OpenClaw 记忆层是框架四大核心底层之一，采用仿生三层主记忆分层 + 四类辅助记忆文件 + 本地向量检索加速层的完整分层体系，设计灵感来自人类大脑记忆逻辑：瞬时临时思考→短期日常笔记→长期永久知识，同时配套人格、复盘、归档辅助记忆，彻底解决普通 AI“会话结束失忆、记忆混杂、数据云端泄露、记忆黑盒不可控” 痛点（OpenClaw Memory 记忆层完整深度详解-CSDN博客）

一、顶层核心设计思想

1. 文件即记忆（底层核心准则）

所有记忆的真实数据源为本地明文 Markdown 文件，SQLite 向量数据库仅作为检索加速索引，索引损坏不丢失记忆原文；用户可直接用记事本打开、编辑、备份、删除全部记忆，完全透明无加密黑盒，区别于市面向量库封装、云端加密存储的产品。

• 存储根目录：~/.openclaw/workspace/
• 数据闭环：本地完整存储，搭配 Ollama 本地模型可全程断网离线运行，对话、文件路径、业务数据永不外传。

2. 仿生分层生命周期逻辑

三层主记忆按存活周期、重要程度、自动加载规则严格分层隔离，自动区分「一次性临时操作、当日琐事、永久业务规范」，内置心理学遗忘曲线权重衰减机制，避免老旧无效信息干扰 AI 推理。

3. 分层晋升流水线

记忆存在自动流转机制： L1 瞬时会话记忆执行完成 → 自动写入 L2 每日时效日志 → 后台梦境 DREAMS 机制筛选高频规则 → 用户确认后晋升固化至 L3 永久 MEMORY.md，形成完整记忆沉淀闭环。

二、三层核心主记忆分层（L1/L2/L3）

L1 运行时瞬时记忆（会话工作记忆）

定位：单次对话临时工作台，大脑短期思考缓存

1.存储介质
计算机 RAM 内存（易失存储）；完整对话原始记录异步备份至磁盘sessions/*.jsonl归档文件（仅审计，不参与实时推理）。
2.生命周期
仅存活于当前单一会话，触发以下场景立即全部清空：
关闭网页 / 新建对话；
网关重启、电脑关机；
手动执行清空本次会话临时记忆；
会话空闲超时（默认 2 小时）。
3.存储内容
当前会话完整多轮对话上下文；
Skill 技能执行临时缓存（表格解析、网页抓取、脚本输出中间数据）；
单次任务临时变量、文件临时路径、计算缓存；
4.专属核心能力：自动上下文分层压缩
当 Token 占用达到模型窗口 85% 阈值自动触发：
保护区：最近 3-5 轮对话完整保留，工具调用记录不拆分；
远期对话自动 LLM 摘要精简，原始完整对话存入磁盘归档永久留存；
手动触发压缩指令：/compact。
5.加载规则
仅当前会话可用，新对话不会继承上一轮瞬时记忆

L2 中期时效日志记忆（Daily Log 短期素材库）

定位：当日工作日志，带遗忘权重的短期素材仓库
存储介质
本地 Markdown 文件，路径：workspace/memory/YYYY-MM-DD.md，按自然日自动生成单文件。
生命周期
文件永久保存在磁盘，但内置遗忘曲线权重衰减：记忆相关性随时间指数下降，30 天后权重减半，60 天仅剩 1/4；不会自动注入新会话，仅 AI 语义检索时按需调取。
自动写入触发条件
每完成一次自动化任务、邮件收发、表格处理、资讯抓取，系统自动追加当日操作完整流程；会话压缩时同步写入当日日志。
存储内容
当日全部技能执行记录、临时待办、会议摘要、阶段性项目流程、任务报错复盘、临时文件路径。
加载规则
新建会话自动加载今日 + 昨日两份日志，保证近期工作连贯；更早日期日志仅通过memory_search语义检索手动调取。

L3 长期常青记忆（MEMORY.md 永久知识库）

定位：全局永久核心知识，AI 永不遗忘的底层规则库

1.存储介质
全局唯一明文文件：workspace/MEMORY.md。
生命周期
永久本地持久化，无任何时间衰减权重，所有内容永久生效。
存储内容（仅存放高频复用、固定规范类信息）
用户固定偏好：常用文件目录、周报模板、表格格式、命名规范；
标准化业务流程：每周自动化周报、定时归档、邮件抄送规则；
项目约束与避坑经验：禁止全盘删除文件、不读取 C 盘临时缓存；
私有业务知识：行业术语、客户信息、内部办公流程。
加载规则（区别于 L1/L2 的核心特征）
每一次新建会话，强制完整读取注入系统提示词，AI 启动推理前必然加载全部长期记忆，跨会话永久生效。
两种写入方式
对话零代码：发送指令「把 XX 规则永久存入长期记忆」自动追加；
手动编辑：直接打开文件结构化编写 Markdown，修改后热加载实时生效。

三、四类配套辅助记忆体系（协同三层主记忆）

1. SOUL.md 人格底层记忆（优先级最高）

路径：workspace/SOUL.md
加载顺序：会话启动最先加载，优先级高于 MEMORY.md；
作用：定义 AI 身份、说话语气、行为底线、记忆读写规则；
联动逻辑：规定 AI 是否自动记录任务、是否主动沉淀规则、删除文件前是否二次确认。

2. DREAMS.md 梦境复盘记忆（自动进化机制）

后台定时异步运行的记忆加工流水线：
自动扫描 L2 每日时效日志，识别高频重复工作流、固定需求、执行踩坑点；
提炼标准化流程写入 DREAMS.md 复盘文档；
主动向用户询问：是否将高频规则晋升至 L3 长期 MEMORY.md；
命令一键批量沉淀：openclaw memory promote --apply。

3. sessions/*.jsonl 全量会话归档记忆

存储所有渠道（Web / 微信 / Telegram/API）原始完整对话；
仅用于审计、历史回溯，不会自动注入 AI 上下文；
可批量检索、导出完整对话记录，不可直接参与实时推理。

4. SQLite 向量检索索引层（加速层，非记忆本体）

文件：workspace/memory/vector.db；
定位：检索加速工具，Markdown 原文才是记忆真相源，索引损坏不丢失记忆；
能力：混合检索（向量语义匹配 + BM25 关键词匹配），AI 执行任务时自主调用memory_search工具模糊检索历史记忆；
离线兼容：Ollama 本地模型配套本地嵌入向量，全程断网可检索。

四、完整记忆流转全链路（一次办公任务演示）

指令示例：每周五自动抓取行业资讯，生成Markdown周报保存到D盘归档并抄送工作邮箱
1.L1 瞬时记忆阶段
Gateway 分配独立会话，开辟内存瞬时记忆；写入用户指令，Agent 拆解任务，调用网页、文件、邮件技能；抓取资讯、生成表格等临时数据存入内存。
2.写入 L2 每日时效日志
整套周报执行流程、文件路径、邮箱信息自动追加至当日YYYY-MM-DD.md日志；完整对话备份至sessions/会话ID.jsonl。
3.记忆沉淀至 L3 长期记忆（用户主动固化）
用户发送指令：「把这套周报流程永久记住」，系统自动将完整规则追加写入MEMORY.md永久知识库。
4.梦境后台自动复盘
定时 DREAMS 机制扫描日志，识别周报为高频重复任务，写入复盘文档，下次同类指令直接复用 L3 长期记忆规则。
5.次日新会话执行同任务
新建对话瞬时内存清空，但会话启动强制加载MEMORY.md长期周报规则，无需用户重复描述需求；同时自动读取昨日日志，复用历史文件路径模板。

五、三层主记忆核心对比总表

六、分层记忆架构五大核心独有优势

1. 仿生分层解决记忆混杂痛点

市面绝大多数 AI 仅单层滑动窗口记忆，临时琐事、长期规则全部混在一起，长对话推理混乱；OpenClaw 三层分级天然区分「临时操作、短期素材、永久规范」，大幅降低 Token 占用，提升 AI 执行精准度。

2. 全本地透明可控，隐私拉满

所有记忆明文存储本机，无云端上传；分层权限隔离，多 Agent 场景记忆文件夹独立分离，财务、涉密办公可完全离线断网使用。

3. 记忆自动晋升闭环，半自动进化

依托 DREAMS 梦境复盘机制，自动从每日日志提炼高频工作流程，一键沉淀长期记忆，无需用户手动逐条记录规则。

4. 无损上下文压缩，解决大模型窗口限制

L1 瞬时记忆专属分层压缩机制，远期内容摘要归档、近期对话完整保留，不会像 ChatGPT 直接丢弃早期对话丢失关键信息。

5. 新手零代码 + 开发者深度自定义双兼容

普通用户靠自然语言对话即可完成记忆记录；技术人员可直接修改底层 Markdown 记忆文件、自定义向量检索逻辑、开发记忆管理技能。

七、分层记忆常用运维管理命令

# 1. 查看记忆根目录
openclaw config get agents.defaults.workspace

# 2. 重建向量检索索引（修改大量记忆文件后执行）
openclaw memory reindex

# 3. 将当日高频日志沉淀至长期MEMORY.md
openclaw memory promote --apply

# 4. 清空当日L2时效日志（保留L3长期记忆）
openclaw memory clear-daily

# 5. 清空当前会话L1瞬时记忆
openclaw memory clear assistant --conversation current

# 6. 语义检索三层全部记忆内容
openclaw memory search "周报文件归档规则"

# 7. 记忆系统分层自检，修复索引/文件权限异常
openclaw doctor memory

八、常见分层记忆使用误区避坑

1.隔天 AI 忘记工作流程
误区：仅保存在 L1 瞬时 / L2 日志，未晋升至 L3 MEMORY.md；
解决：发送指令永久记录，或执行memory promote批量沉淀。
2.修改 MEMORY.md 后 AI 无变化
解决：等待文件热监控 2 秒，或执行openclaw memory reindex重建向量索引。
3.记忆检索不到历史任务
原因：久远日志权重衰减、向量索引损坏；执行openclaw doctor memory修复索引。
4，Ollama 离线模式检索失效
解决：配置本地嵌入向量模型，关闭云端 Embedding 接口，重新执行openclaw onboard配置记忆插件。