Hybrid memory strategy combining OpenClaw's built-in vector memory with Graphiti temporal knowledge graph. Use when you need to recall past context, answer temporal questions ("when did X happen?"), or search memory files. Provides decision framework for when to use memory_search vs Graphiti.
技能名称: hybrid-memory
详细描述:
两套记忆系统,各有优势。两者并用。
| 问题类型 | 工具 | 示例 |
|---|---|---|
| 文档内容 | memorysearch | GOALS.md里有什么? |
| 整理笔记 |
对Markdown文件(MEMORY.md、memory//*.md)进行语义搜索。
memory_search query=你的问题
如有需要,可使用memory_get读取特定行。
搜索带有时间感知的事实:
bash
graphiti-search.sh 你的问题 GROUP_ID 10
记录重要事实:
bash
graphiti-log.sh GROUP_ID user 姓名 要记住的事实
常用组ID:
回答关于过去上下文的问题时:
添加到你的AGENTS.md中:
markdown
时间性问题(何时?、什么变了?、上周二):
bash
graphiti-search.sh 查询 main-agent 10
文档问题(X里有什么?、查找关于Y的笔记):
memory_search query=你的查询
回答过去上下文时:时间性问题查Graphiti,文档问题查memory_search。
完整设置指南:https://github.com/clawdbrunner/openclaw-graphiti-memory
第1部分:OpenClaw记忆 — 配置嵌入提供者(推荐Gemini)
第2部分:Graphiti — 部署Docker堆栈,安装同步守护进程
该技能支持在以下平台通过对话安装:
帮我安装 SkillHub 和 hybrid-memory-1776375884 技能
设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 hybrid-memory-1776375884 技能
skillhub install hybrid-memory-1776375884
文件大小: 1.71 KB | 发布时间: 2026-4-17 15:40