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title, type, tags, sources, last_updated
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dream-Cycle | concept |
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2026-04-15 |
Definition
OpenClaw 和 Thoth 采用的后台知识整合机制——夜间多阶段过程将日常笔记、短期上下文整合为长期记忆。是 Context Substrate 范式中最关键的"上下文复合"实现机制。
OpenClaw Dreaming（三阶段）
源自 OpenClaw 的官方文档，定义了三层递进的整合阶段：
Light Sleep（浅睡）
- 筛选每日笔记
- 将相近行分组为连贯段落
- 识别值得保留的信息
REM（快速眼动）
- 加权召回提升（weighted recall promotion）
- 频繁访问的信息成为"持久真理"（lasting truths）
- 激活与巩固已有上下文关联
Deep Sleep（深睡）
- 安全推入 MEMORY.md（replay-safe promotion）
- 协调而非重复（reconciles rather than duplicates）
- 最终沉淀为长期记忆
阈值门控（Gate Mechanism）
只有通过所有阈值的条目才会被提升：
- 最小评分：0.8
- 最小召回次数：3
- 最小独立查询数：3
六维评分信号
- 相关性（relevance）：0.30
- 频率（frequency）：0.24
- 查询多样性（query diversity）：0.15
- 时效性（recency）：0.15
- 整合度（consolidation）：0.10
- 概念丰富度（conceptual richness）：0.06
Thoth Dream Cycle（四阶段）
Thoth 实现了更精细化的四阶段过程：
- 重复合并（duplicate merging）：相似度 ≥ 0.93 的重复项合并
- 描述富化（description enrichment）：从对话上下文中丰富实体描述
- 关系推断（relationship inference）：推断共现实体之间的关系
- 置信度衰减（confidence decay）：超过 90 天的关系置信度自动衰减
额外机制：
- 三层反污染机制防止跨实体事实串扰
Conceptual Significance
Dream Cycle 的核心洞察：系统不决定什么是"事实"，而是促进持续被证明相关的内容。这比预先定义的提取规则更鲁棒，因为相关性来自实际使用模式而非人工设计。
Connections
- OpenClaw ← 实现 ← OpenClaw 实现了 Dreaming 三阶段
- Thoth ← 实现 ← Thoth 实现了 Dream Cycle 四阶段
- ai-memory-tools-two-camps ← 来源 ← Dream-Cycle 是 Camp 2 工具的核心整合机制