Sophie Mem0

企业级智能记忆系统，支持跨会话语义记忆存储与检索，实现多级长期上下文管理和自我反思学习能力。

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openclaw skills install @dingdangmaoup/sophie-mem0

Sophie Mem0 - 智能记忆系统

企业级长期记忆系统，为OpenClaw Agent提供持久化语义记忆能力

概述

Sophie Mem0 是一款基于 mem0ai 的企业级记忆管理技能，为 Agent 提供：

语义记忆存储 - 自然语言描述的记忆，自动提取关键信息
跨会话持久化 - 记忆永不过期，支持长期上下文
智能检索 - 语义搜索，快速定位相关记忆
多级记忆 - 支持 User/Session/Agent 三级记忆体系
自我反思 - Agent 可评估自身表现并从经验中学习

前置要求

必需服务

服务	版本	说明
Qdrant	≥1.7	向量数据库，存储记忆向量
Python	≥3.10	运行 mem0ai
mem0ai	≥0.1.x	记忆框架核心

依赖安装

bash

pip install mem0ai qdrant-client

配置

1. 服务启动

bash

# 启动 Qdrant (Docker)
docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant

# 验证 Qdrant 运行
curl http://localhost:6333/readyz

2. 环境配置

技能读取配置文件：~/.openclaw/workspace/mem0_config.json

json

{
    "vector_store": {
        "provider": "qdrant",
        "config": {
            "host": "localhost",
            "port": 6333,
            "collection_name": "sophie_memory"
        }
    },
    "llm": {
        "provider": "openai",
        "config": {
            "api_key": "YOUR_API_KEY",
            "openai_base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
            "model": "glm-4"
        }
    },
    "embedder": {
        "provider": "openai",
        "config": {
            "api_key": "YOUR_API_KEY",
            "openai_base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
            "model": "embedding-3"
        }
    }
}

3. API配置说明

LLM 模型（必须）

支持以下兼容 OpenAI 接口的模型：

模型	提供商	说明
`glm-4`	智谱AI	推荐，支持中文
`gpt-4o`	OpenAI	需要海外环境
`gpt-4`	OpenAI	需要海外环境

Embedder 模型（必须）

模型	提供商	说明
`embedding-3`	智谱AI	推荐，支持中文
`text-embedding-3-small`	OpenAI	需要海外环境

向量数据库

数据库	Provider	说明
Qdrant	`qdrant`	推荐，已验证
Chroma	`chroma`	需额外配置
PGVector	`pgvector`	需PostgreSQL

使用方法

全自动模式（推荐）

Sophie可以全自动识别和存储重要记忆，无需手动触发：

bash

# 自动监控模式 - 分析文本并自动存储
/tmp/mem0-env/bin/python3 ~/.openclaw/workspace/skills/sophie-mem0/scripts/auto_memory.py auto -t "文本内容"

自动触发场景

场景	关键词/模式	优先级
用户自我介绍	"我叫..."、"我是..."、"我的名字叫..."	高
职业/工作	"在...工作"、"做...工程师"	高
用户偏好	"我喜欢..."、"我更偏好..."	中
习惯	"我通常..."、"我习惯..."	中
待办/承诺	"记得..."、"别忘了..."	高
用户纠正	"不对"、"错了"、"应该..."	中
情感状态	"今天有点累"、"最近很烦"	低

使用示例

bash

# 自动存储用户自我介绍
auto -t "我叫张三，在厦门工作，做应用开发"

# 自动存储用户偏好
auto -t "我喜欢喝咖啡，尤其是拿铁"

# 自动存储待办
auto -t "记得周五提醒我买火车票"

# 自动识别用户纠正
auto -t "不对，我之前说的是美式咖啡"

手动命令

命令	说明	示例
`add`	添加新记忆	`mem0 add -t "记忆内容"`
`search`	搜索记忆	`mem0 search -q "关键词"`
`list`	列出所有记忆	`mem0 list`
`delete`	删除记忆	`mem0 delete -i "记忆ID"`
`health`	健康检查	`mem0 health`

响应格式

添加记忆成功

text

✅ 已记住："[记忆内容]"
   记忆ID: xxx-xxx
   创建时间: YYYY-MM-DD HH:mm:ss

搜索记忆结果

text

🔍 找到 X 条相关记忆：

1. [记忆内容] (相关度: 85%)
   ID: xxx | 添加于: YYYY-MM-DD

2. [记忆内容] (相关度: 72%)
   ID: xxx | 添加于: YYYY-MM-DD

无记忆结果

text

🔍 没有找到与"[关键词]"相关的记忆

API 参考

Python SDK

python

from mem0.memory.main import Memory

# 初始化
memory = Memory.from_config(config)

# 添加记忆
result = memory.add(
    text="用户喜欢喝拿铁咖啡",
    user_id="sophie"
)

# 搜索记忆
results = memory.search(
    query="用户的咖啡偏好是什么？",
    user_id="sophie"
)

# 获取所有记忆
all_memories = memory.get_all(user_id="sophie")

# 删除记忆
memory.delete(memory_id="xxx-xxx", user_id="sophie")

架构设计

text

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     OpenClaw Agent                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Sophie Mem0 Skill                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Memory Manager                                  │   │
│  │  - 自动记忆提取                                  │   │
│  │  - 语义压缩                                     │   │
│  │  - 冲突检测                                     │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
│                         │                              │
│                         ▼                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  mem0ai Core                                    │   │
│  │  - 自然语言理解                                  │   │
│  │  - 记忆组织                                    │   │
│  │  - 上下文管理                                   │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
│                         │                              │
│           ┌─────────────┴─────────────┐              │
│           ▼                           ▼              │
│  ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐        │
│  │   LLM (glm-4)   │     │ Embedder        │        │
│  │   智谱AI API    │     │ (embedding-3)  │        │
│  └─────────────────┘     └─────────────────┘        │
│                         │                              │
│                         ▼                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Qdrant Vector Store                             │   │
│  │  - 向量存储 & 相似度检索                         │   │
│  │  - 元数据管理                                   │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

安全与隐私

数据安全

✅ 所有数据存储在本地 Qdrant 实例
✅ API Key 通过配置文件管理，不硬编码
✅ 支持私有化部署
✅ 无第三方数据传输

隐私保护

用户可随时删除记忆
支持按记忆ID精确删除
支持清空所有记忆

故障排除

Qdrant 连接失败

bash

# 检查容器状态
docker ps | grep qdrant

# 重启 Qdrant
docker restart qdrant

# 检查端口
curl http://localhost:6333

API Key 无效

bash

# 验证 API Key
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
     https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/models

模型不支持

确保使用的模型名称与提供商文档一致：

智谱AI: glm-4, embedding-3
OpenAI: gpt-4o, text-embedding-3-small

版本历史

版本	日期	更新内容
1.0.0	2026-03-25	初始版本，支持 Qdrant + 智谱AI

许可证

MIT License - 可自由使用、修改和分发

作者

Sophie AI - 为 Master (Ding Dangmao) 服务 🎀

Sophie Mem0

Install

Sophie Mem0 - 智能记忆系统

概述

前置要求

必需服务

依赖安装

配置

1. 服务启动

2. 环境配置

3. API配置说明

LLM 模型（必须）

Embedder 模型（必须）

向量数据库

使用方法

全自动模式（推荐）

自动触发场景

使用示例

手动命令

响应格式

添加记忆成功

搜索记忆结果

无记忆结果

API 参考

Python SDK

架构设计

安全与隐私

数据安全

隐私保护

故障排除

Qdrant 连接失败

API Key 无效

模型不支持

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许可证

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