OpenClaw记忆系统实战：跨会话上下文与长期记忆设计
为什么Agent需要记忆？ 传统的AI对话是"金鱼模式"——每次对话从零开始，7秒后忘记一切。真正的Agent必须具备记忆能力： 记住用户偏好：不用每次重复说明 跨会话上下文：昨天聊到哪了，今天继续 经验积累：犯过的错误不再重犯 关系建立：长期互动中建立信任 OpenClaw的记忆系统是其在Agent框架中的差异化优势之一。 OpenClaw记忆架构 ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 记忆系统全景 │ ├──────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ │ │ │ 短期记忆 │ │ 长期记忆 │ │ │ │ (上下文窗口) │ │ (MEMORY.md) │ │ │ └──────┬──────┘ └────────┬─────────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────┴──────┐ ┌────────┴─────────┐ │ │ │ 会话日志 │ │ LCM压缩管理 │ │ │ │ (daily notes)│ │ (无损上下文) │ │ │ └─────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────┘ 层级1：短期记忆（上下文窗口） 模型推理时的上下文窗口，通常128K-200K tokens。这是"工作记忆"，会话结束后消失。 ...