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Sophie Mem0

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记忆系统记忆

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。

Install

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

pip install mem0ai qdrant-client

配置

1. 服务启动

# 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

{
    "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-4oOpenAI需要海外环境
gpt-4OpenAI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-smallOpenAI需要海外环境

向量数据库

数据库Provider说明
Qdrantqdrant推荐，已验证
Chromachroma需额外配置
PGVectorpgvector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：

# 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

# 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

✅ 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

🔍 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

🔍 没有找到与"[关键词]"相关的记忆

API 参考

Python SDK

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

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     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

# 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

# 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
1.0.02026-03-25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 🎀

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