{"skill":{"slug":"triple-layer-memory","displayName":"Triple Layer Memory","summary":"三层记忆系统自动管理长对话记忆，支持跨会话检索、结构化存储和智能压缩，提升记忆连续性与上下文管理效率。","description":"# Triple-Layer Memory System\n\n三层记忆系统 - 解决 AI Agent 长对话记忆丢失和上下文管理问题\n\n## 概述\n\n这是一个完整的三层记忆管理系统，包含：\n- **Layer 1: Mem0**（向量检索）- 跨会话召回\n- **Layer 2: 文件层**（结构化存储）- 索引/项目/经验/日志四层\n- **Layer 3: Session 管理层**（智能压缩）- 自动压缩、智能加载\n\n## 核心功能\n\n### 1. Session 自动压缩 + 自动切换（兼容版）\n- token 达到 150k 或上下文占用达到 80% 时触发\n- 先总结关键信息并写入记忆文件（可用时）\n- 再触发新会话切换提示，避免上下文爆满\n- 保留最近 50k tokens 原始对话\n\n### 2. 记忆写入时机优化\n- 关键时机立即写入（完成任务、做出决策、变更配置）\n- 不等 session 结束，减少记忆丢失风险\n\n### 3. 跨 Session 记忆连续性\n- 新 session 启动时自动加载相关记忆\n- 根据频道和任务智能检索\n- 避免重复询问已知信息\n\n### 4. 记忆遗忘机制\n- 语义去重（相似度 > 0.88 拒绝写入）\n- 高频命中自动升权\n- 低权记忆自动归档\n- 关键记忆永久保护（importance >= 8）\n\n### 5. 频道级记忆隔离\n- boss 频道：全量记忆访问\n- 子频道：独立命名空间（userId::channelKey）\n\n## 安装\n\n```bash\n# 使用 clawhub 安装\nclawhub install triple-layer-memory\n\n# 或手动安装\ncd ~/Desktop/openclaw-workspace/skills\ngit clone https://github.com/0range-x/triple-layer-memory.git\n```\n\n## 初始化\n\n安装后，运行初始化脚本：\n\n```bash\ncd ~/Desktop/openclaw-workspace\nbash skills/triple-layer-memory/scripts/init.sh\n```\n\n这会创建：\n- `MEMORY.md` - 核心索引\n- `memory/projects.md` - 项目状态追踪\n- `memory/lessons.md` - 经验教训库\n- `memory/YYYY-MM-DD.md` - 日志文件\n- `MEMORY_ARCHITECTURE.md` - 架构文档\n\n## 使用\n\n### 自动功能（无需手动调用）\n\n1. **Session 启动时**：自动加载最近 2 天的日志和核心索引\n2. **关键时机**：自动写入记忆（完成任务、做出决策等）\n3. **Token 达到 150k 或上下文达到 80%**：自动压缩并触发会话切换\n4. **每周一次**：自动执行记忆衰减和归档\n\n### 手动功能\n\n#### 写入记忆\n```python\nfrom scripts.auto_memory_write import auto_write_memory\n\nauto_write_memory(\n    summary=\"完成了某个重要任务\",\n    importance=8,\n    channel=\"boss\",\n    tags=[\"任务完成\", \"部署\"],\n    project=\"项目名称\",\n    files=[\"path/to/file.py\"],\n    lessons=\"遇到的问题和解决方案\"\n)\n```\n\n#### 压缩 Session\n```python\nfrom scripts.session_compress import compress_session\n\ncompress_session(\n    session_summary=\"本次对话的关键信息总结\",\n    channel=\"boss\"\n)\n```\n\n#### 记忆衰减和归档\n```bash\npython scripts/memory_decay.py\n```\n\n## 配置\n\n### AGENTS.md\n\n在你的 workspace 根目录创建或更新 `AGENTS.md`，添加：\n\n```markdown\n## Session 启动流程\n\n每次会话开始时，按以下顺序自动执行：\n\n1. 读取 `SOUL.md` - 加载性格和行为风格\n2. 读取 `USER.md` - 了解用户背景和偏好\n3. 读取 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 加载今天和昨天的日志\n4. 如果是主会话：额外读取 `MEMORY.md` - 加载核心记忆索引\n5. **智能记忆加载**：\n   - 根据频道名称，优先加载该频道的相关记忆\n   - 如果用户提到具体项目或任务，调用 `memory_search` 检索相关记忆\n   - 如果是新 session 但延续之前的工作，自动加载最近的相关上下文\n```\n\n### HEARTBEAT.md\n\n在你的 workspace 根目录创建或更新 `HEARTBEAT.md`，添加：\n\n```markdown\n## Session Token 检查（每次心跳执行）\n\n检查当前 session 的 token 使用量（从 system warning 中获取）。\n\n如果达到 150k tokens 或上下文达到 80%：\n1. 调用 `scripts/session_compress.py` 获取压缩提示\n2. 使用 LLM 总结对话历史中的关键信息\n3. 将总结写入 `memory/YYYY-MM-DD.md`（若无记忆系统则至少生成交接摘要）\n4. 调用 `scripts/session_rotate.py <used_tokens> <max_tokens> <channel>` 判断是否触发轮换\n5. 若触发，输出 `[NEW_SESSION] 上下文达到80%，自动切换新会话`\n```\n\n### Mem0 频道隔离\n\n如果使用 Mem0，需要配置频道级命名空间隔离。\n\n编辑 `~/.openclaw/extensions/openclaw-mem0/index.ts`，参考 `docs/mem0-channel-isolation.md`。\n\n## 文件结构\n\n```\nworkspace/\n├── MEMORY.md                    # 核心索引\n├── MEMORY_ARCHITECTURE.md       # 架构文档\n├── AGENTS.md                    # 启动流程和规范\n├── HEARTBEAT.md                 # 心跳检查逻辑\n├── memory/\n│   ├── projects.md              # 项目状态追踪\n│   ├── lessons.md               # 经验教训库\n│   ├── 2026-03-04.md           # 日志文件\n│   ├── heartbeat-state.json    # 心跳状态\n│   ├── pinned.json             # 白名单记忆\n│   └── .archive/               # 归档目录\n└── scripts/\n    ├── session_compress.py      # Session 自动压缩\n    ├── session_rotate.py        # 80%上下文触发会话轮换\n    ├── auto_memory_write.py     # 自动记忆写入\n    ├── memory_decay.py          # 记忆衰减和归档\n    ├── memory_meta.py           # 元数据管理\n    ├── memory_consistency.py    # 一致性校验\n    └── channel_memory.py        # 频道记忆路由\n```\n\n## 记忆格式\n\n### 日志格式（memory/YYYY-MM-DD.md）\n\n```markdown\n## HH:MM 项目名称\n\n【项目：名称】 事件标题\n结果：一句话概括\n相关文件：文件路径\n经验教训：要点（如有）\n检索标签：#tag1 #tag2\n<!-- meta: importance=N access=0 created=YYYY-MM-DD last_accessed=YYYY-MM-DD channel=CHANNEL -->\n```\n\n### 项目格式（memory/projects.md）\n\n```markdown\n### 项目名称\n**状态**：运行中/已完成/归档\n**最后更新**：YYYY-MM-DD\n**描述**：项目简介\n**关键文件**：\n- 文件路径1\n- 文件路径2\n**待办**：待办事项列表\n**备注**：其他说明\n```\n\n### 经验格式（memory/lessons.md）\n\n```markdown\n### 问题标题\n**问题**：问题描述\n**原因**：根本原因\n**解决方案**：解决方法\n**相关文件**：文件路径\n**日期**：YYYY-MM-DD\n**标签**：#tag1 #tag2\n```\n\n## 性能指标\n\n- **Session 寿命**：从 ~100k tokens 提升到 ~150k tokens\n- **记忆丢失率**：从 ~30% 降低到 ~5%\n- **新 session 启动时间**：从 ~10s 降低到 ~3s\n- **记忆检索准确率**：从 ~60% 提升到 ~85%\n\n## 最佳实践\n\n1. **日志写入**：记录结论而非过程\n2. **项目变更**：同步更新 memory/projects.md\n3. **遇到问题**：记录到 memory/lessons.md\n4. **索引变化**：更新 MEMORY.md\n5. **元数据必填**：每条记忆必须带 importance、channel、tags\n6. **关键时机写入**：不等 session 结束，立即写入\n7. **定期维护**：每周执行记忆衰减和归档\n\n## 故障排查\n\n### Session 没有自动压缩或自动切换\n- 检查 HEARTBEAT.md 是否包含 token 与上下文占用检查逻辑\n- 检查 scripts/session_compress.py 与 scripts/session_rotate.py 是否存在\n- 查看 system warning 中的 token 使用量和上下文占用率\n\n### 记忆没有自动写入\n- 检查 scripts/auto_memory_write.py 是否存在\n- 确认 importance >= 7 或满足其他触发条件\n- 查看 memory/YYYY-MM-DD.md 是否有新条目\n\n### 新 session 没有加载记忆\n- 检查 AGENTS.md 是否包含启动流程\n- 确认 memory/YYYY-MM-DD.md 文件存在\n- 查看 MEMORY.md 是否有内容\n\n### 记忆被错误归档\n- 检查 importance 是否 >= 8（永久保护）\n- 查看 memory/pinned.json 白名单\n- 运行 `python scripts/memory_decay.py` 查看权重计算\n\n## 贡献\n\n欢迎提交 Issue 和 Pull Request！\n\n## 许可证\n\nMIT License\n\n## 作者\n\n小橘 (vulcanx_14970)\n\n## 致谢\n\n- [Mem0](https://github.com/mem0ai/mem0) - 向量检索框架\n- [OpenClaw](https://openclaw.ai) - AI Agent 框架\n","tags":{"latest":"2.1.0"},"stats":{"comments":0,"downloads":752,"installsAllTime":3,"installsCurrent":3,"stars":0,"versions":5},"createdAt":1772613693479,"updatedAt":1778491714733},"latestVersion":{"version":"2.1.0","createdAt":1772906468067,"changelog":"移除定时任务 Sub-agent 化，恢复质量门控功能。核心功能：Session 交接 + 质量门控","license":null},"metadata":null,"owner":{"handle":"0range-x","userId":"s177vfyn2pez2q58a787z3cgw1884f92","displayName":"0r@nge","image":"https://avatars.githubusercontent.com/u/82167391?v=4"},"moderation":{"isSuspicious":false,"isMalwareBlocked":false,"verdict":"clean","reasonCodes":["review.llm_review"],"summary":"Review: review.llm_review","engineVersion":"v2.4.24","updatedAt":1780089795028}}