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混合记忆策略

技能标识:hybrid-memory

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.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.1
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概述
安装方式
版本历史

混合记忆策略

技能名称: hybrid-memory
详细描述:

混合记忆系统

两套记忆系统,各有优势。两者并用。

何时使用何种系统

问题类型工具示例
文档内容memorysearchGOALS.md里有什么?
整理笔记
memorysearch | 我们的项目指南是什么? | | 时间性事实 | Graphiti | 我们是什么时候设置Slack的? | | 对话记录 | Graphiti | 用户上周二说了什么? | | 实体追踪 | Graphiti | 哪些项目涉及Alice? |

快速参考

memory_search(内置)

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。

Graphiti(时间性)

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:

  • - main-agent — 主代理
  • user-personal — 用户的个人上下文

回忆模式

回答关于过去上下文的问题时:

  1. 1. 时间性问题 → 先查Graphiti
  2. 文档问题 → 使用memory_search
  3. 不确定 → 两者都试,合并结果
  4. 信心不足 → 说明已查过但不确信

AGENTS.md模板

添加到你的AGENTS.md中:

markdown

记忆回忆(混合)

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。

设置

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

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 hybrid-memory-1776375884 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 hybrid-memory-1776375884 技能

通过命令行安装

skillhub install hybrid-memory-1776375884

下载

⬇ 下载 hybrid-memory v1.0.1(免费)

文件大小: 1.71 KB | 发布时间: 2026-4-17 15:40

v1.0.1 最新 2026-4-17 15:40
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