three-layer-memory

AI Agent 三层记忆架构系统。用于构建具有长期记忆能力的 AI 助手。 触发条件:(1) 用户询问记忆系统设计或架构 (2) 需要为 AI Agent 构建记忆能力 (3) 提及"记忆系统"、"情景记忆"、"语义记忆"、"NOVA"、"记忆维护"等相关概念

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三层记忆系统 (Three-Layer Memory Architecture)

为 AI Agent 构建的模块化记忆系统,模拟人类记忆的海马体机制。

系统概述

workspace/
├── memory/
│   ├── episodic/     # 情景记忆 - 具体事件和对话
│   ├── semantic/    # 语义记忆 - 提炼的知识和模式
│   ├── rules/       # 强制规则 - 系统行为约束
│   └── archived/   # 归档 - 历史情景记忆
├── identity/        # 身份模块
└── MEMORY.md        # 长期记忆索引

三层架构

1. 情景记忆 (Episodic Memory)

用途:记录具体事件、对话和上下文

特点

  • 按日期组织:memory/episodic/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.md
  • 保留 30 天,之后自动归档
  • 保留原始细节,供回溯使用

示例

# 2026-02-16

## 事件 1
- 时间:14:30
- 内容:与 Shaun 讨论任务优先级
- 结果:决定先完成记忆系统设计

## 事件 2
- 时间:16:00
- 内容:测试新配置的飞书技能
- 结果:正常工作

2. 语义记忆 (Semantic Memory)

用途:存储提炼的知识、模式和经验教训

特点

  • 永久保留
  • 按主题组织:memory/semantic/[主题].md
  • 从情景记忆提炼而来

示例

# 技术经验-飞书集成

## 飞书文档操作
- 使用 feishu_doc 工具进行文档读写
- 文档 Token 从 URL 提取:/docx/XXX

## 常见问题
- 权限不足时检查 app_scopes
- 卡片消息格式需严格遵循 JSON

3. 强制规则 (Rules)

用途:定义系统行为约束和协议

特点

  • 永久保留
  • 强制执行
  • 编号管理:memory/rules/XXX-[名称].md

示例规则

  • 001-时间意图捕获.md:识别"明天"、"记得"等时间意图
  • 006-重启感知协议.md:处理系统重启后的上下文恢复
  • 011-任务管理系统.md:任务队列管理规范

关键文件

MEMORY.md

长期记忆索引,仅在主会话(direct chat)加载。

# MEMORY.md - 长期记忆索引

## 关于我
- 名字: Lobster
- 详见: identity/00-core.md

## 系统环境
- 主机: Linux x64
- 工作目录: /root/.openclaw/workspace

## 近期重要记忆
- [2026-02-15] 身份确立
- [2026-02-24] 系统升级:systemd 守护

identity/ 模块

模块化身份系统:

identity/
├── 00-core.md        # 核心身份(必读)
├── 01-values.md      # 价值观
├── 02-background.md  # 背景经历
├── 03-skills.md      # 技能列表
├── 05-goals.md       # 目标规划
├── 07-workstyle.md   # 工作方式
└── 08-relations.md   # 关系网络

NOVA 记忆维护

自动维护流程,每周执行一次。

触发条件

  • 每周日 22:30 自动执行
  • 用户要求"整理记忆"

执行流程

  1. 归档 Episodic

    • 保留最近 7 天
    • 移动更早文件到 archived/
  2. 提炼 Semantic

    • 技术经验 → semantic/技术经验-*.md
    • 流程模板 → semantic/流程模板-*.md
    • 经验教训 → semantic/经验教训-*.md
  3. 更新索引

    • 更新 MEMORY.md
  4. 健康检查

    • < 500 行:✅ 健康
    • 500-1000:⚠️ 需关注
    • 1000:🔴 过载


八步自我迭代法

每日/重大任务后执行的反思与改进流程。

触发条件

  • 每晚 22:00 与每日总结结合执行
  • 完成重大任务后
  • 用户明确要求

八步流程

1. 观察 - 回顾今天完整工作
2. 分析 - 评估做得好/需改进的地方
3. 设计 - 针对问题设计解决方案
4. 实施 - 更新系统文件
5. 验证 - 检查完整性,自我评分
6. 记录 - 创建情景记忆
7. 提炼 - 创建/更新语义记忆
8. 提交 - Git commit

验证标准

  • 9-10分:完美执行
  • 7-8分:良好执行
  • 5-6分:需要改进
  • <7分:重新设计

技能调用

node skills/self-iterator/iterate.js [scope]

会话加载规则

每次会话开始时:

  1. 检查重启上下文 → /root/.openclaw/restart-context.json
  2. 读取核心身份 → identity/00-core.md
  3. 读取用户信息 → USER.md
  4. 读取情景记忆 → memory/episodic/YYYY-MM/YYYY-MM-DD.md(当天+昨天)
  5. 主会话额外读取 → MEMORY.md

实施要点

  1. 文件优先:不要依赖" Mental Notes",所有重要信息写入文件
  2. 分层存储:原始细节 → 情景记忆,提炼知识 → 语义记忆
  3. 定期维护:通过 NOVA 流程保持系统健康
  4. 索引指引:MEMORY.md 作为入口,指向详细记忆

与现有系统集成

如果 AI Agent 使用 OpenClaw:

  1. 将此 skill 放入 ~/.openclaw/workspace/skills/
  2. 在 AGENTS.md 中添加记忆加载规则
  3. 配置 cron 任务执行 NOVA 维护

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