Open Memory System

基于 OpenViking + Microsoft Agent Memory 的三层记忆框架，适用于 AI Agent 的持久化记忆系统。

核心概念

层级	用途	存储
工作记忆	当前会话临时信息	working.json
短期记忆

会话级别短期记忆 | short-term/*.md | | 长期记忆 | 偏好、实体、事件持久化 | user/preferences/, user/entities/, user/events/ |

目录结构

memory/ # 记忆主目录
├── working.json # 工作记忆
├── short-term/ # 短期记忆（会话级别）
│ └── YYYY-MM-DD-HHMM.md
├── user/ # 长期记忆（用户视角）
│ ├── preferences/ # 偏好记录
│ ├── entities/ # 实体记忆
│ └── events/ # 重要事件
└── agent/ # Agent 自身记忆
├── persona/ # 人设/角色设定
└── episodic/ # 经验教训

快速安装

步骤 1：解压 skill 到 workspace

bash
cd ~/.openclaw/workspace/skills
unzip open-memory-system.zip -d open-memory-system

步骤 2：初始化记忆目录

bash
export MEMORY_DIR=~/.openclaw/workspace/memory
mkdir -p $MEMORY_DIR/{user/{preferences,entities,events},agent/{persona,episodic},short-term}

步骤 3：部署 Hook

bash

auto-save-memory：部署到 ~/.openclaw/hooks/

cp -r open-memory-system/scripts/auto-save-memory ~/.openclaw/hooks/

load-memory-on-start 已在 ~/.openclaw/hooks/ 中预装，无需重复部署

步骤 4：创建 Cron（定时任务）

参考 crons/memory-crons.txt 创建每日定时任务。

CLI 命令

bash

读取核心记忆

python3 scripts/memory.py

每日统计

python3 scripts/memory.py summary

清理过期

python3 scripts/memory.py cleanup

L2 提炼（从短期记忆 → 长期记忆事件）

python3 scripts/distill_l2.py

记录偏好

python3 scripts/memory.py pref 沟通方式 直接高效 用户偏好

记录事件

python3 scripts/memory.py event 项目启动 Miloya 正式成立

记录经验

python3 scripts/memory.py episode 第一次部署 negative 需要检查依赖版本

自动化流程

用户对话
↓
[session:end Hook] → auto-save-memory → 保存 .learnings → memory
↓
[memory-check cron] → 清理过期 + 会话摘要 → short-term
↓
[distill_l2 cron @20:00] → short-term 提炼 → user/events/ (L2)
↓
[session:start Hook] → load-memory-on-start → 加载 MEMORY.md + short-term

内置 Hook 说明

Hook	位置	触发	功能
load-memory-on-start	~/.openclaw/hooks/（预装）	agent:bootstrap	运行 memory.py read 加载记忆
auto-save-memory

~/.openclaw/hooks/（需部署） | session:end | 保存 .learnings/ 到 events |

自定义配置

修改 scripts/memory.py 开头的配置区：

python
MEMORYDIR = Path(os.environ.get(MEMORYDIR, /root/.openclaw/workspace/memory))
DEFAULTEXPIREDAYS = 90