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# OpenClaw 当前记忆系统架构（mac-5 控制面）
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## 总览
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当前记忆系统分成两层：
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1. **Context Engine 层：lossless-claw (LCM)**
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2. **Memory Backend 层：QMD**
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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。
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## 1. lossless-claw（LCM）
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### 定位
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- 作为 **context engine** 使用
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- 负责长对话上下文的压缩、保留与恢复
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- 替代原本单纯 sliding-window compaction 的部分能力
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### 当前状态
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- 已安装并启用
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- 当前 `plugins.slots.contextEngine = "lossless-claw"`
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- 插件安装位置：`~/.openclaw/extensions/lossless-claw`
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### 主要作用
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- 用 SQLite + DAG summaries 管理长上下文
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- 当主会话变长时，帮助保留可恢复的历史结构
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- 提供对被压缩/折叠历史的再访问能力
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### 典型功能
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- `lcm_grep`
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- `lcm_describe`
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- `lcm_expand`
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### 适合处理什么
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- 长会话历史
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- 最近/过往对话上下文恢复
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- 被 compaction 后的历史细节回看
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### 不适合替代什么
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- 不替代持久 Markdown 知识库检索
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- 不替代 QMD 对 memory repo / daily / tasks 等文件的索引搜索
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## 2. QMD
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### 定位
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- 作为 **memory backend** 使用
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- 负责 `memory_search` / `memory_get` 这条记忆召回路线
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- 主要检索 Markdown 记忆文件与配置路径中的知识内容
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### 当前状态
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- 当前 `memory.backend = "qmd"`
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- 当前仍是主记忆召回后端
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- `memory.qmd.sessions.enabled = false`
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### 为什么禁用 sessions indexing
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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：
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- 同一段会话既能被 LCM 找回，也能被 QMD 找回
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- QMD 结果容易被 session boilerplate / transcript 噪声主导
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- 持久知识内容（daily / long-term / tasks）更容易被挤掉
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因此当前约定：
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- **会话历史回忆 → 优先走 LCM / context engine**
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- **持久知识/记忆文件搜索 → 走 QMD**
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### 当前 QMD 检索路径
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- `~/project/collective-memory-repo/shared/long-term`
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- `~/project/collective-memory-repo/daily`
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- `~/project/collective-memory-repo/tasks`
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- `~/project/collective-memory-repo/agents/openclaw-main`
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### 适合处理什么
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- 长期记忆
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- daily notes
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- task memory
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- agent private notes
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- Markdown 文件型知识库
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## 3. 内建 memorySearch 配置
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### 当前状态
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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：
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- provider: `openai`
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- model: `bge-m3-mlx-fp16`
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- baseUrl: `http://127.0.0.1:8000/v1`
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- apiKey: `omlx-local`
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### 说明
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- 这是一条 **内建 memorySearch 能力配置**
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- 目前它已配置好 embeddings 端点
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- 但当前主记忆召回仍然是 QMD，而不是它
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换句话说：
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- **当前默认在用的是 QMD**
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- **内建 memorySearch embeddings 已准备好，后续如需切主路径可继续利用**
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## 当前推荐分工
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### 会话相关
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- lossless-claw / LCM
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- 用于：长会话、上下文压缩恢复、历史对话回看
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### 持久知识相关
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- QMD
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- 用于：memory repo、daily、tasks、长期知识检索
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### embeddings 预备能力
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- 本机 oMLX (`bge-m3-mlx-fp16`)
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- 用于：未来如需要将 OpenClaw 内建 memorySearch 切换到本地 embeddings 时复用
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## 当前结论
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当前记忆系统不是单一工具，而是分层架构：
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- **LCM / lossless-claw** = 上下文引擎（context engine）
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- **QMD** = 持久记忆后端（memory backend）
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- **oMLX embeddings memorySearch** = 已配置好的备用/未来可切换能力
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当前主工作流：
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- 会话恢复靠 LCM
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- 文件记忆召回靠 QMD
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- 不让 QMD 索引 sessions，避免和 LCM 打架
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