配置持久化+三层记忆机制，再也不用担心我配的小龙虾不认识我了

未来影子
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[!TIP]

这篇文章主要解决OpenClaw过程中遇到的如下问题：

Q1：在服务器A部署的Openclaw配置，如何无缝迁移至服务器B

Q2：Openclaw相关配置信息想回退到一个星期前

Q3：对话过程中，上下文太长了，OpenClaw已经忘记之前提到的内容了

Q4：在跨Session下，OpenClaw依然知道我所提到的内容

Q5：我用OpenClaw时间越久，它越懂我，是缜密、过目不忘的私人“管家”

A1：Q1、Q2的问题可通过gitclaw解决， A2：Q3、Q4、Q5可通过搭建三层记忆机制，利用原生的Memory层 + 主会话的lossless-claw + 跨会话的MemOS解决

gitclaw—openclaw 的配置文件信息的版本管理

Git 仓库

准备好一个 git 仓库地址，隐私性设置为 private，记住此时的 github 地址：github.com/GTyingzi/op…

安装 gitclaw skill 和定期推送

提示词，安装 gitclaw 的这个 skill

Please install the skill at [https://gitclaw.ai/SKILL.md](https://gitclaw.ai/SKILL.md) and follow the instructions.

告知 git 仓库地址，推送频率

github的仓库地址：[https://github.com/GTyingzi/openclaw-config.git](https://github.com/GTyingzi/openclaw-config.git)，可见性为private（但我为你设置了ssh密钥），备份频率设置为1天一次

再回到 github 仓库，可以看到相关配置信息都被推送了

三层记忆机制—结论先行

记忆层
载体
主要用途
是否跨会话
推荐写入内容
文件记忆层
`MEMORY.md` / `memory/YYYY-MM-DD.md`
保存规则、偏好、项目背景，便于人工维护与审计
可间接跨会话
长期规则、稳定偏好、项目背景、安全约束
`lossless-claw`
本地 SQLite：`~/.openclaw/lcm.db`
保存会话历史、上下文压缩、历史检索与展开
主要按会话组织，可检索历史
长对话历史、本地上下文、会话追溯
`MemOS`
云端记忆服务
长期记忆与跨会话召回

是
长期事实、稳定偏好、未来需要再次召回的信息

三份记忆机制互相配合，分工如下：

  • 规则 / 长期约定 → 写入文件记忆
  • 长对话上下文 / 会话历史 → 交给 lossless-claw
  • 跨会话长期偏好 / 长期事实 → 交给 MemOS

整体架构

第一层：文件记忆层

作用

用于保存：

  • 长期规则
  • 用户偏好
  • 项目背景
  • 安全约束
  • 需要人工审计的信息

典型文件

/Users/yingzi/workspace/MEMORY.md
/Users/yingzi/workspace/memory/YYYY-MM-DD.md

适用场景

场景
是否推荐写入文件记忆
用户长期偏好
是
项目长期背景
是
一次性测试结果
否
单次对话过程细节
一般不建议

优点

  • 可读、可改、可审计
  • 与工具解耦
  • 不依赖外部服务

缺点

  • 需要主动维护
  • 不是自动化检索型记忆

第二层：lossless-claw（本地上下文层）

仓库地址

  • GitHub: https://github.com/martian-engineering/lossless-claw
  • 包名: @martian-engineering/lossless-claw

它解决什么问题

默认上下文窗口只能保留有限历史。lossless-claw 的目标是：

  • 将会话消息写入本地 SQLite
  • 在上下文达到阈值后进行摘要压缩
  • 提供历史检索与展开能力
  • 提高长对话中的上下文保真度

本地数据位置

默认数据库路径：

~/.openclaw/lcm.db

安装

openclaw plugins install @martian-engineering/lossless-claw

可以直接将 github 仓库链接地址塞给 Agent，对话式完成后续安装

配置关键点

启用插件

OpenClaw 配置中至少要有：

{
  "plugins": {
    "allow": ["lossless-claw"],
    "entries": {
      "lossless-claw": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}

绑定 contextEngine 槽位

这是最关键的一步。如果不做，插件可能加载了，但不会接管记忆写入。

{
  "plugins": {
    "slots": {
      "contextEngine": "lossless-claw"
    }
  }
}

推荐配置示例

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "lossless-claw": {
        "enabled": true,
        "freshTailCount": 32,
        "contextThreshold": 0.75,
        "incrementalMaxDepth": -1,
        "ignoreSessionPatterns": ["agent:*:cron:**"],
        "statelessSessionPatterns": ["agent:*:subagent:**"],
        "skipStatelessSessions": true,
        "summaryProvider": "openai-codex",
        "summaryModel": "gpt-5.4"
      }
    },
    "slots": {
      "contextEngine": "lossless-claw"
    }
  }
}

配置项解释

配置项
作用
`freshTailCount`
保留未压缩的最近消息数量
`contextThreshold`
触发压缩/摘要的阈值
`incrementalMaxDepth`
控制摘要展开深度，`-1` 表示不限制
`ignoreSessionPatterns`
完全忽略的 session（如 cron）
`statelessSessionPatterns`
视为无状态 session（如 subagent）
`skipStatelessSessions`
是否跳过无状态 session
`summaryProvider`
用于摘要的 provider
`summaryModel`
用于摘要的模型

安装后必须做的事

openclaw gateway restart
openclaw gateway status

验证 checklist

A. 日志中看到插件已加载

应出现类似：

  • plugin loaded
  • db path
  • summarization model

B. 检查 slot 是否已生效

确认：

"plugins": {
  "slots": {
    "contextEngine": "lossless-claw"
  }
}

C. 检查数据库是否开始写入

重点看这些表是否开始增长：

  • conversations
  • messages
  • context_items
  • summaries

D. summaries = 0 不一定是故障

如果：

  • messages > 0
  • context_items > 0
  • summaries = 0

通常表示：

  • 插件已经生效
  • 只是还没达到压缩阈值

常见问题

问题 1：插件加载了，但数据库一直为空

优先检查：

  • plugins.slots.contextEngine 是否绑定到了 lossless-claw

问题 2：改了模型，但日志还是旧模型

优先检查：

  • gateway 是否真的完成重启
  • 当前 runtime 是否仍在使用旧配置

问题 3：cron / subagent 历史污染数据库

优先检查：

  • ignoreSessionPatterns
  • statelessSessionPatterns
  • skipStatelessSessions

第三层：MemOS（云端跨会话层）

仓库地址

  • GitHub: https://github.com/MemTensor/MemOS-Cloud-Skill

它解决什么问题

lossless-claw 偏向 本地会话上下文。MemOS 偏向 跨会话长期记忆。

适合放入 MemOS 的内容：

  • 稳定偏好
  • 长期事实
  • 希望未来跨会话再次召回的信息

风险边界

MemOS 不是纯本地方案。它会：

  • 使用 API Key 访问云端服务
  • 将写入的记忆发送到第三方云服务

因此，适合写入：

  • 对云端存储可接受的信息

不适合直接写入：

  • 不应外发的敏感机密

安装方式

跟 Agent 对话：为我安装 MemOS，这个听说是跨会话的，这个对应的 github 文档：MemOS-Cloud-Skill/README_zh.md at main · MemTensor/MemOS-Cloud-Skill

必要环境变量

MEMOS_API_KEY=你的 API Key
MEMOS_USER_ID=稳定用户标识

MEMOS_USER_ID 选择建议

要求：

  • 稳定
  • 可跨会话复用
  • 不依赖临时 chat id

推荐：

  • 固定用户名
  • 邮箱哈希
  • 内部稳定用户 ID

Python 依赖

如果运行时报：

ModuleNotFoundError: No module named 'requests'

执行：

python3 -m pip install --user requests

最小验证流程

搜索测试

python3 memos_cloud.py search "$MEMOS_USER_ID" "你好"

如果返回：

  • code = 0
  • message = "ok"

即使结果为空，也通常说明 API 与鉴权已通。

写入测试

python3 memos_cloud.py add_message "$MEMOS_USER_ID" "test-conv" '[{"role":"user","content":"测试记忆"}]'

如果返回：

  • success = true

说明写入任务已被接受。

回查测试

python3 memos_cloud.py search "$MEMOS_USER_ID" "测试记忆"

如果 memory_detail_list 非空，说明检索链路已通。

删除测试数据

python3 memos_cloud.py delete "memory_id"

如果返回：

  • success = true

说明删除链路也正常。

判定标准

MemOS 真正可用，至少应该完成这条闭环：

推荐落地方案

对于当前 OpenClaw 环境，推荐如下：

文件层

  • 用 MEMORY.md 保存长期规则与偏好
  • 用 memory/YYYY-MM-DD.md 保存近期关键事件

本地上下文层

  • 启用 lossless-claw
  • 绑定 plugins.slots.contextEngine = "lossless-claw"
  • 将 cron / subagent 设为忽略或无状态

云端长期层

  • 配置 MemOS
  • 使用稳定的 MEMOS_USER_ID
  • 只写入适合云端保存的长期信息

最终建议

如果目标是“快速上手 OpenClaw 多层记忆机制”，最短实施顺序是：

  1. 先整理文件记忆规则
  2. 安装并启用 lossless-claw
  3. 确认 contextEngine slot 已绑定
  4. 验证本地 SQLite 已开始写入
  5. 接入 MemOS 并跑通 search / add / delete 闭环
  6. 再决定哪些信息进入云端长期记忆

[!TIP] 一句话总结： 文件记忆负责规则，lossless-claw 负责本地上下文，MemOS 负责跨会话长期记忆。三层不要混用职责，效果会最好。

附：两者关系的技术判断

lossless-claw 不是全局共享记忆

它主要是：

  • 本地历史数据库
  • 上下文压缩引擎
  • 历史检索与展开层

MemOS 才更接近跨会话长期记忆服务

它主要是：

  • 云端长期存储
  • 基于用户标识的跨会话召回
  • 适合偏好和稳定事实的长期管理

因此，二者不是替代关系，而是分层关系：

  • lossless-claw = local context memory
  • MemOS = cloud long-term memory
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