★ FEATURED ARTICLE 【免费下载链接】LycheeMemLightweight Long-Term Memory for LLM Agents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ly/LycheeMem点击查看免费下载LycheeMem 是一个面向 LLM Agent 的轻量级长期记忆框架其 OpenClaw 插件可以让 OpenClaw 会话无需手动干预自动把每一轮对话镜像写入长期记忆并在会话边界自动触发记忆固化。本文将带你在 5 分钟内完成安装与验证。为什么 Agent 需要自动镜像对话轮次普通的 Agent 记忆方案依赖模型记得主动调用记忆工具结果往往是模型忘调、重复调、或者把工具参数也存进去。LycheeMem 的 OpenClaw 插件换了一种思路——由宿主通过 hook 自动接管用户消息发出后自动执行一次append_turn助手回复完成后再自动执行一次append_turn/new、/reset、/stop、session_end等边界事件自动触发consolidate后台固化也就是说模型全程只需关心一件事需要回忆长期上下文时调用lychee_memory_smart_search。对话轮次的写入完全零配置这正是插件的核心卖点。自动镜像进来的对话轮次最终会经过记忆压缩与动态召回两条链路旧内容被压缩成摘要锚点新的查询再从结构化记忆中按需召回避免把整段历史塞进上下文。安装前准备先确认前提条件开始之前请确认本机满足以下条件已安装 OpenClaw终端可执行openclaw命令已拿到 LycheeMem 仓库的本地路径没有的话先克隆一份git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ly/LycheeMem使用辅助脚本自动写配置时系统需要 Python 3.9 当前合并后的 LycheeMem 后端为无认证/单租户模式本地使用时不需要登录或 Bearer token。一键安装步骤openclaw plugins install假设仓库位于/path/to/LycheeMem执行export LYCHEEMEM_REPO/path/to/LycheeMem openclaw plugins install $LYCHEEMEM_REPO/openclaw-plugin安装完成后用三条命令确认插件与 skill 已就位openclaw plugins list openclaw skills info lycheemem openclaw skills check 如果新版 OpenClaw 报HOOK.md missing不用担心——插件包已带上openclaw.extensions字段的package.json见 openclaw-plugin/package.json用于兼容新版本地安装器。零配置写入辅助脚本一次搞定 tools 和 skill插件装好后还差一步让 Agent 真正用得上记忆工具。LycheeMem 提供了辅助脚本 setup_openclaw_plugin.py一条命令同时完成三件事写入plugins.entries.lycheemem-tools插件配置baseUrl、transport、各类自动镜像开关开启skills.entries.lycheemem.enabled向agents.list[main]的skills与tools.alsoAllow中补入lychee_memory_smart_search、lychee_memory_append_turn、lychee_memory_consolidatepython $LYCHEEMEM_REPO/openclaw-plugin/scripts/setup_openclaw_plugin.py脚本默认只补缺失字段不会覆盖你已有的自定义值想整体重写时加--force。如果目标不是mainagent用--agent-id your-agent-id指定即可。关键开关速览自动镜像是怎么打开的脚本写入的默认值里与自动镜像对话轮次直接相关的是这几个开关定义在 openclaw-plugin/openclaw.plugin.json配置项默认值作用baseUrlhttp://127.0.0.1:8000LycheeMem 后端地址transportmcp与后端的传输协议enableHostLifecycletrue把宿主生命周期事件接入 append/consolidate 流程enableAutoAppendTurnstrue自动镜像用户/助手消息enableBoundaryConsolidationtrue在/new、/reset、/stop边界触发后台固化enableProactiveConsolidationfalse出现明显长期知识信号时提前固化默认关闭避免干扰如果你更喜欢手工操作也可以直接在 OpenClaw 页面里走一遍左侧栏打开代理→ 选择mainTools中确认已允许 3 个核心lychee_memory_*工具Skills中确认lycheemem已启用自动化 → Plugins中找到lycheemem-tools插件项打开LycheeMem Tools Config填好 Base URL 后保存⚠️ 保存插件配置后请执行openclaw gateway restart。不要假设配置更新会被当前 gateway 热加载。启动服务端并验证自动镜像生效一切配置就绪后启动 LycheeMem 后端pip install lycheemem之后直接执行lycheemem-cli然后做健康检查curl http://127.0.0.1:8000/health接着按下面四个场景逐一验证全部符合预期即代表零配置自动镜像已生效✅ 验证自动 append随意发一条普通消息不手动调用任何工具。预期后端出现一次用户append_turn和一次助手append_turn。✅ 验证长期记忆检索隔一个会话后提问上次这个项目怎么处理的预期模型自动调用lychee_memory_smart_search并基于返回的记忆作答。✅ 验证边界 consolidate执行/new或/reset。预期后端出现一次consolidate(backgroundtrue)。✅ 验证配置完整性运行验证脚本预期 plugin、skill、agent tools 检查全部通过且后端可达python $LYCHEEMEM_REPO/openclaw-plugin/scripts/verify_openclaw_plugin.py固化的本质就是把这些自动镜像进来的对话轮次逐层组织成可检索的层级记忆结构相似的记录被去重、聚类向上聚合成更抽象的记忆节点查询时再从高层节点按需展开细节。常见问题排查模型看不到 skill先跑openclaw skills info lycheemem和openclaw skills check。skill 显示Ready但模型仍失忆通常是 gateway 未重启或当前会话还在用旧 prompt——重启后新开一个会话再测。模型重复手动调用append_turn说明旧提示词仍在生效重启 gateway 并新开会话即可。当前版本宿主已通过 hook 自动镜像模型无需手动调用。/new后没有看到 consolidate检查两点enableBoundaryConsolidation是否为true是否真的跑在新的 gateway 进程上。WSL 环境下连不上服务端可以监听0.0.0.0:8000但 OpenClaw 侧的 Base URL 应填http://127.0.0.1:8000不要直接写http://0.0.0.0:8000。总结三步完成接入回顾一下完整流程其实只有三步openclaw plugins install安装插件目录 openclaw-plugin/运行辅助脚本一键写入 plugin、skill、agent tools 配置启动lycheemem-cli后端重启 gateway 后发条消息验证自动镜像完成之后你的 OpenClaw Agent 就拥有了记性对话轮次自动入库、边界自动固化、回忆一键检索而模型本身几乎不需要为记忆做任何额外操作。完整的逐项说明可参考 INSTALL_OPENCLAW_zh.md插件的使用准则与触发时机则写在 skills/lycheemem/SKILL.md对底层实现感兴趣的读者可以看看轮次存储的 sqlite_session_store.py 与固化的 consolidator_agent.py。赞分享【免费下载链接】LycheeMemLightweight Long-Term Memory for LLM Agents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ly/LycheeMem点击查看免费下载相关推荐OpenClaw 语音通话插件voice-call安装、配置、CLI 与 Agent 工具完整指南OpenClaw 语音通话插件voice call安装、配置、CLI 与 Agent 工具完整指南 OpenClaw 的 voice call 插件让你的人工智能AI Agent即时通讯后端本地部署语音OpenClaw 快速入门指南从零安装到第一次对话的完整实战OpenClaw 快速入门指南从零安装到第一次对话的完整实战 本篇指南以 OpenClaw 官方 Getting Started https://link.g人工智能大模型LLM 网关AI Agent即时通讯Mem0 OpenClaw 插件实战为 OpenClaw Agent 构建跨会话持久记忆Mem0 OpenClaw 插件实战为 OpenClaw Agent 构建跨会话持久记忆 本文为 OpenClaw 开发者介绍 Mem0 官方插件 mem0人工智能Agent 记忆RAG创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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