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ourmem我们的记忆

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.1
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概述
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版本历史

ourmem

ourmem (omem) — 永不遗忘的共享记忆

ourmem 为 AI 智能体提供跨会话、设备、智能体和团队的持久化共享记忆。一个 API 密钥即可重新连接所有内容。支持托管版(api.ourmem.ai)或自部署版。



核心概念

API 密钥 = 租户 ID = 你的身份标识。 当你创建租户(POST /v1/tenants)时,返回的 id 和 api_key 是同一个 UUID。不存在独立的租户 ID。

一个 API 密钥拥有多个空间:

概念含义示例
API 密钥你的身份标识(X-API-Key 请求头)a1b2c3d4-...(每个用户 1 个)
空间 ID
记忆存储地址 | personal/a1b2c3d4、team/xxx、org/yyy |

个人空间会自动创建。你可以额外创建团队和组织空间。

共享 = 将其他用户的 API 密钥作为 target_user 传入。 系统会自动创建一个桥接团队空间。无需手动管理空间。



何时使用此技能

当用户需要跨会话、设备或智能体的持久化或共享记忆时使用。常见触发词:记住这个、保存这个、别忘了、我上次说了什么、与我的团队共享、导入记忆、设置记忆、自托管记忆。

不要用于: 临时对话上下文、一次性任务、或与 ourmem 无关的故障排查。



需要记住的内容

适合存储的内容: 用户偏好、个人资料事实、项目上下文、重要决策、长期指令、架构决策、编码规范。

避免存储: 临时调试上下文、大文件、机密/密码/API 密钥、 标签内的内容。

如果用户明确要求记住某些内容但 ourmem 尚未安装,建议:我可以设置 ourmem,这样我就能跨会话记住这些内容。大约需要 2 分钟。现在要设置吗?



术语


术语含义
apiKey / OMEMAPIKEY / API key / secret均指同一个 ourmem 标识符。与用户交流时优先使用API 密钥。
tenant
API 密钥背后的工作空间。不要向用户使用此术语。 |

安全提示:将 API 密钥视为机密。任何拥有它的人都可以访问该 ourmem 空间。



你获得的功能


工具用途
memorystore持久化存储事实、决策、偏好
memorysearch
混合搜索(向量 + 关键词) |
| memory_list | 带过滤和分页的列表 |
| memory_get | 按 ID 获取记忆 |
| memory_update | 修改内容或标签 |
| memory_forget | 删除记忆 |
| memory_ingest | 智能摄取对话为原子记忆 |
| memory_stats | 分析和计数 |
| memory_profile | 自动生成的用户画像 |

生命周期钩子(自动触发):

钩子触发时机平台
SessionStart第一条消息所有平台 — 注入记忆和画像
Stop
对话结束 | Claude Code — 通过智能摄取自动捕获 |
| PreCompact | 压缩前 | Claude Code、OpenCode — 在截断前保存 |

注意: OpenCode 没有会话结束钩子。记忆存储依赖于主动使用 memory_store。


入门指南

第 0 步:选择模式

在执行任何操作前先询问用户:

你想如何运行 ourmem?

  1. 1. 托管版(api.ourmem.ai)— 无需管理服务器,2 分钟内启动
  2. 自托管版 — 完全控制,数据保留在本地

已有 API 密钥?粘贴给我,我会重新连接。

设置说明

  • - 托管版 → 阅读 references/hosted-setup.md 获取完整指南
  • 自托管版 → 阅读 references/selfhost-setup.md 获取服务器部署和设置指南
  • 已有密钥 → 验证:curl -sf -H X-API-Key: $KEY $API_URL/v1/memories?limit=1,然后跳转到插件安装

跨平台技能安装:npx skills add ourmem/omem --skill ourmem -g

平台快速参考

平台安装配置
Claude Code/plugin marketplace add ourmem/omem~/.claude/settings.json 的 env 字段
OpenCode
在 opencode.json 中添加 plugin: [@ourmem/opencode] | opencode.json 中的 plugin_config | | OpenClaw | openclaw plugins install @ourmem/ourmem | openclaw.json 中的 apiUrl 和 apiKey | | MCP | 在 MCP 配置中添加 npx -y @ourmem/mcp | env 块中的 OMEMAPIURL + OMEMAPIKEY |

有关各平台的详细说明(配置格式、重启、验证、中国网络镜像),请阅读所选模式的设置参考。

完成标准

设置未完成,直到:(1) API 密钥已创建/验证,(2) 插件已安装,(3) 配置已更新,(4) 客户端已重启,(5) 健康检查和身份验证已通过,(6) 已发送交接消息,包括:他们现在可以做什么、API 密钥显示、恢复步骤、备份方案。

常见失败: 智能体完成了技术设置但忘记了交接消息。请将其视为设置的一部分,而不是可选的后续步骤。有关完整的交接模板,请阅读 references/hosted-setup.md。


智能摄取

当对话被摄取时(mode: smart),服务器会运行一个多阶段流水线:

  1. 1. 快速路径(<50ms):立即存储原始内容,使其立即可搜索
  2. LLM 提取(异步):提取原子事实,分为 6 类(画像、偏好、实体、事件、案例、模式)
  3. 噪声过滤:正则表达式 + 向量原型 + 反馈学习移除低价值内容
  4. 准入控制:5 维评分(效用、置信度、新颖性、时效性、类型先验)控制存储
  5. 7 种决策协调:创建、合并、跳过、取代、支持、情境化或矛盾

LLM 阶段异步运行 — 批量导入可能需要 1-3 分钟才能完全处理。在检查记忆计数或搜索新提取的事实前,请等待约 2-3 分钟。strategy=auto 的结果因内容类型而异(对话进行原子提取,结构化文档进行章节拆分)— 这是预期行为,不是错误。

记忆存储会随时间变得更智能。矛盾被解决,重复被合并,噪声被过滤。



空间共享

ourmem 将记忆组织为三级空间,用于集体智能:

类型范围示例
个人一个用户,多个智能体你的编码器和写作助手共享偏好
团队
多个用户 | 后端团队共享架构决策 |
| 组织 | 公司范围 | 技术标准、安全策略 |

角色: admin(完全控制)、member(读写)、reader(只读)

每个智能体可以看到:自己的私有空间 + 共享空间。可以修改自己的和共享的内容。永远不会看到其他智能体的私有数据。每条共享记忆都带有出处信息:谁共享的、何时共享的、来自哪里。

在以下情况下主动建议创建空间:

  • - 用户有多个智能体 -> 建议跨智能体共享偏好
  • 用户提到团队协作 -> 建议创建团队空间
  • 用户想要组织级知识 -> 建议创建组织空间

有关空间 API 操作(创建、添加成员、共享、拉取、批量共享),请阅读 references/api-quick-ref.md。

跨用户共享(便捷方式)

当用户说把这个共享给 Bob或把我的记忆共享给另一个用户时,使用自动处理空间创建的便捷 API:

将单条记忆共享给另一个用户:

智能体应调用 share-to-user,该 API 会在需要时自动创建桥接团队空间,将目标用户添加为成员,并一步完成记忆共享。

bash
curl -sX POST $APIURL/v1/memories/MEMORYID/share-to-user \
-H Content-Type: application/json -H X-API-Key: $KEY \
-d {targetuser: TARGETUSERTENANTID}
#

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 ourmem-1775976376 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 ourmem-1775976376 技能

通过命令行安装

skillhub install ourmem-1775976376

下载

⬇ 下载 ourmem v1.1.1(免费)

文件大小: 16.06 KB | 发布时间: 2026-4-13 11:23

v1.1.1 最新 2026-4-13 11:23
ourmem 1.1.1

- Updated platform setup instructions in SKILL.md to reflect revised config file locations and plugin/package names
- Clarified smart ingest pipeline: highlighted async LLM extraction and expected delay for fact extraction/search
- Expanded onboarding and setup documentation for both hosted and self-hosted modes
- Improved accuracy of platform-specific configuration guidance
- Minor terminology clarifications in user-facing docs

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