mem0-bridge

name	mem0-bridge
description	Mem0 memory bridge for AI Girlfriend — search/read/write long-term memories from Qdrant vector DB. Works across all channels (WebChat, QQ, Telegram).

mem0-bridge — 长期记忆桥接

Mem0 Qdrant 向量记忆的读/写桥接器，WebChat、QQBot、TelegramBot 共用。

架构

• 存储: Qdrant (skills/sakura/data/memory/qdrant/)，四角色通过 user_id 隔离
• 嵌入: local embedding server (port 9999)，all-MiniLM-L6-v2，384 维
• 读: 向量搜索 → 返回相关记忆，可注入 system prompt
• 写: 关键词提取 + 向量化 → 写入 Qdrant
• 同步: 可选，导出 Qdrant → markdown 供 OpenClaw memory_search 索引

使用

搜索记忆（每轮对话注入）

from skills.mem0_bridge import search_mem0_qdrant, CHARACTERS
results = search_mem0_qdrant("natsume", "今天心情怎么样", limit=5)
# returns [{"id": ..., "memory": "...", "score": 0.85, "metadata": {...}}]

写入记忆

from skills.mem0_bridge import add_memory
add_memory("natsume", "用户偏好: 喜欢被叫'笨蛋'")

列出所有记忆

from skills.mem0_bridge import list_mem0
all_memories = list_mem0("natsume", limit=50)

daemon 集成（自动搜索+写入）

# 搜索上下文
context = _mem0_search_context(character_id, query, limit=5)
# 写入
facts = _extract_facts_from_messages(recent_messages)
for f in facts: add_memory(character_id, f)

角色配置

character	user_id	lang_instruction
sakura	sakura	简体中文
natsume	natsume	简体中文，保留日文称呼
enola	enola	简体中文
atori	atori	简体中文

依赖

• Qdrant SDK (pip install qdrant-client)
• Embedding server running on port 9999