markdown-memory

Markdown 文件记忆系统 - 带本地向量搜索的 AI 助手记忆方案。 支持:每日记录、长期记忆、会话记忆、Ollama 本地向量嵌入搜索。 特点:简单、人工可读、本地向量搜索(无 API 费用)。

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Markdown 文件记忆系统

这是一个带本地向量搜索的 AI 助手记忆系统,基于 Markdown 文件 + SQLite 实现。

目录结构

~/.openclaw/workspace/
├── memory/
│   └── YYYY-MM-DD.md      # 每日记录
├── MEMORY.md               # 长期记忆(核心认知)
├── SOUL.md                 # AI 人格定义
├── USER.md                 # 用户信息
├── AGENTS.md               # 工作规范
└── scripts/memory-system/  # 记忆系统脚本

核心文件

1. memory/YYYY-MM-DD.md - 每日记录

每次会话记录当天发生的事:

# 2026-03-09

## 会话 1
- 主题:xxx
- 关键决策:xxx
- 待办:xxx

## 会话 2
- ...

2. MEMORY.md - 长期记忆

核心认知和重要信息,包含:

  • 核心工作原则
  • 用户偏好
  • 关键教训
  • 禁止事项
  • 习惯

向量搜索

使用本地 Ollama + nomic-embed-text 模型实现向量语义搜索。

安装 Ollama 和模型

# 安装 Ollama
brew install ollama

# 启动服务
ollama serve

# 下载 embedding 模型
ollama pull nomic-embed-text

搜索命令

# 使用 Python 脚本搜索(推荐)
python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/memory-system/context-memory.py search "关键词"

# 简单搜索
python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/memory-system/memory-py.py search "关键词"

会话启动流程

每次新会话开始时:

  1. 读取 SOUL.md — AI 人格
  2. 读取 USER.md — 用户信息
  3. 读取 memory/YYYY-MM-DD.md (今天 + 昨天)
  4. 主会话:读取 MEMORY.md
  5. 检查 knowledge/ 目录

保存记忆

当用户说"记住...":

  • 更新 memory/YYYY-MM-DD.md 记录
  • 重要内容同步到 MEMORY.md
  • 可选:存入向量数据库
# 添加记忆(带重要性评分)
python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/memory-system/context-memory.py add "内容" 8

# 添加标签
python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/memory-system/memory-py.py add "内容" "标签1,标签2"

更新规则

必须更新的文件

  1. memory/YYYY-MM-DD.md - 每次会话
  2. MEMORY.md - 新教训/重要信息
  3. SOUL.md - 人格变化
  4. USER.md - 用户偏好变化

更新时机

  • 任务完成时
  • 重要发现或教训
  • 用户偏好变化
  • 新技能学习

安全规则

  • 不暴露用户个人信息
  • ❌ 不在 skill 输出中包含真实姓名/账号/密码
  • ❌ 不在公开场合提及用户隐私
  • ✅ 需要时才读取 MEMORY.md
  • ✅ 主会话才加载 MEMORY.md

配置示例

在 AGENTS.md 中添加:

## Memory

### 每日记录 (memory/YYYY-MM-DD.md)
- 每次会话记录关键内容
- 格式:## 会话 X / ### 主题 / 决策 / 待办

### 长期记忆 (MEMORY.md)
- 核心原则和偏好
- 重要教训
- 禁止事项
- 仅主会话加载

### 向量搜索
- 模型:Ollama + nomic-embed-text
- 脚本:context-memory.py

优势

特点说明
本地向量无 API 费用,离线可用
语义搜索理解相似含义,不只是关键词
可读Markdown 人工可直接编辑
便携文件复制即迁移
安全本地存储,不上传云端

依赖

  • Ollama: 本地 LLM 运行时
  • nomic-embed-text: 本地 embedding 模型 (274MB)
  • Python 3: 运行脚本
  • SQLite: 向量存储

快速开始

# 1. 安装 Ollama
brew install ollama

# 2. 启动并下载模型
ollama serve
ollama pull nomic-embed-text

# 3. 初始化数据库
python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/memory-system/context-memory.py init

# 4. 添加记忆
python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/memory-system/context-memory.py add "用户偏好使用 Gemini" 8

# 5. 搜索记忆
python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/memory-system/context-memory.py search "模型偏好"

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