Agent Memory System

OpenClaw Agent 长期记忆系统 - 温度模型 + 自动归档 + 知识提炼。让 AI Agent 拥有持久记忆，自动管理冷热数据，从经验中提炼可复用技能。

Security Scan

该技能的代码与文档在功能和所需权限上相互一致：它是在本地管理记忆文件、配置用户 crontab、归档旧日志并从教训生成技能包的脚本集合，没有请求外部网络访问或任何凭据。

Purpose & Capability

技能名称/描述（长期记忆、温度模型、自动归档、夜间反思、技能提炼）与仓内脚本和 README/SKILL.md 所实现的行为一致。所包含的脚本会创建 ~/.openclaw/workspace/memory 目录、按时间归档 md 文件、生成报告并能从 lessons 生成 skills，属于预期功能范围。没有要求与描述无关的外部服务或凭据。

Instruction Scope

运行时指令会读取、写入并移动用户工作区内的文件（~/.openclaw/workspace 下的 memory、skills 等），并会修改 lesson 文件的 frontmatter（sed -i）以及创建/覆盖技能目录。总体属于该技能域（长期记忆管理/技能提炼），但需要注意：extract-skill.sh 在覆盖已存在技能目录时会提示确认但随后可能执行 rm -rf；nightly 和 gc 脚本会读取日志并自动生成反思/报告。建议在生产数据上启用前先审阅并在备份环境下运行。

Install Mechanism

无网络下载或外部安装源，所有脚本随技能包提供。安装脚本会在本地创建目录、复制模板并（可选地或自动地）向用户 crontab 添加条目。这是本地安装/配置行为，风险较低但会修改用户 crontab，用户应知情并确认。

Credentials

不要求任何环境变量或凭证（仅支持可选 WORKSPACE 覆盖）。脚本仅依赖常见 shell 工具（bash, find, sed, crontab 等），这些与实现本地文件管理和定时任务的目的相符。没有请求密钥/令牌或访问系统凭据。

Persistence & Privilege

技能不会设置 always:true，但安装脚本会修改用户 crontab（添加每周 GC 与每日反思任务）并在工作区写入/移动/删除文件（包括可能在卸载时删除 memory 目录，卸载会询问确认）。这些持久化动作与长期记忆功能一致，但修改 crontab 与文件删除具有可见的持久影响，安装前应备份数据并确认 crontab 更改。

Scan Findings in Context

[CRONTAB_MODIFICATION] expected: 脚本（install.sh, scripts/install.sh）主动添加/移除 crontab 条目用于定时 GC 与反思，这是实现自动化/持久执行所需且与描述一致。用户应确认并审阅新增的 crontab 条目。

[RM_RF_USAGE] expected: extract-skill.sh 与 install.sh 在覆盖或卸载时使用 rm -rf 来删除目录（如覆盖已存在的技能或删除记忆目录）。脚本在卸载时会询问确认，但覆盖时会提示确认然后执行删除。此行为可导致数据丢失，建议备份。

[SED_INPLACE_EDIT] expected: extract-skill.sh 使用 sed -i 修改 lesson 文件的 frontmatter（添加 status/skill-path），这与“提炼后标记源课程”功能一致，但会直接修改用户文件，建议先备份或在非生产数据上测试。

[LOCAL_FILE_IO] expected: 大量 find/mv/grep/du/wc 等文件操作出现在 GC 与反思脚本中，是实现温度模型与归档所必需的，本地文件 I/O 行为与技能目的相符。

Assessment

该技能为本地、文件/定时任务驱动的长期记忆系统，且其行为符合描述；在安装前请： - 读取并审查 scripts/ 下的脚本（memory-gc.sh、nightly-reflection.sh、extract-skill.sh、install.sh），确认路径都是您期望的（默认 $HOME/.openclaw/workspace）。 - 备份现有 ~/.openclaw/workspace/memory 和 skills 目录，以防安装/覆盖导致数据丢失。 - 在第一次运行 GC 前使用 “./scripts/memory-gc.sh --dry-run” 验证将被归档的文件；脚本支持 dry-run 模式。 - 注意 crontab 更改：安装脚本会向您的用户 crontab 添加定时任务。如不希望自动任务，请手动跳过或删除相应行。 - extract-skill.sh 可能覆盖已存在的技能目录（会提示确认），并会修改 lesson 文件的 frontmatter；如需保留原始文件，请先备份。 总体来说，无网络回传或凭证请求，功能与说明一致，但因会修改用户文件和 crontab，建议在受控环境中先测试并备份数据。

OpenClaw Agent 长期记忆系统

让 AI Agent 拥有持久记忆，自动管理冷热数据，从经验中提炼可复用技能。

核心功能

1. 温度模型

温度	时间范围	存储位置	说明
🔥 热	< 7 天	memory/*.md	活跃数据，高频访问
🟡 温	7-30 天	memory/*.md	近期数据，偶尔访问
❄️ 冷	> 30 天	memory/.archive/	归档数据，低频访问

2. 自动 GC（每周日 00:00）

# 自动执行
./scripts/memory-gc.sh

功能：

• 扫描超过 30 天的日志文件
• 移动到 .archive/YYYY-MM/ 目录
• 生成 GC 报告
• 统计温度分布

3. 夜间反思（每日 23:45）

# 自动执行
./scripts/nightly-reflection.sh

功能：

• 验证记忆 CRUD
• 创建反思记录
• 更新健康度统计
• 检查待归档数据

4. 技能提炼

# 从教训中提取技能
./scripts/extract-skill.sh <lesson-name> [skill-name]

功能：

• 从 memory/lessons/ 读取教训
• 生成 skills/<skill-name>/ 技能包
• 自动创建 SKILL.md 模板

目录结构

workspace/
├── MEMORY.md                    # 核心长期记忆（<5KB）
└── memory/
    ├── INDEX.md                 # 导航索引
    ├── YYYY-MM-DD.md            # 每日日志
    ├── lessons/                 # 经验教训
    │   ├── README.md            # 教训索引
    │   └── <topic>.md           # 具体教训
    ├── decisions/               # 重大决策
    │   ├── README.md            # 决策索引
    │   └── YYYY-MM-DD-*.md      # 决策记录
    ├── people/                  # 人物档案
    ├── reflections/             # 反思记录
    └── .archive/                # 归档数据
        └── YYYY-MM/             # 按月归档

快速开始

1. 安装

# 方法一：从 clawhub 安装
clawhub install agent-memory-system

# 方法二：手动安装
cp -r agent-memory-system ~/.openclaw/workspace/skills/

2. 初始化目录

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/memory/{lessons,decisions,people,reflections,.archive}
touch ~/.openclaw/workspace/memory/INDEX.md
touch ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md

3. 配置 Cron 任务

# 编辑 crontab
crontab -e

# 添加以下内容
0 0 * * 0 ~/.openclaw/workspace/skills/agent-memory-system/scripts/memory-gc.sh >> ~/.openclaw/logs/memory-gc.log 2>&1
45 23 * * * ~/.openclaw/workspace/skills/agent-memory-system/scripts/nightly-reflection.sh >> ~/.openclaw/logs/nightly-reflection.log 2>&1

4. 验证安装

# 手动运行一次 GC
~/.openclaw/workspace/skills/agent-memory-system/scripts/memory-gc.sh

# 手动运行一次反思
~/.openclaw/workspace/skills/agent-memory-system/scripts/nightly-reflection.sh

使用指南

Agent 每日工作流

1. 会话开始

   • 读取 MEMORY.md 获取核心记忆
   • 检查今日日志 memory/YYYY-MM-DD.md

2. 会话中

   • 重要决策 → 记录到 decisions/
   • 犯错/教训 → 记录到 lessons/
   • 人物信息 → 记录到 people/

3. 会话结束

   • 更新每日日志
   • 标记完成事项

从教训提取技能

# 假设有一个教训文件: memory/lessons/deploy-without-test.md
./scripts/extract-skill.sh deploy-without-test

# 会生成: skills/deploy-without-test/SKILL.md
# 然后手动完善 SKILL.md 内容

查询归档数据

# 查看归档目录
ls -la memory/.archive/

# 搜索归档内容
grep -r "关键词" memory/.archive/

记忆模板

MEMORY.md 模板

# MEMORY.md - 长期记忆

> 核心知识和决策的精华

## 核心决策

| 决策 | 状态 | 优先级 | 最后更新 |
|------|------|--------|----------|
| ... | ... | ... | ... |

## 最佳实践

...

## 经验教训索引

| ID | 主题 | 类别 | 状态 |
|----|------|------|------|
| ... | ... | ... | ... |

每日日志模板

# YYYY-MM-DD

## 完成
- [事项] - 状态

## 问题
- [问题] - 解决方案

## 明天
- [计划]

教训模板

---
title: "教训标题"
date: YYYY-MM-DD
category: lessons
lesson_id: LRN-YYYYMMDD-XXX
priority: 🔴/🟡/🟢
status: active
---

# 教训标题

## 背景
...

## 问题
...

## 原因
...

## 解决方案
...

## 预防
...

健康度指标

指标	正常范围	检查频率
MEMORY.md 大小	< 5KB	每日
热数据数量	5-10 个	每周
教训数量	持续增长	每周
归档率	< 20%/周	每周

故障排除

记忆丢失

1. 检查 MEMORY.md 是否存在
2. 检查 memory/ 目录权限
3. 查看 .archive/ 是否有误归档

GC 不执行

1. 检查 crontab 配置
2. 检查脚本执行权限
3. 查看日志文件

技能提取失败

1. 确认教训文件存在
2. 检查 lessons 目录路径
3. 确认 skills 目录可写

与其他系统的关系

系统	关系
memory_search	语义搜索本系统管理的文件
elite-longterm-memory	LanceDB 向量存储（可选增强）
agent 每日报告	可读取 memory/ 数据生成报告

更新日志

v1.0.0 (2026-03-04)

• 初始版本
• 温度模型 + 自动归档
• 夜间反思 + 技能提炼
• 健康度监控

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