夜雨聆风你好，我是郭震！
很多读者都想知道：让 AI 完成同一个任务，有没有办法少用一些 Token？
尤其是代码分析、资料搜索这类长任务，聊天越往后，AI 每次都要带着前面的代码、日志和要求重新思考一遍。任务还没完成，Token 已经消耗了不少。
今天我来探索一种更省 Token 的方法：给 Agent 加上一套外部记忆，把暂时用不到的长内容先存起来，只把当前真正需要的信息留在对话里。
下面是我在OpenClaw接入此插件前后，消耗Token对比，直接帮我省了55.7%的Token：
更让我感兴趣的是，这个项目不只是给单个 Agent 加记忆。目前团队记忆版本还提供了 Memory Hub，可以把 Chat Memory、Skill、Wiki 和 CodeGraph 统一变成可查看、可审核、可分配的团队记忆资产。
这对一人公司OPC和多 Agent Loop 特别实用：调研 Agent 找到的信息可以继续交给开发 Agent，测试和复盘经验还能沉淀为 Skill。简单来说，一个人也能组建一支会共享记忆、不断积累经验的 Agent 小队。
如下图所示，Memory Hub 不只是展示面板，还能统一管理团队、Agent、记忆资产、版本、权限和绑定关系：
为啥它如此节省Token？经过我这几天的使用发现，它会把冗长的搜索结果、代码和报错日志卸载到外部文件，只在上下文中保留一张轻量的Mermaid 任务图。
实现这个效果，我用到的是腾讯云数据库开源的Agent Memory 插件，截止目前12.1K star：
也是最近我发现的这个宝藏插件，第一时间分享出来，感兴趣的可以看看。
接下来，我会分别演示如何把它接入 Hermes 和 OpenClaw。经常运行长任务、想少花一些 Token 的朋友，可以跟着我一起试试。
1 Hermes接入TencentDB Agent Memory
接入此插件比较简单，先获取源码到本地，切到对应目录，执行下面一行命令：
.\scripts\setup-hermes-memory-tencentdb.bat完成插件本地安装：
需要为此插件配置一个大模型，管理长短任务记忆处理，执行如下命令配置：
8420端口被监听，显示如下界面，证明Agent记忆插件本地安装成功：
最后通过下面命令在Hermes中接入此插件：
hermes config set memory.provider memory_tencentdbOpenClaw接入方法类似，大家按照上面步骤即可。
看到腾讯云数据库开源的这个Agent Memory插件，上手比较容易，它默认使用本地SQLite，个人开发者不需要先购买云数据库，也不用自己搭一套复杂的RAG 工作流，这正是我比较喜欢它的原因。
2 为什么需要TencentDB Agent Memory插件？
可能很多人都会问：Hermes 和 OpenClaw 本来就能保存会话，也有自己的记忆功能，为什么还要再接入一套记忆系统？
确实，它们并不是完全“失忆”。但一旦任务变长，搜索结果、源码和报错日志不断堆进上下文，换个新会话，项目要求可能又要重新交代。
如下图再问它这个项目做什么的，又得几乎从零开始重新查一遍：
积累下来的记忆散落在不同文件和 Agent 里，如Hermes记忆分散在默认目录、会话数据库和各个 Profile 中，如下所示：
腾讯云数据库Agent Memory 插件就是为了解决以上这些问题，把记忆做成了一套可以长期积累的系统。
它主要做了三件事：
第一，把原始对话整理成 L0-L3 四层记忆，逐步提取事实、要求、任务经验和用户习惯。
第二，这些记忆可以跨会话继续使用，让 Agent 不必每次都从零开始。
第三，把大段源码和日志存到外部，只在上下文中保留摘要和任务图，从而减少 Token 消耗。
接下来，我就通过 Hermes 和 OpenClaw，分别实测这三项核心能力。
3 实测TencentDB Agent Memory三大能力
打开Hermes，告诉它我回复偏好，如下Hermes会调用腾讯云数据库Agent Memory插件：
消息发送后，我立即查询了记忆库，可以看到插件已经将这次对话完整保存到了 L0 层：
接着，我又连续发送了几轮消息。插件将“Project-47” “中文输出” “先结论、后证据”等长期要求提取到了 L1 层：
L1层的会话，即使退出当前会话，这些记忆也会继续保留。
到了 L2，插件不再只保存零散信息，而是会按照项目和任务场景自动归类。
如下图所示，它已经把 Excel 可视化项目和 TencentDB Agent Memory 分析任务，分别整理成两个可以继续复用的场景记忆块：
最后到了 L3，插件会根据多轮对话形成相对稳定的用户画像。
如下图所示，它已经总结出我的开发能力、协作方式和工具偏好；与 L1 的单条要求、L2 的项目场景不同，L3 更像是 Agent 对我的长期认识：
以上保存的这四层记忆，腾讯云数据库Agent Memory如使用它们的，为了实测这块，我重新开启了一个会话，让 Hermes 核对 L0-L3 四层记忆：
它实际调用了腾讯云数据库Agent Memory 的搜索工具，并准确找回原始对话、长期要求、项目场景和用户画像：
新会话成功召回 L0-L3，四层记忆均参与回答。
新会话中，Agent Memory 会自动注入项目场景和用户画像，让 Hermes 无需重新搜索，就能恢复我的工作要求和协作习惯：
总结来看，Agent Memory 并不是简单地保存聊天记录，而是把每次协作自动沉淀成可查看、可纠错、可复用的 L0-L3 记忆资产，让 AI 越用越懂你，真正从一次性工具变成会持续积累的长期助手。
除了让 Agent 记得更久，跨会话无需从零开始外，这套插件还解决了长任务中更现实的问题：上下文越来越长，Token 越用越多。
如下是我在OpenClaw进行的一个长任务：
refs 目录：
node_id 保留下来：
node_id 找回原始内容。这就是它减少 Token 消耗的核心逻辑。实际测试中，同一个会话、同一个模型、同一份提示词，压缩前一次调用需要 32,935 Token，如下所示：
开启腾讯云数据库Agent Memory后，下一次降到了 15,974 Token：
我还绘制了一个七轮会话的Token消耗折线图：
可以看到第六次会话发生一次压缩，让后续会话的上下文直接缩短。实测接入前后的Token消耗对比如文章开头所示，不再赘述。
最后总结一下
这篇文章实测了我最近几天发现的一个宝藏插件：腾讯云数据库Agent Memory。它能把每次对话逐层沉淀为 L0-L3 记忆，让项目事实、工作要求和用户习惯都能查看、纠错和复用。
进入新会话后，它还能自动召回项目场景和用户画像，让 Agent 不必重新了解背景，就能接着上次的任务继续工作；面对长任务，它还会把源码和日志卸载到外部，只保留摘要和任务图。
本次对比实测显示，Token 消耗减少约55.7%，我每天都会大量做很多长任务，这样日积月累下来，能实打实的为我节省成本。
此项目是腾讯云数据库完全开源的，感兴趣的可以去看下：
https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
没有记忆的 AI，只是工具；有记忆的 AI，才会随着使用不断升值，真正变成自己的数字资产
