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96SEO 2026-06-07 13:00 22
Ru果你读过我之前关于ChatGPT记忆和Claude记忆的文章，就知道我对不同AI产品如何处理记忆这个问题非常着迷。Clawdbot采用了一种截然不同的方法：它不是基于云端、由公司控制的记忆，而是将一切保存在本地，让用户完全拥有自己的上下文和技Neng数据。
说实话，这种Zuo法hen吸引我，咱就是说为啥要把自己的数据交给别人呢？你懂的。
写入位置的决策是通过AGENTS.md中的提示来驱动的：
这些是仅追加的每日笔记，Agent会在一天中随时写入。当Agent想要记住某事，或被明确告知要记住某事时就会写入这里。
记忆 = MEMORY.md + memory/*.md + 会话转录文件
害，感觉这个设计挺巧妙的，既Neng保存重要信息，又Neng保持数据的可读性。
Clawdbot的记忆系统之所以成功，是因为它遵循了几个关键原则：
. 持久优于会话
. 透明优于黑盒
. 混合优于单一
. 搜索优于注入
这种设计让ClawdbotNeng够真正实现永久记忆，不再是“金鱼式记忆”。
会话生命周期会话不会永远持续。它们根据可配置的规则进行重置，为记忆创建自然的边界。默认行为是每天重置。但也有其他模式可用。
当你运行 /new 开始一个新会话时会话记忆钩子Ke以自动保存上下文：
/new │ ▼┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 触发会话记忆钩子 ││ ││ . 从结束会话中提取Zui后15条消息 ││ . 通过LLM生成描述性slug ││ . 保存到 ~/clawd/memory/---api-design.md │└─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 新会话开始 ││ ││ 之前的上下文现在Ke以通过 memory_search 搜索 │└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
哈哈，这个流程图kan起来挺复杂的，但实际上hen简单，就是在会话结束时保存上下文，然后在新会话中Ke以通过搜索找回之前的上下文。
自动 vs 手动压缩自动当接近上下文限制时触发
手动使用 /compact 命令
压缩会持久化到磁盘。摘要被写入会话的JSONL转录文件，因此未来的会话以压缩后的历史开始。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 压缩前 ││ 上下文：, / , token ││ ││ 用户："我们建个API吧" ││ Agent："好的！你需要什么端点？" ││ 用户："用户和认证相关的" ││ Agent：*创建了500行模式定义* ││ 用户："加上限流功Neng" ││ Agent：*修改代码* ││ ...... ││ 用户："状态怎么样了？" ││ ││ ⚠️ 接近限制 │└─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 触发压缩 ││ ││ . 将第1-140轮为紧凑摘要 ││ . 保留第141-150轮不变 ││ . 将摘要持久化到JSONL转录文件 │└─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 压缩后 ││ 上下文：, / , token ││ ││ "构建了带/users、/auth端点的REST API。 ││ 实现了JWT认证、限流、PostgreSQL数据库。 ││ Yi部署到预发布环境v2.。 ││ 当前重点：生产环境部署准备。" ││ ││ ││ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
不对不对，应该是先保存重要信息，然后再压缩，而不是直接压缩所有内容。
剪枝工具结果可Neng非常庞大。单个exec命令可Neng输出5万个字符的日志。剪枝会修剪这些旧输出，而不重写历史。这是一个有损过程，旧输出无法恢复。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ . 文件保存 ││ ~/clawd/memory/--.md │└─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 分块 │分成分块，重叠80 token └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
记忆如何被索引sqlite-vec 是一个SQLite ，它直接在SQLite中实现向量相似度搜索，无需外部向量数据库。
当你保存一个记忆文件时后台会发生以下事情：
~/.clawdbot/memory/ # 状态目录
├── main.sqlite # "main" Agent的向量索引
└── work.sqlite # "work" Agent的向量索引
~/clawd/ # "main" Agent工作空间
├── MEMORY.md
└── memory/
└── --.md
~/clawd-work/ # "work" Agent工作空间
├── MEMORY.md
└── memory/
└── --.md
每个AI模型dou有上下文窗口限制。
Clawdbot采用双记忆通道设计，既Neng保持对话连贯性，又Neng避免内存溢出风险。
这种架构使系统既Neng保持对话连贯性，又Neng避免内存溢出风险。
Clawdbot支持多个Agent，每个Agentdou有完全独立的记忆。
Agent通过两个专用工具来访问记忆：
memorysearch 和 memoryget
Zui终得分 = +
为什么是70/?
语义相似性是记忆回忆的主要信号，但BM25关键词匹配Neng捕捉向量可Neng遗漏的确切术语。
低于minScore阈值的结果会被过滤掉。
所有这些值dou是可配置的。
问题：Ru果会话在TTL之后闲置，下一个请求会失去缓存，必须以完整的"缓存写入"价格重新缓存完整的对话历史。
缓存TTL剪枝通过在缓存过期后检测并修剪旧工具结果来解决这个问题。
geng小的提示词重新缓存意味着geng低的成本：
重要信息作为文件保存在磁盘上，而不仅仅存在于对话历史中。
压缩无法摧毁Yi经保存的内容。
基于LLM的压缩是一个有损过程。
重要信息可Neng被掉并可Neng丢失。
为了应对这一点，Clawdbot使用了预压缩记忆刷新。
静默进行，不打扰用户交互
检查是否接近上下文限制
Ru果接近，则触发静默刷新
系统提示Agent审查对话并提取关键信息
写入memory/YYYY-MM-DD.md
完成后发送NO_REPLY信号
然后安全地进行压缩
这种机制确保了重要信息被持久化存储，而不依赖于模型的上下文窗口。
与某些优化不同，压缩会持久化到磁盘。
摘要被写入会话的JSONL转录文件，因此未来的会话以压缩后的历史开始。
他写了一篇详细的文章介绍
Clawdbot 如何记住一切——它的独特之处在于不依赖云端存储，而是将所有数据保存在本地，确保用户完全掌控自己的数据。
这套机制的核心在于其长期
“
”设计，将
与
区分开来。
前者用于暂存短期信息，后者则是精心整理、长期保存的知识库。
当接近
限制时系统会自动触发
机制，将重要的决策和事实写入
文件中，确保关键信息不会因
而丢失。
同时通过结合
技术，实现对
文件的快速检索，让AINeng够准确调用历史数据。
总而言之，这套机制让Clawdbot摆脱了传统AI助手的“
”，真正实现了跨会话的知识积累与
，为用户提供了geng连贯、geng个性化的体验。
这确保无论你是在搜索概念还是具体内容，douNeng获得良好的结果。
与其用所有内容塞满上下文，不如让Agent搜索相关内容。
这保持上下文聚焦并降低成本。
当这种情况发生时Clawdbot使用压缩：将旧对话为紧凑的条目，同时保留Zui近消息的完整性。
第二层：长期记忆
这是经过策划的、持久的知识。当发生重大事件、想法、决策、观点和学到的教训时Agent会写入这里。
. memory_get
用途在找到内容后读取具体内容
{
"name": "memory_get",
"content": {
"path": "memory/--.md",
"from": ,
"lines":
}}]
. FTS5 : 是SQLite内置的全文本搜索引擎，为BM25关键词匹配提供支持。
两者结合，使ClawdbotNeng够从一个轻量级数据库文件中运行混合搜索。
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