让 AI 拥有像人类一样的记忆能力
A biomimetic memory architecture for OpenClaw agents
人类如何记忆？
海马体将短期经历编码 → 睡眠中 consolidation（巩固）→ 皮层存储长期记忆 → 随时间衰减遗忘
AI 如何记忆？
大多数 AI 助手：把一切写入文件 → 文件越来越多 → 检索越来越慢 → 记忆变成"数据坟墓"
我们的答案：
模仿人类记忆机制，构建会遗忘、会提炼、会进化的 AI 记忆系统
| 人类大脑 | OpenClaw 记忆系统 | 功能 |
|---|---|---|
| 海马体 (短期记忆) | memory/YYYY-MM-DD.md |
存储原始经历、执行日志、反思草稿 |
| 大脑皮层 (长期记忆) | MEMORY.md |
存储提炼后的认知、规则、决策 |
| 突触修剪 | memory-decay-check.py |
定期清理低复用内容 |
设计洞察：
人类的长期记忆不是"高分事件的集合"，而是经过压缩的认知索引。
同样，MEMORY.md不应是日志仓库，而应是可复用的智慧结晶。
v2.3 核心升级：
- ❌ 旧模式：
高分 → 直接进入主记忆 - ✅ 新模式：
候选评分 → 类型判断 → 长期价值评估 → 提炼固化
| 遗忘类型 | 人类机制 | OpenClaw 实现 |
|---|---|---|
| 衰退性遗忘 | 突触连接随时间减弱 | decay.py 每日衰减评分 |
| 干扰性遗忘 | 相似记忆相互抑制 | 去重检测，避免重复插入 |
| 动机性遗忘 | 情绪调节主动压抑 | 低复用事件标记清理 |
| 提取失败 | 线索不足无法回忆 | 搜索命中追踪，低命中预警 |
设计哲学：
遗忘不是缺陷，而是认知效率的必要条件。
一个不会遗忘的记忆系统，最终会被噪音淹没。
重要性评分 (1-10 分)
├── 1-3 分：琐碎日常 → 快速衰减 (-0.03/天)
├── 4-6 分：普通事件 → 正常衰减 (-0.02/天)
├── 7-10 分：重要认知 → 温和衰减 (-0.01/天)
└── ≥11 分：核心记忆 → 永不衰减 (长期存储)
评分维度：
- 🔍 可复用性：未来是否会被再次引用？
- 📌 稳定性：是长期事实还是临时状态？
- 🎯 决策价值：是否影响未来行为？
- 📚 规则性：是否可抽象为通用原则？
openclaw-memory-system/
├── README.md # 项目说明（本文件）
├── memory-bionics-system.md # 系统规范文档
├── scripts/
│ ├── memory-scoring.py # 前端评分
│ ├── memory-consolidation.py # 后端提炼
│ ├── memory-decay-check.py # 遗忘审计
│ ├── memory-usage-tracker.py # 使用追踪
│ ├── daily-memory-maintenance-instructions.md
│ └── daily-meditation-instructions.md
└── examples/
└── decay-report.json.example
# 阅读顺序
1. README.md
2. memory-bionics-system.md
3. scripts/daily-memory-maintenance-instructions.md
4. scripts/daily-meditation-instructions.md# 评分（最近 3 天，带解释）
python3 scripts/memory-scoring.py --dry-run --explain --recent-days 3
# 提炼（最近 3 天）
python3 scripts/memory-consolidation.py --dry-run --recent-days 3
# 遗忘审计
python3 scripts/memory-decay-check.py --dry-run- 过程记录是否太容易进入候选集？
- 提炼是否放入了应留在 daily memory 的内容？
- 治理输出是否合理？
| 特性 | 人类记忆 | 传统 AI 记忆 | OpenClaw 仿生记忆 |
|---|---|---|---|
| 存储策略 | 选择性编码 | 全量存储 | 选择性提炼 |
| 遗忘机制 | 主动衰减 | 无/手动删除 | 自动衰减 + 审计 |
| 巩固过程 | 睡眠中回放 | 无 | daily-meditation |
| 提取线索 | 多模态关联 | 关键词匹配 | 搜索命中追踪 |
| 容量限制 | 有限 (7±2) | 理论上无限 | 紧凑索引约束 |
| 情绪影响 | 强烈调节 | 无 | 可扩展情绪权重 |
| 可塑性 | 持续重构 | 静态存储 | 动态更新 + 合并 |
MEMORY.md是认知索引，不是数据仓库。
能用一句话总结的，就不要保留整段过程。
不会遗忘的系统，终将被噪音淹没。
定期清理低复用内容，保持记忆活力。
原始经历 → 提炼认知
不是"发生了什么"，而是"学到了什么"。
记忆的价值不在于"记住"，而在于"能用"。
搜索命中和使用引用是核心评分信号。
v2.3 - 紧凑认知索引方向
核心改进：
- ✅ 评分仅作为候选信号，非直接准入
- ✅ 类型判断 + 长期价值评估双重过滤
- ✅ 治理检查保持
MEMORY.md紧凑 - ✅ 阻止过程记录进入主记忆
- ✅ 支持规则/决策片段合并建议
- 长期有效的事实（如 API 配置、服务地址）
- 重要决策及其原因
- 可复用的规则和原则
- 经过提炼的认知模式
- 单次执行过程日志
- 临时性状态信息
- 未提炼的原始反思
- 系统设计文档本身（应放在单独文件）
新 Agent 或维护者接手时，请按此顺序：
-
阅读文档
- 本文件
memory-bionics-system.md- 两个 instruction 文件
-
试运行完整流程
python3 scripts/memory-scoring.py --dry-run --explain --recent-days 3 python3 scripts/memory-consolidation.py --dry-run --recent-days 3 python3 scripts/memory-decay-check.py --dry-run
-
回答三个问题
- 过程记录是否太容易进入候选集？
- 提炼是否放入了应留在 daily memory 的内容？
- 治理输出是否合理？
-
确认后再执行非 dry-run 操作
MIT License
本项目由 OpenClaw 社区开发，旨在为 AI 助手构建类人记忆机制。
核心理念：记忆不是存储，而是可提取、可复用、可进化的认知资产。
🧠 让 AI 的记忆像人类一样聪明
Built with biomimetic principles for OpenClaw agents