smart-agent-memory

跨平台 Agent 长期记忆系统。分层上下文供给 + 温度模型 + Skill经验记忆 + 结构化存储 + 自动归档。三层存储：Markdown（人可读，QMD 可搜索）+ JSON（结构化）+ SQLite/FTS5（高性能全文搜索）。纯 Node.js 原生模块，零外部依赖。

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description	跨平台 Agent 长期记忆系统。分层上下文供给 + 温度模型 + Skill经验记忆 + 结构化存储 + 自动归档。三层存储：Markdown（人可读，QMD 可搜索）+ JSON（结构化）+ SQLite/FTS5（高性能全文搜索）。纯 Node.js 原生模块，零外部依赖。

Smart Agent Memory 🧠 v2.0

跨平台 Agent 长期记忆系统 — 分层上下文供给 + Skill经验记忆 + 温度模型 + 自动归档。

⚡ 核心原则：分层加载，按需供给

绝对不要全量加载记忆！ 先读索引，再按需钻取。这是省 token 的关键。

记忆使用流程（每次需要记忆时）

1. index    → 读取精简索引（总览，<500 tokens）
2. 判断     → 根据当前任务决定需要哪部分记忆
3. context  → 按 tag/skill/时间 加载具体上下文
4. 行动     → 基于加载的上下文执行任务

Skill 经验记忆流程（工具调用后）

工具调用成功/踩坑 → remember "经验总结" --skill <skill-name>
下次调用该工具前 → skill-mem <skill-name> 加载经验

CLI Reference

CLI=~/.openclaw/skills/smart-agent-memory/scripts/memory-cli.js

# ★ 分层上下文（核心，优先使用）
node $CLI index                              # 精简记忆索引（先读这个！）
node $CLI context --tag <tag>                # 按标签加载上下文
node $CLI context --skill <skill-name>       # 按 Skill 加载经验+相关事实
node $CLI context --days 7                   # 最近 N 天的记忆
node $CLI context --entity-type person       # 按实体类型加载

# ★ Skill 经验记忆
node $CLI remember "该API时间参数必须用ISO格式" --skill api-tool
node $CLI skill-mem <skill-name>             # 读取某 Skill 的经验
node $CLI skill-list                         


node  remember <content> [--tags t1,t2] [--skill name] [-- conversation]
node  recall <query> [-- 10]
node  forget <>
node  facts [--tags t1] [-- 50]


node  learn --action  --context  --outcome positive --insight 
node  lessons [--context topic]
node  entity  person --attr role=CTO
node  entities [-- person]


node  session-start                      
node  session-end   


node  gc [--days 30]                     
node  reflect                            
node  stats                              
node  search <query>                     
node  temperature                        
node  extract <lesson-id> --skill-name x

node $CLI context --tag <tag>       # 按标签
node $CLI context --skill <name>    # 按 Skill 经验
node $CLI context --days 7          # 按时间

node $CLI remember "关键信息" --tags tag1,tag2    # 事实
node $CLI learn --action "..." --context "..." --outcome positive --insight "..."  # 教训
node $CLI session-end "本次讨论了XX，决定了YY"    # 会话摘要

~/.openclaw/workspace/memory/
├── YYYY-MM-DD.md           ← 每日日志
├── skills/                 ← ★ Skill 经验记忆（新增）
│   ├── api-tool.md
│   └── deploy.md
├── lessons/                ← 教训 Markdown
├── decisions/              ← 决策 Markdown
├── people/                 ← 人物档案
├── reflections/            ← 反思记录
├── .data/                  ← JSON 结构化数据
├── .archive/               ← 归档冷数据
└── .index.json             ← 温度索引 + 统计

{
  "name": "memory-reflect",
  "schedule": { "kind": "cron", "expr": "45 23 * * *", "tz": "Asia/Shanghai" },
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "运行记忆反思：node ~/.openclaw/skills/smart-agent-memory/scripts/memory-cli.js reflect，然后总结今天的记忆变化。"
  },
  "sessionTarget": "isolated",
  "delivery": { "mode": "none" }
}

{
  "name": "memory-gc",
  "schedule": { "kind": "cron", "expr": "0 2 * * 0", "tz": "Asia/Shanghai" },
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "运行记忆GC：node ~/.openclaw/skills/smart-agent-memory/scripts/memory-cli.js gc --days 30，报告归档了多少条记忆。"
  },
  "sessionTarget": "isolated",
  "delivery": { "mode": "none" }
}

{
  "name": "memory-session-check",
  "schedule": { "kind": "cron", "expr": "0 22 * * *", "tz": "Asia/Shanghai" },
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "检查今天的记忆情况：运行 node ~/.openclaw/skills/smart-agent-memory/scripts/memory-cli.js stats，如果今天有对话但 facts 没增长，回顾今天的对话并用 session-end 补存摘要。"
  },
  "sessionTarget": "isolated",
  "delivery": { "mode": "none" }
}