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sql-memory语义记忆层

Semantic memory layer for OpenClaw agents. Use when: (1) persisting agent memories with importance scoring, (2) hierarchical memory rollups (daily→weekly→monthly→yearly), (3) queuing tasks for agents, (4) logging activity and audit trails, (5) managing knowledge bases with semantic search. Provides remember/recall/search/queue_task/log_event APIs. Built on sql-connector for reliable parameterized SQL execution.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 2.1.0
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概述
安装方式
版本历史

sql-memory

技能名称: sql-memory
详细描述:

SQL 记忆技能


OpenClaw 代理的语义记忆层

概述

提供代理友好的记忆操作:记住、回忆、搜索、遗忘,以及任务队列管理、知识索引、活动日志记录和分层记忆汇总。所有操作均通过 SQL 连接器技能执行,实现可靠、参数化的 SQL 执行。

完整实现请参见 scripts/sql_memory.py。

依赖项

  • - sql-connector — 提供底层数据库连接和查询执行

快速入门

python
from sqlmemory import SQLMemory, getmemory

mem = get_memory(cloud)

记住某件事

mem.remember(facts, vex_timezone, VeX 使用 EST/EDT 时区, importance=7)

回忆它

entry = mem.recall(facts, vex_timezone)

在所有记忆中搜索

results = mem.search_memories(timezone)

将任务加入队列

mem.queuetask(nlpagent, analyze_document, {doc: ...}, priority=3)

记录事件

mem.logevent(trainingcomplete, nlp_agent, 完成训练周期 42)

存储知识

mem.storeknowledge(stamps, invertedjenny, 罕见的 1918 年错版..., catalog)

模式

所有表都位于 memory 模式中(SQL Server 数据库):

用途
memory.Memories带有重要性评分的长期精选记忆
memory.TaskQueue
代理工作项的任务队列 |
| memory.ActivityLog | 用于审计追踪的事件/活动日志 |
| memory.KnowledgeIndex | 特定领域的知识存储 |
| memory.Sessions | 代理的会话追踪 |

记忆汇总

分层整合保持记忆的新鲜度和相关性:

每日记忆 → 每周汇总(周日凌晨 3 点)
每周汇总 → 每月汇总(每月 1 日)
每月 → 每季度(1 月/4 月/7 月/10 月)
每季度 → 每年(1 月 1 日)

每次汇总:

  1. 1. 总结源条目
  2. 创建带有反向引用的整合条目
  3. 降低源条目的重要性
  4. 将源条目标记为 rolled_up

重要性等级

等级含义示例
1-2临时性,归档旧工作区文件
3-4
上下文,了解即可 | 调试笔记 | | 5-6 | 标准操作 | 任务完成 | | 7-8 | 重要里程碑 | 架构决策 | | 9 | 关键 | 系统设计选择 | | 10 | 永久 | 核心身份/价值观 |

API 参考

记忆操作

方法描述示例
remember(cat, key, content, importance, tags)存储记忆mem.remember(facts, name, Oblio, 7)
recall(cat, key)
检索记忆 | mem.recall(facts, name) | | searchmemories(query, limit) | 语义搜索 | mem.searchmemories(timezone, limit=5) | | forget(cat, key) | 删除记忆 | mem.forget(facts, name) |

任务队列

方法描述
queuetask(agent, type, payload, priority)添加任务
claimtask(id)
将任务标记为处理中 | | complete_task(id, result) | 将任务标记为已完成 | | fail_task(id, error, retries, max) | 使用重试逻辑标记失败 |

活动日志

方法描述
logevent(type, agent, detail, extra)记录活动
getrecent_activity(hours, agent)
查询近期事件 |

配置

使用与 sql-connector 相同的环境变量:

SQLCLOUDSERVER=sql5112.site4now.net
SQLCLOUDDATABASE=db99ba1fmemory4oblio
SQLCLOUDUSER=...
SQLCLOUDPASSWORD=...

SQLLOCALSERVER=10.0.0.110
SQLLOCALDATABASE=Oblio_Memories
SQLLOCALUSER=sa
SQLLOCALPASSWORD=...

架构

┌──────────────────┐
│ 代理 │ ← OblioAgent 子类
├──────────────────┤
│ SQLMemory │ ← 语义操作(记住/回忆/队列/日志)
├──────────────────┤
│ SQLConnector │ ← 通用 SQL 执行(重试、参数化、日志记录)
├──────────────────┤
│ pymssql (TDS) │ ← 原生 SQL Server 驱动
└──────────────────┘

许可证

MIT

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 sql-memory-1776124753 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 sql-memory-1776124753 技能

通过命令行安装

skillhub install sql-memory-1776124753

下载

⬇ 下载 sql-memory v2.1.0(免费)

文件大小: 27.49 KB | 发布时间: 2026-4-14 14:14

v2.1.0 最新 2026-4-14 14:14
Housekeeping: removed infrastructure copies and unrelated tests. Branches main+development now in sync. Skill now contains only: sql_memory.py, setup_schema.py, knowledge-base docs.

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