- name
- memory-manager
- description
- >
- Triggers
- memory manager, memory management, 记忆管理,memory compression, memory cleanup
- metadata
- author
- wyblhl
- version
- 1.0.0
🧠 Memory Manager - 记忆管理技能
版本: 1.0 创建时间: 2026-03-19 状态: ✅ 激活
🎯 功能说明
自动管理 OpenClaw 的记忆系统,包括:
- 工作记忆(最近 7 天)
- 短期记忆(最近 30 天)
- 长期记忆(永久保存)
- 记忆合并与压缩
- 记忆清理与归档
📁 记忆结构
D:\OpenClaw\workspace\memory\
├── MEMORY.md ← 主记忆文件(始终保留)
├── capabilities.json ← 能力评估(每次学习后更新)
├── knowledge-graph.json ← 知识图谱(每次学习后更新)
├── learning-round-*.json ← 学习轮次记录(保留最近 50 轮)
├── conversation-*.json ← 会话记录(保留最近 10 个)
└── tiers/
├── config.json ← 分层配置
├── working/ ← 工作记忆(7 天)
├── short-term/ ← 短期记忆(30 天)
└── long-term/ ← 长期记忆(永久)🔄 自动执行任务
每轮学习后
- 更新
capabilities.json - 更新
knowledge-graph.json - 创建
learning-round-N.json - 保存到
memory/tiers/working/
每日清理
- 合并 7 天前的工作记忆到短期记忆
- 合并 30 天前的短期记忆到长期记忆
- 删除超过 50 轮的旧学习记录
- 生成记忆归档报告
每周优化
- 压缩长期记忆文件
- 生成记忆统计报告
- 优化知识图谱结构
⚙️ 配置参数
{
"memoryManager": {
"enabled": true,
"workingMemoryDays": 7,
"shortTermMemoryDays": 30,
"maxLearningRounds": 50,
"maxConversations": 10,
"autoCompact": true,
"compactThreshold": 0.7,
"mergeStrategy": "summarize"
}
}📝 记忆合并策略
合并规则
- 相同主题合并: 将相同主题的记忆合并为一条
- 时间序列合并: 按时间顺序合并连续的记忆
- 重要性分级: 高重要性记忆单独保留
- 知识关联: 建立记忆之间的关联边
压缩算法
原始记忆 → 提取关键词 → 生成摘要 → 保存核心信息 → 删除冗余🚀 使用方法
自动触发
每轮学习完成后自动执行记忆管理
手动触发
# 运行记忆管理
node -e "require('./skills/memory-manager').run()"
# 清理旧记忆
node -e "require('./skills/memory-manager').cleanup()"
# 合并记忆
node -e "require('./skills/memory-manager').merge()"📊 记忆质量指标
| 指标 | 目标 | 当前 |
|---|---|---|
| 记忆完整度 | ≥95% | - |
| 检索响应时间 | <100ms | - |
| 压缩率 | ≥50% | - |
| 关联准确率 | ≥90% | - |
🔐 安全保护
- ✅ 合并前自动备份
- ✅ 删除前确认重要性
- ✅ 关键记忆永久保留
- ✅ 错误恢复机制
记忆管理技能结束