Install
openclaw skills install mem-plus基于身份优先和中文Bigram增强,提供个人AI助手的第一性原则精确召回,默认关闭多样性MMR以确保确定性。
openclaw skills install mem-plus基于 mem-plus(22k⭐ · Benchmark 最高分)融合 SuperMem 增强层。
问题本质:当城问我任何问题时,我需要准确知道他的身份、偏好、原则、进行中的项目。 核心需求:确定性精确召回 >> 多样性探索
vs 传统 RAG 系统:需要多样性(搜索引擎场景)→ MMR 默认开启 我们的场景:个人 AI 助手 → 精确召回优先,MMR 可选
用户消息
↓
message:preprocessed (hook.ts)
↓
mem-plus_cli.py search
↓
mempalace 底层检索(15条原始结果)
↓
strip_metadata() — 清除 OpenClaw 元数据
↓
filter_credentials() — 凭证过滤
↓
dedup_results() — 同源去重 + Levenshtein
↓
identity_kw_boost() ← v5 新增
• identity_boost: USER.md(+100), SOUL.md(+50), MEMORY.md(+30), AGENTS.md(+10)
• keyword_boost: 中文bigram精确匹配(解决中文嵌入质量问题)
↓
最终排序(原生分数 + boosts,不打乱)
↓
可选: mmr_rerank() — 默认关闭
↓
注入 bodyForAgent
| 决策 | v4 | v5 | 原因 |
|---|---|---|---|
| MMR | 默认开启 | 默认关闭 | 个人助手需要确定性,不是RAG |
| 身份优先 | 无 | USER.md +100分 | 城的信息必须随时可用 |
| 中文语义 | 纯向量 | 向量 + Bigram boost | nomic-embed-text 中文质量有限 |
| 凭证存储 | 被动过滤 | 前置检测 + 过滤 + 警告 | fail-secure |
# 精确召回(默认,关闭MMR)
mem-plus_cli.py search "城的身份 CEO"
# 开启MMR多样性模式(显式)
mem-plus_cli.py search "城的身份 CEO" --use-mmr
# 存储记忆(含凭证检测)
mem-plus_cli.py remember "城总今天有新任务"
# 检查状态
mem-plus_cli.py status
# 唤醒上下文
mem-plus_cli.py wake-up
# 挖掘新记忆
mem-plus_cli.py mine --path ~/.openclaw/workspace
| 功能 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| Hook 自动召回 | ✅ v4修复 | message:preprocessed 触发 |
| 解析函数 | ✅ v4修复 | 正确分割 [N] 结果 |
| 同源去重 | ✅ | SKILL.md 不再重复 |
| identity 优先注入 | ✅ v5新增 | USER.md 永远第一 |
| 中文 Bigram boost | ✅ v5新增 | 解决中文嵌入差问题 |
| MMR 多样性 | ✅ 可选 | --use-mmr 显式开启 |
| 凭证过滤 | ✅ | ghp_ / mars*** → 占位符 |
| 存储前凭证检测 | ✅ v5新增 | fail-secure |
| 元数据剥离 | ✅ | [message_id:] 等完全清除 |
| ChromaDB forget | ✅ | 删除特定记忆 |
| 文件 | 作用 |
|---|---|
scripts/mem-plus_cli.py | v5 召回引擎入口(19KB) |
scripts/mem-plus_reranker.py | MMR + Levenshtein 去重 |
scripts/super_mem_cli.py | SuperMem bridge(独立层) |
~/.mempalace/palace/(387 drawers)~/.super-mem/chroma/(可选层)/Users/mars/Library/Python/3.9/bin/mempalacenomic-embed-text 模型