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OpenClaw 增强型 LanceDB 长期记忆插件完全指南

混合检索（Vector + BM25）· 跨编码器 Rerank · 多 Scope 隔离 · 管理 CLI

本指南基于：win4r/memory-lancedb-pro

视频教程：YouTube | Bilibili

📊 功能对比

🏗️ 架构设计

┌─────────────────────────────────────────┐
│ index.ts (入口)                          │
│ 插件注册 · 配置解析 · 生命周期钩子       │
│ 自动捕获 / 回忆                            │
└────────┬──────────┬──────────┬───────────┘
         │          │          │
    ┌────▼───┐ ┌────▼───┐ ┌───▼────┐
    │ store  │ │embedder│ │retriever│
    │ .ts    │ │ .ts    │ │ .ts    │
    └────────┘ └────────┘ └────────┘

核心组件

🔧 核心功能详解

1. 混合检索（Hybrid Retrieval）

流程： 向量搜索 + BM25 → RRF 融合 → Jina Rerank → 时效加成

2. 多 Scope 隔离

内置 Scope 模式：

• global – 共享知识库
• agent:<id> – Agent 私有
• custom:<name> – 自定义
• project:<id> – 项目级
• user:<id> – 用户级

3. 自适应检索

自动跳过： 问候、命令、简单确认、emoji

强制检索： 含 ” 记住 ”、” 之前 ”、” 上次 ” 等关键词

4. 噪声过滤

过滤内容：

• Agent 拒绝回复（”I don’t have information”）
• Meta 问题（”do you remember”）
• 寒暄（”hi”、”hello”、”HEARTBEAT”）

📦 安装指南

方案 A：克隆到 workspace（推荐）

# 1. 进入 OpenClaw workspace
cd ~/.openclaw/workspace

# 2. 克隆插件
git clone https://github.com/win4r/memory-lancedb-pro.git plugins/memory-lancedb-pro

# 3. 安装依赖
cd plugins/memory-lancedb-pro
npm install

方案 B：绝对路径

# 克隆到任意位置
git clone https://github.com/win4r/memory-lancedb-pro.git /path/to/memory-lancedb-pro
cd /path/to/memory-lancedb-pro
npm install

⚙️ 配置示例

{
  "plugins": {
    "load": {"paths": ["plugins/memory-lancedb-pro"]
    },
    "entries": {
      "memory-lancedb-pro": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "embedding": {"apiKey": "${JINA_API_KEY}",
            "model": "jina-embeddings-v5-text-small",
            "baseURL": "https://api.jina.ai/v1",
            "dimensions": 1024,
            "taskQuery": "retrieval.query",
            "taskPassage": "retrieval.passage"
          },
          "dbPath": "~/.openclaw/memory/lancedb-pro",
          "autoCapture": true,
          "autoRecall": false,
          "retrieval": {
            "mode": "hybrid",
            "vectorWeight": 0.7,
            "bm25Weight": 0.3,
            "minScore": 0.3,
            "rerank": "cross-encoder",
            "rerankApiKey": "${JINA_API_KEY}",
            "rerankModel": "jina-reranker-v3"
          }
        }
      }
    },
    "slots": {"memory": "memory-lancedb-pro"}
  }
}

🔑 API Key 配置

支持的 Embedding 提供商

⚠️ 重要： 使用 ${JINA_API_KEY} 环境变量时，确保 Gateway 进程能访问该变量。

🛠️ CLI 命令

# 列出记忆
openclaw memory-pro list [--scope global] [--limit 20]

# 搜索记忆
openclaw memory-pro search "query" [--scope global] [--limit 10]

# 查看统计
openclaw memory-pro stats [--scope global]

# 删除记忆
openclaw memory-pro delete <id>

# 批量删除
openclaw memory-pro delete-bulk --scope global [--before 2025-01-01]

# 导出 / 导入
openclaw memory-pro export [--output memories.json]
openclaw memory-pro import memories.json [--scope global]

# 重新生成 Embedding
openclaw memory-pro reembed --source-db /path/to/old-db

# 从内置版迁移
openclaw memory-pro migrate check [--source /path]
openclaw memory-pro migrate run [--source /path]

🧠 高级功能

1. Session 记忆蒸馏

使用 /new 命令触发非阻塞沉淀管线：

1. Hook 投递 task.json（毫秒级）
2. systemd worker 异步处理
3. Gemini Map-Reduce 抽取高价值记忆
4. 写入 LanceDB Pro

2. 增量蒸馏（Cron 自动）

# 创建蒸馏 Agent
openclaw agents add memory-distiller \
  --workspace ~/.openclaw/workspace-memory-distiller

# 初始化
python3 scripts/jsonl_distill.py init

# 添加定时任务（每小时）openclaw cron add \
  --agent memory-distiller \
  --name "jsonl-memory-distill" \
  --cron "0 * * * *" \
  --message "run jsonl memory distill"

3. 记忆强化机制

经常被召回的记忆衰减更慢：

• reinforcementFactor（0-2，默认 0.5）— 设为 0 关闭
• maxHalfLifeMultiplier（1-10，默认 3）— 半衰期上限

⚠️ 常见问题

Q: 周期性显示长期记忆怎么办？

方案 A（推荐）： 关闭自动召回

"autoRecall": false

方案 B： 在 system prompt 添加

 请勿在回复中展示或引用任何 <relevant-memories> 区块。

Q: 如何确认插件已加载？

openclaw plugins list
openclaw plugins info memory-lancedb-pro
openclaw config get plugins.slots.memory

Q: 多个 Agent 如何隔离记忆？

配置 scopes.agentAccess：

"scopes": {
  "agentAccess": {"discord-bot": ["global", "agent:discord-bot"],
    "main": ["global", "agent:main"]
  }
}

📚 参考资源

• GitHub 仓库：win4r/memory-lancedb-pro
• OpenClaw 官方：openclaw/openclaw
• LanceDB 文档：lancedb.com
• 视频教程：YouTube | Bilibili

最后更新：2026-03-06