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memory-lancedb-pro – OpenClaw 代理人的長期記憶插件

是什麼 – 一個生產級的 OpenClaw 插件，為 AI 代理提供持久的「大腦」。它將對話片段、偏好、決策及其他上下文儲存在 LanceDB 向量儲存中，並在代理回應時自動回憶最相關的內容。

核心功能

特性	工作方式
自動捕獲	每次聊天回合都會傳送至插件；無需手動呼叫 memory_store。
智能提取	LLM 將每個捕獲的片段分類為六類（資料、偏好、實體、事件、案例、模式）。
混合檢索	查詢被嵌入後，透過 ANN 向量相似性 與 BM25 全文搜尋進行檢索。結果融合，並可選由交叉編碼器重新排序。
智能遺忘	Weibull 衰減模型降低舊或低重要性記憶的權重，使雜訊逐漸消退。
上下文注入	在代理建構回應前，插件會自動將排名最高的記憶注入提示中。
作用域隔離	記憶按代理、使用者和專案分區，防止跨域洩漏。
提供者無關嵌入	支援 OpenAI、Jina、Gemini、Ollama 或任何 OpenAI 相容 API。
工具鏈	提供 CLI 用於列出、搜尋、匯出、匯入、重新嵌入、升級和遷移資料庫。
夢境支援	可選的側車功能，將「夢境」報告視為公開資產並進行索引。

安裝

1. 一鍵腳本 – curl …setup-memory.sh && bash setup-memory.sh（自動處理安裝、設定和服務重啟）。
2. OpenClaw CLI – openclaw plugins install memory-lancedb-pro@beta。
3. npm – npm i memory-lancedb-pro@beta（然後將絕對插件路徑加入 plugins.load.paths）。

設定快照（README 的預設 JSON）：

{
  "plugins": {
    "slots": { "memory": "memory-lancedb-pro" },
    "entries": {
      "memory-lancedb-pro": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "embedding": {
            "provider": "openai-compatible",
            "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
            "model": "text-embedding-3-small"
          },
          "autoCapture": true,
          "autoRecall": true,
          "smartExtraction": true,
          "canonicalCorpus": { "enabled": true, "syncOnSearch": true },
          "dreaming": { "enabled": false },
          "extractMinMessages": 2,
          "extractMaxChars": 8000,
          "sessionMemory": { "enabled": false }
        }
      }
    }
  }
}

為什麼這些預設值？ – 它們啟用了免操作學習（autoCapture + smartExtraction）和自動召回（autoRecall）。低 extractMinMessages 使得在正常兩輪對話後即可觸發提取，而停用會話記憶可避免暫時摘要污染長期儲存。

執行時架構（如 README 所述）：

• index.ts 將插件註冊至 OpenClaw 並連接生命週期鈎子（before_prompt_build）。
• store.ts 與 LanceDB 通訊（向量+BM25 索引，CRUD 操作）。
• embedder.ts 抽象嵌入提供者。
• retriever.ts 執行混合搜尋、融合、交叉編碼器重排序並應用衰減增強。
• smart-extractor.ts 執行 LLM 分類。
• tools.ts 暴露代理端工具（memory_recall、memory_store、memory_forget、memory_update，以及可選的管理工具）。

典型工作流程

1. 捕獲 – 每次助手回應後，插件提取關鍵事實並作為資料行儲存在 LanceDB 中，同時將原始 Markdown 檔案（MEMORY.md、memory/**/*.md 等）寫入以供人類參考。
2. 召回 – 當下一個使用者查詢到達時，before_prompt_build 鈎子執行：查詢被嵌入，進行混合搜尋、重排序，然後將最相關的命中結果作為上下文片段插入提示中。
3. 衰減 – 每個儲存的資料行都帶有時間戳和重要性分數；Weibull 衰減引擎會逐漸降低其相關性，除非它被頻繁存取。

硬體注意 – LanceDB 的原生餘弦 ANN 需要 AVX/AVX2。在不支援這些指令的 CPU 上，可停用原生餘弦（retrieval.disableNativeCosine: true 或環境變數 MEMORY_LANCEDB_DISABLE_NATIVE_COSINE=1）。

生態系統輔助工具

• 安裝腳本 – 處理全新安裝、升級、設定修復和卸載。
• 技能套件 – memory-lancedb-pro-skill 允許 Claude-Code 或 OpenClaw 代理透過自然語言命令配置插件。
• 影片教學 – YouTube 和 Bilibili 上的影片教學涵蓋安裝、混合檢索內部機制和除錯。

誰會使用它？

• 需要在會話間記住使用者偏好、過去決策或專案上下文的長期運行 OpenClaw 助手的開發者。
• 希望為 AI 代理提供「大腦」但不想自行建構向量儲存或遺忘邏輯的團隊。
• 偏好單一、可配置插件，且能與任何 OpenAI 相容嵌入提供者協同工作的任何人。

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總結 – memory-lancedb-pro 是一個功能完整、生產就緒的 OpenClaw 代理記憶層，結合了語意向量搜尋、經典關鍵字搜尋、基於衰減的遺忘和 LLM 驅動的提取，全部封裝在一個易於安裝的插件中。