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title, type, tags, last_updated
| title | type | tags | last_updated | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenClaw | entity |
|
2026-04-23 |
Overview
开源多 Agent 框架，358k stars。以 plain markdown 文件为核心记忆架构，无隐藏状态，Agent 读什么写什么，完全透明。
Architecture
Core Files
MEMORY.md— 长期记忆存储YYYY-MM-DD.md— 每日运行上下文笔记DREAMS.md— 整合摘要（dreaming 进程的产出）
Dreaming Cycle（三阶段背景整合）
OpenClaw 的核心创新——夜间后台进程将每日笔记整合为长期记忆：
- Light Sleep：筛选每日笔记，将相邻行分组为连贯块
- REM：基于访问频率加权提升——频繁访问的信息成为"持久真理"
- Deep Sleep：安全晋升到 MEMORY.md，执行合并而非重复
评分门控：进入长期记忆需通过六个加权信号：
- 相关性（0.30）
- 频率（0.24）
- 查询多样性（0.15）
- 时效性（0.15）
- 整合度（0.10）
- 概念丰富度（0.06）
阈值要求：分数 ≥ 0.8 + 访问次数 ≥ 3 + 独立查询数 ≥ 3
与 Camp 1 的本质区别
Camp 1（Mem0 等）：对话 → 提取事实 → 存入向量库 → 检索召回 OpenClaw：Agent 读取结构化上下文 → 在上下文中工作 → 写回文件 → 上下文自然复合增长
核心哲学："The model only 'remembers' what gets saved to disk, there is no hidden state."
Aliases
- OpenClaw
- openclaw
Connections
- OpenClaw ← implements ← Context Substrate（Camp 2 的典型代表）
- Second Brain ← uses ← OpenClaw
- Personal Knowledge Base (RAG) ← uses ← OpenClaw
- semantic-memory-search ← extends ← OpenClaw（MemSearch 为 Markdown 记忆添加语义搜索）
- Self-Improving-Skill ← integrates_with ← OpenClaw
- multi-channel-assistant ← based_on ← OpenClaw