1. 项目定位与用途
OpenClaw Memory Management System 是 OpenClaw AI Agent 平台的记忆管理插件，基于 P0/P1/P2 优先级系统实现三层记忆架构。其核心用途是通过自动化归档和语义搜索，优化 Agent 的上下文加载，显著降低 Token 消耗，提升响应效率。适用于需要长期记忆管理且对成本敏感的 AI 应用场景。
项目档案插件 / 扩展
OpenClaw 记忆管理插件：P0/P1/P2 优先级自动归档，Token 使用降低 78% 安装指南
OpenClaw Memory Management 是基于 P0/P1/P2 优先级的三层记忆管理插件，通过自动归档与语义搜索将 AI Agent Token 消耗降低 78%。本站提供完整安装步骤、使用命令、核心原则及 OpenClaw/Claude Code 集成方法。
AI 总结
OpenClaw 平台的 AI Agent 记忆管理插件，通过 P0/P1/P2 优先级三层架构与自动归档，将 Token 使用量降低 78%。
中文项目介绍
OpenClaw Memory Management System 是一个专为 OpenClaw 平台设计的记忆管理插件，旨在解决 AI Agent 随记忆增长导致的 Token 消耗过高、响应变慢问题。系统基于 @ohxiyu 的 P0/P1/P2 优先级方案，将记忆分为热记忆（≤200 行）、结构化教训库和归档区三层，通过自动归档过期内容与语义搜索，实现 Token 使用量降低 78% 的优化效果。
项目核心价值在于将原本散落的 17 条 Iron Rules 集中为 5 条核心原则，并将临时信息按 30 天（P2）和 90 天（P1）TTL 自动迁移，替代手动维护。适用于需要长期运行、控制上下文长度的 AI Agent 场景，如自动化交易、客服助手等。
技术特征包括：提供 memory-janitor.py 脚本支持 dry-run、stats 和归档操作；支持 cron 每日自动维护；集成 OpenClaw Skill 与 Claude Code；记忆格式采用 `[P0]/[P1][日期]/[P2][日期]` 标记。安装需复制模板文件、创建目录并配置 cron，使用通过运行脚本或直接编辑 MEMORY.md。
详细信息与使用说明
2. 解决的问题
系统解决三个关键问题：一是 AI Agent 记忆增长导致 Token 使用量线性上升、响应变慢；二是核心规则（Iron Rules）与临时信息散落，维护困难；三是教训召回依赖全文扫描，效率低下。通过优先级分层、自动归档和语义搜索，将 Token 消耗降低 78%，并将 17 条散落规则浓缩为 5 条核心原则集中管理。
3. 适用场景
主要适用于 OpenClaw 平台上的 AI Agent 长期运行场景，例如自动化交易助手、客服机器人、个人 AI 助理等需要区分核心身份与临时信息的系统。也适合任何希望控制上下文长度、降低 API 成本的 LLM 应用。对于使用 Claude Code 的开发者，可通过添加 CLAUDE.md 或规则文件直接集成。
4. 安装方式
安装需四步：1. 复制热记忆模板：`cp templates/MEMORY.md ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md`；2. 复制归档脚本：`cp scripts/memory-janitor.py ~/.openclaw/workspace/scripts/`；3. 创建目录结构：`mkdir -p ~/.openclaw/workspace/memory/{archive,lessons}`；4. 设置自动归档 cron：`0 4 * * * python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/memory-janitor.py >> ~/.openclaw/workspace/logs/memory-janitor.log 2>&1`。仓库中未提供依赖包列表，假设脚本仅依赖 Python 标准库。
5. 使用方式
日常使用包括：1. 在 MEMORY.md 中按格式标记记忆，如 `- [P0] 核心身份`、`- [P1][2026-02-07] 项目进展`、`- [P2][2026-02-05] 调试笔记`；2. 手动运行脚本：`python3 scripts/memory-janitor.py --dry-run` 预览归档，`--stats` 查看统计，无参数执行归档；3. 将非核心教训存入 `memory/lessons/*.jsonl` 供语义搜索；4. 过期内容自动移至 `memory/archive/` 保持可搜索但不加载。
6. 补充说明与实现特点
系统实现特点包括：三层架构中热记忆每次会话加载且不超过 200 行，P0 永不过期，P1/P2 分别有 90/30 天 TTL；归档脚本基于日期解析自动迁移；语义搜索依赖外部工具（仓库未明确实现细节）；核心原则仅保留 5 条，如“真钱交易 correctness > speed”。集成方面，支持 OpenClaw Skill 复制整个技能目录，Claude Code 可通过项目根 CLAUDE.md 或 `.claude/rules/` 目录集成。仓库中未提供语义搜索的具体实现代码或依赖说明。
思维导图
OpenClaw Memory Management
三层记忆架构
热记忆 (MEMORY.md, ≤200行)
结构化教训 (memory/lessons/*.jsonl)
归档区 (memory/archive/)
每日日志 (memory/YYYY-MM-DD.md)
P0/P1/P2 优先级
P0: 核心身份, 永不过期
P1: 活跃项目, 90天TTL
P2: 临时信息, 30天TTL
自动归档脚本
memory-janitor.py
支持 --dry-run, --stats
cron 每日 4 AM UTC
核心原则
5条集中规则 (AGENTS-rules.md)
真钱交易 correctness > speed
外部行动前需确认
双自动化系统检查
进程隔离与平台规则优先
集成方式
OpenClaw Skill
Claude Code (CLAUDE.md/规则)
常见问题
如何安装 OpenClaw 记忆管理系统？
安装需三步：1. 复制 templates/MEMORY.md 到 ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md；2. 复制 scripts/memory-janitor.py 到 ~/.openclaw/workspace/scripts/；3. 创建目录 ~/.openclaw/workspace/memory/{archive,lessons} 并设置 cron 任务。详细命令见 README 快速开始部分。
自动归档脚本如何工作？
memory-janitor.py 脚本每日通过 cron 触发，解析 MEMORY.md 中 P1/P2 条目的日期标记，将超过 90 天（P1）或 30 天（P2）的条目移动到 memory/archive/ 目录，同时更新统计。支持 --dry-run 预览和 --stats 查看当前记忆分布。
P0、P1、P2 优先级有什么区别？
P0 为核心身份信息（如用户偏好、安全规则），永不过期；P1 为活跃项目相关（如当前项目、策略），90 天后归档；P2 为临时信息（如调试笔记、一次性事件），30 天后归档。格式为 `- [P0] 内容` 或 `- [P1][YYYY-MM-DD] 内容`。
如何将系统集成到 Claude Code？
有两种方式：一是将 claude-code/CLAUDE.md 复制到你的项目根目录；二是将 claude-code/.claude/rules/memory-management.md 复制到项目下的 .claude/rules/ 目录。集成后 Claude Code 将遵循相同的记忆管理原则。
Token 降低 78% 的效果是如何实现的？
通过三层架构：热记忆限制在 ≤200 行（原 427 行），过期内容自动归档不加载，非核心规则移入可语义搜索的 lessons.jsonl。同时将 17 条散落 Iron Rules 浓缩为 5 条核心原则，减少冗余。实际案例显示 Tokens 从 6,618 降至 1,488。