OpenClaw 的三层记忆系统：如何在"记得多"和"Token 省"之间找到平衡？

最近深度体验了 OpenClaw 的记忆机制，发现一个很有意思的设计哲学：

不是记住所有事情，而是只加载"此时此刻最需要"的事情。

这让我想到人类大脑的工作方式--你不会把一辈子的事都塞进工作记忆，而是按需调取。

OpenClaw 的三层记忆架构

关键问题：每次对话到底加载什么？

很多人担心：三层记忆加起来，Token 不会爆炸吗？

答案是：分层加载策略

第一层（会话记忆）：相关性切片

• 不是加载全部历史对话
• 只保留与当前话题最相关的片段
• 通过相似度算法动态筛选

第二层（短期记忆）：按需检索

• 默认不加载
• 当用户提到"昨天""上次""之前"等触发词时，通过 memory_search 检索对应日期的记录

第三层（长期记忆）：核心配置必载

• MEMORY.md 中的核心配置始终加载
  • 包括：用户身份、长期偏好、关键约束条件
  • 这是"AI 不会彻底失忆"的底线保障

memory_search 的工作逻辑

用户提问
    ↓
语义理解 → 提取关键词/意图
    ↓
向量检索 → 在短期/长期记忆中找 Top-K 相关片段
    ↓
动态组装上下文 → 送入 LLM

向量数据库的作用：把记忆变成可语义检索的向量，而不是字符串匹配。这让"找相关记忆"变得像人脑的联想一样自然。

这个设计的精妙之处

结果：用户感觉"AI 记得很多事"，但实际上每次请求的上下文都控制在合理范围内。

一个实际场景

用户：继续优化那篇 OpenClaw 的文章
        ↓
【加载】会话记忆中"写文章"的相关片段
【检索】短期记忆里"OpenClaw 教程"的近期记录
【必载】长期记忆里的用户写作风格偏好
        ↓
生成精准回应，Token 用量可控

我的思考

OpenClaw 的记忆系统本质上是在做注意力管理：

人类的聪明不在于记得多，而在于知道什么时候该想起什么。

这套三层架构 + 动态检索的机制，可能是目前 LLM Agent 在"效果-成本"权衡上最务实的方案之一。

你们在使用 AI Agent 时，有没有遇到过"失忆"或"Token 爆炸"的困扰？ 欢迎分享场景，一起聊聊记忆设计的取舍。