# OpenClaw 当前记忆系统架构（mac-5 控制面）

## 总览
当前记忆系统分成两层：

1. **Context Engine 层：lossless-claw (LCM)**
2. **Memory Backend 层：QMD**

二者不是同一层，不占同一个插件槽位，职责不同，可以同时使用。

---

## 1. lossless-claw（LCM）
### 定位
- 作为 **context engine** 使用
- 负责长对话上下文的压缩、保留与恢复
- 替代原本单纯 sliding-window compaction 的部分能力

### 当前状态
- 已安装并启用
- 当前 `plugins.slots.contextEngine = "lossless-claw"`
- 插件安装位置：`~/.openclaw/extensions/lossless-claw`

### 主要作用
- 用 SQLite + DAG summaries 管理长上下文
- 当主会话变长时，帮助保留可恢复的历史结构
- 提供对被压缩/折叠历史的再访问能力

### 典型功能
- `lcm_grep`
- `lcm_describe`
- `lcm_expand`

### 适合处理什么
- 长会话历史
- 最近/过往对话上下文恢复
- 被 compaction 后的历史细节回看

### 不适合替代什么
- 不替代持久 Markdown 知识库检索
- 不替代 QMD 对 memory repo / daily / tasks 等文件的索引搜索

---

## 2. QMD
### 定位
- 作为 **memory backend** 使用
- 负责 `memory_search` / `memory_get` 这条记忆召回路线
- 主要检索 Markdown 记忆文件与配置路径中的知识内容

### 当前状态
- 当前 `memory.backend = "qmd"`
- 当前仍是主记忆召回后端
- `memory.qmd.sessions.enabled = false`

### 为什么禁用 sessions indexing
因为如果让 QMD 也去索引 session transcripts，会和 lossless-claw 在“会话回忆”层面产生重叠，导致：
- 同一段会话既能被 LCM 找回，也能被 QMD 找回
- QMD 结果容易被 session boilerplate / transcript 噪声主导
- 持久知识内容（daily / long-term / tasks）更容易被挤掉

因此当前约定：
- **会话历史回忆 → 优先走 LCM / context engine**
- **持久知识/记忆文件搜索 → 走 QMD**

### 当前 QMD 检索路径
- `~/project/collective-memory-repo/shared/long-term`
- `~/project/collective-memory-repo/daily`
- `~/project/collective-memory-repo/tasks`
- `~/project/collective-memory-repo/agents/openclaw-main`

### 适合处理什么
- 长期记忆
- daily notes
- task memory
- agent private notes
- Markdown 文件型知识库

---

## 3. 内建 memorySearch 配置
### 当前状态
虽然当前主记忆后端仍是 QMD，但 `agents.defaults.memorySearch` 也已经配置为本机 oMLX embeddings：

- provider: `openai`
- model: `bge-m3-mlx-fp16`
- baseUrl: `http://127.0.0.1:8000/v1`
- apiKey: `omlx-local`

### 说明
- 这是一条 **内建 memorySearch 能力配置**
- 目前它已配置好 embeddings 端点
- 但当前主记忆召回仍然是 QMD，而不是它

换句话说：
- **当前默认在用的是 QMD**
- **内建 memorySearch embeddings 已准备好，后续如需切主路径可继续利用**

---

## 当前推荐分工
### 会话相关
- lossless-claw / LCM
- 用于：长会话、上下文压缩恢复、历史对话回看

### 持久知识相关
- QMD
- 用于：memory repo、daily、tasks、长期知识检索

### embeddings 预备能力
- 本机 oMLX (`bge-m3-mlx-fp16`)
- 用于：未来如需要将 OpenClaw 内建 memorySearch 切换到本地 embeddings 时复用

---

## 当前结论
当前记忆系统不是单一工具，而是分层架构：

- **LCM / lossless-claw** = 上下文引擎（context engine）
- **QMD** = 持久记忆后端（memory backend）
- **oMLX embeddings memorySearch** = 已配置好的备用/未来可切换能力

当前主工作流：
- 会话恢复靠 LCM
- 文件记忆召回靠 QMD
- 不让 QMD 索引 sessions，避免和 LCM 打架