这个指南会告诉你：OpenClaw的记忆为什么经常出问题（三种常见毛病）、怎么通过简单设置就能大幅改善，以及一些高级工具（QMD、Mem0、Cognee、Obsidian）让记忆变得超级稳定。把这篇文章喂给你的AI助手，它以后就会“谢谢你”，因为它终于能记住事情了。
开头：为什么你的AI老是忘事？
过去一个月，我同时跑了好几个OpenClaw的AI实例（就是多个AI助手同时工作）。结果它们经常忘记最基本的信息：项目背景突然丢了、昨天我们一起决定的东西今天就想不起来、你反复告诉它你的喜好，它还是问东问西。
如果你用OpenClaw超过一天，肯定也遇到过：AI明明“知道”某件事，转眼就忘光了。你告诉它好几次偏好，它写进记忆了，第二天又空白。你甚至怀疑“记忆功能是不是坏了”。
好消息：这不是坏了，只是默认设置太随意。调好配置，就能轻松解决。这个指南一步步教你怎么做。
OpenClaw记忆的三大常见问题（为什么它爱忘事）
先搞懂问题，才能对症下药。OpenClaw把“记忆”当成“建议”而不是“必须做的事”。AI自己判断要不要存、要不要找、要不要回忆。没有特别设置，它默认就容易忘。
三种典型问题：
问题1：重要信息根本没存下来
你告诉AI你的名字、偏好、项目关键决定……但OpenClaw不会强制存到硬盘（长期保存的地方）。它让AI模型（大语言模型，简称LLM，就是像ChatGPT/Claude那样的“大脑”）自己判断“这值不值得记”。
有时候它觉得重要就存了，有时候觉得不重要就扔了。你完全不知道它什么时候存、什么时候不存。结果关键信息经常漏掉。
打个比方：就像请了个员工，让他自己决定哪些会议笔记要留、哪些直接扔垃圾桶。
问题2：存下来了，但需要时它不找
就算信息存到硬盘了，回忆也不一定成功。OpenClaw有个搜索记忆的工具（叫memory_search），但AI得自己决定“要不要用这个工具”。
实际中，你问它存过的东西，它往往直接从当前聊天记录（短期记忆）里瞎猜，而不是去硬盘搜。从你看来，它“又忘了”，其实它压根没去翻档案。
比方说：员工把文件存到云盘了，你问他要，他却凭脑子回忆，而不是打开文件查。
问题3：聊天记录压缩时把知识毁了（最致命）
为了不让聊天太长（AI一次只能处理有限文字，叫token限制，像内存上限），OpenClaw会“压缩”旧消息：总结或直接删掉。任何只在当前聊天里、还没来得及存到硬盘的信息，就彻底没了。
甚至MEMORY.md（长期记忆文件，开局会加载）在长聊天中也可能被总结掉。AI聊天中途就“失忆”了，因为压缩把内容清了，没触发重新加载。
比方说：员工桌上堆了一摞纸，桌子放不下了，他就直接把最下面的旧纸扔掉，连重要内容都没备份。
基础修复：每个人都该做的4个简单设置
别急着装插件，先改配置就能解决大部分“AI全忘光”的问题。很多人用默认设置才出事。
1. 开启“记忆冲洗”（Memory Flush）——最关键的一步
在聊天记录要压缩前，偷偷让AI把重要东西先写到硬盘（长期保存）。这是提升最大的改动。
配置示例（加到你的配置文件里）：
{
"compaction": {
"memoryFlush": {
"enabled": true,
"softThresholdTokens": 40000,
"prompt": "把这次聊天精华总结到 memory/YYYY-MM-DD.md。只记决定、状态变化、经验教训、障碍。如果啥都没有，就写 NO_FLUSH",
"systemPrompt": "只提取真正值得记住的，别写废话。"
}
}
}关键：自己改提示词（prompt，就是给AI的指令），让它重点抓“决定、变化、教训、问题”。默认提示太泛。
另外把softThresholdTokens调高到40000，早点触发冲洗，别等好东西被压缩掉。
2. 设置上下文修剪（Context Pruning）
控制怎么删旧消息。用“时间到期”模式（cache-ttl）最简单，还能省钱（少用token）。
示例：
{
"contextPruning": {
"mode": "cache-ttl",
"ttl": "6h",
"keepLastAssistants": 3
}
}意思：保留最近6小时的消息，永远保住最近3条AI回复。这样你不用反复说最近的话。
3. 开启混合搜索（Hybrid Search）
记忆搜索结合两种方式：向量相似度（找意思相近的，像“语义搜索”）+关键词精确匹配（BM25，传统搜索）。两者一起用最准。
示例：
{
"memorySearch": {
"enabled": true,
"sources": ["memory", "sessions"],
"query": {
"hybrid": {
"enabled": true,
"vectorWeight": 0.7,
"textWeight": 0.3
}
}
}
}不开混合，就丢了很多准确率。BM25擅长抓精确词（错误码、项目名），向量擅长抓意思。
4. 索引过去聊天记录（Index Past Sessions）
把老聊天也存起来，能搜几周前的对话。
示例：
{
"memorySearch": {
"sources": ["memory", "sessions"]
},
"experimental": {
"sessionMemory": true
}
}现在你能问：“上周二我们关于内容模板决定啥了？”
高级方案：基础设置不够用时再上这些工具
如果你的AI干重活（多天项目、多AI团队、复杂知识管理），内置系统还是有限。下面这些工具能让记忆“生产级”稳定。
QMD：更好的搜索后端
由Shopify CEO Tobi做的本地工具，替换OpenClaw默认的SQLite索引。结合关键词+向量+重排序，搜得准多了（我现在用这个）。还能搜外部文件，比如你的笔记库、项目文档。
起步：让你的AI看QMD的GitHub页面，帮你安装（记得先备份）。
杀手级功能：把Obsidian笔记、Notion导出等全索引进去，AI一搜全懂。
Mem0：防压缩的外部记忆
YC支持的公司，专做AI记忆层。记忆完全存外面，压缩再狠也毁不了。
每轮聊天自动：1. 捕捉信息存起来（不靠AI判断）；2. 需要时自动拉回来。
完美解决1和3问题。装插件超快（30秒），看他们文章教程。
Cognee：知识图谱
向量搜索只找相似文字，关系复杂时不够用。Cognee从你的数据建“知识图”（像关系网：人、事、物怎么连）。
比如“Alice负责认证模块”→节点Alice + 边“owns”指向auth。
适合团队、多AI协作、企业级。普通人可能过剩。
安装要用Docker，有点麻烦，但文章有教程，AI能帮你。
Obsidian整合（我的最爱）
Obsidian是个笔记软件，像你的“第二大脑”。两种连法：
- 符号链接（symlink）：把AI记忆文件夹连到Obsidian里。每天笔记手机电脑都能看、改、加批注。
命令示例：ln -s ~/workspace/memory ~/Obsidian/AgentMemory - 用QMD索引Obsidian库（我用这个）：笔记变可搜，AI直接用。省token（Obsidian有CLI工具查元数据，不用全读文件）。
连起来不简单，但AI能一步步教你。
我的多AI团队记忆方案
我跑多个专业AI（团队模式）：
- 层1：每个AI有自己私密记忆（MEMORY.md + 日志）。
- 层2：共享文件夹（_shared/），放用户资料、团队规则，所有AI都看同一版。
- 层3：QMD搜共享路径，大家搜同一堆参考文档，但私密部分分开。
- 层4：有个“首席助理”AI，开局读核心文件，保证大家一致。
就像人类团队：手册、组织图共享；个人笔记私密。照这个结构建，你的AI团队就不会乱。
