OpenClaw × Nowledge Mem

配置完成后，你的 OpenClaw 会记住你在上一次会话说的话，记住你上周做的决定，记住你三个月前写入文档的知识。

开始之前

需要准备：

• 本地已运行 Nowledge Mem（安装）
• 已安装 OpenClaw（OpenClaw 入门）
• nmem CLI 在你的 PATH 中

nmem status        # 应显示 Nowledge Mem 正在运行
openclaw --version

配置步骤

openclaw plugins install @nowledge/openclaw-nowledge-mem

{
  "plugins": {
    "slots": {
      "memory": "openclaw-nowledge-mem"
    },
    "entries": {
      "openclaw-nowledge-mem": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "autoRecall": true,
          "autoCapture": false,
          "maxRecallResults": 5
        }
      }
    }
  }
}

openclaw nowledge-mem status

验证配置（1 分钟）

在 OpenClaw 聊天中依次执行：

1. /remember 我们为任务事件选择了 PostgreSQL
2. /recall PostgreSQL — 应立即找到
3. /new — 开启新会话
4. 问：任务事件的数据库我们选的什么？ — 跨会话记住了
5. 问：这周我都做了什么？ — 按周浏览
6. 问：2月17日我在忙什么？ — 精确到某一天
7. /forget PostgreSQL 任务事件 — 删除干净

如果以上七步都顺利，记忆系统已完整运作。

你能做什么

记住任何事情

告诉 AI /remember 我们决定不用微服务，原因是团队太小，下周换一个会话，直接问"微服务那个决定是怎么说的"，它能找到。

按日期找回工作内容

问"上周二我在做什么"，AI 会列出那天你保存的内容、添加的文档、生成的洞察。支持指定具体日期，不只是"最近 N 天"。

追溯一个决策的来龙去脉

问 AI "这条记忆是怎么来的、和什么有关"，它会展示：这条知识的原始来源文档、哪些相关记忆被合成为了更高层的洞察、这个认识随时间怎么变化过。

每天自动带着上下文开始

每天早上，Nowledge Mem 的知识智能体生成一份今日简报：你在关注什么、有什么未解决的问题、最近有什么新进展。会话开始时 AI 自动读取，不需要你每次重新介绍背景。

保存时带上类型和时间

你不只是在保存文字，你在记录结构化的知识。告诉 AI "记住这是一个决策，发生在 2026 年 2 月"，它会以正确的类型和时间存进知识图谱。支持 8 种类型：事实、偏好、决策、计划、流程、学习、背景、事件。

斜杠命令快捷方式：/remember、/recall、/forget

自动记忆的工作方式

autoRecall 和 autoCapture 都是通过插件生命周期钩子在后台运行的——它们不是 AI 做出的决定，AI 不会在后台调用某个隐藏的"保存"工具。插件代码在特定时刻触发，与 AI 的行为无关。

autoRecall — 会话开始时发生什么

在 AI 看到你的消息之前，插件会悄悄地：

1. 读取你的工作记忆（Knowledge Agent 每天早上生成的今日简报：你在关注什么、有什么未解决的问题、最近有什么新进展）
2. 根据你当前的消息，在知识图谱里搜索相关记忆
3. 将上述内容以隐式上下文的形式插入系统提示，同时附带 Nowledge Mem 工具的使用指引

AI 一开始就已经了解你的背景，不需要你每次重新介绍。

autoCapture — 会话结束时发生什么

默认情况下，AI 只在你主动要求时才保存（autoCapture: false）。开启自动保存：

"autoCapture": true

每次会话结束时（以及上下文压缩和重置时），会有两件独立的事情发生：

1. 完整对话会被保存为一个 Thread。 你和 AI 的所有消息都会被追加到 Nowledge Mem 里一个与本次会话绑定的 Thread 中。这是无条件发生的——只要会话正常结束，不管说了什么都会保存。你可以用 nowledge_mem_timeline 按时间浏览这些对话，也可以从任何工具中搜索。

2. 可能会提取一条记忆。 如果你最后一条消息包含决策、偏好或陈述性事实——比如"我倾向于用 TypeScript"或"我们决定不用微服务"——插件还会额外创建一条结构化记忆。疑问句、过短的消息和斜杠命令会被跳过。这条记忆与 Thread 是独立的，两者可能都有，也可能只有其一，或者都没有。

上下文压缩 是指 OpenClaw 为了让对话适配模型上下文窗口而对长对话进行压缩的过程。插件会在压缩发生时捕获对话记录，被压缩掉的消息不会丢失，仍然会进入你的知识库。

消息会自动去重——就算插件在会话结束和重置时都触发了，Nowledge Mem 里也不会出现重复内容。

在多台机器上使用

如果你的 OpenClaw 运行在另一台机器或服务器上，在插件配置中填入 Nowledge Mem 的地址：

"apiUrl": "https://your-nowledge-mem-url",
"apiKey": "nmem_..."

或者通过环境变量：

export NMEM_API_URL="https://your-nowledge-mem-url"
export NMEM_API_KEY="nmem_..."

API 密钥只在内部传递，不会出现在日志或命令行历史中。详见：随处访问 Mem。

遇到问题？

插件装了，但 OpenClaw 好像没在用它

检查 plugins.slots.memory 的值是否正好是 openclaw-nowledge-mem，确认修改配置后重启了 OpenClaw。

status 显示无法连接

nmem status
curl -sS http://127.0.0.1:14242/health

搜索只找到一两条结果

把 maxRecallResults 调高到 8 或 12。

为什么用 Nowledge Mem 而不是其他方案？

其他记忆工具把你说过的话存成一段段文字，靠语义相似度找回来。Nowledge Mem 不一样。

知识是有结构的。 你保存的每条记忆都知道自己是什么类型——决策、学习、计划还是偏好——知道它什么时候发生、指向哪些来源文档、和哪些其他记忆有关联。这让搜索更准、推理更靠谱。

知识会演化。 你今天写的理解，和三个月后更新过的认识，在系统里是连在一起的。你可以看到自己的想法怎么变化的，不会丢掉中间的过程。

知识来自哪里是透明的。 从 PDF、文档或网页提取的每条知识，都保留着指向原始文件的链接。AI 告诉你"根据你三月份的设计文档"，你能直接验证。

跨工具共享。 在 Cursor 里学到的，在 Claude 里记下的，在 OpenClaw 里一样能用。你的知识不属于任何一个工具，它属于你。

本地优先，无需云账户。 你的知识存在本地。远程访问是可选的，不是必须的。

搜索怎么工作的？参见搜索与相关性。

给进阶用户

OpenClaw 的 MEMORY.md 工作区文件仍然有效，但记忆工具的实际调用全部由 Nowledge Mem 处理。两者可以共存。

插件通过 nmem CLI 子进程与 Nowledge Mem 通信。这意味着本地和远程模式的行为完全一致，配置好地址后不需要其他改动。

参考

• 插件源码：nowledge-mem-openclaw-plugin
• OpenClaw 文档：插件系统
• 更新日志：CHANGELOG.md