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wiki/concepts/Agent-Memory.md

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-title: "Agent-Memory"
-type: concept
-tags: [OpenClaw, Agent, Memory, Long-Term]
-sources: [万字讲透openclaw-workspace深度解析-2026-03-21]
-last_updated: 2026-03-21
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-
-## Definition
-
-**Agent-Memory** 是 OpenClaw 通过 workspace 文件体系实现的**跨会话长期记忆**机制。核心洞察：对 Agent 来说，真正算数的长期记忆，是 workspace 里那些 Markdown 文件，不是什么看不见摸不着的黑盒数据库。
-
-## 记忆机制
-
-OpenClaw 支持两种记忆方案：
-
-- **builtin**（默认）：原始记忆还是 Markdown 文件，系统维护本地索引方便检索
-- **qmd**：换了一套更强的检索/索引方式来辅助"想起来"
-
-## 工作流程
-
-```
-对话发生
-  ↓
-Agent 通过普通文件工具把重要信息写入 `memory/` 或 `MEMORY.md`
-  ↓
-下次对话开始
-  ↓
-Agent 通过 `memory_search` / `memory_get` 检索相关记忆
-  ↓
-相关记忆被注入到当前对话的上下文里
-  ↓
-Agent 表现出"我记得你说过……"的能力
-```
-
-## 为什么重要
-
-默认情况下，LLM 对话是无状态的——每次新开会话，什么都不记得。对持续工作的 Agent 来说很伤：
-
-- 每次都要重新解释项目背景
-- Agent 无法在多个会话之间积累对工作的理解
-- 花了时间告诉它的偏好和经验，换个会话就白费了
-
-## Related Concepts
-
-- [[MEMORY.md]] — 长期知识总表，与 memory/ 目录共同构成记忆层
-- [[Workspace]] — Agent-Memory 的载体
-- [[OpenClaw]] — 实现 Agent-Memory 的框架
-
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+title: "Agent-Memory"
+type: concept
+tags: [OpenClaw, Agent, Memory, Long-Term]
+sources: [万字讲透openclaw-workspace深度解析-2026-03-21]
+last_updated: 2026-03-21
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+## Definition
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+**Agent-Memory** 是 OpenClaw 通过 workspace 文件体系实现的**跨会话长期记忆**机制。核心洞察：对 Agent 来说，真正算数的长期记忆，是 workspace 里那些 Markdown 文件，不是什么看不见摸不着的黑盒数据库。
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+## 记忆机制
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+OpenClaw 支持两种记忆方案：
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+- **builtin**（默认）：原始记忆还是 Markdown 文件，系统维护本地索引方便检索
+- **qmd**：换了一套更强的检索/索引方式来辅助"想起来"
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+## 工作流程
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+```
+对话发生
+  ↓
+Agent 通过普通文件工具把重要信息写入 `memory/` 或 `MEMORY.md`
+  ↓
+下次对话开始
+  ↓
+Agent 通过 `memory_search` / `memory_get` 检索相关记忆
+  ↓
+相关记忆被注入到当前对话的上下文里
+  ↓
+Agent 表现出"我记得你说过……"的能力
+```
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+## 为什么重要
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+默认情况下，LLM 对话是无状态的——每次新开会话，什么都不记得。对持续工作的 Agent 来说很伤：
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+- 每次都要重新解释项目背景
+- Agent 无法在多个会话之间积累对工作的理解
+- 花了时间告诉它的偏好和经验，换个会话就白费了
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+## Related Concepts
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+- [[MEMORY.md]] — 长期知识总表，与 memory/ 目录共同构成记忆层
+- [[Workspace]] — Agent-Memory 的载体
+- [[OpenClaw]] — 实现 Agent-Memory 的框架
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