什么是Memory Core
Memory Core 是 OpenClaw Agent 系统中的长期记忆核心模块，专为解决 AI 代理在多轮对话中跨会话记忆保持与调用的关键需求而设计。该组件基于 LanceDB 构建向量化存储引擎，通过语义嵌入技术将用户输入的关键事实转化为向量形式存入本地数据库，实现高效检索。其核心优势在于具备智能意图识别能力，能自动判断当前交互场景并严格隔离不同场景下的记忆数据，有效防止无关信息干扰当前会话逻辑。所有记忆数据默认采用文件级本地持久化方案，确保隐私安全且无需依赖外部网络服务即可完成全部操作。系统支持灵活的预算管理机制，可根据不同代理的复杂度自动分配检索资源，也可手动配置字符限制以适配特定应用场景。
核心功能特点
- 基于 LanceDB 的本地化向量化记忆存储，保障数据隐私与安全
- 自动意图与场景识别，实现记忆检索时的严格上下文隔离
- 支持记忆摄入、检索与删除三大基础操作接口
- 内置预算自适应机制，按代理规模动态分配检索资源
- 兼容本地 Ollama 与云端 SiliconFlow 两种主流嵌入模型
- 提供细粒度配置选项控制单次检索长度与结果数量
适用场景
Memory Core 特别适用于需要长期维持用户画像或项目状态的多轮对话型 AI 应用。例如在一个持续跟踪开发者技术栈偏好的智能助手场景中，当用户首次声明‘我擅长 FastAPI’后，系统可将其记录至长期记忆；后续若用户询问‘你记得我熟悉哪些框架？’，Memory Core 能在毫秒级内精准召回该信息并完成响应。对于企业级知识管理系统而言，该模块能有效维护客户资料库与历史工单关联关系，避免因会话中断导致上下文丢失。在个性化推荐系统中，也可利用此功能记住用户过往偏好设置，即使经过多次会话切换仍能保持推荐策略一致性。由于采用本地优先架构，即便在无网络环境下，如远程办公或边缘计算节点部署时，依然可稳定运行而不影响核心记忆功能。