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技能集市 > AI智能 > memory-persistence
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memory-persistence持久记忆系统

Multi-backend memory system with optional embedding, private/shared memories, conversation summarization, and maintenance tools. For AI agents to store and retrieve persistent memories.

作者: admin | 来源: ClawHub
下载
源自
ClawHub
版本
V 1.0.1
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已通过
110
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概述
安装方式
版本历史

memory-persistence

🧠 记忆系统

一个灵活的AI智能体记忆系统，支持可选的嵌入功能和多种存储后端。

特性

  • - 私有与共享记忆 - 默认为私有记忆，共享记忆用于多智能体协作
  • 嵌入搜索 - 使用sentence-transformers进行语义搜索
  • 多种后端 - 本地文件 / SQLite / GitHub / Gitee
  • LLM摘要 - 从对话中自动提取关键信息
  • 记忆维护 - 回顾、整合、标签建议
  • 模板 - 使用模板快速创建记忆

安装

bash
pip install sentence-transformers scikit-learn pyyaml numpy

快速开始

Python API

python
from memory_system import MemoryManager

初始化（本地存储）

mm = MemoryManager(backend=local)

添加

mm.add(用户偏好深色主题, tags=[偏好])

搜索

results = mm.search(深色主题偏好)

列表

entries = mm.list(tags=[偏好])

CLI

bash

添加


python3 memory_cli.py add 用户反馈：页面加载缓慢 --tags bug,性能

列表

python3 memory_cli.py list

搜索

python3 memory_cli.py -e search 性能问题

语义搜索（带嵌入）

python3 memory_cli.py -e search 深色模式

私有记忆 vs 共享记忆

类型存储位置访问权限使用场景
私有./memorydata/仅当前智能体用户偏好、个人笔记
共享
./sharedmemory/ | 所有智能体 | 团队决策、协作 |

默认：所有记忆均为私有。仅当其他智能体需要知晓时使用 shared add。

python

私有记忆 - 用户说记住...


mm.add(用户姓名是张三)

共享记忆 - 用户说告诉其他智能体...

smm.add(团队决策：使用React, agentid=agenta)

存储后端

本地（默认）

python mm = MemoryManager(backend=local)

SQLite（高性能）

python mm = MemoryManager(backend=sqlite, base_path=./memory.db)

GitHub

bash export GITHUBTOKEN=yourtoken

python
mm = MemoryManager(
backend=github,
repo=owner/repo,
branch=main
)

Gitee

bash export GITEETOKEN=yourtoken

python
mm = MemoryManager(
backend=gitee,
repo=owner/repo,
branch=master
)

嵌入与语义搜索

嵌入功能为可选，首次使用时自动下载。

python

启用嵌入


mm = MemoryManager(backend=local, use_embedding=True)

添加（自动生成向量）

mm.add(用户工作时间为上午9点到下午6点)

语义搜索 - 查找相似内容

results = mm.search(用户什么时间工作)

带嵌入的CLI：
bash
python3 memory_cli.py -e search 工作时间

共享记忆（多智能体）

python
from memory_system import SharedMemoryManager

初始化

smm = SharedMemoryManager(backend=local, sharedpath=./sharedmemory)

添加共享记忆（来自某个智能体）

smm.add(Bug #123已修复, agentid=agentb)

列出共享记忆

shared = smm.list()

按智能体查询

byagent = smm.getbyagent(agentb)

CLI：
bash

添加共享记忆


python3 memorycli.py shared add 团队决策：使用Vue --agent agenta

列表

python3 memory_cli.py shared list

搜索

python3 memory_cli.py -e shared search Vue决策

对话摘要

从对话历史中自动提取关键信息。

python
from memory_system import MemoryManager, MemorySummarizer, ConversationMemoryProcessor

mm = MemoryManager(use_embedding=True)
summarizer = MemorySummarizer() # 自动检测OpenClaw模型
processor = ConversationMemoryProcessor(mm, summarizer, auto_save=True)

conversation =
用户：我偏好深色主题
助手：已切换为深色主题
用户：页面加载缓慢
助手：已优化图片

memories = processor.process(conversation)

CLI：
bash
python3 memory_cli.py summarize --file conversation.txt --save

记忆维护

bash

生成报告


python3 memory_cli.py maintenance report

回顾旧记忆

python3 memory_cli.py maintenance review --days 7

查找相似记忆

python3 memory_cli.py maintenance consolidate

为未标记的记忆建议标签

python3 memory_cli.py maintenance suggest-tags

标记为过时

python3 memory_cli.py maintenance outdated --mark --reason 已过期

模板

用于快速创建记忆的预定义格式。

bash

列出模板


python3 memory_cli.py template list

显示模板

python3 memory_cli.py template show task

使用模板

python3 memory_cli.py template use task \ --field title=完成报告 \ --field priority=高

记忆分组

将记忆组织到分组中。

bash

添加到分组


python3 memory_cli.py add 工作任务 --tags 工作 --group 工作

列出分组

python3 memory_cli.py group list

显示分组

python3 memory_cli.py group show 工作

批量操作

bash

批量添加标签


python3 memory_cli.py batch-add-tags id1,id2 --tags 重要,优先

批量删除（需要确认）

python3 memory_cli.py batch-delete id1,id2 --force

API参考

MemoryManager

方法描述
add(content, tags, metadata, group)添加记忆
get(id)
按ID获取 | | delete(id) | 删除 | | list(tags, limit, offset) | 分页列表 | | search(query, tags, top_k, threshold) | 搜索 | | batch_delete(ids) | 批量删除 | | list_groups() | 列出分组 | | export_json(filepath) | 导出JSON |

SharedMemoryManager

方法描述
add(content, agent_id, tags)添加共享记忆
list(tags)
列出共享记忆 | | getbyagent(agent_id) | 按智能体查询 | | search(query) | 搜索共享记忆 |

文件结构

memory_system/
├── memory_manager.py # 核心管理器
├── shared_memory.py # 共享记忆
├── summarizer.py # LLM摘要
├── maintenance.py # 维护工具
├── templates.py # 模板
├── embedding.py # 嵌入处理器
├── storage/ # 存储后端
│ ├── local.py
│ ├── sqlite.py
│ ├── github.py
│ └── gitee.py
└── memory_cli.py # CLI入口（使用python3运行）

配置

config.yaml：
yaml
STORAGE_BACKEND: local

USE_EMBEDDING: false
EMBEDDING_MODEL: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

storage:
local:
basepath: ./memorydata
sqlite:
base_path: ./memory.db
github:
repo: owner/repo
tokenenv: GITHUBTOKEN
gitee:
repo: owner/repo
tokenenv: GITEETOKEN

许可证

MIT

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装：

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一：安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 memory-persistence-1776009183 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 memory-persistence-1776009183 技能

通过命令行安装

skillhub install memory-persistence-1776009183

下载

⬇ 下载 memory-persistence v1.0.1（免费）

文件大小: 45.19 KB | 发布时间: 2026-4-13 11:00

v1.0.1 最新 2026-4-13 11:00
- Changed skill name from "memory-system" to "memory-persistence"
- No code or functional changes; documentation now reflects the new name
- All features, APIs, and usage remain the same

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Captures learnings, errors, and corrections to enable continuous improvement. Use when: (1) A command or operation fails unexpectedly, (2) User corrects Claude ('No, that's wrong...', 'Actually...'), (3) User requests a capability that doesn't exist, (4) An external API or tool fails, (5) Claude realizes its knowledge is outdated or incorrect, (6) A better approach is discovered for a recurring task. Also review learnings before major tasks.

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