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　　随着 LLM 上下文窗口（Context Window）的不断扩大，很多开发者产生了一个误区：只要窗口够大，把所有历史对话丢进去，Agent 就有了记忆。

　　但在工程实践中，我们发现上下文 ≠ 记忆。单纯堆叠上下文不仅会带来昂贵的 Token 成本 and 极高的延迟，还会让 Agent 陷入黑箱——你无法决定它记住了什么，也无法修正它的错误认知。

　　今天，我们以OpenClaw为标杆，拆解一套Markdown + SQLite + 混合检索的本地优先（Local-First）记忆系统设计方案。这是一套非常适合个人助手及中小团队的轻量级工程化实践。

　　不同于将记忆深埋在向量数据库的黑盒中，OpenClaw 将所有记忆以人类可读的 Markdown 文件形式存储在本地文件系统中。

　　•人工干预：发现 Agent 记错了？直接编辑 Markdown 文件即可修正。

　　在底层技术栈上，它坚持零外部依赖，使用SQLite + FTS5（全文检索）+ sqlite-vec（向量扩展）的纯本地方案，无需维护庞大的向量数据库集群，部署简单且隐私性极佳。

　　并不是所有信息都值得被同等对待。OpenClaw 参考人类记忆模型，将记忆分为了三个层级：

　　•作用：每天一份追加日志，系统启动时默认加载今天和昨天的记录。它构成了 Agent 的近期工作记忆。

　　•作用：存储用户偏好（User Preference）、长期目标、关键事实。这部分信息只在私聊等特定场景加载，是 Agent 的核心人格与知识库。

　　•作用：每次会话结束后完整归档，支持跨会线;怎么查这个问题上，OpenClaw 并没有盲目迷信向量检索，而是采用了

　　的加权融合方式。这种组合拳能有效覆盖从模糊概念到精确代码的各种检索场景。04. 亮点机制：自动 Flush 与 成本控制

　　Flush 机制。当 Context 长度接近阈值时（例如预留 20K token 缓冲），系统会触发一个静默 Agent 回合。它会利用大模型自动提炼当前对话中的关键决策、待办事项和约定，写入到 MEMORY.md 或当天的日志中，然后再对历史消息进行压缩。

　　这就保证了：即使对话被截断，重要的信息也已经永久固化为长期记忆。极致的成本优化

　　推荐使用 embedding-gemma 等本地模型，零成本且保护隐私。

　　2.智能缓存：基于内容 Hash 建立 embedding_cache 表。相同的内容绝不计算第二次。

　　05. 写在最后OpenClaw 的实践告诉我们，一个优秀的 Agent 记忆系统不一定需要复杂的微服务架构。

　　挖掘本地算力的潜能，再加上混合检索与自动沉淀的策略，我们在个人与小团队场景下，完全可以构建出既聪明、又透明、还省钱的 AI 记忆中枢。一句话总结：不要试图记住所有，而是构建一个会做笔记的系统。

　　参考资料：Agent 记忆系统实践：以 OpenClaw 为主线的工程化设计

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