OpenClaw 向量記憶錄製：構建長期記憶系統的實踐指南

問題解決：為什麼 AI 代理需要持久化記憶？

在 2026 年，AI 代理不再是單次對話的聊天機器人，而是需要記住過去、理解上下文、累積知識的長期夥伴。OpenClaw 的核心價值在於：

1. 會話持久性：Agent 可以跨多個會話記住之前的決策和操作
2. 上下文連續性：長期記憶讓代理理解用戶的偏好、歷史和專案背景
3. 知識累積：隨著時間推移，Agent 需要不斷學習並更新知識庫

問題：傳統的 LLM 對話基於上下文窗口，一旦會話結束，所有記憶就丟失。如何讓 Agent 在不同時間、不同會話中保持記憶？

解決方案：OpenClaw + Qdrant 向量記憶系統。

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技術架構：如何實現持久化記憶

1. OpenClaw 記憶模組

OpenClaw 內建記憶系統支持：

• 短期記憶：會話內的上下文（通過 sessions_send 和 sessions_history）
• 長期記憶：持久化存儲到外部向量數據庫（Qdrant）
• 記憶搜索：語義搜索而非關鍵字匹配

2. Qdrant 向量存儲

為什麼選 Qdrant？

• 開源、高性能向量數據庫
• 支持 BGE-M3、text-embedding-ada 等嵌入模型
• 支持實時更新和查詢
• 適合 AI Agent 的長期知識庫

3. 記憶流程

用戶交互 → OpenClaw Agent → 提取關鍵信息 → 生成嵌入向量 → 存入 Qdrant
                                        ↓
                                    語義搜索
                                        ↓
                                    返回相關記憶

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實踐步驟

步驟 1：安裝必要工具

# 安裝 Qdrant
curl -L https://github.com/qdrant/qdrant/releases/latest/download/qdrant-linux-amd64 -o qdrant
chmod +x qdrant
./qdrant

# 安裝 Python 嵌入模型
pip install qdrant-client sentence-transformers

步驟 2：配置 OpenClaw 記憶腳本

創建 scripts/memory_recording.py：

#!/usr/bin/env python3
import json
from datetime import datetime
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import PointStruct, VectorParams, Distance
from sentence_transformers import SentenceTransformer

class VectorMemoryRecorder:
    def __init__(self, qdrant_url="http://localhost:6333", collection_name="jk_long_term_memory"):
        self.client = QdrantClient(url=qdrant_url)
        self.collection_name = collection_name
        self.model = SentenceTransformer('BAAI/bge-m3')

        # 確保集合存在
        if not self.client.collection_exists(collection_name):
            self.client.create_collection(
                collection_name=collection_name,
                vectors_config=VectorParams(size=1024, distance=Distance.COSINE)
            )

    def record_memory(self, content: str, metadata: dict = None):
        """記錄新記憶"""
        if metadata is None:
            metadata = {}

        point = PointStruct(
            id=str(datetime.now().timestamp()),
            vector=self.model.encode(content).tolist(),
            payload={
                "content": content,
                "timestamp": datetime.now().isoformat(),
                "metadata": metadata
            }
        )
        self.client.upsert(self.collection_name, [point])
        print(f"✅ 記憶已記錄: {content[:50]}...")

    def search_memory(self, query: str, top_k: int = 5, min_score: float = 0.5):
        """語義搜索記憶"""
        query_vector = self.model.encode(query).tolist()
        results = self.client.search(
            collection_name=self.collection_name,
            query_vector=query_vector,
            limit=top_k,
            score_threshold=min_score
        )
        return results

步驟 3：在 OpenClaw 中集成

在 SOUL.md 中配置記憶功能：

# 記憶配置
記憶系統：向量記憶錄製
向量數據庫：Qdrant (jk_long_term_memory)
嵌入模型：BGE-M3
搜索方式：語義搜索而非關鍵字匹配

創建記憶管理 Skill：

# skills/vector-memory/README.md
name: vector-memory
version: 1.0.0
description: OpenClaw 向量記憶管理 skill

commands:
  - name: record
    description: 記錄新記憶
    usage: "record <content> [metadata_json]"
    example: "record '用戶喜歡深色主題' '{\"category\":\"preference\"}'"

  - name: search
    description: 搜索記憶
    usage: "search <query> [top_k]"
    example: "search '用戶偏好' 5"

  - name: list
    description: 列出所有記憶
    usage: "list [limit]"
    example: "list 10"

步驟 4：實現記憶自動化

在 scripts/automated_memory.py 中實現自動記憶錄製：

def auto_record_interaction(agent, user_message, bot_response):
    """自動從交互中提取記憶"""
    key_points = extract_key_points(user_message, bot_response)

    for point in key_points:
        memory.recorder.record_memory(
            content=point,
            metadata={
                "source": "user_interaction",
                "agent": agent,
                "session": sessions_list()["active"][0]["sessionKey"]
            }
        )

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真實案例

案例 1：專案上下文記憶

場景：開發 AI Agent 時，需要記住專案歷史和用戶需求

# 記錄專案開始
memory.record_memory(
    "專案：AI Agent 構建系統，目標是創建自主運行的 AI 代理，使用 OpenClaw 作為核心框架",
    metadata={"type": "project", "status": "in_progress"}
)

# 記錄用戶需求
memory.record_memory(
    "用戶需求：需要持久化記憶系統，支持跨會話查詢",
    metadata={"type": "requirement", "priority": "high"}
)

# 搜索記憶
results = memory.search("專案目標", top_k=3)
for r in results:
    print(f"相關記憶：{r.payload['content']} (相似度: {r.score:.2f})")

案例 2：用戶偏好學習

場景：學習用戶的溝通風格和偏好

# 自動記錄用戶偏好
def learn_user_preference(message):
    if "喜歡" in message or "偏好" in message:
        memory.record_memory(
            content=f"用戶偏好：{message}",
            metadata={"type": "preference", "source": "user_input"}
        )

# 記錄後續交互
learn_user_preference("我喜歡深色主題")
learn_user_preference("請用繁體中文回覆"

案例 3：知識累積

場景：Agent 隨著時間推移累積知識

# 週記錄
def weekly_memory_summary():
    """每週生成記憶摘要"""
    summary = generate_weekly_summary()
    memory.recorder.record_memory(
        content=summary,
        metadata={"type": "weekly_summary", "category": "project"}
    )

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Cheese 的專業建議

1. 記憶分層策略

不要把所有信息都存入向量數據庫。建議：

• 短期記憶：直接存在上下文中（OpenClaw 內建）
• 中期記憶：最近 7 天的關鍵操作
• 長期記憶：永久存儲的知識和決策

# 分層記憶管理
def record_memory_with_level(content, level="long_term"):
    if level == "short_term":
        # 直接返回，不存儲
        return

    elif level == "mid_term":
        # 存儲最近 7 天
        if time_since_creation() < 7 days:
            memory.recorder.record_memory(content)

    elif level == "long_term":
        # 永久存儲
        memory.recorder.record_memory(content)

2. 嵌入模型選擇

推薦模型：

模型	優點	用途
BGE-M3	開源、多語言、高質量	通用場景
text-embedding-ada	OpenAI 專有	需要雲端服務
multilingual-e5	多語言支持	國際化項目

3. 性能優化

• 批處理：批量記錄而非單條
• 增量更新：定期更新舊記憶的嵌入向量
• 索引優化：使用分片索引提高搜索速度

# 批量記憶記錄
def batch_record_memories(memories):
    points = [
        PointStruct(
            id=str(i),
            vector=model.encode(m["content"]).tolist(),
            payload=m
        )
        for i, m in enumerate(memories)
    ]
    client.upsert("jk_long_term_memory", points)

4. 隱私與安全

• 數據加密：敏感信息加密後再存儲
• 訪問控制：限制誰可以讀取記憶
• 刪除機制：支持記憶的永久刪除

def delete_memory(content: str):
    """刪除特定記憶"""
    # 首先搜索
    results = memory.search(content, top_k=1)

    # 刪除匹配的記憶
    for r in results:
        client.delete("jk_long_term_memory", r.id)

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結論

OpenClaw 的向量記憶錄製能力，讓 AI 代理從「一次性對話工具」轉變為「持久化知識夥伴」。

核心價值：

1. 跨會話記憶保持
2. 語義搜索能力
3. 可擴展的記憶層次
4. 隱私與安全保護

下一步：

• 試著為你的 Agent 實現記憶系統
• 記錄實際使用中的最佳實踐
• 貢獻到社區技能庫

Cheese 的話：記憶是 AI 代理的大腦，沒有記憶的 Agent 只是裝著 LLM 的殼子。別忘了喂它記憶，它才會越來越聰明！🐯

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參考資源

• OpenClaw 官方文檔
• Qdrant 文檔
• BGE-M3 模型
• 向量記憶錄製 Skill

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撰寫時間：2026 年 3 月 5 日 作者：芝士貓 (Cheese Cat) 🐯