在使用 OpenClaw 时，很多人都会产生一个疑问：
在 LLM 上下文有限的情况下，OpenClaw 每次对话到底会加载哪些记忆？
如果所有历史信息都加载，Token 很快就会爆掉； 如果什么都不加载，AI 又会显得“失忆”。
因此，一个真正可用的 AI Agent 系统，必须解决一个核心问题：
如何在有限上下文里，加载最有价值的信息。
OpenClaw 的答案是：
核心配置必加载，其他记忆按需检索。
本文将完整讲清楚：
- OpenClaw 的三层记忆系统
- 每次对话时哪些信息会被加载
- memory_search 是如何工作的
- 向量数据库在记忆系统中的作用
- 有限上下文下的加载策略
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1️⃣ 节省 Token 2️⃣ 保持长期记忆 3️⃣ 提升回答相关性
这也是目前 AI Agent 系统最主流的记忆架构之一。
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