Eternal Memory

五层记忆系统：本地向量引擎+追加不修改归档+L1c三重校验+拓扑评分+冷热分离。永不失忆，自愈降级。零云依赖。

Eternal Memory — 永不失忆的五层记忆系统

本地向量引擎 + 追加不修改归档 + L1c三重校验 = 零云依赖的不可变记忆。

5.9ms延迟 · 741文件SHA256锚定 · 500/500校验通过 · 零网络

触发词

记忆系统 向量引擎 归档 冷热分离 记忆校验 永不失忆 L1c 五层记忆 eternal memory

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一、为什么选Eternal Memory？

对手	他们有	我们也有	我们有，他们没有
Mem0	云端向量	本地TF-IDF	L1c三重校验
GraphRAG	知识图谱	知识图谱	追加不修改+拓扑评分
engram	FTS5	FTS5	冷热分离+降级自愈
TencentDB	符号压缩	符号压缩	离线可用+校验链

独有壁垒：L1c校验（哈希+语义+拓扑）— 行业唯一。检索结果自动验证，校验失败自动降级到全原始加载。

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二、安装

bash

# 1. 通过ClawHub安装
clawhub install eternal-memory

# 2. 手动安装
cp -r eternal-memory/tools/* ~/.openclaw/workspace/tools/

# 3. 初始化
python3 tools/memory_system.py --archive

# 4. 验证
python3 tools/memory_topology.py --benchmark 50
# 期望: 成功50/50 | 校验250✅/0⚠️ | 延迟avg<10ms

零外部依赖（Python 3.8+ + numpy），任何环境都能跑。ONNX可选加速（pip install fastembed）。

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三、架构总览

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L5 应用层 ─── 对话/交易/代码 三模态
L4 存储层 ─── 🔥热(SSD) 🌤️温 ❄️冷(gzip)
L3 技能层 ─── 进化工坊/经验库
L2 索引层 ─── FTS5 + 图谱 + 拓扑(5因子)
L1 归档层 ─── L1a(SHA256) → L1b_pre(压缩) → L1b(RRF+MMR) → L1c(校验★)

L1c 三重校验（核心壁垒）

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检索结果 → ①哈希校验(SHA256锚定)
            ├─ 未通过 → 报警+降级
            └─ 通过 → ②语义校验(向量/Jaccard/字面)
                      ├─ 未通过 → 降级到全原始
                      └─ 通过 → ③拓扑校验(引用链完整)
                                └─ 返回可信结果

降级自愈链

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FTS5+向量+图谱 →(损坏)→ 图谱降级 →(损坏)→ 归档搜索 →(损坏)→ rebuild-index 恢复

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四、核心工具

工具	功能	命令示例
local_embedder.py	本地向量引擎(TF-IDF/ONNX三层)	SKIP_ONNX=1 python3 tools/local_embedder.py
unified_search_ng.py	搜索引擎(RRF+MMR+L1c)	python3 tools/unified_search_ng.py "记忆系统" --verbose
memory_topology.py	拓扑评分+冷热分离+降级演练	python3 tools/memory_topology.py --score --migrate --benchmark
symbolic_compressor.py	符号压缩(5模板+Mermaid)	python3 tools/symbolic_compressor.py --compress memory/
memory_system.py	系统编排(守护+校验+重建)	python3 tools/memory_system.py --wake --verify-integrity

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五、性能基准

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延迟: avg 5.9ms  p50 6ms  p99 8ms  (100轮)
校验: 500/500 ✅  零降级
归档: 741文件 SHA256 100%锚定
拓扑: 139节点 热10/温96/冷33
降级: 4阶段链 全部通过

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六、守护进程配置

bash

# 添加到crontab（每5分钟增量扫描）
*/5 * * * * cd ~/.openclaw/workspace-v4-pro && python3 tools/memory_system.py --wake

# 每天一次拓扑评分
0 3 * * * cd ~/.openclaw/workspace-v4-pro && python3 tools/memory_topology.py --score

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兼容性

• Python 3.8+ | macOS / Linux / WSL2
• 零网络依赖（Tier 2 TF-IDF模式）
• ONNX可选增强（pip install fastembed）