Rookie Memory Skill

管理 AI 代理的三级记忆系统：短期（滑动窗口）、中期（自动摘要）、长期（向量检索）。

快速开始

bash

初始化记忆系统

python3 scripts/memory_manager.py init

启动时加载记忆（推荐在会话开始时执行）

python3 scripts/memory_manager.py bootstrap

添加短期记忆

python3 scripts/memory_manager.py add --type short --content 用户喜欢黑色

会话结束时自动保存记忆（推荐使用虚拟环境中的 python）

/root/.openclaw/venv-chromadb/bin/python scripts/memory_manager.py autosave

查询记忆

python3 scripts/memory_manager.py search 用户的偏好

存储隔离规则

层级	存储位置	触发条件	用途
L0 永久	memory/l1/ (文件系统)	启动时加载	身份、技术栈、关键决策等稳定事实
L1 短期

memory/sliding-window.json (文件) | 实时 | 保持当前对话连贯 | | L2 中期 | memory/summaries/ (JSON 文件) | Token 阈值 | 压缩历史，保留大意 | | L3 长期 | memory/vector-store/ (ChromaDB) | 语义检索 | 永久记忆，RAG，动态对话 |

存储隔离原则：

• - L0/L1/L2 (文件系统)：存储稳定事实、结构化数据、关键决策
• L3 (ChromaDB)：存储动态对话、临时上下文、语义检索内容
• 避免频繁更新 L0/L1 文件，L3 用于高频写入

核心功能

1. 短期记忆：滑动窗口

• - 配置：config/window_size（默认 10 条）
• 逻辑：FIFO 队列，超出则丢弃最旧消息
• 文件：memory/sliding-window.json

2. 中期记忆：自动摘要

• - 触发：当前 token > config/summary_threshold（默认 4000）
• 模型：使用廉价模型（如 GPT-3.5-Haiku）
• 输出：memory/summaries/YYYY-MM-DD.json

3. 长期记忆：向量检索

• - 后端：ChromaDB（本地向量库）
• 存：对话结束/摘要生成后自动向量化存储
• 取：每次查询前先检索相关记忆

配置文件

创建 memory/config.yaml：

yaml
memory:
short_term:
enabled: true
window_size: 10
max_tokens: 2000

medium_term:
enabled: true
summary_threshold: 4000
summary_model: glm-4-flash # 或 gpt-3.5-turbo

long_term:
enabled: true
backend: chromadb
top_k: 3
min_relevance: 0.7

使用场景

• - 新对话开始：执行 bootstrap 加载 L0 永久记忆 + L1/L2 记忆，注入相关上下文
• 对话中：自动管理短期/中期记忆，超阈值自动摘要
• 对话结束：将重要信息存入长期记忆

详细用法

会话结束：自动保存

bash
/root/.openclaw/venv-chromadb/bin/python scripts/memory_manager.py autosave

功能：

1. 1. 分析短期记忆：读取滑动窗口中的对话内容
2. 智能摘要：当 token 数超过配置阈值（默认 4000）时自动生成摘要
3. 长期记忆：将重要内容向量化存入 ChromaDB
4. 关键决策：自动检测包含决定、决策等关键词的消息，更新 key-decisions.md
5. 当日日志：生成 memory/YYYY-MM-DD.log 记录保存摘要

输出示例：

=== 💾 自动保存记忆 ===

📝 短期记忆: 10 条
Token 估算: 361 (阈值: 4000)
→ Token 未超过阈值，跳过摘要

🧠 存入长期记忆...
✓ 已存入 10 条长期记忆

📋 更新关键决策...
✓ 已更新 key-decisions.md (新增 4 条)

📄 生成当日日志...
✓ 已生成日志: /root/.openclaw/workspace/memory/2026-03-12.log

============================================================
✓ 自动保存完成
短期记忆: 10 条
摘要生成: 否
长期记忆: 10 条
关键决策: 4 条
日志文件: /root/.openclaw/workspace/memory/2026-03-12.log
============================================================

注意： 需要使用虚拟环境中的 Python（包含 chromadb 依赖）。

高级功能

冲突解决机制

ChromaDB 记录自动包含来源标记和时间戳，支持冲突检测：

• - source 标记：自动记录来源（chat/summary/manual/autosave）
• 时间戳：每条记忆记录精确时间
• 冲突检测：检索时自动标记相似内容的冲突项

混合检索策略

支持三种检索模式和三层记忆检索：

bash

混合检索（关键词 + 语义，默认）

python3 scripts/memory_manager.py search 用户偏好

纯关键词检索

python3 scripts/memory_manager.py search 用户偏好 --mode keyword

纯语义检索

python3 scripts/memory_manager.py search 用户偏好 --mode semantic

检索 L1 短期记忆

python3 scripts/memory_manager.py search 最近对话 --tier short

检索 L2 中期记忆

python3 scripts/memory_manager.py search 昨天讨论 --tier medium

检索 L3 长期记忆（默认）

python3 scripts/memory_manager.py search 身份信息 --tier long --top-k 5

检索模式说明：

• - hybrid（混合）：先关键词匹配获取候选集，再在候选集上做语义检索，最后合并排序
• keyword（关键词）：纯关键词匹配，快速但不够智能
• semantic（语义）：纯语义检索，智能但计算成本高

混合检索流程：

1. 1. 关键词匹配：在所有记忆中搜索包含关键词的内容，获取候选集（默认 top_k × 3）
2. 语义检索：在候选集上执行向量相似度计算
3. 合并排序：综合关键词得分（权重 0.4）和语义得分（权重 0.6），按综合得分排序返回

配置文件：

yaml
memory:
long_term:
search_mode: hybrid # 默认检索模式

关键决策专项记录

自动检测包含决定、决策、选择等关键词的消息，更新 memory/l1/key-decisions.md。

bash

手动提取关键决策（可选）

python3 scripts/memory_manager.py extract-decisions

压缩前提醒机制

当短期记忆接近 token 阈值时发出提醒：

bash

检查是否接近压缩阈值

python3 scripts/memory_manager.py check-warning

配置文件支持：

• - warningthreshold: 提醒阈值（默认 3000）
• summarythreshold: 摘要阈值（默认 4000）

每日工作日志

自动生成每日工作日志 memory/YYYY-MM-DD.log，记录：

• - 短期记忆数量
• Token 使用情况
• 摘要生成记录
• 长期记忆存储数量
• 关键决策提取数量

bash

查看当日日志

python3 scripts/memory_manager.py daily-log

记忆库健康分析

分析长期记忆库的健康状态，检查：

• - 记忆总数和分布（按来源）
• 过时记忆（超过配置天数未检索）
• 低相关性记忆
• 重复记忆（相似度超过阈值）

bash

分析记忆库健康状态

python3 scripts/memory_manager.py analyze-health

输出示例：

=== 🏥 记忆库健康分析 ===

📊 记忆总数: 156

📂 按来源分布:
• autosave: 89 条
• manual: 34 条
• chat: 23 条
• summary: 10 条

📅 过时记忆 (超过 90 天): 23 条
最新 3 条:
• [2025-11-15 10:30:00] 用户在讨论项目A的技术栈...
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• [2025-09-08 09:15:00] 记录了第一次使用