老王劈头盖脸地问：“OpenClaw 的 Memory 和 RAG 很相似，了解吗？”

透过厚厚的近视镜片，我触碰到了老王那对世界仍然充满热情的双眼，我懂他想要的答案：“必须啊，混合检索用到了向量和关键字，和我做的派聪明 RAG 有着异曲同工之妙，也有 FTS5、BM25、rerank 这些。”

“你小子，看来是做了功课的。”老王扶了扶他的眼镜，搓了搓他的手继续问，“OpenClaw 的 Memory 分了两层，一层是会话级别的，一层是长期记忆的，他们之间有什么区别？”

不得承认，老王不是那种浮在表面的面试官，是真的有研究过，对技术有渴望的人。

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01、Memory 和 Session 的区别？

“王哥，Memory 是 OpenClaw 最核心的机制之一，它让 Agent 有了‘记忆’的能力。”

短期记忆

短期记忆存储在~/.openclaw/agents/{agentId}/sessions/*.jsonl文件中，自动记录。

每次和龙虾对话，OpenClaw 就会自动将对话内容追加到 JSONL 格式的会话日志文件中，这是最原始的、未经处理过的记忆。

长期记忆

长期记忆存储在~/.openclaw/workspace/MEMORY.md和memory/*.md文件中，可以手动创建，但一般交给 OpenClaw 自动生成。

可以理解成是从短期的琐碎记忆中提炼出来的需要 OpenClaw 重点记住的内容，比如用户的性格、身份信息、回答偏好等。

举个例子，你告诉 Agent：“我是 Java 后端开发，回答问题时请用 Java 相关技术栈。”这句话就会被提炼成长期记忆，存储在 Markdown 文件中。下次对话时，龙虾会自动检索到这条记忆，按照你的偏好回答。

老王追问：“那长期记忆和短期记忆之间是怎么转换的？”

我说：“王哥，有研究啊。”

02、记忆是如何自动转换的？

“记忆转换有两种触发机制。”

机制一：session-memory Hook

当用户执行/new命令重置会话时，OpenClaw 会触发 session-memory Hook，自动将上一个会话的关键内容转换为 Markdown 文件。

这个过程是自动化的，不需要手动干预。系统会分析 JSONL 文件中的对话内容，提取出关键信息，比如用户的偏好、重要的上下文、需要长期记住的事实等，然后写入memory/YYYY-MM-DD.md文件。

机制二：Memory Flush

这是一个非常关键的自动化机制。

当 Session 接近 context 上限时，OpenClaw 会触发 Compaction 机制。Agent 会分析当前 Session 的内容，提取重要信息，写入 Memory。

老王点点头：“那这些 Markdown 文件是怎么被检索的？总不能每次都遍历所有文件吧？”

03、Memory 的索引到底是怎么建起来的？

“王哥，真正难的不是‘记下来’，而是‘下次还能在几百份文件里把它找回来’。”

OpenClaw 是这样处理 Memory 的：

• Markdown 文件是记忆本体，也就是 source of truth。
• SQLite 是加速层，负责把这些 Markdown 变成“可检索”的东西。

不了解的人会以为 SQLite 就是 Memory 本身，但其实不是。

那些 markdown 文件才是 Memory 本身，其中

• MEMORY.md：记录的是长期记忆，偏“结论”和“偏好”
• memory/YYYY-MM-DD.md 属于日记式记忆，偏“当天发生了什么”

OpenClaw 不是“每次查询时去扫描一遍目录”，而是提前把 Markdown 切块、建索引、落到 SQLite 文件里。等 Agent 真要查历史时，直接查索引就行，不仅可以查关键字，还可以查语义，这样的 Agent 就很智能。

从命令行看也更直观：

openclaw memory status

这条命令会告诉我们现在 Memory 能不能用，正在用什么模型，索引建了多少，库文件放在哪，全文检索和向量检索是不是正常。

我这台机器当前看到的是：

Provider: openai (requested: openai)
Model: nomic-embed-text
Store: ~/.openclaw/memory/paismart.sqlite
Indexed: 8/8 files · 14 chunks
Vector: ready
FTS: ready

Provider: openai (requested: openai) 表示memory 用的 embedding 提供方是 openai 这一套接口。

Model: nomic-embed-text 说明实际拿来做向量的模型，是 nomic-embed-text。

Store: ~/.openclaw/memory/paismart.sqlite 表示 memory 索引实际存在这个 SQLite 文件里。

Indexed: 8/8 files · 14 chunks 意思是一共发现了 8 个 memory 文件，这 8 个都已经建好索引，总共切成了 14 个文本块。

Vector: ready 表示向量检索正常，也就是语义搜索这部分是能工作的。

FTS: ready 表示全文检索也正常。FTS 就是 Full-Text Search，全局文本搜索。

老王对我的信任感倍增，接着问：“Embedding时到底做了什么？”

建索引时到底做了什么？

可以分成四步。

第一步，发现。

OpenClaw 会监控 MEMORY.md 和 memory/*.md 的变化。新增了文件，或者文件内容有更新，就把这个文件标记成 dirty，准备重新建索引。

第二步，切块。

把markdown切成多个 chunk，让“一个块只表达一小段相对完整的意思”。

第三步，索引。

每个 chunk 不只会走一遍 embedding，还会同时走全文检索：

• 一路进入 向量索引，负责“意思差不多也能搜出来”
• 一路进入 FTS 全文索引，负责“关键词命中要准确”

也就是说，OpenClaw 不是只做向量检索，也不是只做关键词检索，而是混合检索。

第四步，落库。

最后这些 chunk、元信息、全文索引、向量索引，都会放到本地的 SQLite 中。

老王点点头：“那检索时到底怎么查？是纯向量，还是关键词？”

我说：“混合检索。”

04、混合检索为什么比纯向量靠谱？

举个最简单的例子。

如果我们搜的是：memory_search("nomic-embed-text")

这类查询的关键，不是“语义接近”，而是“这个字符串必须命中”。

如果只靠向量检索，它可能把“embedding 模型”“本地向量索引”“OpenAI provider”这些语义都捞出来，但偏偏把最关键的关键字匹配丢掉。

如果搜的是：

上次说过的那个文章写作偏好是什么来着？

这时候关键词检索就不够用了，因为用户未必会原样说出“娓娓道来”“少用你、多用大家和我们”这些固定字眼。

所以 OpenClaw 的思路是：

• FTS5 + BM25 负责精确词项命中
• sqlite-vec 负责语义相似召回
• 最后再把两边的结果做融合，返回结果

为什么是 FTS5？

因为 SQLite 的 FTS5，本质上就是一个轻量级全文搜索引擎。

它比 LIKE '%xxx%' 快，还知道“哪些词更重要，哪些结果应该排前面”。

BM25 的价值就在这。

一个词出现 10 次不一定比出现 2 次更重要，而是会结合：

• 词频
• 文档长度
• 这个词在整个语料里稀不稀有

于是像 memory_flush、session-memory、nomic-embed-text 这种比较稀缺的词，权重天然就更高。

为什么还要 sqlite-vec？

因为 FTS5 主要解决的“字面命中”的问题，解决不了语义匹配的问题：

• “上次那个事”
• “之前你记住的偏好”
• “我不是说过不要那种爆款腔吗”

这种问法，字面上未必能正好撞到原文，但语义是接近的。这时候 embedding 的价值就出来了。

它先把 query 向量，再和每个 chunk 的向量做近邻比较，把语义接近的片段拉出来。可以粗暴理解成：

query
  ↓
embedding(query)
  ↓
和 chunks_vec 里的每个向量算距离
  ↓
取 top-k

这套东西要是放到 SaaS 产品里，需要一个单独的向量数据库，比如说派聪明RAG用的就是ElasticSearch。

但 OpenClaw 没这么干。

它用 sqlite-vec 这类 SQLite 扩展，把向量检索能力放进了本地的 SQLite 里。

老王听到这儿笑了：“行，概念算你讲明白了。那 Agent 自己到底怎么用这些 Memory？”

05、检索到记忆之后，Agent 是怎么把它用起来的？

“王哥，这一步才是 Memory 真正发挥价值的地方。”

很多人以为 Memory 系统的终点是“查到了”。其实不是。

OpenClaw 主要给 Agent 暴露了两个工具：

1）memory_search

当 Agent 发现问题涉及过去的决策、偏好、历史上下文，它不会把整个 memory/ 目录读一遍，而是先发起一次语义搜索。

例如：

memory_search("二哥的文章写作偏好")

返回的不是整篇内容，而是最相关的若干 snippet + 文件路径 + 行号范围。

这样做有两个好处：

• 控制 token，不要把整个历史一口气塞进上下文
• 先粗召回，找到“值得展开读”的位置

2）memory_get

如果 memory_search 返回说，关键信息在：

• MEMORY.md#L1-L16
• memory/2026-03-19.md#L20-L48

那 Agent 下一步就可以用 memory_get 去读具体的行段。

注意，这里面有个特别容易被忽略的点：

Memory 文件本身不是每回合全量注入。

memory/*.md 这种 daily 文件默认并不会塞进上下文窗口，而是通过 memory_search 和 memory_get 按需读取。

这就解释了为什么 OpenClaw 的 Memory 能够“越记越多”，但又不会把上下文撑爆的原因。

Memory flush 为什么是这个体系里的关键一环？

OpenClaw 在会话接近 compaction 之前，会触发一次 silent memory flush。

也就是说，当 session 接近自动压缩时，系统会发起一个静默回合，提醒模型把值得长期保留的内容写进 memory/YYYY-MM-DD.md。

老王听完感慨：“你这理解得够深的。那我再问你一个实际应用的问题，你用 OpenClaw 的 Memory 干过什么真实的场景？”

06、Memory 的最佳实践

“王哥，我给你讲一个真实的场景。”

我有一个 Agent 是专门帮我审核 gitcode 账号的。如果没有Memory，每次审核的时候，我都要告诉它一些重复的信息，比如：

• 审核完成后发消息到哪个飞书群
• 添加到哪个 gitcode 项目组
• 审核结果用什么格式回复

这些信息每次都要重复说，很烦。把这些写进 Memory就没事了：

# 用户偏好

## gitcode 审核

- 审核完成后发消息到“技术派-运营群”
- 添加到项目组：技术派-会员组
- 回复格式：@用户 审核通过，已添加到技术派-会员组

## 其他偏好

- 我是 Java 后端开发，回答问题请用 Java 技术栈
- 回复时请简洁，不要废话

这样每次审核，Agent 就会自动检索这些偏好，按照我的要求执行。

老王听完眼睛一亮：“这个场景实用。”

我说：“还不止。我还让 Agent 记住了我的工作习惯。比如我喜欢在早上处理审核任务，Agent 会在每天早上主动提醒我有多少待审核的申请。”

来，直接让龙虾帮我们现场演示一个。

直接这条命令 openclaw memory search "nomic-embed-text"

返回里直接命中了这两类内容：memory/2026-03-19.md、MEMORY.md

而且都正好包含：nomic-embed-text、embedding 模型、memory 搜索配置

这说明关键词搜索是起效的。

第二次，我们执行 openclaw memory search "上次说过不要那种爆款腔的写法"

注意，这句话里没有直接写“不要硬做爆款腔”、“娓娓道来”、“二哥味”

但返回找到了这些和“写作风格、表达偏好、memory 原理”接近的内容，比如：memory/memory-system-deep.md、memory/memory-system.md

这就证明向量检索也是可用的。

ending

不瞒大家说，OpenClaw 的 Memory 机制是我觉得最精彩的设计之一。

它解决了 AI Agent 的一个核心痛点：如何让 Agent 拥有长期记忆，而不是每次对话都从零开始。

【记忆是智能的基础。没有记忆，就没有真正的智能。】

OpenClaw 通过短期记忆和长期记忆，以及混合检索（向量+关键词），实现了一个轻量级但功能强大的记忆系统。

更重要的是，不需要部署复杂的向量数据库，只需要一个 SQLite 文件就够了。

这才是工程设计的精髓：用最简单的方案解决最复杂的问题。

我们下期见！