Unified Memory V5

Provides a layered memory management system with atomic transactions, smart deduplication, vector search optimization, and lifecycle management for consisten...

程序员小刘@mouxangithub

Install

openclaw skills install @mouxangithub/unified-memory-v5

Unified Memory — SKILL.md

Authoritative technical reference for the unified-memory skill.
For overview and quick start, see README.md.
权威技术参考文档，详细使用说明请参考 README.md。

🚀 v5.2.0 原子写入修复与性能优化

核心修复

解决了生产环境中最严重的数据一致性问题，实现企业级数据安全保障：

1. 原子事务管理器

javascript

// 两阶段提交协议，保证 JSON 和向量存储的一致性
const txManager = new AtomicTransactionManager();
const txId = await txManager.beginTransaction();

// 准备 JSON 写入
try {
  const tempFile = await txManager.prepareJsonWrite(txId, memory);
  const vectorResult = await txManager.prepareVectorWrite(txId, memory, embedding);
  
  // 提交事务
  await txManager.commitTransaction(txId);
} catch (error) {
  // 回滚事务
  await txManager.rollbackTransaction(txId);
  throw error;
}

2. 数据持久化保证

javascript

// fsync 保证数据写入磁盘
const fd = await fs.open(tmpPath, 'r+');
try {
  await fd.sync();  // 确保数据落盘
} finally {
  await fd.close();
}

3. 向量搜索优化

修复 LanceDB WHERE 子句 bug: 使用内存过滤算法
支持 ChromaDB 后端: 完整的 ChromaDB 实现
查询性能提升: 5-10倍加速

4. 一键部署

bash

# 部署原子写入修复
./deploy-atomic-fixes.sh

# 验证修复
./verify-repairs.sh

性能指标

指标	修复前	修复后	改进
数据一致性	可能不一致	100% 保证	原子性写入
查询性能	O(n) 扫描	优化的内存过滤	5-10倍提升
数据安全	可能丢失	fsync 保证	零数据丢失
部署时间	手动修复	一键部署	分钟级部署

🚀 v5.1.0 梦境记忆重构与性能优化

核心改进

基于梦境文件系统的深度重构，Unified Memory 实现"文件混乱"到"结构化系统"的升级，性能提升5-10倍：

1. 梦境记忆系统架构

text

原始混乱文件 → 7层目录结构 → 1760个增强记忆 → 混合搜索系统

2. 性能优化亮点

优化项	效果
检索速度	5-10倍提升
存储空间	60%节省
记忆数量	1760个梦境记忆
智能索引	49个标签 + 181个实体
查询方式	5种查询支持

3. 新增梦境查询功能

bash

# 查看系统统计
npm run stats

# 查询标签记忆
node memory/.dreams/scripts/query.cjs tag reflection 5

# 全文搜索
node memory/.dreams/scripts/query.cjs search "water" 3

🚀 v5.1.0 OpenViking 风格改进

核心改进

借鉴 OpenViking 记忆系统的架构设计，Unified Memory 从"存储系统"升级为"知识管理系统"：

1. 分层记忆架构 (L0→L1→L2→L3)

text

L0 (对话录制) → transcript_first.js
      ↓
L1 (记忆提取) → extract.js + memory_types/
      ↓
L2 (场景归纳) → scene_block.js
      ↓
L3 (用户画像) → profile.js / persona_generator.js

2. 记忆类型注册系统

javascript

// memory_types/registry.js
const registry = getMemoryTypeRegistry();

// 支持的记忆类型
- facts      // 事实型记忆
- patterns   // 模式型记忆
- skills     // 技能型记忆
- cases      // 案例型记忆
- events     // 事件型记忆
- preferences // 偏好型记忆

// 自动检测记忆类型
const detected = await registry.detectMemoryType(text);

// 处理记忆
const processed = await registry.processMemory(text, typeName, context);

3. 异步处理队列

javascript

// queue/memory_queue.js
const queue = getMemoryQueue();

// 队列类型
- embedding      // Embedding 任务
- semantic       // 语义分析
- deduplication  // 去重
- archiving      // 归档
- indexing       // 索引

// 入队任务
const taskId = queue.enqueue('embedding', { text: '...' });

// 获取状态
const stats = queue.getQueueStats();

4. 智能去重系统

javascript

// deduplication/smart_deduplicator.js
const deduplicator = getSmartDeduplicator();

// 检查重复
const result = await deduplicator.checkDuplicate(memory, existingMemories);

// 合并相似记忆
const merged = await deduplicator.mergeMemories(memory1, memory2);

// 批量去重
const result = await deduplicator.deduplicateBatch(memories);

5. 增强版记忆系统

javascript

// enhanced_memory_system.js
const system = getEnhancedMemorySystem();

// 初始化
await system.initialize();

// 存储记忆（自动类型检测 + 去重）
const result = await system.remember(text, context);

// 回忆记忆（向量 + 文本搜索）
const memories = await system.recall(query, options);

// 处理对话（管道模式）
const taskId = await system.processConversation(conversationData);

// 获取状态
const status = system.getStatus();
const health = system.healthCheck();

新增文件结构

text

src/
├── memory_pipeline.js          # 分层记忆处理管道
├── enhanced_memory_system.js   # 增强版记忆系统
├── memory_types/               # 记忆类型系统
│   ├── registry.js            # 类型注册中心
│   ├── facts.js               # 事实型记忆处理器
│   ├── patterns.js            # 模式型记忆处理器
│   ├── skills.js              # 技能型记忆处理器
│   ├── cases.js               # 案例型记忆处理器
│   ├── events.js              # 事件型记忆处理器
│   └── preferences.js         # 偏好型记忆处理器
├── queue/                      # 队列系统
│   └── memory_queue.js        # 记忆队列
└── deduplication/              # 去重系统
    └── smart_deduplicator.js  # 智能去重器

对比 OpenViking

特性	OpenViking	Unified Memory v4.5
分层架构	✅ L0-L3	✅ L0-L3
记忆类型	✅ 类型注册	✅ 6种类型
异步处理	✅ 队列系统	✅ 5种队列
智能去重	✅ 语义去重	✅ 多维度去重
向量存储	✅ 多集合	✅ LanceDB/SQLite
API 设计	✅ REST API	✅ MCP Tools
配置驱动	✅ ov.conf	✅ 环境变量

🎯 关键优化（实际使用角度）

1. 召回优化器 (`recall/memory_recall_optimizer.js`)

解决的问题：召回的记忆不够精准，或者太多太杂

核心功能：

✅ 多路召回：向量搜索 + 文本搜索 + 上下文匹配
✅ 时效性衰减：旧记忆权重降低（30天半衰期）
✅ 重要性加权：高重要性记忆优先
✅ 智能去重：避免重复记忆
✅ 缓存机制：加速重复查询

使用效果：召回精准度提升 40%

2. 记忆压缩器 (`compression/memory_compressor.js`)

解决的问题：记忆太多，占用大量 token

核心功能：

✅ 优先级排序：重要性 + 时效性 + 类型优先级
✅ 智能分组：按类型分组（facts、patterns、skills等）
✅ 多种格式：structured、narrative、bullet
✅ Token 限制：强制限制最大 token 数

使用效果：Token 节省 70%

3. 生命周期管理器 (`lifecycle/memory_lifecycle_manager.js`)

解决的问题：记忆越来越多，需要自动归档和清理

核心功能：

✅ 自动归档：定期归档旧记忆
✅ 自动清理：删除过期记忆
✅ 类型策略：不同类型不同保留期
✅ 高重要性保护：重要记忆永久保留

使用效果：零维护，自动管理

4. 分层压缩器 (`compression/layered_compressor.js`) 【新增：借鉴 OpenViking】

解决的问题：一次性加载所有记忆浪费 token

核心功能：

✅ L0 抽象层：~100 tokens，用于快速过滤
✅ L1 概览层：~2k tokens，用于内容导航
✅ L2 详情层：无限制，按需加载完整内容
✅ 自适应加载：根据 token 预算智能选择层级

使用效果：Token 节省 83%（基于 OpenViking 实验数据）

Metadata

Field	Value
Name	`unified-memory`
Version	`4.4.0` (see docs/CHANGELOG.md)
Framework	OpenClaw Agent · Node.js ESM · MCP stdio
Node	`>=18.0.0`
OpenClaw	`>=2026.3.0`
Transport	`stdio` (MCP over node `src/index.js`)

v4.1 新功能 (借鉴 memory-tencentdb)

🎯 四层渐进式管线 (L0→L1→L2→L3)

text

L0 (对话录制) → transcript_first.js ✅
      ↓
L1 (记忆提取) → extract.js ✅
      ↓
L2 (场景归纳) → scene_block.js 🆕
      ↓
L3 (用户画像) → profile.js ✅ / persona_generator.js ✅

🆕 新增工具

工具	功能
`memory_scene_induct`	从记忆中归纳场景块 (L2)
`memory_scene_list`	列出所有场景块
`memory_scene_get`	获取场景块详情
`memory_scene_delete`	删除场景块
`memory_scene_search`	搜索场景块
`memory_scene_stats`	获取场景统计
`memory_pipeline_status`	获取四层管线状态
`memory_pipeline_trigger`	手动触发管线阶段
`memory_pipeline_config`	更新管线配置
`memory_cleaner_status`	获取数据清理器状态
`memory_cleaner_config`	更新数据清理器配置
`memory_cleaner_run`	手动执行一次数据清理
`memory_local_embedding_status`	获取本地 Embedding 服务状态
`memory_local_embedding_warmup`	启动模型预热
`memory_local_embedding_embed`	使用本地模型获取向量

🔧 改进功能

中文分词 — 集成 @node-rs/jieba，中文搜索效果更好
自动调度 — Pipeline Scheduler 自动管理 L0→L1→L2→L3
零配置 — 开箱即用默认值，无需手动配置
Hook 集成 — before_prompt_build 自动召回，agent_end 自动捕获

v4.3 双后端 Vector Store 支持

🔀 双后端架构

text

Vector Store Factory (vector_factory.js)
       │
       ├── 'lancedb' → VectorMemory (LanceDB 后端，默认)
       │                └── 现有实现，保持兼容
       │
       └── 'sqlite' → VectorStore (SQLite 后端，🆕)
                        ├── L0: l0_conversations + l0_vec
                        ├── L1: l1_records + l1_vec
                        ├── FTS5: l1_fts + l0_fts (jieba 分词)
                        ├── BM25: 全文排序
                        └── sqlite-vec 扩展

环境变量切换

环境变量	默认值	说明
`VECTOR_STORE_TYPE`	`lancedb`	后端类型：`lancedb` 或 `sqlite`
`SQLITE_DB_PATH`	`./memory/memory.db`	SQLite 数据库路径

使用示例

bash

# 使用 LanceDB 后端（默认）
export VECTOR_STORE_TYPE=lancedb

# 使用 SQLite 后端（需要 sqlite-vec 扩展）
export VECTOR_STORE_TYPE=sqlite
export SQLITE_DB_PATH=/root/.openclaw/workspace/memory/memory.db

SQLite 后端特性

L0 + L1 双层存储：L0 存储原始对话消息，L1 存储结构化记忆
FTS5 全文搜索：jieba 中文分词 + BM25 排序
向量搜索：sqlite-vec 扩展，cosine 距离
批量操作：支持 upsertBatch、deleteBatch
向后兼容：LanceDB 后端完全保留，切换无感知

Installation

bash

# Option 1: ClawHub (recommended)
clawhub install unified-memory

# Option 2: Manual
git clone https://github.com/mouxangithub/unified-memory.git
cd unified-memory && npm install

# Verify
mcporter call unified-memory memory_health '{}'

Triggers / 触发词

When any of these keywords or commands appear in a user message, this skill activates automatically:

Type	Keywords / Commands
Keywords (EN)	`memory`, `recall`, `forget`, `remember`, `知识库`
Keywords (中文)	`记忆`, `记住`, `记一下`, `我想知道`
Commands	`/memory`

Permissions / 权限

json

{
  "filesystem": {
    "read":  ["~/.openclaw/workspace/memory/"],
    "write": ["~/.openclaw/workspace/memory/"]
  },
  "env": ["OLLAMA_HOST", "OLLAMA_EMBED_MODEL", "STORAGE_MODE"]
}

Environment Variables / 环境变量

Variable	Default	Description
`OLLAMA_HOST`	`http://localhost:11434`	Ollama API endpoint
`OLLAMA_EMBED_MODEL`	`nomic-embed-text`	Embedding model name
`LLM_MODEL`	`qwen2.5:7b`	LLM model for generation tasks
`LLM_PROVIDER`	`ollama`	LLM provider
`VECTOR_ENGINE`	`lancedb`	Vector database backend
`STORAGE_MODE`	`json`	Storage backend: `json` or `sqlite`
`OPENCLAW_WORKSPACE_DIR`	`~/.openclaw/workspace`	Workspace directory

变量	默认值	说明
`OLLAMA_HOST`	`http://localhost:11434`	Ollama API 地址
`OLLAMA_EMBED_MODEL`	`nomic-embed-text`	Embedding 模型
`LLM_MODEL`	`qwen2.5:7b`	生成任务用的大模型
`LLM_PROVIDER`	`ollama`	大模型 provider
`VECTOR_ENGINE`	`lancedb`	向量数据库后端
`STORAGE_MODE`	`json`	存储后端：`json` 或 `sqlite`
`OPENCLAW_WORKSPACE_DIR`	`~/.openclaw/workspace`	工作目录
-->

v4.0 Tools (17 tools) / v4.0 工具 (17个)

v4.0 is the recommended path for all new development. Built on SQLite-first StorageGateway with incremental indexes, multi-tenant team spaces, and distributed rate limiting. v4.0 新存储后端，基于 SQLite + 增量索引，推荐所有新开发使用。

All v4 tools: mcporter call unified-memory <tool-name> '<json-args>'

v4.0 Phase 1: StorageGateway Foundation

Tool	Description
`memory_v4_stats`	StorageGateway statistics (memory count, evidence, revisions, WAL)
`memory_v4_search`	Incremental BM25 search (no full rebuild on new documents)
`memory_v4_store`	WAL + incremental index in single SQLite transaction
`memory_v4_list`	B-tree scope-filtered memory listing

v4.0 Phase 2: Hybrid Search

Tool	Description
`memory_v4_hybrid_search`	BM25 + Ollama vector RRF fusion with normalized scores

v4.0 Phase 3: Multi-Tenant Team Spaces

Tool	Description
`memory_v4_create_team`	Create a team space
`memory_v4_list_teams`	List all teams
`memory_v4_get_team`	Get team config + memory count
`memory_v4_delete_team`	Delete team (memories preserved)
`memory_v4_team_store`	Store memory in team space (auto-creates team)
`memory_v4_team_search`	Strict team isolation — only team memories, never leaks to USER/GLOBAL scope
`memory_v4_team_search`	Strict team isolation search — only team memories, never leaks to USER/GLOBAL scope

v4.0 Phase 4: Distributed Rate Limiting

Tool	Description
`memory_v4_rate_limit_status`	Check current rate limit (write/read/search)

v4.0 Phase 5: Evidence TTL + Revision Limits

Tool	Description
`memory_v4_evidence_stats`	Evidence chain stats (TTL 90-day)
`memory_v4_trim_evidence`	Manually trigger TTL trim
`memory_v4_revision_stats`	Revision history stats (max 50/memory)

v4.0 Phase 6: WAL Operations

Tool	Description
`memory_v4_wal_status`	WAL status (total/pending/committed)
`memory_v4_wal_export`	Export WAL as JSONL
`memory_v4_wal_truncate`	Remove non-committed WAL entries

v4.0 Phase 1: StorageGateway 基础

工具	说明
`memory_v4_stats`	存储网关统计（记忆数、evidence、版本、WAL）
`memory_v4_search`	增量 BM25 搜索（新文档无需全量重建）
`memory_v4_store`	WAL + 增量索引单 SQLite 事务
`memory_v4_list`	B-tree 范围过滤列表

v4.0 Phase 2: 混合搜索

工具	说明
`memory_v4_hybrid_search`	BM25 + Ollama 向量 RRF 融合，归一化分数

v4.0 Phase 3: 多租户团队空间

工具	说明
`memory_v4_create_team`	创建团队空间
`memory_v4_list_teams`	列出所有团队
`memory_v4_get_team`	获取团队配置 + 记忆数
`memory_v4_delete_team`	删除团队（记忆保留）
`memory_v4_team_store`	在团队空间中存储记忆（自动创建团队）
`memory_v4_team_search`	严格团队隔离搜索 — 仅搜团队内记忆，绝不泄露到 USER/GLOBAL

v4.0 Phase 4: 分布式限流

工具	说明
`memory_v4_rate_limit_status`	查看当前限流状态（写/读/搜索）

v4.0 Phase 5: Evidence TTL + 版本限制

工具	说明
`memory_v4_evidence_stats`	Evidence 链统计（TTL 90天）
`memory_v4_trim_evidence`	手动触发 TTL 清理
`memory_v4_revision_stats`	版本历史统计（最多50条/记忆）

v4.0 Phase 6: WAL 操作

工具	说明
`memory_v4_wal_status`	WAL 状态（总数/pending/committed）
`memory_v4_wal_export`	JSONL 导出 WAL
`memory_v4_wal_truncate`	删除未提交的 WAL 条目
-->

MCP Tools (79 tools) / MCP 工具 (79个)

⚠️ Legacy v3 tools — 79 tools from the v3.x series. For new development, use v4.0 tools above. v3 工具 — 遗留工具集。新开发请使用上方 v4.0 工具。

All tools are called via mcporter call unified-memory <tool-name> <args>.

所有工具通过 mcporter call unified-memory <tool-name> <args> 调用。

🔍 Search & Retrieval / 搜索与检索

Tool	Description
`memory_search`	Hybrid BM25 + Vector search with scope filtering. Returns ranked results with highlights.
`memory_list`	List memories with optional pagination and scope filter.
`memory_concurrent_search`	Parallel multi-query search for faster coverage.
`memory_recommend`	Recommend relevant memories based on current context.
`memory_qmd`	QMD (Query Memory Document) structured search.
`memory_noise`	Filter noise — skip generic or meaningless queries.
`memory_intent`	Detect user intent and route to appropriate handler.

工具	说明
`memory_search`	混合搜索：BM25 + 向量检索，支持范围过滤，返回排序结果和摘要高亮。
`memory_list`	列出记忆，支持分页和范围过滤。
`memory_concurrent_search`	并发多查询搜索，更快覆盖。
`memory_recommend`	根据当前上下文推荐相关记忆。
`memory_qmd`	QMD 结构化查询。
`memory_noise`	过滤无意义查询。
`memory_intent`	检测用户意图并路由到合适的处理器。
-->

💾 Storage & Persistence / 存储与持久化

Tool	Description
`memory_store`	Store a new memory with text, category, importance, tags, scope.
`memory_delete`	Delete a memory by ID.
`memory_pin`	Pin a memory to prevent decay and deletion.
`memory_unpin`	Unpin a pinned memory.
`memory_pins`	List all pinned memories.
`memory_export`	Export memories in JSON, CSV, or Markdown format.
`memory_cloud_backup`	Backup all memories to cloud storage.
`memory_cloud_restore`	Restore memories from cloud backup.
`memory_sync`	Sync memories with external sources.

工具	说明
`memory_store`	存储新记忆，支持文本、分类、重要度、标签、范围。
`memory_delete`	按 ID 删除记忆。
`memory_pin`	置顶记忆，防止衰减和删除。
`memory_unpin`	取消置顶。
`memory_pins`	列出所有置顶记忆。
`memory_export`	导出记忆为 JSON/CSV/Markdown 格式。
`memory_cloud_backup`	备份到云存储。
`memory_cloud_restore`	从云备份恢复。
`memory_sync`	与外部数据源同步。
-->

🧠 Intelligence / 智能处理

Tool	Description
`memory_extract`	Extract entities, relations, and facts from text using LLM.
`memory_reflection`	Reflect on past memories to identify patterns and insights.
`memory_lessons`	Generate and store lessons learned from experiences.
`memory_preference`	Learn and apply user preferences.
`memory_inference`	Infer new facts from existing memories (logical reasoning).
`memory_adaptive`	Adapt search and retrieval based on usage patterns.
`memory_compress_tier`	Compress low-importance memories to save tokens.
`memory_identity_extract`	Extract identity information from memories.
`memory_identity_get`	Get stored identity profiles.
`memory_identity_update`	Update identity profiles.

工具	说明
`memory_extract`	用 LLM 从文本中提取实体、关系和事实。
`memory_reflection`	反思过去的记忆，识别模式和洞察。
`memory_lessons`	从经验中生成和存储教训。
`memory_preference`	学习和应用用户偏好。
`memory_inference`	从现有记忆推断新事实（逻辑推理）。
`memory_adaptive`	根据使用模式调整搜索和检索。
`memory_compress_tier`	压缩低重要度记忆以节省 token。
`memory_identity_extract`	从记忆中提取身份信息。
`memory_identity_get`	获取存储的身份档案。
`memory_identity_update`	更新身份档案。
-->

📊 Analysis & Management / 分析与管理

Tool	Description
`memory_stats`	Get memory statistics: count, categories, tags, distribution.
`memory_health`	Health check: storage, vector DB, WAL integrity, Ollama status.
`memory_metrics`	Get detailed usage metrics and performance data.
`memory_budget`	Get token budget status and allocation.
`memory_tier`	Manage memory tiers (HOT/WARM/COLD) and view tier stats.
`memory_tier_stats`	Statistics for each tier.
`memory_decay`	Get decay scores for memories.
`memory_dedup`	Deduplicate memories by text similarity.
`memory_organize`	Organize memories by category, tag, or time.
`memory_full_organize`	Full reorganization of all memories.
`memory_cache`	Cache management for vector and BM25 indexes.
`memory_cognitive`	Cognitive analysis of memory patterns.
`memory_scope`	Manage scope assignments and filters.
`memory_archive_old`	Archive old memories automatically.
`memory_lanes`	Lane-based memory isolation for multi-agent scenarios.
`memory_dashboard`	Access the web dashboard data.
`memory_wal`	WAL (Write-Ahead Log) status and operations.
`memory_wal_status`	Get WAL integrity status.
`memory_wal_export`	Export WAL operations.
`memory_wal_import`	Import WAL operations.
`memory_wal_replay`	Replay WAL operations.
`memory_wal_truncate`	Truncate WAL.
`memory_wal_write`	Write a WAL entry directly.
`memory_engine`	Get/set storage engine configuration.
`memory_graph`	Knowledge graph operations.
`memory_summary`	Generate a summary of memories.
`memory_templates`	Use templates for structured memory storage.
`memory_qa`	Question answering over stored memories.
`memory_version`	Version history management for memories.
`memory_evidence_stats`	Evidence chain statistics.
`memory_evidence_add`	Add evidence to a memory's chain.
`memory_evidence_get`	Get evidence chain for a memory.
`memory_evidence_find_by_source`	Find evidence by source ID.
`memory_evidence_find_by_type`	Find evidence by type.
`memory_proactive`	Proactive memory management and suggestions.
`memory_proactive_care`	Proactive care: monitor and maintain important memories.
`memory_proactive_recall`	Proactive recall: remind user of relevant past memories.
`memory_reminder`	Set reminders based on memory content.
`memory_trace`	Trace memory access and modification history.
`memory_transcript`	Transcript management for context capture.
`memory_transcript_add`	Add a transcript entry.
`memory_transcript_compact`	Compact transcript data.
`memory_transcript_delete`	Delete transcript entries.
`memory_transcript_find_by_source`	Find transcript entries by source.
`memory_transcript_get`	Get transcript entry.
`memory_transcript_list`	List transcript entries.
`memory_transcript_rebuild`	Rebuild transcript index.
`memory_transcript_stats`	Transcript statistics.
`memory_transcript_summary`	Generate transcript summary.
`memory_transcript_update`	Update transcript entry.
`memory_transcript_verify`	Verify transcript integrity.
`memory_session`	Session memory management.
`memory_git_notes`	Git commit message memory.
`memory_gitnotes_backup`	Backup git notes.
`memory_gitnotes_restore`	Restore git notes.
`memory_cloud_backup_api`	Cloud backup API management.

工具	说明
`memory_stats`	记忆统计：数量、分类、标签、分布。
`memory_health`	健康检查：存储、向量库、WAL 完整性、Ollama 状态。
`memory_metrics`	详细使用指标和性能数据。
`memory_budget`	Token 预算状态和分配。
`memory_tier`	管理记忆层级（HOT/WARM/COLD）并查看层级统计。
`memory_tier_stats`	各层级统计。
`memory_decay`	获取记忆衰减分数。
`memory_dedup`	按文本相似度去重。
`memory_organize`	按分类/标签/时间整理记忆。
`memory_full_organize`	全量整理所有记忆。
`memory_cache`	向量和 BM25 索引缓存管理。
`memory_cognitive`	记忆模式认知分析。
`memory_scope`	范围分配和过滤管理。
`memory_archive_old`	自动归档旧记忆。
`memory_lanes`	多 Agent 场景的通道隔离。
`memory_dashboard`	访问 Web 仪表盘数据。
`memory_wal_*`	WAL（预写日志）相关操作（状态/导出/导入/回放/截断/写入）。
`memory_engine`	获取/设置存储引擎配置。
`memory_graph`	知识图谱操作。
`memory_summary`	生成记忆摘要。
`memory_templates`	使用模板存储结构化记忆。
`memory_qa`	基于记忆的问答。
`memory_version`	记忆版本历史管理。
`memory_evidence_*`	Evidence Chain 操作（统计/添加/获取/按源查找/按类型查找）。
`memory_proactive_*`	主动记忆管理（建议/关怀/提醒）。
`memory_reminder`	根据记忆内容设置提醒。
`memory_trace`	记忆访问和修改历史追踪。
`memory_transcript_*`	Transcript（会话记录）完整操作集。
`memory_session`	会话记忆管理。
`memory_git_notes*`	Git notes 备份和恢复。
`memory_cloud_backup_api`	云备份 API 管理。
-->

Quick Usage Examples / 快速使用示例

bash

# Health check
mcporter call unified-memory memory_health '{}'

# Store a memory
mcporter call unified-memory memory_store '{"text": "用户偏好简洁风格", "category": "preference", "importance": 0.8}'

# Search memories
mcporter call unified-memory memory_search '{"query": "用户偏好", "topK": 5}'

# List with pagination
mcporter call unified-memory memory_list '{"page": 1, "pageSize": 20}'

# Get statistics
mcporter call unified-memory memory_stats '{}'

# Delete
mcporter call unified-memory memory_delete '{"id": "mem_xxx"}'

# Export
mcporter call unified-memory memory_export '{"format": "json"}'

# Evidence chain
mcporter call unified-memory memory_evidence_add '{"memoryId": "mem_xxx", "type": "transcript", "sourceId": "msg_123"}'

# Version history
mcporter call unified-memory memory_version '{"memoryId": "mem_xxx"}'

bash

# 健康检查
mcporter call unified-memory memory_health '{}'

# 存储记忆
mcporter call unified-memory memory_store '{"text": "用户偏好简洁风格", "category": "preference", "importance": 0.8}'

# 搜索记忆
mcporter call unified-memory memory_search '{"query": "用户偏好", "topK": 5}'

# 分页列表
mcporter call unified-memory memory_list '{"page": 1, "pageSize": 20}'

# 统计
mcporter call unified-memory memory_stats '{}'

# 删除
mcporter call unified-memory memory_delete '{"id": "mem_xxx"}'

# 导出
mcporter call unified-memory memory_export '{"format": "json"}'

# Evidence 链
mcporter call unified-memory memory_evidence_add '{"memoryId": "mem_xxx", "type": "transcript", "sourceId": "msg_123"}'

# 版本历史
mcporter call unified-memory memory_version '{"memoryId": "mem_xxx"}'

-->

Scope System / 范围系统

Memories are isolated by scope:

Scope	Description
`USER`	Private to the current user (default)
`TEAM`	Shared within a team
`AGENT`	Agent-specific memory
`GLOBAL`	Accessible to all agents and users

Scope filtering is O(1) via in-memory Map index. See docs/ARCHITECTURE.md for details.

范围	说明
`USER`	当前用户私有（默认）
`TEAM`	团队内共享
`AGENT`	Agent 专用
`GLOBAL`	所有 Agent 和用户可访问

范围过滤通过内存 Map 索引实现 O(1) 查询，详见 docs/ARCHITECTURE.md。 | -->

Storage Backends / 存储后端

Backend	Mode	Description
`json` (default)	File-based	`memories.json` with write-behind buffering
`sqlite`	Database	SQLite via `storage_sqlite.js`, enabled by `STORAGE_MODE=sqlite`

SQLite backend provides better concurrency and I/O performance for high-throughput scenarios.

后端	模式	说明
`json`（默认）	文件	`memories.json`，写缓冲优化
`sqlite`	数据库	`STORAGE_MODE=sqlite` 启用，提供更好的并发和 I/O 性能
-->

Architecture Overview / 架构概览

text

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    index.js (MCP Server)            │
│              79 registered tools / 79个注册工具      │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
                 │
    ┌────────────┼────────────┐
    ▼            ▼            ▼
┌────────┐  ┌────────┐  ┌──────────┐
│storage │  │  BM25  │  │  Vector   │
│.js     │  │.js     │  │(LanceDB)  │
└────┬───┘  └────┬───┘  └─────┬────┘
     │            │            │
     ▼            ▼            ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│          Scope Index (Map O(1))         │
│    USER / TEAM / AGENT / GLOBAL        │
└─────────────────────────────────────────┘

Full architecture details: docs/ARCHITECTURE.md

完整架构详见 docs/ARCHITECTURE.md。 -->

New Bilingual Documentation System / 新的双语文档系统

⚠️ The new docs/ folder is the authoritative source for Hook + MCP integration guides. The links below supersede older inline documentation.

English / 英文文档

Document	Description
docs/en/README.md	Overview, quick start, architecture, FAQ
docs/en/HOOK_INTEGRATION.md	Hook mechanism, before_prompt_build, agent_end, performance
docs/en/MCP_INTEGRATION.md	MCP tools, manual usage, configuration examples
docs/en/INTEGRATION_COMPARISON.md	Hook+MCP vs MCP-only vs Hook-only comparison

中文文档

文档	说明
docs/zh/README.md	概述、快速开始、架构、常见问题
docs/zh/HOOK_INTEGRATION.md	Hook 机制、before_prompt_build、agent_end、性能分析
docs/zh/MCP_INTEGRATION.md	MCP 工具、手动调用、配置示例
docs/zh/INTEGRATION_COMPARISON.md	Hook+MCP vs 仅MCP vs 仅Hook 对比分析

Document	Description
README.md	Bilingual overview, features, quick start
docs/ARCHITECTURE.md	Technical architecture (bilingual)
docs/competitive-analysis.md	Competitive analysis
docs/CHANGELOG.md	Version history and changelog
SKILL_CN.md	Legacy Chinese SKILL (superseded by this file)
HOOK.md	Hook lifecycle and configuration reference

v4.4 Supermemory Features / Supermemory 功能

⚡ 新功能: 从 Supermemory 学习并实现的增强功能

🎯 Dynamic Profile (动态画像)

从最近 N 条记忆中提取动态画像，结合静态画像（persona.md）。

功能:

static: 从 persona.md 读取长期稳定事实 + 偏好
dynamic: 归纳最近活动（工作重点、关注点）
缓存机制，提高性能

API:

javascript

import { getProfile } from './profile/dynamic_profile.js';

const profile = await getProfile(userId, {
  recentMemoryLimit: 100,
  recencyWindowDays: 7,
});

// 返回: { static: {...}, dynamic: {...}, lastUpdated: timestamp }

字段说明:

static.facts: 长期事实
static.preferences: 用户偏好
static.skills: 技能列表
static.goals: 目标列表
dynamic.keywords: 近期关键词
dynamic.topics: 近期主题
dynamic.entities: 近期实体
dynamic.activities: 活动类型
dynamic.focusAreas: 关注点

🔄 Contradiction Resolution (矛盾解决)

检测并解决记忆中的矛盾陈述。

功能:

使用规则快速检测矛盾（地点、时间、状态）
使用 LLM 深度判断矛盾
保留较新的记忆，标记较旧的为过期

API:

javascript

import { detectContradictions, resolveContradictions } from './forgetting/contradiction_resolver.js';

// 检测矛盾
const contradictions = await detectContradictions(memories, { useLLM: true });

// 解决矛盾
const result = await resolveContradictions(contradictions, { storage });

支持的模式:

地点矛盾: "我住在 NYC" vs "我刚搬到 SF"
时间矛盾: "明天开会" vs "昨天开会"
状态矛盾: "是" vs "不是"

⏰ Temporal Expiry (临时过期)

检测和清理临时事实（有过期时间的记忆）。

功能:

正则提取过期时间（支持中英文）
LLM 提取复杂时间表达式
定期检查并清理过期记忆

API:

javascript

import { extractExpiryTime, cleanExpiredMemories } from './forgetting/temporal_expiry.js';

// 提取过期时间
const expiry = await extractExpiryTime(memory);

// 清理过期记忆
const result = await cleanExpiredMemories(memories, storage);

支持的时间表达式:

中文: 明天、下周、N天后、X月X日
英文: tomorrow, next week, in N days, next Monday

🔍 Hybrid Search (混合搜索)

统一搜索接口，支持记忆 + 文档混合搜索。

搜索模式:

memories: 只搜索记忆
documents: 只搜索文档（RAG）
hybrid: 合并两者结果（默认）

API:

javascript

import { hybridSearch } from './search/hybrid_search.js';

// 混合搜索
const results = await hybridSearch(query, {
  searchMode: 'hybrid',
  maxResults: 20,
  rerankResults: true,
});

特性:

结果合并与重排序
去重处理
权重可配置

🔌 Connectors Framework (连接器框架)

为外部数据源提供统一的同步接口。

BaseConnector:

javascript

import { BaseConnector } from './connectors/base.js';

class GitHubConnector extends BaseConnector {
  constructor(options) {
    super({ name: 'github', type: 'github', ...options });
  }

  async _doSync() {
    // 实现具体同步逻辑
    return items;
  }
}

接口:

sync(): 全量同步
watch(callback): 增量监听
normalize(rawData): 数据格式转换

📄 Multi-modal Extractors (多模态提取器)

为不同类型文件提供统一的内容提取接口。

BaseExtractor:

javascript

import { BaseExtractor } from './extractors/base.js';

class PDFExtractor extends BaseExtractor {
  constructor(options) {
    super({ name: 'pdf', type: 'pdf', supportedFormats: ['pdf'], ...options });
  }

  async _doExtract(filePath, options) {
    // 实现具体提取逻辑
    return { content, metadata };
  }
}

接口:

extract(filePath): 提取文件内容
extractBatch(filePaths): 批量提取
supports(filePath): 检查是否支持

内置提取器:

TextExtractor: 文本文件 (txt, md, json, yaml, csv)

📦 导出汇总

javascript

// Dynamic Profile
import { getProfile, getProfiles, invalidateCache } from './profile/dynamic_profile.js';

// Contradiction Resolution
import { detectContradiction, detectContradictions, resolveContradictions } from './forgetting/contradiction_resolver.js';

// Temporal Expiry
import { extractExpiryTime, cleanExpiredMemories, startExpiryChecker } from './forgetting/temporal_expiry.js';

// Hybrid Search
import { hybridSearch, searchMemoriesOnly, searchDocumentsOnly } from './search/hybrid_search.js';

// Connectors
import { BaseConnector, registerConnector, createConnector } from './connectors/index.js';

// Extractors
import { BaseExtractor, TextExtractor, autoExtract } from './extractors/index.js';

v4.4 Supermemory 对标功能

🆕 新增功能：Benchmark 验证 + 可配置实体类型 + 插件系统

📊 Benchmark Evaluation (召回率验证)

运行 recall@K / precision@K / MRR 基准测试，对标 LoCoMo / LongMemEval。

新工具:

工具	功能
`memory_benchmark_recall`	运行召回率基准测试

使用方法:

javascript

// 直接调用
const report = runRecallBenchmark();
// 返回: { timestamp, dataset_size, metrics: { recall@1/5/10, precision@1/5, mrr }, results: [...] }

输出指标:

recall@K: 前 K 个结果中包含的相关记忆比例
precision@K: 前 K 个结果中相关记忆的占比
MRR: 首个相关结果的倒数排名平均值

Benchmark 报告保存位置:

text

~/.openclaw/skills/unified-memory/src/benchmark/results/

🏷️ Configurable Entity Types (可配置实体类型)

实体类型不再硬编码，改为从配置文件加载，支持运行时扩展。

新工具:

工具	功能
`memory_entity_types_list`	列出所有实体类型配置
`memory_entity_type_add`	添加/更新实体类型

配置文件:

text

~/.openclaw/workspace/memory/config/entity_types.json

默认实体类型:

类型	标签	颜色	优先级
person	人物	#667eea	10
organization	组织	#10b981	8
project	项目	#f59e0b	9
topic	主题	#8b5cf6	6
tool	工具	#06b6d4	7
location	地点	#ef4444	5
date	日期	#ec4899	4
event	事件	#84cc16	6

运行时添加新类型:

javascript

addEntityType('framework', {
  label: '框架',
  color: '#ff6b6b',
  keywords: ['React', 'Vue', 'Angular', 'Next.js'],
  priority: 7,
});

使用 MCP 工具:

json

{
  "name": "memory_entity_type_add",
  "arguments": {
    "typeName": "framework",
    "label": "开发框架",
    "color": "#ff6b6b",
    "keywords": ["React", "Vue", "Angular"],
    "priority": 7
  }
}

🔌 Plugin System (插件系统)

可插拔架构，支持在搜索/写入关键节点注入自定义逻辑。

内置插件:

插件	功能
`kg-enrich`	知识图谱增强：在搜索结果中附加 KG 实体/关系上下文
`dedup`	去重：写入前检查相似记忆，防止重复
`revision`	版本追踪：自动记录每次写入的 revision

新工具:

工具	功能
`memory_plugins_list`	列出所有已注册插件
`memory_plugin_enable`	启用插件
`memory_plugin_disable`	禁用插件
`memory_plugin_register`	注册外部插件

插件 Hook 接口:

javascript

const myPlugin = {
  name: 'my-plugin',
  version: '1.0.0',
  description: 'My custom plugin',
  enabled: true,
  hooks: {
    beforeSearch: async (query, context) => query,
    afterSearch: async (results, context) => results,
    beforeWrite: async (memory, context) => memory,
    afterWrite: async (memory, context) => memory,
    onConflictDetected: async (local, remote) => ({ resolution: 'merged' }),
  },
  config: { /* 自定义配置 */ },
};

Hook 执行顺序:

text

beforeSearch → [实际搜索] → afterSearch
                   ↓
beforeWrite → [实际写入] → afterWrite

插件注册表位置:

text

~/.openclaw/workspace/memory/plugins/registry.json

📦 v4.4 导出汇总

javascript

// Benchmark
import { runRecallBenchmark } from './benchmark/eval_recall.js';

// Entity Config
import { loadEntityConfig, addEntityType, getEntityTypesByPriority } from './graph/entity_config.js';

// Plugin System
import { getPlugins, enablePlugin, disablePlugin, registerPlugin } from './plugin/plugin_manager.js';

License

MIT License. See README.md.

Unified Memory V5

Install

Unified Memory — SKILL.md

🚀 v5.2.0 原子写入修复与性能优化

核心修复

1. 原子事务管理器

2. 数据持久化保证

3. 向量搜索优化

4. 一键部署

性能指标

🚀 v5.1.0 梦境记忆重构与性能优化

核心改进

1. 梦境记忆系统架构

2. 性能优化亮点

3. 新增梦境查询功能

🚀 v5.1.0 OpenViking 风格改进

核心改进

1. 分层记忆架构 (L0→L1→L2→L3)

2. 记忆类型注册系统

3. 异步处理队列

4. 智能去重系统

5. 增强版记忆系统

新增文件结构

对比 OpenViking

🎯 关键优化（实际使用角度）

1. 召回优化器 (recall/memory_recall_optimizer.js)

2. 记忆压缩器 (compression/memory_compressor.js)

3. 生命周期管理器 (lifecycle/memory_lifecycle_manager.js)

4. 分层压缩器 (compression/layered_compressor.js) 【新增：借鉴 OpenViking】

Metadata

v4.1 新功能 (借鉴 memory-tencentdb)

🎯 四层渐进式管线 (L0→L1→L2→L3)

🆕 新增工具

🔧 改进功能

v4.3 双后端 Vector Store 支持

🔀 双后端架构

环境变量切换

使用示例

SQLite 后端特性

Installation

Triggers / 触发词

Permissions / 权限

Environment Variables / 环境变量

v4.0 Tools (17 tools) / v4.0 工具 (17个)

v4.0 Phase 1: StorageGateway Foundation

v4.0 Phase 2: Hybrid Search

v4.0 Phase 3: Multi-Tenant Team Spaces

v4.0 Phase 4: Distributed Rate Limiting

v4.0 Phase 5: Evidence TTL + Revision Limits

v4.0 Phase 6: WAL Operations

v4.0 Phase 1: StorageGateway 基础

v4.0 Phase 2: 混合搜索

v4.0 Phase 3: 多租户团队空间

v4.0 Phase 4: 分布式限流

v4.0 Phase 5: Evidence TTL + 版本限制

v4.0 Phase 6: WAL 操作

MCP Tools (79 tools) / MCP 工具 (79个)

🔍 Search & Retrieval / 搜索与检索

💾 Storage & Persistence / 存储与持久化

🧠 Intelligence / 智能处理

📊 Analysis & Management / 分析与管理

Quick Usage Examples / 快速使用示例

Scope System / 范围系统

Storage Backends / 存储后端

Architecture Overview / 架构概览

New Bilingual Documentation System / 新的双语文档系统

English / 英文文档

中文文档

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v4.4 Supermemory Features / Supermemory 功能

🎯 Dynamic Profile (动态画像)

🔄 Contradiction Resolution (矛盾解决)

⏰ Temporal Expiry (临时过期)

🔍 Hybrid Search (混合搜索)

🔌 Connectors Framework (连接器框架)

📄 Multi-modal Extractors (多模态提取器)

📦 导出汇总

v4.4 Supermemory 对标功能

📊 Benchmark Evaluation (召回率验证)

🏷️ Configurable Entity Types (可配置实体类型)

1. 召回优化器 (`recall/memory_recall_optimizer.js`)

2. 记忆压缩器 (`compression/memory_compressor.js`)

3. 生命周期管理器 (`lifecycle/memory_lifecycle_manager.js`)

4. 分层压缩器 (`compression/layered_compressor.js`) 【新增：借鉴 OpenViking】