精英长期记忆免费版

面向 AI Agent 的基础长期记忆系统,提供热内存与文件归档两层记忆能力. 热内存(SESSION-STATE.md)抗压缩与重启,通过 WAL 协议确保先写状态再回复. 精选归档(MEMORY.md + daily/)提供人类可读的长期记忆与每日日志. 适用于 AI 编程助手、智能对话等需要跨会话记忆的基础...

天轰穿

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精英长期记忆免费版(Elite Longterm Memory Free)

AI Agent 的基础记忆系统。 通过热内存与文件归档,让 Agent 不遗忘关键上下文与用户偏好。本免费版提供两层记忆能力,覆盖单设备记忆持久化需求.

输入格式

参数名类型必填说明
inputstring精英长期记忆免费版处理的输入数据或指令
optionsobject附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_urlstring异步处理完成后的回调通知URL

核心能力

1. 热内存(SESSION-STATE.md)

活跃工作记忆,抗压缩与重启。参数:当前任务、关键上下文、待办动作、近期决策。输出:会话级状态文件,Agent 每次响应前先读取。遵循 WAL 协议:用户输入触发写入,先写状态再回复。文件结构含 Current Task、Key Context、Pending Actions、Recent Decisions 四个区块。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

  • 参考热内存(SESSION-STATE.md)的配置文档进行参数调优

2. 精选归档(MEMORY.md + daily/)

人类可读的长期记忆。参数:workspace 目录结构,MEMORY.md(摘要文件)+ memory/YYYY-MM-DD.md(每日日志)。输出:精炼后的长期记忆与每日活动记录。会话结束时将重要内容从 SESSION-STATE.md 迁移至 MEMORY.md,创建或更新每日日志。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

  • 参考精选归档(MEMORY.md + daily/)的配置文档进行参数调优

3. WAL 协议保障

写前日志机制确保数据持久。参数:触发条件(用户表达偏好/做出决策/给出期限/纠正代理)。输出:先写入 SESSION-STATE.md 再回复用户。若先回复再保存,崩溃或压缩会导致上下文丢失;WAL 确保写入优先,保障持久性。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

  • 参考WAL 协议保障的配置文档进行参数调优

4. 记忆检索与关联

通过语义搜索检索历史记忆,支持时间范围、关键词和关联实体过滤。自动建立记忆间的关联关系,形成知识网络.

  • 参考记忆检索与关联的配置文档进行参数调优

快速开始

  1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
  2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
  3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理

详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

使用流程

领先步:创建热内存文件。执行 cat > SESSION-STATE.md 创建包含 Current Task、Key Context、Pending Actions、Recent Decisions 四区块的状态文件。这是 Agent 的"RAM",抗压缩、抗重启. 第二步:配置 Agent 指令。在 AGENTS.md 中添加记忆协议:会话开始时读取 SESSION-STATE.md 获取热上下文,检查 memory/YYYY-MM-DD.md 了解近期活动。对话中用户给出具体细节则先写入 SESSION-STATE.md 再回复. 第三步:会话结束与维护。会话结束时更新 SESSION-STATE.md 最终状态,将重要内容迁移至 MEMORY.md,创建或更新 memory/YYYY-MM-DD.md 每日日志。定期合并每日日志到 MEMORY.md 保持精简. 结果验证: 任务完成后,查看输出确认状态。成功时返回摘要和数据;失败时根据错误信息排查,参考恢复章节获取修复步骤.

错误处理

错误类型原因处理方式
Agent 遗忘对话中途上下文SESSION-STATE.md 未被更新,未遵循 WAL 协议在 AGENTS.md 中添加强制规则"用户给出具体细节时先写入 SESSION-STATE.md 再回复";验证 Agent 指令包含记忆协议
记忆文件未被加载Agent 跳过读取记忆文件,会话开始未读取 SESSION-STATE.md在 AGENTS.md 中添加强制规则"会话开始必须读取 SESSION-STATE.md";检查文件是否存在与可读
重复犯同类错误错误经验未记录到 memory/lessons.md每次犯错后手动写入 lessons.md;在 AGENTS.md 中配置"犯错后强制记录"规则

示例

示例:偏好持久化与跨会话召回

输入:

用户:"这个项目用 Tailwind,不用原生 CSS"

Agent 内部执行与输出:

1. WAL 协议触发:先写入 SESSION-STATE.md
   - Key Context 区块追加:"Decision: Use Tailwind, not vanilla CSS"
# ...
2. 然后回复用户:"收到——用 Tailwind。"
# ...
3. 会话结束时迁移到 MEMORY.md:
   ## 偏好
   - 前端框架:Tailwind(不用原生 CSS)
# ...
后续会话开始时:
   Agent 读取 SESSION-STATE.md + MEMORY.md
   → 获取热上下文:"用户偏好 Tailwind"
   → 回复时自动遵循该偏好

FAQ

Q1:免费版支持向量语义搜索吗? 不支持。免费版仅提供热内存(SESSION-STATE.md)与文件归档(MEMORY.md + daily/)两层记忆,无 LanceDB 向量搜索能力。记忆召回依赖文件读取与关键词匹配。向量语义搜索在付费版提供. Q2:免费版能跨设备同步记忆吗? 不能。免费版仅支持单设备本地记忆,无云备份与跨设备同步能力。所有记忆存储在本地文件系统中。跨设备同步在付费版通过云备份层提供. Q3:免费版如何处理记忆膨胀? 通过定期维护:SESSION-STATE.md 保持精简(仅当前任务上下文);MEMORY.md 控制在合理大小,详细内容链接到 memory/topics/ 下的主题文件;每日日志定期合并到 MEMORY.md。付费版提供向量数据库 compact 压缩与自动记忆卫生.

依赖说明

LLM 依赖:由 Agent 内置 LLM 提供自然语言理解与推理能力,必需. API Key 配置:本 Skill 无需任何 API Key,纯 Markdown 指令驱动,所有记忆存储在本地文件,不做任何网络请求. 运行环境

  • Agent 平台:支持 SKILL.md 的任意 AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等)
  • 操作系统:Windows / macOS / Linux
  • 文件系统:本地存储,必需,操作系统内置

可用性分类:MD(纯 Markdown 指令,无需 exec 命令行能力)。所有记忆通过文件读写管理.

已知限制

  1. 无向量语义搜索:不提供 LanceDB 向量搜索能力,记忆召回依赖文件读取与关键词匹配,无法进行语义相似度召回.
  2. 无跨设备同步:仅支持单设备本地记忆,无云备份能力,多设备协作场景无法使用.
  3. 无自动事实抽取:不集成 Mem0 自动抽取,所有记忆需 Agent 手动存储,无法从对话中自动提取偏好与决策.

升级提示

本免费版提供基础热内存与文件归档两层记忆。升级到付费版可获得以下完整能力:

  • 六层完整记忆架构:新增 LanceDB 向量语义搜索(温存储)、Git-Notes 知识图谱(冷存储)、云备份(跨设备同步)、Mem0 自动事实抽取
  • 向量语义搜索:memory_recall 与 memory_store 工具,按相关度排序召回记忆,支持 autoRecall 自动注入
  • 知识图谱冷存储:结构化决策与学习记录,分支隔离,永久保存
  • 云备份与跨设备同步:SuperMemory API 支持跨设备记忆同步与知识库对话
  • 自动事实抽取:Mem0 集成,从对话中自动提取偏好、决策、事实,节省 80% token
  • 完整 WAL 协议:写前日志保障数据持久,避免崩溃或压缩导致上下文丢失

付费版适合需要语义搜索、跨设备同步、自动事实抽取的高级 AI Agent 应用场景.

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