| 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)
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）
context = _mem0_search_context(character_id, query, limit=5)
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
