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