wiki-ingest: 4 Agent Use Cases (autonomous PM, content factory, product factory, knowledge base RAG) - 2026-04-15 evening batch

This commit is contained in:
2026-04-15 20:35:29 +08:00
parent b2e7c5bb9a
commit 9688f3f54b
34 changed files with 1227 additions and 23 deletions

View File

@@ -0,0 +1,36 @@
---
title: "双层记忆架构"
type: concept
tags: [openclaw, memory, agent, long-term, short-term]
last_updated: 2026-04-15
---
## Definition
OpenClaw Agent 的记忆体系,由短期记忆层、长期记忆层和 self-improving 层三层构成,各司其职实现上下文连续性和持续进化。
## 三层架构
### 短期记忆层
- 媒介memory/YYYY-MM-DD.md 每日文件
- 职责:保存当天对话记录、操作、遇到的问题、未完成事项
- 触发:每次 Session 启动时检查并创建当天文件(修复无对话日记忆断层问题)
### 长期记忆层
- 媒介memory-lancedb-pro基于 LanceDB 的向量数据库)
- 职责:重要的决策、用户偏好、反复使用的流程,通过语义搜索找回
- 机制hybrid retrieval向量 + BM25Weibull 衰减
### Self-Improving 层
- 媒介LEARNINGS.md / ERRORS.md
- 职责每次踩坑都记录Pattern-Key 追踪重复Recurrence-Count 量化系统性
- 触发:每日 23:00 定时复盘
## 分工原则
- 每日文件:管上下文(接上昨天的工作)
- 向量数据库:管知识(语义搜索)
- self-improving管成长错误不重复
## Connections
- [[Self-Improving Skill]] ← 成长层 ← [[双层记忆架构]]
- [[memory-lancedb-pro]] ← 长期层 ← [[双层记忆架构]]
- [[记忆断层]] ← 问题 ← [[双层记忆架构]]