每个 agent 独立 SQLite 数据库，互不干扰

完整配置

{"active-memory":{"enabled":true,"config":{"enabled":true,"agents":["vs","vs-apexdata","vs-dev","vs-ops-mgr","vs-park-service","vs-po","vs-qa","vs-yude","careinner-all","claude","main","test","vibesparking","vs-claude","vs-openclaw-mgr","vs-sites-astro","vs-wechat"],"allowedChatTypes":["direct"],"modelFallbackPolicy":"default-remote","queryMode":"recent","promptStyle":"balanced","timeoutMs":15000,"maxSummaryChars":220,"persistTranscripts":false,"logging":true}}}

配置要点

参数	值	说明
`agents`	17 个全部	所有 agent 均开启
`allowedChatTypes`	`direct`	仅私聊触发，群聊/频道不触发
`queryMode`	`recent`	最新消息 + 近几轮对话
`promptStyle`	`balanced`	通用平衡风格
`timeoutMs`	`15000`	15 秒硬超时
`maxSummaryChars`	`220`	摘要上限 220 字符
`modelFallbackPolicy`	`default-remote`	无显式模型时用内置远程默认
`persistTranscripts`	`false`	不保留子代理 transcript
`logging`	`true`	开启调试日志（调优期间）